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报告内容简介：

        近年来，“AI+气象”领域的交叉研究在气象领域引发了广泛的关注和研究热度。基于多种深度学习架构的人工智能气象大模型，以新的科学范式完成了高效的数值天气预报。尤其是2022年以来，具备学术价值和应用前景气象大模型不断涌现。气象大模型能够发挥海量数据优势，通过挖掘数据中的潜在物理规律来建立预测模型输入和输出的映射关系，在预测准确性、时效性和计算速度等方面已经呈现出巨大潜力。气象大模型在准确性上也已经媲美或超越了传统数值模式，同时，随着人工智能大模型构的不断改进和训练策略的发展，其预报时效也在正稳步提升；在计算速度方面，得益于人工智能模型的推理速度，气象大模型相比传统数值模式呈数量级地提高了天气预报地速度，摆脱了传统数值模式计算时间较长的限制。人工智能大模型的快速涌现和业务化应用具有划时代的意义，一定程度上解决了传统数值预报领域面临的难题，标志着“AI+预报”时代一次新的飞跃。本次报告将通过讲述人工智能气象大模型的发展来展示气象大模型的框架与关键技术，并分析目前气象大模型的优势与缺陷。