IT 之家 12 月 20 日消息，中国气象局 12 月 19 日宣布气象 AI 家族又添一名 " 硬核 " 新成员 —— " 风源 "v1.0 气象人工智能科学模型在雄安首发。同时，2024 年发布的气象人工智能模型 " 风清 "" 风雷 "" 风顺 " 完成了技术升级。

IT 之家从官方介绍获悉，如果说此前的气象人工智能预报模型善于学习，需要依赖气象数值预报模式分析的数据，来学习并预测未来天气。而 " 风源 " 可以直接读取来自卫星、雷达、气象站等实时观测数据，自己分析、思考后给出全球气象预报。

作为科学模型，" 风源 " 重点关注气象人工智能理论和技术创新在预报模型中的实现。当 " 风源 " 预报模型和部分模块成熟后，可为实际气象预报业务和气象人工智能科学研究等方面提供理论和技术支撑。作为气象部门主导研发的模型，能够更自主地服务 " 一带一路 " 沿线国家的气象科研与预报。

" 风源 " 模型由中国气象科学研究院、雄安气象人工智能创新研究院联合国家气象信息中心、上海人工智能实验室、南京气象科技创新研究院、江西省气象台等多支精锐团队共同研发。目前，" 风源 " 主要服务于气象科研机构及业务单位专业人员。

" 风源 "v1.0 模型最核心的突破，可以用一个词概括：" 端到端 "，即从 " 观测 " 到 " 服务 "。这是气象人工智能模型向更自主、更原始问题求解的 " 关键一跃 "。

传统路径是：观测 → 数值模式消化融合（数据同化）→ 生成分析场 → AI 学习分析场做预报

而 " 风源 " 实现了：观测 → AI 直接分析并给出天气预报。

" 风源 " 端到端模型在预报效果上展现出较高水平，业务应用潜力优秀，目前处于国内外相关领域第一梯队。其技术 " 牛 " 在 ——

" 风源 " 采用了 " 邻域注意力 " 机制。例如，预测某地的天气时，它不仅 " 观察 " 该地，还会智能地环顾四周、关联起相邻区域的信息，强化对空间结构的敏感性，使预报更精准、合理。

" 风源 " 构建了一个强大的 " 信息融合中枢 "，通过 " 自注意力 " 和 " 交叉注意力 " 双重机制，实现了观测数据与背景信息的深度交互，相互校正。