AI赋能天气预测：微软 Aurora 模型

2024 年 6 月，微软研究团队开发了首个大气 AI 基础模型 Aurora，并发布了相关技术论文的预印版本。后续，经过同行审议后，这篇论文于 2025 年 5 月 22 日发布在了《Nature》杂志。这一模型通过整合深度学习与地球物理数据，在地球系统预测领域实现了技术突破。Aurora 基于超过 100 万小时的多样化气象和气候模拟数据训练，采用 3D Swin Transformer 与 Perceiver 架构的混合模型设计，能够在 0.1° 空间分辨率下生成高精度的全球天气预测，并在热带气旋路径、空气污染等关键指标上表现显著优于传统数值预报系统。

Aurora 的核心架构由两部分组成：灵活的 3D Swin Transformer 用于处理不同空间分辨率和压力水平的大气变量，基于 Perceiver 的编码器 - 解码器则实现异构输入的特征提取与预测生成。这种设计使其能够捕捉大气动力学的复杂模式，例如热带气旋的快速增强过程。训练过程采用预训练与微调的两阶段策略：预训练阶段在涵盖极端天气、常规气象等场景的混合数据集上学习通用大气表征，微调阶段针对具体任务（如空气污染预测）进行优化，显著提升模型的泛化能力。

在计算效率方面，Aurora 的推理速度较国际领先的数值预报系统 IFS 提升约 5000 倍，这得益于其端到端的深度学习架构减少了传统数值模型的复杂计算步骤。这种效率优势使 Aurora 能够在数分钟内完成全球范围的高分辨率预测，为实时灾害预警提供了技术基础。

Aurora 在多个关键领域展现出突破性能力：

1. 极端天气预测：在 5 天气旋路径预测中准确率达到 100%，10 天天气预报准确率达 92%，超越全球七个主要预报中心的同期水平。其 0.1° 的空间分辨率能够捕捉台风眼区的精细结构，为沿海地区防灾决策提供关键数据。
2. 空气污染预警