今日，阿里巴巴達摩院在北京舉行了決策智能產品發佈會，正式推出了八觀氣象大模型。這一模型在全球氣象模型的基礎上，結合了區域多源數據，能夠實現時空精度最高達到1公里 ×1公里和1小時。

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這一創新的氣象預測工具大幅提升了對溫度、輻照、風速等關鍵氣象指標的預測性能，成功落地於新能源佔比高的新型電力系統，顯著提高了新能源發電功率和電力負荷的預測準確率，分別達到了96% 和98% 以上。

達摩院的決策智能實驗室利用多年的技術積累，基於自研的全球氣象大模型，構建了區域高精度天氣預報模型。該模型通過融合當地的場站數據、氣象實況、雷達圖像、衛星圖像及開源地形等多種數據，增強了預報結果的細粒度和準確性，能夠實現每小時更新的1公里網格氣象預報。

八觀氣象大模型通過預訓練和孿生 MAE 掩蔽自編碼器結構，提供了更好的初始化參數，從而能夠學習隱藏在高波動天氣數據下的魯棒特徵表示。隨着新能源裝機與併網的不斷增加，精準的氣象預報在電力行業的重要性愈發凸顯。氣象條件會直接影響光伏和風力發電的出力，同時也影響居民的用電需求。

實際運行數據顯示，八觀氣象大模型的預測精度相比主流天氣預報在區域輻照度、風速、雲量及氣溫等方面分別提升了40%、27%、24% 和11.8%。此外，八觀氣象大模型還將在未來針對雲量、降水等關鍵氣象指標不斷提升性能，力爭爲航空預警、農業生產、體育賽事等更多場景提供決策支持。

劃重點:  

🌤️ 阿里達摩院推出的八觀氣象大模型實現了1公里 ×1公里和1小時的高精度氣象預測。  

⚡ 該模型顯著提升新能源發電功率和電力負荷的預測準確率，分別達到了96% 和98% 以上。  

📈 八觀氣象大模型的氣象指標預測精度在多個領域有顯著提升，爲電力系統和其他行業提供了重要支持。