11月6日，阿里巴巴达摩院（湖畔现实室）在北京举行决议智能家具发布会，负责发布八不雅表象大模子白丝 在线，在环球表象模子基础上引入区域多源数据，时空精度最高可达1公里*1公里*1小时。通过大幅晋升对温度、放射、风速等关键表象见解的瞻望性能，八不雅表象大模子当先落地新动力占比高的新式电力系统，助力国网山东电力调控中心到手瞻望了屡次极点天气，新动力发电功率、电力负荷瞻望准确率分歧晋升至96%和98%以上。

传统上，表象学家们凭据物理规定，将大运谈动变化编写成一系列数学物理方程再进行数值野心，破钞广阔算力资源，且受到物理模子的瓶颈制约，难以快速、高效地闲散各行业不同准确率、分辨率的天气预需求。世界表象组织（WMO）本年发布的表现指出，AI正在透澈更正天气预告，并能使其更快、更低廉、更易赢得讹诈。

达摩院决议智能现实室基于在数学建模、时序瞻望、可讲解AI等范畴多年的技巧累积，以自研的环球表象大模子为底座模子，幼女调教构建区域高精度天气预告模子。通过交融当地的场站数据、表象实况、雷达图像、卫星图像、开源地形等多源多模态数据，增强预告效用细粒度和准确度，可完结逐小时1公里网格的表象预告更新。

该“环球-区域”协同瞻望的表象大模子负责定名为“八不雅”，意为“八方知悉，不雅测万象”。据先容，八不雅表象大模子通过预历练和孪生MAE荫庇自编码器结构，提供更好的运滚动参数，学习避讳在高波动的天气数据下的鲁棒特征暗示，完结对天气的精确把合手。

跟着比年来新动力装机与并网束缚攀升，高频更新的精确表象预告在电力行业钦慕突显。表象在发电侧影响光伏、风力的出力，在用电侧影响着住户用电。基于表象大模子，晋升对下流新动力发电功率和用电负荷的瞻望才略，有助于促进绿电消纳、保险电网的安全雄厚运行。为此，八不雅表象大模子针对部分新动力专用表象见解，进一步晋升性能，达到行业跨越水平。实质运行数据泄露，八不雅表象大模子比较现在主流天气预告，对区域放射度、风速、云量、2米温度的瞻望精度分歧晋升40%、27%、24.0%与11.8%。

本年夏令，寰球平均气温为1961年以来历史同时最高，降水偏多，华北等地更是出现“旱涝急转”。在电力系统巩固应答剧烈天气变化的背后，就有“AI智囊”的一份孝敬。据国网山东省电力公司电力鬈曲收尾中心先容，本年8月25日至8月28日，受降水影响，山东省气温出现大幅度变化，3日内用电负荷总量下落20%，八不雅表象大模子通过构筑每小时更新一次的高精度区域天气预告汇聚，实时捕捉到温度变化，鼓吹下流新动力发电功率、电力负荷瞻望准确率分歧晋升至96.5%和98.1%，灵验匡助电力系统作出实时、准确的鬈曲决议。

据悉，八不雅表象大模子在提供通用模子才略的基础上，还将针对云量、降水等关键见解束缚晋升性能白丝 在线，有望为航空预警、农业坐褥、体育赛事筹画等更多场景提供决议依据。