機器之心發(fā)布
機器之心編輯部
就在一顆通信衛(wèi)星以第一宇宙速度飛過我們頭頂的幾分鐘時間里，上百萬人正借助由它所搭建的網絡去鏈接這個世界，而實際上，這樣的衛(wèi)星有成千上萬顆。當我們使用方便快捷的衛(wèi)星網絡服務時，就在網絡的另一邊，一個名叫“風云太空”的系統(tǒng)，卻平靜無聲地向這些為我們提供服務的衛(wèi)星發(fā)送了預警信息，一場因太陽爆發(fā)活動所帶來的沖擊即將在大約24小時后到達......在獲取預警信息后，地面運控部門啟動應急預案，并在太陽風暴到來時從容應對，化解了此次空間天氣危機。
這個場景，正是我國空間天氣預報能力邁向智能化的一個縮影，而其背后的核心技術之一，就是本文的主角——“風宇”模型。國家衛(wèi)星氣象中心（國家空間天氣監(jiān)測預警中心）主任王勁松介紹，這是全球首個全鏈式的空間天氣人工智能預報模型
1看不見的“宇宙海嘯”
為什么我們需要一個太空“氣象員”？
當前太陽正處于活動高發(fā)期，日珥爆發(fā)等隨機事件如同無形的“宇宙海嘯”，時刻威脅著在軌衛(wèi)星、航空器乃至地面關鍵基礎設施的安全。
然而，要精準預報這場跨越1.5億公里的風暴絕非易事。傳統(tǒng)的預報主要依賴數值模型，但空間天氣涉及太陽、行星際、磁層、電離層等多個圈層的復雜物理作用，機制極為復雜。這導致傳統(tǒng)數值模型不僅計算量巨大、耗時長，難以滿足實時響應的需求，也難以精確刻畫完整的物理過程
2“風宇”登場
世界首個全鏈路空間天氣AI預報模型
面對困局，隨著人工智能（AI）技術的發(fā)展，一個全新的解決方案應運而生。2025年7月26日，在世界人工智能大會氣象專會上，由國家衛(wèi)星氣象中心（國家空間天氣監(jiān)測預警中心）牽頭，聯合南昌大學華為技術有限公司共同研發(fā)的“風宇”模型正式發(fā)布。
王勁松主任認為，“風宇”模型的研發(fā)成功，使得空間天氣預報實現了物理模型、數值預報和人工智能三足并立的格局，大大提高了我國空間天氣預報能力。
南昌大學人工智能工業(yè)研究院副院長陳洲詳細介紹了“風宇”模型，該模型采用了首創(chuàng)空間天氣上下游智能耦合技術，利用了不同區(qū)域感知響應和結構自適應調整，實現了模型之間的協(xié)同優(yōu)化以及全鏈式的小時級快速預報
華為計算昇騰業(yè)務總裁張迪煊表示，“風宇”空間天氣模型基于MindSporeScience套件和昇騰硬件，實現了模型訓練到推理的全流程應用，覆蓋太陽風、磁層和電離層全鏈式耦合訓練，在訓練效率、預測精度、系統(tǒng)適配性方面全面優(yōu)于傳統(tǒng)平臺。
架構的革命性：從“各自為戰(zhàn)”到“協(xié)同作戰(zhàn)”
過去，空間天氣預報領域也曾構建過一些人工智能模型，但它們往往針對特定區(qū)域，如太陽風或電離層，彼此獨立。王勁松主任指出，這種“各自為戰(zhàn)”的模式最大的痛點在于，它沒有體現從太陽到地球整個因果鏈的物理關系，這限制了預報水平的提高
為此，“風宇”模型首創(chuàng)了一種“鏈式訓練結構”，將預報從孤立的環(huán)節(jié)整合成一個協(xié)同作戰(zhàn)的整體。其中包括了三大關鍵技術創(chuàng)新。
第一，國際首次實現全鏈路智能建模?！帮L宇”是國際上首次實現從太陽風-磁層-電離層端到端AI建模的系統(tǒng)，目前包括針對太陽風的“煦風”、針對地球磁場的“天磁”和針對地球電離層的“電穹”等三大空間區(qū)域模型。這些區(qū)域模型采用鏈式訓練模式可插拔架構分別建模，未來能夠更加靈活、高效地進行更新和迭代，同時新的太陽、極光等模型也在研發(fā)之中。
第二，首創(chuàng)空間天氣上下游智能耦合技術?！帮L宇”獨創(chuàng)的“智能耦合優(yōu)化機制”（也被稱為耦合優(yōu)化器），是實現三大區(qū)域模型協(xié)同的關鍵。陳洲特別提出，這是一種基于深度神經網絡的多區(qū)域模型耦合優(yōu)化方法，通過不同區(qū)域感知響應和結構自適應調整，從而實現模型之間的協(xié)同優(yōu)化全鏈式的小時級快速預報
例如，“煦風”模型的輸出，作為輸入喂給下游的“天磁”和“電穹”模型。而耦合優(yōu)化器（CouplingOptimizer）則通過計算多個損失函數（Loss1,Loss2,Loss3,LossX1,LossX2）來協(xié)同優(yōu)化所有模型。
這樣，“風宇”模型不僅能更真實地再現太陽風影響地球環(huán)境的過程，還能描繪出磁場和電離層間復雜的相互作用，從根本上提升了對空間天氣變化過程的理解和預報精度。
王勁松主任認為，“風宇”模型的實踐，也為人類利用不同的數據源，實現人工智能對復雜物理現象的描述和解讀提供了一個很好的范例。
第三，基于自主可控AI框架的算子領域優(yōu)化技術。張迪煊介紹，在軟件層面，“風宇”基于MindSporeScience套件構建電離層、磁層等多個空間區(qū)域預報模型，并聯合國家衛(wèi)星氣象中心（國家空間天氣監(jiān)測預警中心）、南昌大學共同設計的張量并行、流水線并行等并行切分策略，開發(fā)適用于3D時空數據的科學計算接口，通過自動圖優(yōu)化、圖算融合等編譯優(yōu)化能力，有效提升模型訓練/推理效率。
硬件層面，“風宇”基于昇騰AI集群，在提供業(yè)界領先算力的基礎上，通過系統(tǒng)級高可靠設計及軟硬件協(xié)同優(yōu)化技術，實現有效算力全面提升，為大規(guī)模歷史氣象資料和高分辨率格點數據的批量訓練提供高效支撐。
數據驅動的基礎：“天地一體化”觀測體系
任何先進的AI模型都離不開海量高質量數據的“喂養(yǎng)”?！帮L宇”的卓越性能，我國已建成的“天地一體化”空間天氣監(jiān)測體系功不可沒。在太空，“風云系列衛(wèi)星”具備了監(jiān)測太陽、磁層、電離層等圈層關鍵要素的綜合能力，“羲和號”和“夸父一號”獲取了的豐富的太陽活動特征。在地面，則有中國氣象局布局的73個臺站和“子午工程”布局的31個臺站、近300臺設備進行全天候探測。正是這些海量、立體觀測數據，為“風宇”模型提供了源源不斷的“燃料”。
“風宇”模型還創(chuàng)見性地將全鏈式空間天氣數值模式生成的數據與觀測數據相結合，形成了互相補充、相互印證的高質量數據基礎，實現從空間天氣監(jiān)測、建模到預警的全鏈路智能化。
陳洲特別指出，“風宇”模型中的電離層部分具有彈性特質，它能夠有效地融合來自于不同觀測、不同時間分辨率的數據進行整合
3從預報到防護
“風宇”的應用實例與性能表現
“風宇”不僅在架構上實現了創(chuàng)新，更在實際業(yè)務應用中展現出突破性的預報能力。在長達一年的預測性能測試中，“風宇”在太陽風、磁層和電離層各區(qū)域均表現出卓越的24小時短臨預測能力
特別是在近兩年發(fā)生的多次大磁暴事件中，“風宇”在電離層區(qū)域的預測性能尤為突出，其對全球電子密度總含量的預測誤差基本能控制在10%左右。王勁松主任介紹，這是當今世界范圍內的最好結果
目前，“風宇”模型已申請了11項國家發(fā)明專利
應用案例：全方位指導航天器“趨利避害”
“風宇”的能力遠不止于預報。它強大的預測能力可以深入到航天器設計、管理和運行的各個環(huán)節(jié)。例如，在衛(wèi)星的設計階段，就可以依據模型對未來太陽活動強度的預測，來估算衛(wèi)星在其使用壽命中可能經受的輻射上下限，從而進行針對性的防輻射加固設計。
對于在軌運行的衛(wèi)星，精準的預報則能幫助其進行軌道管理和任務安全優(yōu)化。例如，當預測到空間天氣變化將導致大氣阻力增加時，可以提前規(guī)劃衛(wèi)星燃料的使用、調整飛行姿態(tài)，確保任務安全。
4下一站
星辰大海中的“邊緣智能”
“風宇”模型的發(fā)布，標志著我國空間天氣監(jiān)測預警能力取得了突破性進展。正如王勁松主任所說，它在技術架構、數據融合和應用價值上的突破，是AIforScience領域一個典型的成功案例，也為空間科學機器學習高性能計算的融合發(fā)展也提供了新的參考價值。
但探索永不止步。當前“風宇”是在地面運行的云端大模型，依賴強大的算力支持。而空間智能的下一步，無疑是讓AI更靠近應用前沿。未來，將AI能力直接部署在衛(wèi)星上，實現星上自主決策，將是航天領域AI應用演進的重要方向。
這為廣大開發(fā)者社群描繪出了一條清晰的技術演進路線：從云端大模型到星上邊緣計算。這意味著，AI模型的輕量化、端側推理優(yōu)化、高可靠性智能系統(tǒng)設計等，將成為未來航天領域AI應用的新熱點，從而為人類探索星辰大海的征途，點亮一盞更智能、更安全的“指路明燈”。
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