中国正竞相利用自主研发的人工智能数据集取代欧洲的天气数据霸主地位

中国正加紧努力摆脱对欧洲气象数据的依赖，力求成为全球气象和气候科学领域的领导者。官员们正在推广一套专为人工智能时代设计的自主数据集，这是北京为保障数据安全和实现技术自主而采取的全面举措的一部分。.

欧洲的ERA5数据集是 全球 气候和天气数据的标准，提供了超过80年的降雨量、温度和风力等变量的测量数据。它也成为了人工智能天气预报的基础，许多尖端模型，包括 华为等中国公司开发的模型， 基于该数据集进行训练的。

然而，根据外国体系的不同，项目可能与中国的国家战略相冲突。对中国决策者而言，气象数据日益被视为战略基础设施，而不仅仅是科学输入。随着人工智能模型需要越来越大、越来越详细的数据集，这种观点变得愈发迫切。.

“天气预报关乎国家安全，”苏黎世联邦理工学院教授、天气和气候建模专家安德烈亚斯·普雷恩说，“如果仅仅依赖外部数据源，就会让自己变得不堪一击。”

中国推进内部数据发展，以期提升人工智能预测能力

ERA5 是通过气候再分析技术创建的，这是一种复杂的方法，它将数百万个 全球观测数据 ，形成一幅连贯的过去天气图景。该数据集由欧洲中期天气预报中心创建，并持续更新，被全球各国政府、保险公司和研究人员广泛依赖。

公共机构利用ERA5来降低洪水、干旱和野火带来的风险，保险公司也利用它来模拟灾害风险敞口。欧盟估计，该数据集每年可节省数亿美元，凸显了其在公共政策制定和私人市场中的核心作用。.

如今，中国将这种主导地位视为战略弱点。数月前，国家数据管理局表示，北京的目标是让中国摆脱对欧美再分析产品的过度依赖。与此同时，中国气象局也在6月5日发布了涵盖该时期的新全球数据集（CMA-RA V1），并开放全球下载。.

该机构此前曾表示，一些中国人工智能天气模型正在使用新数据进行训练。官员们还表示，此次数据发布是更广泛传播“高价值数据”（可用于支持创新的信息）并提升国家能力的举措之一。.

全球研究人员对中国的重新分析进行检验，其他替代方案不断涌现。

目前，研究人员和企业已经开始探索中国数据集的实际应用。香港科技大学教授苏慧正在利用她创办的初创公司Stellerus的数据，在区域尺度上训练人工智能模型，并评估传统的数值预报。.

苏表示，该数据集的一大优势在于其更高的空间和时间分辨率。与ERA5相比，更小的网格使得系统能够生成更高分辨率的数据，这对于人工智能模型训练和区域研究都非常有用。这一特性对于局部预测研究尤为重要。.

除了预测之外，更容易获取的中国再分析数据有望为全球天气风险对冲市场开辟新的天地。美国和欧洲的此类市场发展更为成熟，丰富的数据支撑着与气候和极端天气相关的金融产品，而其他地区的此类市场仍在发展之中。.

芬兰公司维萨拉（Vaisala）天气风险管理主管大卫·怀特黑德（David Whitehead）表示，更容易获取中国天气数据可能会trac众多国际公司的浓厚兴趣。他还补充说，该公司已经开始分析如何利用中国数据集来支持金融对冲产品。.

至关重要 风电市场。然而，专家提醒，短期内该数据集不太可能取代ERA5。