中国竞相以本土 AI 数据集取代欧洲天气数据

中国正加紧努力摆脱对欧洲天气数据的依赖，力求在全球气象学和气候科学领域处于领先地位。官员们正在推广一个专为人工智能时代设计的本土数据集，这是北京确保数据安全和实现技术独立全面努力的一部分。

欧洲的 ERA5 数据集是 全球标准 气候和天气数据，提供降雨、温度和风力等变量的测量数据，跨度超过 80 年。它也成为人工智能天气预测的基础，许多尖端模型，包括由中国公司如 华为 开发的模型，都在其数据上进行训练。

然而，依赖外国系统的项目可能会与中国国家战略发生冲突。对于中国政策制定者来说，气象数据越来越多地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和更详细的数据集，这种观点变得更加紧迫。

“天气预报是国家安全，”苏黎世联邦理工学院教授、天气和气候建模专家 Andreas Prein 说。“如果你完全依赖外部数据源，你就会让自己变得脆弱。”

中国推进本土数据，旨在提升 AI 预测能力

ERA5 是通过气候再分析创建的，这是一种复杂的方法，将数百万 全球观测 数据整合成过去天气的一致画面。该数据集由欧洲中期天气预报中心创建，不断更新，并被全球政府、保险公司和研究人员 heavily 依赖。

公共机构利用 ERA5 减轻洪水、干旱和野火的风险，保险公司也利用它来建模灾难风险敞口。欧盟计算得出，该数据集每年带来数亿美元的节省，突显了其在公共政策制定和私人市场中的核心作用。

现在，中国将这种主导地位视为战略弱点。几个月前，国家数据局表示，北京的目标是中国从过度依赖欧美再分析产品中转变。同时，中国气象局也在今年 6 月发布了新的全球数据集 (CMA-RA V1) 5，并推出了全球下载。

该机构此前曾表示，一些中国 AI 天气模型现在正在使用新数据进行训练。官员们还将此次发布描述为更广泛努力的一部分，旨在传播“高价值数据”——可用于支持创新的信息，同时增强国家能力。

全球研究人员测试中国的再分析数据，随着替代方案扩大

已经有一些研究人员和公司开始检查中国数据集在实际中的运作情况。香港科技大学教授 Hui Su 正在她的初创公司 Stellerus 中使用该数据，在区域规模上训练 AI 模型并评估传统数值预测。

苏表示，一个巨大的优势是数据集具有更高的空间和时间分辨率。与ERA5相比，更小的网格使系统能够生成更高分辨率的数据，这对AI模型训练和区域研究都很有用。这一特定方面对于本地预测研究非常有用。

除了预测范围之外，更易获取的中国再分析数据可能会为天气风险对冲打开全球市场。这类市场在美国和欧洲发展更为成熟，那里丰富的数据支持着与气候和天气极端事件相关的金融产品，而在其他地方，这类市场仍在发展中。

芬兰公司Vaisala的天气风险管理负责人David Whitehead表示，获取中国天气数据的渠道更加广泛，可能会吸引国际市场上许多公司的浓厚兴趣。他补充说，该公司已经开始分析中国数据集如何支撑金融对冲产品。

中国气象部门表示，其再分析数据在距地面100米高度的风速方面更为准确，这对于全球最大的 风力发电市场至关重要。然而，专家警告称，在短期内，该数据集不太可能取代ERA5。