2024年9月10日深夜，西北太平洋上的一团热带气旋完成编报，被记为台风"贝碧嘉"。当时多数预报指向它在浙江台州到江苏启东一带登陆。六天后，它正面扑向上海浦东——这是自1949年有记录以来登陆上海的最强台风。而有一个模型，在第一晚就把那条线画向了浦东。
这个模型是伏羲（Fuxi），由复旦大学（复旦大学）与上海科学智能研究院（上海科学智能研究院）共建的AI气象系统。它那次孤身一变的判断，并非实验室里的花絮——伏羲如今运行在中国和海外的真实预报中心里。
关键要点
- 伏羲是由复旦大学和上海科学智能研究院研发的端到端AI气象模型，并非把通用模型挪用去做气象。
- 在2024年台风贝碧嘉过程中，它提前五天预测浦东登陆，并每六小时更新路径，而当时多数机构仍预计在浙江—江苏登陆。
- 它已在上海中心气象台、国家气象中心（国家气象中心）、香港天文台（香港天文台）和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）业务化运行（业务化运行）。
- 在ECMWF自身的实时评测中，伏羲在参评模型里预报精度（ACC 与 RMSE）排名第一，并在98.1%的气象要素上以概率评分（CRPS）优于ECMWF。
- 2026年3月，它入选2025年度"中国十大气象科技进展"。
AI预报员的底气
传统天气预报依赖数值模式：超算求解物理方程。它准确却昂贵、调参慢。AI气象模型从数十年的再分析数据中学习大气行为，单张显卡几秒就能产出全球预报。代价是它朝着全球平均精度训练，恰恰容易把人们最关心的极端事件"抹平"。
伏羲正是为补这个缺口而建。它提供最长15天的确定性预报，也提供表达不确定性的概率集合预报，并另有次季节模型和1公里区域模型。2025年它入选中国十大气象科技进展，评审指出它是国内首个纯数据驱动的端到端天气系统——直接吃进原始卫星观测、输出预报，无需单独的客观分析环节。
贝碧嘉发生了什么
贝碧嘉于9月10日晚生成，20:00正式编报。当晚23:00，伏羲的路径已指向上海浦东，并在每六小时一次的更新中守住这条线，而许多官方机构仍把登陆带放在更南。9月15日早晨，它确认极大概率正面登陆浦东。台风于9月16日07:30登陆。
模型在极端事件上并非万能。其研发团队坦承，台风恰是多数AI气象模型的短板，因为训练目标优化全局平均，往往会平滑掉罕见的高影响事件。伏羲团队正用扩散模型技术——与图像、视频生成同源——更好地拟合分布尾部， sharpen 极端事件预报。
它真正跑在哪里
这正是伏羲区别于科研样机的地方。它在上海中心气象台、国家气象中心、香港天文台和ECMWF业务化运行。在ECMWF自身的实时业务评测中，伏羲在参评模型里精度（ACC 与 RMSE）领先；在98.1%的气象要素上，其集合预报以概率评分（CRPS）优于ECMWF。
它也被用于真实预警。2025年4月，北京发布近十年来首个大风橙色预警并启动重大气象灾害响应，伏羲是提供预报输入的系统的之一，提前锁定了强风路径与强度峰值。与国家气候中心联合研发的次季节分支"风顺"，可在三分钟内产出60天预报，多次对极端降水和干旱的预报优于ECMWF的次季节模式。
走向全球
2025年6月，与上海市气象局合作研发的短临模型被接入"妈祖（MAZU）"全民早期预警云平台，在43个国家和地区开展在线试用，是中国气象AI参与"一带一路"早期预警合作的早期信号。依托该模型体系孵化的伏羲智算（伏羲智算）公司已成立，推动产业化。
上海并不只推出一个模型——上海人工智能实验室另建的"风乌（Fengwu）"也参与了2024年台风预警——但伏羲是迄今公开文档中业务化足迹最广的一个。
诚实的局限
伏羲的优势建立在全球平均与集合指标上；它在单个极端事件（包括贝碧嘉）上的表现具有示范性而非稳定命中率，团队自己也把台风列为已知短板。所有业务化部署说法来自研发机构与中国气象报道，而非我们可获取的独立盲测。我们未核验其单次预报时延、单条预报算力成本，以及各中心在最终人工订正预报中如何为伏羲输出赋权。AI预报补充而非替代物理模式与预报员判断。
普通人现在能做什么
- 如果你在东南沿海生活或出行，注意官方预警里已出现AI增强路径——台风季多看国家气象中心和本地气象台更新，别只信单一App。
- 如果你做物流、农业或活动策划，可围绕这些模型提供的更长预见期（最长15天，次季节达60天）来安排应急预案。
- 如果你关注气候适应，留意MAZU式平台是否把AI早期预警延伸到更多脆弱国家——那才是社会效益最大的落点。