北京大学牵头各单位成立气象大数据实验室，张平文院士任实验室主任，主持研发基于机器学习的人工智能天气预报算法，并在冬奥会气象服务保障中获得应用。为国际高影响天气预报技术研发和应用提供中国经验。

以下为纪录片实录。（约2000字，阅读时间约5分钟）

张平文，中国科学院院士，大数据分析与应用技术国家工程实验室主任。主要从事复杂流体的数学理论和计算方法研究。2017年，他在中国首次提出推进机器学习人工智能的计算方法，与天气预报相融合。

张平文院士：应用数学应该要服务国家需求。但要服务国家需求，得先有需求，由于大学自己本身没有，因此我们必须到外面去找到这些场景。

2022年冬奥会在中国举办，这是近二十年内首次在大陆性冬季风气候条件下举办冬奥会。山地小尺度的风和温度的精密监测，精准预报，在国际上都是尚未解决的气象难点之一。2018年平昌冬奥会期间，曾因为天气原因造成十七项赛事调整，一项取消。应对天气风险，是冬奥会筹办和举办的一项核心工作。为此，冬奥会气象条件预测保障关键技术被列为国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项项目之一。其中，基于人工智能的气象预报技术是项目的组成部分。

张平文院士：这对我们来说是千载难逢的机会。2016年前后，我正在思考这个问题，恰逢那时候冬奥会开始做宣传，我想到天气预报这个领域本身就需要这个技术，但是要做成这个事情，单凭我们自己做是不可能把这个事情做好的，因此，我便去筹划组建合作团队。

2017年，张平文开始筹划组建研发智能天气预报的团队。但是作为天气预报系统外的人，如何搭建队伍，搭建一个什么样的团队，如何能够被系统内的人接受并同意合作等一系列的难题亟待解决。

张平文院士：第一个，没有数据是做不成的；第二个，要有很多真正懂天气预报的人、而且懂模式的人。我的团队主要是做算法，但是算法做完以后，必须要拿到真实的场景去做验证，这一步只有气象局能做。国家肯定会把冬奥会天气预报这个任务交给气象局，中国气象局是一个专业性、科技性很强的部门，我们需要有一个团队跟气象局进行配合。因此，这就需要组建一支专业的科研队伍；第三个难点才是技术方面。

国家气象部门在北京、延庆、张家口三个赛区布设了四百四十一套各类探测设施。为冬奥气象提供了重要数据支撑。然而，地形复杂山区的小尺度精准预报本身就是国际大气科学界的难题。为了破解这一困境，由北京大学牵头，联合北京市气象局、中国科学院大气物理研究所、北京城市气象研究院成立气象大数据实验室。张平文任实验室主任，主持研发基于机器学习的人工智能天气预报算法。

张平文院士：我们是算法组，主要负责设计算法。另外一个是验证组，由气象局那边负责。我们做出这套成果之后，需要由气象局成员放到冬奥会的场景里面去进行验证。

气象大数据实验室成立两年后，张平文团队迎来了第一次挑战。

张平文院士：中国气象局开展了智慧冬奥2022天气预报示范计划，对接冬奥会精细天气预报需求，征集国内优秀的高分辨率区域数值天气模式和人工智能等新的客观预报技术、系统和方法，共有二十二个团队参加，需要从二十二个团队中淘汰十四个。我们算是一个民间团队，其他团队大多为“国家队”。最后，由于我们团队的成绩还不错，留下来了。

在竞争中保留下来的八家团队各显神通，服务于冬奥。

博士研究生周传赛：我们为冬奥做了一个网站，上面有各家单位的预报的结果，我们的产品是大数据实验室的MOML。可以看到一段时间内的站点预报结果，这个预报也会随着这个时间的进度，有一个相应的效果的差距。

张平文院士：冬奥会很多比赛项目是在山上，他要的就是同一个赛场。在不同地方的天气的预测，这个我们称之为精细的天气预报。MOML就是预测精细的天气，这是它的目的。

实验室核心成员李昊辰：MOML算法全称叫做模式输出机器学习算法，是基于数值模式的预报结果进行后处理，得到更加精准的预报结果，温度、湿度、风速、风向，这些都是冬奥会天气预报重点关心的气象要素。我们以温度为例，可以把精度提高到百分之八十。风速风向相对湿度也大约能提高百分之十到百分之二十左右。北大专门研发了一套降尺度算法，得到一个更加精准、分辨率更高的格点预报结果。

人工智能预报技术首次在冬奥会气象服务保障中获得应用。在后冬奥时代，冬奥气象科技成果将对国家重大活动保障大城市安全运行等方面起到重要支撑作用。张平文院士希望带领北大团队继续深度研发出一套智能会商系统，让预报员可以从天气预报中的人工商量研讨中解放出来。他说这很难，但我们看到了这种可能性。

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