今年第13号台风“白海豚”正在逼近我国华东沿海。中央气象台预计，它可能于9日下午至10日早晨在浙江到福建北部沿海登陆，登陆时强度为台风级或强台风级。
但就在几天前，各家预报还在“打架”——欧洲数值报偏西、美国报北上、我国报近海转向。直到8月6日之后，路径才逐渐明朗。
为什么台风路径预报这么难？AI到底帮了多少忙？中国在这个领域处于什么水平？
台风预报难在哪？
台风的路径和强度受多个天气系统影响。以“白海豚”为例，它生成于日界线西侧，是较为少见的远洋台风，生命史长、移动距离远，在西行途中要接连遭遇多个天气系统的交替影响。进入东海后，西风槽、副热带高压、南亚高压的位置和形态都直接影响它的走向。任何一个系统的微小变化，都可能导致路径偏差几百公里。
中国：AI+物理，走出了一条新路
中国在台风预报领域的最大特点是“AI+物理”深度融合。
今年8月，中国科学院大气物理研究所团队研发出FuXi-CNOPs台风集合预报系统。这套系统把我国自研的AI气象大模型“伏羲”和非线性动力学方法结合起来。
效果怎么样？62个台风、91次对比试验显示：在24至120小时的中长期预报中，路径误差最大降幅达32.33%，预报不确定性的准确度最高提升29.2%。而且它只需31组运算数据就能完成预报，欧洲中期天气预报中心的标杆系统需要51组。
更关键的是，这套系统不是“黑箱”——它能解释台风“为什么会跑偏、可能往哪跑偏”，给预报员提供有物理依据的参考。
在业务应用层面，中国气象局已有多套AI系统投入运行。灾害天气全国重点实验室的AI-TRANS系统在台风“巴威”个例中，24小时路径误差低至44公里。广州热带海洋气象研究所的南海台风AI耦合模式，72小时路径预报误差下降25%，120小时误差下降45%。国家气象中心基于“风清”AI模型发展了台风强度预报适配模型。
中央气象台公开表示，我国西北太平洋台风24小时路径预报误差明显优于美国、日本，处于国际领先水平。
美国：多传感器+AI，靠“数据海”取胜
美国的优势在于观测手段丰富。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在2026年飓风季全面部署了无人机、无人水面航行器、水下滑翔机等设备，深入飓风内部收集数据。Black Swift无人机数据可让飓风强度预报准确率提高10%。
在AI应用上，NOAA于2026年1月正式将AI模型投入业务运行。Google的AI热带气旋预报已被美国国家飓风中心采用。NOAA还推出了全球首个物理-AI混合集合模型，融合31个物理驱动与31个AI驱动成员。
欧洲：老牌劲旅，基础深厚
欧洲中期天气预报中心是全球数值预报的标杆。其IFS系统长期被各国气象机构作为重要参考。2025年2月，ECMWF开始业务化运行AI预报系统AIFS。2026年5月，AIFS ENS v2.0上线，新增了热带气旋路径预报功能。
值得注意的一个细节是：ECMWF官网上线了华为云盘古气象大模型，全球用户可以免费查看盘古对未来10天全球天气的预测。盘古是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，速度比传统数值预报快10000倍以上。
长处和短板
中国的长处在于“AI+物理”融合的技术路线走在了前面。FuXi-CNOPs用更少的计算资源实现了更高的预报精度，而且结果可解释。在24小时路径预报上，中国已处于国际领先水平。多个AI系统已投入业务运行，形成了从观测到预报到决策的完整链条。
中国的短板也很明显。一是极端天气样本不足——AI模型依赖历史数据训练，对极端强降水等小概率事件预报能力有限。二是观测手段不如美国丰富——无人机、无人船等平台的应用刚刚起步。三是基础理论创新上跟欧洲还有差距——ECMWF在数值预报领域几十年的积累不是短期能追上的。
总结语
台风预报这件事，本质上是在跟大气系统的混沌特性赛跑。AI让这场赛跑有了新可能——它算得更快、看得更远。但AI不是万能的，极端天气样本不足、模型可靠性待验证等问题依然存在。
中国在AI台风预报领域已经走出了自己的路。从“伏羲”到“风清”到“盘古”，从FuXi-CNOPs到AI-TRANS到TRAMS-AIC，一套覆盖路径、强度、风雨的AI预报体系正在成型。24小时路径预报误差60公里左右、优于美日——这个成绩是靠真本事挣来的。
但观测手段和基础理论方面的短板，还需要时间补齐。台风预报这场竞赛，远没到终点。
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