海洋预报从数值模式转向AI大模型，精度和速度都大幅提升，做海洋防灾、航运规划或极地研究的团队值得关注，可以直接评估其预报能力。
中国科学院海洋研究所发布了“琅琊”2.0，这是全球海洋现象智能预报大模型，在2024年1.0版本基础上，从海洋状态变量预报扩展至复杂海洋现象智能预报。该模型针对台风、降水、风暴潮、海冰等六类现象开发了6个垂直模型，提升了预报速度和精度。例如，台风预报模型可提升24小时路径与强度预报能力，海冰预报模型可实现3公里分辨率下月尺度以上的北极海冰快速预测。相比传统数值模式，智能预报大模型解决了计算成本大、更新频率低的问题，为海洋防灾减灾和航运安全提供科技支撑。
算得更快更准，我国发布全球海洋现象智能预报大模型“琅琊”2.0
IT之家 6 月 6 日消息，据央视新闻报道，今天（6 月 6 日），由中国科学院海洋研究所自主研发的全球海洋现象智能预报大模型 ——“琅琊”2.0 发布。该海洋预报大模型将为海洋防灾减灾、航运安全保障等提供智能化科技支撑。 报道称，全球海洋预报过去依赖数值模式，通过将海洋运动过程转化为数值方程，并进行大规模计算得出结果。这种模式相对来说精度低，计算成本大，更新频率低。智能预报大模型主要解决两个问题，一个是算得更快，一个是算得更准。 IT之家注意到，“琅琊”2.0 是在 2024 年发布的“琅琊”1.0 基础上，进一步从海洋状态变量预报拓展至复杂海洋现象智能预报， 围绕台风、降水、风暴潮、海冰等六类现象，开发了 6 个垂直模型 ，构建了多场景、体系化的预测能力。 例如，台风预报模型融合了大气海洋环境场、卫星云图和台风历史演变信息，针对快速增强和突然转弯的台风 提升 24 小时路径与强度预报能力 ；降水预报模型基于全球降水卫星观测数据，学习降水时空演变特征并预测未来变化，为暴雨和极端降水预警提供支撑；海冰预报模型面向北极航道通行需求，可实现 3 公里分辨率下、月尺度以上的北极海冰快速预测，支撑海冰边缘分析、海冰范围统计和航道安全研判。 延伸阅读 “琅琊”1.0 版本于 2024 年 12 月 28 日发布，由中国科学院海洋研究所研发，是面向海洋状态变量预报的新一代人工智能大模型，可一次性预报未来 1 至 7 天的温度、盐度、海流等全球海洋状态变量。 近年来，我国已推出多个气象与海洋相关的 AI 大模型，例如 2026 年 2 月发布的全球首个南海海-气双向耦合智能大模型“飞鱼-1.0”，以及 2024 年 6 月发布的面向气象导航的全球气象大模型“伏羲”2.0。 在气象 AI 领域，中国气象局于 2025 年 12 月 19 日发布了气象人工智能科学模型“风源”，该模型能够基于观测数据直接开展全球气象预报，并拥有自主知识产权的端到端科学模型底座。