主要观点总结
本文介绍了全球首个全链式空间天气人工智能预报模型“风宇”的背景、研发过程、技术特点和应用实例。该模型能够实现对太阳风、磁层和电离层的全链式小时级快速预报，并在实际业务应用中展现出突破性的预报能力。
关键观点总结
关键观点1: 全球首个全链式空间天气人工智能预报模型的出现背景和必要性。
随着太阳活动高发，日珥爆发等随机事件对在轨卫星、航空器及地面关键基础设施的安全构成威胁。传统预报方法难以满足实时响应的需求，也难以精确刻画完整的物理过程。因此，全球首个全链式空间天气人工智能预报模型“风宇”的研发成为解决这一问题的关键。
关键观点2: “风宇”模型的技术特点和创新点。
“风宇”模型采用了首创空间天气上下游智能耦合技术，实现了模型之间的协同优化以及全链式的小时级快速预报。该模型首创了一种“链式训练结构”，将预报从孤立的环节整合成一个协同作战的整体。同时，该模型还包括三大关键技术创新：国际首次实现全链路智能建模、首创空间天气上下游智能耦合技术和基于自主可控AI框架的算子领域优化技术。
关键观点3: “风宇”模型的应用实例和性能表现。
“风宇”模型在长达一年的预测性能测试中表现出卓越的24小时短临预测能力，特别是在近两年发生的多次大磁暴事件中，其在电离层区域的预测性能尤为突出。此外，该模型已应用于卫星设计、管理和运行等环节，为航天器提供“趋利避害”的指导。
关键观点4: 未来空间智能的发展趋势和挑战。
未来，将AI能力直接部署在卫星上，实现星上自主决策，将是航天领域AI应用演进的重要方向。这为广大开发者社群指出了一条清晰的技术演进路线，同时也带来了AI模型的轻量化、端侧推理优化、高可靠性智能系统设计等新的挑战。
免责声明
免责声明：本文内容摘要由平台算法生成，仅为信息导航参考，不代表原文立场或观点。
原文内容版权归原作者所有，如您为原作者并希望删除该摘要或链接，请通过
【版权申诉通道】联系我们处理。
微博登录
