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📰 我国首个金融气象AI模型“熵机”发布_权威发布_数字中国建设峰会

2026年1月12日，中国气象局发布了我国首个金融气象AI模型“熵机”，由复旦大学与国家气象信息中心共同研发。该模型旨在探讨气象因子对金融资产定价的影响，为风险管理与投资决策提供新的工具。在全球气候变化及我国“双碳”目标的背景下，实体经济面临气候物理风险与低碳转型风险的双重挑战，尤其是风能、光能等新能源产业受到气象因素的显著影响。

“熵机”模型以全球气象再分析数据和股票量价数据为基础，能够对A股市场的大多数股票进行短期回报预测。通过模型验证，识别出气象敏感行业，包括新能源、传统石油化工、建筑和农业等，结果与世界气象风险管理协会的行业分类一致，反映了市场的普遍认知。此外，基于模型的投资策略在历史回测中显示出稳定的正向收益，初步证实了气象因子在A股市场的有效性。

该模型在金融领域展现出广泛的应用前景，气象高敏感行业的上市公司可利用“熵机”进行气候风险管理和市值维护，而银行、保险等机构则可将其应用于股权质押业务的风险控制，甚至扩展至气候投融资等新业务。投资者可以将其作为量化投资的辅助工具，学术界也可通过该模型来检验和完善资产定价理论。

🏷️ #金融气象 #AI模型 #风险管理 #投资决策 #气候变化

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📰 刘德兵在第八届数字中国建设峰会数字气象分论坛上的发言_嘉宾观点_数字中国建设峰会

本次论坛中，北京智谱华章科技有限公司的刘德兵董事长分享了大语言模型智能体的发展历程与现状。大模型从2018年起经历了基础预训练、对齐与推理、自我学习等多个阶段。目前，智能体作为大模型的重点，核心在于实现模型的自我学习功能。公司在多模态、语言和代码模型等领域已有40多款产品，开源了20多款，以推动模型的商业化应用。

在技术层面，智能体经历了从基本的反思模型到深度思考模型的演进。反思模型对确定性问题进行多种路径思考，提升解题能力；而沉思模型则针对开放性问题进行深入思考与网络迭代，产生逻辑严谨且全面的结果。模型在推理速度和成本上取得了显著优化，推理速度达到200Token/秒，成本仅为主流模型的1/30。

此外，公司还与气象中心合作，构建了大模型智能代理，帮助提升气象预报员的工作效率，并研发了气象服务智能体开发平台，支持公众服务与行业应用。展望未来，刘德兵强调了向更成熟智能体发展的目标，及实现模型自我认知与意识的探索。

🏷️ #语言模型 #智能体 #自我学习 #沉思模型 #气象应用

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📰 32个随机数字，1分钟推演地球未来15天丨谷歌DeepMind | 量子位

天气预报技术迎来了重大革新，谷歌DeepMind推出的WeatherNext 2实现了小时级的实时天气预测。该系统的运行速度是上一代的8倍，能够详细预报从“明天下午有雨”到“明天2–3点有小雨”的具体时段。此外，它还能够生成数十到数百种可能的天气演化情景，极大增强了对极端天气的预见能力。

WeatherNext 2的核心在于FGN（功能生成网络）。这种方法通过引入随机扰动，使模型能够自我生成未来天气场，而不再单纯依赖物理方程。每次输入的随机向量都能扩展为完整的天气变化，进而提高了预测的准确性和效率。FGN在极端天气预测上表现尤为突出，能够提前24小时提供精确的台风路径预测。

总体而言，WeatherNext 2通过高效的算法和创新的方法，显著提高了天气预报的精准性和速度。这项技术对能源、农业、物流等多个行业具有重要影响，使天气预测朝着更细致、更智能的方向发展。利用TPU，生成15天的全球预报只需不到1分钟，展示了其在现代气象学中的广泛应用潜力。

🏷️ #天气预报 #实时预测 #功能生成网络 #极端天气 #气象学

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