FuXi-Ocean：首个达到6小时分辨率的海洋预报大模型

FuXi-Ocean是首个突破日分辨率的高分辨率海洋预报大模型。

首先，什么是“高分辨率海洋预报”

▪ 空间：约1/12°解析度，可解析中尺度涡等关键结构（类似大气的气旋/反气旋），承担热量与营养的输运。

▪ 时间：sub-daily更新——每6小时一次，更贴近真实海况的变化节奏。

▪ 深度：不仅覆盖海面，还能预报至1500米的温度、盐度与洋流等要素。

为什么这件事很难

▪ 物理数值模型算力成本极大，难以同时满足“全球 × 高分辨率 × 高频”。

▪ 数据驱动AI更高效，但在6小时级滚动预测中易出现误差累积。海洋变量周期性显著，且不同深度与要素的时间尺度差异大，进一步加剧滚动误差。

FuXi-Ocean 怎么突破

▪ 核心思路：让AI“更懂时间”。模型并行汇聚多时间窗（短-中-长）的历史信息，通过自适应选择与加权，抑制连续预报中的误差滚雪球。

▪ 直观理解：同时听取“短期经验”和“长期经验”的建议，由系统判定权重，做出更稳健的决策。

▪ 数据效率：仅用9年数据即可取得优良表现，体现较强的数据利用效率。

实验和效果如何

▪ 数据与范围：2015年HYCOM再分析与2022年IVTT观测，覆盖全球海洋关键要素（温度、盐度、流速等）。

▪ 对比基线：传统数值模式（BLK、FOAM、HYCOM）、日级AI方法，以及去除多时间窗模块的消融版本。

▪ 即使对FuXi-Ocean输出进行日内平均（保守处理，会牺牲部分精度），其海表温度RMSE仍稳定优于多组传统模式基线。

结论

在“6小时更新 × 1/12° × 直达1500m”的综合指标上，FuXi-Ocean表现出领先的稳定性与效率；在公开对比中，SST等关键指标优于常用模式基线与日级AI方法。在可比硬件条件下，可持续支撑6小时级更新。

一句话总结

FuXi-Ocean让“海洋天气预报”更贴近真实：更细的空间刻度、更快的时间节奏、更深的水下视野。这不仅是AI技术的进步，希望能带来海洋基础能力的提升。

海洋方向是伏羲团队近期重点突破的方向，热烈欢迎大家各种形式的合作。

论文链接

https://arxiv.org/abs/2506.03210

已中稿 NeurIPS 2025（Oral）