2025年7月的某个深夜，西昌卫星发射中心的指控大厅里，工程师们的目光紧盯着屏幕上跳动的参数。此时，距离地面3.6万公里的地球同步轨道上，”天通二号03″通信卫星正以每秒3公里的速度平稳运行——它承载着全国超千万用户的卫星电话与物联网信号。突然，预警系统弹出一行红色提示：”预计23小时后，太阳活动区13697将爆发M级耀斑，伴随日冕物质抛射（CME）。”这不是科幻电影的片段，而是中国空间天气预报进入智能化时代后的日常一幕。而在这场”太空保卫战”中，扮演关键角色的，正是全球首个全链式空间天气AI预报模型——”风宇”。

太阳风暴：看不见的”数字杀手”

在人类依赖卫星网络的今天，空间天气的影响早已渗透到生活的每个角落。从手机导航的定位精度，到国际航班的航线规划；从电网的稳定运行，到航天器的在轨安全，太阳活动引发的磁暴、高能粒子流等空间天气事件，正成为数字时代的”隐形威胁”。

太阳活动具有约11年的周期，当前正值第25个太阳活动峰年，剧烈的日珥爆发、耀斑及日冕物质抛射（CME）频发。这些来自1.5亿公里外的能量释放，会引发地磁暴、电离层扰动等现象：卫星可能因高能粒子轰击出现单粒子翻转故障，导航信号因电离层电子密度异常出现”偏移”，甚至地面电网也可能因感应电流烧毁变压器。2003年”万圣节太阳风暴”曾导致全球卫星通讯中断，2015年一次强磁暴更让瑞典马尔默市部分区域断电数小时——这些案例都在警示：提升空间天气预报能力，已成为保障现代社会运行的关键课题。

然而，传统空间天气预报的瓶颈长期存在。空间天气涉及太阳大气、行星际空间、磁层、电离层等多个圈层的复杂耦合，其物理过程涵盖等离子体动力学、电磁辐射传输、带电粒子加速等多学科交叉，传统数值模型虽能模拟部分过程，但计算复杂度极高，难以满足实时预报需求；且各圈层模型独立运行，无法完整刻画”太阳-地球”因果链的动态关联，导致预报精度受限。

破局AI：从”各自为战”到”全链协同”

2025年7月26日，在上海世界人工智能大会气象专会上，国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心）联合南昌大学、华为技术有限公司发布的”风宇”模型，为这一困局提供了全新解法。作为全球首个全链式空间天气AI预报模型，”风宇”通过”物理模型+数值预报+人工智能”的三足协同模式，实现了从太阳风到电离层的全链路小时级快速预报，将我国空间天气预报能力推向国际领先水平。

全链路智能建模：打通”太阳-地球”因果链
传统空间天气AI模型多聚焦单一圈层（如仅预测电离层扰动），而”风宇”首次构建了覆盖太阳风、磁层、电离层的”端到端”AI模型体系，包含三大核心子模型：”煦风”（太阳风预测）、”天磁”（磁层响应）、”电穹”（电离层扰动）。这些子模型并非孤立运行，而是通过”链式训练结构”形成有机整体——”煦风”的输出作为”天磁”的输入，”天磁”的结果再输入”电穹”，最终形成从太阳活动到地球空间环境的完整预测链条。这种设计首次在AI层面复现了空间天气的物理因果关系，使模型能更真实地模拟太阳风暴的”传导-放大-影响”全过程。

智能耦合优化：让模型”学会协作”
为解决不同圈层模型间的”协同难题”，”风宇”创新性地引入”智能耦合优化器”。这是一个基于深度神经网络的多区域协同机制，通过动态调整各子模型的结构参数，并设计多任务损失函数（Loss1、Loss2…LossX），实现跨圈层模型的联合优化。例如，当”煦风”预测到太阳风速度将增至800公里/秒时，耦合优化器会实时调整”天磁”模型的磁层顶压缩系数参数，同时修正”电穹”模型中对电离层F层峰值的计算逻辑，最终输出更精准的全球电子密度分布预测。这种”1+1+1>3″的协同效应，使”风宇”在2024年两次强磁暴事件中，电离层电子密度总含量预测误差控制在10%以内，达到国际领先水平。

自主可控算力：从”实验室”到”业务化”的跨越
模型的落地离不开算力与框架的支撑。”风宇”基于华为MindSpore Science科学计算套件开发，针对空间天气数据的特点（如3D时空网格、多物理场耦合），设计了张量并行、流水线并行等高效并行策略，并开发了适配3D数据的科学计算接口。在硬件层面，依托昇腾AI集群的强大算力，结合系统级高可靠设计与软硬件协同优化，”风宇”实现了训练效率的指数级提升——相比传统数值模型，其全链式训练时间从数周缩短至小时级，为实时业务预报提供了坚实保障。

天地一体：用”中国数据”喂养”中国模型”

“风宇”的卓越性能，离不开我国已建成的”天地一体化”空间天气监测体系的有力支撑。

在太空，”风云”系列卫星（如风云三号G星、风云四号B星）构成了多维度观测矩阵，既能监测太阳耀斑、日冕物质抛射，又能追踪行星际磁场、高能粒子流；”羲和号”太阳探测科学技术试验卫星以”双超”平台实现对太阳Hα波段的高分辨率成像，”夸父一号”则专注于全日面矢量磁像仪、莱曼阿尔法太阳望远镜等载荷，为模型提供了最前沿的太阳活动数据。

在地面，中国气象局布局的73个空间天气观测台站、”子午工程”沿东经120°和北纬30°铺设的31个台站（近300台专业设备），形成了覆盖全国的”立体探测网”，实时监测电离层电子密度、地磁扰动等关键参数。这些海量、多源、立体的观测数据，为”风宇”提供了”源头活水”——模型不仅能”吃”下数值模式生成的模拟数据，更能融合实际观测的”真实反馈”，通过持续学习不断提升预报精度。

更值得关注的是，”风宇”创新性地将数值模式数据与观测数据”双向验证”：一方面，用观测数据修正模型的初始条件；另一方面，用模式数据填补观测的时间与空间空白（如极区电离层的稀疏观测）。这种”数据互哺”机制，使模型在应对极端空间天气事件时表现出更强的鲁棒性。

从预报到防护：AI如何守护”太空资产”

“风宇”的价值，不仅在于”预测”，更在于”赋能”。其精准的预报能力已深度融入航天器设计、运行管理的全生命周期，为”太空资产”筑牢防护网。

在卫星设计阶段，工程师可依据”风宇”对未来5年太阳活动峰值的预测，估算卫星在轨期间可能承受的最大辐射剂量，从而针对性地优化屏蔽材料厚度、调整电子元件抗辐射等级。例如，某新型通信卫星通过”风宇”的预测数据，将辐射防护成本降低了20%，同时可靠性提升了15%。

在在轨运行阶段，”风宇”的短临预报（小时级）为卫星提供了”应急时间窗口”。2024年11月，一次强地磁暴导致近地轨道大气密度骤增，多颗低轨卫星面临轨道衰减加速的风险。”风宇”提前3小时发出预警，地面运控部门据此调整卫星推进剂使用策略，通过”抬升轨道”操作避免了燃料过早耗尽，确保了卫星寿命。类似案例已累计超过50次，挽回直接经济损失超亿元。

在空间科学研究领域，”风宇”更成为揭示空间天气物理机制的”数字实验室”。科研人员通过模型模拟不同太阳活动场景下的磁层-电离层耦合过程，发现了此前未被观测到的”磁层顶波动向电离层传播”的新现象，相关成果已被《自然·天文学》收录。

未来已来：从”云端大模型”到”星上边缘智能”

“风宇”的发布，标志着我国空间天气预报从”经验驱动”迈向”智能驱动”的新纪元。但它并非终点——正如国家卫星气象中心主任王劲松所言：”空间智能的终极目标，是让AI更靠近应用现场。”

当前”风宇”运行于地面云端，依赖强大的算力支持；而随着卫星载荷能力的提升，未来的重要方向是将AI能力”下沉”至星上，实现”星上自主决策”。例如，在卫星平台集成轻量化AI芯片，通过星载模型实时分析星上传感器数据，自主调整工作模式（如切换观测波段、关闭非必要载荷），降低对地面指令的依赖，提升应对突发空间天气的效率。

这一愿景的实现，需要解决模型轻量化、端侧推理优化、星载系统高可靠性等关键技术。可以预见，随着”风宇”等模型的演进，AI将与航天技术深度融合，为人类探索星辰大海提供更智能、更安全的”护航方案”。

从”风云”卫星到”风宇”模型，从地面观测到星上智能，中国在空间天气领域的突破，不仅是技术的跨越，更是”科技为民”理念的生动实践。当AI为”太空天气”装上”智慧大脑”，我们守护的不仅是卫星与电网，更是数字时代每一个人的”太空安全感”。