阿里巴巴於巴西貝倫舉行的聯合國氣候變化大會（又稱COP30）上，正式發布「八觀季節預測模型」（Baguan-Seasonal），該模型可對未來數月至整年（12個月）的長期氣候狀況進行預測。
這項成果標誌着人工智能在氣候預測領域的重要里程碑。 「八觀季節預測模型」建立在阿里巴巴達摩院於去年11月發布的「八觀」模型基礎上，後者專註短期天氣預測，能以小時級分辨率精準預報未來1小時至10天的天氣變化。
在全球氣候變遷加劇、極端天氣事件日益頻繁的背景下，精準的氣候預測對於農業生產、能源管理與災害防備至關重要。 然而，由於地球系統的高度複雜性與動態性，要可靠地模擬氣候不確定性仍是巨大挑戰。
為此，「八觀季節預測模型」專為機率性氣候預測而設，引入了一種創新的「分詞策略」（tokenization strategy）與「混合尺度條件機制」（mixed-scale conditioning mechanism），能有效處理跨時空尺度的高維氣候數據（例如全球大氣數據），使AI得以理解大氣與海洋間的複雜交互作用， 並將預測時間跨度逐步延展至12個月。 該模型還能識別長期氣象信號，為洪水、乾旱、寒潮等自然災害提供早期預警。
此外，阿里巴巴亦同步推出「八觀次季節預測模型」（Baguan-S2S），專用於14至42天的次季節天氣預測。 研究顯示，該模型能在事件發生前四周就捕捉到「北大西洋振盪」（North Atlantic Oscillation， NAO）的早期信號——此為影響北大西洋、歐洲及北美天氣的關鍵大氣環流模式，並成功預測歐洲將出現約6°C的顯著低溫異常。 該預測結果與實際觀測高度吻合，且比歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的預測提前約一周。
AI在天氣預報中的應用，已成為防災減災與能源規劃的重要工具。 過去一年，八觀系列模型已在多個真實場景中落地應用。 阿里巴巴與浙江省氣象台合作，基於「八觀」開發了針對2025年颱風路徑與強度的定製化預測模型。 例如，2025年7月下旬，颱風竹節草登陸東部沿海時，該模型對颱風強度的預測準確率較其他AI模型高出50%（據浙江省氣象台測評）。 這使得氣象台能在竹節草首次登陸前，有效引導浙江沿海及低洼地區約97,000名居民及時疏散。
此外，八觀模型已於中國山東、浙江、北京等多地城市投入運營，用以提升可再生能源發電預測的準確性，支持電網在複雜多變天氣條件下的日前調度規劃。
AI賦能綠色數據中心、醫療與教育領域的創新實踐
阿里巴巴致力運用AI促進環境、醫療與教育等領域，相關成果於COP30期間首度發布在《阿里巴巴AI向善報告2025》中。 報告重點呈現以下創新：
在數據中心領域，阿里雲推出涵蓋「綠色能源、綠色產品、綠色架構、綠色運營、綠色服務」的「五綠」戰略。 透過算力協同、智能任務調度、AI增強的數字孿生系統，以及新一代冷卻與供電基礎設施等前沿技術與先進運維管理，阿里雲正打造業界領先的綠色低碳算力底座。 僅在2025財年，阿里雲的綠色雲計算解決方案即協助企業客戶減少1,119萬公噸二氧化碳排放，彰顯其推動可持續數字轉型的承諾。
在健康領域，達摩院首創「無造影劑CT+AI」技術，旨在助力胰臟癌、急性主動脈症候群（AAS）等重大疾病的規模化早期篩查。 截至2025年7月，該技術已在醫院、體檢中心等場景累計應用逾5,000萬次。 未來，達摩院將推動該技術在縣級醫院及醫療資源匱乏地區落地，降低醫療成本，讓癌症早篩惠及更廣泛人群。
在心理健康領域，阿里巴巴自2020年起攜手合作夥伴啟動「綠網計劃」，為面臨心理困擾的用戶提供便捷支持。 2025年1月，該計劃整合「通義星塵心理健康陪伴機器人」，該機器人基於阿里巴巴通義千問（Qwen）大模型，並融合專業心理健康知識體系。 升級後的計划上線以來，已有逾24.7萬名用戶與AI心理陪伴機器人對話，大幅提升了心理服務的即時性與普惠性。
在青少年教育方面，阿里巴巴「少年雲」項目進一步融合AI技術，助力鄉村教育發展。 該計劃基於通義千問模型與教育數據，開發專屬教育模型，協助鄉村學校構建智慧教育生態。 截至目前，《少年雲》計劃已覆蓋中國25個省份共353所偏遠鄉村學校，惠及31萬名師生，累計產生61萬次AI互動紀錄。
