《Nature》中文名《自然》是世界上曆史悠久的、最有名望的科學雜志之一。在許多科學研究領域中，很多最重要、最前沿的研究結果都是以短訊的形式發表在《Nature》上。
人工智能方面，無論是大模型，還是理論方法和神經網絡結構，這種工程領域的成功能登上《Nature》正刊可以用罕見來形容。作為最權威的學術期刊之一，一般隻有基礎學科領域的突破性成果和進展才有資格在《Nature》上面發表，像計算機科學、人工智能這種偏向工程應用的基本上是不可能在《Nature》正刊上釋出的。
是以，華為能在《Nature》上釋出自己的最新研究成果足以見識到華為最新研究在世界的領先地位。
華為最新研究的突破性在于：這是業界首個精度超過傳統數值預報方法的AI模型。華為研發團隊發現，AI氣象預報模型的精度不足主要有以下兩個原因：
1.原有的AI氣象預報模型都是基于2D神經網絡，無法很好地處理不均勻的3D氣象資料；
2.AI方法缺少數學實體機理限制，是以在疊代的過程中會不斷積累疊代誤差。
為解決傳統天氣預報的缺陷，華為的研究人員提出了3DEST來處理複雜的不均勻3D氣象資料，進而打造了盤古氣象大模型。
相對于全球傳統的氣象預測方式，盤古大模型有以下三點優勢。
1.更加精準，華為盤古大模型今年五月精準的預測了台風“瑪娃”的行動路徑。
2.預測速度比傳統的預測速度提升一萬倍以上。
3。所需算力小極大的降低了能耗。
在技術不斷地發展中，華為盤古大模型隻會越來越強大，幫助相關産業不斷發展。