近年来，国家对于空气质量管理愈发重视，频频出台相关的政策文件，在2023年由生态环境部印发的《空气质量持续改善行动计划》，要求全面部署空气质量持续改善工作，完善空气质量分级预报体系，以改善空气质量为核心，推动区域协同治理，开展亚洲地区沙尘暴监测预报预警服务及技术研发，提升污染防治能力。2023年生态环境部等十数个部门和地方政府联合发布《京津冀及周边地区、汾渭平原2023—2024年秋冬季大气污染综合治理攻坚方案》中提到，2023年生态环境部等十数个部门和地方政府联合发布，要求推动京津冀、汾渭平原及周边地区大气污染联防联控，利用空气质量预测预报协调区域治理。

空气质量管理是环保领域的一个重要分支，大气污染对于居民健康及生态和谐有显著影响。空气质量预测预报，对于帮助居民规划出行、企业制定生产计划、政府调整管理策略、提前预防高污染风险等，有十分重大的意义。大数据分析、机器学习、遥感技术及计算机硬件等技术的发展，则为此提供了可行性条件。

空气质量预报是空气质量管理的一项重要管理手段，经历了三个发展阶段，基于数值计算模式的预报、基于机器学习和深度学习的预报和结合大语言模型的预报。基于数值计算模式的预报，以数学手段模拟大气中污染物的传输、化学转化和沉降过程，可实现针对多因子的高空间分辨率的时序预报，是长期以来针对空气质量管理的主要技术手段。但它存在着计算资源需求大、更新频率低、预测精度有待提高等缺点。

佳华科技依靠自身的AI团队，通过机器学习和深度学习的预报模型，尤其是深度学习模型，正扮演着越来越重要的角色。它以数据为驱动，主动学习历史数据的复杂关系，建立起从历史数据到未来时刻预测值的映射。它具有可自主学习、泛化能力强、更新频率高及点位预测精度高的显著优点。

随着大语言模型的加入，为空气质量预测领域带来了新的变革。数据上，大语言模型能够处理和理解非结构化数据，如新闻报道、社交媒体帖子等，可用以提高预测的准确性。技术上，大语言模型具有庞大的参数量和复杂的网络结构，非线性表达能力更强。在应用层面，大模型也可作为与用户交互的代理，进行自然语言沟通。

模型结构：大语言模型通过其庞大的参数量和复杂的网络结构，能够捕捉到更加细微和复杂的环境变化模式。这种能力使得空气质量预测模型能够更准确地模拟和预

数据使用：大语言模型能够处理和理解非结构化数据，如新闻报道、社交媒体帖子等，这些数据可以为空气质量预测提供额外的上下文信息，从而提高预测的准确性。

个性化推荐：大语言模型可以分析用户的历史查询和偏好，提供个性化的空气质量预测和建议，例如，为敏感人群提供特别的健康建议或为户外活动提供最佳时间建议。

实时反馈：结合实时数据和用户反馈，大语言模型能够不断优化空气质量预测模型，提供更加精确和及时的空气质量信息。

展望未来，随着技术的不断进步，空气质量预测将变得更加精准，用户交互和体验也将逐步提升。这不仅将为人们的健康和生活带来更多便利，还将为环境保护和可持续发展提供有力支持。