核心观点 - 河南空管分局组织AI气象大模型培训，旨在提升预报员业务能力，将新技术应用于气象预报实践 [1] - AI气象大模型相比传统方式具有运算效率高、资源消耗小、非线性模拟能力强等优势，可快速生成高精度预报产品 [1] - 未来气象预报将呈现“数值预报+AI”融合发展趋势，通过AI优化物理过程参数化，提高预报精度和可靠性 [1] 技术优势与应用 - AI大模型具备运算效率高、消耗计算资源极小、非线性模拟能力强等优势 [1] - 技术可快速生成高精度的气象预报产品，为预报员提供更丰富、准确的参考信息 [1][2] - 大模型能帮助预报员更精准把握天气变化趋势，提高预报准确率 [2] 当前挑战与短板 - 当前大模型存在弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低等问题 [1] - 其他短板包括智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展 [1] 行业影响与未来趋势 - 预报员需掌握新技术知识，学会与AI协同工作，并对AI结果进行科学分析和判断 [2] - 行业将持续关注气象科技发展，推动新技术在业务中的广泛应用 [2] - “数值预报+AI”将通过AI技术优化复杂物理过程参数化，使模型更好模拟大气现象 [1]