“妈祖”(MAZU)平台全球推广与落地 - 中国气象局推出的“妈祖”(MAZU)全民早期预警云平台，作为中国气象人工智能方案，正服务于全球防灾减灾与应对气候变化[1] - 该平台已在巴基斯坦、埃塞俄比亚、所罗门群岛、吉布提、蒙古国5个国家实现落地部署与实时应用，并在亚洲、非洲、大洋洲的43个国家和地区开展在线试用[5] - 平台提供多版本服务，包括云端版、基础版、专业版、旗舰版、城市早期预警版、农业早期预警版等，适配多种灾害和风险场景[4] 技术方案与定制化应用 - “妈祖”平台通过建设云端早期预警平台，为各国提供定制化“工具箱”，实现气象风险监测、预警、发布、响应全链条“一站式”解决[3] - 针对巴基斯坦的冰湖溃决洪水、季风爆发、暴雨等灾害定制了预报预警系统，并于2025年10月实现本地部署应用[3] - 为蒙古国接入风云2H气象卫星积雪数据，针对大风、暴雨、沙尘和白灾等设计工作流提示词，生成当地语言避险指引[3] - 为老挝定制了一揽子多语种预警信息发布服务方案，以应对洪水、干旱等灾害[4] - 平台坚持“算法出海，本地调试”模式，以尊重并保护各国的气象数据主权[10] 核心技术突破与研发 - 为攻克极端天气预报难题，国家气象中心研发了时空演变特征捕捉算法，通过样本加权与特征增强技术，提升AI对极端天气的感知与识别能力[8] - 针对生成式AI的“幻觉”问题，采用物理与数据双驱动技术路线，将大气动力学方程和物理约束嵌入神经网络，确保预报符合物理规律[9] - 上海人工智能气象应用创新中心提出“确定式+概率式”级联方案，并设计基于概率匹配的学习方法，让模型重点关注历史案例中的“异常点”[9] - 在网络薄弱地区，采用数据裁切压缩算法大幅减少传输量，提升传输效率[10] - 通过SWAN3.0“智效平台”将AI推理结果转化为直观的决策依据，嵌入一线预报员工作流[10] 产品性能与优势 - “风清”人工智能气象预报系统计算10公里格点的全球预报，仅需半小时出结果，达到国际主流模型水平，而数值预报需要2小时[15] - “风雷”人工智能模型可提前1小时捕捉到伴随大风、小冰雹、短时强降雨的强对流天气信号[15] - 在2025年汛期预报中，“风顺”人工智能模型提前1个月把握住了中国主要雨带的分布特征，超过世界领先的欧洲中心现有数值预报模式水平[15] - 2025年10月发布的“风和”气象服务人工智能模型拥有强大的专业任务解决能力，即将接入“妈祖”云平台[11] 国际合作与能力建设 - 中国气象局通过培训班、访问学者等措施帮助各国培养专业人才，预计2025年至2027年为发展中国家提供2000人次以上短期培训，100人次相关专业本硕博奖学金，资助50名长期访问学者[6] - 2025年，埃塞俄比亚气象局专家与中国团队合作开发出雨季预测模型，准确率达到65%以上[6] - 合作被纳入多项国际倡议与行动，包括中非合作论坛北京峰会“十大伙伴行动”、《早期预警促进气候变化适应中国行动方案（2025—2027）》、中国—阿拉伯国家博览会三项合作举措、中国—东盟气象人工智能模型应用联合创新行动等[15] - 中国气象局正牵头实施世界气象组织首个全球人工智能示范项目，联合国内外20余个气象部门、科研机构及科技巨头共同推进[15] 行业基础与综合实力 - 中国已建成世界最大的气象观测网，风云气象卫星可进行分钟级多要素三维立体监测，数值预报模式实现完全自主可控[14] - 中国自主研发的人工智能气象模型，与欧美发达国家模型共同领跑人工智能技术气象应用[14] - 高水平科技自立自强、业务能力和人才，支撑了全球观测、全球预报、全球服务的能力[14]

核心观点 - 中国气象局通过“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台，将气象人工智能解决方案输出至全球40多个国家，为全球防灾减灾和应对气候变化提供中国方案 [1][2][5] 产品与服务 - “妈祖”平台是一个多灾种、预警、零差距、普惠的全民早期预警方案，提供定制化“工具箱”，实现气象风险监测、预警、发布、响应全链条一站式解决 [3] - 平台服务场景广泛，包括云端版、基础版、专业版、旗舰版、城市早期预警版、农业早期预警版等，适配多种气象灾害和风险场景 [4] - 中国气象局坚持模型开源、平台共享、数据开放，各国可直接云端使用或合作部署落地 [6] - 2024年6月发布的“风清”、“风顺”人工智能气象预报系统已全部接入“妈祖”平台 [4] - 2025年10月发布的“风和”气象服务人工智能模型即将接入平台，为各国提供定制化服务方案 [12] 市场拓展与部署 - “妈祖”已在巴基斯坦、埃塞俄比亚、所罗门群岛、吉布提、蒙古国5个国家实现落地部署与实时应用 [5] - 在亚洲、非洲、大洋洲的43个国家和地区开展在线试用 [5] - 在巴基斯坦，针对冰湖溃决洪水、季风爆发、暴雨定制预报预警系统，并于2025年10月实现本地部署应用 [3] - 在蒙古国，部署了“妈祖”城市多灾种早期预警智能体，集成风险评估、监测预报等四大支柱工具，并于2025年10月完成本地部署 [3][4] - 在老挝，定制了多语种预警信息发布服务方案 [4] - 合作通过多项国际论坛与协议推进，包括中非合作论坛、联合国气候变化大会、中国—阿拉伯国家博览会、中国—东盟气象合作论坛等 [16] 技术能力与研发 - 针对极端天气预报难题，研发了时空演变特征捕捉算法，通过样本加权与特征增强技术，提升模型对极端天气的感知与识别能力 [7][8] - 针对生成式人工智能的“幻觉”问题，采用物理与数据双驱动技术路线，将大气动力学方程和物理约束嵌入神经网络，提升预报科学性 [9] - 提出“确定式+概率式”级联方案，并设计基于概率匹配的学习方法，让模型关注历史案例中的“异常点”，抑制“幻觉”产生 [9] - 为应对网络薄弱地区的挑战，采用数据裁切压缩算法大幅减少传输量，提升传输效率 [11] - 采用“算法出海，本地调试”模式，尊重并保护各国的气象数据主权 [11] - 通过SWAN3.0“智效平台”将人工智能推理结果转化为直观的决策依据，嵌入一线预报员工作流 [11] 性能表现 - “风清”人工智能模型计算10公里格点的全球预报，仅需半小时出结果，达到国际主流模型水平，而数值预报需要2小时 [16] - “风雷”人工智能模型可提前1小时捕捉到伴随大风、小冰雹、短时强降雨的强对流天气信号 [16] - “风顺”在2025年汛期预报中，提前1个月把握住了中国主要雨带的分布特征，超过世界领先的欧洲中心现有数值预报模式水平 [16] - 与埃塞俄比亚合作开发的雨季预测模型，准确率达到65%以上 [6] 行业地位与基础设施 - 中国已实现作为气象“芯片”的数值预报模式的完全自主可控 [15] - 中国自主研发的人工智能气象模型，与欧美发达国家模型共同领跑人工智能技术气象应用 [15] - 拥有世界最大的气象观测网，风云气象卫星可进行分钟级多要素三维立体监测 [14] - 高水平科技自立自强、业务能力和人才，支撑全球观测、全球预报、全球服务 [15] - 牵头实施世界气象组织首个全球人工智能示范项目，联合国内外20余个气象部门、科研机构及科技巨头共同推进 [16] 能力建设与人才合作 - 通过培训班、访问学者等措施帮助合作国培养专业人才 [6] - 2025年，缅甸气象局预报员作为“一带一路”气象访问学者来华交流，未来将共同研发热浪等灾害预报模型 [6] - 预计2025年至2027年，将为发展中国家提供2000人次以上的短期培训，100人次相关专业的本硕博奖学金，资助50名长期访问学者 [6]

行业战略地位与竞争格局 - 在人工智能重构气象预报体系的时代浪潮中，气象数据已跃升为国家核心战略资源 [1] - 中国正大力角逐气象超级大国地位，发力推进自主气象数据集研发，力求打破对欧洲的依赖 [1] - 气象数据的战略价值已超越气象预报本身，对于研判气候趋势、提升预报精度、灾害风险管控及构建金融模型至关重要，欧盟测算显示ERA5数据集每年创造的经济价值可达数亿美元 [1] - 气象预报关乎国家安全，单纯依赖外部数据源将使国家陷入被动脆弱的境地 [1] 中国自主数据集的研发与发布 - 为规避潜在风险、掌握气象领域主动权，中国气象局启动全球大气再分析系统研制项目，核心目标之一是打破中国气象业务对欧美再分析产品的依赖 [2] - 中国气象局面向全球首次开放新版全球大气再分析产品CMA-RA V1.5数据集的下载权限 [2] - 国内已有部分人工智能气象模型采用CMA-RA V1.5数据集开展训练 [2] 国产数据集的技术突破与优势 - 国产数据集CMA-RA V1.5凭借三大技术体系创新，推动中国再分析实现从“跟跑”“并跑”到“局部领跑”的跨越 [4] - 实现同化技术升级：引进四维集合变分混合同化技术，前20年卫星资料同化应用量增13%，产品质量优于CRA-40和JRA-55等 [4] - 实现国产观测资料自主可控：同化全球116颗215种卫星资料，其中国产37颗45种，占比最高达18% [4] - 分辨率与时效性国际领先：模式分辨率13公里（后处理为10公里），小时级实时更新，优于ERA5的25公里分辨率和滞后5天更新 [4] - 该数据集的全球网格划分精度高于ERA5，高时空分辨率的特性能够为模型训练提供海量数据支撑 [4] 国际市场与行业应用前景 - 国产数据集的开放引发国际行业关注，国际市场若能获取更多中国气象数据，将促使大批企业投身于气象衍生合约的设计与经纪业务 [5] - 芬兰上市企业维萨拉公司已着手研究CMA-RA V1.5的潜在应用场景 [5] - 整合多个数据集有助于研究气候变化与极端天气，并为风电项目开发商的风场工程设计决策提供参考 [5] - 未来，拥有多个而非单一的气象数据集将为各方带来切实益处 [6]

核心观点 - 市委书记周红波调研在宁高校，强调要一体推进教育科技人才发展，深化校地校企合作，推动科技创新与产业创新深度融合，以服务现代化产业体系建设 [1] 南京农业大学相关要点 - 市委书记参观了作物遗传与种质创新利用、农林生物安全全国重点实验室，了解学校在重要粮食作物新品种培育、迁飞害虫治理、农作物疫病监测预警等方面的科研进展 [1] - 市委书记对学校面向国家粮食安全和农业高质量发展重大战略需求取得的成果，及为农业科技自立自强作出的贡献表示钦佩 [1] - 希望学校发挥农业科技创新策源地作用，与在宁科研院所合力建好生物育种钟山实验室 [1] - 希望学校与南京农创园对接探索校地协同发展路径，聚焦科技农业、智慧农业、生态农业、品牌农业等领域攻关关键核心技术 [1] - 强调要强化科研人才和乡村振兴人才培养，落地产教融合项目，以提升农业综合效益和竞争力 [1] 南京信息工程大学相关要点 - 学校正加快布局“气象+”、“信息+”优势学科群 [2] - 市委书记参观了气候系统预测与变化应对全国重点实验室、光电研究院，了解学校科研平台建设情况 [2] - 市委书记指出学校优势学科与南京产业发展和民生保障关系密切 [2] - 希望学校与江北新区及有关科研平台强化合作，持续推进“双高协同”，用好“中国气象谷”等现有平台载体，加快前沿技术成果的熟化与产业化 [2] - 南京将持续优化开放创新生态，深化政产学研用协同创新，鼓励支持高校积极探索理工科应用型学院进驻产业园区等产教融合新路径 [2]

文章核心观点 - 深圳通过构建“人工智能+气象”协同创新体系，成功研发并应用了多个AI气象预报模型，显著提升了灾害性天气预报的精准度、时效性以及城市防灾减灾与重大活动保障能力，其经验正从本地应用走向全球示范 [7][11][12] 人工智能与气象融合的协同创新体系 - 深圳自2017年起，为应对超大城市气象防灾减灾中“报不早、发不快、说不清”的痛点，从顶层设计入手，构建了人工智能与气象深度融合的协同创新体系 [7] - 该体系以《深圳市加快推进气象高质量发展的若干措施》为指导，以业务需求为引领，旨在推动气象预报从“传统数值模式驱动”向“模式与智能并驾齐驱”跨越 [7] - 具体构建了“六个一”协同创新体系，通过政企学多元合作，打通数据、算力与算法壁垒，实现了在人工智能气象应用赛道上的“换道超车” [7][8] 核心人工智能气象产品与应用成果 - **“智霁”2.0模型**：由深圳市气象局与华为云联合发布，是基于AI大模型研发的区域集合预报模型，能提供未来5天深圳及周边地区空间分辨率3公里、时间分辨率1小时的精细化预报 [4][9] - **“智霁”实战表现**：在2024年超强台风“桦加沙”防御中，其对路径和暴雨落区的预报表现出超越传统方法的稳定性和准确性，为深圳市实施渐进式“五停”决策提供了关键科学依据 [9] - **“智瞳”短临预报系统**：由深圳市气象局与哈尔滨工业大学(深圳)联合研发，专注于强降水临近预报，将强降水有效预报时间从1小时提升到3小时，在“8·5”特大暴雨中为分区发布红色预警赢得时间 [10] - **“阿福”预报员助手**：由深圳市气象局与鹏城实验室开发，能实时接入数据并自动匹配风险阈值，在十五运会保障中可在10秒内自动生成精细化短临预报提示产品，优化人工流程 [10] 重大活动与赛事中的气象服务实践 - 在第十五届全国运动会闭幕式、深港跨境马拉松等重大活动中，人工智能气象预报技术提供了精细化气象保障服务 [6] - 2025年深圳马拉松与全国残特奥会马拉松项目共用赛道，赛事气象专题页面集成了赛道沿线自动站和生物舒适度仪的实时数据与精细化预报，为赛事决策提供支持 [6] - 经过全运会检验的赛事气象服务“深圳方案”，是人工智能气象应用创新生态建设的生动实践 [6] 行业认可与全球推广 - 深圳的人工智能临近预报技术被纳入世界气象组织(WMO)超大城市智慧气象服务公私参与示范项目的重要成果进行推广 [11] - 深圳人工智能降水临近预报技术获得广东省气象局2024年科技成果评价优秀，并被城市气象科技联盟向全国发布 [11] - 在世界气象组织首个AI临近天气预报(AINPP)亚洲试点项目中，深圳市气象局与国家气象中心共同牵头负责总体实施，与谷歌、微软等国际巨头同台，向发展中国家输出经验 [8][12] - 以“智霁”为核心内容的成果在2024年广东省“数据要素×”大赛中斩获特等奖 [9]

行业核心观点 - 人工智能技术正与数值模式、超强算力及预报员经验协同，深刻改变气象行业，推动气象预报向更快、更准、更智能的方向发展，并加速赋能千行百业 [1] 人工智能气象模型与应用 - 中国气象局联合多所高校及研究院已研发并业务化部署多个先进的人工智能气象模型，形成覆盖短临、短中期、次季节-季节预测及气象服务的完整技术体系 [2][3] - **风雷模型**：由国家气象中心与清华大学联合研发，专注于强对流天气临灾预警，可实现全国范围1公里分辨率、未来3小时逐10分钟的回波降水格点预报，其强回波预报质量相比传统方法提升超25% [3][4] - **风清模型**：为全自主知识产权的全球短中期预报系统，全球有效预报时效超10.5天，可精准捕捉台风、暴雨等灾害天气，输出13层高空与11类地面要素预报，已广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度等领域 [3][6] - **风顺模型**：为中国气象局首个人工智能全球次季节—季节预测系统，性能达国际先进水平，具备覆盖全球的预报能力，每日可提供包含100个集合成员的60天预测产品，对大气季节内振荡的有效预测能力可达32天 [2][5] - **风和系统**：为面向气象服务领域的千亿参数语言模型，作为智能交互窗口，可应用于灾害预警、交通运输、旅游出行等场景 [2] - **风宇模型**：由国家卫星气象中心牵头研发的空间天气链式人工智能预报模型，已应用于卫星通信导航、航天器轨道管理等领域 [3] 技术性能与业务影响 - 人工智能模型显著提升了气象预报的精准度和效率，例如风雷模型能在几分钟内预报对流系统的生消演变 [4] - 风顺模型在关键气候模态预测性能上达到国际先进水平，并在极端天气预测中表现亮眼，能为能源调度等提供前瞻性风险预警 [5] - 风清模型以高效算力适配与稳定运行性能，为民生保障和行业服务提供技术支撑，其极端天气与关键要素预报精度对标国际领先水平 [6] - 人工智能推动气象服务模式从用户“主动查找”信息，向“信息找人”的智能化、主动服务模式转变 [6] 行业协同与发展路径 - 人工智能模型（如风雷）的优势在于大数据挖掘，但由于未完全考虑物理机制，不会取代预报员和数值预报，未来将形成以预报员为重点，数值模式与人工智能为左右臂膀的协同预报体系 [7] - 中国气象局已推出全民早期预警中国方案“妈祖（MAZU）”，其城市多灾种早期预警智能体已在35个国家和地区落地应用 [7] - 行业政策方面，中国气象局与国家网信办联合印发《人工智能气象应用服务办法》，旨在加强人工智能与气象各领域的深度融合应用，同时规范服务以应对潜在风险，促进行业高质量发展与高水平安全良性互动 [8]

赛事气象保障核心理念 - 以“观测即服务”为核心理念，通过“地空天”协同观测网为赛事精准护航[1] - 构建“三维、秒级、多要素”的精细化预报体系，实现“看见风、量化风、用好风”[4] - 推动气象服务从“凭经验”迈向“靠数据”的精准时代[5] 赛期选择的气象科学依据 - 基于对45年气象资料的系统分析，确定11月为广东举办大型赛事的最佳窗口[3] - 在全局气候变化背景下，复盘近10年气候数据，系统梳理11月的气候条件与潜在风险[3] - 11月广州降水显著减少，灾害性天气基本落幕，气温适中、风速宜人，有利于运动员发挥和观众观赛[3] 尖端观测与预报技术应用 - 启用X波段相控阵雷达和激光测风雷达组成垂直观测阵列，实现对0-1公里近地层的秒级扫描[1][4] - 创新引入“场馆气象监测预警信息三维展示”技术，通过预先构建3D实景叠加10米级风场模拟，清晰呈现微气象特征[4] - 在场馆顶部增设5个气象站，配合激光测风雷达抓取0-300米低空风资料，实现实况与三维预报同屏展示[4] 场馆专项安全保障技术 - 针对开幕式场馆首次引入雷击仿真模拟技术，精准分析设备间磁场特征及场地跨步电压特征，预测地面电位分布[5] - 通过仿真技术锁定跨步电压高风险区，为防雷设计和应急疏散提供精细直观的参考[5] - 完成开闭幕式场馆L4级高精度实景建模，叠加晴雨与昼夜仿真，将实况监测与逐时预报数据无缝嵌入三维模型[5]

研修班基本情况 - 中亚国家应对气候变化能力建设研修班在京举办，由商务部主办、中国气象局气象干部培训学院承办 [1] - 来自乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦3个国家的26名官员、学者和企业家代表参加，为期7天 [1] 中国绿色发展理念与实践 - 中国推动绿色技术、可再生能源和可持续投资，将绿色发展理念融入国家战略 [3] - 唐山从采煤塌陷区转变为南湖公园的生态修复案例，诠释了人与自然和谐共生的可持续发展之路 [3][4] 中国气象科技实力 - 中国气象局展示风云气象卫星云图和数值预报模型，华云集团展示自主研发的精密可靠气象探测设备 [6] - 吉尔吉斯斯坦代表指出其国家有134个气象观测站点，但技术升级是迫切需求，看到了与中国合作的空间 [7] 国际合作与交流成果 - 中方分享“妈祖（MAZU）”全民早期预警方案及其“人民至上、生命至上”的核心理念 [3] - 学员认为中国经验值得推广，希望巩固伙伴关系，对共建“中国—中亚命运共同体”抱有坚定信念 [12]

公司管理层变动 - 中国华云气象科技集团有限公司党委常委、副总经理杜建苹涉嫌严重违纪违法 [1] - 杜建苹目前正接受中央纪委国家监委驻农业农村部纪检监察组纪律审查和山东省济宁市监委监察调查 [1]

业务系统升级 - 气象探空业务系统实现从L波段探空向北斗探空的全面升级 [1] - 系统整体观测数据准确率超过99% [1] - 可稳定获取地面至3万米大气垂直温度、湿度、气压、风向、风速廓线等数据 [4] 行业地位与应用 - 标志着我国在高空气象观测领域跻身国际先进行列 [1] - 系统已在天气预报、气候监测等领域实现应用 [1] - 我国已建成陆海空天一体化综合气象观测系统 [4] 全球影响力 - 我国131个北斗探空站占全球探空站总量的12% [6] - 其中88个为全球资料交换站，提交的共享资料占全球总量约11% [6] - 为全球数值天气预报、应对气候变化等提供重要数据参考 [6]