“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]