模型概述与技术特点 - 模型为国内首个千亿级参数气象服务垂域模型，基于通用大语言模型自主研发，通过深度融合气象专业知识与人工智能技术重构传统气象服务模式[1] - 模型是专门用于气象服务的生成式人工智能系统，通过学习海量历史气象数据掌握大气运动规律，能根据当前气象状态直接生成未来天气情况[2] - 千亿级参数量意味着模型具有极强的学习和表达能力，能捕捉更细微复杂的大气现象，通过多模态融合和生成式AI技术实现高分辨率、高效率、快速响应的智能气象服务[2] 模型定位与差异化优势 - 与面向气象系统内部的预报系统"风清"、"风雷"、"风顺"不同，该模型是面向公众及行业的气象服务大模型，前端预报系统为其提供支撑[3] - 模型能解决现有通用大模型对气象服务需求理解不精准、生成内容不专业、应用场景不深入等问题，实现通用大模型无法达到的专业性、精准度、安全性和成本效益[3] - "风清"大模型全球可用预报天数达到10.5天，超过欧美主流气象预报大模型[3] 应用场景与服务价值 - 模型未来将研发与多个场景融合的气象服务智能体，支持灾害预警、交通运输、旅游出行、卫生健康、商贸物流、能源电力等场景的交互式服务需求[4] - 对公众出行将发挥革命性作用，提供前所未有的精准化、精细化、场景化的出行决策支持，实现从区域预报到点对点预报、从被动接收到主动智能干预的转变[5] - 具体应用示例包括对山区、湖泊等微气候复杂区域进行超高分辨率模拟，如精准预测某山南坡在特定时段阳光充足风速小，而北坡同一时段有持续毛毛雨等详细信息[5] - 模型可与各类客户端和智能设备深度结合，主动为公众提供最优出行决策建议[6]