行业趋势：气象服务智能化转型加速 - 在全球变暖背景下，高温、暴雨、强对流等灾害的突发性与破坏性显著增强，对气象预报预警的精准度、时效性提出更高要求，推动气象服务加速向智能化转型 [1] - 人工智能正深度融入气象服务的全链条，自动化、数字化、智能化的服务范式成为主流 [2] - 人工智能技术以其高效的计算和多源数据融合能力，正成为连接气象预报、灾害预警和应急响应的关键纽带，是突破传统预报局限的关键 [4] - 未来，人工智能预报模型将和数值预报模式形成相互补充、双轮驱动的工作格局 [7] 公司动态：中国气象局发布五大AI模型 - 中国气象局发布新的气象人工智能科学模型“风源”，并实现“风清”、“风雷”、“风顺”3款气象人工智能预报模型的同步升级 [1] - 加上前不久刚刚发布面向气象服务领域的千亿参数语言模型“风和”，五大模型分工协作，正以更贴心的气象预报预警能力，加速赋能千行百业高质量发展 [1] - 中国气象局近期发布《地球系统预报发展战略(2025—2035年)》，提到将大力推进数值预报与人工智能的深度融合，开发共性技术和共享平台 [7] 产品与技术：模型功能与应用场景 - “风和”是面向气象服务领域的千亿参数语言模型，可覆盖交通、旅游、健康、物流、能源等多个与天气密切相关的场景，为用户提供基于智能分析的个性化解决方案 [1][2] - “风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，精准锚定农业、新能源、水利等行业的核心需求，新增日最高/最低气温、太阳辐射等10余项关键气象要素 [3] - “风清”可精准捕捉台风、暴雨等灾害性天气，输出13层高空要素与11类地面要素预报，已实现业务化部署并向全国推广，广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度、航空运行保障等关键场景 [3] - “风雷”模型聚焦雷暴、短时强降水等灾害性天气的临灾预警，其回波预报产品可在几分钟内预测对流系统的新生与消散，强回波预报质量提升超过25% [4] - “风源”模型获取观测数据后，无需经过复杂的数据同化等中间流程，可直接分析并给出精准的天气预报，在预测时能智能关联周边相邻区域的气象信息 [4] 运营与效能：AI模型带来的效率与精度提升 - “风和”通过学习海量历史气象数据，精准理解和掌握大气运动规律，从而根据当前气象状态提供更精准的预报，实现高分辨率、高效率、快速响应的智能气象服务 [2] - “风清”模型仅需3分钟即可生成未来15天全球天气预报，大幅缩短了预报产品迭代周期，为灾害应急响应、实时决策提供了关键时间窗口 [7] - 升级推出的“风雷”定量降水预报模型，已在多次极端天气过程中展现出精准的预报能力，例如成功预警“6·29”北京突发强对流，在“6·30”河南南阳极端暴雨过程中提前2小时预报出超过120毫米的强降雨 [4] - 人工智能预报模型不仅能够凭借对海量多源数据的深度挖掘能力，有效提升预报的精准度与覆盖范围，还在计算效率上实现了指数级提升，突破传统数值预报的算力依赖 [7] 战略与展望：技术驱动与体系化发展 - “风源”旨在探索AI做天气预报的更多理论可能性，通过开源开放汇聚研发力量，并在技术成熟后再“反哺”给业务预报，不断提升对极端天气特别是短时临近天气的捕捉能力 [5][6] - 可以预见，人工智能预报模型将为地球系统预报实现更高分辨率、更长预见期、更复杂圈层耦合的跨越式发展提供强大的技术驱动力 [7] - 气象部门将持续优化人工智能预报体系，探索建立一体化的气象人工智能模型，通过整合各类天气尺度、应用场景的人工智能力量，面向防灾减灾、气候变化以及经济社会发展提供更高水平服务 [7]

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]