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]