在全球變暖背景下，氣候形勢日趨復雜多變，高溫、暴雨、強對流等災害的突發性與破壞性顯著增強，既對氣象預報預警的精准度、時效性提出更高要求，也推動氣象服務加速向智能化轉型。日前，中國氣象局發布新的氣象人工智能科學模型“風源”，並實現“風清”“風雷”“風順”3款氣象人工智能預報模型的同步升級。加上前不久剛剛發布面向氣象服務領域的千億參數語言模型“風和”，5大模型分工協作，正以更貼心的氣象預報預警能力，加速賦能千行百業高質量發展。

　　擴大覆蓋面

　　從面向公眾的個性化出行、健康指引，到支撐農業、能源、交通等重點領域的精益化運營決策，人工智能正深度融入氣象服務的全鏈條，自動化、數字化、智能化的服務范式成為主流。

　　微信小程序搜索“風和”，向它提問：“元旦假期從北京自駕去山西大同玩，沿途天氣怎麼樣？”“風和”可化身旅游顧問，不僅提醒途經路段可能遭遇的大風和路面結冰影響，還自動推送“行前車輛檢查注意事項+做好穿衣防寒准備”的組合建議，實現順暢溝通。不止於科普問答、天氣查詢、風險預警建議，“風和”還能覆蓋交通、旅游、健康、物流、能源等多個與天氣密切相關的場景，為用戶提供基於智能分析的個性化解決方案。

　　中國氣象局公共氣象服務中心正高級工程師王慕華介紹，“風和”通過學習海量歷史氣象數據，精准理解和掌握大氣運動規律，從而根據當前氣象狀態提供更精准的預報，實現高分辨率、高效率、快速響應的智能氣象服務。

　　升級后的人工智能全球次季節—季節預測系統“風順”，則精准錨定農業、新能源、水利等行業的核心需求，新增日最高/最低氣溫、太陽輻射等10余項關鍵氣象要素。“新增日最高氣溫判斷指標后，我們應對農業氣象災害的能力將顯著提升，以更精細化的氣象服務護航農業生產。”雄安氣象人工智能創新研究院副院長、國家氣候中心氣候變化影響適應室主任陸波表示。

　　雄安氣象人工智能創新研究院副院長、國家氣象中心天氣預報技術研發室主任曹勇介紹，“風清”可精准捕捉台風、暴雨等災害性天氣，輸出13層高空要素與11類地面要素預報。目前，該模型已實現業務化部署並向全國推廣，廣泛應用於防災減災、光伏風電調度、航空運行保障等關鍵場景。

　　提升精准度

　　近年來，極端天氣氣候事件頻發，“報得快”“報得准”的需求和難度也隨之增加。中國氣象局黨組書記、局長陳振林指出，人工智能技術以其高效的計算和多源數據融合能力，正成為連接氣象預報、災害預警和應急響應的關鍵紐帶，是突破傳統預報局限的“金鑰匙”。

　　聚焦雷暴、短時強降水等災害性天氣的臨災預警，“風雷”模型的表現尤為亮眼。其回波預報產品可在幾分鐘內預測對流系統的新生與消散，強回波預報質量提升超過25%。

　　國家氣象中心風雷敏捷攻關團隊負責人張小雯介紹，升級推出的“風雷”定量降水預報模型，已在多次極端天氣過程中展現出精准的預報能力。例如，成功預警“6·29”北京突發強對流﹔在“6·30”河南南陽極端暴雨過程中，提前2小時預報出超過120毫米的強降雨﹔等等。

　　新發布的“風源”模型，更像是一位專業的氣象AI分析師。它獲取觀測數據后，無需經過復雜的數據同化等中間流程，“智慧大腦”可直接分析並給出精准的天氣預報﹔在預測某地天氣時，它不僅會聚焦目標區域，還能智能關聯周邊相鄰區域的氣象信息，讓預報結果更精准、更合理。

　　研發團隊首席科學家王亞強介紹，“風源”可以直接讀取來自衛星、雷達、氣象站等實時觀測數據，自己分析、思考后給出全球氣象預報，“‘風源’旨在探索AI做天氣預報的更多理論可能性，通過開源開放匯聚研發力量，並在技術成熟后再‘反哺’給業務預報，不斷提升對極端天氣特別是短時臨近天氣的捕捉能力”。

　　服務體系化

　　中國氣象局近期發布的《地球系統預報發展戰略（2025—2035年）》提到，大力推進數值預報與人工智能的深度融合，開發共性技術和共享平台，顯著提升對地球系統多尺度、多圈層相互作用的模擬和預測能力。

　　雄安氣象人工智能創新研究院院長劉作挺認為，人工智能預報模型不僅能夠憑借對海量多源數據的深度挖掘能力，有效提升預報的精准度與覆蓋范圍，還在計算效率上實現了指數級提升，突破傳統數值預報的算力依賴。比如，“風清”模型僅需3分鐘即可生成未來15天全球天氣預報，大幅縮短了預報產品迭代周期，為災害應急響應、實時決策提供了關鍵時間窗口。

　　“可以預見，人工智能預報模型將為地球系統預報實現更高分辨率、更長預見期、更復雜圈層耦合的跨越式發展提供強大的技術驅動力。”劉作挺說。

　　“未來，人工智能預報模型將和數值預報模式形成相互補充、雙輪驅動的工作格局。”陸波表示，氣象部門還將持續優化人工智能預報體系，探索建立一體化的氣象人工智能模型，通過整合各類天氣尺度、應用場景的人工智能力量，面向防災減災、氣候變化以及經濟社會發展提供更高水平服務。

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