中国气象局打造的覆盖分钟级到季节级的全链条AI气象预报模型体系“国家队”，其技术能力正逐步影响全球范围内的气象灾害早期预警服务。该体系包括面向短时临近预报的“风雷”、中短期预报的“风清”、次季节至季节预测的“风顺”、基于观测数据直接开展全球气象预报的“风源”、面向空间天气预报的“风宇”，以及面向公众与行业气象服务的大语言模型“风和”。
当前，中国气象AI正搭载在中国气象智能预警方案“妈祖”之中，并已走向海外。具体而言，“妈祖”集成包括“风清”“风顺”等AI气象预报模型，依托风云气象卫星全球观测能力，以云端方式向使用者提供气象灾害早期预警业务支持。
从时间线来看，自2025年7月发布以来，“妈祖”已在巴基斯坦、埃塞俄比亚、所罗门群岛、约旦等多国落地，这标志着中国气象AI技术服务能力正在实现全球化推广。
这种基于AI的预警支持系统，其核心优势体现在模型性能上。与传统数值模式相比，中国气象AI模型在计算速度上具有明显优势，并且善于把握大尺度天气形势，尤其在台风路径预报方面，其偏差往往更小。
从技术可及性角度看，该技术的应用门槛正在降低。据了解，AI模型训练完成后，仅需一台配备高性能GPU的电脑即可运行，配套简单的培训后便可以实现本地化使用，这极大地提升了模型的部署灵活性和普惠性。
在未来发展规划方面，中国气象AI还将继续推进物理驱动与数据驱动的“双轮驱动”模式，此举旨在更好地提升对极端天气的捕捉能力，增强预警系统的鲁棒性和前瞻性。
背景解释指出，构建这样一个全链条、多模型的体系，意味着气象预测服务不再局限于单一时间尺度或类型，而是形成了一个从分钟级到季节级的完整技术支撑网络。这为全球用户提供了更全面、更及时的预警参考。
影响分析显示，中国气象AI模型通过“妈祖”方案的海外落地，直接提升了多个国家和地区的灾害防御能力，使先进的气象预测技术能够跨越地理和经济限制，惠及更多需要早期预警支持的发展中地区。
读者提示：关注后续关于中国气象局如何持续优化AI模型，特别是结合物理驱动与数据驱动的融合进展，将有助于了解全球気象服务技术的最新发展趋势。
信息来源
本文基于上述公开资料整理，未使用来源页面的图片、视频或嵌入媒体。