引 言

　　2025年世界气象日以“携手缩小早期预警差距”为主题，呼吁全球共同行动，让气象预警覆盖每一寸土地、惠及每一人。这一主题的提出恰逢其时——全球气候变暖持续加剧，极端天气愈发频繁且强度增大，如暴雨洪涝、高温热浪等接连出现。这些极端天气严重影响人类生活与生产安全，城市内涝致使交通受阻，农业因旱灾减产，气象服务对保障社会平稳运行的重要性日益凸显。

　　近年来，人工智能（AI）技术快速发展，其强大的数据处理和深度学习能力，可快速分析海量气象数据，精准把握气象变化规律。这为传统气象行业变革带来了前所未有的机遇。在此背景下，航天宏图依托“空天地海”一体化感知网络与AI大模型技术，为防灾减灾与气象行业应用提供创新解决方案。正如中国气象局所倡导的，唯有携手打破地域与技术壁垒，方能筑牢气象防灾减灾的第一道防线，为全球气候变化应对贡献中国智慧。

　　一、政策引领：AI气象发展的国家蓝图

　　中国气象局在《2023-2030年人工智能气象应用工作方案》中明确提出，到2025年，确定人工智能气象应用发展路线图，形成“542”整体框架布局，即初步建立人工智能大数据库、算力环境、算法模型、开放平台和检验评估的“五大基础”支撑；启动气象预报大模型等新兴技术研发，开展人工智能新兴技术与监测预警、预报预测、数值预报和专业服务“四大领域”融合。到2030年，人工智能气象应用发展水平进入世界前列，业务能力建设取得重大进展。

　　2024年底的部署会议进一步强调，AI技术需全面赋能气象观测、数值模式、灾害预警及服务场景，推动气象服务向智能化、精细化转型。在此背景下，航天宏图积极响应国家战略，以AI技术为引擎，为行业注入智能化、精准化的新动能，以技术创新助力气象高质量发展。

　　二、航天宏图的AI+气象创新实践

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　　卫星遥感+AI：从影像到目标的智能解译

　　卫星遥感与人工智能（AI）的深度融合，正通过多源气象数据时空特征提取与自动化智能标注等技术，推动天气事件识别从传统人工分析向智能解译跨越。这一创新的核心在于构建时空协同的气象特征体系、开发专用算法模型，并实现全流程自动化标注，显著提升极端天气事件（如雷暴、大风、强降水、台风、沙尘等）的识别精度与响应效率。

　　典型天气事件样本自动化标注

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能云服务平台）

　　典型天气事件样本管理

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能云服务平台）

　　气象AI智能服务模型管理

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能服务平台）

　　模型训练管理

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能云服务平台）

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　　气象预报+AI：从观测到预测的智能洞察

　　气象预报与人工智能（AI）的深度融合，正以多源数据融合、算法模型创新与行业场景适配为核心，推动气象预测从传统物理模型驱动向“数据-物理双驱动”跨越，实现从观测到预测的全流程智能升级。这一创新突破体现在通过多源数据融合与智能处理，构建高时空分辨率的气象数据立方体；通过从物理约束到数据驱动的范式融合，建立数字孪生级的地球气候模型，模拟和预测未来气候变化背景下的极端天气事件条件，结合最新的人工智能技术和GPU算力，为数据驱动的模型提供海量、时空连续的数据信息，可提供针对个人用户的定制化、精细化气象服务。

　　数字孪生级的地球气候模型架构图

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　　气象服务+AI：从数据到决策的智能跃迁

　　气象服务与人工智能（AI）的深度融合，正以数据驱动、大模型赋能、场景化落地为核心，推动气象决策从“经验驱动”迈向“智能驱动”，实现从“报天气”到“管天气”的跨越。通过构建“数据-模型-服务”的智能闭环，气象服务实现从被动响应到主动决策的革命性升级，显著提升防灾减灾、行业赋能与公众服务的效能。这一创新的关键在于依托DeepSeek等前沿大语言模型技术，构建面向不同行业的气象服务垂直领域大模型，精准识别用户意图，对行业影响进行智能研判，并按需生成个性化的服务内容。借助多样化的场景化应用，切实达成从气象预报到实际行动的闭环服务，真正将先进技术转化为服务社会、推动行业发展的强大动力。

　　PIE-Engine天权智能体平台全面接入DeepSeek深度学习和逻辑推理能力

　　(图片来源：PIE-Engine天权智能体平台)

　　遥感智能助手

　　(图片来源：PIE-Engine天权智能体平台)

　　气象智能问答与决策服务

　　（图片来源：航天宏图气象智能决策服务系统）

　　三、技术底座：构建自主可控的AI生态

　　开展人工智能创新应用，离不开提供AI生态支撑的自主可控技术底座，航天宏图自主研发PIE-Engine遥感云平台和气象AI智能服务平台两大核心平台，凭借高效的数据处理能力、先进的算法模型与丰富的功能支撑，为气象领域的 AI 创新应用筑牢根基。

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　　PIE-Engine遥感云平台

　　作为国内首个全栈式遥感智能云平台，PIE-Engine支持多源数据实时处理与智能分析，提供从数据采集到决策服务的全链路能力。其集成“天权”视觉大模型，突破传统遥感样本标注的局限性，可实现“分割—检测—生成”一体化解译，广泛应用于国防、环保、农业等领域。

　　PIE-Engine遥感云平台架构图

　　（图片来源：PIE-Engine遥感云平台）

　　天权大模型服务平台首页

　　（图片来源：天权大模型服务平台）

　　天权大模型智能体应用

　　（图片来源：PIE-Engine遥感云平台天权大模型）

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　　气象AI智能服务平台

　　航天宏图打造的PIE-Meteo AI平台，可提供基于云端弹性GPU资源的端到端、无代码、全栈式的气象AI服务，涵盖数据标注、模型训练、产品生成全流程。该平台充分考虑气象数据多源异构、多元特征及模型开发的特点，提供覆盖气象基础数据处理、样本标注、样本集管理、模型训练、模型管理、模型应用、资源共享的一站式解决方案。

　　气象AI智能服务平台架构图

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能服务平台）

　　气象AI智能云服务平台功能概览

　　（图片来源：航天宏图气象AI智能云服务平台）

　　四、未来愿景：AI驱动气象发展无限可能

　　人工智能与气象的深度融合正开启一场技术革命，航天宏图将以AI为核心引擎，以技术突破、场景创新、生态共建为核心，构建“全域感知、精准预测、智能决策”的气象服务新范式，为应对气候变化、防灾减灾和可持续发展提供无限可能。重点布局以下方向：

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　　多维感知：构建空天地海一体化感知网络

　　星链AI协同：通过“女娲星座”卫星与风云卫星等其他星座联动，构建全球分钟级重访能力，结合星载AI芯片实时提取台风、海流、火点等目标，数据传输效率不断提升。

　　无人平台赋能：通过无人机、无人艇等智能终端搭载轻量化AI模型，实时回传大气成分、海洋温盐等数据，填补观测空白。

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　　超智能预报：从“小时级”到“分钟级”的跃迁

　　数字孪生地球：通过多维度气象数据、海洋数据、地理信息数据的采集，构建地球系统的虚拟映射，实现对地球系统的全域感知、动态建模与智能决策。

　　多模态大模型：构建“气象+遥感+地理”跨模态大模型，实现对台风、暴雨、洪涝、干旱等极端事件的跨时空推演，提供高精度的灾害预测与影响评估，为应急管理决策提供科学依据。

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　　行业赋能：从精准预测到主动干预

　　气候韧性城市：AI动态模拟暴雨、高温对交通、电网的影响，评估多种极端天气事件叠加时的城市响应能力，提高城市在面对极端天气时的适应能力和恢复速度。

　　智慧农业：结合作物基因数据与气象灾害风险、气候预测结果，增强农业系统的抗风险能力，提高农作物产量和质量，提升应对面对气候变化带来的不确定性的能力。

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　　普惠服务：让气象科技触手可及

　　AR/VR沉浸预警：通过增强现实技术，将台风路径、洪水淹没范围叠加至真实场景，提升公众防灾意识。

　　AI气象助手：开发多语言气象服务机器人，为农业、交通、能源等行业用户提供定制化农业、航运气象指导。

　　结 语

　　值此 2025 年世界气象日，围绕 “携手缩小早期预警差距” 的主题，航天宏图深感责任重大。早期预警在防灾减灾中起着极为关键的作用，而我们的技术正为此赋能。未来，航天宏图将持续深耕 “空天地海” 一体化感知网络，不断提升数据采集的精度与广度。同时，加强与各方生态伙伴的紧密合作，整合优势资源，共同推动气象服务在精度上迈向新高度，在维度上拓展至更广阔领域，为国家气象战略的实施以及全球可持续发展倾尽全力，助力缩小早期预警差距，让气象服务更好地守护世界 。