在2026年世界人工智慧大會（WAIC）前夕，中國氣象局總工程師潘進軍在接受包括記者在內的媒體採訪時表示，以“媽祖”氣象智能預報方案為代表的中國AI氣象能力，正成為服務全球防災減災的國際公共產品，目前已在40餘個國家實現雲上試用，7個國家落地應用，為發展中國家提供定制化的早期預警服務。

“媽祖”正式發佈於去年的世界人工智慧大會，是全球首個回應聯合國全民早期預警倡議的國家級行動方案。英文簡寫“MAZU”的四個字母分別代表多災種（Multi-hazard）、預警（Alert）、零差距（Zerogap）、普惠（Universal）。據2026世界人工智慧大會氣象專會披露，“媽祖”吉布提2.0版正式交付。

“媽祖方案以雲端早期預警為基礎，將中國自主研發的氣象AI預報模型、風雲衛星氣象觀測資料，與合作國家已有的觀測數據相結合，針對各國防災減災實際需求提供菜單式、定制化服務。”潘進軍向澎湃新聞記者介紹，這一模式已在實戰中展現出顯著成效，獲得了國際機構的廣泛認可。

據潘進軍介紹，媽祖方案目前已得到世界氣象組織、世界糧食計畫署、聯合國人道主義事務協調廳等機構的高度肯定，通過雲端調用和定制化部署兩種模式，已在巴基斯坦、斯里蘭卡、埃塞俄比亞、所羅門群島、吉布提、約旦等國家開啟雲上試用。

在潘進軍看來，人工智慧正在成為提升極端天氣預報預警能力的重要技術引擎，核心優勢首先體現在“快”——能夠在極短時間內完成大範圍、高頻次預測，大幅縮短預報產品生成週期，將原來需要數小時的計算過程壓縮到分鐘級；其次是多源數據融合能力，能夠快速整合衛星、雷達等各類觀測資料進行綜合分析，發現人工難以察覺的變化特徵，顯著提升對颱風、暴雨、短時強對流等災害性天氣的識別和演變預測能力。“國際實踐已經證明，AI模型已具備全球預測和颱風路徑預報能力。”

但他同時坦言，當前AI氣象預報仍面臨現實瓶頸：極端天氣樣本稀少、模型可靠性不足。“極端天氣本身發生頻率低、地區差異大，就像醫生看疑難病症，病例積累不足就難以完全掌握規律，現有數據難以覆蓋所有異常情況，因此模型往往會對強降水等極端天氣的強度判斷存在偏差。”

潘進軍表示，下一步將推動AI氣象從“能預測”向“可信賴、可業務化”轉變，重點加強極端天氣樣本庫和高質量數據集建設，同時強化檢驗評估，充分發揮預報員的綜合研判和把關作用。“AI和人是互補關係，預報員的作用不可替代，就像醫療技術再發達，仍然需要主治醫生做最終研判，確保AI氣象產品安全、可靠、可控。”

針對AI與算力產業的跨界融合方向，潘進軍提出，未來將構建“通用AI提供基礎能力、氣象模型提供專業判斷、智能算力提供運行支撐、行業場景實現價值轉化”的融合發展格局：一方面推動通用大模型、多模態AI與氣象專用模型深度融合，打造氣象監測預報智能體；另一方面推動氣象算力從“有算力”向“用好算力”轉變，聯合算力企業、雲服務商和晶片企業，建設訓推一體化管理平臺，統籌部門與社會算力資源；同時加快AI能力向交通、能源、農業、城市治理、應急管理、港口、低空經濟等場景延伸，不僅預報天氣變化，更提示行業影響、風險點位和應對措施。

針對超大城市極端天氣預警的上海實踐，潘進軍披露最新成果：2025年以來，上海氣象局研發的AI-物理融合颱風混合模式，在國家颱風預報示範計畫中綜合排名位列第一；在剛剛過去的超強颱風“巴威”預報中，該模型穩定準確預報了登陸點和登陸後降水分佈範圍。

據介紹，上海氣象局目前正在依託混合模式的高解析度預報數據，研發面向颱風精細結構預報的“海思”智能模型，持續提升颱風、暴雨等氣象災害的預報效率和精度。“傳統天氣預報正在從數值預報為核心，邁向數值預報與人工智慧雙輪驅動的新時代。”潘進軍表示。

來源：中國澎湃新聞