防汛预警与响应机制 - 水务局与气象局、水文中心联合发布中小河流及山洪灾害预警信息，构建高效预警信息发布网络[1] - 全市94座水库责任人、重点水闸及堤防责任人全部进岗到位，开展不间断巡查防守[1] - 实行防汛抗旱行政首长负责制，明确各级职责形成上下联动工作格局[1] 科技手段与防汛决策支持 - 完成东辽河84.5公里和教来河134公里河道二维水动力学模型建设[1] - 通过模型精准模拟不同流量级别河道行洪情况，确定洪水走向及淹没区[1] - 研判防洪风险点为防汛决策提供科学依据[1] 应急保障与物资调配 - 应急保障中心实行大型运输车辆驻库备勤和24小时应急值守机制[1] - 向重点区域调拨大型排涝水泵、雨衣雨靴等应急救援物资[1] - 确保物资随时响应调度指令[1] 多部门协同作战 - 交警部门累计出动警力1000多人次，救助受困群众37人[2] - 700余名环卫工人持续清理道路积水和淤泥[2] - 公路养护人员开展拉网式隐患排查保障全市通行正常[2]

品牌战略升级 - 公司于2025年夏季推出全新品牌视觉体系，包括橙白撞色英文字标和黑色LOGO，其中字母"O"设计为太阳形状，引发社交网络热议[6][7][8] - 品牌升级计划筹备多年，与Interbrand合作梳理品牌体系，目标从"信息提供者"转型为"决策赋能者"[9][10][18] - 公司重新定义使命为"开启世界新气象"，愿景是成为"全球领先的气象服务企业"，强调通过气象科技改变世界运转方式[15][16] 品牌定位与理念 - 品牌核心理念确定为"先一步洞悉气象，智慧决策尽在掌控"，配套slogan为"让未知可先知"[26] - 品牌视角从"企业自身做什么"转向"能帮用户做什么"，拓展至移动生活、探索发现、社交互联等交叉领域[22] - 品牌定位基于三个维度分析：竞争环境、企业核心能力(AI气象+互联网服务)、用户需求(超越预报工具)[25] 视觉设计革新 - 新LOGO采用黑色与橙色搭配，黑色象征专业科技感，橙色代表温暖活力，打破行业传统蓝天白云设计[35] - 字母"O"设计为点睛之笔，隐喻"先一步洞悉气象"，将抽象理念转化为可感知的视觉符号[34] - 视觉体系标准为更专业、更智能、更具全球化视野，通过简洁字体标志构建高度识别性[32][33] 业务转型与价值落地 - 从"预报工具"升级为"生活决策平台"，提供场景化决策建议如避开积水路段、最佳出行时段等[37][39] - 实现三大突破：数据维度更全面、决策深度提升(10秒生成行业建议)、服务模式创新(行业定制方案)[39] - 国内已覆盖20多个行业200余家企业，服务模式验证后启动国际化战略，进入30多个国家和地区[40][41] 技术能力支撑 - 整合卫星遥感、地面传感器与用户行为数据，AI模型实现"分钟级、公里级"精准气象预测[40] - AI算法将原始数据转化为可执行建议，形成"数据-洞察-决策"闭环，针对不同行业提供定制解决方案[40] - 构建"天地人"一体的精细气象图谱，行业大语言模型快速生成具体决策建议[39]

品牌焕新与战略升级 - 公司发布全新品牌视觉系统，采用"日出橙"色调和几何形态MOJI字体，传递"技术穿透场景，数据驱动决策"的商业理念[3] - 品牌升级背后是战略转型，推动行业从"天气服务"向"决策赋能"升级，推出B端和C端新产品[3] - 中国气象服务协会会长指出AI推动行业历史性变革，"预见型气象服务"将促进行业从被动响应转向主动规划[4] 传统气象服务痛点 - 传统天气预报模型受限于计算能力和物理模型复杂性，难以实现"一公里一分钟"级别的精细化预测[5] - 多源气象数据整合面临技术和计算瓶颈，难以充分挖掘数据价值，导致服务停留在"告知天气"层面[5] - 2024年中国自然灾害造成直接经济损失4011亿元，其中气象灾害占70%，影响20余个关键行业[8] AI技术应用与产品创新 - B端推出"AeroMetis航空气象SaaS平台"，内置大语言模型生成全链路决策方案，帮助航司规避恶劣天气[3] - C端推出"AI生活指数"，整合气象与生活场景数据，提供动态智能决策建议如"10点出门可避开阵雨"[3] - "大雨定点速报"实现48小时降水全周期管理，为VIP会员提供逐小时预报和场景化安全方案[9] 核心技术壁垒 - 搭建多源格点级气象数据融合与深度学习模型，实现1公里×1分钟的高分辨率预测[10] - 整合近10亿条用户众包天气记录，确保数据权威性和场景适配性[10] - 创新应用大语言模型构建Prompt工程，生成个性化可执行的行动建议[10] - 开发AI智能误差订正与自进化优化算法，提升预报准确率[14] 商业化布局与市场前景 - 启动国际化战略，已在30多个国家和地区完成多语言适配，进入能力验证阶段[15] - C端"AI生活指数"上线后用户日均使用频次提升35%，场景化功能点击率超60%[16] - B端已服务20多个行业200多家企业，高高原机场雷雨预报系统减少5%-10%返航备降率[17] - 中国气象经济规模已突破2000亿元，预计2025年达3000亿元，年复合增长率11.6%[22] 未来发展方向 - 布局低空经济领域，提供雷暴、风切变预警等数据支持无人机和空中出租车等新兴业态[24] - 参与新能源革命，通过风速、辐照度等数据指导发电调度，提高能源利用率[24] - CEO金犁表示C端提供数据基础，B端体现产业链价值，二者构成完整生态[18][21]

合作背景与目标 - 为落实民航局与四川省政府战略合作协议 提升成都国际航空枢纽功能 助力四川民航高质量发展而开展业务交流[1] - 民航西南地区管理局带队 联合民航四川监管局 西南空管局 四川省机场集团 四川航空 成都航空 西藏航空 西藏空管中心等多方参与[1] - 活动旨在通过深入了解气象局资源 为航空运行提供优质气象服务[1][4] 合作领域与举措 - 加强人才交流培养和队伍建设 建立人员培养交流培训机制 在业务培训 技能竞赛 基层党组织联学共建等方面合作[5] - 深化共享合作长效工作机制 健全气象探测数据信息共享机制 推进基础观测数据共享和项目开发 共建立体监测网[5] - 联合开展航空气象科学研究 针对西南地区特殊地形气候开展技术产品系统共研 建立重要天气联合会商机制[5] - 探索新空间新模式新业态 争取政策支持 开发航空气象专业服务平台 助力成都市低空气象台和实验室赋能低空经济[5] 活动意义与后续计划 - 活动是改进调查研究的具体体现 民航单位通过调研气象局史馆 机房 数据中心 气候中心等场所了解其技术资源优势[4][8] - 双方一致认为需从需求端 用户端和能力端全方位分析匹配运行场景 实现人才共育 资源共享 能力共建[4][5] - 下一步西南局将发挥行业政府管理职能 协调各方推进务实合作 为民航安全与地方经济社会发展作出贡献[8]

高温天气对能源保供的影响 - 高温天气导致群众生产生活用电负荷增加，给能源保供带来压力 [1] - 高温天气导致水力发电出力不足，光伏发电效率降低，影响发电保供 [1] - 气象部门建立短期、中期、长期高温预报预测业务体系，提前发布预报和预警 [2] - 研发新能源发电条件预报、电力负荷气象条件预报等服务产品，研判高温对风光水等新能源供应和降温用能的复合影响 [2] - 气象部门与能源电力部门建立实时交流反馈机制，针对高温天气及时发布重要天气和能源电力影响提示 [2] 高温天气的现状和趋势 - 入汛以来全国平均高温日数（8.5天）为历史同期最多，平均气温（16.8℃）为历史同期次高 [3] - 陕西、河南、山东、湖北、四川、新疆等6省（区）气温为历史同期最高 [3] - 陕西兴平（43.1℃）、湖北巴东（42.9℃）等45个国家气象站日最高气温突破历史极值 [3] - 预计8月份全国大部地区气温接近常年同期到偏高，华东、华中、新疆南部等地高温日数较常年同期偏多 [3] 降水情况 - 全国雨季进程总体偏早，降水分布"点强面弱、前少后多" [3] - 全国共有153个国家气象站日降水量突破当月极值，湖北咸丰（358.3毫米）等11站突破历史极值 [3] - 7月以来多雨区北抬，华北地区及内蒙古等地降水偏多明显 [3] 台风影响 - 7月下旬及8月有3～4个台风登陆或影响我国沿海地区 [4] - 台风将影响航道通航、船舶靠离泊等港航作业及港口、航道、能源电力设施安全 [4]

国际合作与培训 - 中国气象局与商务部合作举办"发展中国家气象水文行政官员高级研修班"和"全球发展倡议下应对气候变化和绿色发展研修班"，旨在提升各国气候韧性与绿色发展能力 [1][4] - 研修班在全球发展倡议框架下设计，分享中国实践经验，帮助各国找到适合自身发展的路径 [4] - 中国气象局承担世界气象中心、全球信息系统中心、区域培训中心等27个全球或区域中心职责 [2] - 中国气象局已向近40个国家提供气象装备和技术援助，累计培训各国专业人员超过1.5万人次 [2] 研修成果与反馈 - 研修班搭建了国际交流平台，成为深化合作的桥梁，学员代表高度评价中国的灾害预警系统和实践经验 [4] - 冈比亚气象局局长表示研修班提供了切实可行的工具与方法，南非学员对构建更清洁、更安全、更具韧性的未来充满信心 [4] 活动参与方 - 中国气象局副局长张祖强、商务部国际商务官员研修学院副院长徐凯、国家国际发展合作署国际合作司培训处处长吴俊儒等出席结业仪式 [1] - 冈比亚气象局局长拉明·麦·图雷和南非马古苏托理工大学高级讲师隆迪韦·多卡斯·姆布伊西萨作为学员代表致辞 [2]

气象经济发展现状 - 我国气象经济产值已超过2000亿元 [3] - 全国有1万多家企业与气象相关 [3] - 气象服务从公共服务"基础支撑"向多领域"经济引擎"跃迁 [1] 量子科技在气象领域的应用 - 量子计算可使短期临近降水预测误差指标降低10% [4] - 祖冲之三号量子芯片能在几分钟内完成超级计算机60亿年才能完成的特定计算任务 [4] - 量子化改造的短时临近天气预报模型在预测精度指标上表现显著优势 [3] 量子技术提升气象监测能力 - 采用量子技术的气象雷达大幅提升监测范围 [4] - 双光子量子技术使温湿度探测高度从1.5公里突破至10公里 [4] - 单光子探测技术实现一机多能 设备重量仅为传统设备的四分之一 [4]

标准强省战略实施进展 - 二季度共发布辽宁省地方标准32项 截至6月底今年新增84项 累计总量达2215项 [1] - 标准发布集中在林草产业6项 污染防治5项 气象服务5项 体育事业4项 [1] - 标准覆盖现代农业 商贸流通 文旅产业等10个领域 满足地方特色需求并补充国家标准 [1] 重点标准经济效益分析 - 《联合耙压机作业技术规程》预计使作业质量合格率提升15-20个百分点 亩均增产10%-20% [1] - 该标准可降低田间病虫害发生率 减少土壤失墒 促进农业增产和农民增收 [1] 工业与环保标准升级 - 《钢铁工业大气污染物排放标准》设置16类污染物指标 新增无组织排放限值及移动源监管要求 [2] - 标准涵盖挥发性有机物控制和非正常工况管理 助力钢铁企业设备更新和绿色发展 [2] 新兴领域标准突破 - 《县域农产品电子商务经营指南》填补省级标准空白 推动农产品物流配送数字化智能化升级 [2] - 《暴雨灾害普查与风险评估区划》为灾害预警和应急决策提供科学依据 提升防灾操作性 [2]

气象经济博览会概况 - 国内首个以气象经济为核心的国家级博览会在合肥开幕 主题为"气象融入新经济 携手共创好未来" [1] - 博览会汇聚气象 新能源 人工智能 低空经济等20多个领域百余家企业 打造国家级综合性交流平台 [1] - 展区覆盖1万平方米 包含成果展示 专题研讨与产业对接活动 [2] 气象经济战略意义 - 气象经济处于全新历史起点 需推动科技成果转化为生产力 融入经济社会发展全局 [1] - 气象减灾理念需从被动救援转向主动防控 精准预报和行业协同是关键 [1] - 气象是基础性生产要素 与经济的融合创新正成为传统产业倍增器和新领域新引擎 [2] 行业应用案例 - 海南发展特色气象经济 包括热带农业精细化种植和商业航天协同 [2] - 气象数据支撑生态保护修复 防灾减灾和可持续发展决策 [2] - 华风气象发布全球天气风险产品 为大宗商品产业链提供定制化解决方案 [2] 博览会活动亮点 - 设立高校科技交流专区 联合多所高校和科研院所推动科技成果转化 [3] - 引入投融资机构支持前沿项目落地 促进人才 技术与资本融合 [3] - 举办20余场专题研讨 涵盖人工影响天气 低空经济气象保障等热门议题 [3] 参展行业范围 - 涵盖新能源 人工智能 低空经济 交通旅游 健康农业 金融保险等20多个行业 [3] - 全面展示气象技术在不同行业的深度嵌入与协同创新 [3]

公司战略转型 - 公司提出从"提供天气服务"向"智能决策辅助"的战略转型，致力于将气象服务从"预报天气"提升至"决策输出" [1][7] - 公司采取to C与to B双轮驱动的策略进行转型，to C端提升功能体验如高精度气象信息和专业气象服务，to B端将气象数据商业化 [4] - 公司已在30多个国家和地区完成多语言适配，进入能力验证阶段，计划将智能决策能力推向全球 [7] 行业发展现状 - 国内商业化气象服务仍属新兴市场，2025年中国市场规模预计达到约3000亿元，远低于2015年欧洲的2600亿美元和美国的1600亿美元 [5] - 气象领域存在两大发展难题：数据量大但价值力度低，预报及时性和精准度之间存在发展瓶颈 [6] - AI技术能融合多元数据，提高天气预报的精准度和时效性，助力气象服务实现高质量服务目标 [6] 公司业务发展 - 公司是早期智能手机用户的必备装机应用，2013年用户数过亿户，在天气类App市场国内领先 [3] - 公司组建企业服务团队，商业气象服务发展为新方向，典型场景包括外卖、航空、轨道交通等 [4] - 公司在轨道交通领域构建气象服务平台，用AI预测技术提前预报风险点并匹配防汛方案，已与多地地铁合作 [5] 市场竞争与挑战 - 2016年起公司面临挑战，手机自带天气服务体验提升导致第三方天气App需求下降，同时面临工具类App商业痛点 [3] - 公司2019年A股上市申请失败，因存在获取用户数据及标签进行商业化变现、收入来源单一等问题 [4] - 现代产业对精准、高效、前瞻性的风险管理与运营决策需求迫切，传统气象服务模式难以满足 [5] 技术应用与创新 - AI能高效处理海量、多元、异构数据，通过深度学习进行特征提取和模式识别，提高数据价值力度 [6] - 基于历史气象数据，AI可以训练端到端的深度模型，直接得到高时空分辨率的预报，降低成本并提高精准度和时效性 [6] - 公司通过智慧决策能力将气象服务从标准化产品变成定制服务，实现千行千面的定制化 [7]