文章核心观点 - 深圳通过构建“人工智能+气象”协同创新体系，成功研发并应用了多个AI气象预报模型，显著提升了灾害性天气预报的精准度、时效性以及城市防灾减灾与重大活动保障能力，其经验正从本地应用走向全球示范 [7][11][12] 人工智能与气象融合的协同创新体系 - 深圳自2017年起，为应对超大城市气象防灾减灾中“报不早、发不快、说不清”的痛点，从顶层设计入手，构建了人工智能与气象深度融合的协同创新体系 [7] - 该体系以《深圳市加快推进气象高质量发展的若干措施》为指导，以业务需求为引领，旨在推动气象预报从“传统数值模式驱动”向“模式与智能并驾齐驱”跨越 [7] - 具体构建了“六个一”协同创新体系，通过政企学多元合作，打通数据、算力与算法壁垒，实现了在人工智能气象应用赛道上的“换道超车” [7][8] 核心人工智能气象产品与应用成果 - **“智霁”2.0模型**：由深圳市气象局与华为云联合发布，是基于AI大模型研发的区域集合预报模型，能提供未来5天深圳及周边地区空间分辨率3公里、时间分辨率1小时的精细化预报 [4][9] - **“智霁”实战表现**：在2024年超强台风“桦加沙”防御中，其对路径和暴雨落区的预报表现出超越传统方法的稳定性和准确性，为深圳市实施渐进式“五停”决策提供了关键科学依据 [9] - **“智瞳”短临预报系统**：由深圳市气象局与哈尔滨工业大学(深圳)联合研发，专注于强降水临近预报，将强降水有效预报时间从1小时提升到3小时，在“8·5”特大暴雨中为分区发布红色预警赢得时间 [10] - **“阿福”预报员助手**：由深圳市气象局与鹏城实验室开发，能实时接入数据并自动匹配风险阈值，在十五运会保障中可在10秒内自动生成精细化短临预报提示产品，优化人工流程 [10] 重大活动与赛事中的气象服务实践 - 在第十五届全国运动会闭幕式、深港跨境马拉松等重大活动中，人工智能气象预报技术提供了精细化气象保障服务 [6] - 2025年深圳马拉松与全国残特奥会马拉松项目共用赛道，赛事气象专题页面集成了赛道沿线自动站和生物舒适度仪的实时数据与精细化预报，为赛事决策提供支持 [6] - 经过全运会检验的赛事气象服务“深圳方案”，是人工智能气象应用创新生态建设的生动实践 [6] 行业认可与全球推广 - 深圳的人工智能临近预报技术被纳入世界气象组织(WMO)超大城市智慧气象服务公私参与示范项目的重要成果进行推广 [11] - 深圳人工智能降水临近预报技术获得广东省气象局2024年科技成果评价优秀，并被城市气象科技联盟向全国发布 [11] - 在世界气象组织首个AI临近天气预报(AINPP)亚洲试点项目中，深圳市气象局与国家气象中心共同牵头负责总体实施，与谷歌、微软等国际巨头同台，向发展中国家输出经验 [8][12] - 以“智霁”为核心内容的成果在2024年广东省“数据要素×”大赛中斩获特等奖 [9]

项目启动与背景 - 首个世界气象组织人工智能临近天气预报示范项目（AINPP）亚洲临近预报比对活动在深圳启动，由国家气象中心和深圳市气象局牵头组织 [1] - 来自世界气象组织、中国气象局及日韩等多个国家气象部门和人工智能专家线上线下参与 [1] - 世界气象组织官员称这是推进现代预警预测技术的重要里程碑 [3] 项目目标与意义 - AINPP是世界气象组织第一个AI试点项目，旨在促进多学科、多国家、公私部门合作开发AI临近预报模型 [3] - 项目汇集国际气象和AI专家，包括AI先进参与者和发展中国家代表 [3] - 目标是为AI气象应用设定全球标准，支持"全民早期预警"倡议，提高预警准确性 [3] - 比对活动提供亚洲区域临近预报协作框架，为AI预报产品在发展中国家推广应用做准备 [3] 技术应用与进展 - 人工智能驱动模型整合卫星图像、雷达网络和地面传感器数据，提高极端天气预测准确性和交付周期 [5] - 深圳市气象局联合华为云研发区域预报模型"智霁"实现3公里分辨率精准预报，台风路径预测稳定性和准确性提升 [6] - 与哈工大（深圳）联合开发短时临近预报模型"智霁"将有效预警时间从1小时延长至3小时 [6] 参与机构与合作 - 除日韩外，泰国、越南、印度、阿联酋、沙特等国气象部门专家及香港天文台、微软等企业机构参与 [3] - 深圳市气象局与香港天文台、澳门地球物理暨气象局曾共同主办世界气象组织"超大城市智慧气象服务示范项目" [6] 后续计划与展望 - 活动征集到涉及闪电、降水、雷达回波的13种基于AI的预报技术 [7] - 深圳市气象局计划在2023年汛期应用相关预报技术并检验效果 [7] - 将搭建数据共享平台，开展跨区域产品检验与业务化应用 [7] - 推动AI预报产品在更多国家落地，参与"发展中国家帮扶计划" [7]