正是这段经历，让我直观感受到专业健康 AI 是 "人人需要" 的存在。 随着使用场景逐渐丰富，我也观察到医生群体对健康类 AI 的态度在发生变化。最初，许多同行对这类 工具持审慎态度，担心其专业性和安全边界。 但在持续实践中，越来越多医生开始把 AI 视为一种可靠的辅助力量，用它来承担预问诊、共性问题解 答、报告初步梳理等标准化工作，从而把更多精力集中在复杂病情判断和治疗方案决策上。这种变化， 也在潜移默化地影响着医疗运行方式本身。 患者侧的变化同样明显。过去，患者获取健康信息主要依赖碎片化搜索，信息质量参差不齐，容易加重 焦虑。现在，不少患者在就诊前会先借助 AI 理解基础情况、解读检查指标，来到门诊时，提问更具 体、更聚焦。这种转变不仅提升了沟通效率，也让医患关系回到更理性、更高效的轨道上。 自今年在 蚂蚁阿福 上开通 AI 分身并持续运行数月以来，我对 AI 进入医疗健康领域的判断发生了一个 明显变化：它已经不再只是行业里的概念讨论，而是真正开始在一线场景中"能用、好用"的 实用助 手，围绕 "提效、补位、普惠" 重构了医疗健康场景服务，让大众有了触手可及的专业健康支持。 健康 AI 证明了自己的价值 ...

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]