中国气象局在2026年7月发布的全球首个千亿参数级开源气象大语言模型“风和”，正通过深度融合AI与多源气象数据，将复杂的预警信息转化为个性化、可行动的风险提示，显著提升了极端天气的预报精度与响应效率。
一、技术核心：千亿参数驱动多源数据融合
超大规模语料训练：“风和”基于地球系统数据资源基座，训练了5000万词元的高质量气象服务语料，集成了权威气象观测与预报数据，能够精准理解大气运动规律。
生成式AI赋能交互：作为千亿参数级大语言模型，它具备自然语言理解与生成能力，可将复杂的专业预警直接转化为“明天下午你家那片会有大暴雨，出门记得带伞”这类通俗易懂的个性化提示。
开源生态加速迭代：中国气象局已在GitHub、Hugging Face等平台开放完整模型权重和标准化API接口，允许全球开发者嵌入各类终端，构建共享气象AI生态。
二、预警能力：精准度与时效性双重突破
靶向预警到村镇级：相比传统模型只能覆盖市级区域，“风和”所支撑的智能预警系统可细化到单个村落，自动向网格员、种植户推送定制预警短信。
多模型协同作战：与“风清”“风雷”“风顺”等专业预报模型分工协作——“风清”可3分钟生成全球15天预报，“风雷”在强对流预警中强回波预报质量提升超25%。
提前3-7天锁定风险：融入“妈祖”智能预警方案后，系统可提前预判台风、强降雨等极端天气，预警精准度比传统模型提升近四成。
三、实战应用：从公众引导到行业决策
公众服务智能化：用户可在微信搜索“风和”，询问自驾路线天气，系统不仅提示途经路段大风与路面结冰风险，还推送车辆检查等组合建议。
国际防灾协作：“风和”国际版已上线，为中英文用户提供天气查询和风险分析，并融入联合国全民早期预警倡议，助力全球防灾减灾。
行业场景深度落地：交通、能源、农业等领域可通过“风和”的API，将预警信息转化为具体的行动计划，如电力调度优化、农业排涝方案等。