中国气象局发布千亿参数气象大模型”风和”

7月17日，在2026世界人工智能大会气象专会上，中国气象局正式发布人工智能气象服务系统”风和”大语言模型，并同步启动”风和”全球开源计划。该模型是全球首个千亿参数级气象大模型，其开源标志着气象人工智能从单点研发走向全球协同生态，也为防灾减灾、气候研究和可持续发展提供了新的底层技术底座。

气象大模型为何需要千亿参数

气象预测本质上是一个高度复杂的时空推理问题。大气运动涉及物理、化学、流体动力学等多学科耦合，传统数值预报模式依赖超级计算机进行海量偏微分方程求解，计算成本极高。大语言模型通过海量气象数据训练，可以学习到天气系统演变的统计规律，在保持较高精度的同时显著降低推理成本。千亿参数规模意味着模型具备更强的上下文理解、多变量关联和长期趋势预测能力，能够同时处理气压、温度、湿度、风场、降水等多维气象要素。

“风和”的命名本身也体现了这一模型的定位：风是大气运动最直观的表征，和则寓意开放共享、协同创新。中国气象局选择在世界人工智能大会这一国际舞台上发布并开源，释放出中国愿意以技术开放推动全球气象合作的明确信号。

全球开源计划的战略意图

启动全球开源计划，是”风和”发布最具标志性的动作。开源意味着全球科研机构、气象部门、开发者都可以基于统一的基础模型进行二次开发、场景适配和算法优化。这种开放模式能够避免各国重复投入底层模型训练，将资源集中到应用创新层面。

从防灾减灾角度看，气象灾害是全球性问题，台风、暴雨、干旱、热浪等极端天气事件不分国界。一个开放、高性能的气象大模型，可以帮助气象基础设施薄弱的发展中国家提升预报能力，缩小全球气象服务鸿沟。从可持续发展角度看，精准的农业气象、能源气象、海洋气象服务，有助于优化粮食生产、新能源调度和生态保护策略。

AI气象服务的产业落地路径

大模型发布只是起点，真正的价值在于与具体业务场景结合。中国气象局作为国家级气象业务机构，拥有覆盖全国的观测网络、数十年历史气象数据和丰富的行业服务经验。这些资源与”风和”模型结合，可以催生一系列垂直应用。

在公众服务领域，更精准的小时级、公里级天气预报可以改善出行、旅游、健康等日常生活决策。在交通运输领域，针对高速公路、航空、航海、铁路等不同场景的专业气象服务，可以提升运行安全性和效率。在农业生产领域，结合作物生长模型和气象数据，可以为种植、灌溉、病虫害防治提供精准指导。在新能源领域，风光功率预测直接影响电网调度和电力市场交易，气象大模型有望将预测精度提升一个台阶。

从技术展示到产业考场

2026世界人工智能大会的主题是”智能伙伴共创未来”，现场1100余家企业、3000余项展品集中亮相。与往届不同的是，今年大会的叙事重心明显从”AI能做什么”转向”AI做得有多好、多安全、多普惠”。气象大模型正是在这一背景下登场，它不仅要展示技术先进性，更要接受业务精度和稳定性的长期检验。

事实上，气象领域对AI模型的要求极为苛刻。一次错误的台风路径预报可能导致巨大经济损失和社会影响，因此气象大模型必须经过严格的业务验证才能投入实际使用。中国气象局开源”风和”，也意味着全球气象社区将共同参与模型的测试、改进和评估，这种开放式的质量把关机制，可能比封闭研发更能加速模型成熟。

国产AI大模型在科学领域的又一突破

近年来，国产大模型在通用对话、代码生成、多模态理解等消费级场景中快速追赶。但科学大模型由于对数据质量、物理一致性和可解释性的高要求，一直是更具挑战性的赛道。气象大模型涉及大量物理约束和数值精度问题，是科学大模型中的典型代表。

“风和”的发布表明，中国在气象科学、超算基础设施、AI算法工程化等方面已具备系统性能力。与此同时，这也为全球气象科技合作提供了新的平台。在气候变化、极端天气频发的背景下，气象预测能力的提升具有显著的全球公共价值。

从更长远的视角看，气象大模型可能会重塑气象服务产业格局。传统气象软件和服务模式以大客户、长周期项目为主，而大模型开源后，更多中小开发者可以基于模型快速构建应用，催生气象数据服务、行业插件、API调用等新业态。中国气象局以开源方式推动”风和”生态建设，既是对全球气象公共服务的贡献，也为国内气象科技产业打开了新的想象空间。