中国气象局在雄安新区发布气象人工智能科学模型“风源”，标志着我国气象部门拥有了自主知识产权的端到端科学模型底座。

中国气象局12月19日在河北雄安新区发布气象人工智能科学模型“风源”。这一模型将通过提供开源开放科创平台底座，助力人工智能气象预报模型能力提升与气象人工智能科学研究。

中国气象局副局长曹晓钟表示，中国气象局把气象人工智能放在国家战略全局中谋划，推进人工智能赋能气象高质量发展。“风源”标志着气象部门拥有了自主知识产权的端到端科学模型底座，在关键环节实现了技术自主可控，具备了持续迭代、滚动演进的工程基础。

同期，中国气象局还发布了气象人工智能模型“风清”“风雷”“风顺”升级研发成果，复旦大学—雄安气象人工智能创新研究院“地球系统人工智能预报”联合实验室揭牌成立。

01 “风源”模型定位：开源平台底座与核心技术突破

“风源”作为气象人工智能科学模型，其核心定位是提供开源开放科创平台底座。这一模型由中国气象科学研究院、雄安气象人工智能创新研究院联合国家气象信息中心、上海人工智能实验室、南京气象科技创新研究院、江西省气象台共同研发。

研发团队首席科学家王亚强介绍，“风源”V1.0包含数据同化和预报两个模块，能够基于观测数据直接开展全球气象预报。该模型可直接读取来自卫星、雷达、气象站等实时观测数据，自主分析并生成全球气象预报结果。

与专注于具体预报业务的“风清”“风雷”“风顺”等模型不同，“风源”更关注气象人工智能理论和技术创新在预报模型中的实现。其长期目标是发展成为观测驱动、多圈层耦合、融合物理机制的开放预报模型。

02 技术优势：自主创新与端到端能力构建

“风源”模型的技术优势体现在多个方面。模型实现了端到端的科学模型底座构建，在关键环节实现了技术自主可控。这一特性对于确保国家气象安全具有重要意义。

该模型采用开放式架构设计，旨在通过开放性吸引行业专家，汇聚研发力量。当“风源”预报模型和部分模块成熟后，可为实际气象预报业务和气象人工智能科学研究提供理论和技术支撑。

在数据处理方面，“风源”具备直接同化观测数据的能力，无需经过复杂的数据同化等中间流程。这种“智慧大脑”可直接分析并给出精准的天气预报，在预测某地天气时，不仅能聚焦目标区域，还能智能关联周边相邻区域的气象信息，提升预报合理性。

03 应用前景：从极端天气预警到行业垂直场景

“风源”模型被赋予重要的应用期待。未来将紧扣国家需求，利用人工智能提升对极端天气特别是短时临近天气的捕捉能力。

在行业应用方面，模型将聚焦低空经济、能源保供、交通物流、健康气象等场景，开发垂类气象人工智能模型，更好服务经济社会发展。这些垂直场景的深度开发将极大拓展气象服务的边界和价值。

国际合作也是“风源”模型的重要发展方向。中国气象局计划拓展国际空间，推动气象人工智能成果在共建“一带一路”国家落地应用。同时，通过发挥气象科教融合创新联盟的多元创新作用，加强人工智能重点创新团队之间的交流协作。

04 协同发展：气象AI模型家族的集体进阶

与“风源”同时发布的还有“风清”“风雷”“风顺”三款气象人工智能预报模型的升级研发成果。这些模型共同构成了中国气象局人工智能预报模型体系，呈现出分工协作、互补发展的格局。

“风清”作为人工智能全球中短期预报系统，其V1.5版本已通过业务化准入，有效预报天数和关键层次物理量预报准确率均有提升。新增的预报产品特别是降水预报准确率优于现有同类业务产品。

“风雷”是人工智能临近预报系统，其V1.1版本实现从预报“雷达回波”到直接预报“定量降水”的升级。这一升级在实际极端天气过程中展现出精准的预报能力，如成功预警“6·29”北京突发强对流等事件。

“风顺”作为人工智能全球次季节—季节预测系统，其V1.5版本在空间分辨率、预测要素、概率预测性能、数据基础等方面实现重要突破。升级后的这些模型将为短临预警、极端气候事件预警、能源调度等提供更广泛、更精准的支撑。

05 平台支撑：联合实验室与开源生态构建

为支撑“风源”模型的持续发展，复旦大学—雄安气象人工智能创新研究院“地球系统人工智能预报”联合实验室正式揭牌成立。这一合作平台将加速气象人工智能领域的科技创新和人才培养。

联合实验室将围绕中国气象局新一代天气气候一体化人工智能预报模型、地球系统多圈层耦合人工智能模型等领域开展联合研发，提升地球系统无缝隙智能预报预测能力。同时，实验室还将联合培养地球系统人工智能气象预报模型领域高水平专业技术人员，推动人工智能气象应用领域的科技成果转化。

开源策略是“风源”模型的核心发展理念之一。通过构建开放平台，吸引全球研发力量参与，共同推动气象人工智能技术进步。这种开放协作的模式将加速技术创新和成果转化效率。

06 战略意义：从技术跟跑到领域创新引领

“风源”模型的发布具有重要的战略意义。中国气象局党组书记、局长陈振林指出，人工智能技术以其高效的计算和多源数据融合能力，正成为连接气象预报、灾害预警和应急响应的关键纽带，是突破传统预报局限的“金钥匙”。

雄安气象人工智能创新研究院院长刘作挺认为，人工智能预报模型能够凭借对海量多源数据的深度挖掘能力，有效提升预报的精准度与覆盖范围，还在计算效率上实现指数级提升，突破传统数值预报的算力依赖。例如，“风清”模型仅需3分钟即可生成未来15天全球天气预报，大幅缩短了预报产品迭代周期。

未来，人工智能预报模型将和数值预报模式形成相互补充、双轮驱动的工作格局。这种协同发展模式将为地球系统预报实现更高分辨率、更长预见期、更复杂圈层耦合的跨越式发展提供强大的技术驱动力。

随着“风源”模型的发展，人工智能预报模型将与传统数值预报模式形成互补双轮驱动的新格局。中国气象局近期发布的《地球系统预报发展战略（2025—2035年）》明确提出，要大力推进数值预报与人工智能的深度融合，开发共性技术和共享平台。

“风源”模型通过开源开放汇聚创新力量，将推动我国从气象技术跟跑者向领域创新引领者转变。这一进程不仅关乎气象科学技术发展，更对防灾减灾、气候变化应对以及经济社会发展具有深远影响。