讓創新技術更好地落地生根（快評）

　　近年來，人工智能技術方興未艾。從實現種植環境精准調控的農業大模型，到幫助醫生快速識別病灶的影像輔助診斷技術，再到利用算法優化配送路徑的智慧物流手段，人工智能正以前所未有的速度和深度滲透到經濟社會各領域各行業，廣泛而深刻地改變著人們的生產生活方式。作為我國首個生成式人工智能氣象服務語言模型，風和系統正是人工智能賦能氣象服務行業的一個縮影。

　　人工智能如同一座推動知識普惠的橋梁，一端連著復雜的專業知識體系，一端連著多元的用戶需求場景。隻有把二者有效結合，才能讓創新技術更好地落地生根，賦能千行百業。從風和系統的研發過程來看，正是如此。一方面，把海量資料轉化成知識圖譜，通過技術訓練提升專業水平，深度轉化知識﹔另一方面，利用場景化問答訓練分析能力，面向不同場景搭建各類智能體，精准對接需求，進而打造“需求—知識—服務”的動態閉環。

　　展望未來，當技術與產業雙向奔赴、知識與需求有效連接，期待人工智能真正實現從“可用”到“好用”、從“融入”到“重塑”，為加快培育新質生產力、推動經濟社會高質量發展不斷注入強勁動能。

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　　人工智能在氣象領域應用越來越廣泛

　　如今，人工智能技術在氣象領域的應用越來越廣泛，新應用新場景不斷增多，催生了不少人工智能模型，不斷賦能氣象行業發展。

　　在風和之前，中國氣象局已推出了風雷、風清、風順、風宇等人工智能模型。與風和不同的是，這些模型都應用在氣象預報領域：風雷針對的是即將發生的雷暴和強降水天氣，風清是全球短中期預報系統，風順是全球次季節—季節預測系統，風宇是空間天氣鏈式預報模型。2024年，中國氣象局啟動人工智能天氣預報模型示范計劃，推動預報模型與氣象業務創新融合應用，伏羲、璞雲、風烏、盤古等14個天氣預報模型脫穎而出。

　　人工智能技術的加入，加上原有的氣象預報技術以及預報員豐富的經驗，讓氣象預報更加准確。

　　此外，在極端降水預測、強對流天氣預警、氣象資料同化分析、氣象觀測與數據處理、氣象服務與決策支持等領域，也出現了不少人工智能模型，有力地推動了氣象業務的數字化、信息化和智能化發展，為氣象服務更好地助力生產生活提供了重要支撐。

　　（本報記者李紅梅整理）

　　《 人民日報 》（ 2026年01月09日 06 版）