10月28日，中国气象局发布国内首个千亿级参数气象服务垂域模型“风和”。据介绍，该模型基于通用大语言模型自主研发，通过深度融合气象专业知识与人工智能技术，正在重构传统气象服务模式，推动行业迈向智能化新阶段。

“风和”一经亮相，就引起公众广泛关注。该模型有何技术特点？能否提高天气预报准确率？将对公众出行发挥怎样的作用？就以上问题，科技日报记者采访了团队相关专家进行解读。

一问：“风和”具体是什么，有哪些技术特点？

中国气象局公共气象服务中心正高级工程师王慕华介绍，“风和”是一个基于人工智能技术，特别是大型语言模型架构构建的、专门用于气象服务的生成式人工智能系统。

通俗地说，它不是传统的数值天气预报模型，而更像一个“AI气象服务官”。它通过学习海量的历史气象数据，来理解和掌握大气运动的规律，从而能够根据当前的气象状态直接“生成”未来的天气情况。

“‘风和’最重要的技术特点是以千亿级参数的强大模型为核心。”王慕华解释道，参数量是衡量模型复杂度和能力的关键指标，千亿级的参数意味着模型具有极强的学习和表达能力，能够捕捉到更加细微和复杂的大气现象。通过多模态融合和生成式人工智能技术，“风和”可以提供更精准的预报，进而实现高分辨率、高效率和快速响应的智能气象服务，赋能千行百业。

二问：与此前发布的“风清”“风雷”“风顺”大模型有何不同，能否提高天气预报准确率？

此前，中国气象局发布了人工智能全球中短期预报系统“风清”、人工智能临近预报系统“风雷”和人工智能全球次季节—季节预测系统“风顺”。

王慕华表示，“风清”“风雷”“风顺”主要是面向气象系统内部的人工智能预报系统，是为突破大模型预报核心技术、提升天气预报精准程度而研发的。如“风清”大模型训练过程紧密结合物理守恒特性，可有效提升长时效预报结果的活跃度，全球可用预报天数达到10.5天，超过欧美主流气象预报大模型。

王慕华认为，与上述系统不同，“风和”是面向公众及行业的气象服务大模型，“风雷”“风清”“风顺”等前端短、中、长期预报和空间天气预报为其提供支撑。“风和”能够解决现有通用大模型对气象服务需求理解不够精准、生成内容不够专业、应用场景不够深入等问题，实现通用大模型所无法达到的专业性、精准度、安全性和成本效益，提供可靠、可用、可信的气象决策信息。

未来，基于“风和”研发与多个场景融合的气象服务智能体，可以有效支持灾害预警、交通运输、旅游出行、卫生健康、商贸物流、能源电力等场景的交互式服务需求，提供定制化、精细化的气象信息服务。

三问：将为公众出行提供什么样的服务？

“‘风和’对公众出行将发挥革命性作用，它不再是传统天气预报的简单升级，而是通过其强大的算力和深度推理能力，提供前所未有的精准化、精细化、场景化的出行决策支持。”中国气象局公共气象服务中心高级工程师于廷照说。

于廷照介绍，以周末出游为例，传统天气预报内容是：“周末郊区多云转阴，部分地区有阵雨。”这样的预报让计划露营或爬山的人非常纠结，而“风和”则可以对山区、湖泊等微气候复杂区域进行超高分辨率模拟，精准预测出“某山南坡在周六下午2点至4点阳光充足，风速小于3级；而北坡在同一时段将有持续毛毛雨，且山顶在4点后会有强浓雾。”同时提示说，如果计划徒步可选择南坡路线，并确保在4点前下山等。

“‘风和’提供的服务会更加精准，天气预报将实现从‘区域预报’到‘点对点预报’、从‘被动接收’到‘主动智能干预’的转变。”于廷照表示，未来，“风和”可以与各类客户端和智能设备深度结合，主动为公众提供最优的出行决策建议。