人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，也是行业竞逐的核心竞争力。近年来，我国气象部门及相关企业积极拥抱人工智能，不断探索人工智能技术在气象和气候领域的应用。
从早期微型计算机到如今的人工智能技术，天气预测采用的技术手段经历了快速发展。传统的天气预测是基于数值天气预报，把当前的天气状况输入超级计算机中，根据流体动力学、热力学和其他大气科学原理来预测即将发生的变化。近年来，数值天气预报在每日天气预报、极端灾害预警、气候变化预测等领域取得了巨大成功。但随着算力需求的不断增长和数值预报模式的逐渐复杂化，尤其是农业、交通、能源、灾害预警等领域对准确天气预报的需求越来越大，传统数值预报的瓶颈日益突出。
从大量信息中高效准确而全面地提取有用信息，需要日益强化的计算能力支撑。人工智能进入气象预报和大气物理应用场景，本质上带来的是通过算力、算法对大量数据的分析和融合，为预报模型模式提供更多的有用信息和技术方法，从而提升预报效率和准确性，让更精准预警成为可能。
以大家耳熟能详的卫星云图为例，通过卫星监测能够直观看到云团运动的轨迹和速度。现在的天气预报常规方法是使用传统天气预报模式进行定量化预报，即利用流体力学变化运动规律构建大气的运动方程，继而生成一个伴随时间变化的预报方程。但在预报方程运行过程中要做很多假设限定，需要对数据进行取舍，从而带来一定误差。一旦大数据和人工智能技术得以引用和应用，可以输入大量的数据信息，如将卫星云团走动之间的关系加以统计输入后，人工智能会生成提取更加精确的可用信息，提升气象预报准确度。
因此，人工智能进入气象预报领域，能够带来很多新的思路和路径。具体来看，人工智能在以下方面有望发挥重要作用：一是通过人工智能与气象深度融合，为智慧城市、农业、交通等各行各业提供多场景和个性化的气象服务；二是预测洪水、干旱、火灾等风险发生概率较大的区域；三是预测极端天气气候事件，并发出预警，以减少人力成本；四是可以大幅度提升气象预报速度，增强预报时效性。
但新技术的发展往往难以突破本身局限性，用人工智能技术预测未来几周或几个月内的中长期天气仍面临着诸多挑战。
拥有了大数据和高算力的人工智能技术，只是实现了对足够庞大的已经存在的信息数据的处理。这种用过去数据推测未来的方法，要基于一个基本前提：未来的发展规律和过去的存在一定关联性和类似性，这样才能依托过去的数据形成算法模型，继而实现对未来的预测。然而未来的天气不可能是以前天气情况的重复，这种情况下，人工智能技术可以有力支持和促进天气预报水平的提高，但不能取代传统天气预报模式。
总的来看，在气象和气候预测领域，人工智能技术与传统预报模式的结合有望在异常天气精准预测方面实现突破，让天气预报更加精准。
