近日，中国气象局人工智能气象服务系统风和正式上线。这是我国首个生成式人工智能气象服务语言模型，打开系统，输入问题，风和就会回答问题，输出报告。明天风速多少？适合穿什么衣服？推荐到哪里去看雪景？……回答和气象有关的问题，风和很专业。

风和拥有5000万词元（tokens）高质量气象服务语料库、49万条关于气象的场景化问答指令集，设置8大类、60余小类气象服务数据接口工具和个性化工具，风和气象服务基座模型进行智能调度，气象服务智能体平台为开发人员提供工具调用、数据接入、智能体开发等支撑，为能源电力、交通运输、旅游出行等提供智能、普惠的气象服务。目前，风和已在多地气象部门落地应用。在第十五届全国运动会上，风和接入广州气象部门“穗小天”小程序，开展赛事气象服务。

当下，人工智能正在逐渐改变人们的生产生活方式，人们也不再满足于简单地查阅天气预报信息，而是希望能提供更加个性化、定制化的智能服务。2024年，中国气象局公共气象服务中心、雄安气象人工智能创新研究院联合清华大学计算机科学与技术系等组成研发团队，自主研发生成式人工智能气象服务语言模型。

为了实现精准、专业、深入地理解用户对气象服务的需求，我们突破了4项关键技术——语料库构建技术、知识增训和场景微调技术、深度推理技术、多智能体协同技术。语料库构建技术，把中国气象局海量高质量的气象资料转换成特定的格式和数据，“喂”给风和模型进行学习，提高其专业性；增训和场景微调技术帮助模型“定尺寸”“修腰身”，提升气象基础能力、业务决策能力，使其更好地理解用户需求，增强复杂气象服务任务的自主规划及执行能力；深度推理技术能帮助模型提升推理能力，让模型像气象专家一样推理逻辑、决策；面向旅游、交通、能源等不同场景，研发团队搭建了各类气象服务智能体，多智能体协同技术实现复杂任务自动分解、规划、能力互补，使各个智能体协同合作，迅速给出专业性的报告。

技术攻关的过程是艰难的，一度让研发团队陷入困境，但我们从来没有放弃过，一次次改变、尝试，可以说，研发过程中的每一步都有创新。同时，我们也认识到，还需要更多的技术支持和准备，去拥抱气象服务人工智能时代的到来。

展望“十五五”，人工智能模型的训练、推理和迭代，离不开更强大的智算能力和大规模高质量语料库的支撑。我们需要不断加强学习，突出优势，细化相关领域的需求对接，丰富细分场景的智能体应用，推进“人工智能+”气象服务的深度融合，提升数智化气象服务的整体效能。

（作者为中国气象局公共气象服务中心正高级工程师，本报记者李红梅采访整理）

《人民日报》（2026年01月09日06版）