气象数据开放：从“单打独斗”走向“协同创新”
2025年10月1日，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）宣布向全球用户开放实时数据目录，包括综合预报系统和人工智能预报系统生成的数据。这一举措不仅为全球科研、商业和业务用户提供支持，也标志着气象数据开放共享进入了一个新的阶段。
ECMWF与中科天机的数据开放
ECMWF的数据开放：
- 覆盖范围：每日4个预报时次，每次覆盖未来1-15天的全球范围。
- 分辨率：最高可达0.1°格点预报数据。
- 预报变量：包括温湿度、气压、降水、风速、位势高度、涡度和散度等。
- 等压面：支持1000hPa、925hPa直至50hPa，共13个标准等压面。
中科天机的“高分辨率气象数据共享计划”：
- 分辨率：全球12公里及中国区域3公里分辨率。
- 数据输出频率：15天逐小时输出。
- 数据获取成本：免费提供给国内用户。
- 数据可视化服务：提供便捷的可视化平台。
数据开放的背景与意义
AI时代的数据需求：
- 数据产量：中国2022年数据产量达8.1ZB，但政府掌握的80%高质量公共数据仍处于“沉睡”状态。
- 数据缺口：训练一个行业大模型需至少千万级标注数据，数据供给缺口达60%。
政策推动：
- 顶层设计：2022年《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台后，全国已形成“中央统筹+地方试点”的发展格局。
- 地方实践：福建省通过《大数据发展条例》确立“三权分置”机制，建成全省统一的数据汇聚平台。
商业气象共赢模式
气象数据的商业价值：
- 产业规模：到2030年，中国气象数据开放量将突破500PB，带动相关产业规模超5000亿元。
- 应用场景：新能源、农业气象、智慧水利、航空保障、轨道交通、航海运输、低空经济等领域。
中科天机的差异化优势：
1. 更高分辨率的中国区域数据：提供3公里分辨率的中国区域数据。
2. 更高的数据输出频率：逐小时间隔输出。
3. 更低的数据获取成本：免费提供给国内用户。
4. 更便捷的数据可视化服务：提供先进的可视化平台。
技术支撑与协同创新
底层技术支撑：
- 动力与物理深度融合技术：实现质量、能量守恒。
- 全球自由变焦技术：灵活调整分辨率。
- 球立方网络技术：提高计算效率。
- 次网络地形技术：精确模拟地形影响。
- 气象AI大模型技术：提升预报精度。
- 全模块异构加速技术：提高计算速度。
- 非静力平衡假设：解决高分辨率模拟中的时效性问题。
协同创新的生态体系：
- AI计算开放架构：构建高效紧耦合系统，实现从单点突破到集群创新的跨越式发展。
- 产业链上下游合作：协同AI芯片、AI整机、大模型等企业，共同推动AI产业发展。
结语
欧洲中期天气预报中心与中国企业不约而同地共享与开放数据，正引发整个气象数据服务行业的价值共振。这一举措不仅推动了气象预报的精度和效率，也为AI时代的“开放共享”提供了新的范例。通过构建可持续发展的AI生态体系，气象数据开放正从“单打独斗”走向“协同创新”，为各行业的数智化发展提供有力支撑。
