近日，喀麦隆气象局数据处理办公室主任库阿姆·特吉亚·马格洛伊尔致信中国气象局地球系统数值预报中心（以下简称“数值预报中心”）称，由中方牵头启动的人工智能（AI）气象预报应用示范项目，可为喀麦隆应对极端天气、强化预警系统提供重大机遇，表达了其积极参与的强烈意愿。
这一备受期待的项目，是由科技部立项、数值预报中心牵头承担的重点研发专项——“面向共建‘一带一路’国家的AI气象预报应用示范”项目。该项目已于3月12日正式启动，既是落实我国深化“人工智能＋”行动部署的具体实践，也是中国以气象科技赋能“一带一路”建设、为全球气象治理贡献中国智慧的重要举措。
当前，共建“一带一路”国家正面临严峻的极端天气气候事件挑战。数据显示，1980年至2022年间，这些国家年均因气象灾害造成的直接经济损失达2147亿美元，占全球总损失的28.4％。与此同时，沿线多国普遍面临气象观测站点稀疏、计算资源不足等困境，“气象鸿沟”成为制约其防灾减灾和可持续发展的瓶颈。
针对这一痛点，该项目聚焦共建“一带一路”国家的实际需求，依托中国在人工智能、气象卫星、数值预报等领域的技术积累，构建物理与数据双驱动的短临—中期—次季节无缝隙智能气象预报系统，并建立本地化适配机制，推动合作模式从技术输出向联合研发与能力建设并重转变。项目计划研发5个核心AI模型，涵盖多圈层观测智能融合、智能短临预报、区域降尺度等关键领域，同时研制智能气象预报一体机，可灵活适配不同国家的基础设施水平。
项目负责人、数值预报中心副总工程师韩威介绍，本项目坚持“授人以渔”理念，通过联合研发、数据共享、应用示范等多种方式，推动AI技术在合作国本地化落地。项目计划在不少于6个国家部署并稳定运行6个月以上，气象灾害预警覆盖人口预计达到1000万，并建立联合实验室，助力合作国家强化本土气象科技能力。
中国科学院院士、清华大学地球系统科学系教授陈德亮表示，该项目紧扣共建“一带一路”国家的重大需求，借助人工智能前沿技术，既发挥中国气象技术优势，也为推动全球气象科技发展提供重要支撑。中国工程院院士张小曳建议，进一步结合合作国家重点需求，优化物理约束模型和降尺度技术，提升预报针对性和实用性。
参与该项目工作的外国气象专家纷纷表达期待。蒙古国国家气象与环境监测局工程师阿勒坦苏赫德·博勒德表示，蒙古国极端天气频发，亟需基于气象卫星和气象雷达数据的人工智能临近预报系统，希望通过合作构建更优的长期天气预报系统。埃塞俄比亚气象研究所高级专家勒塔·贝克勒·古迪那认为，中国在气象预报、人工智能领域处于前沿，期待通过项目获取先进技术、培养本土人才，填补该国在临近预报预警服务方面的空白。
据悉，兰州大学、中国人民大学、国家气候中心等9家国内机构和院校，以及蒙古国、埃塞俄比亚、喀麦隆等5个共建“一带一路”国家气象部门及科研院所的科研人员共同参与了该项目工作。项目的实施，不仅将提升合作国家气象防灾减灾能力，赋能农业、交通、能源等重点行业，更将搭建起中外气象科技合作的坚实桥梁，以技术共建、成果共享弥合“气象鸿沟”，为构建人类命运共同体注入更坚实的气象力量。
