编者按：

具身智能、6G、发展海上风电……这些“新词”首次进入政府工作报告。这一组组词汇不仅勾勒出经济社会发展的新坐标，更传递出以科技创新驱动高质量发展的鲜明信号。“新词”背后，是时代命题的革新、产业变革的浪潮，也是气象部门主动融入大局、服务国家战略的新机遇与新使命。向“新”而行，气象何为？多名气象工作者探讨气象科技触角如何深度融入千行百业，为新质生产力注入气象动能。

国家卫星气象中心卫星数据与资源室处长范存群：推进星上智能 革新观测模式

在气象领域，具身智能也在为观测、预报、服务提供创新的解决方案。

具身智能的出现将进一步革新观测模式，实现从被动观测到主动观测的转变。一方面，观测设备可根据气象要素的变化趋势，主动调整观测策略和重点，如无人机可根据预设路线或实时气象条件，灵活调整飞行高度和路径，对特定区域进行气象观测。另一方面，具身智能在气象装备维护与校准方面大有可为，可自动检测气象装备的运行状态，并自主进行维修，还可定期对气象传感器进行校准。

预报方面，具身智能系统可通过与大气环境的交互，收集实时气象数据，并结合历史数据和气象模型，提供更精准的预报。服务方面，具身智能机器人可协助气象工作者处理业务，并通过智能感知、深度探索等，实现交通气象、农业气象和宣传科普等领域的实时服务。

国家卫星气象中心积极践行观测即服务理念，在下一代风云气象卫星研制过程中，将推动智能上星，实现星上与地面的具身智能，星上智能提升服务时效，地面智能提升产品质量。具体而言，风云气象卫星载荷作为具身智能的感知，开展智能观测和星上数据处理，可提升观测即服务能力。星上智能将实现自动化智能化的初步定位定标工作，有助于提升数据时效和应用范围。卫星地面智能将提升风云气象卫星产品反演质量，进一步加强风云气象卫星一体化服务能力。

中国气象局气象探测中心总工程师雷勇：拓展智能观测领域与区域

在今年世界气象日活动现场，“背着”观测仪器的机器狗，吸引众人驻足。作为无人陆地探测器，它可以垂直探测和立体探测，也可以在零下40℃至80℃的环境中工作。遇到一些较为危险的探测区域，机器狗可代替气象工作者在极端天气中采集气象数据。

随着具身智能技术的发展，可将智能传感器放到机器人身上，进行自主观测。如突发山火，观测员需携带便携式自动气象站赶赴火情区域，开展现场服务，将收集到的现场实时风速、风向、气温、监测数据上传。而携带智能传感器的机器人不仅能感知，还具备图像处理能力，可到任意位置开展应急观测，同时填补青藏高原、无人区等监测空白，扩大观测覆盖度。目前，自动气象站的观测仪器的高度位置相对固定，可通过设计轨道让机器人维检气象台站，解决地处偏远的气象台站运维问题。

中国气象局公共气象服务中心服务产品研发室主任王慕华：为气象监测预报服务全链提效

具身智能的迭代发展，经历了从基础算法探索到多模态大模型驱动、从单一功能实现到全链条协同优化的过程。这一技术进步为包括气象在内的多个领域带来了深远影响。

广义上讲，气象部门已在智能气象探测、人工影响天气作业、自动驾驶等领域开展了相关研究。如将气象探测设备、人工影响天气播撒器和无人机相结合，可实现气象垂直探测和立体探测，为复杂天气条件下采集数据提供技术支持。在自动驾驶领域，研究与应用主要集中在数据融合、环境感知优化、极端天气应对等方面，通过提供高精度气象数据，助力自动驾驶系统提升复杂气象条件下的适应能力。

具身智能的出现，将会给气象精密监测、气象影响预报与风险预警、智慧服务三大核心环节带来发展新思路。具身智能设备通过搭载温湿度仪、激光雷达等多模态传感器，组成地空天一体化物联协同观测网络，能实现秒级、厘米级的环境参数监测，并借助5G与边缘计算技术，将单点气象数据采集扩展为全域动态感知能力，可极大提升高分辨率时空气象监测能力。

随着新一代深度推理大模型的发展，气象影响预报与风险决策正逐步从“经验驱动”向“因果推理”转变。气象大模型能模拟天气事件间的物理关联，支持“灾害影响链”的动态推演。智慧服务也将实现从气象信息推送向人机协同决策转变。结合用户历史行为与实时需求，构建个性化用户画像，生成定制化建议。同时，通过具身智能设备（如机器人、智能体等）提供多样化交互式服务，进一步提升用户体验。

气象条件作为物理环境重要的变量之一，在以自动驾驶、低空经济等为代表的具身智能新赛道上拥有广阔的应用前景。未来，气象部门可基于车载气象站或eVTOL（电动垂直起降飞行器）等无人机具身设备，强化实时环境感知能力；还可深入研究气象条件对自动驾驶系统的影响机理，为相关行业提供更加精准可靠的气象科技支撑。

广东省深圳市气象局科技与数据管理处处长刘东华：探索超大城市气象服务6G融合路径

深圳作为智慧城市的先锋示范，入选全国首批5G应用“扬帆”行动重点城市。截至目前，深圳已新建改造2.7万个5G-A基站，基本实现“双千兆、全光网、1毫秒时延、万物互联”的网络覆盖。“十五五”期间，深圳市气象局将依托现有智慧城市数字底座和陆海统筹综合立体气象观测网络，从三方面探索超大城市气象服务的6G融合路径——

在数据维度上，6G技术将激活城市感知神经末梢。未来，可借助6G基站的内嵌气象传感器，在城市主干道沿线灯杆间距部署毫米波降水感知模块及“插拔式”加装风温湿压多参数微型气候站，有望将城市边界层监测分辨率提升至百米级。

在算力架构上，将转向“云边端”三级协同。基于鹏城云脑3期的E级算力底座，可开发基于6G MEC（多接入边缘计算）的台风暴雨预警加速器。当类似台风“山竹”强度的台风来袭，沿海大鹏半岛的5G+基站群可即时切换为6G边缘节点，就地完成天气雷达数据质控和风暴追踪初算，将1公里网格的逐时预报响应时间压缩至90秒内。

聚焦超大城市气象数字孪生，结合深圳2.4万栋超高层建筑的三维模型库，深圳市气象局有望通过本地企业基站智能体，在不传输原始数据前提下，尝试不同行政区降水落区预测模型的协同进化。

未来，深圳气象部门将聚焦大湾区特色领域探索6G应用场景：针对低空经济气象护航，在无人机配送航线部署6G通感基站，探索150米以下低空风切变百米级预警；围绕超导电网数字孪生，构建基于6G时间敏感网络的雷电活动毫秒级响应系统；聚焦深港跨境气象服务，选取个别口岸试点6G网络切片，为跨境行车提供分钟级更新的能见度走廊服务。

江苏省气象服务中心高级工程师王博妮：将气象服务融入海上风电全产业链

海上风电产业涉及电力、海洋、气象等多个领域，而气象服务贯穿其全生命周期，从前期风资源评估、规划选址到施工窗口期预报，再到运营期风功率预测，气象预报直接影响海上风电项目的经济性与安全性。目前，江苏气象部门已实现近海基于风机位置的精细化气象预报服务，覆盖10米风、100米风、浪高、能见度等气象、海洋要素，可提供未来240小时的逐小时预报；同时，通过运用人工智能技术实现了江苏海上风电场有效波高、风暴潮预报预警，预报时效从12小时延伸至72小时。服务模式也从传统的“天气预报”升级为“一场一策”的定制化解决方案，构建起包括天气窗口期预报预警、风功率预测、智能排程和保险精算支持在内的专业服务产品矩阵。

未来，针对海上风电气象服务工作技术跨领域、学科交叉互融的特点，江苏气象部门将积极吸纳科研院所、高校和企业等资源，针对海上风电气象服务关键技术，探索建立联合研发机构、共建创新平台，重点攻关海上风电集群风功率预测技术、远海海上浮漂式风电气象服务等技术，推动技术研发、模式产品、服务应用、效果反馈的全链条“咬合式”发展，打造服务与管理互融互通的海上风电气象服务发展新模态。

与此同时，还将继续推动气象赋能海上风电全产业链发展。通过“气象+”工作模式，助力海上水产养殖、海洋牧场、绿电制氢等间接海洋产业的发展，并借助“海上风电+气象”的综合能源产业融合模式，拓展“海上风电+牧场”“海上风电+光伏”“海上风电+氢能 ”“海上风电+储能”等衍生服务领域，从而打造更多海上风电产业增长极，推动海上风电新兴交融业态的蓬勃发展。

浙江省气候中心主任樊高峰：为深远海风电开发提供气象智慧

浙江沿海岛屿众多，是我国海洋风能资源的重要富集区。然而，海上尤其是深远海风电的开发面临较高的投资成本。无论是风电资源“家底”普查还是风电场建设、运行和维护，其投入均高于陆地项目。因此，要实现海上风能资源的有效开发，首先需要获取高空间分辨率的海表面风场数据，以精准评估海上风能资源分布情况。

近年来，浙江气象部门在近海风电开发布局上已取得初步进展，目前正进一步谋划推进深远海风电的开发利用。通过整合观测数据优化风速、风功率等预报模式，提高了数值模拟的精度。同时，针对深远海强降水、雷电活动、大雾、台风等不利天气，加强了对拟建在建风电场的影响预报预警，将过去局限于陆地的预报预警业务向近海和深远海延伸。此外，专业气象服务技术如风功率预报的服务产品，也将向深远海领域拓展。

目前，根据浙江省风电能源开发布局的相关要求，气象部门加强与相关风能开发公司合作，利用星载散射计、辐射计以及合成孔径雷达（SAR）资料，建立了海上风能资源遥感评估算法模型。基于这一模型，绘制了2003年至今的百米级分辨率浙江近海海上风能资源平均风速和风功率密度图谱，为布局远海风能资源的开发利用奠定了坚实基础。

下一步，浙江气象部门将利用风云气象卫星海面风资料，建立多极化通道下的海面风场反演模型，开展基于风云气象卫星的浙江近海风能资源评估研究，为全省深远海风电利用和绿色转型发展提供强有力的科技支撑。