当前，数据要素正深刻重塑全球产业格局。我国亟需构建可信数据空间、完善治理体系，以充分释放数据要素价值。人工智能与数据要素的深度融合，为破解“不敢用、不愿用、不会用”的数据应用难题提供了有效路径。以气象为代表的重点领域，正为数据价值释放提供丰富的应用场景。在此背景下，新一期国家超算互联网生态沙龙 · “超”话坊以“数据赋能，AI创新：从技术到实践的生态构建”为主题，于7月4日在国家超级计算乌镇中心举办。沙龙汇聚政府部门、科研机构及企业代表，就气象数据如何深度融入大模型、如何促进成果转化等议题展开了深入探讨。

浙江省桐乡市委常委、副市长陈峻出席活动并致辞。陈峻指出，作为世界互联网大会永久举办地，数字基因已深度融入桐乡发展血脉。国家超级计算乌镇中心—“乌镇之光”正是这一基因的生动诠释，其强大算力不仅使桐乡成为长三角重要算力高地，更为气象大数据分析、复杂数值预报运算等前沿科研提供了坚实算力支撑。陈峻强调，气象数据作为国家重要基础性战略资源，其价值正日益凸显。桐乡在新兴领域积极布局，对高精度气象服务的需求持续增长，而如“乌镇之光”气象数据要素联合创新实验室的揭牌落地，正标志着桐乡将充分发挥算力优势，深化气象数据研究应用，持续拓展气象服务产品和应用场景。陈峻表示，下一步桐乡将聚焦数算产业融合发展，积极探索数据开放与流通交易机制，以数字经济创新驱动区域高质量发展。他代表桐乡市委市政府向与会嘉宾表示欢迎，并诚邀各界人才落户桐乡，共同开创数据要素产业发展新局面。

浙江省桐乡市市委常委、副市长

陈峻

国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任何铁宁在致辞中指出，气象领域是高性能计算服务的传统应用领域，而随着人工智能技术的快速发展，其在气象领域的应用正日益广泛。他以天气预报为例说明，当前数据处理环节仍采用传统高性能计算技术，但在预报环节已大规模应用人工智能技术，这充分表明混合精度计算已成为一种有效手段，数据要素、人工智能技术和高性能计算技术的深度融合具有重要意义。他强调了“推广超算互联网理念、促进供需对接、共同繁荣超算生态”的活动愿景，并表示希望将超算互联网算力运营新模式引入浙江，为当地科研创新和产业升级注入新动力。

国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任

何铁宁

国家超级计算乌镇中心主任周捍珑在《超智融合算力中心赋能气象数据产业应用》分享中指出，多元算力需求快速增长正推动科研范式向第五范式的演进。他强调，算力作为数字经济核心生产力，在与气象数据协同促进气象行业向智慧气象发展的重要意义。周捍珑详细介绍了“乌镇之光”国产化硬件设施在气象大数据与AI融合应用中的支撑作用，并详细阐述了乌镇中心在气象数据授权运营、联合创新实验室建设等方面的规划布局，同时分析了超算互联网平台在气象数据产品市场化推广中的独特优势。

周捍珑

中国科学院大气物理研究所研究员陈曦在分享《面向AI算力基于低马赫数近似黎曼求解器LMARS 的新一代动力框架算法研制》时，聚焦其团队研发的新一代大气动力框架LMARS。重点阐述了针对传统气象模式难适配异构算力等三大核心问题的创新解决方案，并突出LMARS可移植性强的特点。陈曦表示，LMARS已在国产异构超算平台上成功部署并展现出良好的扩展性，为我国极端天气预报和气候变化研究提供了重要技术支撑，这亦标志着数值天气预报向智能化计算的迈出重要一步。

陈曦

国家气象中心天气预报技术研发室正高级工程师杨绚在《风清气象大模型赋能精准天气预报》分享中指出，传统数值预报存在一定局限性，而AI技术在预报推理速度和准确度方面具有显著优势。她强调，中国在AI赋能天气预报方面已跻身国际第一方阵，并重点介绍了“清风”气象大模型作为中国AI4S产学研用一体化成果，其高性能特点和应用成已产生国际影响力。杨绚还分享了其团队在推动无缝隙气象大模型体系化建设方面的工作进展。

杨绚

复旦大学大气与海洋科学系教授张义军在《AI驱动的雷电预报》分享中指出，针对雷电这一致灾性极强的天气现象预报的重要性并指出传统雷电预警方式存在的不足。他认为，AI模型能够灵活融合多源异构数据，具备更强的非线性建模能力，并能从历史数据中挖掘规律，是对数值天气预报技术的有效补充。张义军重点介绍了LightNet、ADSNet等AI融合技术及气象大模型在雷电预报中的创新成果，并结合铁路雷电预报的应用研究，提出未来需推动“机理知识与数据驱动的深度融合”的发展方向。

张义军

国家电投集团能源科学技术研究院风电技术中心部门经理马越在分享《精细化电力气象数据赋能新能源发电技术的发展与思考》时指出，随着我国风电、光伏装机规模跃居全球首位，新能源正逐步成为主力电源，但新型电力系统仍面临电力平衡、极端天气影响及电力市场波动等挑战。他系统介绍了国电投通过整合多源气象数据与AI技术，自主研发的“御风”功率预测系统及相关应用成果，并提出数值天气预报和气象大模型的发展需要构建自主、安全、可控的高端算力平台，这是提升气象预报能力的关键基础。

马越

天序智能科技（嘉兴）有限公司CEO刘栗在《基于气象大模型的新能源预测技术研究》分享中表示，面对“双细则”考核趋严，传统数值天气预报技术已遇瓶颈，而气象大模型则为新能源功率预测提供了新方向。天序通过多源数据融合、深度学习同化和高分辨率加密模块，实现了15分钟级、3km精度的区域气象预测，并基于山西区域气象大模型显著提升风光资源预测精度。该技术不仅验证了气象大模型在新能源领域的优势，更构建了从数据生产到业务落地的完整解决方案，为行业提供精准预测与交易决策支持。

刘栗

浙江省气象服务中心副主任邓闯通过《精细化气象数据应用场景探索》分享，介绍了浙江省气象要素数据的高质量观测网络和应用成果。邓闯表示，浙江省已建成覆盖全省的6000余部地面自动站、92部多波段雷达及卫星协同观测体系，形成高精度网格实况产品，显著提升强天气预警时效。通过宁波极端降水监测等案例，展示了数据在旅游安全、交通规划等领域的精准支撑作用。邓闯指出，气象数据已深度赋能电力、交通物流等行业，气象大模型正推动气象与能源等领域的智能融合，期盼加强跨领域合作释放数据价值。

邓闯

河北省气象台首席预报员李江波通过《机器学习在数值模式统计后处理应用研究》重点介绍了基于集成学习的张家口赛区温度和风速客观预报技术，以及基于XGBoost的降水融合预报模型的研究成果。他表示，北京冬奥会期间，集成学习模型（ENSL）显著提升了温度和风速精度，在冷池现象和山地风预报中效果突出；XGBoost模型通过优化样本平衡与强降水关注，有效提高了晴雨及降水量级分类预报准确性，尤其在暴雨、大暴雨量级预报中表现优异。他强调，尽管AI技术在气象预报中潜力巨大，但预报员在极端天气事件和短临预报中仍发挥重要作用。

李江波

郑凯少

值此活动开展之际，“乌镇之光”气象数据要素联合创新实验室举行专家聘任仪式。仪式上，实验室特聘四位来自气象与算力领域的专家加入学术委员会，为实验室的研究创新发展提供强有力的指导。受聘专家包括：国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任何铁宁，浙江大学地球科学学院副院长、大气科学系教授曹龙，复旦大学大气与海洋科学系教授张义军，以及中国科学院地理科学与资源研究所研究员、博士生导师戚友存。浙江省桐乡市市委常委、副市长陈峻，浙江省气象服务中心副主任邓闯出席仪式，并为受聘专家颁发聘书。

仪式现场

嘉宾们还一同参观了“乌镇之光”，并留下珍贵合影。本次活动由国家超算互联网联合体指导；国家高性能计算机工程技术研究中心、国家超级计算乌镇中心、天序智能科技（嘉兴）有限公司、浙江省气象服务中心联合主办。平台向以上单位对本次活动的指导与支持致以诚挚的感谢！

与会嘉宾合影