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7月7日举办的2026世界人工智能大会新闻发布会上，国家发改委创新和高技术发展司相关负责人披露，我国自主研发的“妈祖”气象预警大模型已在包括共建“一带一路”国家在内的全球40余国落地应用。该模型依托深度学习与海量气象数据训练，可实现极端天气精准预警，标志着中国AI技术在减灾防灾领域的全球化服务能力显著提升。
在本次2026世界人工智能大会的所有民生类AI成果中，“妈祖”气象预警大模型的全球化落地进展，是为数不多同时获得技术圈、公共服务领域双重关注的项目。不少到场的国际减灾组织代表表示，此前就已在东南亚、非洲的部分项目中接触过该模型的预警服务，此次官方披露的覆盖范围超出了很多人的预期。
根据联合国减灾署2025年发布的报告，全球仍有超过30亿人缺乏及时的极端天气预警服务，其中大部分集中在发展中国家。传统气象预报体系的建设高度依赖本地算力部署、专业人才队伍和长期数据积累，建设成本高、落地周期长，很难在短时间内覆盖灾害高发的欠发达区域，极端天气导致的人员伤亡和财产损失中，近80%发生在预警体系不完善的国家和地区。
此前全球范围内的气象智能化技术输出，大多集中在付费的商用场景，面向公共服务的普惠性技术供给长期不足，这也为“妈祖”大模型的全球化落地提供了现实需求基础。
“妈祖”大模型是全球首个实现规模化跨境落地的气象领域专用大模型，其核心优势在于将气象专业知识与大模型的多模态处理能力深度融合，可同时处理卫星遥感、地面监测站、海洋浮标、气象雷达等多源异构数据，针对台风、洪涝、强对流等突发性极端天气的预测准确率较传统数值预报模型提升32%，预警响应速度达到分钟级。
该模型的另一大特点是降低了落地门槛：无需当地搭建高额的专属算力基础设施，仅通过云服务接入即可完成部署，同时支持20余种本地语言的预警信息自动生成，可直接对接各国的应急广播、社区通知系统。此前该模型在国内试点期间，曾在2025年广东台风季实现提前72小时精准预测台风登陆路径，误差控制在15公里以内，预警信息推送至基层的耗时从原本的2小时缩短至15分钟。
业内人士指出，“妈祖”大模型的规模化出海，标志着中国AI技术的输出方向正在从消费端应用、To B商用服务，向公共服务类核心技术延伸。气象预警作为关乎国计民生的核心公共服务，其技术落地的门槛远高于普通商用AI产品，需要长期的技术积累、对不同区域气候特征的适配能力，以及对各国公共服务流程的了解，此次落地40余国也验证了中国AI技术在垂直领域的成熟度。
据透露，后续“妈祖”大模型还将拓展农业生产气象指导、远洋航运气象服务等细分场景，预计到2027年覆盖的国家和地区将突破100个。
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