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2026年7月公开信息显示，中国气象局此前在世界人工智能大会发布的「全民早期预警中国方案」核心技术载体——开源垂直大模型「妈祖（MAZU）」已实现海外落地应用：在巴基斯坦季风季助力当地气象部门提前捕捉灾害信号，中国援建的津巴布韦超算中心上线不足一年已接入15所当地高校，为全球普惠性气象预警服务提供了可复制的技术路径。
进入2026年6月以来，巴基斯坦全国迎来年度集中季风雨期，不同于往年常因预警滞后导致的人员伤亡与财产损失，今年当地气象部门的灾害预警响应效率有了明显提升——这背后，来自中国的开源垂直大模型「妈祖」扮演了关键角色。
在巴基斯坦，依托「妈祖」大模型的多灾种预判能力，当地气象部门对强降雨、滑坡等次生灾害的预警响应时间较往年缩短了近4成，预警覆盖范围也拓展到了此前观测站点不足的偏远乡村区域，有效降低了季风季的灾害损失。
而在非洲的津巴布韦，由中国政府援建的本地超算中心上线不足一年，已经接入了15所当地高校，除了支撑「妈祖」大模型在南部非洲区域的气象预警服务外，还为当地农业灾害预判、生态环境监测等研究场景提供了低成本算力支持，大幅降低了本地科研机构的算力使用门槛。
「妈祖」的命名源自中国沿海地区象征气象保护的文化符号，其英文缩写MAZU对应四个核心设计理念：多灾种（Multi-hazard）、预警（Alert）、零差距（Zero-gap）、普惠（Universal），明确指向其服务全球防灾场景的定位。
不同于当前市场上主流的通用大模型，「妈祖」从研发初期就锚定了气象防灾的垂直场景，训练数据集整合了中国近40年的气象观测、灾害处置全链路数据，针对欠发达地区观测站点不足、数据样本少的痛点做了专门的轻量化适配，即便在本地数据积累有限的情况下，也能通过卫星数据、历史气候规律的交叉验证输出高可用性的预警结果，且完全开源的属性也进一步降低了各国的接入成本。
联合国此前公布的数据显示，目前全球仍有超过30亿人生活在缺乏标准化灾害早期预警系统的区域，其中大部分位于发展中国家。传统预警体系建设不仅需要投入高昂的硬件成本，还需要长期的技术经验积累，对欠发达国家而言门槛极高。
而「妈祖」大模型配套算力输出的模式，把中国积累的数十年气象防灾经验以AI能力的形式快速复用，相关国家不需要从零搭建技术体系，就能快速获得成熟的灾害预警能力，大幅降低了欠发达地区的预警体系建设成本，也成为中国AI技术普惠全球的典型实践。据了解，目前「妈祖」大模型已经完成了6个不同语种的本地化适配，接下来还将逐步覆盖更多东南亚、非洲的发展中国家。
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