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高质量气象数据是多领域气象应用创新的关键要素，破解“获取难、成本高”痛点，推动气象数据开放共享，已成全球气象领域重要方向。
中国气象服务协会许小峰会长曾指出，在大数据大模型时代，气象资料政策走向与开放共享是非常重要的话题。从国际视野来看，大气没有边界，仅靠一地或一个国家的气象资料远远不够，人类对大气、地球系统整体变化情况的了解，需要更多全球资料。
就在各国科研机构仍在为高质量气象数据获取成本争论不休时，9月23日，中科曙光旗下中科天机提前一周，抢在欧洲中期天气预报中心（ECMWF）之前，向全球用户免费开放全球12公里分辨率与中国区域3公里分辨率的气象模式数据、时间尺度最长延伸至15天，支持逐小时更新，涵盖温度、风场、降水、湿度、气压等160余项气象要素模式数据，不仅打破了国际气象数据领域长期由少数机构主导的格局，更为全球气象数据治理提供了全新的“中国方案”。
全球气象数据治理“旧困局”
长期以来，高质量、低成本的全球气象数据成为制约气象科技进步与产业应用的关键瓶颈。
以ECMWF、美国国家环境预报中心（NCEP）为代表的少数国际机构，掌控着全球80%以上的高分辨率气象数据资源，其数据授权模式长期维持“高门槛+高成本”。
比如获取成本方面，ECMWF数据包含信息费、数据量费和服务费三部分成本，此次数据开放仅免除了信息费，但用户每年仍需支付上百万元，其中还未包含国际带宽费用。
ECMWF数据收费标准
早在1873年，国际气象组织正式成立时曾提出6项宗旨，包含促进建立气象观测站网的全球合作、建立维持气象和相关资料的快速交换系统、促进气象相关观测标准化等内容，可见早期建立的气象组织，就重视加强合作与共享观测资料。
而ECMWF为各国获取高质量气象数据设置成本门槛的做法显然违背了国际气象组织成立的初衷，也成为多边气象合作的一道无形障碍。
更关键的是，全球气象数据共享长期存在科研与产业脱节的问题。比如ECMWF数据采取分级输出模式，即0-90小时的数据按1小时间隔输出，而90小时以上的数据按3小时，甚至6小时间隔输出。这对于需要高频气象数据支撑的企业而言，无疑也设置了较高的门槛。
在这样的景下，中科天机的高分辨率气象数据共享计划，不仅是技术突破的里程碑，更成为打破旧有气象数据治理格局、推动数据普惠的重要契机。
破解精度、时效、成本三角难题
中科天机此次开放的全球12公里、中国区域3公里分辨率气象数据集，其核心竞争力源于“SD3超级动力引擎+曙光AI超集群”构建的全自主技术体系，这一体系从根本上破解了传统气象数据生成的精度、时效、成本三角难题。
中科天机自主研发的“超级动力SD3”引擎，拥有球立方网格、非静力平衡、动力与物理深度耦合、全模块异构加速、超精细地形、全球自由变焦、融合气象AI大模型七大关键技术。
这些技术创新不仅使数据计算效率提升巨大，更避免了由传统动力与物理分离带来的模拟误差，让系统得以逐小时高频输出具备“区域公里级超高分辨率、有效模拟时长接近10天、精准描述复杂地形下天气现象”等特征的全行业领先高质量气象数据。
在相同资源消耗下，中科天机可完成更多预报天数，且中国区域3公里数据的逐小时输出频率，较ECMWF的分级输出模式更为密集，为新能源功率预测、航空调度等高频需求场景提供关键支撑。
同时，中科天机开发出“天机智能体”工具。用户无需气象专业知识，即可通过自然语言指令生成定制化气象模拟动画。这一创新不仅降低了数据使用门槛，更通过机器学习优化模式参数，使降水TS评分、温度RMSE等关键指标全面超越欧美系统，展现出本土化数据模型的独特优势。
从“数据资源”到“价值引擎”的跨越
中科天机的气象数据共享计划，不仅是技术层面的共享，更在多个行业引发链式反应，推动气象数据从“辅助决策工具”升级为“价值创造引擎”。
今年9月，中科曙光联合20余家产业链上下游企业，共同发布了国内首个AI计算开放架构，推动“部件-系统-基础设施-软件-数据集”五层技术能力开放，实现“算、存、网、电、冷、管、软”七层协同。
AI计算开放架构解决了数据价值转化过程中的核心瓶颈——算力可获得性与应用效率问题。它以GPU为核心构建起高效率协同创新体系，联动芯片、整机、大模型、行业应用等上下游企业，通过开放跨层协作优化，让算力这一关键生产要素畅通无阻地流向每一个需要它的创新节点，驱动千行百业的智能化升级，成为数据时代不可或缺的价值引擎。
在AI计算开放架构下，中科天机所提供的高质量数据，与中科曙光所构建的超级算力底座紧密协同，共同形成从数据生成到产业应用的全链路能力支撑，可支撑全球用户完成“数据获取-模型训练-推理应用”全流程作业。
数据共享直接降低了商业气象数据的应用门槛。通过逐小时风速、辐照度等要素的中长期模拟，可为风电场和光伏电站提供气象数据支撑，助力新能源发电效率提升与资产增值；在低空经济领域，依托区域精细化模拟与3公里以下垂直加密分层气象数据，助力低空商业应用；在轨道交通领域，基于强降水、大风、高温等高影响天气模拟，可辅助公路、铁路及港口物流优化运输路径与运营支撑，降低能耗与运营成本等。
如果说ECMWF的数据开放是传统气象治理的重要进步，那么中科天机的先行一步，则标志着以大模型、大数据、大算力为驱动的智能气象时代全面到来。
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