近日，合肥市迎来较明显降雨。不少人出门前便收到手机推送的强对流黄色预警信息，提醒携带雨具。如今，轻点手机查看天气预报已成为大众日常习惯，天气信息在普通民众生活中主要用于出行安排。

对于普通人来说，天气预报的作用也许就止步于此。然而，对于各行各业的生产研究及现代城市管理而言，天气预报的重要性远超于此，其精度需求也更高。在这些专业领域，天气状况仍充满不确定性，犹如 盲盒。

在“科大硅谷”蜀山园硅谷大厦内，一家专注气象研究的科技公司 ——合肥临境气象科技有限公司（以下简称“临境气象”）正悄然崛起，凭借自主研发的超高精度气象预报技术，精准解锁天气盲盒，实现街道级 气象预测，为新能源、低空经济等战略性新兴产业的发展注入强劲动力。

临境气象于今年1月成立，是中国科学技术大学赋权的高科技企业。公司运营负责人时国利指出，当前正是气象预报技术产业化的黄金时期。目前国内众多商业气象公司，其高精度数值预报技术多依赖欧洲中期天气预报中心（EC）提供的数据。EC以均一网格划分全球进行气象预报，网格尺度较大，边长可达25公里，难以契合精细化气象需求。

“如果一个城市正好被两个网格隔开，那应该采用哪一个网格里的气象预报数据呢？”为了解决这一问题，国内商业气象公司通常采用降尺度处理数据的方法，对目标地区气象数据加以分析应用。

时国利介绍，临境气象自主研发的高精度气象预报技术一方面打破了国际气象技术壁垒，实现技术自主可控；另一方面还能提供更高精度的气象预报，减少气象预报的重复计算成本，填补了国内高精度气象预报的技术空白。

“我们自主研发的全球变网格大气数值预报模式（iAMAS），不仅能够保持对全球范围的天气预测能力，还可以对重点区域进行公里级的超高精度加密预报。”时国利透露，通过采取变网格的方式，在不同区域采取不同尺度的预报，从而聚焦于有特殊需求的区域。

针对特定应用场景，临境气象借助搭设激光雷达等观测设备，进一步提高气象预测精度。目前，其全球气象预测分辨率已提升至3公里，区域预测达百米级，甚至能对每条街道进行精准气象预测，为低空飞行提供气象保障。

传统气象统计预测模型多依赖历史观测数据，借由机器学习了解过往气象状况以推测未来天气。临境气象则在此基础上，搭建了大气物理模型，用于模拟大气系统的物理变化。时国利举例称，若一朵云从南京飘至合肥，期间可能历经一系列物理化学变化致使云朵大小改变，传统统计预测模型难以把握此类信息，无法给出精准预报。此外，空气中雨雪、风沙等因素的影响，普通模型也难以捕捉，进而影响预报精准度。　

气象千变万化，意味着不仅要算得准，更要算得快。

“通过AI算法搭配气象大模型，在确保高精度的同时实现实时化，模型每15分钟便能更新一次气象预测数据。”时国利介绍，这些高精度实时气象预报数据，助力诸多行业精准规划生产、规避天气风险。

在光伏发电领域，该公司不仅能预测天气，还能分析冬季光伏板积雪厚度；针对风力发电，依据不同高度分层预测，每15分钟更新7种层高下的风力数据。而在当下热门的低空经济领域，高精度气象预报数据更是低空经济发展的重要保障。

作为一家成立仅4个月的新公司，临境气象在产业化道路上仍需不断探索。但高精度气象预报技术已在重塑生产要素配置逻辑方面展现出广阔前景，蕴含着新质生产力破茧成蝶的无限潜力。未来，合肥这片创新热土有望凭借此类技术，为高质量发展描绘出更为精准的“中国云图”。

（朱汗翔 周莹莹 詹伟伟）