从 1909 年天津塘沽海关的气象月总簿，到如今 “天擎” 平台的全球数据服务，气象数据的百年积累构筑起认知气候的 “数字标尺”，而 AI 大模型与极端天气的博弈则凸显了预测技术的现实挑战。这种历史沉淀与未来探索的碰撞，正重塑人类与风云对话的能力边界。

气象数据的积累是跨越世纪的接力工程。清末萌芽的观测记录、抗战时期西迁保存的珍贵档案、20 世纪 60 年代辗转数省的档案内迁，三代气象工作者用生命守护着气候变化的原始印记。数字化浪潮激活了这些沉睡的宝藏：通过深度学习识别风向风速自记纸，建立 “三审三校” 规范，攻克格式混乱、语言不一等难题，最终将 1841 年以来的纸质记录转化为连续的百年气候序列。正是这份积累，让我国得以精准回应全球气候治理议题 —— 依据长序列数据确认中国百年增暖趋势与全球一致，为国际谈判提供关键支撑。

数据共享体系的演进更让历史积累焕发新生。21 世纪初，“数据孤岛” 曾严重制约气象事业发展：实时与历史数据库结构迥异，省市县各级数据流通不畅。CIMISS 平台的建成打破了这一困局，构建起统一标准的全流程管理体系，而升级后的 “天擎” 平台更实现 “数算一体”，2023 年即向全球提供 7 大类 233 个子类数据产品。如今，可信数据空间通过区块链、安全多方计算等技术，在保障数据安全的前提下推动跨域融合，让历史数据从 “资源” 升级为 “生产要素”。

然而，预测技术仍面临多重现实挑战。极端天气的频发对精准度提出更高要求：2024 年创纪录的高温天气中，即使 “风顺” AI 大模型显著提升降水预测能力，面对局地强对流仍存在预报盲区。复杂地形的干扰同样棘手，云南虽建成 1 公里分辨率的强降水预报系统，但山地小气候导致的误差仍难完全消除。数据协同的深度不足更显突出：尽管 “天擎” 实现全国数据集约管理，但跨行业数据融合时，标准化缺失与安全风险仍阻碍着预测模型的优化。

AI 技术的应用也暗藏瓶颈。“风清”“风雷” 等大模型虽延长了预报时效，但对海气相互作用等复杂物理过程的模拟仍显粗糙，2024 年长江中下游降水预测中，其效果与欧洲模式相比仍有提升空间。更核心的是，历史数据的 “均一化” 难题尚未完全解决 —— 台站迁移、仪器更新带来的系统性偏差，可能导致 AI 模型学习到虚假气候信号，影响预测可靠性。

从纸质档案到智能模型，气象数据的积累与预测始终在破解难题中前行。百年序列是预测的根基，而技术挑战则是突破的方向。当可信数据空间筑牢安全屏障，当 AI 模型深耕物理机理，气象数据必将在应对气候变化的征程中，彰显 “知往鉴今、预见未来” 的深层价值。