基于人工智能的天气建模市场（2025 - 2033）

基于人工智能的天气建模市场摘要

全球基于人工智能的天气建模市场规模预计到 2024 年为 1.657 亿美元，预计到 2033 年将达到9.263 亿美元，复合年增长率为2025 年至 2033 年将增长 21.3%。该市场受到多种因素的推动，例如对减轻气候风险和自然灾害的高精度实时预报的需求不断增长。

农业、能源、航空和海事领域越来越多地采用该技术来提高运营效率和风险管理，进一步推动了需求。机器学习、大数据分析和云计算的进步，加上政府针对气候适应力的举措不断增加，正在加速市场增长。基于人工智能的天气建模市场受到机器学习算法、大数据分析和高性能计算快速发展的推动。提高卫星图像、传感器数据和物联网气象站的可用性人工智能系统能够实时分析大量信息。

基于人工智能的天气建模方法通过检测非线性气候模式和短期异常来提高预报准确性。云计算和可扩展的人工智能平台还可以减少复杂模拟所需的成本和时间，从而鼓励更广泛的采用。整合包括大气、海洋和地理空间输入在内的异构数据集的能力进一步增强了预测能力，使人工智能驱动的天气建模在各个部门变得更加可靠和不可或缺。

极端天气事件造成的经济损失不断增加，迫使各行业和政府投资基于人工智能的天气预报解决方案。航空、航海、农业、能源和保险等行业需要高度准确、针对特定地点的预测，以降低风险并优化运营。在航空和航运领域，人工智能助力改造提高了安全性和燃油效率。在农业领域，它们支持精准农业和作物保护，而在可再生能源领域，它们改善太阳能和风能的电网平衡。保险和再保险公司越来越依赖基于人工智能的天气模型进行风险评估和索赔预测。成本节约、效率提高和风险缓解效益是市场的主要增长动力。

日益增长的气候变化担忧和不断增加的自然灾害频率正在鼓励政策制定者和国际组织推广人工智能增强的天气建模能力。各国政府和气象机构正在优先考虑部署先进的预报系统，以改善备灾和保护社区。数据共享框架等国际合作进一步加速创新和模型培训。可持续性和气候适应力目标，与联合国可持续发展目标相一致国家碳减排目标也推动了对人工智能支持的准确预测的需求。公私合作伙伴关系、研究资金和弹性基础设施的监管要求正在确保持续投资，巩固人工智能在推进全球天气和气候建模工作中的作用。

组件见解

软件领域在市场上占据主导地位，到 2023 年，其份额将超过 71.0%。基于人工智能的天气建模市场的软件组件是由对能够实时处理海量气候数据集的高级分析平台不断增长的需求推动的。越来越多地采用基于云的解决方案，可以实现可扩展、经济高效的人工智能算法部署，以获取预测天气见解。机器学习和深度学习模型的集成提高了预测准确性，这对于航空、能源和农业等行业至关重要。不断增加对用户友好界面、基于 API 的集成的投资，和可视化工具进一步加速了采用。此外，政府的备灾举措和私营部门对风险缓解的需求加强了软件驱动的市场增长。

预计服务领域在预测期内将出现显着的复合年增长率。基于人工智能的天气建模市场的服务领域是由对定制、实时预测和分析不断增长的需求推动的。组织越来越多地寻求托管和咨询服务，将人工智能驱动的模型集成到农业、能源、航空和灾害管理的现有工作流程中。气候变化和极端天气事件的激增加速了对专业服务的需求，以确保准确性、可扩展性和可操作的见解。此外，政府、企业和研究机构依靠第三方专业知识进行模型训练、云部署、维护和持续升级，推动服务的强劲增长

技术洞察

机器学习领域在 2024 年占据最大的市场份额，这得益于其能够比传统模型更快、更准确地分析大量复杂气候数据集的能力。机器学习算法擅长识别卫星图像、雷达信号和历史天气记录中的隐藏模式，从而实现更精确的短期和长期预测。对极端天气事件预警系统的需求不断增长，加上在农业、能源、航空和灾害管理方面的应用不断增加，正在推动采用。此外，机器学习模型通过云平台的可扩展性及其集成异构数据源的能力进一步增强了其在提高天气预报准确性方面的作用。

深度学习领域预计将在预测期内实现最快的复合年增长率，这得益于其处理大规模、复杂气候的能力。具有高精度和速度的电子和大气数据集。深度学习模型擅长识别卫星图像、雷达数据和历史天气记录中的非线性模式，从而实现更精确的短期预报和长期气候预测。它们集成不同数据源（例如物联网传感器、海洋模型和地理空间数据）的能力进一步增强了预测的可靠性。对早期灾害预警、可再生能源优化和农业规划的需求不断增加，正在加速采用。此外，高性能计算和云基础设施的进步使大规模深度学习天气模型更加可行和可扩展。

最终用途见解

在增强气候适应能力、备灾和公共安全的迫切需要的推动下，国家气象机构和政府在 2024 年占据了最大的市场收入份额。政府越来越依赖人工智能驱动的预测g 模型，以提高洪水、飓风和其他极端天气事件预警系统的准确性和及时性。人工智能能够经济有效地处理来自卫星、传感器和雷达网络的大量气候数据集，支持国家气候政策和可持续发展目标。此外，对传统预报基础设施进行现代化改造、遵守国际气候承诺以及加强跨境数据共享举措的压力日益增大，进一步加速了该领域基于人工智能的天气模型的采用。

农业和农业科技领域预计将在预测期内实现最快的复合年增长率。人工智能驱动的天气模型对于农业和农业技术优化种植、灌溉、施肥和病虫害防治、降低投入成本和作物损失至关重要。气候变化和极端事件频率的增加提高了对预测风险工具和农作物保险模型的需求。与卫星集成ellit 图像、物联网传感器和产量数据可实现精确应用和自动化决策支持。传感器和云计算成本的下降以及可访问的 API 加速了农业科技初创公司和大型农场的采用。对可持续用水和供应链可追溯性的监管压力进一步激励了天气感知农艺自动化和碳智能实践。

区域见解

北美基于人工智能的天气建模市场占据主导地位，2024年收入份额将超过40.0%。在北美，基于人工智能的天气建模市场是由气候相关风险上升、对准确的短期和长期需求的需求推动的预测以及政府对气候适应能力的大力投资。该地区先进的数字基础设施、领先的人工智能公司的存在以及航空、能源和农业等各个领域的预测分析的集成进一步加速了市场的采用。

美国基于人工智能的天气建模市场趋势

受气候相关风险上升、极端天气事件频繁发生以及对准确实时预报的需求不断增长的推动，美国基于人工智能的天气建模行业预计将在 2024 年大幅增长。人工智能、大数据分析和高性能计算的进步增强了预测能力。在航空、能源、农业和政府领域的应用不断增加应急计划进一步加速市场采用和投资。

欧洲基于人工智能的天气建模市场趋势

由于对气候适应能力的投资增加、严格的环境法规以及支持农业、能源、航空和灾害管理的准确预报的需求，预计欧洲基于人工智能的天气建模市场将在预测期内显着增长。卫星和物联网传感器的推动，以及政府与私营部门的强有力合作，进一步加速了各行业的采用。

亚太地区基于人工智能的天气建模市场趋势

在快速数字化、政府对灾害管理的投资以及整个地区气候不确定性上升的推动下，亚太地区基于人工智能的天气建模行业预计将在预测期内实现最快的复合年增长率。农业、航空和能源领域对准确、实时预测的需求不断增长，进一步加速了预测的采用。扩大人工智能基础设施、云计算渗透率和支持性政策框架也推动了不同经济体的市场增长。

关键基于人工智能的天气建模公司见解

基于人工智能的天气建模行业的一些关键公司包括 Google LLC 和 IBM Corporation。

• Google LLC 通过其 DeepMind 和人工智能研究部门，确立了自己作为基于人工智能的天气建模领域的关键参与者的地位。其各种模型（例如 GraphCast 和 GenCast）利用机器学习来提供更准确的中期天气预报。通过将先进的神经网络与实时卫星和大气数据相结合，Google LLC 提供高分辨率预报，增强备灾、农业规划和可再生能源管理，使其成为人工智能驱动的气候情报领域的技术领跑者。

• IBM 公司是基于人工智能的天气建模领域的关键参与者，其拥有的 The Weather Company 及其专有的 Deep Thunder 和全球高分辨率大气预报系统为其提供了支持。该公司将人工智能、超级计算和数据分析相结合，实现超本地、实时和高度可扩展的预测。其 Watson AI 平台进一步增强了对以下行业的预测洞察：航空、农业、保险和公用事业。

最新进展

• 2025 年 7 月，企业操作系统提供商 Palantir Technologies Inc. 与 The Tomorrow Companies Inc. 合作，将 The Tomorrow Companies Inc. 专有的超本地天气情报集成到 Palantir 的运营决策平台中。该联盟旨在将近乎实时的预测和风险信号转换为自动化的端到端工作流程面向国防、航空、供应链和关键基础设施客户，有效地将概率预测转化为机器可操作的决策。

• 2025 年 6 月，Google LLC 推出了天气实验室，将其​​研究模型定位为可操作用途，包括实验性气旋预报。这些产品发布将先进的基于图形的神经模型与 Google Cloud 规模相结合，支持概率场景生成和快速集成运行，挑战传统的数值工作流程。天气实验室显示由各种人工智能天气模型生成的实时和过去的气旋预报，以及来自欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 的基于物理的模型。

• 2025 年 3 月，剑桥大学与艾伦图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心合作推出人工智能天气预报系统 Aardvark Weather，能够以数十倍的速度提供准确的预报r 并且使用的计算能力比当前人工智能和基于物理的预测系统少数千倍。此次合作产生的可重复研究表明，基于原始全球数据训练的端到端学习模型可以使用更少的超级计算时间提供高质量、快速的预测。

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