报告概述

全球基于人工智能的天气建模市场在 2024 年创造了1.356 亿美元收入，预计将从 2025 年的1.649 亿美元增长到约9.586 亿美元到 2034 年，整个预测范围内的复合年增长率为 5.94%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了45.4%以上的份额，收入6150万美元。

基于人工智能的天气建模市场是指应用人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、神经网络和相关方法来以更高的准确性、速度和分辨率预测天气和气候现象的系统和平台。这些系统摄取大量气象、卫星、传感器和地理空间数据，执行模式识别、纠正偏差并生成预测或警报。供政府、公用事业、农业、交通和其他部门使用。

基于人工智能的天气模型的激增主要是由飓风、热浪和山洪等极端天气事件的频率和强度不断上升推动的。这些事件导致了重大的经济损失和人员伤亡，迫使政府和行业投资更准确的预测工具。

例如，机器学习模型现在可以比传统系统提前 48 小时识别大气不稳定的早期迹象，从而改善疏散时间表和应急准备。另一个关键驱动因素是来自低成本卫星星座和物联网气象站的高分辨率环境数据的可用性不断增加，这些数据为人工智能模型提供连续、实时的输入。

对人工智能驱动的天气洞察力的需求跨越多个领域，每个领域都有不同的需求。在农业上，农民依靠超本地预测可优化灌溉、种植计划和病虫害防治，在干旱多发地区将用水量减少高达 30%。能源行业使用人工智能模型更准确地预测风能和太阳能发电量，帮助电网运营商平衡供需并避免停电。

关键要点

• 软件贡献近61.3%，这表明大多数买家优先考虑预测和分析工具而不是硬件系统。
• 可再生能源管理围绕28.4%，反映出需要准确预测来优化太阳能、风能和电网规划。
• 企业和商业用户约占54.1%，表明运营规划和降低风险的商业采用率很高。
• 在气候技术投资、公用事业升级和高级研究使用的推动下，北美占近45.4%。
• 由于政策支持、天气情报项目和保险相关的预报需求，美国在该地区的需求处于领先地位。
• 复合年增长率约为19.8%，这表明人们越来越依赖人工智能来应对气候波动和基础设施规划。

分析师的观点

由于以下原因，人工智能在天气建模中的采用正在加速图神经网络 (GNN) 和 Transformer 等深度学习架构的突破，擅长处理时空数据。这些模型可以通过学习历史天气模式和实时观测来模拟大气动力学，从而减少对计算成本高昂的数值天气预报 (NWP) 模型的依赖。

例如，Google 的 GraphCast 模型已证明能够在一分钟内生成全球预报，而传统系统需要几个小时。此外，将人工智能与物理相结合的混合方法人工智能模型正在获得关注，确保预测始终以科学原理为基础，同时受益于数据驱动的适应性。

由于几个令人信服的原因，组织正在转向基于人工智能的天气模型。首先，它们提供更快的预测生成，能够及时响应快速变化的天气状况。其次，它们提高了预报准确性，特别是对于雷暴或城市热岛等短期和局部事件。第三，人工智能模型部署在云平台上时可以以更低的计算成本运行，从而使较小的机构和发展中国家能够进行高级预报。

生成式人工智能的作用

基于人工智能的天气建模正在改变天气预报的制作方式，变得更加精确和更快。生成式人工智能通过创建详细且真实的天气预报集合来帮助捕获 atm 中的不确定性和复杂模式，从而发挥着至关重要的作用球面数据。例如，SEEDS 等生成式人工智能模型可以生成具有空间和时间一致性的天气预报，而其计算成本仅为传统物理模型的一小部分。

这项技术提高了短期预报的可靠性，有助于更有效地识别极端天气事件，从而有助于对天气变化敏感的部门做出更好的决策。研究表明，近年来，生成式人工智能推动了天气模型出版物的年增长近375%，凸显了其日益增长的影响力。​

此外，生成式人工智能在量化天气预报的不确定性方面发挥了重要作用，这对于风险管理和气候适应能力至关重要。传统方法依赖于昂贵的模拟集合，而生成式人工智能可以有效地生成大型集合，从而有助于更好地评估极端天气概率。

这一进步支持改进的预测针对热浪或强降雨等现象，加强防范工作并改善面临风险的社区的预警系统。研究证实，生成式人工智能可以模仿现实的天气条件，捕捉对天气预报准确性至关重要的大气变量之间的相关性。

投资展望

对人工智能天气技术的投资正在从科技巨头扩展到初创公司、研究机构和公私合作伙伴关系。为智慧城市和精准农业开发人工智能驱动的小气候模型的公司的风险投资资金有所增加。

各国政府也在投资国家人工智能气象计划，例如美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 与人工智能实验室合作，以实现预报基础设施的现代化。新兴市场提供了巨大的机遇，特别是在南亚和东南亚，那里的季风变化很严重影响数百万人的生计。

印度超过 3800 万农民现在通过移动应用程序接收人工智能驱动的季风预报，可扩展、低成本解决方案的潜力是显而易见的。利用人工智能天气模型的企业在运营效率和风险缓解方面获得了切实的优势。零售商利用天气驱动的需求预测来在风暴或热浪来临之前调整库存水平，从而减少浪费和缺货。

物流公司根据预测的天气干扰优化配送路线，降低燃料成本并提高服务可靠性。可再生能源生产商通过更好地预测发电能力，将收入提高10-15%，从而使他们能够在能源市场上更有效地竞标。此外，拥有气候适应能力运营的公司可以增强其 ESG（环境、社会和治理）概况，吸引注重可持续发展和长期适应能力的投资者。

美国市场规模

美国的收入尤其显着，达到5600万美元，复合年增长率高达19.8%。该国在先进的人工智能天气建模举措方面处于领先地位，这些举措通常得到联邦机构和私人合作伙伴的支持，专注于提高极端天气事件的预报准确性和响应时间。美国还受益于学术界、技术提供商和行业之间的合作加速人工智能模型创新。

在美国，人工智能与气候和天气系统的集成不仅支持国家备灾，还直接进入可再生能源电网管理和金融风险分析等领域，鼓励采用和可扩展的监管框架和技术基础设施支持了人工智能驱动的天气模型的主动使用。

北美拥有领先的45。在政府、能源和工业部门广泛采用的推动下，基于人工智能的天气建模市场占有 4% 的份额。该地区受益于强大的基础设施、对人工智能研究的大量投资以及包括卫星和物联网传感器在内的复杂数据收集网络。

该生态系统支持人工智能天气建模能力的持续改进以及这些技术在操作环境中的广泛部署。政府的大力参与和对先进预测技术的资助增强了该地区在该市场的领导地位。北美专注于通过人工智能驱动的天气洞察来缓解气候风险并支持农业、航空和保险等行业，这进一步巩固了其主导地位。

新兴趋势

基于人工智能的天气建模的新兴趋势包括卫星图像、物联网传感器和雷达等多种数据源的集成r 信息，实现更全面的气候分析。深度学习模型现在能够识别非线性天气模式，从而显着提高预测精度。

例如，采用深度学习技术分析复杂气候数据、改善短期和季节性预测的人数增加了70%。这些趋势正在加速人工智能的应用，不仅用于天气预报，而且还用于气候风险评估。​此外，通过国际数据共享框架以及政府和研究机构之间的伙伴关系，全球合作正在扩大。

这种合作促进创新并标准化预测方法，使世界各地的农业、能源和灾害管理等部门受益。基于云的人工智能平台可用性的提高提高了数据可访问性和模型可扩展性，推动人工智能天气服务的部署增长了 60%。这个不断增长的锥体ctivity 确保根据当地需求及时、准确地传播天气信息。​

增长因素

推动基于人工智能的天气建模的增长因素包括对气候变化影响的认识提高和极端天气事件频率的增加，这促使政府和企业寻求更好的预测工具。人工智能模型通过改进早期预警系统，以更快、更准确的速度检测和预测事件，从而增强备灾能力。

例如，基于人工智能的早期预警已将预警时间缩短了25%，有助于减少灾害并拯救脆弱地区的生命。​此外，计算能力和数据存储的进步使得实时处理大型气候数据集成为可能，从而促进准确和本地化的天气预报。

用户友好的人工智能软件和可视化工具的采用降低了灾难准备能力。

气象学家的障碍，encouraging广泛使用。这一技术进步使在预报工作流程中采用人工智能的气象机构数量增加了 50%，从而支持更好的气候恢复战略。

按组件

到 2024 年，软件在基于人工智能的天气建模市场中占据主导地位，占有显着的61.3%份额。这是因为软件在处理大量气候数据和使用先进的机器学习算法生成精确预报方面发挥着关键作用。

软件功能的不断改进，包括大数据分析和云计算的集成，可以实现更准确、实时的天气预报，这对各个行业至关重要。人工智能驱动的软件解决方案可以比传统方法更快、更可靠地分析复杂的大气模式，从而支持在依赖天气的活动中做出更好的决策。

软件的采用还源于对可定制和可扩展模型的需求，这些模型可以根据特定的区域气候或行业要求进行调整。天气建模软件通常会结合卫星图像、传感器数据和物联网输入，使其具有高度适应性，并能够根据新的数据输入进行持续学习。

按应用

2024年，可再生能源管理占基于人工智能的天气建模市场的28.4%，反映出准确的天气预报在优化发电方面的重要性日益增加以及太阳能和风能等可再生能源的分配。

精确的天气预报使能源生产商能够预测能源供应的波动并相应地调整电网运营，从而提高效率并降低成本。人工智能天气模型有助于预测太阳辐照度和风速，这些直接影响更新的关键因素ble 能源输出。

该应用对于电网稳定性和整合越来越重要，尤其是在各国转向绿色能源政策的情况下。通过准确预测天气状况，基于 AI 的天气模型有助于防止能源短缺或过剩，并支持存储管理和维护计划。

按最终用户划分

2024 年，企业和商业用户构成基于 AI 的天气模型中最大的最终用户群体，占有54.1%的份额。这些用户包括农业、能源、保险和运输等行业，所有这些行业都严重依赖精确的天气洞察来优化运营和降低风险。企业利用人工智能驱动的预测进行规划、运营决策和灾难准备，这可以节省大量成本并提高效率。

企业受益于人工智能模型提供特定位置信息的能力。以更低的延迟和更高的准确性获取信息。这创造了一个不断发展的生态系统，企业可以整合天气数据来改善供应链管理、优化能源使用并为气候相关的破坏做好准备。企业部门对人工智能天气建模的日益依赖凸显了其在当代商业战略中的重要作用。

主要细分市场

按组件划分

• 软件
• 服务
  • 咨询与集成
  • 支持与维护
  • DataasaService （DaaS）

按应用

• 精准预报
• 恶劣天气警报
• 可再生能源管理
• 农业管理
• 供应链与物流优化
• 气候风险分析
• 其他

按最终用户

• 企业和商业
  • 农业
  • 可再生能源（风能、太阳能）
  • Avia零售和电子商务
  • 保险与再保险
  • 海事与物流
  • 媒体与广播
• 政府与国防
  • 国家气象服务
  • 灾害管理机构
  • 军事行动
• 研究与学术界

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

5大用例

• 可再生能源预测：人工智能模型可以更准确地预测天气模式和能源输出波动高达35%，从而优化太阳能和风能发电，提高电网稳定性并减少能源消耗灾害管理和预警系统：机器学习算法能够快速检测严重风暴、洪水和野火，将预警准确度提高近40%，有助于及时疏散和缓解风险。
• 精准农业：基于人工智能的天气模型帮助农民规划灌溉、作物保护和收割计划，通过准确的降雨量和温度将产量效率提高25-30%航空和海上导航：人工智能工具可改善路线优化和湍流预测，通过应用程序减少燃油消耗和延误大约15-20%，确保更安全、更高效的出行运营。
• 城市规划和气候风险评估：城市利用人工智能驱动的天气洞察来设计气候适应型基础设施、管理热浪并规划防洪，每年将潜在的气候相关损失减少高达22%。

驱动因素

极端天气事件的频率增加

极端天气事件的频率增加是采用基于人工智能的天气模型的关键驱动力。随着严重飓风、干旱、洪水和野火变得越来越频繁，对准确和本地化天气预报的需求不断增长。

人工智能模型可以提高预测这些事件的精度，使政府、行业和社区能够更好地准备和应对此类灾难。这推动了市场增长，因为实时预测有助于最大限度地减少损害并提高安全性。

Mo极端天气迫切需要更好的预报技术。人工智能模型获得的精度支持灾难响应、农业、能源管理和保险风险评估方面的适应性策略。频繁、不可预测的天气现象的趋势激发了人们对能够提供及时、可操作的见解的技术的兴趣，从而对人工智能驱动的天气解决方案产生了强烈需求。

限制

数据可用性和质量限制

基于人工智能的天气建模的一个主要限制是一致、全面的环境数据的可用性和质量。人工智能模型需要来自卫星、传感器和历史记录等不同来源的大量准确数据才能有效训练。差距、不一致或低质量的输入会降低这些模型的准确性和可靠性。

数据碎片和不完整的数据集限制了人工智能提供精确预测的能力，例如特别是在监测不足的地区。访问和集成大量异构数据的挑战会影响模型的稳健性。这种限制阻碍了人工智能天气模型在全球范围内的扩展，并影响了对其预测的信任。

机遇

加强备灾和风险管理

基于人工智能的天气模型为改善跨部门的备灾和风险管理提供了重要机会。更准确、本地化和及时的预测有助于更好地规划农业、航空、能源和保险。例如，人工智能模型支持农民调整种植计划，有效保护农作物免受恶劣天气的影响，从而提高产量和可持续性。

政府和私营部门投资人工智能天气模型可以优化资源配置并协调对极端事件的应对。人工智能与实时数据和物联网的集成扩展了预测性维护的可能性基础设施并增强气候适应能力。这一机遇增强了对提高运营效率和社区安全的人工智能解决方案的需求。

挑战

高成本和技术复杂性

基于人工智能的天气建模面临的重大挑战是实施这些解决方案所涉及的高成本和技术复杂性。开发复杂的人工智能模型需要在计算基础设施、数据采集和持续维护方面进行大量财务投资。对人工智能、气象学和数据科学专业知识的需求进一步增加了障碍。

此外，集成来自卫星和物联网设备等多个来源的数据也带来了技术困难。运行大规模人工智能模拟的能耗也是一个问题。这些因素可能会减缓采用速度，尤其是在资源有限的地区，从而难以普遍扩展人工智能驱动的天气预报。

主要参与者分析

基于人工智能的天气建模市场由 Google LLC、微软、IBM Corporation 和 NVIDIA Corporation 等主要技术提供商推动。这些公司利用人工智能、云计算和高性能模拟来提高预报准确性、气候预测和实时天气分析。

专业天气和气候情报公司，包括 AccuWeather, Inc.、ClimateAi 和 The Tomorrow Companies Inc.。专注于超本地化预测、气候风险评估和特定行业的天气洞察。他们的人工智能驱动工具可帮助企业围绕供应链规划、备灾和资源管理做出明智的决策。

Jupiter、Atmos Climate、Open Climate Fix 和 Climavision 等新兴参与者以及其他主要参与者通过先进的气候建模、卫星数据融合和预测分析做出了贡献。数据、极端天气预报和可再生能源规划。

主要参与者

• Google LLC
• 微软
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• AccuWeather, Inc.
• ClimateAi
• The Tomorrow Companies Inc.
• Jupiter
• Atmos气候
• 开放气候修复
• Climavision
• 其他关键参与者

近期进展

 

• 2025 年 5 月，微软研究院推出了 Aurora，这是一个经过超过一百万小时的天气数据训练的尖端人工智能基础模型。 Aurora 提供高度准确的中期预报，并改进对极端天气的预测。微软将 Aurora 集成到 MSN Weather 中，并公开其源代码以供创新。
• 2025 年 3 月剑桥大学与微软研究院合作推出了 Aardvark 天气 AI 系统。该模型可提供数十次预测与传统系统相比，速度更快，而使用的计算能力却少了数千倍，这展示了天气预报方面效率的重大突破。