AI助力天气预报，早在过去的几年里研究者们使用AI系统来对不同的气候模型进行排序筛选，并通过实际数据和模型气候数据来识别飓风等极端天气，同时也致力与发现新的气象模式。从目前来看，智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，AI助力天气预报，主要分“两步走”。
随着人造卫星和气象模型的强大化，面临海量的数据，全球气象人员开始寻求AI助力于数据处理，以能够从数据中挖掘出更新鲜且游泳的气候模式，帮助更好地进行气候预测。科幻小说作家刘慈欣曾在其小说中描述了这样一种天气预报：小说主人公从气象学院毕业后，发现了一种可以探测龙卷风的系统，进而把龙卷风扼杀在摇篮之中。直到一天，中国的航空母舰遭到了三颗导弹的袭击，而这三颗导弹并没有直接攻击航母。大家很奇怪，发现导弹周围形成了三股巨大的龙卷风。这些导弹其实改变了海水当中的空气，航母就被击沉了。
这一小说场景就很形象地展现了AI之于天气预测的作用，那么这样科幻的场景能否在现实中实现呢？其实，在AI逐渐普及的大环境下，AI遇上天气预报，自然也擦出了不一样的火花。
目前已经有研究人员致力于利用机器学习的方法和技术来处理气候问题。在机器学习中，AI系统通过学习越来越多的数据来不断完善自身的性能。一方面，研究人员通过建立“气候信息学”（climateinformatics）来处理不断增长的巨量数据，并用机器学习的方式来进行有效的处理。
另一方面，利用深度学习的方式来进行研究。2016年研究人员就曾报道基于深度学习来识别那些传统上由富有经验的专家来判断气候模式，包括热带气旋、大气流以及天气锋面等。这表明算法是有可能复制人类的经验的。
Monteleoni发明了一种可以自动评估30种气候模型并赋予不同的权重。通过学习出不同模型的强弱，这一算法可以比传统算法对所有模型一视同仁的方法得到更好的结果。Monteleoni表示气象学界已经开始逐渐采用AI系统来评估气候模型，从而帮助他们改善预测结果。
从气候预报的演进过程来看，其演化一般经历了从定性预报、描述性预报到数字化、格点化预报三个阶段。
智能网格就宛如地球上的经纬网，将我国以及每个城市地点的区域分解成许多个5公里×5公里、乃至1公里×1公里的网格，进行每个网格的差异化监测。以北京为例，本来的预报仅仅以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市气候情况，但经过展开网格化预报，北京的气候不再由一个定点来反映，而是精密地反映在整座城市每个不同的网格之中。
这一AI加持下的智能网格化预报，不只让形式愈加细化，还供给了更为详尽和丰厚的预报内容，从本来的气温、风和气候现象单个要素细化到基本要素、环境气候要素、灾害性气候要素、海上气候要素四大类18个气候要素。
气象部门可以根据自身需求从网格中挑选自身需要的信息。目前，智能网格预报依赖的智能化气象科技成果中最重要的是数值预报和集合预报。高分辨率智能网格需要高分辨率区域数值预报模式支撑。我国四套已业务化运行的高分辨率模式已通过建在上海的数值预报云（目前正在升级为智能网格预报云）实现全国共享。
是末日还是浴火重生？
人工智能的明星选手“阿尔法狗”，在打败人类围棋界顶尖高手李世石、柯洁之后，旋即被零基础自学成才的“阿尔法元”轻松战败，一时引发人们追问：人工智能发展之迅速，未来是否会有更多人类职业被其击败？
同样，在气象行业中，许多人质疑AI的应用究竟是气象行业的救世主还是定时炸弹？智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，AI落地于气象之前，需要厘清几个问题。