传统数值预报要大型超算跑几小时，中小机构根本扛不住。我们把气象大模型搬到本地——国产气象大模型本地化部署，秒级输出 7 天网格预报，预报能力本地可得。
算得慢、门槛高、成本重、要时效
传统数值模式依赖大型超算，中小机构既没有硬件，也养不起运维团队。
一次完整的数值积分要跑几小时，预报结果出来时时效已经打折。
超算机时、存储、电费、运维成本叠加，中小机构难以持续投入。
依赖外部预报服务，敏感资料要出网，本地自主可控性差。
把最费算力的数值积分，交给大模型秒级推理
再分析场等初值资料接入本地推理引擎，作为大模型的输入驱动。
国产气象大模型本地化运行，秒级输出未来网格预报。
预报结果网格化呈现，逐时效、逐要素可查，直接支撑预报业务流程。
不靠数小时积分，而是秒级出 7 天网格预报
针对算得慢、门槛高、成本重、要时效四个「算」难题，我们把数值积分交给国产气象大模型本地化秒级推理——7 天网格预报秒级输出，多模型按需选型、全本地自主可控。具体能力与本地部署方式，见产品详情页。了解完整产品能力 →
气象大模型本地化推理，秒级输出 7 天网格预报
演示为脱敏模拟数据，实际推理结果以本地模型运行为准
把数值积分交给大模型，把校验交给规则，把人解放出来
| 维度 | 传统数值模式 | 天溥大模型推理 |
|---|---|---|
| 推理速度 | 数值积分数小时 | 秒级输出网格预报 |
| 算力门槛 | 依赖大型超算 | 本地算力即可运行 |
| 成本 | 机时存储运维叠加 | 一次性部署持续使用 |
| 自主性 | 依赖外部服务出网 | 模型资料本地运行 |
| 数据安全 | 资料外发易泄露 | 数据不出本机，本地可演示 |
先拿一次预报个例跑一次，再见真章
摸清预报业务与算力条件
按要素与算力挑大模型
拿初值资料当场跑预报
接入本地算力，数据不出机构
