雷电来得快、落得散，传统预警靠经验外推，往往赶不上雷暴云团的生消。我们把预警交给 AI——融合多源观测资料，秒级更新雷电落区与强度，为防雷减灾争出宝贵的提前量。
来得快、落得散、要融合、要提前
雷暴云团从生成到消散往往只有几十分钟，等看到再发预警，往往已经晚了。
雷电落点散而零乱，难以用确定性外推，靠人工勾勒风险区既慢又难一致。
雷达、闪电定位、地面电场等多种观测各自独立，人工难以实时综合研判。
防雷减灾的价值全在提前量，预警每慢一步，损失风险就高一截。
把最费人工的融合研判环节，交给 AI 实时做完
雷达、闪电定位、电场等多源观测实时接入，统一到一个预警引擎里做综合研判。
AI 融合多源资料，秒级更新雷电落区与强度分布，风险区一目了然。
落区进入阈值即触发提醒，为防雷减灾与应急调度争出提前量。
不靠单一资料，而是多源融合、落区量化、秒级滚动
针对来得快、落得散、要融合、要提前四个「快」难题，我们把多源观测资料的融合研判交给 AI 实时完成——雷达、闪电定位、电场多源融合，雷电落区与强度秒级更新，预警提前发、结果可评估。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 →
多源观测资料实时融合，雷电落区与强度秒级更新
演示为脱敏模拟数据，实际预警结果以本地模型运行为准
把融合研判交给 AI，把校验交给规则，把人解放出来
| 维度 | 人工研判 | 天溥 AI 预警 |
|---|---|---|
| 更新速度 | 人工综合多源，慢半拍 | 观测一到，秒级更新 |
| 融合能力 | 多种资料分开看 | 多源资料同一引擎融合 |
| 一致性 | 不同人研判有偏差 | 同一模型，结果稳定可复现 |
| 提前量 | 看到再发，容易滞后 | 分钟级争出预警提前量 |
| 数据安全 | 资料外发易泄露 | 数据不出本机，本地可演示 |
先拿历史雷暴过程跑一次，再见真章
摸清预警业务与资料类型
挑典型雷暴过程做样例
拿历史资料当场跑预警
接入本地算力，数据不出机构
