"AI(人工智能)技术正在台风预报中发挥作用。"赵伟说，AI气象大模型的计算速度远超传统物理模型，预报效率大幅提升；AI预报模式在3至5天的台风路径预报上比传统物理模式更准确，路径预报准确率显著提高；国家气象中心基于"风清"AI模型发展了台风强度预报适配模型，强度预报取得突破；防灾决策提前量拉长，如"风清"AI模型在台风"摩羯"登陆前6天多提前锁定其登陆路径。
台风降水预报非常棘手，远距离输送与长时间缓慢移动是台风降水预报中的双重挑战。国家气象中心天气预报室副主任张夕迪介绍，"台风'巴威'还没登陆我国时，其外围环流远距离输送水汽北上至上千公里外并与冷空气配合，在京津冀、东北地区制造了极端降水。台风'美莎克'在广西境内缓慢移动导致持续性极端降水，则是'台风虽弱，暴雨不绝'的典型案例。"
针对台风远距离水汽输送导致的暴雨预报难题，气象部门采用集合预报方法，通过多个模式、多个初始场的集成分析，量化预报的不确定性。尽管技术不断突破，台风预报依然充满不确定性，为此，气象部门坚持"递进式服务"：早期报趋势、临近更精准，服务跟着预报结论递进，提前几天提醒"有台风要来"是第一步，随后每一轮预报都更精细--风雨强度如何、影响哪些区域、何时何地最严峻，层层推进、逐步聚焦。
