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2025年10月28日，中科曙光旗下中科天机气象科技有限公司（以下简称“中科天机”）宣布开放共享近三年的中国区域公里级气象历史融合数据集。此次共享的高分辨率气象历史数据集（以下简称“历史数据集”）不仅填补了长时间序列高质量气象数据的共享空白，更是对中科天机9月“共享计划”重要延续与深化，二者形成“实时+历史”数据互补体系，进一步完善了商业气象数据服务链条，开创了商业气象数据服务全新范式。
“共享计划”是中科天机加入AI计算开放架构后，为商业气象大模型提供高质量数据集构建能力的重要举措。中科天机此次共享的历史数据集是通过AI技术将多套天机模式的输出数据进行融合后得到的产品数据。相较于单一模式数据，其能更好适配科研与行业需求，并兼具更高准确性与更精细化分辨率，可为多场景应用提供长效稳定支撑。
在科研领域，该历史数据集具备不可替代的价值。一方面，其长时间序列特性满足了气象科研中统计学信度检验对大样本量的需求；另一方面，数据集的高分辨率优势，有效弥补了以往气象AI模型训练数据分辨率低的局限，为机器学习方法在气象领域的深度应用提供了基础支撑。中科院大气物理研究所研究员朱江表示，中科天机数据不仅预报时效长，且分辨率更高，能有效弥补现有训练数据的不足，为气象AI模型的精准研发提供支撑。
同时，历史数据集还是气象教学与跨学科研究的重要资源。针对强暴雨、台风等重大气象案例，科研人员可借助历史数据复盘天气过程、研究气象机理；在地球科学领域，数据集能揭示气候演变规律、推动气象理论创新，并为农业气象、生态环境等跨学科研究提供数据支撑。
在行业应用层面，历史数据集为多领域决策提供了科学依据，助力行业降本增效与创新发展。如能源领域用户可结合历史数据中的风速、日照等，优化风电、光伏电站选址与装机容量，提高能源生产效率，为新能源资产增值提供支撑；农业领域可通过分析历史光照、降水数据，确定作物适宜种植区域与播种周期，提升产量稳定性；交通行业借助历史降水、沙尘等数据，可动态调整交通资源配置、提前制定应急预案，提升出行安全与通行效率；保险业基于历史洪涝、台风等灾害数据，能精准测算保险费率，设计更合理的保险产品，降低行业风险。
目前，对历史数据集有需求的用户，可通过中科天机官网或直接访问历史数据申请页面（https://www.tjweather.com/info/HistoryDownload）按需选择特定区域、时段的数据包并提交申请，审核通过后，数据将通过线下渠道交付。此外，中科天机还透露将于11月进一步开放高分辨率气象融合实时数据，持续扩大数据共享广度与深度，为气象领域可持续发展提供关键“数据”支撑。
