2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 资料目录 第一部分 大数据的特征与气象大数据 第二部分 国内外气象大数据发展现状 第三部分 经典案例分析 第四部分 气象大数据的启示 第五部分 存在的问题 郎丰利于 2022 年 8 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 18 气象大数据的启示（ 1/2 ）  能源：观测电力负荷历史，加气象条件，可进行用电量估算；  航空：航班准点率历史，加机场天气历史，可预测航班延误；  林业：据气象历史，可对新一年的火灾虫害进行预防；  路线选 择和提示；  产品创新：保险行业提供更加丰富的保险种类，月亮险、太阳险、雾霾险、雨雪险等 等；旅游行业根据天气特征，智能推荐旅游线路和服务项目；  ∙∙∙∙∙∙∙ 气象大数据的启示（ 2/2 ） 郎丰利于 2022 年 8 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年

、技术快速迭代等特点的金融 机构具有极高的借鉴价值。同时，对于其他关键基础设施行业（如能源、电信、政府等）以及希 望利用 AI 提升安全运营智能化水平的大型企业也具有重要的参考意义。该案例的关键启示在于： 安全垂直领域大模型的应用是提升 ISOC 智能化的关键；构建智能化安全运营体系需同步考虑 AI 自身的安全风险；将 AI 用于安全对抗和能力提升是重要的应用方向；人机协同仍然是当前阶段 环境复杂、安全数据海量、安全要求高、合规压力大、专业人才紧缺等类似 挑战的企业和组织具有重要的借鉴意义，尤其适用于其他政府机构、关键信息基础设施运营单位 （如金融、能源、交通、运营商等）以及大型企业集团。其关键启示在于：构建统一的、集成的 安全运营平台是应对复杂环境的基础；引入安全垂直领域的大模型能够显著提升安全运营的效率 和智能化水平，有效缓解告警疲劳和人才短缺问题；建立量化的安全运营指标体系对于衡量安全 AI 驱动实现精准运营。 该案例对于面临复杂 IT/OT/IoT 融合环境、高安全要求和严格合规监管要求的行业具有重 要的借鉴意义，特别是电力、石油石化、智能制造、交通等关键基础设施行业。其关键启示在 于：统一的 XDR 平台是应对复杂异构环境、实现跨域安全协同的有效途径；AI 技术是提升高 级威胁检测能力和安全运营效率的关键；自动化响应和动态策略调整对于保障关键基础设施的 业务连续性至关重要；选择能够提供深度融合