随着无人机常态化飞行、自动驾驶城市试点扩容、救援机器人走进应急救灾一线，“有身体的人工智能”——具身智能，正加速与现实世界相遇。与此同时，一个问题也更加凸显：当智能体真正置身复杂多变的自然环境，如何保障其安全运行？

具身智能的本质，是让机器在真实环境中具备“感知—决策—行动”的完整闭环。然而，真实世界最大的不确定性，恰恰来自天气与气候。风雨雷电、能见度变化、热浪寒潮、低温湿滑等气象状况，直接影响飞行安全、车辆控制、机器人作业稳定性，也为具身智能规模化落地带来风险。如果智能体不能看懂天气、理解风险、动态调整策略，便难以在真实场景中稳定运行。可见，气象是具身智能走向现实世界的关键要素。

从技术链条看，气象在具身智能领域拥有天然切入口。在感知层面，天气要素是重要的环境信号。利用雷达、卫星、地面探测以及多模态视觉识别技术，无人车辆、无人机、机器人能够识别雨雾雪霾、强对流云团、阵风扰动和地面湿滑状态，主动理解外界环境。在决策层面，气象预报与风险模型可转化为动态决策因子，直接嵌入路径规划、任务调度和行为策略之中，使智能体能识别高风险区域并主动规避。在行动层面，需要天气预报预警信息直接修正智能体的动作模型与动力学参数，例如，飞控系统要风力预报调整控制律，地面机器人依据温度和湿滑情况修正制动曲线。更重要的是，高分辨率数值模式、人工智能模型叠加数字孪生环境，为具身智能提供了高度复杂的世界模拟器，使智能体可以在极端天气、灾害场景中开展强化训练，显著提升应对真实风险的能力。

从应用前景看，气象与具身智能的融合已不再停留于构想。低空经济的发展，使无人机物流、应急投送、巡检等业务迫切依赖特定地区精细化预报服务；自动驾驶需应对重大灾害性天气等极端场景，天气成为算法训练与安全决策的重要变量；应急救援机器人需在暴雨、浓烟、强风等复杂气象条件下保持稳定工作；海洋与极地装备更离不开海洋气象监测预报支撑。可以说，凡具身智能进入的复杂自然场景，气象都具备不可替代的嵌入价值。

更深层次看，这一趋势可能推动气象服务范式的根本转型。长期以来，公众收到的气象预报预警信息产品主要以文本、图表等形式呈现。而具身智能所需要的并非“人可读信息”，而是“机可执行能力”。气象服务需要从“告知型服务”走向“嵌入式服务”——在发布结论的基础上，进一步输出接口、模型与控制参数；在服务人群的基础上，进一步服务机器系统，为决策与控制提供支撑的特点将更加明显。这种转型一旦形成规模，气象将成为工业基础能力和新型基础设施的重要组成部分。

在国家层面，具身智能已被纳入人工智能和智能制造的重点布局。而气象不仅肩负着发挥气象防灾减灾第一道防线作用的使命，气象数据更是国家战略性、基础性资源，完全有条件、也有必要成为其中的重要支撑力量。应当看到，气象领域拥有覆盖全球的监测网络、长期连续的高质量数据积累、成熟发展的数值模拟体系和风险评估方法。这些资源在具身智能时代，不仅是公共服务资产，更是战略级训练数据与世界建模能力，需要以系统性视角统筹利用。

可以预见，未来智能体行动的边界，将由天气条件塑造，而气象正迎来一次战略性机遇窗口。若能率先实现从“对人服务”向“对机赋能”的角色拓展，就有望在新一轮人工智能浪潮中占据战略支点。

（作者：张格苗 责任编辑：闫泓）