人工智能正以数据驱动、物理融合与算力加速三条路径重塑气象，从全球中期预报到短临强对流预警与行业化风险管理，显著提升时效与精度。AI 模型通过更快推理、超分辨率与不确定性量化补位传统数值预报，形成“数据密集的时空学习”与“物理一致性”并行的混合范式。要把技术红利稳定转化为公共与商业价值，需以高质量观测数据、统一评估指标、端到端模型治理与合规运营为基石，并以边云协同与绿色算力优化成本。

气象项目经理在管理气象相关项目时，需要整合专业气象知识与现代项目管理方法，侧重数据准确性、实时性及合规性。通过细致的项目流程分解、风险控制和团队建设，结合数字化管理工具（如PingCode、Worktile）优化协作与资源配置，从而提升项目交付质量与创新能力。未来，行业将更加注重AI与大数据驱动的管理模式，项目经理需不断提高技术敏感性与国际协作意识，以实现气象行业的高效发展和持续创新。