本文系统阐述人工智能预测能见度的方法与落地路径，强调以多源观测与数值天气预报融合为基础，用树模型与深度学习的集成体系实现分钟至小时级的连续与概率化预报；通过特征工程、校准与不确定性量化提升可信度，并在机场、公路与城市采用“边缘+云”架构部署，最终以可解释、合规与运营收益为核心驱动规模化应用。

文章系统解析了盘古气象大模型的运行机制与工程路径，指出其核心在于以三维地球特定Transformer结合层级时间建模与物理一致性约束，用再分析与同化后场作为输入，在GPU/AI加速下实现分钟级至秒级的中期全球预报输出。全文涵盖数据预处理、推理加速、误差控制与评估、与GraphCast和ECMWF IFS等方案的对比，以及部署与合规实践。结论认为最佳实践是AI与NWP融合：AI承担快速场景与概率引导，物理模式把关极端与精细过程；未来将朝更高分辨率、多模态融合及不确定性与可解释性体系化方向演进。