專家表示，「媽祖」能夠提供更精準、更及時的天氣預報，但其成效取決於數據品質、問責機制及災害應變能力。
2024年，維爾克（Muhammad Irfan Virk）第一次走進位於北京的中國氣象局時，眼前的景象令他驚嘆不已。這位巴基斯坦國家天氣預報中心（National Weather Forecasting Centre）主任說：「我為我們在技術上實現的跨越式發展感到自豪，尤其是過去兩年取得的進步。然而，中國氣象局的預報辦公室更是令人震撼——簡直就像科幻片裡的場景。」
維爾克是巴基斯坦氣象局（Pakistan Meteorological Department，簡稱PMD）派往中國氣象局的預報員團隊成員之一，負責協助中國氣象局調整其天氣預報平台，使其適用於巴基斯坦的實際情況。
「媽祖」的英文縮寫為「MAZU」，由「多災種、預警、零差距、普惠」（multi-hazard, alert, zero-gap, universal）對應英文詞語的首字母組成。在中國傳統信仰中，媽祖也是航海者的守護神。
PMD首席氣象學家兼代理局長巴巴爾（Zaheer Ahmed Babar）表示，人工智慧系統無法阻止極端天氣，但透過提早發出預警，可以「幫助預報員作出更準確、更明智的決策」。他說：「如何利用這些資訊減少損失，取決於我們自己。」中國駐伊斯蘭堡大使館科技參贊尹盛鑫表示，自2025年10月起，PMD一直在使用專門針對巴基斯坦情況定制的「媽祖」版本，同時配合其他早期預警工具，包括其他數值天氣預報模式的數據和衛星數據。
尹盛鑫向對話地球表示：「鑑於巴基斯坦在提升早期預警能力和降低災害風險方面的迫切需求，雙方共同開發並部署了『媽祖』系統，使巴基斯坦成為首個受益於此創新解決方案的國家。」他還指出，中國氣象局與PMD長期以來一直保持著密切合作。
尹盛鑫表示，中巴兩國圍繞「媽祖」的合作，正在中國政府「應對氣候變遷南南合作」框架下推進。
根據《中國日報》報道，8月26日尼泊爾和中國遭遇洪災後，「媽祖」也被用來評估和預測當地天氣狀況，為救援行動提供支援。報告稱，中國相關部門利用該系統每天向尼泊爾通報最新情況，包括新形成堰塞湖的演變趨勢與風險預測，以及緊急水文監測資訊。
不過，接受對話地球採訪的人工智慧天氣建模專家雖然對採用這個中國模型表示歡迎，但也指出，它並非解決早期預警問題的萬能方案。專家也表示，目前判斷該系統能否根據巴基斯坦北部山區等地的氣候和地理條件作出準確預報，仍為時過早。
備受矚目的「媽祖」
今年4月，一場宣布進一步拓展「媽祖」國際合作的記者會上，中國氣象局局長陳振林表示，面對極端天氣對糧食和能源安全構成的威脅，早期預警系統是保護生命和財產的一種經濟有效的方式。
根據中國媒體報道，在2026年7月於上海舉行的世界人工智慧大會上，「媽祖」攤位人氣頗高，吸引了包括外交官、工程師和記者在內的大批參觀者。
「媽祖」備受關注，也因為中國國家主席習近平在大會主題演講中特別提到了它。他表示：「為進一步支持全球人工智慧發展、推進全球人工智慧能力建設，我宣布，未來5年，中國將面向發展中國家提供5000個人工智慧專題研修培訓名額……推動氣象智能預警方案『媽祖』在30個國家落地應用。」
PMD的巴巴爾表示，透過整合當地氣象數據，可以根據各國的地理條件、基礎設施狀況和災害風險特徵對「媽祖」進行調整。他指出，巴基斯坦的研究人員和預報員已接受相關培訓，以使用根據該國數據校準的「媽祖」版本。
目前，「媽祖」還已經在吉布地、衣索比亞、蒙古、約旦、斯里蘭卡和所羅門群島部署。中國也透過雲端進行該系統的虛擬試用，為40多個國家提供支援。
利用人工智慧、地圖數據和遙感技術評估天氣及環境風險的人工智慧地理導航公司AI Geo Navigators首席執行官賈維德（Asim Javid）表示：「這個平台的價值在於，它將傳統氣象方法、衛星和雷達數據、地面觀測、本地化校準以及人工智慧分析和預警整合在一起。物理規則並沒有改變，但將所有這些資訊匯集到同一個平台的工作方式。
從洞察走向現實驗證
氣候學家哈立德（Imran Khalid）表示，人工智慧天氣工具雖然能夠為早期預警系統提供支持，但「尚不足以作為獨立系統填補我們現有的能力缺口……至少目前還不能」。
巴巴爾解釋說，一個有效的早期預警系統（Early Warning System）需要政府各部門協同參與，並涵蓋四個基本環節：災害風險管理、監測與預報、資訊發布與傳播，以及防災準備與應變。
巴基斯坦訂閱制天氣預報服務機構WeatherWalay聯合創始人亞明（Junaid Yamin）也贊同這種整體性思路。他表示，水文氣象領域（水與天氣研究）要成功，最終有賴於公部門與私部門之間的有效合作。
亞明說：「任何單一機構都無法獨自應對氣候變遷。各方必須打破部門壁壘、共享數據，並推動政府、企業和民間社會圍繞共同目標協調行動。」他表示，在氣象體系完善的國家，政府、企業和社區會通力合作，參與從數據收集、預警發佈到採取行動的全過程。
賈維德對此表示贊同，並主張天氣資料應「開放共享」。
他說：「降雨和高溫會引發多種天氣相關災害，波及電信、銀行和農業等行業。獲取天氣數據有助於企業開發能夠減少災害損失的產品。」世界氣象組織（World Meteorological Organization）一直致力於推動氣象觀測數據“免費且不受限制地交換”，並為此制定了2021年統一數據政策和2024至2027年戰略；後者強調加強與私營部門的合作。
數據品質決定成效
談到天氣預報是如何產生的，巴巴爾指出，大氣系統「本質上具有混沌性」。氣壓、氣溫、風速和濕度即使發生微小變化，也可能使人難以僅憑傳統方法做出準確預報。
這正是「媽祖」等系統能夠發揮作用之處。巴巴爾指出：「它可以在數秒內求解複雜的數學方程，幫助預報員更快地做出及時判斷。」
然而，這些系統的表現取決於輸入其中的天氣資料品質。哈立德說：「如果沒有高品質的數據，我們仍然只能依靠猜測，也無法準確掌握天氣可能造成的影響。」該系統能夠預測季風和熱浪等重大天氣事件。不過，他指出，要作出精準預報，例如季風何時抵達山區的某個特定山谷，或高溫是否會引發冰湖潰決洪水（Glacial Lake Outburst Flood，簡稱GLOF），就需要密集且分佈均勻的雷達覆蓋，而巴基斯坦目前並不具備這樣的條件。
什麼是冰湖潰決洪水？
冰湖是由山地冰川融水匯聚形成，並由冰體或冰磧物（冰川搬運並沉積的岩石和沈積物）阻擋的湖泊。
地震、雪崩或融水大量積聚都可能引發此類洪水。冰湖潰決洪水往往具有極強的破壞力，並對喜馬拉雅流域構成日益嚴峻的威脅。
賈維德指出：「巴基斯坦的天氣預報難度很高。」當地地面觀測站分佈稀疏，而在該國北部山區，短短幾公里內的地形海拔就可能發生巨大變化。他說：「真正會造成人員傷亡的事件——高度局部化的極端降雨和山洪——其發生尺度往往小於大多數全球模型（所能預測）的範圍。」他還表示，媽祖無法提供1公里分辨率的天氣預報，大多數美國和歐洲模型同樣做不到，因為這些模型的分辨率通常約為9公里。
賈維德表示，另一個問題在於，人們往往想當然地認為人工智慧系統能夠自動產生高度準確的結果，就連決策者也不例外。他解釋說：「系統的表現仍完全取決於支撐它的觀測數據和模型。模型通過以往發生的事件進行學習，而我們最需要預警的那些事件，恰恰也是歷史記錄最為匱乏的事件。」
這些數據缺口限制了人工智慧進行精準局部天氣預報的能力。哈立德警告說：「如果缺乏詳細的地面觀測數據，人工智能工具實際上可能會產生『幻覺』，生成看似確定無疑、實則沒有真實觀測依據的局部預報，並可能造成嚴重後果。」
他說，模型可能無法捕捉到高度局部化的天氣事件，例如僅影響幾個街區的強降雨，或氣旋登陸的確切時間和地點，導致當地社區來不及做好準備。「正因如此，局部雷達數據至關重要。」
他強調，不僅模型的輸出結果需要經過獨立交叉核驗，系統本身也必須接受針對巴基斯坦實際情況的訓練，包括學習歷史天氣規律，並在資料存在缺口時標明預測結果的不確定性。哈立德指出，系統在產生預測結果時，也必須將體制層面的限制因素考慮在內，例如政府機構之間的訊息傳遞延誤，以及專業人員和監測設備不足等問題。
但挑戰可能不僅限於數據和設備。他對PMD是否具備管理該系統所需的技術能力提出質疑，並指出，由世界銀行（World Bank）早前資助的雷達項目已被棄置，而現有雷達網絡也早已老化，本應在多年前就予以更換。
「媽祖」的作用，應當是讓專業判斷「更精準，而不是讓其變得可有可無」。 ——AI Geo Navigators首席執行官，阿西姆·賈維德（Asim Javid）
賈維德也指出了另一個需要考慮的問題：問責機制。使用「媽祖」等人工智慧輔助系統，會產生額外的模型輸出和自動化建議。這些資訊應記錄在案，但發布預警的責任仍應由獲得授權的PMD預報員承擔。他說：「無論是發布預警還是漏報事件，都必須有人能夠解釋作出相關判斷的依據。這要求技術決策具有可追溯性，並確保預報員參與決策。每次預警都應留下清晰的審計記錄，說明其所依據的觀測數據、模型輸出、閾值和專業判斷。」
他補充說，「媽祖」的作用，應當是讓專業判斷「更加精準，而不是讓其變得可有可無」。
賈維德表示，為檢驗「媽祖」是否確實優於現有系統，他會採用三個簡單的衡量指標。他說：「我會在相關季節開始前確定評估規則，而不是等結果出來後再製定。」
他說，第一項測試是將「媽祖」的預報準確性與PMD現有系統及獨立基準進行比較，例如國際公認的全球天氣預報系統。
第二項測試是災害性天氣識別能力：「媽祖能否準確識別危險天氣事件，而不僅僅是預報一般天氣狀況？」
第三項測試是檢視其實用價值：它能將預警時間提早多久，又會發出多少次誤報？ 「對於地區副專員（一個行政區的最高行政長官）來說，多出3小時的準備時間，可能比氣溫預報準確性略有提升更為重要。」
他補充說，他會「至少用兩個季風季進行測試，同時檢驗系統在冬季天氣和山區（地形）條件下的表現。如果『媽祖』在預報技巧、災害性天氣識別和預警提前時間方面表現更好，它就能帶來真正的價值。否則，它只是一個設計精良、但尚未得到驗證的平台。」
