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作者丨欧雪
编辑丨袁斯来
硬氪获悉，气象 AI 公司天序智能科技（嘉兴）有限公司（下称 " 天序智能 "）近期已完成数千万元 Pre-A+ 轮融资，由厚雪资本独家投资，翊荣资本担任长期独家财务顾问。本轮融资资金将主要用于 " 凝空星座 " 建设、CMAWSPAI 及垂类世界模型迭代、团队扩张、重点客户拓展与海外业务预研。
天序智能在 2024 年 10 月创立，是未来全球范围内少数同时掌握垂类气象大模型、自主可控卫星观测网络、行业底座化交付能力的硬科技 AI for Science 公司。
创始人刘栗是中国科学院大学气象学博士，本硕博深耕气象专业，长期研究气象、人工智能与能源交叉方向。
" 我们在这个行业深耕近 10 年，尝试过气象跟能源、交通、农业等多个领域的结合，最终发现能源是政策驱动、市场空间最大、付费意愿最强，同时也是全球范围内最稀缺高精度气象底座的黄金赛道。
天序智能是国内极少数完成 " 大模型上星 " 的创业公司，致力于建成自主可控的能源气象新型基础设施，并布局能源垂类世界模型与产业级物理仿真。
公司认为，新能源 " 靠天吃饭 "，风速、辐照度直接决定发电量。当前国内新能源装机占比已超 50%，电力市场化改革加速，功率预测催生百亿级刚需，电力现货交易打开千亿级增量，赛道正处爆发前夜。
能源只是天气经济第一站。气象是电力供需最大变量，也是经济社会底层定价变量之一。天序智能的目标是立足中国能源场景，从电力交易出发，成为全球天气风险的底层定价者，建成能源垂类 " 最强大脑 "。
从行业发展来看，传统气象预报依赖物理模型，本质上是解数学物理方程组的过程，需要消耗大量算力。
刘栗给硬氪举了一个直观的例子：以前预报未来 10 天天气，用超级计算机可能要算十几个小时；现在用 AI 大模型，一分钟就能算出未来 20 多天的天气，很多气象要素的预报准确率甚至更高。
天序智能的气象大模型并非大语言模型，而是一个参数规模在 10B 以内的垂直领域模型。公司从第一行代码开始自研，在主流架构基础上进行了能源领域的垂直化改造，创新性地提出了 " 洛伦兹框架 " ——这一命名致敬了混沌理论的提出者、气象学家洛伦兹。
" 我们的核心是以 Transformer 为底层框架，针对能源气象预报里的上下游空间关联、时间飘移等现象，改造了传统的注意力机制。我们的目标从一开始就聚焦在风速和辐照度的预报上，这一点区别于一般的气象大模型 " 刘栗介绍。
从 2025 年起，天序智能与中国气象局公共气象服务中心一道，共同搭建起一套从大模型数据处理到垂类模型训练的特色工作流，并在 2025 年 10 月于广东中山联合发布了国内首个能源气象大模型 CMA-WSP-AI。
区别于传统气象大模型 " 只输温度、湿度、降水等气象结果 "，天序智能面向能源的垂类世界模型，可以进一步推演：气象变化如何传导至新能源出力波动、如何影响全网负荷、如何驱动现货电价涨跌，实现从 " 算天气 " 到 " 算能源系统演化 " 的跨越，为电力交易决策、大基地规划、电网风险预演提供仿真推演能力。
在模型效果上，天序智能 1km 高精度风速预测，在 RMSE、相关系数等指标上优于 EC-HRES、AIFS；在极端天气 AI 竞赛中（包含冰雹、雷暴大风、雷暴、短时强降水四项）排名第一，TS 评分较传统基线方法提升 39.6% 至 351% 不等。
商业化上，天序智能已跑通 " 数据—平台—能力建设 " 三层商业模式。最底层是数据售卖，客户包括头部发电集团、气象部门以及参与电力交易的多类主体；第二层是 SaaS 化的电力交易辅助决策平台和功率预测平台，按账号订阅，贡献持续性收入；第三层是能力建设，将数据、模型、平台整体部署到客户内网，满足头部客户对能源数据安全、数字化改造和私有化部署的需求。三层业务层层递进：数据是入口，平台带来复购，私有化部署锁定头部客户；接入的场站和场景越多，模型越准，形成正向的数据飞轮。
" 传统模式是发电侧把数据传到第三方，第三方加工成产品再传回去。但随着能源安全的要求提高，这种模式走不通了，数据不能出内网。" 刘栗解释道，" 我们把模型和平台搭建在客户内网里，让数据和模型在内网闭环运行，同时帮助客户掌握这套自主能力。"
当前，天序智能的客户已覆盖发电侧、用电侧和电网侧：在发电侧，与多家头部发电央企达成合作；在电网侧，国家电网和南方电网均是其客户。这意味着，天序已拿到中国能源体系最核心客户的 " 入场券 "。刘栗认为，从 " 结果采购 " 到 " 能力建设 " 的转型，正是天序区别于传统气象服务商的核心差异。
大模型是 " 大脑 "，卫星则是 " 眼睛 "。刘栗认为，算法优势终会被追平，数据源头才是长期壁垒。天序智能启动 " 凝空星座 " 计划，2026 年 7 月 24 日气象大模型已搭载卫星入轨并完成每日验证，是国内较早让气象大模型 " 上天 " 的创业公司之一。星座远期规划 18 颗卫星，建成全球 1km/1h 风、光、温压湿观测网络，走出 "AI 大模型 + 自有卫星 + 星上计算 " 的稀缺路线，以全球视野服务国内、" 一带一路 " 国家及全球市场。
能源之外，公司还布局低空气象与金融气象：前者已与头部客户开展无人机配送气象服务，分辨率达 10 米级；后者面向天气衍生品、保险及海外预测市场，提供可信高频的定价与结算数据底座。
以下为硬氪与天序智能创始人刘栗的对话节选（经编辑）：
硬氪：从 " 数据消费 " 到 " 数据生产 "，这个说法怎么理解？天序为什么要自己做卫星？
刘栗：所谓数据生产者，就是依靠气象大模型生成气象数据，掌握数据源头。因此我们要逐步把竞争力从算法优势，过渡到数据优势。
整体分三步走：2026 年 7 月，大模型已搭载卫星上天，在轨运行验证。2027 年计划发射两颗先导试验星，验证星间传输和星上计算能力，服务新能源场站，补齐 " 沙戈荒 " 地区风光观测数据短板，为资源评估、能源预测筑牢基础。远期规划部署 18 颗卫星，实现全球范围 1 小时重访、1 公里分辨率的风、光、温压湿要素探测。
这类观测数据是新能源场景的稀缺资源，除服务国内市场外，还能支撑出海，尤其是服务 " 一带一路 " 沿线国家。卫星数据能力是未来气象服务公司最核心的壁垒之一。
硬氪：和业内传统企业相比，天序的差异体现在哪里？
刘栗：主要有两点。第一，跟传统功率预测厂商不同，我们本身就是底层气象数据生产者，从核心气象数据向上做业务应用，技术起点不一样。依托气象大模型，我们在部分区域的预测准确率具备明显优势。
第二，和科研团队不同，我们是从行业场景中成长起来的团队。公司硕士及以上人员占比超 80%，同时大量核心人员在能源领域又深耕了 10 来年，我们擅长做交叉领域的技术创新和商业化落地。
硬氪：行业目前面临哪些挑战？技术路线的演进会不会影响你们后续的研发方向？
刘栗：第一，技术层面紧跟前沿趋势。大模型从纯数据驱动过渡到物理约束加数据驱动的双轮驱动路线，我们会结合能源场景深挖底层逻辑，针对前沿技术持续评估、试验，寻找差异化落地路径。
第二，商业推广上我们不畏惧行业竞争。我们团队的基因是开放、合作的基因。真正需要考量的是新能源产业长期发展的基本面，而国内大力发展新能源的大方向不会改变。此前区域冲突推高国际油价，国内受冲击相对有限，根源就在于能源结构转型，新能源装机占比已突破 50%。回看，顶层能源战略具备长远视野。
第三，天气经济的市场空间还远未被打开。国民经济中约 80% 的行业与气象相关，新零售、金融、农业、航运等行业都能借助气象实现精细化运营和风险管理。海外的天气衍生品和预测市场已经证明，天气可以被定价、被交易；国内这个市场才刚刚起步，对我们来说既是挑战，更是最大的机会。
投资方观点：
厚雪资本表示：随着我国加速建设新型电力系统，同时全球碳中和进程持续推进，能源气象已经从辅助性工具升级为关乎能源安全与全球绿色转型的关键数字新型基础设施。天序智能自研垂类气象大模型，开创性布局 " 凝空星座 " 自主卫星观测网络，打通 " 太空观测气象大模型能源垂直世界模型仿真行业底座交付 " 全链条，技术体系横跨气象科学、人工智能、世界模型前沿、航天工程、电力产业，不仅深度赋能国内能源体系建设，也具备向全球输出中国原创气象技术底座的巨大潜力，在能源、低空、农业、金融等国计民生赛道拥有广阔想象空间。创始团队兼具扎实的气象科研功底、全栈工程落地能力、产业商业化运营经验与国际化视野。我们看好团队抓住 " 十五五 " 科技创新与全球能源产业升级的重大时代机遇，建成全球领先的自主可控能源气象技术体系，以软硬一体化智能基础设施解决方案，助力国家能源安全，赋能全球实体经济高质量发展。
