天气预报和人工智能有着天然耦合的关系。天气预报需要大量的、多种多样的资料，人工智能天生就是处理大数据的工具；现有资料的时空数据密度不够，人工智能具有对不完全不确定信息的推断能力；此外人工智能还可以总结专家的知识经验，提高平均预测水平以及利用统计与数值模式中无法利用的抽象预报知识等。
更快速、更高效是天气预报不懈的追求。但随着观测卫星、雷达和
传感器网络持续不断地产生大量数据，如何处理海量的、多种多样的气象资料成为天气预报的一个挑战。而人工智能出色的大数据处理能力成为助力天气进一步精准预报的重要工具。
观测卫星利用星载遥感器从太空获取地表信息，具有覆盖区域广、持续时间长、不受空域国界限制等诸多优势，在地球资源探测、军事侦察、防灾减灾、环境保护等领域具有广泛的应用，已成为当前遥感信息获取的重要手段。
雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。
传感器网络，是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络，这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况(比如温度、声音、振动、压力、运动或污染物)。无线传感器网络的发展最初起源于战场监测等军事应用。而现今无线传感器网络被应用于很多民用领域，如环境与生态监测、健康监护、家庭自动化、以及交通控制等。
近日，我国南方多地持续多日的暴雨天气导致各地水位上涨，险情频发，部分地区不同程度受灾。目前救援工作正在紧张有序进行中，各式各样的“智能+”手段也正广泛运用到天气预测、抗洪抢险中，为高效调度决策提供科学依据。
据了解，人工智能用于观测数据质量控制，如用于气象雷达回波的质量控制，滤除地物等非气象回波，国内某些气象科技企业在这方面做了很多工作；用于数值模式产品后处理，可以提高准确率和产品的时空分辨率，如中央气象台和清华大学合作研发的格点降水订正和超分辨率处理算法，可在保证准确率的同时，有着更高的计算效率，并能输出超高分辨率的智能网格预报产品。目前气象单位通过卫星、雷达等设备监测天气，而今后物联网技术或将引领天气预报进入一个全新的时代。
