天氣預報和人工智能有著天然耦合的關系。天氣預報需要大量的、多種多樣的資料，人工智能天生就是處理大數據的工具；現有資料的時空數據密度不夠，人工智能具有對不完全不確定信息的推斷能力；此外人工智能還可以總結專家的知識經驗，提高平均預測水平以及利用統計與數值模式中無法利用的抽象預報知識等。
更快速、更高效是天氣預報不懈的追求。但隨著觀測衛星、雷達和
傳感器網絡持續不斷地產生大量數據，如何處理海量的、多種多樣的氣象資料成為天氣預報的一個挑戰。而人工智能出色的大數據處理能力成為助力天氣進一步精準預報的重要工具。
觀測衛星利用星載遙感器從太空獲取地表信息，具有覆蓋區域廣、持續時間長、不受空域國界限制等諸多優勢，在地球資源探測、軍事偵察、防災減災、環境保護等領域具有廣泛的應用，已成為當前遙感信息獲取的重要手段。
雷達，是英文Radar的音譯，源于radio detection and ranging的縮寫，意思為"無線電探測和測距"，即用無線電的方法發現目標并測定它們的空間位置。因此，雷達也被稱為“無線電定位”。雷達是利用電磁波探測目標的電子設備。雷達發射電磁波對目標進行照射并接收其回波，由此獲得目標至電磁波發射點的距離、距離變化率(徑向速度)、方位、高度等信息。
傳感器網絡，是由許多在空間上分布的自動裝置組成的一種計算機網絡，這些裝置使用傳感器協作地監控不同位置的物理或環境狀況(比如溫度、聲音、振動、壓力、運動或污染物)。無線傳感器網絡的發展最初起源于戰場監測等軍事應用。而現今無線傳感器網絡被應用于很多民用領域，如環境與生態監測、健康監護、家庭自動化、以及交通控制等。
近日，我國南方多地持續多日的暴雨天氣導致各地水位上漲，險情頻發，部分地區不同程度受災。目前救援工作正在緊張有序進行中，各式各樣的“智能+”手段也正廣泛運用到天氣預測、抗洪搶險中，為高效調度決策提供科學依據。
據了解，人工智能用于觀測數據質量控制，如用于氣象雷達回波的質量控制，濾除地物等非氣象回波，國內某些氣象科技企業在這方面做了很多工作；用于數值模式產品后處理，可以提高準確率和產品的時空分辨率，如中央氣象臺和清華大學合作研發的格點降水訂正和超分辨率處理算法，可在保證準確率的同時，有著更高的計算效率，并能輸出超高分辨率的智能網格預報產品。目前氣象單位通過衛星、雷達等設備監測天氣，而今后物聯網技術或將引領天氣預報進入一個全新的時代。
