2026年1月，入冬以来最强寒潮席卷全国。
上海，叮咚买菜整体备货量提升20%，火锅类商品迎来销售爆发；北京，物美AI智能补货系统提前启动紧急补货机制，供货量环比提升10%；美团、淘宝闪购同步启动应急机制，为骑手发放天气补贴、剔除超时差评。
这看起来是一场漂亮的“保供战役”。但如果你深入一线，会发现另一个版本的故事：
某商圈前置仓，火锅底料下午3点就卖断货，补货车辆堵在晚高峰的路上；而3公里外的另一个站点，牛羊肉积压在冷柜里，直到打烊还有三分之一没动。
同样是寒潮，同样是备货增加20%，为什么有的站点被挤爆，有的站点却压了库存？
答案只有一个：天气正在“背刺”零售，但背刺的不是同一家店、同一个商圈、同一群人。
01 2026年的新现实：气象服务正在拆碎到“商圈级”
1月14日，中国气象局发布了“数据要素×”气象优秀解决方案。成都“超大城市气象管家”项目入选，其核心能力是：构建覆盖“站点—区段—行政区—行业域—城市域”的五级空间网格体系，将气象服务无缝嵌入城市运行各环节。
同月，中国气象局发布新的气象人工智能科学模型“风源”，并同步升级“风清”“风雷”“风顺”三款AI预报模型。加上千亿参数语言模型“风和”，五大模型分工协作，正在以更贴心的气象预报预警能力，加速赋能千行百业。
这些政策和技术进展指向同一个方向：气象服务正在从“城市级”走向“商圈级”，从“漫灌”走向“滴灌”。
而在零售和外卖行业，这种转变来得尤为迫切。
晋江市气象局已经走在前列。作为全国首个县级市气象服务保障民营经济高质量发展试点，晋江气象部门联合工信局征集200余家企业需求，形成重点企业“一企一策”服务清单，涵盖鞋服、纺织等6大行业。其核心理念正是：从“大水漫灌”到“精准滴灌”。
02 天气“背刺”的真相：同城不同天，同天不同需
让我们解剖一次典型的“寒潮背刺”事件。
场景一：商圈差异
2026年1月，北京迎来降雪。气象预报显示：全市小雪，最低气温-8℃。
但在这个统一的预报背后，隐藏着完全不同的商业现实：
国贸CBD商圈：白领人群为主，午间外卖订单激增，需求集中在快餐、热饮望京居住区：家庭用户为主，晚高峰前火锅食材、蔬菜生鲜需求爆发五道口高校区：学生群体为主，夜间零食、冰淇淋“反季热销”
如果只按“全市降雪、备货增加20%”的统一指令操作，结果必然是：CBD站点午间断货，望京站点晚高峰缺菜，五道口站点冰淇淋不够卖。
场景二：时间差
同样是寒潮，消费需求的时间窗口完全不同：
预警发布当日：囤货需求爆发，米面粮油、耐储蔬菜率先热销寒潮落地当日：即时消费爆发，火锅食材、热饮、外卖订单激增寒潮持续次日：复购需求分化，部分家庭继续补货，部分家庭转向成品
如果只做“一次性备货增加”，而不做“分时段动态调整”，结果必然是：第一天爆单断货，第二天库存积压。
场景三：品类错配
寒潮=火锅？这已经是过时的认知。
2026年1月北京降雪期间，叮咚买菜数据显示：除了牛羊肉、羊蝎子等火锅食材销售火爆，水果与冰淇淋也迎来“反季热销”——草莓、车厘子、橙子销量攀升，冰淇淋系列销量增长40%。
平台工作人员的解释道出了真相：“北京室内暖气足，很多人边吃火锅边吃雪糕。”
同一个寒潮，同一座城市，同一个用户，可能在吃完热腾腾的火锅后，立刻来一根雪糕。这种“冰火两重天”的消费组合，如果只按“天气变冷”的单一逻辑备货，必然错判。
03 解决方案：把城市拆到商圈级
2026年的新解法，是把气象服务从“城市级”拆碎到“商圈级”，从“统一指令”升级为“一店一策”。
第一步：空间颗粒度——商圈级气象网格
成都“超大城市气象管家”项目的五级空间网格体系提供了范本：从“站点—区段—行政区—行业域—城市域”，逐级细化。
对于零售和外卖平台，需要建立自己的“商圈级气象网格”：
一级网格：城市域——宏观天气趋势，指导全市总体备货策略二级网格：行政区——分区天气差异，指导区域仓调配三级网格：商圈级——微气候特征，指导前置仓、门店精准备货四级网格：站点级——实时气象监测，指导运力动态调度
京东在天气恶劣区域的做法是：联动商家与合作伙伴，共同保障订单可正常履约。这种联动的前提，正是对“哪个区域天气恶劣”的精准定位。
第二步：时间颗粒度——分钟级动态调整
中国气象局新发布的“风雷”模型，可在几分钟内预测对流系统的新生与消散，强回波预报质量提升超过25%。“风清”模型仅需3分钟即可生成未来15天全球天气预报。
这意味着，气象服务的更新频次已经可以支撑“分钟级”的商业决策。
对于零售平台，这意味着：
预警发布后：AI自动计算各商圈备货系数寒潮落地前：提前24小时启动差异化补货寒潮进行中：每1小时动态调整运力分配
淘宝闪购升级的“骑士AI助手”，已经能做到解决找店难题、优化路线并提供天气预警。这正是时间颗粒度细化的直接应用。
第三步：需求颗粒度——场景化商品策略
晋江气象局的做法是：形成重点企业“一企一策”服务清单。对于零售平台，则需要“一商圈一策”、“一品类一策”。
基于商圈级气象数据，可以构建“场景-品类”映射模型：
这种“场景化商品策略”的背后，是气象数据与消费数据的深度融合。成都项目上线以来，已帮助42家企业降低运营成本15%以上。
04 技术底座：2026年气象AI大模型的全面赋能
2026年的气象服务，正在经历一场由AI驱动的深刻变革。
五大模型分工协作
中国气象局近期发布的气象人工智能科学模型矩阵，为商圈级气象服务提供了技术底座：
“风清”：全球中期预报，支撑1-15天趋势预判“风雷”：强对流临近预警，支撑0-2小时即时响应“风顺”：次季节预测，支撑月度库存策略“风源”：观测数据直读，支撑实况精准监测“风和”：千亿参数语言模型，支撑智能决策交互
这套模型体系的核心价值在于：不同时间尺度、不同空间粒度、不同应用场景，都有专门优化的模型支撑。
“观测即服务”的新范式
中国气象局正在推动的“观测即服务”理念，核心是：让观测围着需求转，而不是让需求等观测。
对于零售平台，这意味着：
不是等气象局发布预警，而是直接接入观测数据流不是看城市级预报，而是获取商圈级实况不是被动接收信息，而是主动调用AI模型
成都项目首创的“气象数据自助超市”服务模式，正是将数据治理能力“打包”为“即取即用”产品。这种模式，正是零售平台需要的——想取哪个商圈的数据，随时可取；想算哪个品类的需求，即时可算。
05 实战策略：如何让需求“提前显形”
基于2026年最新的技术进展和行业实践，我们提出零售/外卖平台应对“天气背刺”的三步实战策略：
策略一：建立商圈级气象感知网络
接入多源数据：整合气象局官方预报、AI模型输出、本地传感器数据构建商圈网格：按5公里或更小半径划分服务网格建立历史基线：积累各商圈历史天气与消费关联数据
成都项目的五级空间网格体系已经证明：空间颗粒度越细，服务精准度越高。
策略二：开发需求预测智能体
融合气象与消费数据：将天气变量作为核心输入特征训练商圈专属模型：为不同商圈、不同品类分别建模输出可执行指令：直接生成备货建议、运力调配方案
成都项目集成的城市级气象服务智能体，已实现精准度提高32%。对于零售场景，这个数字意味着更少的断货、更低的损耗。
策略三：构建动态响应闭环
预警触发：气象模型输出风险信号策略生成：需求预测模型输出备货/运力建议指令执行：自动下发到前置仓、门店、骑手端效果反馈：实际销售数据回流，持续优化模型
美团在恶劣天气下的做法已经体现了这种闭环思维：发布气象和道路警示信息，提醒骑手注意低洼陡坡地段；针对特殊天气造成的超时订单、用户差评订单，为骑手免责保护。这些措施的背后，正是对“天气-需求-运力”关系的精准把握。
06 结语：下半场不比模型，比谁能把天气写进每一单
2026年1月，浙江省经济信息中心刊文指出：从面向公众的个性化出行、健康指引，到支撑农业、能源、交通等重点领域的精益化运营决策，人工智能正深度融入气象服务的全链条，自动化、数字化、智能化的服务范式成为主流。
对于零售和外卖行业，这意味着一个根本性的转变：
上半场：比的是“有没有应急预案”——寒潮来了，能不能多备20%的货下半场：比的是“能不能提前显形”——寒潮来了，哪个商圈该备什么货、备多少、什么时候备
当物美用AI智能补货系统精准预判消费需求变化，当叮咚买菜针对性地增加火锅类商品供给，当淘宝闪购升级骑士AI助手提供天气提示与穿衣指南——这些都不是孤立的举措，而是一个新范式的雏形：
把城市拆到商圈级，需求才会提前显形。
正如一位零售平台运营总监所言：“过去我们看天气预报，是为了知道明天会不会下雨。现在我们看天气预报，是为了知道明天国贸的骑手该多带几件雨衣，望京的前置仓该多进几盒羊肉片。”
这，才是气象服务在零售/外卖行业的终极价值——不是告诉你天气会怎样，而是告诉你：天气变成这样时，你的每一家店、每一个骑手、每一单生意，该怎么做。
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