世界气象组织（WMO）正牵头一项倡议，旨在未来五年内确保全球每个人都能受到预警系统的保护。
大型科技企业正与WMO及其他组织携手，支持这项倡议。
人工智能（AI）可用于提高预警的准确性和及时性。
人工智能还可用于让脆弱地区的人们更容易获取预警信息。
私营部门在推动“人人享有预警”倡议方面大有可为，可借助大型科技企业的覆盖范围和人工智能的力量发挥作用。
世界气象大会举行了两场特别对话，专门梳理私营部门的优势及其在弥补最不发达国家（LDCs）和小岛屿发展中国家（SIDS）预警相关能力缺口方面可能作出的贡献。
开放协商平台举行了一场高级别会议，气象界与计算机和移动电话巨头齐聚一堂。另一场会议则探讨了如何运用人工智能支持“人人享有预警”。
“越来越多的大型信息技术企业有意为‘人人享有预警’作出贡献，”世界气象组织秘书长彼得里·塔拉斯教授表示。“自然灾害和人为灾害、人为导致的气候变化以及水资源影响等挑战，必须由公共部门和私营部门携手应对，”他说。
即将出台的2024-2027年战略计划将纳入前沿人工智能技术，推动科学和技术快速进步。塔拉斯教授表示，正在考虑的关键事项之一是实施临近预报试点项目，为多个领域的预警提供宝贵支持。
老挝人民民主共和国是一个内陆最不发达国家，正面临日益严重的洪灾。老挝常驻世界气象组织代表奥通·佩特卢昂西表示，预警需要稳健的计算机和通信系统，以汇集和传输数据。
水文气象设备行业协会（HMEI）可以发挥其成员的创新能力和以解决方案为导向的工作方式。HMEI主席约书亚·坎贝尔表示，私营机构能够为保护公共利益作出重大贡献。
微软致力于提升互联网速度和可及性，并确保国家气象和水文服务机构发布的可靠、及时警报能够通过网络浏览器和桌面平台传播。人工智能和高分辨率卫星可用于绘制面临风险的人群分布图，并评估灾后损失——正如今年土耳其地震后的做法。
“这可以加强国家和社区在灾害发生时的应对能力。只要携手合作，我们就能做得更多，”联合国及国际事务副总裁克里斯·夏洛克表示。
谷歌希望与WMO在试点国家合作应对洪灾，目前正与WMO共同发起的全球热健康信息网络合作，应对极端高温，并告知人们如何保持安全、保护自己。
谷歌工程与研究副总裁约西·马蒂亚斯表示：“我们看到人工智能领域取得了前所未有的进展，有助于推动‘人人享有预警’取得进展。”
亚马逊致力于发挥云计算的力量，建设全球预警系统。该公司正支持新推出的世界气象组织信息系统2.0（WIS 2.0），这是21世纪地球系统（气象、水文、气候和海洋）数据共享的框架。亚马逊云科技全球影响力计算负责人纳尔逊·冈萨雷斯表示，该系统秉持不让任何成员掉队的原则。
Meta自2014年以来一直提供灾害应对功能，覆盖125个国家受危机影响社区中的数百万人。Meta项目与社会影响负责人考希克·塞图拉曼表示，这些功能包括安全确认提醒、危机页面、社区援助、应急人员提供的信息以及非营利组织筹款。
阿里巴巴运用云创新和人工智能助力防灾减灾，重点关注亚洲。例如，在台风天气协助召回渔船、在洪水季节清理河流，并促进城市安全。
阿里云智能欧洲区总经理叶煌表示：“我们承诺与WMO和‘人人享有预警’倡议携手，为人类福祉共同挽救更多生命。”
GSMA是一个汇聚移动生态系统的全球性组织。全球95%的人口处于移动网络覆盖范围内，全球独立移动用户达54亿。GSMA人道主义创新移动项目负责人、移动促进发展项目负责人金伯利·布朗女士表示，GSMA欢迎协会借此机会，动员全球移动网络运营商，尤其是倡议目标国家的运营商参与其中，助力实现EW4ALL的愿景：确保全球每个人都受到预警系统的保护，并确保他们参与国家层面的相关工作。
人工智能与机器学习
吉森尤斯图斯·李比希大学气候学、气候动力学与气候变化研究组负责人、国际电信联盟（ITU）/世界气象组织（WMO）/联合国环境规划署（UNEP）人工智能与自然灾害管理焦点组副主席埃莱娜·克索普拉基博士表示，在应对领域内不断变化的需求和优先事项时，适应不断演进的技术至关重要。
她说：“我们的目标是支持‘人人享有预警’倡议，尤其是在脆弱地区和气候变化热点地区。为此，我们将根据需求和优先事项，针对相关地区和灾害开展研究，拓展科学研究工作。”新的“地平线欧洲”项目MedEWSa（地中海及泛欧洲自然灾害预报与预警系统）将提供创新解决方案，确保及时、精准且可用于采取行动的自然灾害和极端天气事件影响及损失预测。
欧洲中期天气预报中心（ECMWF）总干事弗洛朗丝·拉比耶表示，商业实体在机器学习领域的参与度很高。
她说，机器学习和人工智能“为发展中国家带来了重大机遇，因为现在不再需要大型超级计算机。它们也为开展合作提供了机会，让全球各地从国际到本地层面携手合作，提升全球气象预测能力”。
欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）致力于提供最高质量的数据，并以面向未来的方式了解未来需求。该组织认识到人工智能和机器学习的重要性，其发展情况也为战略决策提供参考。机器学习对于改进临近预报和短期预测发挥着重要作用，还能自动检测特征，并应用于空气质量评估等多个领域。EUMETSAT首席科学家保罗·鲁蒂表示。
他说：“的确，协作至关重要；但要确保整个社区有效地向公众提供服务，我们还必须优先保持灵活性。”
