随着技术的发展，车联网行业进入快速发展阶段。目前，整个行业的安全保障功能、措施还待完善，面向人、车、路、设施、网络等综合场景的深化服务仍存在较大的提升空间。据公安部交通管理局统计，31.2%的道路交通事故发生在阴雨雪雾等特殊天气下。据国外一项研究发现，暴雨导致高速公路通行能力平均下降14%，大雪导致通行能力平均下降22%。由此可见，天气对交通安全及运行效率的影响可见一斑，在车联网的发展进程中，气象服务是不可或缺的重要一环。
天气变化是影响出行的重要因素，暴雨、大雪、沙尘暴、大雾、刺目阳光等各类天气状况均会对驾驶员视线或驾车操作判断产生不同程度的影响，甚至危害到驾驶员的人身安全。传统交通气象服务主要是将空中天气状态机械对应路面状态，如降雪直接对应为路面积雪，但在实际情况中，降雪可能会因为路面材质、光照时长、当下温度等不同因素，形成积水、泥泞、结冰等多样化道路状态，由此可见传统交通气象服务仍然存在着较多缺陷。随着云计算、物联网、移动互联、人工智能等新技术的深入应用，依托于气象科学技术进步，具备自我感知、判断、分析、选择、行动、创新和自适应能力的智慧气象则可以提供更精确、更可靠、更智能的天气预报，通过车联“走进”汽车，能够有效帮车主调整出行计划，做出最佳的出行决策，并为在路上的驾驶员提供更精准路况预警。
智慧出行中的天气场景化服务在“车联网生态”中扮演者至关重要的角色。眼控科技人工智能研究院专家介绍到，现阶段，智慧气象可以通过人工智能、大数据、机器深度学习等前沿技术，对气象数据的历史变化趋势及大数据分析，为驾驶员提供精准到分钟级短临天气预报以及能见度、路面积水和结冰等情况预警，最大程度提高汽车驾驶体验，保障用户驾驶安全。除此之外，智慧气象产品还可以根据车厂的不同需求，定制研发专属的车联网气象服务产品，为厂商提供具有特色品牌标签的个性化气象产品服务。
此外，智慧气象在自动驾驶同样大有可为。据美国汽车制造中心发布的研究结果表明，自动驾驶的计算机视觉算法技术无法在小雨中探测到20%左右的物体，而当降雨强度增加三倍，探测故障率就会增加一倍。部分自动驾驶厂商采取了提升环境传感器精度、多传感器结合、优化算法等方案，仍不能感知未来数小时的路面变化。引入智慧气象产品，不仅可以有效解决这一问题，还为厂商节省了大笔费用，为无人驾驶的发展保驾护航。
除了在车联网的应用，智慧气象已然应用在旅游、保险、物流、农业等领域，以CV视觉识别、AI融合数值模式、AI深度学习推理等现代信息技术为抓手，有效填补了传统气象服务能力不足的问题，大幅提升了气象服务能效，推动各行业智能化、高质量发展。
