空间天气,素有“太空气象”之称,其变化可能影响在轨卫星运行、航天器安全、通信导航乃至电力系统。然而,这一领域长期面临预报难、响应慢的挑战。陈洲教授敏锐洞察人工智能(AI)与空间科学融合的前沿趋势,率先提出并践行链式智能建模策略,系统解析太阳风、磁层、电离层与热层间的非线性耦合关系。在陈洲教授带领下,团队构建了全球首个覆盖太阳风—磁层—电离层—热层的全链式人工智能空间天气预报系统——“风宇”大模型,实现了国际首次端到端链式智能建模,创新性打通上下游物理因果链;通过智能耦合优化技术,实现小时级快速预报,精度显著优于传统数值模式;在近年多次重大磁暴事件中,为空间安全决策提供关键支持。这一创新不仅有效提升了我国空间天气预报能力,也成为AI for Science领域的重要突破,获得世界人工智能大会“最佳原生开发者”奖,并申请国家发明专利11项。