气象AI平台的开发方案应该综合考虑气象学、计算机科学和数据科学等多个领域的知识。以下是一个可能的开发方案大纲：

1. 需求分析： 确定平台的具体需求，包括实时气象数据获取、数据处理、模型训练、预测和结果可视化等功能。

2. 数据采集与清洗： 设计数据采集系统，整合来自气象站、卫星、气象雷达等多个数据源的实时气象数据。进行数据清洗和格式标准化，确保数据的质量和一致性。

3. 数据存储： 构建数据库系统，存储历史气象数据以及用于训练和验证的数据集。选择合适的数据库技术，支持高效的数据检索和更新。

4. 模型选择与训练： 选择适用于气象预测的机器学习或深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。使用历史数据对模型进行训练，并优化模型参数。

5. 实时预测与更新： 部署训练好的模型到平台，实现实时的气象预测。建立自动化系统，定期更新模型以适应气象数据的变化。

6. 结果可视化： 设计友好的用户界面，以图表、地图等形式展示实时和历史气象数据、预测结果，提供用户友好的数据可视化功能。

7. 用户交互与反馈： 提供用户反馈机制，使用户能够提供观测数据或意见。根据用户反馈不断优化平台性能和预测精度。

8. 安全与隐私： 强化平台的安全性，确保气象数据和用户隐私的保护。采用加密、身份验证等手段来防止潜在的安全威胁。

9. 持续优化与更新： 监控平台性能，根据用户需求和新的技术进展，不断进行功能优化和平台更新。

10. 合作与整合： 考虑与气象研究机构、政府部门以及其他相关领域的合作，整合更多的数据源和专业知识，提升平台的全面性和准确性。

以上是一个整体的框架，具体的开发方案需要根据具体的业务需求和技术要求进行调整和完善。