谷歌DeepMind
與谷歌研究院的科學家今日發布了一款全新人工智慧天氣預報模型，該模型能夠更清晰地觀測大氣變化，並更頻繁地預測其變化趨勢。
WeatherNext 3 是深度學習技術給氣象學領域帶來變革浪潮中的最新成果，谷歌表示該模型將開始為用戶在搜索、谷歌地圖和Gemini中看到的天氣資訊提供數據支持，同時也將面向谷歌雲平台上的用戶和研究人員開放使用。
「這將是首次由核心變量數據來驅動谷歌眾多產品的運作。」谷歌高級工程師薩米爾·默錢特（Samier Merchant）向TechCrunch表示。
在初創公司Brightband打造的用於比較各類AI預報效果的工具Operational WeatherBench測試中，這款新模型已被證明是目前所有主流競品中準確度最高的。該測試工具主要考察溫度、風速和濕度等指標。
除了在表現上超越谷歌、微軟、英偉達以及歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）打造的其他深度學習模型外，該模型的表現還優於美國國家氣象局和ECMWF提供的傳統預報結果。
目前大多數天氣預報都來自政府所有的超級電腦，這些電腦通過繁重的運算處理描述天氣物理規律的數學方程；雖然這類系統的準確度已相當出色，但成本高昂且相對速度較慢。2018年，ECMWF公開了其系統產生的超過半個世紀的天氣數據後，深度學習研究人員開始訓練能夠更快做出預測、且準確度可與政府工具相媲美的模型。
「天氣具有混沌特性，微小的差異就可能引發巨大的擾動……機器學習針對的正是我們真正要解決的問題，即在資訊不完整、算力有限的情況下，從近似的、帶噪聲的物理規律中進行推斷，因此它需要從海量數據中學習規律模式。」DeepMind高級研究科學經理費蘭·阿萊特（Ferran Alet）表示。
自那以後，模型開發者們一直在攻克AI預報模型的幾大關鍵短板：其預測範圍通常覆蓋15至25平方公里，比實際所需的範圍更大；對降雨的預測效果不夠理想；並且仍然依賴政府機構提供的格式化數據集。
WeatherNext 3 針對這三大難題均有所突破。研究人員向TechCrunch透露，在關鍵變量上，該模型的預測解析度可達5公里。其在降雨預測方面的評估結果較WeatherNext 2 提升了60%，並且現在能夠實現每小時一次的預測，而非以往標準的每六小時一次。
這些改進得益於設計者們做出的具體選擇。WeatherNext 3 是一個規模更大的模型，參數量達到前代產品的2.4倍，並且對解碼器輸出端的目標進行了調整，以給出更有實用價值的結果。雖然大多數天氣預報輸出的是三維網格上的平均指標，但DeepMind的研究人員此前已憑藉調優模型以可視化颱風路徑的能力贏得了廣泛讚譽。
這一次，設計者們還訓練該模型針對特定氣象觀測站給出預測結果。這一點十分重要，不僅能夠提供更細粒度的預測，也便於將模型的預測效果與特定的真實觀測數據進行對比評估。
「很多AI應用的理念都是儘可能實現端到端的任務處理。」Brightband大氣科學家丹尼爾·羅滕伯格（Daniel Rothenberg）表示，「新增的這項能力，讓該模型現在也能夠預測例如丹佛機場氣象站每小時會測得怎樣的數據，這就讓預報任務與核心觀測數據的聯繫更加緊密了。」
該模型之所以能夠更頻繁地進行預測，是因為它能夠實時接入每小時更新的氣象衛星數據。用原始的實測觀測數據來訓練AI模型，而非依賴天氣超級電腦處理後產生的分析結果，有望帶來更準確的預測，但讓模型處理未經格式化的數據在技術上仍然頗具挑戰。
谷歌表示，WeatherNext 3 是「首個」直接整合原始觀測數據以實現高解析度全球預報的AI模型，但AI天氣初創公司WindBorne表示，其旗下模型WeatherMesh 6 自2025年末以來，就已經開始整合其氣象氣球機隊及其他來源提供的原始觀測數據。對此，谷歌方面回應稱，其預報在全球範圍內的解析度更高。不過無論如何，這兩款模型目前仍依賴各國的氣象數據集來完成預測，因此要實現真正的直接數據同化，仍需進一步的研究工作。
儘管大語言模型獲得了大部分關注，但Transformer架構在氣象學領域帶來的變革同樣意義重大。歐美的氣象機構已經在其預報產品中採用了AI模型，憑藉更快的速度和更低的成本，這些技術有望為那些因高質量傳感器和超級電腦成本高昂而難以獲得精準預報的貧困地區帶來經濟效益。
比爾·蓋茨近期曾提到，AI驅動的天氣預報是這項技術帶來的一項關鍵益處，更精準的預報有助於提高發展中國家的農作物產量。DeepMind研究人員阿萊特表示，解析度更高的風力、降雨和雲層覆蓋預測，將有助於提升可再生能源項目的可靠性。
「歸根結底，我認為谷歌的使命是為用戶提供有用的資訊，而用戶所尋求的很多資訊，都或多或少與天氣有關。」阿萊特說道。
Q&A
Q1：WeatherNext 3是什麼？
A：WeatherNext 3是谷歌DeepMind和谷歌研究院推出的新一代AI天氣預報模型，能夠更清晰地觀測大氣變化，預測解析度可達5公里，並支持每小時更新的預報。
Q2：WeatherNext 3的預測效果比傳統天氣預報好嗎？
A：是的，在Operational WeatherBench測試中，WeatherNext 3的表現超過了谷歌、微軟、英偉達等公司的AI模型，也優於美國國家氣象局和歐洲中期天氣預報中心的傳統預報結果。
Q3：普通用戶可以在哪裡用到WeatherNext 3的預測數據？
A：谷歌表示，WeatherNext 3的核心數據將開始應用於谷歌搜索、谷歌地圖和Gemini等產品的天氣資訊展示，同時也會向谷歌雲平台上的用戶和研究人員開放。
