Google最新的AI天气模型让你没有理由忘记带伞

# 谷歌最新AI气象模型让你再没借口忘记带伞 | TechCrunch 来源：https://techcrunch.com/2026/09/03/googles-latest-ai-weather-model-gives-you-no-excuse-to-forget-your-umbrella/ 谷歌DeepMind与谷歌研究院的科学家今日发布了一款新型人工智能天气预报模型，它能更清晰地捕捉不断变化的大气层，并更频繁地预测其动态。 WeatherNext 3是深度学习技术引发气象学革新的最新浪潮，谷歌表示该模型将开始为用户在搜索、谷歌地图和Gemini中看到的气象信息提供支持，同时也会向谷歌云平台的用户和研究人员开放。 “这将是首次将部分核心变量用于驱动众多谷歌产品，”谷歌高级工程师Samier Merchant对TechCrunch表示。 这款新模型已在由初创公司Brightband开发的对比AI预报工具Operational WeatherBench（https://owb.brightband.com/）上，被证实是所有领先竞争模型中最准确的。该工具评估了包括温度、风速和湿度在内的多项指标。 除了超越谷歌、微软、英伟达和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）构建的其他深度学习模型外，它还击败了美国国家气象局和ECMWF的传统预报系统。 **图片来源：**Brightband大多数天气预报来自政府超算系统，这些系统通过运行描述天气物理过程的复杂数学方程来产出结果；尽管这些系统已变得极其精准，但成本高昂且速度相对较慢。2018年ECMWF公开了由这些系统产生的超过半世纪的气象数据后，深度学习研究者开始训练能够更快做出预测且精度堪比政府工具的模型。 “天气是混沌系统，微小的差异会引发巨大的扰动...机器学习针对的正是我们实际要解决的问题：从不完整信息和有限计算中近似模拟充满噪声的物理过程，因此它从海量数据中学习模式，”DeepMind研究科学家经理Ferran Alet指出。 此后，模型开发者不断攻克AI预报模型的关键弱点：它们预测的区域通常较广（15-25平方公里），降水预测表现欠佳，并且仍依赖政府机构生产的标准化数据集。 WeatherNext 3同时应对了这三大挑战。研究人员告诉TechCrunch，在关键变量上，该模型可预测至5公里的精细分辨率。其降水评估精度较WeatherNext 2提升60%，且现在能提供逐小时预报，而非标准的每六小时预测。 **图片来源：**谷歌这些改进源于设计者的专项优化。WeatherNext 3是规模更大的模型，参数量是前代的2.4倍，通过调整解码头目标以提供更实用的答案。尽管多数天气预报输出的是三维网格内的平均指标，但DeepMind研究者已因调优模型可视化气旋路径而获得赞誉。 此次设计者还训练模型针对特定气象站进行定向预测。这不仅有助于提供更精细的预报，更关键的是能将预测结果与实际地面观测数据进行比对评估。 “在许多AI应用中，核心思路是尽可能实现端到端的任务执行，”Brightband大气科学家Daniel Rothenberg表示，“新增的这项能力——例如模型现在能预测丹佛机场气象站每小时的观测数据——使预报任务与核心目标更紧密相连。” 该模型之所以能实现更频繁的预报，在于它可以处理气象卫星逐小时采集的实时数据。向AI模型输入原始观测数据而非气象超算生成的分析结果，有望提供更精准的预报，但让模型处理非结构化数据仍存在技术挑战。 谷歌声称WeatherNext 3是“首个”直接融合原始观测数据进行高分辨率全球预报的AI模型，但AI气象初创公司WindBorne表示，其模型WeatherMesh 6自2025年底起就已整合其气象气球舰队及其他来源的原始观测数据（https://techcrunch.com/2026/06/01/this-ai-weather-startup-is-out-forecasting-government-agencies/）。对此谷歌指出，其模型的全球预报分辨率更高。无论如何，两款模型仍需依赖各国气象数据集进行预报，因此要实现真正的直接数据同化仍需更多突破。 尽管大语言模型吸引了大部分关注，但气象领域的Transformer技术革新同样意义深远。欧美气象机构已在预报产品中应用AI模型，其速度优势和低成本预示着将为缺乏高质量传感器和超算设备的欠发达地区带来经济影响。 比尔·盖茨近期（https://www.gatesnotes.com/home/home-page-topic/reader/a-turbulent-ai-era-and-critical-choices-to-make）特别指出AI驱动的天气预报是该技术的关键优势，更精准的预报能提升发展中国家的作物产量。DeepMind研究员Alet表示，更高分辨率的风、雨和云层预报将有助于提升可再生能源项目的稳定性。 “归根结底，我认为谷歌的核心是为用户提供有用信息，而用户需求往往与天气息息相关，”Alet表示。 *当您通过文章内链接购买商品时，我们可能会获得少量佣金（https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/）。这不会影响我们的编辑独立性。*