谷歌DeepMind与谷歌研究院的科学家今日发布了一款全新人工智能天气预报模型，该模型能够更清晰地观测大气变化，并更频繁地预测其变化趋势。
WeatherNext 3 是深度学习技术给气象学领域带来变革浪潮中的最新成果，谷歌表示该模型将开始为用户在搜索、谷歌地图和Gemini中看到的天气信息提供数据支持，同时也将面向谷歌云平台上的用户和研究人员开放使用。
“这将是首次由核心变量数据来驱动谷歌众多产品的运作。”谷歌高级工程师萨米尔·默钱特（Samier Merchant）向TechCrunch表示。
在初创公司Brightband打造的用于比较各类AI预报效果的工具Operational WeatherBench测试中，这款新模型已被证明是目前所有主流竞品中准确度最高的。该测试工具主要考察温度、风速和湿度等指标。
除了在表现上超越谷歌、微软、英伟达以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）打造的其他深度学习模型外，该模型的表现还优于美国国家气象局和ECMWF提供的传统预报结果。
目前大多数天气预报都来自政府所有的超级计算机，这些计算机通过繁重的运算处理描述天气物理规律的数学方程；虽然这类系统的准确度已相当出色，但成本高昂且相对速度较慢。2018年，ECMWF公开了其系统产生的超过半个世纪的天气数据后，深度学习研究人员开始训练能够更快做出预测、且准确度可与政府工具相媲美的模型。
“天气具有混沌特性，微小的差异就可能引发巨大的扰动……机器学习针对的正是我们真正要解决的问题，即在信息不完整、算力有限的情况下，从近似的、带噪声的物理规律中进行推断，因此它需要从海量数据中学习规律模式。”DeepMind高级研究科学经理费兰·阿莱特（Ferran Alet）表示。
自那以后，模型开发者们一直在攻克AI预报模型的几大关键短板：其预测范围通常覆盖15至25平方公里，比实际所需的范围更大；对降雨的预测效果不够理想；并且仍然依赖政府机构提供的格式化数据集。
WeatherNext 3 针对这三大难题均有所突破。研究人员向TechCrunch透露，在关键变量上，该模型的预测分辨率可达5公里。其在降雨预测方面的评估结果较WeatherNext 2 提升了60%，并且现在能够实现每小时一次的预测，而非以往标准的每六小时一次。
这些改进得益于设计者们做出的具体选择。WeatherNext 3 是一个规模更大的模型，参数量达到前代产品的2.4倍，并且对解码器输出端的目标进行了调整，以给出更有实用价值的结果。虽然大多数天气预报输出的是三维网格上的平均指标，但DeepMind的研究人员此前已凭借调优模型以可视化台风路径的能力赢得了广泛赞誉。
这一次，设计者们还训练该模型针对特定气象观测站给出预测结果。这一点十分重要，不仅能够提供更细粒度的预测，也便于将模型的预测效果与特定的真实观测数据进行对比评估。
“很多AI应用的理念都是尽可能实现端到端的任务处理。”Brightband大气科学家丹尼尔·罗滕伯格（Daniel Rothenberg）表示，“新增的这项能力，让该模型现在也能够预测例如丹佛机场气象站每小时会测得怎样的数据，这就让预报任务与核心观测数据的联系更加紧密了。”
该模型之所以能够更频繁地进行预测，是因为它能够实时接入每小时更新的气象卫星数据。用原始的实测观测数据来训练AI模型，而非依赖天气超级计算机处理后产生的分析结果，有望带来更准确的预测，但让模型处理未经格式化的数据在技术上仍然颇具挑战。
谷歌表示，WeatherNext 3 是“首个”直接整合原始观测数据以实现高分辨率全球预报的AI模型，但AI天气初创公司WindBorne表示，其旗下模型WeatherMesh 6 自2025年末以来，就已经开始整合其气象气球机队及其他来源提供的原始观测数据。对此，谷歌方面回应称，其预报在全球范围内的分辨率更高。不过无论如何，这两款模型目前仍依赖各国的气象数据集来完成预测，因此要实现真正的直接数据同化，仍需进一步的研究工作。
尽管大语言模型获得了大部分关注，但Transformer架构在气象学领域带来的变革同样意义重大。欧美的气象机构已经在其预报产品中采用了AI模型，凭借更快的速度和更低的成本，这些技术有望为那些因高质量传感器和超级计算机成本高昂而难以获得精准预报的贫困地区带来经济效益。
比尔·盖茨近期曾提到，AI驱动的天气预报是这项技术带来的一项关键益处，更精准的预报有助于提高发展中国家的农作物产量。DeepMind研究人员阿莱特表示，分辨率更高的风力、降雨和云层覆盖预测，将有助于提升可再生能源项目的可靠性。
“归根结底，我认为谷歌的使命是为用户提供有用的信息，而用户所寻求的很多信息，都或多或少与天气有关。”阿莱特说道。
Q&A
Q1：WeatherNext 3是什么？
A：WeatherNext 3是谷歌DeepMind和谷歌研究院推出的新一代AI天气预报模型，能够更清晰地观测大气变化，预测分辨率可达5公里，并支持每小时更新的预报。
Q2：WeatherNext 3的预测效果比传统天气预报好吗？
A：是的，在Operational WeatherBench测试中，WeatherNext 3的表现超过了谷歌、微软、英伟达等公司的AI模型，也优于美国国家气象局和欧洲中期天气预报中心的传统预报结果。
Q3：普通用户可以在哪里用到WeatherNext 3的预测数据？
A：谷歌表示，WeatherNext 3的核心数据将开始应用于谷歌搜索、谷歌地图和Gemini等产品的天气信息展示，同时也会向谷歌云平台上的用户和研究人员开放。
