谷歌发布WeatherNext 3天气模型，预报精度与频率大幅提升

谷歌DeepMind和Google Research的研究人员今日发布了一款新的人工智能天气预报模型WeatherNext 3。谷歌表示，该模型将开始为用户在搜索、Google Maps和Gemini中看到的天气信息提供数据，同时也可供用户和研究人员在谷歌云平台上使用。谷歌高级职员工程师Samier Merchant对TechCrunch表示，这将是核心变量首次为谷歌众多产品提供动力。

新模型已在Brightband公司开发的Operational WeatherBench基准测试中，击败了谷歌、微软、英伟达以及欧洲中期天气预报中心构建的其他深度学习模型，也优于美国国家气象局和ECMWF的传统预报。传统预报依赖政府拥有的超级计算机运行物理方程，虽然准确但成本高且速度较慢。自2018年ECMWF发布超过半个世纪的天气数据后，深度学习研究开始加速。

WeatherNext 3针对AI预报模型的三大弱点进行了改进：分辨率从通常的15至25平方公里提升到5公里；降雨评估比上一代WeatherNext 2改进60%；预报频率从标准的每六小时一次改为逐小时。这些改进得益于模型规模增大，参数数量是前代的2.4倍，并且设计者调整了模型，使其能针对特定气象站进行预测，同时能直接接入每小时实时更新的卫星数据。

尽管谷歌称WeatherNext 3是首个直接整合原始观测数据用于高分辨率全球预报的AI模型，但AI天气初创公司WindBorne表示其WeatherMesh 6模型自2025年底起已整合原始观测数据。谷歌回应称其预报在全球范围内分辨率更高。两个模型目前仍依赖国家气象数据集进行预报。