谷歌发布 WeatherNext 2：AI 天气预报模型速度提升 8 倍，精准到小时级

谷歌DeepMind与Google Research联合发布全新AI天气预报模型WeatherNext 2，定位为“迄今最先进、最高效的全球天气预报解决方案”。该模型以“速度提升8倍、分辨率达小时级、支持多情景预测”为核心亮点，通过创新AI架构突破传统天气预报的效率与精度瓶颈，已全面落地谷歌生态产品，并向开发者、科研机构开放数据与工具支持。

• 地址：https://developers.google.com/weathernext

天气预测直接影响全球供应链、航班调度、日常通勤等关键场景，WeatherNext 2的推出，标志着AI技术在气象领域的应用从实验室走向规模化实用，为个人用户、企业及科研机构提供更可靠的决策支撑。

核心突破：三大技术升级，重构天气预报能力

1. 多情景预测：覆盖所有可能，聚焦极端情况

WeatherNext 2的核心优势在于“从单一初始条件生成数百种可能的天气情景”，尤其能精准捕捉暴雨、台风等极端天气的潜在风险——这正是规划决策中最关键的需求。相比传统基于物理的模型仅能提供单一预报结果，多情景预测让用户（尤其是气象机构、企业）能全面评估风险，提前制定应对方案。

2. 效率与精度双飞跃：速度快8倍，分辨率达小时级

• 效率提升：单条预报在单片TPU上仅需不到1分钟即可完成，较传统超算需数小时的模型快8倍，大幅缩短预报周期；
• 精度升级：支持最高1小时一次的高分辨率预报，覆盖0-15天预报时效，在温度、风速、湿度等99.9%的气象变量上，性能均超越前代SOTA模型WeatherNext；
• 核心保障：模型预测结果兼具物理真实性与变量互联性，避免出现不符合气象规律的荒谬输出。

3. 创新架构：FGN函数生成网络赋能

性能突破的关键源于全新AI建模方法——Functional Generative Network（FGN，函数生成网络）：

• 该架构在模型底层注入“噪声”，模拟气象系统的不确定性，同时确保生成的所有情景都符合物理规律；
• 仅需在单个气象要素（如温度、风速）的“边际分布”上训练，就能自动学会预测多要素相互作用的“联合分布”，精准捕捉台风、高温带等复杂大尺度气象系统，为区域级、全局级预报提供核心支撑。

落地应用：全面接入谷歌生态，开放给全球开发者

WeatherNext 2已实现从科研到实用的全面落地，覆盖个人用户、企业、科研机构三大场景：

1. 谷歌生态产品升级

• 个人用户：Google搜索、Gemini、Pixel天气应用的天气预报功能已完成全面升级，未来几周还将支持Google Maps的天气信息展示；
• 企业用户：Google Maps Platform的Weather API同步接入，助力物流、旅游、出行等行业打造更精准的天气相关服务。

2. 开放数据与工具支持

• 数据开放：WeatherNext 2的预报数据已上线Earth Engine和BigQuery，供科研机构、开发者免费获取；
• 定制化推理：Google Cloud Vertex AI平台推出早期访问计划，支持企业根据自身需求进行自定义模型推理，适配物流调度、农业种植、能源发电等个性化场景。

3. 专业场景赋能

目前，WeatherNext 2已通过实验性气旋预报为气象机构提供多情景决策支持，未来还将拓展至高温、暴雨、寒潮等更多极端天气的精准预测，助力全球气象防灾减灾。

核心价值：从个人决策到全球治理，AI气象赋能全场景

WeatherNext 2的推出，不仅是技术层面的突破，更在实际应用中创造多重价值：

1. 个人层面：小时级高分辨率预报让日常通勤、出行规划更精准，避免被突发天气影响；
2. 企业层面：多情景预测助力物流、航空、农业、能源等行业优化调度，降低天气风险带来的损失（如风电企业可提前预测风速，优化发电量规划）；
3. 科研与公益层面：开放的数据与工具加速气象科学研究，赋能全球气象机构提升防灾减灾能力，应对气候变化带来的极端天气挑战。