美国冬季风暴来袭前，多地降雪量预测差出“天壤之别”——有的说下5厘米，有的说下20厘米，气象部门和民众都陷入纠结。
在 2026 年 1 月于休斯敦举行的美国气象学会（AMS）年会上，英伟达正式发布了 Earth-2 系列开放天气 AI 模型，标志着 AI 驱动的天气预报正从实验走向生产级应用，并首次以完全开源、可本地部署的形式向全球科研机构、政府与企业开放。
- Earth2Studio：https://github.com/NVIDIA/earth2studio
- 模型：https://huggingface.co/collections/nvidia/earth-2
- GitHub：https://github.com/NVIDIA/earth2studio
这款新发布的模型不仅提前几周就预见了这场风暴的强度，还在70多个气象变量上击败了Google DeepMind的GenCast，更关键的是：它把传统超级计算机几小时的计算量，压缩到GPU上几分钟就能完成，还对全球开放。
对气象机构、能源企业甚至主权国家来说，这不是简单的“预报工具升级”，而是一场天气预测的“算力与主权革命”。
三款核心新模型，覆盖预报全流程
英伟达在2026年1月的美国气象学会会议上，一口气发布了Earth-2套件的三款新模型，加上已有的CorrDiff和FourCastNet3，形成了从数据处理到短时预警、中期预报的完整AI管道。
| 模型 | 核心功能 | 解决的痛点 | 速度/精度优势 |
|---|---|---|---|
| Medium Range（中期预报） | 生成全球15天预报 | 传统中期预报不准、DeepMind GenCast覆盖变量少 | 超70个变量精度击败GenCast，基于Atlas新架构 |
| Nowcasting（短时预警） | 0-6小时极端天气预测 | 局部强风暴预警滞后、区域模型适配性差 | 基于静止卫星数据，全球通用，无区域限制 |
| Global Data Assimilation（全球数据同化） | 生成全球天气快照 | 传统同化占超级计算机50%负载，耗时几小时 | GPU几分钟完成，为预报提供精准起点 |
| CorrDiff（降尺度） | 粗转细分辨率，生成局部预报 | 传统降尺度慢、成本高 | 比传统快500倍，以色列气象局实测降水预测最优 |
| FourCastNet3（单变量建模） | 温度/风/湿度等高精度预测 | 传统集合模型速度慢 | 比传统快60倍，精度超领先集合模型 |
划重点：Medium Range和Nowcasting已通过Earth2Studio、Hugging Face、GitHub公开，数据同化模型预计2026年晚些时候发布。
为什么说这是“天气AI的回归与突破”？
英伟达气候模拟总监Mike Pritchard的一句话很关键：“这是从手工定制细分AI架构，回归简单可扩展的transformer架构的未来”。
1. 回归简单：用transformer统一架构，抛弃“碎片化模型”
传统AI天气模型常为不同场景定制不同架构，导致维护难、扩展差。Earth-2全系基于transformer，不仅训练/推理更高效，还能快速适配新的气象变量和预测需求，降低了开发者的使用门槛。
2. 突破算力：GPU加速让预报“快到离谱”
- 数据同化：传统超级计算机几小时的工作量，Earth-2在GPU上几分钟搞定，直接砍掉50%的预报前置耗时；
- 降尺度：CorrDiff把大陆尺度粗预报转成2.5公里高分辨率，速度比传统快500倍，以色列气象局用它测降水，结果是所有业务模型里最好的；
- 短时预警：Nowcasting基于卫星数据，不用依赖区域物理模型，全球任何有卫星覆盖的地方都能用，小国家也能做精准预警。
3. 开放生态：主权与便利兼得，不搞“付费墙”
这是Earth-2最颠覆的一点——全球首个完全开放、加速的天气AI软件栈，支持三种使用方式：
| 使用方式 | 成本 | 适合人群 | 核心优势 |
|---|---|---|---|
| 自托管 | 免费（自备GPU） | 主权国家、科技企业 | 数据不出境，完全可控，可微调模型 |
| 开放模型 | 免费 | 开发者、科研机构 | 预训练模型+框架开源，可二次开发 |
| 云服务 | 订阅制（未定价） | 中小企业、个人 | 一键使用，无需硬件投入 |
重要承诺：核心功能不搞付费墙，云服务只是便利选项，主权国家可在自己的基础设施上运行，天气不再是“有钱国家的特权”。
真实世界验证：这些机构已经在用Earth-2赚钱/救命
Earth-2不是实验室里的玩具，已经在多个领域落地，效果超出预期：
1. 气象机构：预警更快，成本更低
- 以色列气象局：用CorrDiff生成高分辨率预报，计算时间减少90%，最近一场暴雨后，其6小时降水预测是所有业务模型中最优的；
- 中国台湾气象部门：用CorrDiff提升局部强天气预警能力，帮助应对台风、暴雨等极端事件；
- 美国国家气象局（NWS）：正在评估新模型，优化业务流程，提升全国预报效率。
2. 能源企业：发电预测更准，损失更少
- TotalEnergies：评估Nowcasting模型，提升能源系统的短期风险认知，比如预测风暴对电网的影响，提前调整运行策略；
- GCL（协鑫）：用Earth-2优化光伏预测系统，比传统方法精度更高，直接提升太阳能发电量；
- Southwest Power Pool：和日立合作，用Nowcasting和FourCastNet3改进风力预报，保障电网可靠性。
3. 金融与保险：风险评估更精准
- S&P Global Energy：用CorrDiff把气候数据转成本地洞察，用于能源行业风险评估；
- AXA（安盛）：用FourCastNet生成数千个飓风情景，为保险产品定价和风险准备金计提提供依据。
适合谁？不适合谁？
✅ 适合这类用户
- 主权国家气象部门：想要精准预报，又不想依赖国外超级计算机，重视数据安全；
- 能源/农业/物流企业：需要短时/中期天气数据优化运营，控制风险；
- 科研机构/开发者：想二次开发天气AI，构建专属模型；
- 小国家/地区：没有超级计算机，却想拥有高精度预警能力。
❌ 不适合这类用户
- 追求“绝对完美”预测的人：AI模型仍有误差，极端天气预测难度大，目前无法100%准确；
- 不想折腾技术的个人用户：自托管需要一定的GPU硬件和技术能力，普通用户可等后续云服务上线。
未来展望：Earth-2还能做什么？
英伟达的AI路线图很清晰，Earth-2未来会更强大：
- 模型升级：优化X-Trans去马赛克算法、提升旧GPU兼容性，让更多设备能运行；
- 功能扩展：加入更多气候变量，支持更长时间尺度的预测（比如季节气候预测）；
- 生态完善：推出更多预训练模型和工具，简化开发者的使用流程，让天气AI“平民化”。
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