Google DeepMind 的 WeatherNext AI 將氣旋預報提前時間延長 24 小時，現已開源

Google DeepMind 推出了 WeatherNext Cyclones ── 這款人工智能模型為關鍵預測平均提供額外 24 小時的提前預報時間，顯著提升了熱帶氣旋預報的技術。這項突破性成果已於 2026 年 8 月 6 日發表在《自然》（*Nature*）期刊的論文中，標誌着氣象預報能力的重大飛躍，令三天的氣旋預報準確度，能達到以往系統在僅兩天前預測的水平。該公司亦已將此模型連同更廣泛的 WeatherNext 2 系統開源，旨在加速全球的研究與防災準備工作。

一、利用人工智能推進氣旋預測

熱帶氣旋（包括颶風和颱風）是全球最具破壞力的天氣現象之一，在過去五十年中造成了超過 70 萬人死亡，以及估計達 1.4 萬億美元的經濟損失。一直以來，準確預測這類天氣事件勢必面臨複雜的挑戰，傳統的數值天氣預報（NWP）模型需要耗費龐大的運算資源和時間來模擬大氣動力學。Google DeepMind 的 WeatherNext Cyclones 模型為此提供了解決方案，利用人工智能預測氣旋的路徑、強度和風力結構，並達到了領先業界的準確度。這種提升為社區和應急服務部門爭取到「關鍵的額外 24 小時」來應對即將來臨的風暴，Google DeepMind 形容這項改進大致相當於氣象學界過去十年的發展成果。

二、架構創新與廣泛訓練

WeatherNext Cyclones 建立在採用功能性生成網絡（Functional Generative Networks, FGN）的先進人工智能架構之上。這種設計使模型能夠進行集合預報，針對特定風暴生成多達 1,000 個可能發生的情景。這種能力對於識別低概率、高影響的事件（例如風暴急速增強）至關重要，而這類事件往往是確定性模型難以捕捉的。

該模型的訓練過程非常廣泛，吸納了近 20 TB 的全球大氣數據，並整合了國際氣候管理最佳路徑檔案庫（IBTrACS）數據庫，該數據庫匯集了近 5,000 個歷史風暴的記錄。儘管訓練數據十分複雜，WeatherNext Cyclones 在單個張量處理單元（TPU）上，只需不到一分鐘的時間即可生成一份完整的 15 天預報，涵蓋路徑、強度和風力結構。與需要更細緻的輸入和極大處理能力的傳統物理模型相比，這種運算效率具有顯著優勢。值得注意的是，該模型在大約 28x28 公里的較粗輸入解像度下仍能有效運作，其迷你版本（mini variant）甚至可在 111x111 公里的解像度下運作 ── 這一解像度比傳統模型粗糙百倍，卻依然能保持極高準確度。對於模型在解像度降低時仍能保持強韌度的確切原因，研究人員表示這仍是一個「開放式研究課題」。

三、性能基準與真實環境驗證

研究人員利用 2023 年至 2025 年間的熱帶氣旋數據，將 WeatherNext Cyclones 與領先的運行中模型進行了嚴格的對比評估。結果顯示，不論在路徑、強度還是風圈半徑預報方面，該模型平均都展現出一天或以上的提前預報時間優勢。這意味着 WeatherNext 的三天預報，其準確度已相當於以往最先進系統在兩天前所作的預測。

該模型的能力也在真實的運行環境中得到了驗證。在 2025 年大西洋颶風季期間，美國國家颶風中心（NHC）採用了 WeatherNext Cyclones。其中一個顯著的實例是其在預測颶風梅麗莎（Hurricane Melissa）中發揮的作用：該模型提前五天準確預測了風暴的急速增強以及最終在牙買加登陸。這次成功的預測使國家颶風中心得以提早發出警報，為前線應急團隊爭取到關鍵的準備與應對時間。WeatherNext Cyclones 的開發是 Google DeepMind 和 Google Research 的 AI 研究人員及工程師，與來自國家颶風中心、大氣研究合作研究所（CIRA）和英國氣象局（UK Met Office）的專家預報員共同合作的成果。

四、開源以推動全球影響與普及應用

為了促進更廣泛的應用並加速氣象科學的進步，Google DeepMind 已經開源了 WeatherNext Cyclones、WeatherNext 2 和 WeatherNext 2-mini 的程式碼和預訓練權重。這些資源已在 GitHub 上以 Apache 2.0 許可證發布，供全球的研究人員、氣象機構和開發者在此技術基礎上進行開發。其中 WeatherNext 2-mini 變體版本尤為親民，它可以在免費的 Google Colab 筆記本中以單個 TPU 運行，有效降低了小型機構和學術團體的運算門檻。

除了開源發布外，WeatherNext 的即時預報輸出已整合到 Google Earth AI 全新推出的 Weather Lab 互動平台中。此外，可提供更快、更高解像度常規天氣預報的更廣泛 WeatherNext 2模型，現已可透過 Google Earth Engine 和 BigQuery 用於進階研究和地理空間分析，並可透過 Google Cloud 的 Vertex AI 進行早期試用。

五、對防災準備與未來研究的啟示

WeatherNext Cyclones 所提供的延長提前預報時間，對防災準備具有深遠影響。額外的 24 小時能讓應急管理人員有更多時間在風暴登陸前調配物資、組織疏散和部署救援隊伍，從而有望挽救生命並減輕經濟損失。這一進展代表着全球在建立更強氣候韌性方面邁出了重要一步。

模型開源預計將推動人工智能驅動天氣預報的進一步研發。WeatherNext Cyclones 在比傳統模型粗糙得多的解像度下仍能保持準確度，這一尚未得到完全解釋的現象，提供了一個引人入勝的「開放式研究課題」，或能為大氣模擬帶來全新的啟示。透過廣泛開放這項強大的人工智能技術，Google DeepMind 旨在賦能全球氣象社群，以便更好地預測各種天氣事件，並做出更明智的決策來保護生命和基礎設施。

常見問題

什麼是 WeatherNext Cyclones？

WeatherNext Cyclones 是由 Google DeepMind 和 Google Research 開發的人工智能模型，在預測熱帶氣旋的路徑、強度和風力結構方面達到了領先業界的準確度。

WeatherNext Cyclones 能提供多少額外的提前預報時間？

與領先的運行中模型相比，該模型為氣旋預報平均提供了至少額外一天（24 小時）的提前預報時間，實際效果等同令三天的預報達到以往兩天預報的準確度。

WeatherNext Cyclones 是否已在真實環境中應用？

是的，美國國家颶風中心在 2025 年大西洋颶風季期間使用了該模型，特別是協助預測了颶風梅麗莎的急速增強及在牙買加的登陸。

WeatherNext 模型是否可供公眾或研究使用？

是的，Google DeepMind 已在 GitHub 上以 Apache 2.0 許可證開源了 WeatherNext Cyclones、WeatherNext 2 和 WeatherNext 2-mini 的程式碼和模型權重。即時預報輸出亦可透過 Weather Lab 互動平台獲取，而 WeatherNext 2 的數據則可透過 Google Earth Engine 和 BigQuery 取得。

參考來源

• @GoogleDeepMind 的原始 X 貼文

* Google DeepMind 表示 WeatherNext 為氣旋預報準確度增加了一天時間 - MLQ.ai. (2026年8月7日). https://mlq.ai/google-deepmind-says-weathernext-adds-a-day-to-cyclone-forecast-accuracy/ * Google DeepMind 開源 WeatherNext AI 氣旋預報模型. (2026年8月7日). https://unite.ai/google-deepmind-open-sources-weathernext-ai-cyclone-forecasting-model/ * DeepMind 開放 WeatherNext 氣旋預報模型 - Resultsense. (2026年8月7日). https://resultsense.ai/deepmind-opens-weathernext-cyclone-forecasting-model/ * WeatherNext：AI 模型在預報氣旋方面取得突破 - Google DeepMind. (2026年8月6日). https://deepmind.google/blog/weathernext-ai-model-achieves-breakthrough-in-forecasting-cyclones/ * WeatherNext 2：我們最先進的天氣預報模型 - Google Blog. (2025年11月17日). https://blog.google/products/weather/weathernext-2-ai-weather-forecasting-model/ * 我們的 WeatherNext 2 AI 模型在預測氣旋方面實現了巨大飛躍。- Google Blog. (2026年8月6日). https://blog.google/technology/ai/weathernext-2-ai-model-cyclone-forecasting-breakthrough/ * Google 的 WeatherNext 2 贏得整整一天的氣旋預警時間，並走向開源 - Unite.AI. (2026年8月6日). https://unite.ai/googles-weathernext-2-gains-a-full-day-of-cyclone-warning-goes-open-source/ * Google DeepMind 的 WeatherNext 2：AI 天氣預報模型詳解 (2026). (2026年3月23日). https://www.aimodels.org/blog/weathernext-2-by-google-deepmind-ai-weather-forecasting-model-explained-2026 * Google DeepMind 表示其 AI 現在可以提前整整一天預測氣旋 - 比高財經 (BigGo Finance). (2026年8月7日). https://www.biggo.finance/news/google-deepmind-says-its-ai-can-now-predict-cyclones-a-full-day-earlier-2026-08-07 * DeepMind 開源 WeatherNext，為預報員贏得一天氣旋預警時間 | AI Weekly. (2026年8月6日). https://aiweekly.co/p/deepmind-opens-weathernext-buys-forecasters * WeatherNext 2 - Google DeepMind. https://deepmind.google/discover/blog/weathernext-2/