谷歌 DeepMind 发布的同行评审结果显示，其 WeatherNext AI 天气模型在预测热带气旋方面达到了最先进的准确性，比领先的业务预报系统平均获得一整天或更多的预测提前时间。该研究于 2026 年 8 月 6 日发表在《自然》杂志上，谷歌正在与该出版物一起开源模型。
这一突破发生在人工智能行业报道不断加强的时刻，人工智能越来越多地应用于高风险的科学和公共安全问题。根据 DeepMind 公告中引用的数据，热带气旋在过去 50 年中已造成超过 70 万人死亡和 1.4 万亿美元的经济损失，甚至使疏散和灾难响应的预测准备时间略有增加。
将一天的交货时间压缩到一个系统中
主要结果是交货时间。对于 2023 年至 2025 年的气旋，WeatherNext 的路径、强度和风结构预测比领先的运营模型平均有一天或更多的优势。实际上，其三天的预测与之前系统两天的预测相当。研究人员将这一改进描述为可与压缩到单个人工智能系统中的大约十年的业务气象进展相媲美。
在气旋预报中，疏散命令、补给和紧急声明都取决于时间，因此这个余量是最重要的指标。该论文介绍了 WeatherNext Cyclones，这是一种人工智能模型，可对 15 天内的热带气旋路径、强度和规模进行整体预报。
模型如何运作
训练数据将全球大气分析与近 5,000 个历史风暴的 IBTrACS 数据库相结合。该模型使用函数生成网络来生成概率分布而不是单点预测，并且它可以扩展到 1,000 名成员的集合 - 是先前系统 50 名成员运行的二十倍。更大的集合可以更好地捕捉罕见但后果严重的事件，例如风暴风速突然激增的危险现象——快速增强。
一项发现因其所面临的挑战而引人注目。长期以来，高空间分辨率一直被认为是准确强度预测的代价。 WeatherNext Cyclones 在 28 x 28 公里输入上运行，比传统区域模型粗糙大约 100 倍，而名为 WeatherNext 2-mini 的紧凑变体在 111 x 111 公里上运行，并且仍然表现良好。该论文指出，高分辨率并不是最先进的强度预测的严格先决条件，研究人员将模型如何从较粗糙的数据中提取强度信号标记为一个悬而未决的问题。
在 2025 年飓风季节进行测试
该评估并非纯粹回顾性的。在 2025 年大西洋飓风季节，该模型与国家飓风中心的操作工作流程一起运行，帮助预报员提前预测飓风梅丽莎的快速增强和在牙买加的登陆，以支持早期预警。 NHC 的 2025 年验证报告记录了该赛季的预测表现。今年，该系统将为每个气旋生成 1,000 种可能的情景，以支持预报员决策。
这项工作是 Google DeepMind 和 Google Research 的科学家以及国家飓风中心、大气合作研究所 (CIRA) 和英国气象局的业务预报人员合作完成的，其中几位是《自然》论文的共同作者。
发布了三个开源变体
该开源版本涵盖三种模型变体：
- WeatherNext Cyclones — 在 2025 年飓风季节运行的版本，其结果出现在报纸上
- WeatherNext 2 — Google 于 2025 年 10 月实施的后续更新
- WeatherNext 2-mini — 紧凑版本，在免费的 Google Colab 笔记本中的单个 TPU 上运行
所有三个的代码和权重都可以在 GitHub 上找到。在一个 TPU 上进行一次 15 天的预测只需不到一分钟，这意味着现在采用的限制是专业知识和集成，而不是计算。
预报也可以在天气实验室上进行探索，谷歌已将其从气旋跟踪扩展到涵盖温度、降水和风速的全面全球预报。这些模型和天气实验室都位于 Google Earth AI 中，这是该公司将机器学习应用于气候和地理空间挑战的总体努力。
为什么它很重要
结果强化了一个更广泛的趋势：基于人工智能的天气模型从研究演示转变为操作工具的速度比许多气象学家预期的要快。通过开源权重并在顶级期刊上发表，谷歌将 WeatherNext 定位为全球国家气象机构和研究人员可以借鉴的参考系统。
对于飓风多发地区的社区来说，多一天的警告可能是有序疏散和混乱疏散的区别。随着人工智能天气模型的不断成熟，竞争问题正从单纯的准确性转向谁能最快地将预测转化为行动。
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