2025 年 11 月 18日，Google DeepMind 与 Google Research 联合发布第二代全球天气预测模型 WeatherNext 2。这不仅是一次性能升级，更像是对“天气预报未来形态”的重新定义：更快、更精准、更全面，同时以惊人的计算效率把传统天气系统难以完成的任务推向大众可用的层级。
在全球气候风险不断加剧、极端天气频发的背景下，一个能在一分钟内推演未来两周气候变化、并生成数百种情景预测的 AI 工具，不只是一项科研突破--它正在成为基础设施。
一、WeatherNext 2：一枚 TPU 上、一分钟生成数百种预测
WeatherNext 2 最引人瞩目的升级，是它的极致速度与大规模情景生成能力：
- 单次运行时间：不到 1 分钟
- 硬件要求：仅需一枚 Cloud TPU
- 输出数量：一次可生成数百种天气情景（ensemble forecasts）
在传统数值天气预报（NWP）系统中，这种级别的 ensemble 模拟通常需要超级计算机集群，耗时数小时至数十小时。这意味着，WeatherNext 2 把原本只有国家级气象机构才能完成的任务，压缩成了几乎实时的能力。
二、全面碾压前代：在 99.9% 的变量与预测时效上获得提升
官方评估显示，WeatherNext 2 相比前一代 WeatherNext，在几乎 100% 的指标上都全面提升，包括：
- 温度
- 风速与风向
- 湿度
- 气压
- 降水
- 多高度、多时效预测（0-15 天）
其提升覆盖几乎所有预测时距（lead times），从短临预报（数小时）到中期预报（数天至两周）。
更重要的是，WeatherNext 2 的预测分辨率已经提升到小时级别（hourly resolution），足以支持能源调度、城市管理、交通规划等高精度场景。
三、核心技术突破：Functional Generative Network（FGN）架构首次亮相
WeatherNext 2 的飞跃源自一种新型模型架构：
Functional Generative Network（FGN）--面向“函数空间”的生成式天气模型
传统物理模型依赖微分方程模拟大气演化，而 FGN 引入了一种更具创意的方法：
通过学习大气变量间的概率分布，让模型能够“生成”未来可能发生的天气演化轨迹。
FGN 的两个关键能力：
1. 学习“边缘变量”（marginals），自动推断“联合变量”（joints）
也就是说：
- 模型专注学习温度、湿度、风场等单变量的行为
- 但通过生成过程，会自动形成整体气象系统的“全球一致性”
这让模型能理解完整的大气动力结构，而不需要显式编码物理方程。
2. 在函数空间注入噪声，实现多情景生成（ensembles）
天气是混沌系统，同样的初始状态会导致不同未来。而 FGN 可以：
- 从同一输入状态生成多条不同“可能的未来”
- 帮助用户衡量天气不确定性
- 为极端事件预测提供更多依据
这与传统 ensemble 技术的效果相似，但速度提升了几个数量级。
原创文章，更多AI科技内容，AI提示词微信搜索 橙市播客小程序：https://csbk.dcsnet.cn/archives/871.html四、全面开放：Researchers、Developers、Enterprise 都能用
Google 此次选择开放 WeatherNext 2 的预测数据，并提供多种访问方式：
1. Google Earth Engine
- 直接通过数据目录获取 WeatherNext 2 多变量预测
- 可用于研究、气候分析、遥感、农业等领域
2. BigQuery
- 支持 SQL 查询天气预测
- 适合企业与大规模数据项目
3. Google Cloud（Vertex AI）
- 现已开放早期访问
- 可作为 API 或模型服务用于业务系统
4. Google 产品全面升级
WeatherNext 2 已经或将应用在：
- Pixel Weather（手机天气）
- Google Maps Platform 天气 API
- Google 搜索天气卡片
- 即将更新的 Google Maps 天气层
你日常看到的天气预报，很快都会变得更准确、更实时、更智能。原创文章，更多AI科技内容，AI提示词微信搜索 橙市播客小程序
五、天气 AI 的时代开始了：产业链影响深远
天气影响人类社会每一个链条，因此 WeatherNext 2 的作用远不止于“让天气 APP 更准”。
以下领域都可能被重塑：
1. 能源（风电、光伏、电网调度）
小时级风速预测、辐射预测将提升可再生能源效率。
2. 航空与物流
更精确的风场与暴风预测可优化航线与燃油经济性。
3. 农业
精准降水、土壤湿度相关预测将用于作物管理。
4. 城市管理
极端天气预警、排水系统调度、热浪响应等都将升级。
5. 气候科学研究
可用于大规模模拟、趋势分析、灾害路径推演。
AI 气象，将从“辅助工具”变成“决策基础设施”。
六、未来方向：更多数据、更强模型、更大规模使用
DeepMind 团队透露，他们正在：
- 引入更多数据源（卫星、地面传感器、辅助资料）
- 扩大模型规模与训练过程
- 提升预测不确定性评估（uncertainty quantification）
- 推动更多科研与企业合作
未来几年，AI 预测模型可能会与传统 NWP 并行运行，逐渐成为天气预测体系的核心。
结语：WeatherNext 2 标志着天气预报迈入“AI 原生时代”
气象预报是人类最复杂的预测问题之一，而 WeatherNext 2 的出现标志着一种转折：
- 从物理方程 → 生成式建模
- 从超级计算 → 单芯片分钟级推演
- 从单一预测 → 多情景概率预报
- 从科研工具 → 基础服务平台
天气预报，不再是昂贵的国家级工程，而正在成为企业、开发者甚至个人都能实时调用的计算能力。
WeatherNext 2 的发布也意味着-- AI 正在重塑我们理解自然世界的方式。
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