核心突破

Google DeepMind 与 Google Research 发布迄今最先进、最准确的全球天气模型 WeatherNext 3。该模型直接学习实时观测数据，能够为影响人们最大的天气事件提供及时、更本地化的预测。通过利用原始卫星数据逐小时生成高分辨率预报，模型让可靠预报在全球范围内的 Google 产品中触手可及。

分辨率提升约 5 倍

• 关键地表变量（如温度与湿度）：5 公里分辨率。
• 其他地表变量：10 公里。
• 大气变量（如风速）：25 公里。
• 整体上比上一代 WeatherNext 2（25 公里网格、6 小时间隔）锐利约 5 倍。

模型在架构上摄取实时的 1 小时静止卫星马赛克，与传统历史分析一起输入单一的柔性生成网络（FGN）网格 Transformer，输出密集网格场、离散气旋路径，并原生预测站点级稀疏坐标。

与以往 AI 天气模型的关键差异

包括 WeatherNext 2 在内的大多数 AI 天气模型都基于数值天气预报（NWP）模型的数据进行训练。WeatherNext 3 最大的跃迁在于它从真实观测中学习，从而缓解了以往模型空间分辨率不足、难以纳入卫星等实时数据的问题。

落地情况

根据 Brightband 的独立实时评测，WeatherNext 3 为目前最准确的全球天气模型。相关能力已集成到 Google 搜索、Gemini、地图、Google Maps Platform 与 Cloud 中，农业、可再生能源、全球供应链等受天气级联影响的领域可直接受益。