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Google DeepMind released WeatherNext 3 on Sep 3, 2026, with…
2026 年 9 月 3 日，Google Research 与 DeepMind 联合推出新一代 AI 气象模型 WeatherNext 3。该模型彻底摒弃了传统依赖物理方程的数值天气预报方法，转而直接利用实时全球地球静止卫星数据训练学习。WeatherNext 3 能够每小时生成一次最高分辨率为 5 公里（地表变量）或 25 公里（大气变量）的小时级预报，其精度较前代提升五倍。白皮书显示，该模型在保持与现有传统模型相当预报性能的同时，大幅降低了计算需求，并显著缩短了从当前气象状况到新预报的滞后时间。此次更新特别利好非洲、拉丁美洲及亚太等此前缺乏精准气象服务的地区。此外，该模型还针对可再生能源生产提供了针对性预测能力，旨在帮助人们更及时地应对极端天气变化。
科技 · AI跨 3 天
Google DeepMind released WeatherNext 3 on Sep 3, 2026, with…
Google Research 与 DeepMind 于 9 月 3 日推出 WeatherNext 3，摒弃物理模拟，直接利用卫星数据训练。
该模型生成最高 5 公里分辨率的小时预报，精度较前代提升五倍，非洲、拉美及亚太等地区将获益最大。
Google 发布 WeatherNext 3 白皮书，介绍通过引入卫星数据缩短滞后时间，以相当性能大幅降低计算需求。
谷歌 DeepMind 和 Google Research 于 9 月 3 日推出 WeatherNext 3，号称是全球最先进、最精准的全球气象模型。该模型可直接从实时观测数据中学习，每小时生成一次高分辨率预报，为全球谷歌产品提供可靠的气象服务。 WeatherNext 3 支持多种空间分辨率：温度、湿度等关键地表变量为 5 公里，其他地表变量为 10 公里，风速等大气变量为 25 公里。它接入实时全球地球静止卫星数据拼图，每小时基于最新卫星观测生成新预报，最高分辨率可达 5 公里。 这一突破至关重要，因为极端天气往往发展迅速。当风暴、锋面或降水系统突然出现时，快速更新周期和更高分辨率能提供更早、更详细的洞察，帮助人们采取有效应对措施。 此外，该模型还针对可再生能源生产引入针对性预测，可预测 100 …
Google Research 和 DeepMind 发布了无需传统物理模拟、直接从实时卫星数据学习天气的 WeatherNext 3 模型。该模型生成最高五公里分辨率的小时预报，精度较前代提升五倍。谷歌指出，非洲、拉丁美洲及亚太等此前缺乏精准预报的地区将获益最大。
Google 发布 WeatherNext 模型第 3 版，通过引入卫星天气数据缩短当前气象条件与新预报之间的滞后时间。该更新详细记载于一份白皮书中。WeatherNext 模型作为 Google 在 AI 天气预报领域的产品之一，其优势在于能以与传统模型相当的预报性能运行，同时大幅降低计算需求，从而支持更频繁的运算。此外，许多气象模型依赖“再分析”技术，该技术整合各类天气数据生成全球大气一致快照，并需对无实测数据的区域提供估算以构建全球图景。