Google WeatherNext 3 抛弃物理模拟直接学卫星数据

Google Research 与 DeepMind 发布 **WeatherNext 3**,一改此前 AI 天气模型先用数值天气预报(NWP)做训练的路数，改为**直接学习实时静止轨道卫星数据**。Google 称传统模拟有约 6 小时延迟，容易给降雨、温度这类快变变量引入误差；新模型每小时基于最新观测重算一次预报。

输出精度比上一代明显提高：温度与湿度分辨率达到 **5 公里**,约是 WeatherNext 2 的 5 倍。Google 给出的 UK 温度图对比中，旧版 25 公里网格把地形糊成马赛克，新版则能描出海岸线与山脉。降水预报方面，中期 CRPS 得分最高较 IMERG 提升 60%,面向 Search、Maps、Gemini 等产品的用户侧降水预报准度最高提升 50%。

💡 为什么值得看跳过数值预报、直接吃实时卫星数据，分辨率提升 5 倍，降水预报准度最高提升 50%。