科学界在台风与飓风等热带气象预测领域取得历史性突破。Google DeepMind 与Google研究团队携手美国国家飓风中心（NHC）、科罗拉多州立大学大气协同研究所（CIRA）及英国气象局等全球顶尖气象机构，在《自然》杂志上发表最新成果，正式推出用于气象预测的 AI 模型 WeatherNext。
热带气象系统（台风、飓风）是地球上最具破坏性的自然灾害之一。过去半个世纪中，全球因气象灾害造成的死亡人数超70万，经济损失高达1.4万亿美元。传统预测模型长期受限于物理计算的瓶颈：追踪气象系统移动轨迹需要宏观的全球气象数据，而预测强度及风暴核心结构则需要极高分辨率的局部微观数据。天气预报员往往需要在轨迹和强度预测之间做出权衡。
WeatherNext 模型通过创新架构破除了这一技术壁垒。该模型将全球气象动态与 IBTrACS 数据库中近5000次历史气象系统的数据进行联合训练，成功将路径、强度及风力结构三项关键指标的预测精度提升至全新高度。评估表明，WeatherNext 的预测时效相比此前模型平均提早了整整一天（24小时），即其三天的预测精度相当于传统模型两天的预测精度。这一跃升相当于气象预测领域过去整整十年的技术积累进步。
更令气象学家惊讶的是该模型的数据效率。传统物理模型通常需要极高的空间分辨率来预测风暴强度，而 WeatherNext 在数据分辨率仅为 28x28 公里（比传统模型粗糙100倍）的情况下，依然实现了超高精准度的预测。此外，该模型利用功能生成网络（FGNs）能在单块 TPU 上一分钟内运行1000个成员的集合预测，极大地帮助预报员评估极端天气的概率分布。
该研究成果已在实际防灾减灾中发挥关键作用。在2025年风暴季期间，WeatherNext 成功协助美国国家飓风中心精准预测了飓风“梅丽莎”（Hurricane Melissa）的急速增强过程及其在牙买加的登陆路径，为当地防灾准备争取到了极为宝贵的时间。
为推动全球气象研究与灾害预警能力建设，Google现已将 WeatherNext 2 以及 WeatherNext Cyclones 模型代码及权重正式开源。包含可在免费 Colab 笔记本中运行的轻量化 WeatherNext 2-mini 模型均已开放下载，相关预测结果也已同步整合至 Google Earth AI 旗下的 Weather Lab 平台供全球科研人员和公众查阅：
https://deepmind.google.com/science/weatherlab/georestricted