摘要：
2026年9月3日，谷歌DeepMind与Google Research联合发布WeatherNext 3——一款全球AI天气预报模型。它由实时卫星观测直... 2026年9月3日，谷歌DeepMind与Google Research联合发布WeatherNext 3——一款全球AI天气预报模型。它由实时卫星观测直接驱动，每小时刷新一次高分辨率预报，地表温湿分辨率达5公里（较上一代25公里提升约5倍），大气风速分辨率25公里。模型已接入谷歌搜索、Gemini应用、谷歌地图、Maps Platform、Earth Engine与BigQuery等产品，普通用户可在上述产品中免费使用其预报能力，开发者与企业通过Google Cloud与Maps Platform Weather API按数据量计费调用。
一、从每6小时到每小时，从25公里到5公里
WeatherNext 3的核心升级在于两件事：时效与精度。上一代WeatherNext 2每6小时更新一次、网格分辨率25公里，而WeatherNext 3将更新频率压缩到每小时，地表温湿分辨率提升至5公里——清晰度提升约5倍。温度与湿度等关键地表变量达5公里，其他地表变量10公里，风速等大气变量25公里。从广阔全球风型到局部地形都保持物理一致性。
模型直接摄入全球地球静止卫星的实时拼图（11个通道、0.1度分辨率、约1小时运行延迟），不再等待传统数值天气预报每6小时的批次。这种端到端从观测学习的范式，使其能跟踪雨雪等快速变化的天气，给出更及时的预警。据谷歌引用的独立实时评估（Brightband），WeatherNext 3在其跟踪的领先系统中准确度居首；论文显示其在中程降水CRPS上较WeatherNext 2提升最高60%，2米温度CRPS在短lead较ECMWF集合提升约40%。
在AI工具导航的框架下，WeatherNext 3属于“垂直行业AI模型”而非通用大模型——它不生成文本或图像，而是输出结构化的气象网格数据。但其预报能力已直接集成到Gemini应用中，用户可在对话中向Gemini询问天气并拿到高分辨率结果，这意味着在AI办公软件推荐的语境下，它也可以作为企业内部物流调度、农业决策或能源管理的实时天气数据底座。
二、稀疏气象站直接训练与清洁能源变量
WeatherNext 3直接训练于稀疏气象站观测（METAR机场站、Mesonet区域网、ICOADS船浮数据，自2001年起），在训练阶段未充分覆盖的地区仍保持较高准确度，尤其利好拉美、非洲与亚太等历史预报基础设施薄弱的区域。模型还专门引入面向可再生能源生产的预测变量：100米高度（风机轮毂高度）风速、云量与太阳辐射，帮助风电与光伏电站估算出力、辅助电网调度与清洁能源规划。
三、与同类AI气象模型的对比
| 对比维度 | WeatherNext 3 | 华为盘古气象 | NVIDIA FourCastNet |
|---|---|---|---|
| 研发方 | 谷歌DeepMind | 华为 | NVIDIA |
| 模型定位 | 全球AI天气预报（每小时） | 全球AI气象预报 | AI气象降尺度与预报 |
| 更新频率 | 每小时 | 固定间隔 | 固定间隔 |
| 最高分辨率 | 5公里 | 约0.25°（约25公里） | 约0.25° |
| 数据来源 | 实时卫星观测+稀疏站观测 | 再分析+观测 | 数值模式输出 |
| 开源与价格 | 闭源；云API调用 | 开源权重 | 开源 |
| 接入产品 | 搜索/地图/Gemini/Earth Engine | 科研与行业 | 科研与行业 |
WeatherNext 3的差异点在于用实时卫星观测替代6小时数值模式批次，换来每小时、5公里级的更新节奏，适合对时效与局部精度敏感的场景。
四、应用场景与适用人群
农业与防灾减灾：更高频的降雨与极端天气预警，帮助农户安排农事、应急部门提前部署防风与排涝
清洁能源运维：风电场与光伏电站用100米风速、云量、太阳辐射预测估算出力，优化并网与调度
日常出行与物流：更准的本地降水与温度预报，支撑出行规划、航运与配送的路径与时效决策
适用人群：农业与防灾决策者、清洁能源运营商、物流与航运调度，以及依赖谷歌天气服务的普通用户与开发者。
五、定价与使用方式
WeatherNext 3为闭源模型，不开放权重，不支持本地部署。开发者与企业通过Google Cloud、Maps Platform Weather API、Earth Engine与BigQuery调用，按数据量与配额计费，谷歌未公布统一的公开单价；普通用户可免费在谷歌搜索、地图与Gemini应用中使用其预报能力。若需要可自部署的替代方案，华为盘古气象与NVIDIA FourCastNet均提供开源权重。