英伟达亮相 Earth-2 气象模型套件：AI 预报表现全面赶超谷歌 GenCast

 伴随冬季风暴横扫美国多地，传统天气预测在巨大降雪差异面前显得力不从心。就在此时，英伟达（NVIDIA）于周一在休斯顿举行的美国气象学会年会上正式发布全新的 Earth-2 天气预测模型套件，目标是用人工智能大幅提升全球气象预报的精准度与效率。

核心亮点：性能压过谷歌，架构更趋简洁

英伟达此次发布的主力模型 Earth-2Medium Range（中程预报模型） 引发业内广泛关注。根据英伟达官方数据，该模型在 70多个气象变量 上的表现全面领先谷歌 DeepMind 于2024年12月推出的 GenCast 模型。

区别于依赖复杂物理数值计算的传统模式，Earth-2 采用基于 Atlas 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德（Mike Pritchard）表示，这意味着气象科学正朝着“更简洁”的方向发展：摒弃小众的 AI 结构，转向更易扩展的 Transformer 架构。

Earth-2 套件的三大支柱

除中程预报外，英伟达同步推出面向不同使用场景的专业工具，构成完整的气象 AI 生态：

• 临近预报模型（Nowcasting）： 专注未来0—6小时的短期预测。该模型直接以全球静止轨道卫星观测为训练数据，而非受限于特定区域的物理模型，更灵敏识别风暴与危险天气的影响。

• 全球数据同化模型： 通过融合地面站点、探空气球等多源观测，为预报提供更优的初始快照。其最大亮点是效率——过去需要超级计算机运行数小时、占据约50%计算负载的任务，如今借助 GPU 仅需几分钟 即可完成。

• 高分辨率与变量建模： 套件还集成 CorrDiff（用于快速生成高分辨率预测）与 FourCastNet3（面向温度、风、湿度等单变量建模）。

气象主权与普惠化：让超级预报不再高价

普里查德指出，高质量天气预测长期以来是富裕国家与大型企业的“特权”，原因在于传统数值预报需要支付高昂的超级计算机租赁成本。

“天气关乎国家安全，主权与天气紧密相连。”普里查德强调，Earth-2 的高效能降低了门槛，使发展中国家与中小机构也能构建属于自己的高精度预报系统。

目前，Earth-2 相关技术已进入实战应用。以色列和台湾的气象部门已开始使用 CorrDiff；The Weather Company（天气频道母公司）与道达尔能源（Total Energies）正在评估 Nowcasting 的实际效果。