当前位置：首页 → 电脑软件 → 男子25米手枪速射决赛 → 世界杯女篮买球 v4.291.5836.378682 IOS版
v7.940.121 安卓版
v1.731.8022.517715 安卓最新版
v8.957.3552.401994 PC版
v7.518.7.352755 PC版
v2.43.2780.381841 最新版
v6.869.3343 安卓漢化版
v5.40.9729.884376 IOS版
v1.789.926 安卓漢化版
v3.854.7933 安卓最新版
v4.104.4683.716908 安卓版
v9.851.557.491978 最新版
v8.429.254 安卓最新版
v8.297 安卓最新版
v6.657.7563 安卓最新版
v9.160 安卓漢化版
v3.725.7931.614787 安卓最新版
v6.8.6440 PC版
v7.438.4203.579274 安卓最新版
v1.930.3113 安卓版
v7.348.4303.208547 PC版
v5.806.3018.873149 安卓版
v7.390 安卓漢化版
v9.392.8847.836227 最新版
v3.610.3791.694482 PC版
v3.43.6752.528369 安卓免費版
v6.15.645.109879 安卓最新版
v7.279.2187.980810 安卓版
v3.763.4772.607582 安卓版
v2.420.4149 安卓漢化版
v1.249.9293.201469 最新版
v6.711.561.541020 PC版
v7.465 安卓免費版
v9.834.6590.967261 PC版
v8.342.8653.625452 安卓漢化版
v4.591.1521.762122 安卓版
v3.500.9112.301486 PC版
v1.196 最新版
v1.897.3376 最新版
v5.370.2967.194608 安卓最新版
v1.348 PC版
v1.530 安卓免費版
v2.526.5528.117196 最新版
v7.776.8075 PC版
v7.615.1518 最新版
v1.770 PC版
v5.688.5008.75619 安卓最新版
v9.71.6708.798647 安卓最新版
v1.15 IOS版
v2.311.3074.857252 最新版
v3.427 安卓免費版
v5.733.8290 安卓版
v4.256.5152 安卓漢化版
v4.347 安卓免費版
v5.206.2840.311361 最新版
v8.568.1240.912728 PC版
v9.180 IOS版
v6.638.8336 PC版
v1.26.3412 IOS版
v4.275.4491 安卓版
v8.8.9064.881034 安卓最新版
v6.447.3533.270780 安卓版
v5.894.9176.756224 安卓免費版
v4.586.3184.890853 IOS版
v8.894.5144 安卓免費版
v8.569.1272 安卓最新版
v7.675.7078.373319 IOS版
v8.334.6098.531852 IOS版
v6.594.938.648781 安卓最新版
v6.414 最新版
v5.100 安卓漢化版
v4.208.1100.733323 安卓最新版
v6.446.699.542839 安卓漢化版
v4.853.380.585629 最新版
v7.940 安卓免費版
v5.178 最新版
v4.53.9328 PC版
v8.484.5027.848443 安卓免費版
v2.133.3860 最新版
v7.27 安卓最新版
v4.419.5064.343965 IOS版
世界杯女篮买球
新智元报道
编辑：倾倾
【新智元导读】Google DeepMind发布WeatherNext 2。它能在1分钟内，从同一初始场生成上百种可能的未来，分辨率细到1小时，并在几乎所有气象变量上超过上一代模型。更重要的是，它已接入Search、Gemini、Pixel Weather与Google Maps，天气预报的「底层引擎」被重写了一次。
就在昨天，谷歌再一次刷新了行业上限！
谷歌DeepMind最新发布的WeatherNext 2，在天气预测行业上迈出了一大步。
官方在X上发布了演示视频：单一初始场景，能生成百种预测；一分钟就能完成大气场推演，整体性能全面超越上一代。
现在，这项技术已经从实验室走到普通用户手中：Search、Gemini、Pixel Weather、Google Maps的天气系统都已经接入。
当我们在手机上刷新天气卡片时，后台运行的，已经是一套新的预测引擎。
天气预报的逻辑，被重写了一次
这两年大家都有一个共同的感觉：极端天气越来越多，但天气预报却越来越难预测我们真正关心的点。
降雨到底是下午三点来，还是七点才落下？风会不会突然加大？雷暴到底会不会影响下班路上的航班？
传统数值模型很强，却有两个短板：计算耗时、分辨率偏粗。完整模拟常要数小时，等结果出来，天气已更新。
想要把天气预测做到「小时级、随时更新」，传统模型已经有点吃力。
在这种背景下，WeatherNext 2出现了。
它不是把图表做得更漂亮，而是换了整套预测思路：不再只给一个结果，而是一次性交付「上百个可能的未来」。
在Google的TPU上，一次推理不足1分钟，预测分辨率提升到1小时级。
更重要的是，它不再只给出一条未来路径，而是能从同一个起点推演出上百种可能的天气走向，让极端事件的「风险空间」第一次变得可见。
未来不止一条：WeatherNext 2的新预测法
Google DeepMind 在官方介绍里用了一个关键描述：
从同一个起点，生成上百种可能的天气场景。
这句话看起来轻，但背后意味着天气预报从「单一答案时代」进入了「多场景时代」。
过去我们习惯的天气预报，本质上是模型给你一个预告：天下雨、后天降温、三天后有风暴。
但大气本身是高度不确定的系统，尤其遇上台风、强降雨、雷暴线这些「临界事件」，单一路径往往不够稳，也不够安全。
WeatherNext 2的做法是——把不确定性本身变成预测对象。
模型会基于同一组初始条件，一次性跑出数百条不同的未来路径，再从中提取趋势、最可能发生的情况，以及风险范围。
这项能力是通过一个新的架构：Functional Generative Network（FGN）：噪声并非加在输入数据，而是注入到模型的「函数空间」，从而得到一组差异可控且物理一致的预测。
WeatherNext 2多场景预测示意。模型从同一初始天气场出发，通过注入不同噪声生成多条物理一致的未来路径，用于呈现更完整的天气可能性范围。
这让每一条生成的未来既有差异，又能保持物理规律的一致性。
对此，DeepMind的解释是：
注入的噪声依然能生成物理连贯的场景（coherent variability）
这也是为什么WeatherNext 2在官方发布里特别强调：
它只显式学习了「marginals」（单独的温度、湿度、风速等要素），但能自动推断出「joints」（完整的台风结构、热带扰动、锋生、湿度输送通道）。
速度提升同样关键。Google表示，一次预测在TPU上耗时不到1分钟，相比数值天气预报需要数小时计算，更新频率和时效性都完全不是一个量级。
再结合WeatherNext 2的1小时级分辨率，短时突发事件，比如雷暴、阵雨线、大风切变——第一次可以被更细地捕捉。
从整体能力看，WeatherNext 2并不是某一项指标变好，而是整套预测方式都变得更灵活、更连贯、更实时。
官方给出的CRPS对比图也能直观看出差距：
几乎所有气象变量、所有气压层、所有预测时效（0–15 天）都呈现持续提升。
蓝色越深、代表越优，而整张图几乎都被蓝色覆盖。
连续排名概率评分对比：WeatherNext 2和WeatherNext Gen
说到底，WeatherNext 2的升级不是多加了一点精度，而是让天气预报从确定性变成「多可能性」。
从延时更新变成分钟级滚动推演，从大尺度趋势变成小时级细节。
从实验室走出去
WeatherNext 2改变生活
如果WeatherNext 2只停留在论文里，它充其量算一次漂亮的技术实验。
Google选择的是把它推上生产线。Search、Gemini、Pixel Weather、Google Maps的天气层，全都切到了WeatherNext 2 的数据流。
这意味着我们第一次不是基于一个结果判断天气，而是基于一个「未来的范围」。
过去的天气预报更像是一句结论：「今天可能下雨。」
现在的是：「在几十种未来里，降水最有可能在下午三点左右推进到城区。」
行业上的变化更明显。能源、航运、机场、供应链，这些原本被天气牵着走的行业，现在能提前看到可能的未来。
Google已经用WeatherNext技术支持过热带气旋的实验性预测，让决策方能真正评估「最坏情况下要往哪走」。
这跟传统的单一路径预报完全不同。
科研端的反应也很强烈。
因为WeatherNext 2的数据不只用于产品，它还被同步放进Earth Engine和BigQuery，研究机构第一次可以稳定调取「小时级、高分辨率、可重复的AI预测」。
在气象领域，这是非常罕见的开放度。
不只是天气预测更准这么简单。它让天气变成了一套可被引用、可被嵌入、可被计算的系统——
能被行业使用，能被科研验证，也能被城市运营纳入决策链。这是气象体系以前从未具备的能力。
AI天气时代的真正意义，才刚刚出现
WeatherNext 2让天气预测变得更快、更细、更可用，它触动的，是气象系统过去几十年没变过的底层结构。
以前的天气服务更像一条单向链路：超级计算机跑出结果→气象机构发布预报→产品端展示给用户。
这套逻辑很稳定，但也很慢。
预测不再只是结果，而是一个随时能被调用的能力。
能源企业可以用它提前判断风电波动，机场可以预估下一小时的风切变，城市可以滚动监测降水边界的变化。
首先，天气数据会变成基础设施。不是每天几点更新，而是随时可用、随时刷新。
对于依赖天气运营的行业，这是新常态。
其次，预测系统会更像「协作网络」。
AI模型跑多场景，物理模型兜底趋势，各机构共享数据流——预测不再是一家机构的任务，而是一张连着科研、产业、政府的网。
最后，人们对极端天气的应对方式会变。
过去是一条路径决定所有行动；未来可能是一整套「风险区间」驱动的决策。
所以，WeatherNext 2不只是更准的天气预报，它更像是在把天气重新定义成一种「可计算资源」。
极端气候越来越频繁，未来我们会越来越依赖这样的基础工具。
也许很快，天气不再是被动接受的信息，而是能被及时理解、提前准备的变量。
参考资料：
https://x.com/PeterWBattaglia/status/1990438610684797385
https://x.com/GoogleDeepMind/status/1990435105408418253
https://blog.google/technology/google-deepmind/weathernext-2/
秒追ASI
?点赞、转发、在看一键三连?
点亮星标，锁定新智元极速推送！
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论
