谷歌DeepMind发布WeatherNext 3：改吃实时卫星数据，网格从25公里细化到5公里

谷歌DeepMind于9月3日发布新一代天气预报模型WeatherNext 3。据Engadget当日报道，这一版本最要紧的改动在数据来源：模型直接接入实时卫星数据，而不再等待每六小时才更新一次的数值天气预报数据集，因此可以按小时滚动给出预报。空间分辨率也从上一代WeatherNext 2的25公里方格细化到5公里方格。Engadget援引谷歌的说法称，降水预报准确度最多提升五成，改善最明显的恰恰是那些历史上预报可靠性较差的地区。除气温、湿度、风速这些常规变量之外，新模型还专门输出约100米高度、大致相当于风机轮毂高度的风速，以及高分辨率的云量与太阳辐射数据，指向的用途很明确：估算风电出力、给光伏电站算发电量。落地方式不是单独开一个产品，而是直接嵌进谷歌已有的入口——搜索、Gemini应用、谷歌地图，以及面向开发者的Google Maps Weather API和Google Earth Engine。报道同时提到，初代WeatherNext模型已在2026年8月开源。

过去几年AI气象模型的比拼主要在预报技巧的分数上，这一次谷歌动的是数据管道本身。绕开每六小时更新一次的数值预报数据集、改用持续更新的卫星观测，意味着模型不再受制于官方数据集的发布节奏，这是一个结构性的差别，而不只是精度提高几个百分点。更值得注意的是它选择输出什么：100米高度风速、云量、太阳辐射，这些不是普通用户看天气会关心的字段，而是新能源出力预测的直接输入。AI气象在这里从演示转向了有付费方的具体场景。

对谷歌自己，WeatherNext 3同时进了搜索、Gemini和地图三个消费级入口，也进了Weather API和Earth Engine两个开发者入口，等于把气象能力铺成一层可被调用的基础设施。对风电和光伏运营商及电网调度方，轮毂高度风速与高分辨率辐射数据若确实可用，出力预测和现货报价的误差空间会被压缩，这块需求此前多由专业气象服务商承接。对传统数值预报体系，压力不在于被替代，而在于其数据发布节奏正在成为下游应用的瓶颈。至于降水最多提升五成这一表述，是谷歌自述、经Engadget转述的口径，尚未见独立第三方评测复核。