AI 预报飓风提前一周锁定五级,靠的是统计不是物理
传统数值预报靠解流体方程,AI 靠从历史天气里学统计规律。飓风 Melissa 在还是热带低压时就被模型以约 80% 置信度锁定为五级,比传统模型更早更狠。
原视频在 YouTube 上放不出来,用音频听:
核心论点 · 点时间戳可跳到原声
飓风还没成形,模型已锁定五级
Hurricane Melissa 在 2025 年 10 月袭击牙买加。在它甚至还不是热带风暴、可能只是热带低压的阶段,DeepMind 的模型就开始显示它会变成五级飓风,置信度随一周推进从较低升到约 80%。Peter 说据他所知,其他模型当时也预测会增强,但没有一个具备那种置信度、具体路径和具体强度。国家飓风中心周六正式判定它会成为五级并袭击牙买加,当时它连一级都还不是。这是飓风中心有史以来从最低强度做出的五级预报,他们后来说这个判断被 DeepMind 模型的置信度「重度影响」。
— Peter Battaglia预报难,是因为观测不到那只蝴蝶
Peter 把预报困难归到一个根本限制上:小东西能产生大影响,而我们没法观测每一只蝴蝶。所以存在一个观测上的根本极限,这个极限又转化成预报上的根本极限。但他补了一句关键的转折:这不代表我们不能从全部历史证据里检测出以前被忽略的细微模式。这些驱动天气的重要特征虽然观测不到,却会留下「小线索和面包屑」,统计学习能抓住它们。他用往池塘里丢小石子打比方:如果你能捕捉到那个小水花,并理解它意味着会有同心圆扩散开,你就能利用它。
— Peter BattagliaAI 模型能同时看见整个飓风
GraphCast 是第三阶段最早把全球天气整体模拟到 10 天的模型之一。它的做法是:取全球天气的完整状态,在每个地方跑同一个学到的局部函数(这大致对应「物理处处相同」),再把这些处理成覆盖全球的更大表示,然后预测回局部。传统数值预报不做这个,它只在很局部的尺度上做预测。Peter 说这可能是 AI 模型如此有效的原因:一个大型飓风可以横跨上百公里,西侧的结构能告诉你很多关于东侧的信息。模型能把整个飓风放进一个表示里,就能更好地约束局部接下来会发生什么。
— Peter Battaglia概率预报靠往模型里塞蝴蝶
概率模型做很多次猜测,而不是只做一个。DeepMind 有两种做法。一是扩散模型:从大量不同的噪声图像出发,细化成天气的样子,每次落到略微不同的情景,多样性就是这么来的。二是他们自己发明的 functional generative networks:注入不同的输入情景,轻微改变神经网络的权重参数,从而得到多样输出。Peter 的比喻是「如果这里有一只蝴蝶、那里有一只蝴蝶,世界会是什么样」,跑上几百上千次,就能看出未来最可能长什么样。当所有情景给出同一个预测时,置信度就高;当它们像意大利面一样散开,模型就是在说「我们搞不清会发生什么」——Peter 认为模型必须承认这一点,这是一种「谦逊」。
— Peter BattagliaWeatherNext 3 把整棵天气树压成一个模型
Peter 用「天气树」打比方:树根是数据,根与树干相接处是对当前天气状态的估计,树干是预测全球天气的业务模型,树枝是针对能源、极端事件等具体用途的区域模型,树叶是应用——你掏出手机想知道此刻温度。传统上这条价值链至少分三到四个阶段完成。WeatherNext 3 的改动是:不只接收气象局给出的天气状态估计,还直接吃原始卫星图像;不只预测全球天气估计,还直接预测机场这类高质量气象站的实测值。也就是一个模型同时从树根吃到树叶。Peter 说这个想法很多组都在想,但 WeatherNext 3 可能是第一个在精度上显著超过此前所有 AI 和传统模型的。
— Peter Battaglia每小时出一次预报,因为卫星每小时变
WeatherNext 3 的几项具体改动:分辨率更高,不再是模糊或像素化的图像,而且可以在不同分辨率上做预测;预报频率从每 6 小时一次变成每 1 小时一次,原因是它吃的卫星图像本身就是每小时更新的;预报本身的时间分辨率也更高,模型原生预测 6 小时窗口内的一系列天气状态,比如 1 点、2 点、3 点分别是什么天气,而不是只说 6 点、12 点是什么天气。Peter 说这些设计很多是基于用户告诉他们「下一代天气模型想要什么」——比如可再生能源预测和电力负荷预测。
— Peter BattagliaAI 模型的失败方式是回归平均天气
Hannah 问:用当前时间步预测下一步,小误差会不会累积放大?Peter 说这更偏向传统方法的问题——方程里没有任何东西能把跑偏的解拉回最合理的状态,一旦进入罕见状态,方程不会说「你必须像正常天气」。AI 模型的失败模式相反:开始出错时,它们倾向于预测平均天气,也就是「回归均值」。而预测平均天气其实是相当不错的预报方式,也是最古老的预报方式——农民在春天播种靠的就是季节规律。所以 AI 模型不太会像传统数值方法那样「爆炸」。但 Peter 也承认,为什么统计学习方法能预测有记录以来最强的飓风,这件事「可能还需要更好地探索」。
— Peter Battaglia大部分气象观测数据根本没被用上
Peter 说天气本身影响大约三分之一的经济,但更好的预报不一定能帮到那三分之一,只是它跟能源、农业、保险、交通、灾害全都接触得上。他认为下一步的空间极大:能源等行业自己也在收集大量气象观测,可以并入模型,而他们还没做;很多天气现象发生在小于一公里的尺度上;而且「大多数气象观测其实根本没被气象机构使用」。他的判断是:我们只是证明了能做出非常准确的预报,现在才真正该开工。他还说会离开「近似求解方程」,但不会离开物理——数据本身就是物理造出来的,只是换一种方式近似物理。
— Peter Battaglia原话 · 已逐字校验
we started to see the model becoming quite confident that it was going to turn into a category 5 hurricane, which is the strongest category of hurricane.
我们开始看到模型相当有信心地认为,它会变成五级飓风,也就是最强级别的飓风。
Peter Battaglia2:10
this was the lowest intensity storm that the National Hurricane center had ever forecast to become category 5. They they had never made a category 5 forecast from such a low intensity.
这是国家飓风中心有史以来预报会变成五级飓风的强度最低的风暴。他们从来没有从这么低的强度做出过五级预报。
Peter Battaglia5:10
we can't observe every butterfly. So there's a fundamental limit to what we can observe and that then translates to a fundamental limit in what we can predict.
我们没法观测每一只蝴蝶。所以我们的观测能力存在一个根本极限,这个极限又转化成我们预报能力的根本极限。
Peter Battaglia12:11
if they're spaghetti plots and they're all over the place then the model is saying it's very difficult for us to understand what could happen and that's a very important thing because it's a fact of how we forecast weather. We cannot know certain things.
如果那些意大利面图到处都是,那模型就是在说:我们很难理解会发生什么。这非常重要,因为这就是天气预报的本质——有些事我们就是无法知道。
Peter Battaglia25:17
With AI models, their failure mode tends to be when they start to make errors, they tend to more just predict average weather. Like predicting the average weather is actually a pretty good way to predict weather. And it's actually the oldest way to predict weather.
AI 模型的失败模式是:当它们开始出错时,往往只是去预测平均天气。而预测平均天气其实是相当不错的预报方式,实际上也是最古老的预报方式。
Peter Battaglia36:22
while the model might not have seen this specific instance of this storm at this location and this trajectory, it has seen intense weather in other parts of the globe
模型也许没见过这场风暴在这个位置、这条路径上的这个具体实例,但它在全球其他地方见过强天气。
Peter Battaglia37:22
most weather observations are actually not even used by weather agencies. So, there's I actually think there's a ton of data. There's a ton of problems that haven't even been touched yet.
大多数气象观测其实根本没被气象机构使用。所以我真的认为有海量数据,有海量问题根本还没被碰过。
Peter Battaglia39:22
I think we will move away from approximating the solutions to equations, but we're not moving away from physics. The data was also created by physics.
我认为我们会离开「近似求解方程」这条路,但我们不会离开物理。数据本身也是物理造出来的。
Peter Battaglia40:23
数字与实体
| Hurricane Melissa 登陆时最大风速 | 190 mph | 5:10 |
| Hurricane Melissa 造成的死亡人数 | 95 人 | 5:10 |
| DeepMind 模型对 Melissa 的预报置信度 | 约 80% | 5:10 |
| AI 预报相对传统预报的精度增益 | 约多出一天(两天精度的预报在三天达到) | 9:11 |
| WeatherNext 3 预报更新频率 | 每 1 小时一次(此前为每 6 小时) | 29:18 |
| 天气影响的经济占比 | 约三分之一 | 38:22 |
| GraphCast 预报时长 | 10 天 | 20:14 |
术语
- numerical weather prediction数值天气预报
- 用超级计算机近似求解流体运动方程、逐步外推的经典预报方法。
- GraphCastGraphCast
- DeepMind 早期全球 AI 天气模型,一次预测全球 10 天天气。
- GenCastGenCast
- DeepMind 的概率天气模型,预测多种可能情景而非单一平均天气。
- functional generative networks函数生成网络
- DeepMind 自研的概率预报技术,通过微调网络权重生成多样情景。
- spaghetti plots意大利面图
- 把多个概率情景的路径画在一起,散得越开表示不确定性越大。
- load forecasting负荷预测
- 预测电网的电力需求,主要受温度驱动。
收听指南
做 AI for Science、气象或能源预测的工程师和研究者;关注 AI 落地真实世界场景的投资人。
0:38–11:50 飓风 Melissa 的叙事段落可快进,机制和数字集中在后半段。