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AI 預報颶風提前一週鎖定五級,靠的是統計不是物理

傳統數值預報靠解流體方程,AI 靠從歷史天氣裡學統計規律。颶風 Melissa 在還是熱帶低壓時就被模型以約 80% 置信度鎖定為五級,比傳統模型更早更狠。

AI 天氣預測DeepMind概率預報極端天氣AI for Science

原視頻在 YouTube 上放不出來,用音頻聽:

前半段颶風案例敘事性強但信息密度一般,後半段 WeatherNext 3 的架構改動和「誤差迴歸均值」的機制才是真正值錢的部分。

核心論點 · 點時間戳可跳到原聲

2:10

颶風還沒成形,模型已鎖定五級

Hurricane Melissa 在 2025 年 10 月襲擊牙買加。在它甚至還不是熱帶風暴、可能只是熱帶低壓的階段,DeepMind 的模型就開始顯示它會變成五級颶風,置信度隨一週推進從較低升到約 80%。Peter 說據他所知,其他模型當時也預測會增強,但沒有一個具備那種置信度、具體路徑和具體強度。國家颶風中心週六正式判定它會成為五級並襲擊牙買加,當時它連一級都還不是。這是颶風中心有史以來從最低強度做出的五級預報,他們後來說這個判斷被 DeepMind 模型的置信度「重度影響」。

— Peter Battaglia
12:11

預報難,是因為觀測不到那隻蝴蝶

Peter 把預報困難歸到一個根本限制上:小東西能產生大影響,而我們沒法觀測每一隻蝴蝶。所以存在一個觀測上的根本極限,這個極限又轉化成預報上的根本極限。但他補了一句關鍵的轉折:這不代表我們不能從全部歷史證據裡檢測出以前被忽略的細微模式。這些驅動天氣的重要特徵雖然觀測不到,卻會留下「小線索和麵包屑」,統計學習能抓住它們。他用往池塘裡丟小石子打比方:如果你能捕捉到那個小水花,並理解它意味著會有同心圓擴散開,你就能利用它。

— Peter Battaglia
20:14

AI 模型能同時看見整個颶風

GraphCast 是第三階段最早把全球天氣整體模擬到 10 天的模型之一。它的做法是:取全球天氣的完整狀態,在每個地方跑同一個學到的局部函數(這大致對應「物理處處相同」),再把這些處理成覆蓋全球的更大表示,然後預測回局部。傳統數值預報不做這個,它只在很局部的尺度上做預測。Peter 說這可能是 AI 模型如此有效的原因:一個大型颶風可以橫跨上百公里,西側的結構能告訴你很多關於東側的信息。模型能把整個颶風放進一個表示裡,就能更好地約束局部接下來會發生什麼。

— Peter Battaglia
24:16

概率預報靠往模型裡塞蝴蝶

概率模型做很多次猜測,而不是只做一個。DeepMind 有兩種做法。一是擴散模型:從大量不同的噪聲圖像出發,細化成天氣的樣子,每次落到略微不同的情景,多樣性就是這麼來的。二是他們自己發明的 functional generative networks:注入不同的輸入情景,輕微改變神經網絡的權重參數,從而得到多樣輸出。Peter 的比喻是「如果這裡有一隻蝴蝶、那裡有一隻蝴蝶,世界會是什麼樣」,跑上幾百上千次,就能看出未來最可能長什麼樣。當所有情景給出同一個預測時,置信度就高;當它們像意大利麵一樣散開,模型就是在說「我們搞不清會發生什麼」——Peter 認為模型必須承認這一點,這是一種「謙遜」。

— Peter Battaglia
26:17

WeatherNext 3 把整棵天氣樹壓成一個模型

Peter 用「天氣樹」打比方:樹根是數據,根與樹幹相接處是對當前天氣狀態的估計,樹幹是預測全球天氣的業務模型,樹枝是針對能源、極端事件等具體用途的區域模型,樹葉是應用——你掏出手機想知道此刻溫度。傳統上這條價值鏈至少分三到四個階段完成。WeatherNext 3 的改動是:不只接收氣象局給出的天氣狀態估計,還直接吃原始衛星圖像;不只預測全球天氣估計,還直接預測機場這類高質量氣象站的實測值。也就是一個模型同時從樹根吃到樹葉。Peter 說這個想法很多組都在想,但 WeatherNext 3 可能是第一個在精度上顯著超過此前所有 AI 和傳統模型的。

— Peter Battaglia
29:18

每小時出一次預報,因為衛星每小時變

WeatherNext 3 的幾項具體改動:分辨率更高,不再是模糊或像素化的圖像,而且可以在不同分辨率上做預測;預報頻率從每 6 小時一次變成每 1 小時一次,原因是它吃的衛星圖像本身就是每小時更新的;預報本身的時間分辨率也更高,模型原生預測 6 小時窗口內的一系列天氣狀態,比如 1 點、2 點、3 點分別是什麼天氣,而不是只說 6 點、12 點是什麼天氣。Peter 說這些設計很多是基於用戶告訴他們「下一代天氣模型想要什麼」——比如可再生能源預測和電力負荷預測。

— Peter Battaglia
35:22

AI 模型的失敗方式是迴歸平均天氣

Hannah 問:用當前時間步預測下一步,小誤差會不會累積放大?Peter 說這更偏向傳統方法的問題——方程裡沒有任何東西能把跑偏的解拉回最合理的狀態,一旦進入罕見狀態,方程不會說「你必須像正常天氣」。AI 模型的失敗模式相反:開始出錯時,它們傾向於預測平均天氣,也就是「迴歸均值」。而預測平均天氣其實是相當不錯的預報方式,也是最古老的預報方式——農民在春天播種靠的就是季節規律。所以 AI 模型不太會像傳統數值方法那樣「爆炸」。但 Peter 也承認,為什麼統計學習方法能預測有記錄以來最強的颶風,這件事「可能還需要更好地探索」。

— Peter Battaglia
39:22

大部分氣象觀測數據根本沒被用上

Peter 說天氣本身影響大約三分之一的經濟,但更好的預報不一定能幫到那三分之一,只是它跟能源、農業、保險、交通、災害全都接觸得上。他認為下一步的空間極大:能源等行業自己也在收集大量氣象觀測,可以併入模型,而他們還沒做;很多天氣現象發生在小於一公里的尺度上;而且「大多數氣象觀測其實根本沒被氣象機構使用」。他的判斷是:我們只是證明了能做出非常準確的預報,現在才真正該開工。他還說會離開「近似求解方程」,但不會離開物理——數據本身就是物理造出來的,只是換一種方式近似物理。

— Peter Battaglia

原話 · 已逐字校驗

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.

我們開始看到模型相當有信心地認為,它會變成五級颶風,也就是最強級別的颶風。

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.

這是國家颶風中心有史以來預報會變成五級颶風的強度最低的風暴。他們從來沒有從這麼低的強度做出過五級預報。

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.

我們沒法觀測每一隻蝴蝶。所以我們的觀測能力存在一個根本極限,這個極限又轉化成我們預報能力的根本極限。

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.

如果那些意大利麵圖到處都是,那模型就是在說:我們很難理解會發生什麼。這非常重要,因為這就是天氣預報的本質——有些事我們就是無法知道。

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 模型的失敗模式是:當它們開始出錯時,往往只是去預測平均天氣。而預測平均天氣其實是相當不錯的預報方式,實際上也是最古老的預報方式。

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

模型也許沒見過這場風暴在這個位置、這條路徑上的這個具體實例,但它在全球其他地方見過強天氣。

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.

大多數氣象觀測其實根本沒被氣象機構使用。所以我真的認為有海量數據,有海量問題根本還沒被碰過。

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.

我認為我們會離開「近似求解方程」這條路,但我們不會離開物理。數據本身也是物理造出來的。

Peter Battaglia40:23

數字與實體

Hurricane Melissa 登陸時最大風速190 mph5:10
Hurricane Melissa 造成的死亡人數95 人5:10
DeepMind 模型對 Melissa 的預報置信度約 80%5:10
AI 預報相對傳統預報的精度增益約多出一天(兩天精度的預報在三天達到)9:11
WeatherNext 3 預報更新頻率每 1 小時一次(此前為每 6 小時)29:18
天氣影響的經濟佔比約三分之一38:22
GraphCast 預報時長10 天20:14

術語

numerical weather prediction數值天氣預報
用超級計算機近似求解流體運動方程、逐步外推的經典預報方法。
GraphCastGraphCast
DeepMind 早期全球 AI 天氣模型,一次預測全球 10 天天氣。
GenCastGenCast
DeepMind 的概率天氣模型,預測多種可能情景而非單一平均天氣。
functional generative networks函數生成網絡
DeepMind 自研的概率預報技術,通過微調網絡權重生成多樣情景。
spaghetti plots意大利麵圖
把多個概率情景的路徑畫在一起,散得越開表示不確定性越大。
load forecasting負荷預測
預測電網的電力需求,主要受溫度驅動。

收聽指南

誰該聽

做 AI for Science、氣象或能源預測的工程師和研究者;關注 AI 落地真實世界場景的投資人。

可跳過

0:38–11:50 颶風 Melissa 的敘事段落可快進,機制和數字集中在後半段。