title: Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 --- **摘要** WeatherNext 3 將物理模擬推向新高度，透過每小時衛星影像與歷史觀測資料的整合，為全球帶來更精準的天氣預測。升級後的規格讓降雨預測準確度最高提升 60%。這項突破不僅強化了對一般用戶的服務，也為產業提供更可靠的數據支持。從開發中國家到拉美、非洲與亞太地區，全球佈局正持續深化。 **Category** - [AI](https://www.soft4fun.net/category/tech/ai) - [新聞](https://www.soft4fun.net/category/tech/news) - [科技](https://www.soft4fun.net/category/tech) **Tag** - [AI](https://www.soft4fun.net/tag/ai) - [Google](https://www.soft4fun.net/tag/google) - [天氣模擬](https://www.soft4fun.net/tag/%e5%a4%a9%e6%b0%a3%e6%a8%a1%e6%93%ac) - [氣候預測](https://www.soft4fun.net/tag/%e6%b0%a3%e5%80%99%e9%a0%90%e6%b8%ac) **圖片清單** - ![Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp](https://cf.img.soft4fun.net/2026/09/WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp.webp "WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp") - ![Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp](https://cf.img.soft4fun.net/2026/09/WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp.webp "Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp") --- [Google](https://www.soft4fun.net/tag/google) DeepMind 於台灣時間 2026 年 9 月 3 日晚間正式發表新一代 [AI](https://www.soft4fun.net/tag/ai) 氣象模型「WeatherNext 3」，這是該團隊自 WeatherNext 系列以來最大幅度的一次技術躍進：解析度提升至過去的 5 倍、預報頻率從每 6 小時更新一次進化為每小時更新，同時也是全球第一個直接以真實衛星觀測資料訓練，而非仰賴傳統物理模擬的全球高解析度氣象 AI 模型。這項更新不只是實驗室裡的技術突破，更將直接整合進 Google 搜尋、Google 地圖與 Gemini，成為數十億用戶日常查詢天氣時背後的引擎。 ## 從物理模擬走向衛星資料：WeatherNext 3 的核心突破 過去的數值天氣預報（NWP）與多數 AI 氣象模型，本質上都是先透過大氣物理方程式模擬出「初始場」，再用模型去逼近或修正這個模擬結果。Google DeepMind 與 Google Research 團隊在官方部落格中指出，WeatherNext 3 是第一個打破這個框架的全球高解析度模型：它直接讀取每小時更新的地球同步衛星（geostationary satellite）影像資料，搭配歷史觀測資料，餵入一個名為 Functional Generative Network（FGN）的網格轉換器（mesh transformer）架構進行訓練與推論，等於是讓 AI 直接「看見」大氣的即時變化，而不是先經過一層物理模擬的轉譯。 ![Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp](https://cf.img.soft4fun.net/2026/09/WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp.webp "Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-01.width-1200.format-webp") ## 解析度暴增 5 倍、逐小時更新：規格全面升級 根據 Google 官方公布的數字，WeatherNext 3 在多項核心規格上都較前代 WeatherNext 2 有顯著提升。地表變數的解析度來到 5 公里，官方形容「比上一代 WeatherNext 2 銳利了約 5 倍」；其他地表變數解析度為 10 公里，大氣變數則為 25 公里，相較於過去 AI 氣象模型普遍落在 15 至 25 公里的水準，等於是把預報網格切得更細。預報更新頻率也從每 6 小時一次，進化為每小時更新一次，讓短期天氣變化（例如午後雷陣雨何時開始、何時結束）能被更即時地捕捉。TechCrunch 的報導並引述 Google 方面資訊指出，新模型的參數量是前代的 2.4 倍。 值得留意的是，模型解析度與參數量的提升幅度屬於原廠公布的官方數字，而「參數量增加是否直接等同於使用體驗提升」則涉及各家對模型效能的不同衡量方式，讀者可將其視為技術規模的參考指標，而非唯一的品質保證。 ## 降雨預測準確度最高提升 60% 在準確度方面，Google 官方公布的測試數據顯示，WeatherNext 3 的降雨預報以「連續等級機率評分」（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）衡量，對比 NASA 的 IMERG 衛星降雨資料集最高可提升 60%，對比 MRMS（多雷達多感測器）資料集則提升約 30%；若是提前一天以上的中長期降雨預報，準確度最多可提升 50%。這些數字均來自 Google DeepMind 官方部落格與其公開的 Operational WeatherBench 測試平台結果，並非單一方的行銷說法，這也是為何 TechCrunch 等外部科技媒體會將其視為一次「實質的」技術進展而非單純的規格更新。 ![Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp](https://cf.img.soft4fun.net/2026/09/WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp.webp "Google DeepMind 發表 WeatherNext 3！解析度提升 5 倍、降雨預測準確度大增的新一代 AI 氣象模型 WeatherNext3_diagrams_fig-03.width-1200.format-webp") ## 從已開發國家延伸到拉美、非洲、亞太：全球佈局與產品整合 Google 特別強調，WeatherNext 3 的訓練資料涵蓋全球，並刻意加強過去氣象觀測資源相對不足的地區，包括拉丁美洲、非洲與亞太地區，目標是縮小已開發國家與開發中國家在天氣預報品質上的落差。此外，新模型也加入了與再生能源相關的變數，例如離地 100 公尺高度的風速、雲量與太陽輻射量，這意味著它未來也可能被用於風力發電與太陽能發電的產能預測。 在產品面，Google 資深工程師 Samier Merchant 在官方發布內容中表示：「這將是首次讓部分核心變數直接餵入並驅動大量 Google 產品的運作。」根據 TechCrunch 的報導，WeatherNext 3 預計將整合進 Google 搜尋、Google 地圖與 Gemini 的天氣查詢功能，同時也會透過雲端平台開放給研究人員與開發者使用。DeepMind 研究科學家 Ferran Alet 則補充說明了機器學習方法與傳統物理模擬的本質差異：「機器學習的目標，是從不完整的資訊中去逼近充滿雜訊的真實物理現象。」 ## 對一般用戶與產業的意義：官方數字之外的觀察 以上解析度、更新頻率與 CRPS 準確度提升幅度，均為 Google 官方公布並可對照 Operational WeatherBench 公開測試平台驗證的數字。至於「這項技術是否能實際改善開發中國家的農業產量」或「是否能顯著提升再生能源電網的調度效率」，目前仍屬於外界與媒體根據新模型能力所做的合理推測與應用想像，尚未有獨立的第三方長期數據可以驗證，讀者在解讀相關報導時，可將這部分視為技術潛力的展望，而非已經發生的既定成果。整體而言，WeatherNext 3 的發布再次說明了 AI 大型模型的競賽場域，早已不只侷限於聊天機器人與程式碼生成，而是延伸到氣候、能源等攸關民生的基礎建設領域。 資料來源： [Google 官方部落格：Introducing WeatherNext 3](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/introducing-weathernext-3/) [TechCrunch：Google’s latest AI weather model gives you no excuse to forget your umbrella](https://techcrunch.com/2026/09/03/googles-latest-ai-weather-model-gives-you-no-excuse-to-forget-your-umbrella/) #### 更多AI相關報導 - 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AI 天氣模型不用傳統物理方程式來算天氣，這是否代表氣象局的傳統預報會被淘汰？我們看天氣到底該信誰？→](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-deepmind-weathernext-3-ai-weather-model.htm/faq/3)[Q4. 模型特別加入「離地 100 公尺風速」與「太陽輻射量」這些數據，對一般民眾的生活或環境有什麼潛在影響？→](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-deepmind-weathernext-3-ai-weather-model.htm/faq/4)[Q5. 如果我想第一時間體驗這種技術，或者想持續關注 AI 天氣預報的最新發展，可以從哪裡入手？→](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-deepmind-weathernext-3-ai-weather-model.htm/faq/5)想知道這些問題的解答嗎？