假设你正在开车赶路，突然收到这样一则手机推送：前方10公里处有强对流天气，预计15分钟内暴雨倾盆。你赶紧绕道，避开了积水和拥堵。这正是英伟达使用AI在天气预报领域达到的效果。
2026年1月，在美国气象学会年会上，英伟达发布了Earth-2开放模型家族，这是全球首个完全开放、基于GPU加速的AI气象工具集。这套工具让从数据处理到15天全球天气预报的全流程，能够被任何人和任何机构轻松使用，成为了真正可以救命、护农和稳定电网的工具。
传统天气预报依赖于物理方程，就像解一道超级复杂的数学题，需要把地球大气分成无数小个子，一步步地算下去。超级计算机得跑好几个小时甚至几天之久，才能给出一份天气预报。成本高、速度慢，只有少数大国和机构才能玩得起。
Earth-2来了之后，一切变了。Earth-2可以从海量历史天气数据里自学规律，无需一步步推理公式，就能直接猜测出来未来的天气。Earth-2还把这种能力打包成为开发工具，任何人都能下载、修改和跑在自己的电脑上。
为何Earth-2是气象界的开源革新？
Earth-2不是一个单一模型，是一整套工具箱。它能够覆盖天气预报的每个环节：把从卫星、雷达、气象站的数据消化成为初始状态，再到生成短期风暴预警，以及到中期15天大趋势预测。
关键是其还具备开放和加速度的特点，它的代码公开在GitHub和Hugging Face上，跑起来时依靠英伟达的GPU，几秒到几分钟即可出结果，比传统超级计算机快了成千上万倍。以前只有欧洲中期天气预报中国心或者美国国家气象局能够玩转高端预报，现在初创公司、大学实验室甚至发展中国家的气象部门，都能自己微调模型做本地预报。
更重要的是，它把AI和物理知识结合得很好。英伟达的PhysicsNeMo框架允许开发者把物理定律交给AI，避免AI胡猜。整套系统还整合了谷歌和微软等机构的开源模型，让人们可以站在巨人的肩膀上继续创新。结果就是天气预报从国家机密变成了全球共享资源，科研协作得到加速，极端天气预报更加及时。
Earth-2家族新成员：从看云识天气到看卫星识风暴
这次发布最亮眼的是三个全新模型，它们覆盖了天气预报的不同时间尺度。
首先是Earth-2 Medium Range，这是一个中期预报模型，基于全新的Atlas架构，能够预测15天内的温度、气压、风速、湿度等70多项变量。在标准测试中，它在常见指标上超过了许多领先的开源模型，甚至在某些变量上比Google DeepMind的GenCast还要准确。它并非简单地预测平均值，还能给出概率分布比如明天下雨概率大约为80%，从而能让决策更加靠谱。
然后是Earth-2 Nowcasting，这是一个临近预报模型，使用StormScope架构，专攻0-6小时的局地强天气。它可以直接观看卫星图像和雷达图像，能够预测云系怎么移动、风暴怎么发展。它首次在短期降水预报上超过了传统物理模型，可以把国家尺度预报放大到公里级，能够提前几分钟到几小时预警龙卷风和暴洪等灾害。也能像手机APP看动画一样，显示未来一小时的雷达回波演变，对于城市防灾和航空安全有着较大意义。
其次是Earth-2 Global Data Assimilation，这是一个全球数据同化模型，基于HealDA架构。它把卫星、气球、地面站的观测数据，快速整理成为全球大气当前状态的高清快照。传统方法需要几小时，它在GPU上几秒即可搞定。和Medium Range组合起来，能够形成一条从数据到预报的全AI预报链条，全程无需使用物理超级计算机，精度达到顶尖级别。
加上原来就有的Earth-2 CorrDiff和FourCastNet3，Earth-2等于有了一整套的完整梯队，开发者可以任意拼出适合自己的预报系统。
目前，AI气象初创公司Brightband已经开始每天使用Earth-2 Medium Range发布全球实况预报。该公司表示，开源让大家能互相比较、改进，创新速度飞起。The Weather Company和美国国家气象局也在测试Nowcasting，看能不能优化极端天气预警。
能源领域更热闹。法国道达尔能源用Nowcasting提升短期风险感知，因为“每一分钟都很重要”。意大利埃尼公司在测试FourCastNet和CorrDiff，做高分辨率天然气需求预测。中国协鑫集团用Earth-2优化光伏功率预测，比传统方法更准、成本更低。美国西南电力池和日立合作，用Nowcasting和FourCastNet3提升风电预测，电网更稳。金融保险巨头安盛集团和标普全球能源，也在用这些模型模拟飓风场景、评估洪水风险，帮客户少赔钱。
这些例子说明AI天气预报成为了实打实的生产力工具，让发展中国家也能拥有国家队级预报，让企业能够提前避险，让科学家能够更快探索气候变化，让普通人能够更快感知天气情况，也是AI更深入地走入人类生活的体现。
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