Google DeepMind 于 8 月 6 日在 Nature 发表了 WeatherNext Cyclones，称其在气旋路径、强度和风场结构方面，相比领先的业务预报可提供多出 超过一天的提前量。如今，三天预报的准确度已达到此前模型在两天预报时的水平。

误差范围

三天窗口的路径误差约为 100 公里；强度误差约为 11 节。该模型在 2023 年至 2024 年的气旋上进行了评估——有些二手报道称为 2023 年至 2025 年，但 DeepMind 自己的帖子并不支持这一说法。

训练数据来源

近 20TB 的全球大气数据，加上 IBTrACS——这一历史最佳路径档案收录了近 5,000 场风暴。该模型由 US National Hurricane Center、大气研究合作研究所和 UK Met Office 共同打造。WeatherNext 2 和 WeatherNext Cyclones 的代码和模型权重已与 WeatherNext 2-mini 一同发布在 GitHub 上。

提升体现在哪些方面，又不体现在哪些方面

这项进展的重点在于 路径。强度预报——也就是风暴在登陆前是否会迅速增强——仍然是更难的问题，也是最常决定损失大小的环节。11 节的误差意味着进步，但还谈不上已被解决。

并非替代方案

它是与 National Hurricane Center 的预报员并行运作，而不是取代官方预警。DeepMind 所说这一结果相当于气象学十年的进展，是该公司的类比说法，不是论文中的量化指标——这篇论文经过同行评审，而多数能获得这一层级报道的模型声明并非如此。与结果一同发布的代码和权重意味着，各个本应信任它的机构可以重新运行比较，这才是决定它能否投入业务使用的关键。