Google DeepMind 与 Google Research 联合发布 WeatherNext 3，采用实时地球同步卫星马赛克和历史观测，使用单一的功能生成网络（FGN）网格变换器生成每小时一次的高分辨率天气预报。模型在 5 km 网格上输出表面温度、湿度等变量，在 10 km 网格上输出其他表面要素，在 25 km 网格上输出大气层风速等，整体分辨率约为前代 WeatherNext 2 的五倍。
与传统数值天气预报（NWP）模型不同，WeatherNext 3 直接学习来自卫星的原始观测，避免了六小时的数据延迟，能够捕捉快速演变的降雨、前线等现象。降水预测使用 NASA IMERG 与自研雷达再分析数据，CRPS 在中程预报中相较基线提升最高 60%。
模型还专门输出 100 m 高度的风速、细粒度云覆盖和地面太阳辐射，以支持风电、光伏等清洁能源的产能预测。通过 Google Search、Maps、Gemini、Google Maps Platform 天气 API、BigQuery 与 Earth Engine，用户可以直接查询或批量下载全球每小时更新的天气网格，无需自行部署模型。
在拉美、非洲和亚太等过去缺乏高分辨率预报的地区，WeatherNext 3 的 5 km 网格显著提升了局部气候细节的捕捉能力，为农业、供应链和应急响应提供更可靠的决策依据。未来，随着观测数据的持续丰富，模型有望进一步缩小预报误差，使天气预报更贴近真实地面情况。
点评：WeatherNext 3 将实时卫星观测与大规模生成模型相结合，实现了前所未有的时空分辨率和降水精度，为能源、农业和公共安全等领域提供了强大的 AI 天气工具。