NVIDIA Earth-2 完整解析：全球首個開源 AI 天氣預報平台，15 天預測只需幾秒鐘

NVIDIA 發布 Earth-2，全球首個完全開源的 AI 天氣預報平台。三大模型涵蓋全球中期預報、局部暴風預測和大氣數據同化，將傳統超級電腦需要數小時的運算壓縮到幾秒鐘完成。

地球大氣層與氣象雲圖的衛星視角

天氣預報正在被 AI 重新定義

傳統天氣預報依賴超級電腦，運行複雜的物理模擬方程式，需要數小時的計算才能產出一次預報。這套方法用了 50 多年，準確度持續提升，但速度和成本的瓶頸始終存在。

2026 年 1 月，NVIDIA 在美國氣象學會年會上正式發布 Earth-2——全球首個完全開源的 AI 天氣預報軟體平台。它將超級電腦需要數小時的運算，壓縮到 GPU 上幾秒鐘就能完成。

這不是實驗性的學術工具。Earth-2 已經被 Brightband 等氣象公司投入實際運營，正在改變天氣預報產業的運作方式。

Earth-2 是什麼？

一句話說明

Earth-2 是一套開源的 AI 模型、函式庫和框架，涵蓋天氣預報的所有階段——從處理觀測數據、生成初始條件，到產出 15 天全球預報或局部暴風預測。

為什麼需要 AI 天氣預報？

比較項目傳統數值天氣預報（NWP）AI 天氣預報（Earth-2）
運算設備超級電腦單張 GPU
運算時間數小時幾秒到幾分鐘
能源消耗極高傳統方法的千分之一
成本需要專屬超級電腦中心任何有 GPU 的機構都能運行
集成預報受限於計算資源可快速產出大量集成成員

關鍵優勢： AI 預報模型不是要「取代」傳統物理模型，而是大幅降低成本和時間。過去需要整個超級電腦中心才能做的事，現在一張 GPU 就能完成。

三大核心模型

1. Earth-2 Medium Range（中期預報）

架構名稱： Atlas

功能： 全球中期天氣預報，預測未來 15 天

技術規格：

項目規格
預報範圍最長 15 天
氣象變量超過 70 種
空間解析度全球尺度
運算速度秒級產出

表現如何？

NVIDIA 宣稱 Earth-2 Medium Range 在業界最常見的預報變量上，超越了 GenCast（Google DeepMind 的 AI 天氣模型）和其他領先的開源模型。

實際應用場景：

  • 航空公司的航線規劃（提前 15 天預知天氣）
  • 能源公司的風力/太陽能發電預估
  • 農業的播種和收穫決策
  • 政府的災害預防規劃

2. Earth-2 Nowcasting（即時預報）

架構名稱： StormScope

功能： 局部暴風的短期精準預測（0-6 小時）

技術規格：

項目規格
預報範圍0-6 小時
空間解析度公里級
技術特色使用生成式 AI（Diffusion Model）
目標局部暴風、雷暴、冰雹等

為什麼重要？

中期預報告訴你「三天後可能下雨」，但即時預報告訴你「未來兩小時內，你所在的區域將有暴風雨」。

比較中期預報即時預報（Nowcasting）
時間尺度天小時
空間尺度全球/區域局部（公里級）
關注目標天氣趨勢具體天氣事件
應用長期規劃即時決策

實際應用場景：

  • 戶外活動的安全預警
  • 機場的航班調度（暴風雨即將影響跑道）
  • 建築工地的作業決策
  • 急救和消防的預先部署

3. Earth-2 Global Data Assimilation（全球數據同化）

架構名稱： HealDA

功能： 將觀測數據轉換為預報所需的初始大氣條件

技術規格：

項目規格
輸入全球氣象觀測數據
輸出預報初始條件（大氣狀態場）
運算速度超級電腦需數小時 → GPU 上僅需秒級
發布狀態預計 2026 年稍後釋出

為什麼重要？

天氣預報的準確度，有很大一部分取決於「初始條件」的品質。傳統方法需要用超級電腦花數小時將全球觀測數據（衛星、氣象站、雷達等）整合成一個統一的大氣狀態描述。

HealDA 將這個過程壓縮到 GPU 上的秒級運算，讓預報可以更頻繁地更新。

完整預報流程

觀測數據（衛星、氣象站、雷達）
        ↓
  [Earth-2 Global Data Assimilation]
  將觀測數據轉換為大氣初始條件
        ↓
  [Earth-2 Medium Range]           [Earth-2 Nowcasting]
  15 天全球預報                     0-6 小時局部暴風預測
        ↓                                  ↓
  航線規劃、能源預估、農業決策      即時預警、航班調度、安全預警

三個模型覆蓋了天氣預報的完整流程——從數據處理到長短期預報。這是 Earth-2 與其他單一 AI 天氣模型最大的差異。

與競爭對手的比較

AI 天氣模型生態系

模型開發者開源預報範圍特色
Earth-2NVIDIA是全流程完整堆疊、三模型
GenCastGoogle DeepMind部分中期機率預報、集成方法
Pangu-Weather華為是中期先驅之一
GraphCastGoogle DeepMind是中期GNN 架構
FourCastNetNVIDIA是短中期Earth-2 的前身
AuroraMicrosoft部分中期基礎模型架構

Earth-2 的獨特優勢

1. 完整的軟體堆疊

其他模型大多只提供「單一模型」（例如只做中期預報）。Earth-2 提供從數據處理到預報的完整流程。

2. 完全開源

Earth-2 Medium Range 和 Nowcasting 已在 GitHub、Hugging Face 和 Earth2Studio 上開放。任何人都可以下載、使用和修改。

3. GPU 加速優化

作為 NVIDIA 自家產品，Earth-2 對 NVIDIA GPU 的優化自然是最佳的。這意味著更快的推理速度和更低的計算成本。

Earth-2 的限制

1. 不能完全取代傳統模型

AI 天氣模型在某些極端天氣事件（如罕見的颶風路徑）上，準確度仍不如經過數十年調校的物理模型。最佳做法是兩者結合使用。

2. GPU 依賴

雖然比超級電腦便宜得多，但仍需要 NVIDIA GPU。對於資源有限的發展中國家氣象機構，可能仍是門檻。

3. 數據同化模型尚未釋出

HealDA 目前尚未開源，預計 2026 年稍後釋出。完整流程需要等待這個模型上線。

實際應用案例

Brightband：已投入運營的先行者

氣象科技公司 Brightband 已經將 Earth-2 Medium Range 投入實際運營，用於為客戶提供天氣預報服務。

Brightband 的評價：

「Earth-2 的開源策略加速了創新，讓我們更容易進行比較和改進。」

能源產業

風力發電：

  • 預測未來 15 天的風速變化
  • 優化風力發電場的運營排程
  • 提前規劃維護窗口

太陽能：

  • 預測雲量變化
  • 優化電網調度
  • 提高發電效率預估準確度

航空產業

  • 提前 15 天預知航線天氣
  • 即時預報（Nowcasting）輔助航班調度
  • 減少因天氣導致的延誤和燃料浪費

農業

  • 播種和收穫時機的精準決策
  • 灌溉排程優化
  • 極端天氣（霜凍、乾旱）的提前預警

對普通人的意義

短期（現在就有影響）

  • 更準確的天氣 App： 背後的預報引擎正在升級
  • 更快的預報更新： AI 模型可以更頻繁地產出預報
  • 更精準的局部預報： Nowcasting 讓「你家附近是否下雨」的預測更可靠

中期（1-3 年）

  • 極端天氣預警提前： 更準確地預測颱風、暴風雨等極端事件
  • 個人化天氣服務： 基於你的位置和活動，提供更針對性的預報

長期（3-5 年）

  • 氣候變遷評估： AI 模型可以更快速地模擬不同氣候情境
  • 保險和金融： 更精準的天氣預測可能改變農業保險和能源期貨的定價

技術門檻與使用方式

對開發者

取得方式：

硬體需求：

配置規格
GPUNVIDIA GPU（建議 A100 或更新）
VRAM視模型而定
軟體框架PyTorch、CUDA

對非技術使用者

如果你不是開發者，Earth-2 的影響會透過以下管道間接到達你：

  • 你使用的天氣 App 背後的預報引擎
  • 航空公司的航班準點率
  • 電費和糧價的穩定性

FAQ

Q1：Earth-2 會讓天氣預報更準確嗎？

會，但不是全面超越。在常見的天氣變量上，Earth-2 已經超越了現有的開源 AI 模型。但在某些極端天氣事件上，傳統物理模型仍有優勢。最佳做法是 AI 和傳統模型結合使用。

Q2：普通人可以自己運行 Earth-2 嗎？

技術上可以——程式碼是開源的。但需要 NVIDIA GPU 和一定的程式設計知識。對大多數人來說，透過天氣 App 間接受益更實際。

Q3：這和手機上的天氣 App 有什麼關係？

天氣 App 背後需要「預報引擎」來產出預測數據。Earth-2 就是一個預報引擎。如果天氣 App 的數據來源開始採用 Earth-2 或類似的 AI 模型，你看到的預報準確度會提升。

Q4：NVIDIA 為什麼要做天氣預報？

兩個原因：一是推動 GPU 在科學計算領域的應用（賣更多 GPU），二是展示 AI 在實際問題上的價值。天氣預報是一個完美的展示案例——傳統方法計算量巨大，AI 可以顯著降低成本。

Q5：中文世界有類似的 AI 天氣模型嗎？

有。華為的 Pangu-Weather 是最早的 AI 天氣模型之一，中國氣象局也在積極研發 AI 預報工具。但 NVIDIA Earth-2 的「完整開源軟體堆疊」在全球是首個。

參考資料

重點整理

  1. 全球首個完全開源的 AI 天氣預報平台：涵蓋從數據處理到預報的完整流程，任何人都可以下載使用
  2. 三大模型各司其職：Medium Range（15 天全球預報）、Nowcasting（0-6 小時局部暴風）、Data Assimilation（初始條件生成）
  3. 速度提升千倍以上：傳統超級電腦需數小時的運算，在 GPU 上幾秒就能完成
  4. 已超越 GenCast：在最常見的預報變量上表現優於 Google DeepMind 的 AI 天氣模型
  5. 已有商業應用：Brightband 等公司已將 Earth-2 投入實際運營
  6. 不能完全取代傳統模型：極端天氣事件仍需結合物理模型，最佳做法是兩者並用
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