谷歌天气模型进了美国飓风中心：路径算得更准，专家还是下不了班

AI 数据中心耗电常被批评，但同一个技术也在帮气象部门干活。美国国家飓风中心（NHC）从去年开始使用谷歌 DeepMind 的天气模型，今年又把它纳入了部分路径和强度预报的辅助系统。

关键点在于，谷歌并没有单独做一个“飓风模型”，而是把日常天气预报的模型推到极限去算极端天气。研究科学家费兰·阿莱特的说法是：极端天气是难的那一类，攻下来，别的问题也跟着解决。

效果有具体数字。DeepMind 今年 8 月发表在《自然》上的研究显示，这个模型平均能让预报提前一天达到旧模型的准确度——原来要提前两天才有的精度，现在提前三天就能拿到。在预测飓风伊萨亚斯时，它在风暴正式形成前一周就识别出可能发展成热带气旋，还能为单个气旋生成 1000 种可能路径，同时给出降雨、路径和强度。

但专家并没有因此轻松。NHC 业务部门负责人丹·布朗指出，单个模型在不同预报周期之间可能突然大幅改判，所以人仍要判断哪个模型更贴合当前风暴，再把多家结果综合起来。AI 的训练数据本身，也来自传统物理模型建立的体系。

布朗的原话是，对飓风专家来说，他们的重要性反而比以往更高——算法能给概率，但没法像专家那样，把飞机穿云观测和卫星数据结合起来，判断风暴此刻的真实结构。