Google DeepMind 在 2026 年 9 月 3 日發表新一代天氣 AI 模型 WeatherNext 3，改成直接讀即時衛星影像、每小時重出一次預報，官方說規劃一天以上的行程時，降雨預報最多準確 50%，而且從當天開始就陸續進到 Google 搜尋、Gemini app 和 Google 地圖裡。這篇把官方講的重點拆成人話，順便講一下我自己查天氣的問法改了哪裡。
WeatherNext 3 是什麼？誰發的、什麼時候發的
發布方是 Google DeepMind 和 Google Research，時間是 2026 年 9 月 3 日，發在 Google 官方部落格 The Keyword。官方對它的定位寫得很直白：「the most advanced and accurate global weather model to date」——目前最先進、最準的全球天氣模型，依據是第三方 Brightband 的即時評測榜。
它跟上一代最大的差別，是「學的東西不一樣了」。以前的 AI 天氣模型（包含 WeatherNext 2）主要學的是數值天氣預報（NWP）跑出來的結果，也就是超級電腦做的物理模擬。WeatherNext 3 改成直接學即時的地球同步衛星資料，加上全球氣象站的實際觀測值。
為什麼以前的降雨機率老是不準？
這件事其實不能全怪氣象單位。官方在文章裡點出三個很具體的技術限制。
第一個是時間差。NWP 是超級電腦跑的物理模擬，資料本身帶著大約 6 小時的延遲，對雨、地表溫度這種變化很快的東西來說，等模擬跑完，狀況早就不一樣了。
第二個是格子太粗。WeatherNext 2 是 25 公里一格、6 小時一段，等於把整個台北盆地當成兩三格在算。官方直接說，這種解析度會讓山谷、海岸線附近的溫度變化被抹平掉。
第三個是雨本身就難算。降雨是由尺度很小、跑很快的雲系驅動的，傳統物理模擬抓不住，AI 預報也常常畫出一片模糊的雨區，連暴雨的邊界在哪都說不清楚。
WeatherNext 3 改了哪 3 件事？
1. 直接吃即時衛星，每小時重出一次預報。模型改讀全球地球同步衛星的即時影像拼圖，每一小時就用最新的觀測重算一次。官方的說法是，暴雨、鋒面這種「突然長出來」的天氣，靠的就是這個快速更新的循環才抓得到。
2. 直接學氣象站觀測，格子細到 5 公里。溫度、濕度這類地表變數做到 5 公里一格，其他地表變數 10 公里，風速這類大氣變數 25 公里。官方說整體大約比前一代銳利 5 倍。這一點對住在山邊、海邊、谷地的人最有感——同一個縣市，隔幾公里天氣就完全不一樣，以前的模型看不到這個差別。
3. 多算了給再生能源用的數字。它會預測 100 公尺高度（大概是風機葉片的高度）的風速，還有高解析度的雲量和日照輻射，讓風電、太陽能的營運方估得出今天大概能發多少電。
降雨準確度到底進步多少？
官方給了兩組數字，一組是給研究者看的，一組是給你我看的。
- 研究面：中期預報的 CRPS（連續分級機率評分）改善幅度，對 NASA 的 IMERG 衛星降水資料最多 60%、對 MRMS 是 30%、對地面雨量計是 10%（短前置時間）。
- 使用者面：規劃「一天以上」的行程時，降雨預報最多準確 50%，而且官方特別說，過去預報最不可靠的那些地區改善最大。
後面那句我覺得才是重點。官方在文章裡點名，拉丁美洲、非洲、亞太這些地區過去因為區域模型太吃超級電腦成本，一直拿不到高解析度預報——現在等於直接補上了。
你會在哪裡用到它？
不用裝任何新 app。官方說 WeatherNext 3 從 9 月 3 日起開始進到 Google 搜尋、Gemini app、Google 地圖、Google Maps Platform 的 Weather API 和 Google Earth Engine。也就是說，你在手機上隨手查「明天會不會下雨」，背後那顆引擎已經換了。
開發者、企業要拿原始資料的話，官方開放在 BigQuery、Earth Engine 查詢，或從 Google Cloud Storage 直接批次下載。
其實這條線 Google 走了一陣子了
8 月的時候我寫過〈颱風預報老是變來變去？Google AI 登上 Nature：多給你一整天準備時間〉，那次講的是颱風路徑的預測；這次 WeatherNext 3 補的是另外半塊——日常的降雨、溫度，以及「多久更新一次」。兩件事合起來看，方向很一致：把預報從「幾小時才算一次的模擬」，換成「一直在看即時觀測」。
我現在查天氣，問法改了一個地方
上個月有颱風在生成的那幾天，我大概一天開三四次天氣 app，就為了看路徑有沒有往台灣偏一點。看到後來我發現一件事：我一直在問錯的問題。
「明天會不會下雨」這種問法，得到的答案是一整天的降雨機率，60% 就是 60%，可是它完全沒告訴你「哪幾個小時」。你要決定的其實不是「要不要出門」，而是「幾點出門」。
所以我現在改成這樣問 Gemini：
「這週六台北，早上 9 點到下午 3 點要在戶外。給我逐小時降雨機率，哪幾個時段風險最高？」
差別在三件事：講清楚地點、講清楚時間範圍、要它給「逐小時」而不是一個總數。拿到逐小時之後，行程就好排了——風險最高的那兩小時拿去做室內的部分，剩下的時間再排戶外。這跟我之前寫〈AI 排的行程為什麼像罐頭？Google 官方公開 Gemini 排行程的 4 層資料〉時提到的原則是同一件事：你給的條件越具體，它回的東西才越能直接用。
WeatherNext 3 這次升級，剛好讓「逐小時」這種問法變得比以前有意義——因為模型本來就是每小時重算一次、格子也細到 5 公里，你問得細，它才有東西可以答。
用之前要注意的幾件事
第一，這不是官方警報。Google 自己在文章最後放了一段聲明：正式的天氣預報、劇烈天氣警示和公共安全公告，請依當地氣象機關或國家氣象單位為準。在台灣就是中央氣象署。颱風假、豪雨特報這種要看氣象署，不要看 AI 講什麼就下判斷。
第二，「最多準 50%」是上限不是保證。官方寫的是 up to 50%，而且明講改善最大的是過去預報最不可靠的地區。台灣本來的預報品質就不錯，體感上的進步可能沒那麼戲劇化。
第三，大氣本來就有不確定性。官方原文也承認這點——「The atmosphere will always retain a degree of unpredictability」。模型變準，是把猜的範圍縮小，不是把不確定性消掉。
小結
這次更新其實不用你做任何事，打開 Google 搜尋、地圖或 Gemini 就已經在用了。真的要說有什麼可以改的，就是問法：把「明天會不會下雨」換成「逐小時降雨機率，哪幾個時段風險最高」，然後把重要的事排在風險最低的時段。
模型每小時更新一次、格子細到 5 公里，就是為了回答這種細的問題。你問得粗，它就只能給你一個粗的數字。
延伸閱讀
本文整理改寫自 Google 官方部落格 The Keyword，〈Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model〉，The WeatherNext team，2026 年 9 月 3 日。文中所有數字與功能說明皆以該篇官方公告為準。
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