谷歌、英偉達、華為分別用人工智能（AI）模型進行天氣預測，大有取代傳統(tǒng)模型之勢。然而，若要因天氣急速惡化而作出預警，AI則未必做得到。美國著名期刊科學人亦指出，AI天氣預測目前仍未能完全取代傳統(tǒng)方式，所以，現(xiàn)階段來說，最有效益的模型，應該是傳統(tǒng)模型加上AI輔助。

　　去年9月當颶風“李”吹襲百慕達時，預測人員忙于用傳統(tǒng)方式推斷“李”會否登陸在美國或是加拿大境內(nèi)，結果，在登陸的6天前，預測員才預算到“李”將向東移，然而，谷歌的實驗AI模型GraphCast，比預測員早三天便已知道“李”的登陸路徑。

　　但是，不論是谷歌的GraphCast，或是華為的盤古等AI模型，都要依靠由歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）提供的資料，GraphCast便是由該中心提供的資料庫來訓練，當中包括有地球的大氣、海洋、表面等歷史統(tǒng)計資料，而華為的盤古，亦是根據(jù)歐洲中期天氣預報中心提供的資料來進行預測。

　　而且，雖然AI可以在數(shù)分鐘內(nèi)便得出預測結果，而用物理學模型加上超級電腦等傳統(tǒng)方法要用上2至3小時才有結果，但是，AI模型所產(chǎn)生的資料，并不像物理學模型般，可透過超級電腦進行詳細解釋，故一旦出錯，AI模型便難以找出真正原因；而且，由于AI模型只依賴舊有的資料，所以很難預測到較罕見和從未發(fā)生過的天氣現(xiàn)象。相比之下，ECMWF的模型曾因為準確預測到颶風“桑迪”吹襲美國海岸，并變成巨大風暴而成名。

　　不過，既然AI可以更快和更廉宜地得出準確的結果，最佳的方法莫如用AI輔助目前的天氣預測模型。事實上，現(xiàn)時在ECMWF的網(wǎng)頁上，亦同時列出由GraphCast和盤古等實驗模型所預測的結果。