谷歌、英偉達(dá)、華為分別用人工智能（AI）模型進(jìn)行天氣預(yù)測(cè)，大有取代傳統(tǒng)模型之勢(shì)。然而，若要因天氣急速惡化而作出預(yù)警，AI則未必做得到。美國著名期刊科學(xué)人亦指出，AI天氣預(yù)測(cè)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(yīng)該是傳統(tǒng)模型加上AI輔助。

　　去年9月當(dāng)颶風(fēng)“李”吹襲百慕達(dá)時(shí)，預(yù)測(cè)人員忙于用傳統(tǒng)方式推斷“李”會(huì)否登陸在美國或是加拿大境內(nèi)，結(jié)果，在登陸的6天前，預(yù)測(cè)員才預(yù)算到“李”將向東移，然而，谷歌的實(shí)驗(yàn)AI模型GraphCast，比預(yù)測(cè)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(yù)報(bào)中心（ECMWF）提供的資料，GraphCast便是由該中心提供的資料庫來訓(xùn)練，當(dāng)中包括有地球的大氣、海洋、表面等歷史統(tǒng)計(jì)資料，而華為的盤古，亦是根據(jù)歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心提供的資料來進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　而且，雖然AI可以在數(shù)分鐘內(nèi)便得出預(yù)測(cè)結(jié)果，而用物理學(xué)模型加上超級(jí)電腦等傳統(tǒng)方法要用上2至3小時(shí)才有結(jié)果，但是，AI模型所產(chǎn)生的資料，并不像物理學(xué)模型般，可透過超級(jí)電腦進(jìn)行詳細(xì)解釋，故一旦出錯(cuò)，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(yù)測(cè)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?yàn)闇?zhǔn)確預(yù)測(cè)到颶風(fēng)“桑迪”吹襲美國海岸，并變成巨大風(fēng)暴而成名。

　　不過，既然AI可以更快和更廉宜地得出準(zhǔn)確的結(jié)果，最佳的方法莫如用AI輔助目前的天氣預(yù)測(cè)模型。事實(shí)上，現(xiàn)時(shí)在ECMWF的網(wǎng)頁上，亦同時(shí)列出由GraphCast和盤古等實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ退A(yù)測(cè)的結(jié)果。