AI Physics时代来临 NVIDIA如何改变天气预测ESG永续发展｜苏仲成

在气候变迁日益加剧的当下，极端天气事件频繁发生，对人类社会与经济造成重大影响。传统的数值天气预报（NWP）虽然在过去数十年中持续进步，但面对当前的挑战，其运算成本高、预测速度慢等问题逐渐显现。为此，NVIDIA推出了AI Physics技术，结合人工智慧与物理模拟，开创了天气预测的新纪元。

文：Michael C.S. So（岭南大学研究生院客席助理教授）

AI Physics与数位孪生：重塑天气预测的未来

NVIDIA的AI Physics技术核心在于结合深度学习与物理模拟，透过其Earth-2平台，建立地球的数位孪生模型。这一模型能够模拟大气、海洋等多种环境因素，实现高解析度、快速且精准的天气预测。例如，NVIDIA开发的FourCastNet模型，能够在数秒内完成一周的全球天气预测，其速度比传统方法快上数万倍，且精度相当。此外，NVIDIA与Tomorrow.io合作，将即时卫星数据整合进Earth-2平台，进一步提升预测的即时性与准确性。

这种融合AI与物理规律的预测方式，开启了所谓的“物理知识导向AI模型”的新范畴。与单纯依赖统计学与资料驱动的传统AI不同，AI Physics强调以科学模型为基础，重现自然界的运作逻辑，让预测结果不再是“黑箱”，而是有解释、有因果逻辑的模拟。

NVIDIA Omniverse：建构真实世界的数位影子

在了解NVIDIA的AI Physics系统优势之前，我们先来看看旧式AI天气预报系统是如何操作的，以及它与NVIDIA这套系统有什么根本性的不同。

传统的AI天气预报系统通常依赖机器学习模型处理大量历史天气数据，这些模型包括LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）或CNN（卷积神经网络）等深度学习技术。系统会输入过去数天的气象参数，如气温、相对湿度、气压、风速等，进行时序预测。

这类模型的运作方式主要是从资料中自动找出(和当时的天气形势最相似的历史过案，然后根据该个案的天气形势的演化，从而推算未来的天气情况。然而，由于历史天气的案例，没有两个是百分百相同的，而这些模型又往往缺乏对于自然物理规律的理解，因此在遇到突发性天气变化或数据量太少时，预测便容易失准；而这种“黑箱式”的运算无法提供物理上的合理解释，天气预报员难以判断该次预报失准的原因，因而错过了从失败中学习和汲取经验的机会。

举例而言，假若西北太平洋出现了一个台风，而该台风生成的位置、结构、中心气压、附近的大气环流等等都是从所未见的，那么，传统AI模型可能无法正确预测这个台风的移动路径与强度变化了。

传统AI天气预测大多以统计模型或深度学习架构（如LSTM、GRU、CNN）处理历史气象数据，用以推断未来气象走势。这类方法属于“资料驱动”模型，虽然能从大量资料中挖掘时序特征，但无法捕捉自然界物理变化的因果逻辑，也容易受异常数据干扰而降低准确率。

相反地，NVIDIA的AI Physics技术则结合“物理导向”与“资料导向”的双重优势。其模型不单学习数据趋势，更透过模拟物理法则（如热力学、动力学、流体力学等），来推演未来的气候或天气演变，并与实际观测数据进行校准。

这种方法的最大优势是：即使在资料稀缺的区域，模型仍能根据物理规律进行推论，且具备更高的解释性。再加上NVIDIA的GPU与Omniverse平台支援3D场景模拟与多源数据融合，使整体预测过程不仅准确、快速，还能提供决策辅助的视觉化依据。

NVIDIA Omniverse 是一个以 Universal Scene Description (USD) 为基础的协作模拟平台，早期应用于动画与虚拟制造，现已成为地球气候模拟的关键平台。于 Earth-2 计划中，Omniverse 支援大规模多物理场（multi-physics）模拟，让气候学家建立高度准确的地球数位孪生。

Omniverse 整合了包括 ECMWF 的 ERA5 气候重(再)分析数据、美国 NOAA 卫星观测资料、雷达、LiDAR 与 IoT 边缘感测器等资料来源，转换为 USD 模型，配合 NVIDIA 的 AI 模型如 FourCastNet 与 CorrDiff，可在数秒内模拟未来气象变化，解析度与速度皆远胜以往。

与传统只依赖 LSTM 或 CNN 时序模型进行气象预测不同，Omniverse 背后的 AI Physics 强调以物理规律为基础，模拟气候中各变量的因果关系，如大气压力如何影响风场、温度梯度对湿度的影响等，使模型具备更强的科学可解释性与应用可扩展性，对改善临近天气预报（未来数小时）有一定的潜力。

此外，Omniverse 还支援即时可视化与参数调整，让研究人员与城市决策者得以模拟多种灾难情境，从防灾规划到能源调度，实现高互动、高效率的科学预测应用。这种互动式、3D场景式模拟，不仅可用于政策研拟，也可在教育、保险、农业等场景实现“先知式管理”。

ESG环境面向的影响与贡献

1.⁠ ⁠提升气候风险管理能力

AI Physics技术的应用，使政府与企业能够更精确地预测极端天气事件，提前部署应对措施，降低灾害损失。这对保险业、农业、能源等行业尤为重要，有助于提升整体社会的气候韧性。

例如在香港这样的城市，若能结合AI预测工具与即时数据平台，可提前发布山泥倾泻、暴雨或海啸预警，减少人员伤亡与基础设施损坏，让“气候智慧型城市”从构想走向落实。

2.⁠ ⁠降低能源消耗与碳排放

传统的天气模拟需大量运算资源，耗费能源惊人。NVIDIA的GPU加速运算平台大幅提升效率，能耗显著降低。研究指出，使用GPU进行预测比传统CPU高出数倍能源效率，对减碳有实质贡献。

根据NVIDIA公布的测试资料，FourCastNet进行一周全球气候预测所耗电力，不及传统NWP模型的1%，若广泛应用于气象、农业与航空等高频预测场景，将可为全球IT运算排碳量带来指标性下降。

3.⁠ ⁠支持可再生能源整合

风能与太阳能发电受天气影响甚大。精准的短中期天气预测有助于电网调度与储能策略，提升可再生能源整合效率，加速能源转型进程。

AI Physics提供的高解析度即时预报，将帮助风电场及太阳能板运营商更准确掌握输出波动情况，避免过载或无效输能，提升整体能源配置效率。此外，准确预报可提升再生能源竞争力，进一步取代传统化石燃料使用。

持续挑战与未来展望

尽管AI Physics技术带来诸多益处，但仍面临挑战：训练需庞大数据与资源、模型透明度不足、解释性与可靠性尚待提升。对此，NVIDIA已于2024年永续报告中承诺，将优化模型效率、采用可再生能源运算、强化资料治理与安全。

此外，在亚洲市场的应用尚未全面铺开，需更多跨政府与研究机构的合作推动，如与香港天文台、中国气象局、新加坡气象局等联手开发在地化模型，才能发挥AI Physics最大效益。

结语

NVIDIA的AI Physics与Omniverse技术，为天气预测与环境永续发展带来突破性变革。它不仅提升预测准确性与效率，更于ESG环境层面实现深远影响。当气候议题愈发紧迫，这类AI科技将成为驱动全球永续未来的重要推手。

它不仅代表一种技术革新，更是一种科学与社会之间的新桥梁。未来若能将这些技术普及应用于城市规划、农业灌溉、水资源管理与灾害应变等领域，AI Physics不单只是预测工具，更将成为我们与大自然对话的新语言。