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【多点AI】AI Physics时代来临：NVIDIA用数位孪生改变天气预测与ESG永续发展

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。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。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。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个案，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 ❶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。 ❷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。 ❸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：与大自然对话的新语言 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。更多文章：【多点AI】AI不是大公司的专利：中小企导入AI代理人的实战路线图【多点AI】元宇宙未死：AI智慧眼镜“百镜大战”与AR新世代

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