AI Physics時代來臨 NVIDIA如何改變天氣預測ESG永續發展｜蘇仲成

在氣候變遷日益加劇的當下，極端天氣事件頻繁發生，對人類社會與經濟造成重大影響。傳統的數值天氣預報（NWP）雖然在過去數十年中持續進步，但面對當前的挑戰，其運算成本高、預測速度慢等問題逐漸顯現。為此，NVIDIA推出了AI Physics技術，結合人工智慧與物理模擬，開創了天氣預測的新紀元。

文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）

AI Physics與數位孿生：重塑天氣預測的未來

NVIDIA的AI Physics技術核心在於結合深度學習與物理模擬，透過其Earth-2平台，建立地球的數位孿生模型。這一模型能夠模擬大氣、海洋等多種環境因素，實現高解析度、快速且精準的天氣預測。例如，NVIDIA開發的FourCastNet模型，能夠在數秒內完成一週的全球天氣預測，其速度比傳統方法快上數萬倍，且精度相當。此外，NVIDIA與Tomorrow.io合作，將即時衛星數據整合進Earth-2平台，進一步提升預測的即時性與準確性。

這種融合AI與物理規律的預測方式，開啟了所謂的「物理知識導向AI模型」的新範疇。與單純依賴統計學與資料驅動的傳統AI不同，AI Physics強調以科學模型為基礎，重現自然界的運作邏輯，讓預測結果不再是「黑箱」，而是有解釋、有因果邏輯的模擬。

NVIDIA Omniverse：建構真實世界的數位影子

在了解NVIDIA的AI Physics系統優勢之前，我們先來看看舊式AI天氣預報系統是如何操作的，以及它與NVIDIA這套系統有什麼根本性的不同。

傳統的AI天氣預報系統通常依賴機器學習模型處理大量歷史天氣數據，這些模型包括LSTM（長短期記憶網絡）、GRU（門控循環單元）或CNN（卷積神經網絡）等深度學習技術。系統會輸入過去數天的氣象參數，如氣溫、相對濕度、氣壓、風速等，進行時序預測。

這類模型的運作方式主要是從資料中自動找出(和當時的天氣形勢最相似的歷史過案，然後根據該個案的天氣形勢的演化，從而推算未來的天氣情況。然而，由於歷史天氣的案例，沒有兩個是百分百相同的，而這些模型又往往缺乏對於自然物理規律的理解，因此在遇到突發性天氣變化或數據量太少時，預測便容易失準；而這種「黑箱式」的運算無法提供物理上的合理解釋，天氣預報員難以判斷該次預報失準的原因，因而錯過了從失敗中學習和汲取經驗的機會。

舉例而言，假若西北太平洋出現了一個颱風，而該颱風生成的位置、結構、中心氣壓、附近的大氣環流等等都是從所未見的，那麼，傳統AI模型可能無法正確預測這個颱風的移動路徑與強度變化了。

傳統AI天氣預測大多以統計模型或深度學習架構（如LSTM、GRU、CNN）處理歷史氣象數據，用以推斷未來氣象走勢。這類方法屬於「資料驅動」模型，雖然能從大量資料中挖掘時序特徵，但無法捕捉自然界物理變化的因果邏輯，也容易受異常數據干擾而降低準確率。

相反地，NVIDIA的AI Physics技術則結合「物理導向」與「資料導向」的雙重優勢。其模型不單學習數據趨勢，更透過模擬物理法則（如熱力學、動力學、流體力學等），來推演未來的氣候或天氣演變，並與實際觀測數據進行校準。

這種方法的最大優勢是：即使在資料稀缺的區域，模型仍能根據物理規律進行推論，且具備更高的解釋性。再加上NVIDIA的GPU與Omniverse平台支援3D場景模擬與多源數據融合，使整體預測過程不僅準確、快速，還能提供決策輔助的視覺化依據。

NVIDIA Omniverse 是一個以 Universal Scene Description (USD) 為基礎的協作模擬平台，早期應用於動畫與虛擬製造，現已成為地球氣候模擬的關鍵平台。於 Earth-2 計畫中，Omniverse 支援大規模多物理場（multi-physics）模擬，讓氣候學家建立高度準確的地球數位孿生。

Omniverse 整合了包括 ECMWF 的 ERA5 氣候重(再)分析數據、美國 NOAA 衛星觀測資料、雷達、LiDAR 與 IoT 邊緣感測器等資料來源，轉換為 USD 模型，配合 NVIDIA 的 AI 模型如 FourCastNet 與 CorrDiff，可在數秒內模擬未來氣象變化，解析度與速度皆遠勝以往。

與傳統只依賴 LSTM 或 CNN 時序模型進行氣象預測不同，Omniverse 背後的 AI Physics 強調以物理規律為基礎，模擬氣候中各變量的因果關係，如大氣壓力如何影響風場、溫度梯度對濕度的影響等，使模型具備更強的科學可解釋性與應用可擴展性，對改善臨近天氣預報（未來數小時）有一定的潛力。

此外，Omniverse 還支援即時可視化與參數調整，讓研究人員與城市決策者得以模擬多種災難情境，從防災規劃到能源調度，實現高互動、高效率的科學預測應用。這種互動式、3D場景式模擬，不僅可用於政策研擬，也可在教育、保險、農業等場景實現「先知式管理」。

ESG環境面向的影響與貢獻

1.⁠ ⁠提升氣候風險管理能力

AI Physics技術的應用，使政府與企業能夠更精確地預測極端天氣事件，提前部署應對措施，降低災害損失。這對保險業、農業、能源等行業尤為重要，有助於提升整體社會的氣候韌性。

例如在香港這樣的城市，若能結合AI預測工具與即時數據平台，可提前發佈山泥傾瀉、暴雨或海嘯預警，減少人員傷亡與基礎設施損壞，讓「氣候智慧型城市」從構想走向落實。

2.⁠ ⁠降低能源消耗與碳排放

傳統的天氣模擬需大量運算資源，耗費能源驚人。NVIDIA的GPU加速運算平台大幅提升效率，能耗顯著降低。研究指出，使用GPU進行預測比傳統CPU高出數倍能源效率，對減碳有實質貢獻。

根據NVIDIA公布的測試資料，FourCastNet進行一周全球氣候預測所耗電力，不及傳統NWP模型的1%，若廣泛應用於氣象、農業與航空等高頻預測場景，將可為全球IT運算排碳量帶來指標性下降。

3.⁠ ⁠支持可再生能源整合

風能與太陽能發電受天氣影響甚大。精準的短中期天氣預測有助於電網調度與儲能策略，提升可再生能源整合效率，加速能源轉型進程。

AI Physics提供的高解析度即時預報，將幫助風電場及太陽能板運營商更準確掌握輸出波動情況，避免過載或無效輸能，提升整體能源配置效率。此外，準確預報可提升再生能源競爭力，進一步取代傳統化石燃料使用。

持續挑戰與未來展望

儘管AI Physics技術帶來諸多益處，但仍面臨挑戰：訓練需龐大數據與資源、模型透明度不足、解釋性與可靠性尚待提升。對此，NVIDIA已於2024年永續報告中承諾，將優化模型效率、採用可再生能源運算、強化資料治理與安全。

此外，在亞洲市場的應用尚未全面鋪開，需更多跨政府與研究機構的合作推動，如與香港天文台、中國氣象局、新加坡氣象局等聯手開發在地化模型，才能發揮AI Physics最大效益。

結語

NVIDIA的AI Physics與Omniverse技術，為天氣預測與環境永續發展帶來突破性變革。它不僅提升預測準確性與效率，更於ESG環境層面實現深遠影響。當氣候議題愈發緊迫，這類AI科技將成為驅動全球永續未來的重要推手。

它不僅代表一種技術革新，更是一種科學與社會之間的新橋樑。未來若能將這些技術普及應用於城市規劃、農業灌溉、水資源管理與災害應變等領域，AI Physics不單只是預測工具，更將成為我們與大自然對話的新語言。