WindBorne 的 WeatherMesh 超越政府天气预报
TechCrunch AI··作者 Tim Fernholz
关键信息
WindBorne 表示，这次提升来自更好的传感器到深度学习的管线，尤其是直接把气球网络采集的数据输入模型，而不是主要依赖 ECMWF 的初始条件。公司目前大约有 400 个气球在 15 个发射点持续升空，它还表示，对基于 transformer 的模型进行了约一年的调优和重新架构才实现稳定输出。
资讯摘要
WindBorne Systems 是一家由斯坦福学生于 2019 年创办的初创公司，最初的目标是制造更好的气象气球，并出售它们采集的数据。随着 2022 年新一代 AI 天气模型出现，团队意识到，如果同时自己做预测模型，可能比只卖数据创造更多价值。现在，公司发布了 WeatherMesh-6，也就是该模型的第六版。WindBorne 表示，这一版本在准确性上已经超过了传统预报，也超过了 ECMWF 提供的 AI 和传统预报结果，而 ECMWF 一直被气象界视为全球最强的天气预测机构之一。首席产品官 Kai Marshland 形容，WeatherMesh-6 在五天后的预测准确度，大致相当于传统预报在前一天的水平，尤其是在地表温度方面表现突出。该模型现在每小时生成一次预报，而不是像传统模型那样每六小时更新一次，并且在欧洲和美国本土的最高分辨率可达到 3 公里。WindBorne 认为，这次提升的关键不是单纯扩大模型规模，而是改进了传感器数据进入深度学习模型的方式。
公司还表示，为了让基于 transformer 的模型在直接接收数据时保持稳定，团队花了一年时间进行调参和重新架构。WindBorne 的管理层认为，真正的 AI 天气公司必须拥有数据集优势，而它们的气球网络就是这种优势的来源。公司目前大约有 400 个气球同时在空中运行，来自全球 15 个发射地点。报道还指出，AI 天气预测正在快速进步，且已经被世界各地的多个政府机构采用，但传统基于物理的模型在分辨率和长期预测上仍然有优势。WindBorne 的做法之所以特别，是因为它把数据采集和模型训练结合在一起，而不是主要依赖 ECMWF 和 NOAA 生成的数据集。文章最后提到，公司去年曾发生气球被美联航客机撞上的事件，此后它开始利用 ADS-B 航空监视系统来避开来往飞机，以降低再次发生碰撞的风险。
资讯正文
今天，初创公司 WindBorne Systems 发布了一款新的 AI 天气预报工具，借助将传感器读数输入深度学习模型方式的改进，它在关键变量上的预测比由欧洲各国政府开发的世界领先系统更频繁、也更准确。
WindBorne 由一群斯坦福学生于 2019 年创立，起初是从打造更好的气象气球入手，想法是出售天气数据。但随着 2022 年天气预报深度学习模型的出现，团队意识到，如果连自己的模型也一起做，就能获得更多价值。
今天标志着该模型第六个版本 WeatherMesh 的发布。公司表示，与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）产出的传统预报和 AI 预报相比，WeatherMesh 更准确。ECMWF 是一个欧洲政府间组织，被气象学家视为最准确天气预报的领先提供者。
WindBorne 首席产品官 Kai Marshland 说，理解这一点的一个简单方式是，WeatherMesh-6“在五天后的准确度，和传统预报在前一天的准确度一样”，尤其是在地表温度测量方面。
WeatherMesh-6 每小时生成一次预报，而传统模型每六小时才生成一次。如今，它在欧洲和美国本土的分辨率已达到 3 公里，因为这些地区的数据质量最高。
传统天气预报由复杂的物理模型生成，这些模型需要昂贵的超级计算机运行，而且耗时很长。AI 模型——由初创公司以及 Google DeepMind 等大型实验室开发——往往比物理模型推进更快，但目前它们的分辨率还没有那么高，在更长时间跨度上的预测准确度也不如前者。
不过，天气 AI 正在迅速进步，并且已经被世界各地的主要政府机构使用。研究人员正在努力将其整合进用于汇总天气数据并生成公众预报的系统中。
WindBorne 受益于其独特的模型构建与数据采集组合。该公司目前大约有 400 个气球在空中飞行，随时收集传感器读数，这些气球从全球 15 个地点发射。其当前模型的进步，来自于改进气球收集的数据如何输入模型。
WindBorne 首席执行官 John Dean 告诉 TechCrunch：“我个人不理解，在没有数据集优势的情况下，做一家基于 AI 的天气公司，其商业模式到底是什么。”
ECMWF 的优势被归因于该组织在“数据同化”方面的能力，即把分散的传感器读数转化为一幅完整、机器可读的世界图景的工作。目前，AI 天气模型依赖由 ECMWF 和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）生成的数据集。
但 WindBorne 和其他机构正在努力将数据直接输入这些模型，公司 AI 负责人 Joan Creus-Costa 表示，直接接收来自这些气球及其他来源的数据，是新版 WeatherMesh 取得改进的关键原因。为了让模型在不牺牲稳定性的情况下给出这些预报，团队花了一年时间对基于 transformer 的模型进行调优和重新架构。
Dean 说：“当我们开始做[数据同化]时，我们仍然非常依赖 ECMWF。我敢说，如果今天我们去掉 ECMWF 的初始条件，我们实际上仍然会做得相当不错。”
去年，公司曾经历一次惊吓：一架联合航空（United Airlines）的客机撞上了其一个气球。尽管飞机受到了轻微损坏，但无人受伤，部分原因是 WindBorne 遵守了美国关于其传感器舱尺寸的规定。不过现在，该公司使用全球航空监视系统 ADS-B，将气球移离过往飞机的路径，以降低再次发生碰撞的概率。
WindBorne 已融资 2500 万美元风投资金，据称 2024 年估值为 8500 万美元。公司向 NOAA 出售其气球数据，这些数据被用于美国天气预报体系，同时也出售给美国空军和海军。公司还向投资者和大宗商品交易员出售其预报结果，但 Dean 表示，公司仍然更专注于构建模型和数据基础设施，而不是商业产品，部分原因是信息环境正在变化。
Dean 说：“如果两年后人们想要消费信息的方式是通过一个 agent，那我并不想投入一支庞大的团队去做一个 SaaS 产品，对吧？”
更正：这篇报道误述了 WindBorne 的气球如何使用 ADS-B 来避开空中交通；该公司会监测空中交通并操纵气球绕开它，但尚未在其传感器平台上加装 ADS-B 应答机。”
来源与参考
收录于 2026-06-02