美国国家飓风中心（NHC）自2025年6月下旬起已将AI模型投入实际业务使用，并于2026年将谷歌DeepMind的模型纳入部分路径和强度综合预测辅助系统。据Techxplore报道，NHC去年开始使用DeepMind的AI模型，目前正与谷歌合作开发下一代模型。DeepMind研究科学家费兰·阿莱特（Ferran Alet）表示，谷歌并未专门针对飓风开发独立模型，而是将日常天气预报模型的能力推向极限，极端天气是最具挑战性的领域，解决这一难题后其他问题也将随之缓解。
在引入AI之前，NHC主要依赖动力学模型、统计模型和混合模型预测热带气旋。动力学模型依靠超级计算机求解流体力学和热力学方程，统计模型基于历史数据分析风暴行为与地理位置、日期等变量的关系，混合模型则结合物理学原理与统计方法。AI模型同样通过海量数据集学习，但规模更大，能够识别更复杂的规律。DeepMind今年8月发表在《自然》杂志上的研究显示，该模型平均可让气象预报提前一天达到原有模型的预测准确度，即过去需提前两天实现的预报精度，现在可提前三天实现。在预测飓风伊萨亚斯时，该模型在风暴正式形成前一周即识别出其可能发展为热带气旋，并能针对每个气旋生成1000种可能的发展情景，同时预测降雨、风暴路径和强度。
NHC业务部门负责人丹·布朗（Dan Brown）表示，在预测伊萨亚斯时，AI模型在风暴路径方面表现相当出色，AI模型似乎特别擅长快速预测复杂引导气流模式的变化。他特别提到DeepMind模型与NHC自主开发的HCCA模型，认为它们是当前飓风路径和强度预测方面表现最出色的辅助工具之一。目前NHC还在使用欧洲中期天气预报中心和美国国家气象局开发的AI模型。
不过，这项技术并非没有局限性。布朗指出，单个模型在不同预测周期之间可能突然大幅调整对飓风路径或强度的判断，因此飓风专家仍需依靠自身经验和专业判断，确定哪些模型最能反映特定风暴的实际情况，再综合不同模型的预测结果。他强调，AI模型的训练基础实际上来自传统物理模型建立的数据和预测体系，对于飓风专家而言，其重要性反而比以往任何时候都更高。算法可以给出风暴路径的概率预测，但无法像专家那样结合实时飞机观测数据和卫星数据判断风暴当前的实际结构。
值得注意的是，AI提升飓风预测精度的同时，美国数据中心建设热潮正在改变电力供应结构。Cleanview的一项分析显示，计划中的新一代数据中心将主要依靠天然气供电，这将增加美国的碳排放并加剧气候变化。而气候变化反过来正在改变飓风的表现，使其更加强劲、携带更多降雨、移动速度更慢，最终导致破坏进一步加剧。
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