在全球氣候變遷的背景下, 超強颱風的頻率和強度正逐漸增加, 帶來嚴重的破壞性影響, 如颶風、暴雨、洪水和風暴潮。傳統氣象預測方法雖然有效, 但往往受限於計算複雜度和時間延遲。近年來, 人工智能（AI）的崛起為颱風預測和災害應對提供了革命性的工具, 能夠處理海量數據、提升預測準確率, 並輔助決策過程。

AI 技術主要透過機器學習和深度學習模型, 從歷史氣象數據、衛星影像、雷達觀測和自動遙測系統中提取模式, 從而預測颱風的形成、路徑、強度、規模和形狀, 與傳統數值預報模型相比, AI 模型不僅計算速度更快, 還能處理更複雜的非線性關係, 提高預測的可靠性, 例如谷歌 (Google) 開發的GraphCast模型, 能夠在氣候變遷時代下更準確地捕捉颱風系統的複雜性, 利用歷史數據訓練以應對未來的不確定性。 該模型生成多種可能情境, 遠超傳統方法的效率。另一項研究顯示, AI在預測熱帶氣旋時, 能夠整合衛星、氣象和海洋數據, 預測快速增強（Rapid Intensification）, 這是傳統模型的弱點。

在亞洲地區, 台灣中央氣象署（Central Weather Administration）已採用AI軟體來預測颱風路徑。該軟件透過學習歷史天氣數據, 分析氣象系統的因果關係, 能夠快速生成預測結果, 例如在2024年颱風「貝碧嘉」逼近時, 台灣氣象單位使用AI提升了路徑預測的精準度, 準確率比傳統模型高近20%。 分析顯示, 這得益於AI如NVIDIA支援的軟體, 能夠處理數百個天氣變量, 僅需幾分鐘完成預測, 特別適用於西太平洋颱風季節。

香港天文台（Hong Kong Observatory）也積極探索AI應用, 自2024年起評估多款模型, 包括華為的Pangu-Weather。 2025年, 天文台表示AI預測已超越傳統方法, 並計劃擴大使用以預測極端天氣, 如颱風「悟空」事件中, AI模型預測了更偏西的路徑, 結果比傳統電腦模型更接近實際情況。 分析Pangu-Weather：這款模型由華為開發, 使用深度學習處理全球大氣數據, 在東亞和西太平洋地區評估中, 與FourCastNet v2、GraphCast、FuXi和FengWu等AI模型相比, 在根均方誤差（RMSE）和異常相關係數（ACC）指標上表現優異, 特別在預測颱風軌跡和強度時, 解析度雖有限, 但能補充區域模型的不足。 坊間常引用Pangu因其開源性和高效能, 適用於氣象機構的運營預測。

此外, 微軟 (Microsoft) 的Aurora AI模型在預測颱風和沙塵暴等極端天氣時, 速度可達傳統方法的5000倍。在14天預測期內, 它在91%的案例中優於現有系統, 包括颱風的強度和路徑。 分析Aurora：這款基礎模型不僅專注天氣, 還延伸到環境預測, 使用較少能源和計算資源, 在追蹤颱風如Doksuri時, 四天前即精準預測登陸路徑, 超越美國國家颶風中心等傳統系統。 坊間討論中, Aurora常被視為革命性工具, 因其在10天預測中勝過歐洲模型92%的時間。

谷歌(Google) DeepMind的Weather Lab和GenCast模型則是另一熱門選擇, 能預測颱風形成、軌跡、強度、規模和結構, 最多提前15天生成50種情境。 分析顯示, 這些模型在快速增強預測上優於全球模型, 如在颱風Ragasa中捕捉到系統性偏差。 坊間常引DeepMind因其與美國國家颶風中心的合作, 2025年已用於實時預測, 提升災害準備。

歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的AIFS模型於2025年正式運營, 是首個全面使用機器學習的開放模型, 涵蓋最廣參數範圍。 分析AIFS：它在混合AI-物理模型中表現突出, 如上海颱風模型在2025年颱風Danas中, 軌跡誤差低於ECMWF系統。 坊間評價其為運營級工具, 適合氣象台整合大數據。

其他坊間常引模型如FuXi和FengWu, 在亞洲颱風預測評估中, 與Pangu等並列, 提供高準確率, 但需注意解析度限制, 建議與區域模型結合。 這些AI的優勢在於整合大數據, 降低能源消耗和成本, 使氣象預報更具可及性。

預測僅是第一步, AI在對抗超強颱風時, 更能發揮作用於災害風險管理和應急響應。透過大數據分析, AI能夠模擬颱風帶來的次生災害, 如洪水、土石流和基礎設施損壞, 並優化資源分配和疏散計劃, 例如AI系統能處理大氣條件的大量數據集, 生成比傳統數值方法更快的預測, 從而輔助政府和救援機構制定防災策略。 在極端天氣應對中, 科技巨頭如谷歌和微軟的AI工具已被用於預測颱風引發的降雨和風暴潮, 幫助社區提前準備。 DeepMind的模型不僅預測颱風軌跡, 還能評估其對特定地區的影響, 如風速和降雨量, 提供高解析度的全球預報。

香港天文台在2025年記錄破紀錄降雨後, 承諾增強AI模型以更好地預測颱風影響。 台灣則在颱風Gaemi中使用AI模擬洪水風險, 優化疏散路線。分析顯示, 這些應用整合社交媒體數據和感測器網路, 減少人員傷亡。 此外, AI在後災重建中也能發揮作用, 透過影像識別評估損壞程度, 加速保險理賠和資源分配。

儘管AI帶來巨大益處, 但挑戰仍存, 如模型依賴歷史數據可能無法完全捕捉氣候變遷下的新模式, 以及數據隱私和倫理問題。因此, 專家建議將AI與傳統方法結合, 形成混合預測系統, 如AI驅動的WRF模型, 在颱風強度預測上優於全球數值模型。

總括而言, AI 已成為對抗超強颱風的關鍵武器, 從預測到應對階段都展現出高效和精準的優勢。天文台如香港和台灣的應用, 以及坊間常引的Pangu、Aurora、GraphCast等模型, 透過介紹和分析顯示其在提升準確率、速度和可及性上的潛力。隨著技術進步, 如更強大的神經網路和實時數據整合, AI將進一步提升人類對極端天氣的應對能力。未來, 全球合作推動AI在氣象領域的應用, 將有助於減少颱風帶來的損失, 保護更多生命和財產。在氣候變遷的挑戰下, AI不僅是工具, 更是希望的來源。