Earth-o1：一种无网格且原生观测的大气世界模型
计算机视觉与模式识别
2026-05-08 v1
摘要
尽管现代地球观测系统提供了前所未有的海量多模态数据，我们建模大气动力学的能力仍然受到限制。传统建模框架将异构测量数据强行纳入预定义的空间网格中，这从根本上限制了对原始传感器数据的充分利用，并造成了严重的计算瓶颈。在此，我们提出了Earth-o1，一种克服这些结构性限制的原生观测大气世界模型。Earth-o1不依赖传统的大气动力学建模系统或传统的数据同化，而是直接从非网格观测数据中学习地球系统连续的三维物理演化。通过将多种传感器输入整合到统一的、无网格的动力学场中，该模型能够在空间和时间上自主推进大气状态。我们表明，这种根本不同的范式能够直接进行实时预测和跨传感器推理，而无需显式数值求解器的开销。在后报评估中，Earth-o1实现了与业务化集成预报系统（IFS）相当的地面预测能力。这些结果表明，连续的、观测驱动的世界模型——一类完全原生观测的地球物理模拟器——能够匹敌既有物理框架的保真度，为地球数字孪生提供了可扩展的数据驱动基础。
引用
@article{arxiv.2605.06337,
title = {Earth-o1: A Grid-free Observation-native Atmospheric World Model},
author = {Junchao Gong and Kaiyi Xu and Wangxu Wei and Siwei Tu and Jingyi Xu and Zili Liu and Hang Fan and Zhiwang Zhou and Tao Han and Yi Xiao and Xinyu Gu and Zhangrui Li and Wenlong Zhang and Hao Chen and Xiaokang Yang and Yaqiang Wang and Lijing Cheng and Pierre Gentine and Wanli Ouyang and Feng Zhang and Zhe-Min Tan and Bowen Zhou and Fenghua Ling and Ben Fei and Lei Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.06337},
year = {2026}
}