OmniCast模型通过创新的非自回归潜在扩散架构，显著提升了次季节至季节（S2S）天气预报的精度和效率，解决了传统自回归模型误差累积和数值方法计算耗时问题，其在气候科技、农业和灾害防御等领域的商业化应用潜力巨大。这项技术不仅是AI在科学发现上的重大突破，更预示着人类将从根本上改变与自然界互动的方式，进入一个“天可测”的新纪元。

科技巨头正通过AI模型，如Google的GraphCast和微软的Aurora，在天气预报领域取得显著进展，其在预测精度上已超越传统基于物理的超级计算机模型。这些AI模型主要通过分析海量历史数据来识别模式，而非复杂的物理计算，展现出更快的运行速度和更高的精确度。然而，此技术仍面临数据访问的挑战及模型可解释性不足的问题，但其在提升社会应对极端天气能力和重塑气象产业方面潜力巨大。