How governments and organizations are leveraging Google’s AI breakthroughs for crisis resilience
TL;DR · AI 摘要
Google通过AI技术助力全球危机应对，其WeatherNext模型和Flood Hub平台已覆盖20亿人口，提前预警灾害并减少损失。
核心要点
- Google的WeatherNext模型提前5天预测飓风，使牙买加成功预警Melissa飓风。
- Flood Hub平台覆盖150多个国家20亿人口，提供实时洪水预测数据。
- 联合国与Google合作的防洪项目通过现金预付方式帮助尼日利亚居民应对洪水。
结构提纲
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- §引言
Google与联合国合作利用AI技术提升全球灾害预警能力。
WeatherNext模型成功预测飓风并提前5天发出预警。
Flood Hub平台覆盖20亿人口，提供实时洪水预测数据。
- ·案例研究
尼日利亚通过AI预测启动防洪预案，减少人员伤亡和财产损失。
GiveDirectly利用洪水预测向尼日利亚居民预付现金，保障基本生活。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- Google AI危机应对系统
- 灾害预测
- WeatherNext模型
- 卫星图像分析
- 预警响应
- Flood Hub平台
- 现金预付机制
- 国际合作
- 联合国Early Warnings for All
- 尼日利亚防洪项目
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
WeatherNext模型在2025年飓风季提前5天预测Melissa飓风登陆牙买加。
Flood Hub平台覆盖150多个国家20亿人口，提供实时洪水预测数据。
尼日利亚Adamawa州通过AI洪水预测启动避难所准备，减少灾害损失。
Google如何支持联合国“所有人的早期预警”倡议
政府和组织如何利用Google的AI突破提升危机韧性
2026年7月7日
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随着联合国今天发布的报告《利用AI增强多灾种早期预警系统》的发布，我们正在分享Google的AI突破和产品如何帮助政府和国际组织为自然灾害做好准备并作出响应。
Yossi Matias
Google研究副总裁兼Google危机韧性负责人
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基础说明
Google正在与联合国及其他组织合作，利用AI预测洪水和飓风等自然灾害。这些工具帮助政府在风暴来临前及时预警，让人们能够提前避险。AI还通过分析卫星图像快速识别受损建筑，帮助救援人员更快地运送物资。目标是确保在紧急情况发生时，每个人都能保持安全并获得及时信息。
摘要由Google AI生成。生成式AI属于实验性技术。
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随着极端天气事件和自然灾害的加剧，今天发布的联合国报告《利用AI增强多灾种早期预警系统》突出了技术在保护社区安全中的关键作用。自COP27上“所有人的早期预警”倡议启动以来，Google一直支持该计划，并在其中发挥了积极作用。
过去十年间，通过我们的危机韧性工作，Google团队在全球检测和预测领域实现了基于AI的重大突破。通过与合作伙伴协作，并借助为数十亿人提供有用信息的产品，我们正与各方共同努力，朝着一个无人因自然灾害而措手不及的世界迈进。
从预测到实时预警，再到灾后响应，以下是我们在全球危机韧性方面与联合国、政府和国际组织合作的方式。
危害预测与准备
及时的短期预测和长期预报使政府、人道主义组织和社区能够在灾害发生前采取行动。在2025年飓风季节，美国国家飓风中心使用了Google的WeatherNext模型。该模型提前五天预测了飓风Melissa在牙买加的历史性登陆，使牙买加气象局能够通知公众。在尼日利亚阿达马瓦州，联合国人道主义事务协调办公室（OCHA）启动了洪水前瞻性行动计划，利用Google的河流洪水预测。当预测显示存在重大洪水风险时，该计划会启动一系列早期干预措施，如准备避难所。非营利组织GiveDirectly在尼日利亚科吉州采用了类似方法，利用Google的预测在洪水发生前发放现金援助。这使家庭能够安全撤离并购买沙袋等设备保护财产。
我们的洪水预测信息可在 Flood Hub 上获取，覆盖全球 150 多个国家和地区、20 亿人口，涉及可能发生重大洪水的地区。我们正与合作伙伴共同努力，持续提升预测能力。世界气象组织（WMO）以及捷克、尼日利亚、乌拉圭和越南的国家水文机构，与谷歌合作启动了一项试点项目，评估本地数据如何影响区域河流盆地的人工智能预测。我们发现，将本地径流数据纳入全球人工智能模型，能显著提升无测站区域的预测准确性。这项研究的结果将在未来几周内发表，凸显了将全球人工智能模型与本地专业知识相结合的价值，为人工智能如何更好地支持国家预测工作提供了蓝图。
为进一步推动研究，我们最近开源了用于城市突发洪水的 Groundsource 数据集，以及我们的水文建模框架，帮助专家开发新的方法，同时保留对本地数据的完全控制权。我们与捷克水文气象研究所（CHMI）测试了该水文框架，他们开发了一个适配器，使他们及其他全球水文服务机构能够将该模型集成到标准工作流程中。
在野火监测方面，我们利用卫星图像在搜索和地图服务中追踪火势边界，覆盖 34 个国家。我们与地球火灾联盟和 Muon Space 合作，开发了专为野火监测设计的 FireSat 星座，旨在提供前所未有的野火数据集，帮助消防机构在火灾扩散前更快地发现火情，全球任何地区均可受益。今天早些时候，三颗新的 FireSat 卫星从加利福尼亚州范登堡太空军基地发射升空。
危机时刻提供生命拯救警报
在危机时刻，获取可靠、权威的信息对受影响人群至关重要。仅在 2025 年，谷歌就平均每天帮助人们连接到危机信息超过 1000 万次。
我们分发的警报包括公共警报，通过通用警报协议（CAP）数据流从相关机构获取内容并展示。这些公共警报目前已涵盖 90 多个国家的官方数据，合作伙伴包括美国国家气象局、英国气象局和巴西国家风险管理与灾害中心（CENAD）。我们鼓励更多国家发布 CAP 警报数据流。
当相关机构发布这些警报时，它们会出现在搜索、地图以及 Android 通知中。这确保了公众安全信息（如极端天气预警和洪水更新）以及人们需要的实用安全信息能够快速、直接地触达用户。
尽管有效预警地震仍是一个重大挑战，我们在预警震中以外地区方面取得了进展。上个月委内瑞拉发生毁灭性地震时，谷歌的 Android 地震预警系统利用 Android 手机网络作为微型地震仪，向震中以外数百万用户发出警报，使他们能在地震开始前几秒采取避险措施。
利用卫星图像加速灾后响应
灾后阶段的核心挑战是尽快将生命救援物资送达需要帮助的人群。人工智能驱动的洞察力可以帮助政府和组织更高效地应对灾害。
社会与人道主义行动数据洞察（DISHA）与谷歌合作开发了一套损害评估工作流程，并与联合国卫星中心（UNOSAT）合作实施。该系统利用Open Buildings和建筑损害评估模型分析卫星图像，近期通过新界面升级，标志着其进入新的运营影响力阶段。截至目前，该系统已部署11次，支持了地震、洪水和飓风等灾害的响应工作。它能在极短时间内完成对数十万栋建筑的高精度分析，每次激活可为UNOSAT专家节省数周的工作时间。
当2025年10月飓风Melissa重创牙买加时，这套基于AI的分析系统为超过38.5万栋建筑分配了初步损害评分，为灾后恢复工作提供支持。更近期的2026年2月哥伦比亚洪水事件中，UNOSAT通过将AI生成的建筑地图与洪水雷达图像进行交叉比对，快速评估了受损基础设施。该分析结果为联合国人道主义机构和国家政府的响应规划提供了关键信息。
由DISHA AI辅助损害评估解决方案识别的热带气旋Melissa受损建筑。来源
单个模型本身已具备强大能力，但结合图像、人口和环境洞察，组织能够应对更复杂、更贴近现实世界的查询。我们已将气候和地理空间模型整合至谷歌地球AI模型和数据集集合中。这为商业机构和组织提供了可操作的全球性洞察，助力灾害响应、全球监测等领域的应用。
我们期待继续推进基于AI的解决方案，并与合作伙伴携手实现我们共同的全球使命。
完成。只需再迈出一步。
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