AXA 借助 NVIDIA Earth-2 与 FourCastNet 3 开展超历史气旋风险评估

AXA 保险集团依托 NVIDIA Earth-2 平台与 FourCastNet 3 气象 AI 模型，完成超历史范围的气旋风险模拟评估，突破传统历史气象数据样本不足的局限，通过上千个模拟气旋季节生成海量极端天气场景，把气旋发生概率、行进路径、破坏强度的测算做得更加全面，为保险风控、防灾规划提供充足的数据支撑。整套评估工作以 AI 气象模拟为核心技术基础，先梳理历史气旋数据作为模型基准，再调用 FourCastNet 3 生成大规模集合仿真，补齐历史记录里缺失的极端气旋样本，最后对海量模拟结果做统计分析，量化不同区域遭遇强气旋的风险等级。整个项目分为数据准备、模型仿真、风险统计、成果落地四个环节，每一步都围绕扩大样本量、提升风险测算精度展开，最终形成覆盖超历史情景的气旋风险数据库，支撑业务端的风险定价与防灾指引工作。

一、项目核心技术基础

1. 基础平台：NVIDIA Earth-2 气象 AI 开放平台，提供模型调度、并行仿真、数据后处理整套工具链，支持大规模多场景批量运算。
2. 核心模型：FourCastNet 3 全球气象预测模型，运算速度比传统数值模式快数十倍，能够高效生成成千上万个气旋模拟场景，同时保障风速、气压、路径等关键气象指标的预测精度。
3. 数据优势：跳出有限历史观测记录，批量生成超过 1000 个模拟气旋季节，把百年一遇、千年一遇的稀有气旋事件纳入评估范围。

二、气旋风险评估完整实施步骤

步骤 1：基础数据校准

整理近百年实测气旋路径、强度、登陆点位数据，将观测数据导入 Earth-2 平台，完成 FourCastNet 3 模型的本地化微调，保证仿真结果贴合真实气象规律。

步骤 2：大规模集合仿真

开启并行批量运算，使用 FourCastNet 3 批量生成数千套合成气旋季节，模拟不同初始大气条件下气旋的生成、移动、增强全过程，产出海量超历史情景样本。

步骤 3：风险指标统计测算

对所有仿真结果进行分类统计，提取核心风险指标，划分不同区域的气旋破坏等级，计算极端气旋的发生频次与经济损失区间。

步骤 4：风控成果落地

把仿真得到的超历史气旋风险数据，应用到财产保险风险定价、沿海客户防灾方案制定中，完善自然灾害风险管控体系。

三、传统评估与 AI 仿真评估对比清单

表格

四、本次项目产出成果

1. 构建出超历史维度的气旋情景数据库，填补历史观测数据不足的短板。
2. 细化沿海各区域气旋发生概率、登陆强度的量化风险等级。
3. 形成可复用的 AI 巨灾仿真流程，后续可直接迁移到台风、风暴潮等其他气象灾害评估项目。

【相关 FAQ】

问题 1：AXA 使用 NVIDIA Earth-2 与 FourCastNet 3，主要用来完成哪项气旋研究工作？

回答 1：AXA 使用 NVIDIA Earth-2 与 FourCastNet 3，用来开展超历史范围的气旋风险评估，通过上千个模拟季节生成海量情景，弥补历史气象数据不足，精准测算稀有极端气旋的发生风险。

问题 2：FourCastNet 3 在 AXA 气旋风险评估项目里，具备哪些核心技术优势？

回答 2：FourCastNet 3 运算速度远超传统数值气象模型，可以快速批量生成上千套气旋模拟场景，同时保证气旋路径、强度等关键气象数据的准确度，满足超历史大规模集合仿真的需求。

问题 3：依托 Earth-2 平台做超历史气旋风险评估，相比传统历史数据分析有哪些提升？

回答 3：依托 Earth-2 平台做超历史气旋风险评估，能够跳出有限历史观测记录，生成大量未曾出现过的极端气旋情景，把百年一遇、千年一遇的巨灾纳入测算范围，让风险评估结果更全面、更贴合长期巨灾风控需求。

【数据来源】

[2026-10-26]（AXA 借助 Earth-2 与 FourCastNet 3 评估气旋风险）NVIDIA 韩国博客

[2026-10-22]（欧洲企业落地 Earth-2 气象 AI 模型）HyperAI 资讯

[2026-10-22]（AXA 开展超历史气旋仿真研究）AIKraft 行业资讯

[2025-03-25]（AXA 落地 AI 飓风风险评估项目）NVIDIA 技术博客

免责声明：本文仅客观介绍 AXA 运用 NVIDIA Earth-2 与 FourCastNet 3 开展气旋风险评估的项目技术方案与实施流程；所有仿真成果仅为气象情景模拟数据，实际气旋灾害会受大气环流、地形等多重自然因素影响；本文内容不构成保险产品定价、防灾工程建设的决策依据。