互聯網寒冬“裁員潮”,墨跡天氣卻擴招30%,產業(yè)互聯網來了

互聯網寒冬被溫暖的春節(jié)擋一擋,年后立馬帶出一個大事件。

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i?Mz?????????m5?u?F???AI封裝提供智能音箱、無人駕駛等行業(yè)解決方案。

所以,雖然目前墨跡官方還未正式擴招30%的消息,但就此來看可信度也很高。一是墨跡天氣的B端服務起步較早,國內同時期幾乎沒有竟對,二是多年的氣象數據積累為墨跡天氣在B端市場提供了數據養(yǎng)分,建立了核心壁壘優(yōu)勢。

定制化氣象服務藍海

像墨跡天氣這樣的C端工具類App,早些年的變現途徑幾乎全部是廣告。當移動互聯網人口紅利逐漸消退,幾乎所有工具App都在尋找轉型方向,常見的方式是在已有用戶的基礎上進行橫向擴張,延伸出社區(qū)乃至社交服務,進而謀求變現,例如美圖。

墨跡天氣略有不同。一是氣象數據的重要性,無論哪行哪業(yè),對天氣的感知和防范都至關重要。這也就催生了B端市場的氣象數據服務產業(yè),在美國,IBM斥資20億美元收購的Weather Company,前不久宣布美國、日本和歐洲部分地區(qū)的人們可以獲得基于船載數據和高分辨率計算機模型的每小時預報。

這通常意味著,如果一場風暴要來襲,美國上空的大氣中就會有足夠的雷達和計算能力,美國人只需查看手機就能提前知道何時何地。

Weather Company提供的服務只是氣象數據在B端市場的一種而已,日本的Weathernews In.公司每天為超過6000艘貨輪、7000次航班提供服務,甚至還能給出日本櫻花的具體開花時間。

二是墨跡天氣“恰好”趕在了風口,2015年6月1日,《氣象信息服務管理辦法》正式施行,國內氣象商業(yè)服務市場由此打開,有數據顯示,2025年中國氣象服務產業(yè)規(guī)模有望達到3000億元。

這一廣闊市場為墨跡天氣提供了新的方向,墨跡天氣2016年就推出了定制化氣象服務。

墨跡天氣憑什么?

2015年之后,本土的定制化氣象服務創(chuàng)業(yè)也隨之興起,例如天使輪就拿到2000萬融資的象輯科技。墨跡天氣所在的定制化氣象服務市場,也就進入了競爭時代。

與Weather Company和Weathernews In.不同,墨跡天氣是一款從C端起家的產品,它的核心優(yōu)勢是7年積累的數據與能力。此前36kr報道,今天墨跡天氣已經與中國氣象局、北京市氣象局、NOAA(美國國家海洋和大氣管理局)EC(歐洲中期天氣預報中心)等氣象機構達成合作,每天獲得的數據量在350GB以上。同時,墨跡天氣還可以反向從C端獲得天氣數據。

像上文我們提到的每小時預報,墨跡天氣在FCN網絡(全卷積網絡)和Conv-LSTM網絡(長短時記憶網絡)等AI技術的加持下也已實現。更重要的是,墨跡天氣已能夠將來自用戶的數據與來自氣象機構的數據相結合,并將大量歷史數據用于訓練深度學習模型,讓機器來推測未來天氣的變化情況。

之前我們也了解過墨跡天氣與餓了么的合作。餓了么需要氣象數據服務,來提前分布騎手運力,緩解惡劣天氣給平臺運力帶來的壓力,而騎手也會依據天氣惡劣程度獲得不同程度的精準補貼,用戶端同樣會根據天氣惡劣程度獲得不同的餐品送達時長預期。

據報道,在餓了么與墨跡天氣合作初期,曾同時采用墨跡天氣提供的氣象解決方案和人工團隊調度兩種方式,最大限度保證天氣對平臺帶來的不良影響降到最低,但合作兩個月后,餓了么便決定撤掉人工團隊,完全使用墨跡天氣的氣象解決方案。

類似于餓了么這樣的客戶在B端市場還有很多,航空、海運、零售、保險、農業(yè)等諸多領域都存在潛在的定制化氣象服務需求。但對于墨跡天氣來說,要拿下這塊市場也并非輕而易舉。

傳統(tǒng)數值模式系統(tǒng)+機器學習和深度學習技術

做氣象數據定制化服務,難點有二。一個是定制化服務需要面向不同行業(yè)客戶,數據、需求都不相同,需要墨跡天氣投入更多的人力、物力;另一個是定制化服務需要更強的計算能力和數據分析、整合能力。

舉個例子,之前英國氣象局和阿里云聯合舉辦過一場比賽。參賽選手(飛行器)基于氣象預報來規(guī)劃飛行路線,并達到時效、綜合成本最低的雙重目標。

英國的氣象條件復雜多變,突如其來的風暴會危及飛行器的運輸安全,還會造成重大經濟損失。每個時間單位、每個特定區(qū)域的變量包括氣溫、降水、風力等若干影響飛行的氣象因素。此外,選手還需要考慮無人飛行器的起始降落點、最大飛行時間、飛行速度以及飛行器是否會相撞等因素。

這只是其中一種情況,墨跡天氣要想向每一個細分領域、每一個客戶提供更精準、更有行業(yè)特色的服務,就必須針對他的需求、他的關聯因素,做出精準模型,在到處是變量、到處是關聯的天氣領域,要提供這樣的服務能力,顯然不容易。

墨跡天氣逆勢中擴招30%,原因也就在這了。不過,問題是專攻氣象數據方面的人才在國內并不好招。除非到氣象局或者一些大型云計算企業(yè)挖人,但這樣成本也會更高。

相對于Weather Company,墨跡天氣還處于初級階段,沒有表現出強大的商業(yè)能力,當然這與國內整體的氣象數據環(huán)境有關。Weather Company商業(yè)化擴張的后期,因數據能力匱乏成為IBM的客戶,久而久之IBM看到了氣象數據的價值,就收購了Weather Company除去電視天氣預報之外的所有資產。

這個案例對墨跡天氣而言,有兩個啟示。其一,氣象定制化服務的商業(yè)前景可觀;其二,數據能力必須重視,無論后期是否需要尋求外部幫助,自身一定要具備完善的數據能力。

可以預見的是,未來無論是互聯網公司還是傳統(tǒng)企業(yè),對氣象數據的定制化需求都會極其龐大,同時也會給墨跡天氣這樣的公司提出嚴峻的市場考驗。各行各業(yè)千人千面,定制化服務需要面對海量的數據、不同的需求,如何規(guī)劃一個有助于自身發(fā)展的戰(zhàn)略至關重要。

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2019-02-19
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