象辑科技(提供定制化气象服务和解决方案 “象辑科技”获116亿元投资)

气象预测与我们生活息息相关。商业气象服务公司“象辑科技”近日宣布获得1.16亿元B轮融资，并正式发布Gavial气象大数据云平台。本轮投资方为东方弘道、蓝图创投等。2015年1月，项目曾获得唯猎资本和东科创星投资的数百万元天使轮。同年12月，公司又完成数千万元A轮融资，投资方为真格基金、唯猎资本和春晓资本。

“象辑科技”以气象AI预报技术为核心，拥有气象预报算法、专业气象服务整体解决方案和气象物联网硬件。公司推出的气象大数据云服务平台Gavial，通过融合多项预报技术和历史分析能力，向环保、电网、交通、保险和新零售等天气相关行业提供定制化商业气象服务。

据象辑科技CEO邱珩介绍，Gavial气象云是“象辑科技”商业气象服务延伸至行业服务端的第一步。公司在为行业客户提供专业解决方案的同时，通过对国家气象局数据库、全球各中心气象预报、物联网众包气象观测、行业运营监测四个维度的数据进行汇集、降噪，综合构建权威气象数据大数据基础云平台。

据了解，Gavial气象云平台集数据存储、应用运算、软件输出为一体，开发者和用户可在Gavial的PaaS层上使用和创造气象应用、插件，丰富和完善Gavial气象云的应用生态。本轮融资后，“象辑科技”将继续致力于Gavial的迭代升级和商业生态建设，将对开发者和商业用户全面开放。

春晓资本创始合伙人何文表示，“气象服务在众多行业应用前景广泛，但由于缺乏底层的基础处理服务，从各种来源采集过来的数据价值无法得到实现。象辑科技推出的Gavial云，提供基础技术平台，助力开发者，让气象服务在更多的行业应用成为可能，具备极大的社会和商业价值。”

此前，铅笔道曾对该项目做过报道，以下为报道全文：

▶导语

说到“靠天吃饭”，大多数人脑海中浮现的是农业。除此之外，你能想象欢乐谷也靠天吃饭么？

提前知道天气情况，它能预知未来的人流量。

然后雨天安排设备检修，晴天安排大型魔术表演、游园活动，调控工作人员排班等。从天气预知未来的人流量，并不是看下天气预报如此简单。

其中要经过大量的气象数据分析和复杂的系统计算，“象辑科技”做的便是这事。

它是一家用云计算平台计算天气数据，为企业提供数据服务的创业公司，主要产品为气象模型数据系统。大三时，创始人邱珩所在的北大物理系面临分专业。他在理论物理、天体物理、大气物理（气象）三个专业中挑选了后者，原因是他最好的朋友也选了此专业，方便抄作业。

八年后，邱珩却成了国内商业化气象服务领域第一个吃螃蟹的人。他如何让其他行业也能“靠天吃饭”呢？

注：邱珩已确认文中数据真实无误，铅笔道愿与他一起为内容真实性背书。

9.36亿美金的触动

像往常一样，邱珩和林忠跑到山上，拿着手持测风仪捕捉风的踪迹、采集各个控制点的风速，下山后再用软件把测算数据导进Excel，一番复杂的数据处理后，他们以此来优化风力发电机的排布位置。“就像拍大合照，发电机相当于脸，风向则好比镜头，摄像师要让尽可能多让脸露出来。”

这是邱珩和林忠（曾就职于央企中国国电龙源电力集团）接手的多个风力发电厂项目之一。从财务角度来看，相比按照传统设计院的方案排布发电机，实地调研后的优化方案，将让风电厂在未来20年增加近3亿营收。

过去五年，二人一直在央企从事企业气象服务。走过云南的独木桥、爬过西藏那曲海拔4000多米的雪山、趟过东北牛毛大山没膝的雪，邱珩乐在其中。“把全国都走遍了。”

直到2014年年底，二人按捺不住要出来做点事儿。一年前，一条“孟山都（跨国农业服务公司）9.3亿美元收购气象创业公司Climate”的消息，让林忠便萌生做商业化气象服务的想法。

跟他学吉他的邱珩在一旁出谋划策。某天，林忠开口：“我们能不能一块来做？”

“还没玩够”的邱珩本对创业兴趣不大。早在2004~2010年，他在北大读书时做了六年与刘强东一样的买卖——卖电脑。“感觉做公司也就那么回事儿。”

但邱珩还是选择入伙。二人均看好气象公共服务的未来。“经验证明，起码企业气象服务有得做。”

首先，目前国内的气象服务还未成型。除了气象局下属的公司、央企外，该行业几乎没有商业化的民营公司。

其次，没有标准化的服务流程。“比如优化风力发电站的排布，非常依赖工程师的个人能力。每个人的操作方式不同，做不好的话，3个亿就飞了。”

放眼来看，国外的气象公司已有成熟的商业模式。比如Climate通过分析历史气象数据、土壤湿度数据为孟山都做农业服务。

另一层面，在气象圈混久了，二人感觉国内的气象数据会朝着开放的方向在发展。“原来这些数据都是不开放的，现在无论国家政策，还是气象局的态度，都倾向于开放。”

于是，经常一起弹吉他的邱珩和林忠，成了国内商业化气象服务行业第一个吃螃蟹的创业者。2014年11月，象辑科技成立，并完成1000万元的天使融资，投资方为唯猎资本、东科创星。

次年元旦，该公司与气象局旗下华风集团接洽成立混合所有制公司“华风象辑”（8月正式成立象辑控股）。“国务院的大数据行动纲要提到，到2020年，各个部委涉及民生的数据（气象、水利、交通等）要完全向社会开放。气象局在尝试开放式合作，建设未来开放使用的数据库。”

半年才开张

不破不立，邱珩要打破传统的咨询式服务（咨询报告），提供一套标准化的气象数据计算模型系统。

“咨询式服务通常是一次性的。我要做的系统，可以随时输入原始气象数据，经过一系列数据清洗、分析、计算等，输出相应有实际意义的数据。”

邱珩举例：电网的负荷是有限的，即不能存电。而新能源行业，如风力发电，它的产电量随着气象变化而不同。因此风电每隔15分钟要向国家电网上传电量数据，电网以此来调控火电（产电量固定）发电量。风电厂客户需提供历史产电量数据，系统将其与相应气象数据（由气象局获得） 通过计算形成模型。

如此，输入未来15分钟的气象数据，便能得出接下来的产电预测量。“如果另一家风电厂有类似需求，便能直接使用此模型输入、输出数据。”

这套模型系统，“象辑”的IT团队（28人）与气象团队（22人）花了近半年时间才将其成型。

难点有二：一是气象模型计算的数据量庞大，邱珩与AWS （亚马逊云服务平台）合作，用云计算方式来降低成本。二是气象工程师与云平台的适应性。“对于气象工程师来说，对于云计算的环境是完全陌生的，他们更习惯研究院机房里的服务器。”

2015年5月，邱珩拿下了第一个客户，一家风力发电厂。万事开头难，第一刀他只能在熟悉的新能源行业切下去。

为此，“象辑”根据客户需要来完善产品模型，为其提供新产品。例如，“象辑”提供气象数据，与国网下属单位共同建立电网防灾系统。“电网线路出现问题，90%是由受天气原因影响，如雷闪、雾闪、冰冻等。”

让欢乐谷成为客户

“靠天吃饭”的行业如能源、农业等，邱珩称之为存量市场。拿下这些客户相对容易，他更看重的是发掘增量市场，如物流、航海、航空、零售业等。“这个行业太新兴了，很多企业未必能意识到这个需求。比如我们做过一个预测模型，夏天温度每升高一度，啤酒销量将会增加5%~10%。”

邱珩尝试了一套销售策略：目前销售主要盯着存量市场的大蛋糕，但销量有两个任务，一是要把产品卖出去，二是把增量市场用户的需求带回来。“新用户的需求更是五花八样，提前了解需求，好让技术团队设计、研发产品，销售可再次出击。”

去年10月，武汉欢乐谷成为“象辑”的客户。欢乐谷将历史人流量数据传输给“象辑”，通过模型，系统将会预测出未来的人流量。时间越短（如未来一周），预测越准确。“人流数据每天都有人在滚动监测。”

有了预测人流量，欢乐谷可做的事情便有很多。把设备检修安排在阴雨天，大型魔术表演、游园活动安排在天气晴朗的时候，以调控工作人员的排班等。

过程中，随着碰壁，邱珩的销售策略也在不断调整。“我们曾研发了一套楼宇空调节能气象模型，结果没有一家地产商买账。他们主要嫌麻烦，根本不Care节省这点电。”

最终，“象辑”与楼宇节能综合服务商翼虎合作，后者拥有大量地产商用户。以往，他都要花费高额费用向国外气象服务公司买数据。“其实，对于国内的气象数据，国内公司的服务更有优势。”

用此方式，“象辑”还与农业服务商云农场合作，正在试点山东的小麦种植服务。

还有一种类型的B端客户由一款C端产品试错而来。去年5月，同时上线的还有“天气家”App，主打个性化天气预报，提供精确地理位置的实时气象预报，向用户呈现体感温度、湿度、风、气压等天气数据曲线。

邱珩本想依靠App直接杀入C端市场，但2个月花了几万元推广费，效果不佳，吸引来的多为无效用户。他算了一笔账，即使砸钱做到上亿级用户，App每年的营收大概能达到千万量级，但获用户成本越来越高。“我的核心是数据分析，想做的是气象服务，没必要去赚广告的钱。”

6月，邱珩把App的推广费用砍掉为零，转而和B端渠道合作。“象辑”为其提供数据、技术，由后者筛选收费用户，共同分成。“当时已经与新浪天气通、合作，它上面的预报数据便是我们提供的。”

渠道不只限于天气类App，凡是用户有特定人群标签的皆可，如已合作的春雨医生、狮跑足球、我要航海网等。

去年，“象辑”共签约23家企业订单，金额约500万，其中能源行业客户占多数。

气象数据未来不再是优势

公司成立之初，邱珩筹备了硬件团队，为将来生产气象数据做准备。“数据开放必然是大势所趋。数据源目前是我们的优势之一，未来这种优势将荡然无存。”

“数据分析方法、销售模式，这些竞品可在几个月之内形成反超。但如果形成数据源的壁垒，他们起码要准备几年。”这意味着，生产数据源的壁垒很难短时间建立。

硬件团队用一款小成本产品——Weather On 随身气象站，跑通了气象数据智能收集、传输、加工、反馈的路径。接下来，他们会将这些技术集合成模块，嵌入传统的观测设备上。

“大部分已有的观测设备是没有联网的，只是像哨兵一样站着。如果要自己研发大型观测设备，成本又太高，不如直接智能化改造。”

他规划出两种方式，将智能化的观测站用于实践。

一、通过已服务的B端客户，建立小型智能观测站。“我们服务过一些外国语学校，它需要精细化的天气预报来安排课程。这样，可以在学校内建立观测站。”

二、利用技术优势，孵化或投资专门做观测设备的公司。2015年年底，“象辑”获得由春晓资本领投、真格基金跟投的A轮融资，资金将主要用于此。

此外，邱珩尝试通过“气象众包”的概念获取个人提供的气象数据源。实现途径便是Weather On 随身气象站，它外形有纽扣大小，用于个人随身监测气象数据，用户可通过链接“天气家”App，将数据上传到后台，后台根据新增气象数据，做出更精确的预报。Weather On 将于近期上线。

编辑 | 云海

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