他们想解决气温每上升一度，啤酒多卖多少瓶这样的问题。

　　2013 年 10 月有一条消息登上了头条：孟山都 9.3 亿美元收购一家气象创业公司Climate。

　　孟山都是美国重要的农业生物技术公司，在东南亚拥有大量转基因试验田，研制基因改造的种子。而 Climate 可以帮助它通过土壤湿度数据和历史天气数据预测产量。当一个公司达到孟山都这样的规模，在全球占有 70% 以上转基因种子市场，通过技术手段来控制风险变成一种很现实的需求。

　　在众多风险之中，天气是一个巨大的变量。天气会影响农产品价格，影响物流行业，影响零售业的销售数据，正因为如此针对各个行业的天气预报在美国和欧洲是一项价值超过千亿的产业。想想我们购买的航班延误险，如果没有天气数据参与到商业活动中，才是一件奇怪的事情。

　　“在大数据概念还没有热起来的时候，我们在气象领域已经开始使用这个方法了。”象辑科技的主管技术的创始人林忠说。象辑是一家用云计算平台计算天气数据，为企业提供服务的创业公司。目前它们的产品有“天气家”应用和两个气象模型。林忠曾经在一家地方气象局做了 2 年预报员，后来又到了新能源公司做专业气象服务。

　　大数据的使用让气象预测会占用大量的计算资源。比如，象辑在做的一件事是预测北京的空气质量。目前我们在各个天气应用上看到的数值还只是实时数据。要做预测，要先模拟华北地区的污染物飘浮情况，也就是污染源。然后计算气压场的变化，风向的变化，以及它们对华北、山东地区的污染物产生的输送作用，也就是天气带来的变化。这些依靠很多个气象模型产生，需要大量的数据来“喂”。

　　“过去雷达图都是通过笔绘往前推算，现在直接拍照图像识别，然后用计算机进行推算。”林忠提到预报过程中使用了图像识别技术和机器学习的运算能力。从全球范围来看，人工智能用于气象预报也才是最近两年才开始。

　　一般国家气象局提供的基础数据并不能满足企业的需求。一家啤酒企业想知道，当气温升高 1 摄氏度的时候，它该怎样调整生产线上的灌装速度。

　　“我们发现公司想要的是一个完整的解决方案。”象辑科技的 CEO 邱珩说。唯品会官网今天销售什么品牌，就是通过一系列计算决定的。2014 年初，“天气通”应用开始为它提供由地理位置信息、气象数据、淘宝指数、历史销量等综合而来的销量预测。在决定是否要在首页推荐一个品牌的时候，会参考未来两天温度的高低对同期销量的影响。

　　“比较难的是让企业拿出自己的数据，比如电商拿出自己的销售数据。”邱珩说。气象数据要和企业自己的数据建立联系，才能做到预测。但是目前除了特别依赖于此的行业以外，国内很多企业都还没有开始使用天气数据的一个障碍。只有像顺丰物流这样，严重依赖气象情况来调度自己的飞机和车队的公司，才会配备专门的气象预报团队。

　　目前象辑有 15 人的研究团队，已经研制了两个气象预报模型：以赛亚数值天气预报模型和耶利米空气质量预报模型。这两个模型分别处理温度降水预测，和 PM 2.5空气质量预测。

　　“我们能够做 PM 2.5 的预测，而其它 App 没有这样的能力。”在还没和企业达成太多合作的时候，象辑通过对普通消费者的服务，来训练它们的模型。

　　他们从去年 8 月成立，到年底 12 月的时候获得了千万人民币级别的天使轮融资。“我们还不担心盈利的问题。”象辑科技的 CEO 邱珩说。

　　“你有没有问过，有多少中国的企业对气象服务有需求。”

　　“据我们所知，需求还在比较基础的阶段。”由于这个市场还处在早期阶段，邱珩说象辑是要承担一部分“教育”用户的责任。