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墨迹天气的优势在于 ， 除了有来自中国气象局等专业机构的气象数据外 ， 墨迹天气的时景社区形成了独有的“用户众包”数据 ， 每天有30多万张包含天气情况、LBS定位等信息的图片 。 天气服务的本质就是数据收集和数据处理 ， 数据越丰富往往意味着天气预测越精准 。
技术能力可以说是唯一的护城河 。 毕竟气象服务不是简单的数据搬运 ， 就像墨迹天气每天要处理的气象数据源高达数百G ， 想要实现分钟级的气象实况更新 ， 必须要有过硬的技术能力作为后盾 。
过去几年中略显低调的墨迹天气 ， 将战略重心转移到了气象技术 。 通过机器学习处理与历史观测数据的偏差关系 ， 墨迹天气减少了气象模式预报的误差；利用天气场形式的相似性 ， 开发的相似天气识别技术 ， 能够通过算法自动匹配相似天气 ， 提供给预报员历史相似个例 ， 为预报决策提供指导......
除此之外 ， 墨迹天气还与有着“气象人才摇篮”的南信大合作共建气象研究院 ， 提高精细化预报同时建立数据SaaS服务平台 ， 提供辐射航空、物流、交通、新能源、水利等各个行业的商业气象服务 。
精准终究是一切气象服务的前提 ， 然后才是解决气象与业务之间的关系 ， 为体育、新零售、农业、交通、健康等行业的客户提供精细化的解决方案 。 正是围绕技术能力的布局 ， 赋予了墨迹天气进军气象服务市场的主动权 。
04 写在最后 从天气应用类APP到综合气象服务企业 ， 墨迹天气用五年时间完成了华丽转身 ， 曾经被唱衰的工具厂商 ， 悄然找到了空间广阔的新蓝海 。
或许这也是工具型产品的不二选择 。 无论是社区化还是出海 ， 终归只是商业模式上的浅显创新 ， 终归只是潜在矛盾的暂时转移 ， 技术上的破旧立新才是拓展新赛道的法门 。
墨迹天气的转型逻辑其实并不复杂 ， 原始的气象服务在时空分辨率上非常粗糙 ， 缺少应用落地的价值 ， 墨迹天气通过 多元的数据源和自研算法 ， 提升了气象服务的时空精细度 ， 进而在C端和B端都找到了新的价值锚点 。
可以预见的是 ， 在无人驾驶、智慧城市、智慧农业等新业态有序爆发的当下 ， 商业气象服务在各行各业的智慧化转型中有着不可或缺的作用 ， 将以一种不可逆的趋势渗透到每一个细分行业 ， 等待墨迹天气的还有很长的路要走 。
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