融资两轮 靠天吃饭 他正用天气预报影响23家企业经营数据

铅笔道 | 2016-03-13 18:41:25

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?

: 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(日本农业服务公司)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。

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“象辑”团队

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。

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“天气家”App页面

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。

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Weather On 产品图

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。

  • 城市合伙人