面对台风我们能做的其实有很多 风眼观察
杨利伟出舱时满脸鲜血在社交网络上，你应该已经感受到这次台风的威力了。尽管目前还未给出具体的伤亡数据，尽管“山竹”击破高楼玻璃、卷起沿海的巨浪，但客观而言，广东省在此次预防台风的措施上已经有了很大进步。
天气CEO袁行远评价说，“我觉得已经很努力了，科学也给出了很准确的预测，这次属于比较完美的防台（台风）范本。”
在“山竹”登陆四天前，气象部门和气象服务类公司就已经对其进行了预测事后看来，预测的时间和径已经十分精准。
在预测了“山竹”的轨迹和登陆时间之后，事情就变得没有那么复杂了。广东省在很多的时间内做出了一系列响应：撤离十五万人员，火车站、机场全部停运，召集渔船回港、实时预警以及停运、停课、停业等通知
这得益于两件事：中国的气象数据正在变得越来越，AI正在气象预测服务中扮演愈发重要的角色。
长期以来，中国的气象预报的发布权被气象部门垄断，他们免费提供气象发布服务，但同时也不会对外公开气象数据。这种免费的公益服务导致中国的气象服务发展了30 年，却仍处于起步阶段，没有形成规模，更没有形成产业。
这一现状得以改变是2015 年。2015 年6 月，气象局颁布27 号令：中国气象信息，并于2020 年完全放开，鼓励民营资本和气象局合作。
2015 年的9 月29 日，中国气象数据网正式上线对外服务，该站将成为中国气象局对社会基本气象数据和产品的共享门户。
传统的天气预报方式，通常是分析雷达卫星收集的图片，然后人工总结规律与经验。小时候《》之后的天气预报环节的数据就是这样得出的。“局部天气有阵雨”甚至没有人解释清楚哪里是局部，阵雨究竟多大雨。
如何把预报做的更精确从城市精确到地点，从天精确到分钟，从区域精确到经纬度？传统的解决方案是写规则。假设风往西边吹，那么人为推测出雨也可能往西边移动。很明显，这个规则有点过时，而且精确程度十分有限。
袁行远的解决方案是利用计算机和图像识别技术的完成更精确的算法，“把雷达探测到的图像交给计算机，让计算机判断判断云的移动和走势，它会计算出云层一定的和速度，根据这个结果人就能判断什么时候雨会到达。”
技术变革给天气预测带来显著效果，结合图像识别与机器学习之后，预测天气的精确概率相比人工操作提高了20%。
当然，天据的意义不止在于指导人们出门是否带伞或者台风天不要出门，其更重要的是为企业提供决策依据。
相关统计表明，流通类商品销售额的65% 取决于天气，因为天气直接影响人的生理、心理，支配他们的消费行为。
如果广东的超市们能够明白天气对日常生活的影响有多大，就不会在台风来临前的那天被市民抢购一空。
弗里德黑姆施瓦茨在其著作《气候经济学》中指出，天气在全世界五分之四的经济活动中扮演着决定性的角色。
以一次普通的降雨为例：滴滴出行在降雨期间的动态线规划、饿了么配送员的配送任务安排，都会参考天据。
企业们通常希望这些气象服务公司能给他们提供更多：以一个船舶运输公司为例，他们不仅想知道恶劣天气什么时候结束，而是希望气象公司能够给出具体的应对方案，一趟船开出去的风险是多大？如果有台风如何绕着走？绕着走的线应该怎样设计？概言之，根据天气预报然后给出相应天气的服务方案有更具潜力的商业前景。
美国活跃着350 家左右的商业气象服务公司，整个市场超过60 亿美元。气象数据不仅能够被应用于种植业、畜牧业、交通运输业，金融保险以及服装行业等都对精确的气象预测有需求。
中国的气象服务公司也已经开始了类似的商业化探索。比如墨迹天气，已经在根据天气预报给出相应的服务方案。
墨迹天气和饿了么、美团外卖、达达等企业合作，双方打通数据建立配送模型，基于历史外卖配送数据、最新短时预报天据等制定未来2小时的配送计划，从而降低天气因素造成的外卖订单损失并对物流运力实施动态调节。
这只是案例之一。随着气象预测精准度的提升，气象数据的应用场景有越来越多想象空间。墨迹天气商业化负责人那任昕表示，网约车、车联网、物流、保险、旅游、航空以及电力行业、甚至是单位等都有对气象服务的需求。
显而易见，气象服务是一个巨大产业而且是一片蓝海：根据中国气象服务协会预测，到2025年中国气象服务市场规模将达到数千亿元。
蓝驰创投的合伙人朱强调：中国气象服务市场的主要挑战不在于数据，更关键的是如何把数据应用到场景当中去，“气象是先天大数据，是最早应用大型设备的领域。数据处理能力强一定有优势，但是对于中国气象服务创业者来说，更关键的是怎么将数据结合到商业需要的场景中，怎么找到真正找到为数据付费的价值点，怎么把数据呈现出的商业价值包装成为有人愿意买单的产品或服务这才是更核心的挑战。”
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