气象毫无疑问是一门大生意，诸如IT巨头IBM也在2016 年 花费超过 20 亿美元买下了美国天气公司(The Weather Company)的数据部。

　　欧洲的气象服务已经全部商业化，年产值达到 2600 亿美元，美国 1600 亿美元，日本 100 亿美元，而中国只有 6 亿美元。不用说商业气象服务在中国将是一个巨大的创业机会。气象数据的应用不仅仅局限于种植业畜牧业，金融保险以及服装厂家等等都对精确的气象预测有需求。根据 “德尔菲气象定律”，企业气象投入产出比为 1:98，即在气象信息上每投资 1 美元，便可以得到 98 美元的经济回报。

　　长期以来，中国气象部门一直免费提供气象信息服务，气象预报的发布权被气象部门垄断，未经官方许可媒体也不得擅自转播、转载。而这种免费的公益服务导致中国的气象服务发展了30年，却仍处于幼稚的起步阶段，没有形成规模，更没有形成产业。

　　随着政策的开放，许多创业公司都瞄准了该领域，比如36氪之前报道的象辑科技，美天气象、坤舆天气等，同样KuWeather也瞄准该领域，希望将气象数据与行业数据深度结合，把握行业特点，通过大数据技术、深度学习为企业提供整体的商业气象解决方案。

　　KuWeatherCEO金宏春告诉36氪，目前，KuWeather专注解决出行链的天气风险，并提供完整的解决方案。所谓出行链则是指人的出行和物的出行，那么显然设计的行业包括：交通、物流、供应链、旅游等行业。

　　对于人的出行，明显的应用场景是旅游，2015年中国的旅游超过40亿人次，而天气则对出游安全、路线选择、用户体验至关重要。

　　对于物的出行，明显的应用场景是物流领域，2016年仅中国的电商快递超过200亿件(总的物流费用超过3000亿)，对于精准天气状况的把控，电商及快递物流企业可以进行规划、调度、精准营销等，可以明显的降低运营成本，提高企业效率。

　　举例来说，KuWeather基于独立知识产权的路网系统对道路路面天气状况的预测，再进一步融合交通数据，可以实时预测交通流量(拥堵)、高风险区块(车祸、泥石流)等，让交通行业管理有据可依。

　　而在供应链方面天气的影响则更加显著，KuWeather依托路网系统与交通数据，综合考虑道路风险、行车流量，优化出行的实时路线，提高物流运输的安全、效率，确保货物精准送达。此外还可以依托路网系统与精细天气预报，并基于深度学习的仓储货物质量、仓储成本、运输成本与温度等天气变量的关系，对仓储进货、运输、存货等环节进行智慧管理。

　　在金融方面，KuWeather在识别天气风险的同时，精准把控气象要素、产出质量、产出价格之间的相关性。从而利用金融手段，为出行链内天气敏感行业(涉农、旅游、物流、畜牧、景区景点、仓储、庆典等)对冲风险，使用大数据引导行业产品的供给侧提升。目前已经与PICC达成合作。

　　由于气象行业在国内尚属早期，该领域的各家厂商都会推出C端产品来打开市场，可以看做是一种toC再toB的策略。不过与象辑、中国天气通等推出的C端产品不同，KuWeather面向C端所提供的是一种服务，包括旅行规划，通过分析全球的历史数据，可分析出各城市的旅游季节，给出旅行目的地的建议，也可以根据用户感兴趣的范围根据短期预报制定相应的形成。此外，还提供旅行预警，包括目的地天气预警和旅途中各城市的天气预警。目前，KuWeather已与途牛旅游达成战略合作，用户将可通过途牛的平台体验到商业气象服务。

　　事实上，在商业气象领域，国外典型的公司有Speed Well、The Climate、Weather Risk、Meteo Group;国内市场则有中科赛诺、象辑科技、天气宝、彩云天气、佳格等。其中，彩云天气偏向于天气预报和降水数据，天气宝押注气象天气在做保险公司，象辑主要为企业提供精准的气象数据基础服务及可视化平台;佳格则通过卫星和气象大数据收集、处理、分析和可视化系统，服务于农业、环境、金融等行业。相比之下金宏春认为KuWeather则打算深耕大出行领域，不简单的贩卖数据，而是与出行行业深入结合，提供一整套的解决方案，因此之后会加紧行业内专业人才的引入。

　　在团队方面，目前KuWeather团队有20人，近半员工为气象及数据相关学科博士学历。CEO金宏春为Teaxas A&M University大气科学专业博士，曾参与NASA反演算法研究。