过去几个月，“独角兽”企业红遍A股市场。近日又有消息称，阿里巴巴与京东已确定了保荐机构，最快6月回A股发行CDR。
当下，符合证监会大力支持的新经济企业，比如云计算，人工智能等，除了BAT，更多的机会出现在细分垂直领域。纵观独角兽企业可以发现，独角兽企业选中的都是刚需大市场，从精准用户获取到将业务扩展到更广阔的领域，从而改变行业规则，成长为“独角兽”。在气象领域也有一家叫墨迹天气的企业经过八年积累，在细分垂直领域成长为“独角兽”。
入行八年的墨迹天气正在改变当前公益性质的天气预报服务存在的短板主要表现在天气预报主要停留在“面”的预报层面，利用大数据+AI为用户提供个性化精准的气象服务。
精准的气象服务以海量数据及数据分析为重要前提。一份公开数据显示，墨迹天气拥有的用户数量级每天融合后的数据达百亿级,总数据量更是已经达到数千TB。墨迹天气海量气象数据主要的数据来源，一个是与专业气象机构合作，如中国国家气象局，美国NOAA(美国国家海洋和大气管理局)的GFS，欧洲EC(欧洲中期天气预报中心)，日本气象卫星数据以及中国国家气象局的数据等。这些组织有全球观测数据，质量相对较高，每天约有500G左右的量。另一个是时景社区，墨迹天气每天约有十万天气照片上传到时景社区，总气象图片资源达亿级。
人工智能只有找到合适的应用场景才具有价值，而墨迹天气八年的气象行业知识和丰富的数据量正巧为人工智能提供了合适的应用场景。据了解，墨迹天气的数据分析主要是两部分：一部分是0-2两个小时的短时预报和2-8小时的短临预报。另一部分是8小时到15天的中长期预报。墨迹天气将人工智能等前沿技术，应用到传统气象领域。基于海量数据和气象知识，机器学习可以去学习这些气象数据在历史上的变化趋势，分析气象大数据，从而做到分钟级、公里级的短时预报。随着数据量的增多，度的统计分析，会使预报越来越精确。
墨迹天气将机器学习要用于短时预报。目前其“短时预报”可以达到公里级和分钟级的预告，告知用户其所在地未来短时间内的天气变化，以便在出门前提前做好应对准备。AI下，短时功能可以让许多场景智能化，比如“穿衣指数”会告诉你出行穿什么样的衣服，于是可以打通服装厂家;当钓鱼爱好者养成查询钓鱼指数的习惯时，钓鱼指数就成为了钓鱼商品和服务的入口……
在国内，天气预报属于公益的气象事业。长期以来由于政策的垄断，国内的气象商业领域几乎空白。但是在2015年6月，气象局颁布了一项宣布中国气象信息，并于2020年完全放开，鼓励民营资本和气象局合作。
目前，在气象领域比较著名的企业包括墨迹天气、中国天气通天气等，其中墨迹天气是最早一批进入者，近十年的积累，收获了5亿多用户，天气日查询次数过亿。据易观2017年发布的天气应用市场报告显示，墨迹天气占67.7%的份额，是该领域的领军者。
事实上，除了大众用户，企业端对于气象服务的需求也存在巨大潜力。据《中国气象服务产业发展报告(2014)》显示，到2025年我国气象服务市场规模将达到3000亿元。
在国内，企业端对气象服务的需求也越来越。比如，这几年兴起的外卖行业、网约车行业也逐渐意识到其服务受天气因素影响明显，寻找解决方案来动态掌握天气变化，从而对接下来几个小时的服务保障、交付时间、费用及物流运力等进行动态调整，降低因天气因素造成的损失。墨迹天气早在2016年就开始布局B端商业化服务战略，与饿了么、百度外卖等配送平台合作，双方通过打通数据建立配送模型，基于该模型，帮助饿了么等客户制定未来2小时的配送计划，降低天气因素对外卖订单的损失。目前，墨迹天气的气象B端商业化服务已覆盖至气象单位、物流运输、末梢配送、保险、旅游出行等各个领域。
其实，国外气象服务的商业化也有成熟的模式也可参考。比如，美国气象服务公司The Weather Company(TWC)公司在航空、能源、保险、零售、物流领域有超过5000家客户，日本Weathernews In.(WNI)，每天为超过6000艘货轮、7000次航班提供气象服务。