墨迹天气依托数据＋技术进行企业转型

最近一年，随着to C的消费互联网流量红利遇到瓶颈，越来越多的互联网企业开始瞄准to B的产业互联网机会。而墨迹天气为拓展商业化产业，在墨迹天气广告投放业务基础上开始转型为企业进行天气数据定制服务。

不过，从to C到to B，要转变的地方实在太多。简单来说，思维转换很重要，而“数据+技术”方面的能力是能否持续的关键。墨迹天气产品总监那任欣在接受媒体采访时，就谈到了这种思维的转变。面向C端的工作模式是：访谈、调查用户需求，上线灰度测试，再根据使用反馈，调整正式版本，“有迭代的过程”。而面向企业，则需要提供 “完善的产品”，必须摒弃一些“随性”。

同时，对于“数据+技术”的运用上也不一样。C端的商业模式，是依托自己的“数据+技术”，为用户提供产品或服务；而面向B端的企业级服务，则需要将“数据+技术”方面的核心能力开放出来赋能给企业客户，如现今的墨迹天气广告推广服务从竞争思维到开放思维，进行思维上的转换。

而且，企业级服务对于“数据+技术”的要求非常高，需要在这方面有真功夫。以墨迹天气为例，之所以能拿下所有外卖平台的气象服务，就和墨迹天气广告后台在“数据+技术”上的长期耕耘密切相关。

在技术上，墨迹天气在数据分析、算法模型、去噪技术、外推技术等方面都积累了比较强的能力。以拿下外卖平台气象服务最重要的短时预报为例，就需要算法模型和算法实现方面的技术，算法模型方面有深度学习图像去噪算法（CNN网络）、深度学习图像外推算法（RNN循环网络）、机器学习雨雪分辨模型（SVM支持向量机分类）、模式预报数据融合等；算法实现有Google Tensorflow 深度学习框架、Caffe 深度学习框架、Opencv 图像处理库、Sklearn 机器学习库等。

再举个形象的例子，墨迹天气的时景社区虽然积累了庞大的数据，但是如果没有其在AI图像方面的强大技术，就无法对用户上传的照片实施自动识别，发现天气现象和灾害性天气。

最后总结一下，工具类应用的转型，除了面对to C的做内容、做社区和做服务之外，墨迹天气的转型实践提供了重要启示，即可以在企业级服务的蓝海中掘金。只是，企业级服务市场虽好，也需要思维的转换，以及“数据+技术”方面的深厚实力，并不是“想做就能做”，而业务转型中也会遇到比如教育及培育市场的时间成本、市场认知度的确立、政策层面限制等问题，对于企业来讲都是机遇和挑战并存。