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这是铅笔道与厚雪资本发起的联合专栏。厚雪资本是一支年轻活力,面向未来的基金,正在寻找同样相信技术原力、渴望洞见未来的创业者。
作者 | 铅笔道 吴欣晓
编辑 | 铅笔道 邹蔚
封面丨铅笔道制图
一家成立两年的AI气象公司,最近融资数千万元。
北京海淀区大恒科技大厦7层,一间约七八十平方米的办公室,曾挤着十来个人。
每周一下午,刘栗和几个合伙人都会下楼喝咖啡。不是为了放松,而是商量公司万一撑不下去怎么办。第一轮融资快花完了,业务还没跑顺,下一笔钱却迟迟没到。
他们创办的天序智能,做的是一门与AI+天气有关的生意。
出生于江苏常州的刘栗,是一名气象学博士。2024年10月,他和伙伴创办天序智能,专门用AI预测风和阳光,帮风电、光伏企业算准未来能发多少电,减少考核损失,还能辅助电力交易。
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天序智能创始人刘栗
2025年1月17日公司完成首轮融资。2026年10月又获数千万元Pre-A+轮融资,厚雪资本独家投资。2026年,天序已经完成了两轮融资,这在行业内很少见。
从几十平方米办公室起步,这门“天气生意”怎么越做越大?
声明:以下为刘栗口述,已确认文章信息真实无误,铅笔道愿为其内容做信任背书。
AI+气象的机会拐点
AI气象,是门好生意吗?
2024年辞职后,我陆续找几个老朋友谈创业。
大家没有反对,也没太当回事。我们以前就一起做过项目,早说好有机会一起干点事情。只是这些年,我没少跟他们畅想未来。这回,他们大概又觉得我在“吹一吹”。
我是88年的,常州人。气象是我的专业,硕士、博士都在中国气象科学研究院学习研究。做了这么多年,我经常想:80%的国民经济都跟气象有关。农业看天吃饭,风电看风,光伏看太阳,航空、保险也离不开天气。
听起来应该是门大生意。可很长时间里,国内气象公司真正把商业化做起来的并不多。
问题不在没人需要,而在三件事没凑齐:数据、客户认知和技术。
首先,以前气象数据开放程度有限,没有开放的数据做不了商业服务;二是客户认知,不少企业不知道更准的预报能带来什么收益;第三点是技术,即使有需求,传统技术也未必能满足它们对准确率的要求。
拐点出现在2023年之后。
气象部门逐步开放数据,企业慢慢发现天气不只用来决定明天穿什么,还能安排生产、减少损失。
与此同时,2022年11月30日,ChatGPT发布,AI这个词儿也一下子成了各行各业的“口头禅”。
我们这个行业也被点了一把火。2023年,AI气象大模型在学术圈刷屏:同样的预报任务,AI确实比传统方法准。
对我们来说,这不只是技术上的进步,更意味着商业机会可能出现。
技术走出了实验室,客户的算盘也跟着响了——预测准一点,就是少罚一点、多赚一点。几个条件凑到一起,我觉得,不能再等了。
以前卡住这门生意的几个问题,可能正在同时松动。
过去没人肯花钱,不代表以后也没人花钱。再等下去,机会或许就被别人拿走了。
其实,这个赛道国外起步更早。我理解,欧洲很早就积累气象资料,国内现代观测体系建立得相对晚。经济发展也有个过程,企业手里有了钱,才会更关注精细化经营,关注气象。
我没急着出手,又“潜伏”在行业里学习了一段时间,上下游摸得七七八八。到2024年10月,时机差不多了:撸起袖子,干。
但创业还差最后一步:钱。没这,我们寸步难行。
后来,我的合伙人黄宁帮我们联系投资人,事情终于有了眉目。我第一次自己开公司,以为签完投资协议,钱就能进来。结果中间还隔着流程,等了差不多一两个月。
等待的那段时间我们是真着急。因为我们几个虽然谈创业谈了很久,可真要招人、做产品,就得有这笔钱。协议签了,事情却还不能马上动起来,我心里没底。
好在钱终于到账。巧的是,那天正好是黄总的生日。我们到现在都记得。
钱有了,问题却没结束。下一关更现实:谁会为了把天气报准一点,真的掏钱?
-02-
AI+风电+光伏
我们先盯上了风电和光伏企业。
原因很简单:这里天气报错了,真的会损失钱。一座风电场要提前估算明天发多少电,报给电网。可风不是按计划吹的,实际发电量与预测偏差太大,就可能被考核。光伏也是一样,太阳辐射变化会影响发电量。
所以我们卖的不是“明天几级风”,而是把风和阳光换算成发电量,尽量少报错。
山西有个场站案例,让我对这门生意有了更直观的感受。应用我们的AI预测后,气象预测准确率提高了约20%,进一步转化为发电量预测后,准确率又提高了约3—5个百分点。
就这几个百分点,我们测算,其中一个场站一年可能少被罚300多万元。碰到改善效果特别好的场站,减少损失可能超过千万元。当然,每个场站风况、考核情况不同,不能说用了我们的产品,家家都能省这么多。
但客户能把收益算出来,这就够重要了。
而且一份数据还有第二种用法:电力交易。
我们此前参与过山西一家区域公司的相关业务,更准确地估计发电量后,客户能够更好地安排交易。据我回忆,有一个月增加的收益接近300万元。
同样是预测天气,一头帮客户少亏钱,一头帮客户多赚钱。这是我们选新能源的重要原因。
可最开始,大客户并不好进。
主要买单方是央国企,采购要看资质。我们刚成立,资质不完备,只能通过合规的合作方式争取订单,过程挺折腾。招人也不容易;我记得第一个电力交易单子眼看快签了,最后还是因为种种原因没签成,很挫败。
钱每天在花,订单却不一定按时来。
从第一轮到第二轮融资之间,我们最难熬。团队起初只有十来个人,挤在七楼几十平米的办公室。我们每周开会,把最坏的情况逐个摊开:钱还没来怎么办,业务继续起不来怎么办?
现在回忆还是挺心酸。好在第二轮钱最终到账,我们撑了过来。
技术上也没捷径。2025年,我们的模型只能覆盖几个省,就先挑标杆客户试。后来国家气象局公服中心看到效果,开始与我们探讨合作。合作中最开始模型版本表现也不好,我得向对方解释为什么报得不准、接下来往哪儿改。
专业客户知道预测模型需要迭代,但光说“我们有AI”打动不了他们。你得一次次测试,拿出结果。
到2026年,模型从区域扩到全国,客户也从地方公司走向发电集团。五大发电集团里,两家是我们的客户;此外,还有两三家其他大型发电集团。国家电网同样在客户名单中。
广东、山西、山东,我们都做过项目。
路线也是提前想过的:不做每个客户都重写一遍的纯定制项目,也不做单个用户付费很少的天气App。我们希望用标准化产品服务大型企业,订单有机会做到百万元级别。
我是技术出身,合伙人李晓海负责产品和销售,补上我的短板;我们在青岛的核心研发团队更是贡献了行业先进的关键技术底座。大厂擅长通用气象模型,传统厂商熟悉电力系统;我们更专注把气象技术用在新能源业务里。
绕了一圈,我越来越确定:客户不是为模型有多先进付钱,而是为它能少损失、多赚钱付钱。
-03-
技术领先一年,数据才是珍宝
业务慢慢做起来,我反倒多了一层担心:今天模型比别人准,能领先多久?
我的判断是6—12个月。AI更新很快,我们能做出来,别人也可能追上。模型大约100亿参数,训练一次要几十张显卡,显卡和算法人才都是大成本。
如果大家最后拼的只是模型和算力,今天的领先,很可能就是明天的标配。真正能拉开差距的是什么?我觉得是数据。
不少风光场站建在西北的沙漠、戈壁,人口少;气象观测设施的定位主要是服务居民,所以在人口密集区相对更多。造成的一个情况是,越需要知道风和光的地方,反而越缺数据。
所以我们提出“凝空星座”计划,想通过卫星补上这块缺口。观测数据好一点,预测才有机会再准一点。
但这不是一个小投入的技术项目,而是一笔需要认真算账的生意。
账很容易算:规划18颗,每颗按3000万元估计,总投入约5.4亿元。先做两颗,约6000万元。我们测算,如果商业化顺利,可能两到三年接近收支平衡;前期肯定要亏钱。
这5.4亿元究竟值不值得花,关键要看卫星带来的数据,能不能转化为客户愿意付费的预测能力。
我们做过初步推演,新增观测数据有望让部分风光气象预测指标提高十几个到20个百分点,换算到最终功率预测,大约提高3个百分点。这还只是测算,要等实际部署后验证。
行业里,功率预测提高1个百分点都不容易。如果真能提高3个百分点,我认为场站的付费意愿会不一样。目前有些场站的预测服务只卖几万元;若效果足够好,即使涨价几十倍,也可能有人买。
当然,预测指标提高,不等于客户收益一定按比例增长。最终能不能赚到钱,还得看实际发电情况、考核规则、交易收益和客户愿意支付的价格。
这个计划需要钱,也得有人买单。我们正与头部机构沟通,北京、上海、深圳的一些国资也开始关注。我希望其他机构和企业都能参与,这个计划肯定不会只由我们一家包办。
能源以外,我们与美团无人机配送合作过,探索用气象数据判断楼宇间的湍流、风切变。保险也是一样,历史天气能帮助设置风险和理赔标准。
尤其是金融气象,我觉得未来3—5年可能出现爆发式增长。
国外已经有人做出规模。法国Descartes Underwriting就用风速等数据设计保险:若达到约定的低风速条件,便按合同赔付。公司披露,2025年总承保保费超过2.5亿美元,同比增长24%;这是它多类保险的保费规模,不是气象保险收入,更不是净利润。
机会不少,但我第一次当CEO,带团队、找客户、融资,也都还在学习和摸索。
创业两年,我胖了,白头发多了,睡得也少了。可一聊卫星,大家又像回到2024年。我甚至说,如果做成,可能不止全国第一,还是全球第一。
从当年等着第一笔投资款到账,到现在盘算5.4亿元的卫星计划,事情越做越大。但说到底,我想回答的还是那个问题:天气预报更准一点,到底值多少钱?我也由衷期待更多同行加入,期待更多聪慧且脚踏实地的气象人并肩同行,一起把这个市场做大。
本文不构成任何投资建议。
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