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去年10月，墨跡天氣的IPO申請最終被否，行業頭牌的光環沒能讓它圓了自己的上市夢。

確實，如果只是講一個2C工具類產品的故事，營收單一，似乎并沒有什么想象空間。即便上市成功了，可能也很難獲得理想的估值。如今，重心似乎由2C轉向了2B，墨跡天氣旗下墨跡赤必在B端的聲音愈發響亮，在很多人眼里，這似乎是墨跡天氣謀求上市的解決方案。

依據大名鼎鼎的"德爾菲氣象定律"，即企業在氣象上每投入1元，可以得到98元的經濟回報。墨跡天氣的未來似乎有不小的上升空間，以此作為自己上市的新故事似乎要比一個C端工具要強得多。

只不過2B的故事雖然動聽，墨跡天氣是那個能講好故事的人嗎？

由2C到2B："換道不換車"的工具產品遷移？

國內外創業江湖，似乎一直都不乏對氣象經濟的挖掘。

國外方面，美國、日本的氣象經濟發展很多年了。之前有報道稱美國已經擁有2000多家私營商業氣象服務公司，主要是為企業級客戶提供個性化的氣象服務，從而趨利避害，提高經營效益。

國內方面，目前已經有不少從事2B業務的氣象服務公司，除了墨跡天氣推出的墨跡赤必以外，還有華風愛科、彩云天氣等玩家。

依照時間機器理論參考發達國家氣象經濟進程，墨跡天氣轉戰2B領域似乎是個不錯的選擇。然而仔細深究一番我們會發現，這條路要想走好似乎并不是件容易的事。

互聯網江湖團隊在采訪鄭州某物流公司經營者武培超時曾問過關于天氣方面的問題，為此武培超表示：

"之前聽說過有公司做天氣服務這一塊，但這方面服務對于我經營而言其實是可有可無的，它告訴我明天下雨，難道物流貨物就不送了嗎？或者說它能幫我送嗎？下雨天怎么運輸和儲存他們比我們還了解嗎？就目前來看，我覺得物流也好快遞也好，需要了解天氣，但是這似乎算不上什么太大的痛點。"

確實，今年的天氣因素讓不少人開始打起了氣象經濟的主意。但目前來看，或許是信息爆炸太嚴重，目前在網上看到更多的報道仍然是氣象經濟針對各行各業的美好設想，并沒有見到具體的實質性案例，或者聽到有哪些大中小型企業通過氣象公司提供的個性化服務提高了經濟效益，避免了財產損失等。

墨跡天氣方面，據報道很早就與外賣平臺展開合作，但是我們看到更多地報道內容還是高大上名稱的各種"解決方案"。只不過從一般旁觀者的視角下，借助墨跡天氣做好準備，雨雪天送餐就不會有困難？用戶就不會給差評了？氣象服務給人的感覺似乎仍是一食之無味棄之有肉的工具。

此外，墨跡赤必自主研發出"智慧農業氣象災害系統"，據介紹這是通過技術手段實現高精度氣象預報產品，實現對農業氣象的高效精準服務。

農業在很多人眼中絕對是靠天吃飯的代表，但是智慧農業的概念已經喊了許久了，滲透率卻也是最低的。有數據顯示，在三產中，數字經濟在農業中占比7.30%，在工業和服務領域，分別占比18.30%和35.90%。

為什么會這樣？原因在于傳感器、物聯網設備，投入大，維護成本高。故而此前高呼智慧農業的科技公司不在少數，但現在很多重心似乎放在了工業互聯網上。

那么墨跡天氣能做好嗎？

在互聯網江湖團隊看來，在企業級賽道發展初期，任何具備一項產業特質的企業就等于擁有布局的"入場券"，但"入場券"不代表"畢業證"，因為它所涉及的絕不只是一個維度的問題。而且前面說了，智慧農業是個燒錢的領域，墨跡天氣現在需要證明自己營收結構單一的標簽，依靠農業或許能提高想象力，但恐怕很難在短時間帶來經濟效益。

事實上，2B和2C一樣，分為"治愈性需求"和"改善性需求"。

過去墨跡天氣的天氣工具，只能算是一種改善型需求，單一的天氣預報具備較高的可替代性。如今墨跡天氣的重心似乎是從2C到2B，但是"賽道"變了，"車"卻沒變。似乎像是從一款2C的工具，變成2B的工具。因為對于一家企業而言，天氣有影響，但是配套個性化的天氣服務目前看來似乎并不算是特別剛需。而那些天氣敏感度特別高的領域，往往已經同氣象部門展開合作，購買更長周期的前期預判。

企業級市場客戶最需要的是什么？無非就是通過數據流通提高生產效率、經營效率，降低獲客成本。與此相關的云服務、智能營銷、人工智能等領域的企業是它們最需要的，這才是"治愈性解決方案"。天氣因素對于大部分企業都很重要，但需求并不算是迫切。未來，賽道需求明朗，科技公司在已有的綜合性剛需性服務之上，提供一定的配套改善性工具應該不是什么難事，屬于降為攻擊范疇。但純粹的工具類企業服務想往上走成為剛需卻屬于升維攀登。

如今看來，不少科技巨頭已經在氣象領域其實有所涉及。以阿里為例，阿里旗下高德地圖在暴雨降臨時，可以為車主提供細致到每個涵洞水深情況的導航服務，阿里的菜鳥物流也可以以此為基礎進行靈活調度。

對于墨跡天氣而言，以自己最熟悉的領域切入企業級市場沒錯。只不過垂直類的氣象企業服務故事似乎并不好講，避免被工具化目前看來似乎仍然是個難解的問題。

難測的2B"晴雨表"，難逾越的上市鴻溝？

兩年前騰訊組織架構調整開，這似乎也標志著To C消費互聯網時代終結，To B的產業互聯網時代已經來臨。然而，當一個賽道變得過于擁擠，就要考慮這里面的泡沫化和含金量的問題了。

對于墨跡天氣而言，2B的故事能否成為自己上市的"敲門磚"？這可能仍待更進一步的考察。因為從多個維度來看，墨跡天氣的未來似乎仍存在較大的不確定性：

*技術周期性的不確定性

業務收入單一、互聯網廣告收入占比過高，被看作是此前墨跡天氣上市夢難圓的一個重要因素。然而從2B賽道來看，這些技術含量較高的領域本身行業門檻就比較高，具備高投入、高風險、高收益三大特點。產業投資周期長、流程復雜，布局晚容易落伍掉；如果布局早，卻沒能得到市場認可，可能會帶來更多的資源浪費。最要緊的是，目前氣象企業服務市場給人的感覺尚不明朗，指望2B業務成長成為"第二盈利曲線"在短時間內或許很難做到。

墨跡天氣現在到底有多少企業級客戶？作為外人恐怕不得而知，但是從天眼查app檢索得到的數據來看似乎并不理想。2018年顯示的客戶信息有23條，在2019年有3條，而今年更是只有一條。如果有大量的企業級客戶背書，這或許會為墨跡天氣上市加不少分。但是現在，這看起來似乎成了一個減分項。

企業多元化可能有兩個結果，即多元優化和多元惡化，企業級氣象服務的未來會走向何方？這一點誰也不知道。墨跡天氣的新故事需要通過業績、規模、占有率等因素體現出來。況且從2C到2B從來不是件容易的事，即便像騰訊這種級別的企業在2B市場上也受限頗多，質疑聲云云。

在外人看來，墨跡天氣去年上市擱淺，今年企業級市場的聲音越來越響，這里面有沒有泡沫？墨跡天氣到底有沒有做好準備？是否只是上市路被堵后的不得已而為之？這些都需要時間和數據進行檢驗。

*基因論下的不確定性

《浪潮之巔》的作者吳軍，他把公司基因分為三大類，第一類是工程技術基因，代表公司有谷歌、百度、微軟；第二類是產品基因，代表公司有蘋果、騰訊、Facebook；第三類是銷售導向基因，典型的是阿里巴巴。

而墨跡天氣方面，如果以基因論概之似乎應該算是產品基因。

只說2C的墨跡天氣，這絕對是款成功的產品，在覆蓋率上領跑行業。但技術實力強如騰訊也一度背上沒有2B基因的評價，墨跡天氣能做好2B業務嗎？

在互聯網江湖團隊看來，消費互聯網時代，產品講究"單點突破"，然后再逐漸摸索相適應的商業模式即可。但這一套邏輯放在企業級市場卻行不通，2C產品開發慣性思維的弊端也會逐漸放大開來。企業級用戶在采購過程中會更加謹慎理性，而且大多數2B的產品定位、用戶需求都非常清晰。看似更加聚焦，但這里面卻牽扯到了一個專業性問題。不了解行業的產業鏈和價值鏈，就做不出接地氣的解決方案。

由2C到2B，墨跡天氣會不會出現"水土不服"？這一點似乎仍存在一定的不確定性。

*天花板的不確定性

行業天花板，一方面體現在服務和數據上。

國內方面，根據中國氣象服務協會發布的《中國氣象服務產業發展報告(2014)》預測，到2025年，中國氣象服務市場規模將達約3000億元。

但根據《氣象法》的規定，中國不允許非氣象部門從事氣象經濟，也不允許私人采集氣象數據，從法規層面上就限制氣象經濟的發展。國內的氣象觀測數據并沒有充分公開，即便允許設立私人氣象公司，它能提供的服務也非常受限。

而這似乎也決定了，氣象經濟的"掘金者"們可能很多服務可能很難提供給企業級客戶。

據《北京青年報》報道，墨跡天氣獲取的氣象數據是通過與北京氣象局簽署長期合作協議來獲得，而境外數據則是與美國國家海洋和大氣管理局以及歐洲中期天氣預報中心合作。

人工智能的三要素當中，算法、算力、數據，也只有數據被認作是真正的壁壘。況且開源文化也成為互聯網時代非常鮮明的特點，尤其是技術方面的開源已經成為諸多頭部科技公司眼中的共識。

從這個維度來看，即便墨跡天氣率先展開布局了，但現在技術公司這么多，它所創造的安全區壁壘又有多深呢？你能同相關氣象機構合作，別人也可以。

另一方面，行業天花板體現在自然規律上。

國家最高科學技術獎獲得者曾慶存院士在接受媒體采訪時，針對記者提出的"天氣預報不準"這個問題時講到："有些地方是監測死角，儀器探測不到，探測的分辨率也不夠。探測不到，分辨不出，你怎么能作預測？更何況，自然界里面還存在偶然性，偶然性是報不了的。"

人類在氣象相關的儀器檢測技術層面不斷取得突破，但仍有許多不足，這些不足恐怕沒有一家氣象公司敢拍胸脯表示自己能解決。而且就像曾慶存院士提到的"偶然性"，如果因為"偶然性"給企業客戶造成損失，那這損失應該讓誰買單？

事實上，2B業務墨跡天氣其實很早就有，只不過今年給人的感覺聲音變大了些。

距離去年上市被否已經過去一年了，國人喜歡講究"好事多磨"。如果墨跡天氣2B業務能不斷開花結果，創造社會價值和商業價值，進而圓了自己的上市夢，這也是所有人都愿意看到的事。但現在來看，墨跡天氣的"B計劃"好像還有不少問題需要解決，這似乎也讓墨跡天氣的上市路有太多的不確定性。

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