这样做的前提是有足够数据来源。彩云天气目前的主要数据来自中国气象局官方以及日本、美国气象卫星的部分开放数据：天上的卫星，空间的探空气球，高山上的气象雷达，地面上的探测站都是气象数据的来源。除此以外，彩云天气的用户也可以实时在 app 里反馈数据，更新到其数据系统当中。

　　从用户角度来看，彩云天气用独有的图像识别算法实现了精确到分钟的天气预测。「彩云天气的打开率在雨天尤为显著，不夸张地说，每一次雨天就是我们的『双 11 』。」袁行远说。

　　更精准的气象数据及其商业价值

　　当然，天气数据的意义不止在于指导人们出门是否带伞，其更重要的使命是为企业提供决策依据。简单的几个例子可以让我们更加清晰的理解彩云天气所做事情的价值：滴滴出行在降雨期间的动态路线规划、饿了么配送员的配送任务安排，都会参考彩云提供的天气数据。

　　依靠 iOS 和 Andriod 两个平台的 300 多万用户（免费版+付费版），以及为上千家多家企业提供数据，彩云天气已经实现了收支平衡。他们将免费的 API 接口开放给大众，只有每日调用数据次数超过一千次才收取一部分费用，而付费者一般是企业用户。目前，彩云天气每天提供给用户和开发者数据调用次数超过了 5000 万次。

　　中国气象局官方 app 和很多省级气象局都在使用彩云的分钟级数据。彩云还每年都为观测司提供气象雷达数据质量分析报告和建议。你能想到的天气类应用几乎都在调用彩云的数据，包括百度旗下的 91，奇虎 360，手机厂商小米、金立、酷派，O2O 企业比如饿了么，滴滴以及传统的物流、交通运输行业企业以及飞常准这类航班预报软件。

　　提供天气预报是商业气象服务中最基础的。企业们通常希望这些气象服务公司能给他们提供更多：以一个船舶运输公司为例，他们往往不仅想知道恶劣天气什么时候结束，而是希望气象公司能够给出具体的应对方案，一趟船开出去的风险是多大？如果有台风如何绕着走？绕着走的路线应该怎样设计？概言之，根据天气预报然后给出相应天气的服务方案有更具潜力的商业前景。

　　在这方面，美国成熟的气象市场为中国创业者们提供了可供模仿的范例。在美国，活跃着 350 家左右的商业气象服务公司，整个市场超过 60 亿美元，j2直播，并且保持着每年近 25% 的增长率。气象数据的不仅能够被应用于种植业、畜牧业、交通运输业，金融保险以及服装厂家等等都对精确的气象预测有需求。

　　在中国，目前没有一家气象服务公司的数据处理能力能够超越彩云天气，其主要原因在于彩云天气的团队在图像识别与自然语言处理上的技术能力。创始人袁行远写了超过二十年代码，曾在淘宝做过三年的广告推荐算法工程师，在机器学习领域有丰富经验。在美国，为用户提供天气预报的 app——Dark Sky 已经有 800 多万用户。两家公司的内核相似，也有人将前者视为中国版的 Dark Sky。

　　气象创业者的机遇与挑战

　　对于中国的创业者来说，在基础数据来源不会有格外优势的前提下，考验的是公司们对于数据处理的能力以及将数据与行业需求融合的能力。

　　蓝驰创投的合伙人朱天宇持有这样的观点：中国气象服务市场的主要挑战不在于数据，更关键的是如何把数据应用到场景当中去。

　　「之前气象数据都是国家气象局以及各地的气象站应用在很有限的场景中，要么是天气预报要么是封闭体系内使用。在此前的中国，可应用的场景比较少，这方面的人才也比较少。在国外，航空航运、农业、能源等领域都有几十年的发展。像美国就是二战之后，很多气象兵转做气象服务。气象是先天大数据，是最早应用大型设备的领域。数据处理能力强一定有优势，但是对于中国气象服务创业者来说，更关键的是怎么将数据结合到商业需要的场景中，怎么找到真正找到为数据付费的价值点，怎么把数据呈现出的商业价值包装成为有人愿意买单的产品或服务——这才是更核心的挑战。」

　　在提供数据服务这件事情上，另一家公司心知天气比彩云更加商业化。心知天气是一家诞生于 2006 年的公司，它基于海量基础天气数据的汇集以及基础数据分析和可视化平台，为零售、交通、能源提供实时的天气信息和商业 BI 服务。心知天气正在为中国很多 500 强企业服务，类似的公司在美国有非常巨大体量的存在。但在中国，它的商业化刚刚兴起。