AI分钟级天气引爆跨境40亿商机！

当前全球气候变化带来的挑战日益凸显，极端天气事件频发，这使得对精准、实时的环境智能需求变得前所未有的迫切。在这样的背景下，新兴技术公司正积极探索通过创新手段应对这些挑战。近期，一家名为Rainbow Weather的气候科技初创企业宣布完成550万美元的种子轮融资，其核心业务是提供超本地化的短期天气预报服务，引起了业界广泛关注。

这家公司凭借其独特的实时AI驱动气象智能平台，融合卫星图像、雷达数据、地面气象站信息乃至智能手机传感器数据，旨在提供高度精确的分钟级天气预报和恶劣天气监测。这不仅为消费者提供了更精准的日常出行参考，也为企业用户提供了关键的决策支持。Rainbow Weather通过一个消费者应用程序以及直接面向企业和其他气象服务提供商销售数据，致力于成为应对日益多变气候条件的“基础设施层”。

Rainbow Weather由两位来自白俄罗斯的连续创业者尤里·梅尔尼切克（Yuriy Melnichek）和亚历山大·马特维延科（Alexander Matveenko）于2021年共同创立。梅尔尼切克此前曾创立AIMatter（一家后被谷歌收购的神经网络平台）、视频应用Vochi（后被Pinterest收购）以及时尚科技初创公司Wanna（后被Farfetch收购）。马特维延科则创建了AI地图公司MapData，并于2017年将其出售给Mapbox。两位创始人深耕技术领域多年，积累了丰富的创业与创新经验。

从个人经历洞察传统预报局限

梅尔尼切克和马特维延科自幼相识，并有多次合作经历。他们一直怀揣着共同创业的抱负。梅尔尼切克回忆道，他曾主动邀请马特维延科：“不如我们这次真的行动起来吧？”两人便开始思考地图与天气交叉领域的新机遇。

对梅尔尼切克而言，这次创业的灵感源于一次难忘的个人经历。他曾在瑞士阿尔卑斯山徒步时，遭遇了一场突如其来的冰雹。“我当时在使用一款我非常喜欢的天气应用RainViewer。应用显示，雨云会继续移动，我应该不会淋到雨。但突然间，我感到有什么东西砸到头上。那是葡萄大小的冰雹。雨云到达山区后停滞、增强，然后开始下冰雹。这款应用没有考虑到海拔因素，它不知道有山脉的存在，因此它仅依靠过去的观测数据，而没有预测地形如何影响云团。”

正是这次经历让梅尔尼切克意识到：现有的气象模型在复杂地理环境下，未能真正理解天气系统是如何实时演变的。于是，一个将机器学习、海拔数据和多种实时输入源相结合，以预测降雨及其他天气现象如何实际发展（而非仅仅追溯其历史轨迹）的想法应运而生。

太空、雷达与智能手机：重塑气象数据来源

Rainbow Weather的核心产品是一款由人工智能和机器学习驱动的、能提供超精确分钟级天气预报的应用。它能提供针对用户查询瞬间定制的四小时降水报告。例如，如果用户在凌晨3:51查询天气，应用将提供截至早上7:51的精确预测。该平台每10分钟更新一次数据，并能提供精确到一平方公里的空间分辨率。这些功能使其与市场上的主要竞争对手，如曾隶属于IBM的气象公司（The Weather Company）等拉开了差距，后者预报刷新周期通常为15分钟，预测时长最长可达7小时。

团队最初从降水预测入手，随后扩展到其他气象参数。Rainbow Weather最初被定位为一款基于AI降水预测的消费者天气应用。然而，团队很快发现，预报质量受到输入数据质量的限制。梅尔尼切克坦言：“如果输入的是垃圾，输出的也是垃圾。”因此，他们开始大力投入数据获取和数据融合。

“我们利用卫星图像，从上方捕捉多光谱波段的云系，可以大致探测到降水发生的位置，但精度有限。还有气象雷达，就是机场附近常见的那些大型球形罩。它们通过发射无线电波，并接收水粒子反射回的信号来精确探测降雨，但只能探测到已经形成的降水，而不能预测锋面后方正在形成的降水。”

Rainbow Weather还收集地面气象站的数据，并开始从智能手机收集气压数据。梅尔尼切克解释说：“现代手机都配备了气压计，最初是为了健身追踪（如计算爬楼梯数量）而引入的，用于测量海拔变化。但这些传感器非常精确，而气压变化与天气动态高度相关。”

目前，Rainbow Weather汇集了全球1000多个气象雷达、多颗卫星、地面气象站和移动传感器的数据。每个数据源都有独立的处理流程，然后一个中央系统利用神经网络将这些输出进行融合。

从“批处理”到“连续流”：实时大气流式处理

对于如何在庞大的数据量下实现实时数据处理，梅尔尼切克表示：“关键在于我们不采用批处理模式，而是以连续流的方式运行：一旦有新的卫星帧、雷达扫描或气压更新抵达，它会立即被摄取和处理。每个数据源都有独立的管道，将数据输入到我们的神经网络中，这些网络会持续融合这些输入，以每隔几分钟更新一次的速度，生成全球大气状态最准确的实时表示。”

在时间精度上超越传统模型

尽管市场上不乏知名气象服务商，如AccuWeather、Apple Weather和The Weather Company，但Rainbow Weather认为目前的一些预测方法已显陈旧。马特维延科解释说：“许多传统气象服务商在短期降水预报中依赖光流法。这是一种快速但过于简化的方法，它将云团视为运动中的形状，而缺乏对大气物理的理解。另一类服务则使用大型数学模型，它们确实纳入了物理原理，但因其笨重和缓慢，无法快速响应实时的天气变化。”

相比之下，Rainbow Weather利用先进的机器学习模型融合了大量高分辨率数据来生成预测。马特维延科补充说：“混合异构数据能帮助我们消除每种单一数据源固有的典型误差。这反过来又使得我们能够向模型输入更清洁、更准确的数据，从而实现更精确的预测。得益于我们AI模型的优化性能，我们可以比竞争对手更快地完成预测。”

聚焦精准“何时”，而非模糊“概率”

具体而言，Rainbow Weather专注于降水事件的精确时间点：开始和结束。梅尔尼切克指出：“在消费者端，我们有意不显示概率分布，因为大多数人对它们的理解并不准确。斯坦福大学的一项研究甚至表明，用户对‘30%降水概率’的解读方式截然不同——有些人认为这意味着一小时内有30%的时间会下雨，另一些人则认为这意味着该区域有30%的地方会下雨。”

当然，对于企业客户（B2B），该公司会提供完整的概率场、置信水平和不确定性范围。梅尔尼切克强调：“但我们的竞争优势在于非常精准的临近预报——即未来几分钟到几小时内会发生什么，而不是七天后的情况。”

该公司的业务已从降水预测扩展到火灾探测，这部分灵感来源于梅尔尼切克在塞浦路斯亲眼目睹的严重野火。“我们意识到，既然我们每隔几分钟处理全球的卫星图像，为什么不将我们的流程扩展到探测指示火灾的热异常和烟雾模式呢？”他说，“我们不需要构建全新的基础设施，只需在相同的数据流之上添加另一个模型。其理念是相同的：快速探测、持续监测、全球覆盖。”

随着气候变化，野火、热浪和极端天气变得愈发频繁。Rainbow Weather的目标是成为一个通用的实时环境智能系统，而不仅仅是一个天气应用。

“惊艳时刻”驱动用户增长

截至目前，Rainbow Weather的应用安装量已超过100万，活跃用户超过10万。该应用最主要的增长动力来源于口碑传播。梅尔尼切克表示：“当人们体验到降雨完全按照应用预测的时间开始和停止时，他们会印象深刻。他们会将其与手机上默认的天气应用进行比较，后者有时可能在户外已经下雨时仍然显示晴朗。这种‘惊艳时刻’促使他们向朋友和家人进行强力推荐。”

透明化评估：开启“黑箱”

该团队还运营着weatherindex.ai，这是一个开源工具，可以实时评估AccuWeather、Vaisala和The Weather Company等服务商的短期降水预测准确性。它通过公共API获取实时数据，并使用准确率（accuracy）和F分数（F-score，一种预测性能衡量标准）等标准指标，将预测结果与经过验证的机场气象报告进行比较。

梅尔尼切克表示，建立一个开放的基准评估平台，是基于一种信念：气象预报和人工智能一样，应该通过透明、可比较和公开可验证的性能指标来评判。“在AI领域，我们习惯于开放基准。每个人都会比较GPT、Claude、Gemini等模型，你可以看到它们在标准数据集上的表现。但在气象领域则大相径庭。许多服务商在其许可协议中明确禁止你将其数据与竞争对手的数据进行比较。这让我们觉得非常过时和保守。”

因此，该公司决定反其道而行之。他们创建了Weather Index，通过与经验证的地面实况（主要利用机场气象站数据）进行对比，来评估不同的气象服务商。机场拥有高质量的仪器和人工气象员来验证观测结果，因此能提供非常可靠的参考数据。

Weather Index 评估结果概览（基于特定天气预报商在2026年上半年表现）

梅尔尼切克强调：“我们购买不同服务商的数据，对它们进行相同的评估，并公开结果。你可以看到哪个服务商在哪个国家、针对哪个预报时段更准确。我们相信气象数据是关键基础设施，而关键基础设施应该被透明地评估。”

Rainbow Weather得到了包括Flo Health创始人兼总裁尤里·古尔斯基（Yuri Gurski）在内的投资者联盟的支持。Flo Health是首个纯数字消费者女性健康应用独角兽公司。凭借这笔新融资，Rainbow Weather计划将业务从降水预报扩展到更多气象参数，并将预报时长从4小时延长至24小时，同时在气象预报行业的B2B领域拓展业务。据预测，到2030年，该B2B市场规模将达到40.7亿美元。

从长远来看，Rainbow Weather的目标是构建全球最精确的实时环境智能平台。它不仅仅是一个天气预报应用，更是一个持续更新的、能够反映大气和地面情况的数字表示系统，旨在帮助个人和企业在日益不稳定的气候中保持安全并做出更好的决策。

对广大的中国跨境从业人员而言，精准的气象与环境数据正日益成为供应链管理、物流规划、农业出口、乃至海外项目投资决策的关键因素。未来，类似Rainbow Weather这样的创新技术，无疑将为全球贸易的稳定运行和风险管理提供更为坚实的技术支撑。建议国内相关从业者持续关注此类前沿动态，以更好地应对全球市场变化。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-real-time-weather-ignites-4b-cross-border.html