去年10月，墨迹天气的IPO申请最终被否，行业头牌的光环没能让它圆了自己的上市梦。

确实，如果只是讲一个2C工具类产品的故事，营收单一，似乎并没有什么想象空间。即便上市成功了，可能也很难获得理想的估值。如今，重心似乎由2C转向了2B，墨迹天气旗下墨迹赤必在B端的声音愈发响亮，在很多人眼里，这似乎是墨迹天气谋求上市的解决方案。

依据大名鼎鼎的"德尔菲气象定律"，即企业在气象上每投入1元，可以得到98元的经济回报。墨迹天气的未来似乎有不小的上升空间，以此作为自己上市的新故事似乎要比一个C端工具要强得多。

只不过2B的故事虽然动听，墨迹天气是那个能讲好故事的人吗？

由2C到2B："换道不换车"的工具产品迁移？

国内外创业江湖，似乎一直都不乏对气象经济的挖掘。

国外方面，美国、日本的气象经济发展很多年了。之前有报道称美国已经拥有2000多家私营商业气象服务公司，主要是为企业级客户提供个性化的气象服务，从而趋利避害，提高经营效益。

国内方面，目前已经有不少从事2B业务的气象服务公司，除了墨迹天气推出的墨迹赤必以外，还有华风爱科、彩云天气等玩家。

依照时间机器理论参考发达国家气象经济进程，墨迹天气转战2B领域似乎是个不错的选择。然而仔细深究一番我们会发现，这条路要想走好似乎并不是件容易的事。

互联网江湖团队在采访郑州某物流公司经营者武培超时曾问过关于天气方面的问题，为此武培超表示：

"之前听说过有公司做天气服务这一块，但这方面服务对于我经营而言其实是可有可无的，它告诉我明天下雨，难道物流货物就不送了吗？或者说它能帮我送吗？下雨天怎么运输和储存他们比我们还了解吗？就目前来看，我觉得物流也好快递也好，需要了解天气，但是这似乎算不上什么太大的痛点。"

确实，今年的天气因素让不少人开始打起了气象经济的主意。但目前来看，或许是信息爆炸太严重，目前在网上看到更多的报道仍然是气象经济针对各行各业的美好设想，并没有见到具体的实质性案例，或者听到有哪些大中小型企业通过气象公司提供的个性化服务提高了经济效益，避免了财产损失等。

墨迹天气方面，据报道很早就与外卖平台展开合作，但是我们看到更多地报道内容还是高大上名称的各种"解决方案"。只不过从一般旁观者的视角下，借助墨迹天气做好准备，雨雪天送餐就不会有困难？用户就不会给差评了？气象服务给人的感觉似乎仍是一食之无味弃之有肉的工具。

此外，墨迹赤必自主研发出"智慧农业气象灾害系统"，据介绍这是通过技术手段实现高精度气象预报产品，实现对农业气象的高效精准服务。

农业在很多人眼中绝对是靠天吃饭的代表，但是智慧农业的概念已经喊了许久了，渗透率却也是最低的。有数据显示，在三产中，数字经济在农业中占比7.30%，在工业和服务领域，分别占比18.30%和35.90%。

为什么会这样？原因在于传感器、物联网设备，投入大，维护成本高。故而此前高呼智慧农业的科技公司不在少数，但现在很多重心似乎放在了工业互联网上。

那么墨迹天气能做好吗？

在互联网江湖团队看来，在企业级赛道发展初期，任何具备一项产业特质的企业就等于拥有布局的"入场券"，但"入场券"不代表"毕业证"，因为它所涉及的绝不只是一个维度的问题。而且前面说了，智慧农业是个烧钱的领域，墨迹天气现在需要证明自己营收结构单一的标签，依靠农业或许能提高想象力，但恐怕很难在短时间带来经济效益。

事实上，2B和2C一样，分为"治愈性需求"和"改善性需求"。

过去墨迹天气的天气工具，只能算是一种改善型需求，单一的天气预报具备较高的可替代性。如今墨迹天气的重心似乎是从2C到2B，但是"赛道"变了，"车"却没变。似乎像是从一款2C的工具，变成2B的工具。因为对于一家企业而言，天气有影响，但是配套个性化的天气服务目前看来似乎并不算是特别刚需。而那些天气敏感度特别高的领域，往往已经同气象部门展开合作，购买更长周期的前期预判。

企业级市场客户最需要的是什么？无非就是通过数据流通提高生产效率、经营效率，降低获客成本。与此相关的云服务、智能营销、人工智能等领域的企业是它们最需要的，这才是"治愈性解决方案"。天气因素对于大部分企业都很重要，但需求并不算是迫切。未来，赛道需求明朗，科技公司在已有的综合性刚需性服务之上，提供一定的配套改善性工具应该不是什么难事，属于降为攻击范畴。但纯粹的工具类企业服务想往上走成为刚需却属于升维攀登。

如今看来，不少科技巨头已经在气象领域其实有所涉及。以阿里为例，阿里旗下高德地图在暴雨降临时，可以为车主提供细致到每个涵洞水深情况的导航服务，阿里的菜鸟物流也可以以此为基础进行灵活调度。

对于墨迹天气而言，以自己最熟悉的领域切入企业级市场没错。只不过垂直类的气象企业服务故事似乎并不好讲，避免被工具化目前看来似乎仍然是个难解的问题。

难测的2B"晴雨表"，难逾越的上市鸿沟？

两年前腾讯组织架构调整开，这似乎也标志着To C消费互联网时代终结，To B的产业互联网时代已经来临。然而，当一个赛道变得过于拥挤，就要考虑这里面的泡沫化和含金量的问题了。

对于墨迹天气而言，2B的故事能否成为自己上市的"敲门砖"？这可能仍待更进一步的考察。因为从多个维度来看，墨迹天气的未来似乎仍存在较大的不确定性：

*技术周期性的不确定性

业务收入单一、互联网广告收入占比过高，被看作是此前墨迹天气上市梦难圆的一个重要因素。然而从2B赛道来看，这些技术含量较高的领域本身行业门槛就比较高，具备高投入、高风险、高收益三大特点。产业投资周期长、流程复杂，布局晚容易落伍掉；如果布局早，却没能得到市场认可，可能会带来更多的资源浪费。最要紧的是，目前气象企业服务市场给人的感觉尚不明朗，指望2B业务成长成为"第二盈利曲线"在短时间内或许很难做到。

墨迹天气现在到底有多少企业级客户？作为外人恐怕不得而知，但是从天眼查app检索得到的数据来看似乎并不理想。2018年显示的客户信息有23条，在2019年有3条，而今年更是只有一条。如果有大量的企业级客户背书，这或许会为墨迹天气上市加不少分。但是现在，这看起来似乎成了一个减分项。

企业多元化可能有两个结果，即多元优化和多元恶化，企业级气象服务的未来会走向何方？这一点谁也不知道。墨迹天气的新故事需要通过业绩、规模、占有率等因素体现出来。况且从2C到2B从来不是件容易的事，即便像腾讯这种级别的企业在2B市场上也受限颇多，质疑声云云。

在外人看来，墨迹天气去年上市搁浅，今年企业级市场的声音越来越响，这里面有没有泡沫？墨迹天气到底有没有做好准备？是否只是上市路被堵后的不得已而为之？这些都需要时间和数据进行检验。

*基因论下的不确定性

《浪潮之巅》的作者吴军，他把公司基因分为三大类，第一类是工程技术基因，代表公司有谷歌、百度、微软；第二类是产品基因，代表公司有苹果、腾讯、Facebook；第三类是销售导向基因，典型的是阿里巴巴。

而墨迹天气方面，如果以基因论概之似乎应该算是产品基因。

只说2C的墨迹天气，这绝对是款成功的产品，在覆盖率上领跑行业。但技术实力强如腾讯也一度背上没有2B基因的评价，墨迹天气能做好2B业务吗？

在互联网江湖团队看来，消费互联网时代，产品讲究"单点突破"，然后再逐渐摸索相适应的商业模式即可。但这一套逻辑放在企业级市场却行不通，2C产品开发惯性思维的弊端也会逐渐放大开来。企业级用户在采购过程中会更加谨慎理性，而且大多数2B的产品定位、用户需求都非常清晰。看似更加聚焦，但这里面却牵扯到了一个专业性问题。不了解行业的产业链和价值链，就做不出接地气的解决方案。

由2C到2B，墨迹天气会不会出现"水土不服"？这一点似乎仍存在一定的不确定性。

*天花板的不确定性

行业天花板，一方面体现在服务和数据上。

国内方面，根据中国气象服务协会发布的《中国气象服务产业发展报告(2014)》预测，到2025年，中国气象服务市场规模将达约3000亿元。

但根据《气象法》的规定，中国不允许非气象部门从事气象经济，也不允许私人采集气象数据，从法规层面上就限制气象经济的发展。国内的气象观测数据并没有充分公开，即便允许设立私人气象公司，它能提供的服务也非常受限。

而这似乎也决定了，气象经济的"掘金者"们可能很多服务可能很难提供给企业级客户。

据《北京青年报》报道，墨迹天气获取的气象数据是通过与北京气象局签署长期合作协议来获得，而境外数据则是与美国国家海洋和大气管理局以及欧洲中期天气预报中心合作。

人工智能的三要素当中，算法、算力、数据，也只有数据被认作是真正的壁垒。况且开源文化也成为互联网时代非常鲜明的特点，尤其是技术方面的开源已经成为诸多头部科技公司眼中的共识。

从这个维度来看，即便墨迹天气率先展开布局了，但现在技术公司这么多，它所创造的安全区壁垒又有多深呢？你能同相关气象机构合作，别人也可以。

另一方面，行业天花板体现在自然规律上。

国家最高科学技术奖获得者曾庆存院士在接受媒体采访时，针对记者提出的"天气预报不准"这个问题时讲到："有些地方是监测死角，仪器探测不到，探测的分辨率也不够。探测不到，分辨不出，你怎么能作预测？更何况，自然界里面还存在偶然性，偶然性是报不了的。"

人类在气象相关的仪器检测技术层面不断取得突破，但仍有许多不足，这些不足恐怕没有一家气象公司敢拍胸脯表示自己能解决。而且就像曾庆存院士提到的"偶然性"，如果因为"偶然性"给企业客户造成损失，那这损失应该让谁买单？

事实上，2B业务墨迹天气其实很早就有，只不过今年给人的感觉声音变大了些。

距离去年上市被否已经过去一年了，国人喜欢讲究"好事多磨"。如果墨迹天气2B业务能不断开花结果，创造社会价值和商业价值，进而圆了自己的上市梦，这也是所有人都愿意看到的事。但现在来看，墨迹天气的"B计划"好像还有不少问题需要解决，这似乎也让墨迹天气的上市路有太多的不确定性。

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