象辑科技:打造气象服务的确定性技术底座

象辑科技拥有全球海量的气象实况监测数据、领先的数值模式数据和丰富的卫星遥感数据,利用行业领先的气象大数据云和智能气象预报技术,可为客户提供专业的气象服务,让客户能够在面对天气、气候的变化时做出明智的决策,降低运营成本、增加业务利润、提高防灾减灾能力。

商业气象,正当潮。由于我国气象商业化时间较晚,在大众熟知的气象预报之外,大多数人可能并没有意识到其实气象服务对企业来说非常重要。但就商业回报率而言,著名的“德菲尔气象定律”已经展示出了成熟商业气象市场中最为理想的状态——企业在气象上的投入和产出比为1:98,也就是在气象信息上每投入1美金就会有98美金的回报。

随着智慧气象深入应用大数据、人工智能、物联网等技术后,气象生态在准确性、时效性、智能性方面也已进入新阶段。从服务对象上看,气象服务能够助力的行业与企业,极为广泛。农业、物流、交通、出行、餐饮零售等诸多行业都需要气象服务,尤其时兴的新能源电力相关领域,更是重中之重。

在国内,商业气象潮水终于泛波。作为首批进入商业气象服务领域的企业之一,象辑科技再度迎来春天。在多年耕耘下,象辑科技拥有全球海量的气象实况监测数据、领先的数值模式数据和丰富的卫星遥感数据,利用行业领先的气象大数据云和智能气象预报技术,可为客户提供专业的气象服务,让客户能够在面对天气、气候的变化时做出明智的决策,降低运营成本、增加业务利润、提高防灾减灾能力。

找到气象价值的技术底座

“气象的核心价值在于监测、预报和服务。”象辑科技联合创始人林忠介绍。在象辑科技创立的2014年,中国气象局连续发布多份文件,承诺逐步向公众和商业部门开放气象数据。而在2015年,中国气象局颁布27号令宣布正式开放中国气象信息,成为国内气象商业化元年。

历经多年发展,早期与其一道起步的同行们,大多已经杳无音讯。究其原因,无外乎在商业化路径与产品贴合度两方面存在问题,无法为客户交付有足够说服力与精确性的产品服务。

拆解监测、预报与服务三方面核心,技术底座则建立在气象数据观测采集、气象数据计算处理、客户需求应用服务三个维度。据了解,在创业前三年,象辑科技将精力主要放在基础设施建设与技术研发上,一方面是在多地区自建观测站点,并利用气象小卫星丰富数据源;另一方面方面则是在图像识别、深度学习、大数据等技术方面探索,提升关于数据的底层算法能力。

而在基建与技术相对成熟后,象辑科技开始针对市场需求推出对应业务,其中包括提供API接口的纯数据产品、集成性可定制的气象服务解决方案与可视化引擎产品三方面。

就起官网信息显示,具体到实际产品,象辑科技基于商业气象的行业基点,为业内提供了三种产品解决方案。

  • “Gavial”时空大数据平台:集海量查询、快速数据处理、数据调度和开发于一体,一站式满足时空数据领域的各类需求,以Paas形式提供业务运行框架,提供全模式的丰富数据和应用插件,为用户在商业气象服务领域中创造更便捷、更高效、更低成本的营运环境。
  •  “AI-Weather”智能预报核心:基于机器学习+数值模式的双预报引擎构建智能预报核心技术,实现基础气象要素全覆盖预报(高时空分辨率),复杂气象要素合理预报,泛气象要素创新预报。
  •  “Quick Earth”可视化引擎:基于WEBGIS核心,结合以气象数据为主的时空数据的展示特性,实现此类数据的二维,三维的可视化,提供高兼容跨平台的引擎价值。

象辑科技的产品与服务,也在不断迭代。“事实上,现在国内商业气象发展还存在欠缺。”林忠认为,目前行业发展在供给端与需求端都存在相应的问题。

从供给端看,不同行业对应的气象需求差异性很大,如电力、能源领域行业与保险、农业方面间需求显然并不一致,这需要供给端提供更为定制化、“本地化”的应用开发,提升跨界融合能力。而在需求端,商业气象的渗透率整体并不算深入,与欧美国家城市市场还存在距离。

云端遇见气象未来
象辑科技也在寻找自己未来的前进方向。已经确认的一点是延续数据观测方面的先发优势,“数据观测是还将继续持续的动作,我们的目标是不断提高气象数据的自主观测比例。”除此以外,因“3060”碳中和战略的新能源赛道,也已经成为企业发展的核心方向,为此象辑科技在近一两年内完成了自己内部的业务调整,加大新能源、电力板块的比重。
具体到商业气象领域,在林忠看来,气象服务是否商业化,并不影响其实现“预报”的底层逻辑。气象的本质,是大气物理的现实运算,最终呈现出各类不同的天气现象,“所有的天气都是受到物理方程约束的,天气预报的本质,是以物理模型进行计算。气象商业化的定义,也是因为它所服务的客户是什么属性。” 厘清定义后,回到气象行业的技术路径,这一点尽管各家算法、模型各有差异,但整体方向都已确定。AI人工智能技术的出现,介入的则是数据后处理阶段。以AI、大数据等各类技术来修正预测结果的精确性。
显然,无论是底层逻辑还是技术路径,对于计算的要求都是核心竞争力之一。气象数据本身就是大数据,气象模型运算又对计算量有很大要求。与之对应的,是IT基础建设成本非常之高,是发展型企业无法承担的痛点。
“在服务客户的过程中,我们发现,传统的服务器模式已经无法满足产品快速部署场景的需求,云计算给我们带来了问题的解决方案。”象辑科技在创立之初引入了AWS云服务实现弹性的应用。而在2015年,其与阿里云展开合作,借助弹性计算、云原生容器化等能力,大幅降低气象预测产品研发成本,“同时,阿里云的稳定性、安全性等能力,也保证客户设备、产线、工厂等数据的安全,使得我们得以聚精会神投入到自身专注的气象领域中。”
“新能源领域的单项爆发是已经确定的,个人预估在行业里的比重可能要超过50%,除此以外,商业气象也会保险、农业方面产生爆发,为这些行业带来商业模式的创新”。林忠表示,本次加入阿里云低碳科技加速器,象辑科技在新能源的部署之外,也在探索更多气象从未来走到现实的可能性。
软硬两步走,学泰科技基于阿里云开启云端智造新模式
在产品化向生态化转型的过程中,学泰科技延续产品开发与上云部署两条腿走路,寻找智能制造在云端时代的模式新可能性。一方面,如已经提到的标准化工作站X-worker,本质是一个可落地的标准化技能机器人,聚合CNC自动加工单元、EDM自动放电单元、CMM自动检测单元等硬件单元,又兼容各品牌的加工中心、数控车床等设备,将备料、加工、检测等一系列环节真正实现自动化、智能化、无人化。“X-worker已经实现了80%的标准化,剩下20%需要基于企业多品种、小批量零件的实际情况定制。”裴在明透露,该产品设备因为实现了高标准化,实际交付时间以天计算,开发、实施成本均大幅降低,成为学泰科技这两年的“行业爆款”。
另一方面,生产数据的采集与分析与云端打通。“这里涉及了云平台对工业互联网的理解以及数据安全问题,我们在2014年就开始寻找解决方案,评估下来阿里云在工业互联网领域体最为专业,数据安全也能得到保证。” 对于云服务器安全的需求,源于终端客户生产数据的重要性。以学泰科技合作的自动化设备厂家为例,厂家在设备出场时会配备智能边缘计算器X-PLUTO,主要目的在于了解客户对于设备的使用情况,根据磨损情况决定是否报警。这一过程中,设备数据均需要上传到学泰科技开发的采集与分析管理X-MES系统中,即云端。
无论是出于成本还是数据安全,使用阿里云的服务器,都是学泰科技在数据存储和提供设备厂商后台服务方面的一种必然。“尤其是最近设备厂商越来越多,今年能上云的设备台数在5000台以上,明年可能就是几万台,如果要采用本地服务器方式,需要自建机房,成本就很难控制。” 但对应的,不乏有终端客户对于数据上云存在信任问题。为此,学泰科技也在与阿里云探索更多可能性。比如基于阿里公共云飞天架构的本地化部署形态——云盒(Cloud Box),即是一种软硬一体化的部署方式。硬件部署到终端客户本地,满足企业在数据安全、延迟等方面的需求之外,又能保持公共云一致的便捷体验与统筹的管理接口,并不影响多端并行。
“云计算是制造业数字化转型绕不开的一部分。”工业自动化的初步阶段,生产流程相对孤立,只需要完成特定生产要求即可,但在万物互联的数字时代,“我们会发现不同设备之间一定会有系统的对接,并且存在数据的交互,这意味着自动化产线的算法会越来越多、越来越复杂,对于算力的要求也越来越高。” 在裴在明看来,自动化控制系统上云是一种效率与成本上的确定。“X-MASTER OT平台未来会整体迁移上云,这也符合公司的发展战略。”而在其设想中,未来云端时代的自动化系统终端部署,落地方式会更加轻便,工程师只需在终端现场进行“线上开发+线下部署执行”,搭配云计算能对应能力,快速获得符合制造企业实际生产需要的交付。“下一步是与阿里云寻找更多云端的可能性。
专业架构师实时在线
相关解决方案
高并发云上架构解决方案
通过阿里云灵活的负载均衡和扩缩容能力,性能强大和横向扩容数据库服务,让系统在面对海量业务请求时,保证稳定,为客户提供强大保障。
企业数据存储与备份解决方案
基于阿里云提供的存储与灾备平台,提供数据备份、数据容灾保护以及策略化归档管理,满足客户的多种需求,保障业务连续性。