气象新动能——商业气象服务在精准化与产业链融合中的价值跃迁 头豹词条报告系列

头豹分类/科学研究和技术服务/专业技术服务/气象服务 Copyright © 2025头豹 气象新动能——商业气象服务在精准化与产业链融合中的价值跃迁头豹词条报告系列 张雨彤、秦泽同、王雯西、刘景然 2025-11-13未经平台授权，禁止转载 王秦张 行业分类：科学研究和技术服务/气象服务 摘要 商业气象服务由专业机构提供，侧重精准化、个性化和专业化，为气象敏感型行业提供定制化服务，核心价值在于规避风险、降本增效。其行业特征包括中国市场规模增长迅速、技术驱动明显但准确率不足、主要承担辅助性职能。2020年中国气象产业总规模突破2000亿元，预计2025年全产业链规模将超3000亿元。政策开放与产业链扩张、国际技术融合、政策目标倒逼产业升级、全球竞争激发创新投入等因素将驱动市场扩容。 行业定义 商业气象服务是指，由专业气象服务机构提供，以气象数据、信息分析、定制化解决方案为核心，满足客户在生产运营、决策支持、风险管控等方面对精细化有更高需求的商业化气象服务。与由政府主导的面向公众的基础性气象服务不同，商业气象服务更侧重精准化、个性化和专业化，通过整合多源气象数据，结合大数据与人工智能等技术进行深度加工分析，为农业、航空、航海、能源等气象敏感型行业提供高精度定制化气象服务，帮助客户降低气象风险，创造经济价值，将数据转化为决策，核心价值在于规避风险、降本增效、创造增量收入。 行业分类 从产业角度分类，大致可以将商业气象服务分为三类 商业气象服务行业分类 To B端，为企业提供垂直领域定制化气象服务，辅助企业做出决策，减小气象误差，避免风险等目标。To C端，为消费者提供生活类气象服务。To G端，为政府部门提供精确度更高的气象服务。 To B企业 向企业端客户售卖气象数据、提供气象数据服务、企业级软件产品、定制化行业气象解决方案，覆盖航空、轨道交通、航海等多个行业。这是气象公司在打开市场的关键赛道。例如象辑科技有限公司为福建农垦茶业集团开发了一套包含五大功能子系统的智慧茶园功能管理平台，综合运用遥感、物联网、自动化等现代信息技术，为农业提供智慧化的生产决策、风险管理、品质认证等服务，为农业防灾减损、节本增效提供信息化解决方案。 To C企业 向消费者客户提供生活气象服务，为个人出行，旅游等提供精准气象参考。其盈利模式以广告和会员为主，而会员的使用情况与国家发达程度成正相关。例如日本WNI可以做到市场上80％的客户在使用会员。以中国公司为例，星图维天信公司推出了看天APP让用户面对天气气候变化时，明智决策，防灾减灾，降本增效。在中国，气象服务这种行业依然处于教育阶段，用户对于商业气象的理解不如发达国家，而且中国是以公共气象为主的国家。综上所述，To C端在中国的体量有限，企业在此方面发展较少。 To G企业 面向政府部门，为政府在气象监测、灾害预警、公共服务决策、生态环境保护等诸多方面提供气象服务的企业。例如华风气象传媒集团有限责任公司作为中国气象局直属企业，主要承担着气象影视节目制作、发布等业务，为政府部门在防灾减灾、公共气象服务等方面提供有力支持。比如在台风、暴雨等灾害性天气来临前，华风气象传媒集团会制作专业的气象预警节目，通过电视台等渠道向公众发布，协助政府进行灾害预警和科普宣传工作，方便政府组织民众做好防范应对措施。部分To G企业还为政府在大型活动举办时提供精细化气象服务保障，如根据气象条件为活动安排提供科学建议，保障活动顺利进行。 行业特征 商业气象服务的行业特征包括中国市场规模增长迅速、技术驱动明显但仍存在准确率不足等问题、在商业市场环境中主要承担辅助性职能。 中国市场规模增长迅速1 与海外市场对比，中国商业气象服务在To B端市场需求消化方面展现出快速增长的爆发点。全球市场规模每年保持4.5%的增速，在产品推广、用户教育等市场开拓环节已相对成熟。目前中国To B +To G模式下的市场规模仅130亿，而对于海外市场，诸多国家的气象服务机制并非局限于为本国提供服务，而是开展全球性服务。譬如美国，该市场规模约1000亿美元，市场规模差异下巨大发展空间同样为中国市场规模增长保留巨大潜力。 技术驱动明显但仍存在准确率不足等问题 数据来源主要依托国家气象局、地方气象站以及自建观测站，核心差异聚焦于数据融合与处理环节，而数据响应能力是关键差异点。以盘古为例，其解决了数据响应难题，借助最新数据缩短预报时间，提升预报准确率，减少损失，这是技术应用的核心价值。然而，季节性等因素会致使预测准确率下降，包括盘古在内的企业，仅能优化数据处理速度等方面，气象行业预测准确率上限约为60%，技术难以突破这一根本局限。 在商业市场环境中主要承担辅助性职能3 以金风科技为例，其核心业务围绕风电硬件，而风电受环境影响大，金风科技虽成立团队研发气象预测助力风电，却因与硬件绑定提供免费服务，导致这类附加性气象服务的商业数据难以查询，体现出商业气象服务在市场中更多扮演辅助角色，价值未充分凸显，数据获取存在困难。 发展历程 商业气象服务目前总共分四个阶段，分别为萌芽期、启动期、高速发展期、震荡期四个阶段。萌芽期的商业气象主要在西方发达国家起步；启动期，有偿信息服务在地42届国际联合会会议上得到国际社会的一致认可；高速发展期，中国推出一系列政策大力推动商业气象行业发展；震荡期，中国由高速发展转向高质量发展，出台相关政策规范行业发展，至此，市场机制初步完善。 萌芽期1940-01-01~1980-01-01 20世纪40年代-1980年代：20世纪40年代，商业气象服务在国际上起步，主要服务于西方国家的经济发展需求。随着技术的进步和市场需求的增长，商业气象服务逐渐从发达国家扩展至全球，特别是在40年代末和50年代初，这一趋势尤为明显。这一时期，商业气象服务主要集中在提供基本的天气预报和灾害预警服务，应用范围相对有限。 这一阶段，商业气象服务处于初步研究和试点应用阶段。技术方面，主要是基础的气象观测和预报技术，尚未出现大规模的商业化应用。市场方面，商业气象服务的需求主要来自于经济发展较为成熟的国家，如美国和欧洲的一些国家。政策层面，各国政府对商业气象服务的政策支持较少，主要依靠气象部门的基础服务。 启动期1981-01-01~2013-01-01 1980年代-2013年：20世纪80年代，国际商业气象服务进入快速发展阶段，技术和社会经济的发展为其提供了新的动力。1984年，在荷兰举行的第42届国际联合会会议上，有偿信息服务得到国际社会的一致认可，商业气象服务概念正式确立。同年，我国气象部门内 部也开始讨论“气象经济”一词，商业气象服务逐渐受到关注。1985年，中央决定逐步推行有偿服务，气象部门开始向各行各业提供专业气象服务。这一时期，各国政府出台政策推动商业化气象服务发展，以限制政府开支。 这一阶段，商业气象服务从实验阶段转向市场扩展。技术方面，气象观测和预报技术进一步提升，开始出现商业化应用。市场方面，商业气象服务的需求显著增长，尤其是在航空、农业和交通等领域。政策层面，各国政府出台了一系列政策，鼓励商业气象服务的发展。例如，我国在1985年开始推行有偿服务，标志着商业气象服务的正式起步。 2015年，中国气象局颁布第27号令，政策松绑，传播渠道更加开放和规范。随着科技的发展，大数据、AI、云计算等技术的成熟使得气象数据的采集、分析和应用能力大幅提升，短期气象预测精准性提高，推动了行业的爆发式增长，企业数量激增，C端应用（如墨迹天气）普及。商业气象服务的价值得到更广泛的认可。应用场景从传统领域向新能源、物流等延伸，经济效益显著。未来商业气象服务的应用场景将进一步拓宽，向精细化、智能化方向发展。 中国商业气象服务行业已步入高速发展期，行业企业数量呈现爆发式增长，已形成以象辑科技（Gavial Tech）、彩云天气、天衍气象（Tianyan Meteorology）等为代表的龙头企业矩阵。其中，2014年墨迹天气等头部平台已实现规模化发展，累计服务全球用户突破4亿。政策支持持续强化，2021年中国气象局发布《"气象+"加出新效能-气象服务重点行业高质量发展综述》表明能源、农业、交通、保险等领域市场对气象服务的需求快速增长。明确提出将通过气象部门高质量发展，驱动现代经济体系建设和商业气象服务行业升级，为行业发展提供持续政策动能。 震荡期2022-01-01~至今 2022年5月，国务院出台《气象高质量发展纲要》，提出气象服务重点发展方向，推动行业转型升级。国家对气象服务行业的财政补贴逐步减少，市场机制逐步完善。2022年，中国气象局专家提出促进航空气象高质量发展的建议，呼吁多方合作提升服务水平。这一阶段，商业气象服务市场趋于成熟，竞争加剧。技术方面，商业气象服务呈现出个性化、智慧化、场景化、社会化和国际化五大趋势。市场方面，商业气象服务的应用领域进一步拓展，服务内容从单一向多元化发展。政策层面，《气象高质量发展纲要》等政策推动了行业的转型升级。市场机制逐步完善，行业进入高质量发展阶段。 产业链分析 商业气象服务产业链的发展现状 1.上游以国家主导，资源垄断性强，国家气象局掌控核心数据资源和卫星网络，私企数据来源同质化，均需采购自国家或地方气象局。以国家和地方气象局为主，掌控历史气象数据资源与卫星网络等核心观测设施，是数据的主要来源；同时包括硬件设备相关企业，支撑数据采集。数据具有战略属性，对外企存在“黑名单效应”，限制部份外企只能获取较低质量的气象数据。此外，卫星、雷达等硬件设施运营成本较低且采集范围大，是主要的数据观测模式。2.中游以商业气象服务企业为核心，通过采购上游数据，进行数据融合、模型处理及大模型训练等技术加工，形成各类气象服务产品。技术是核心竞争力，但存在瓶颈，气象预测准确率上限约60%，AI等技术主要提升响应速度而非突破准确率上限。企业核心差异在于数据融合能力，如华为盘古模型通过缩短预报时间形成竞争优势。在未来，AI化会成为企业的竞争核心。在成本结构中，技术研发占比较高。3.下游应用广泛，能源与农业成增长重点，在能源行业，风光发电功率预测可降低电网调度成本。在农业行业，全球粮食问题及农场规模化经营推动灾害预警需求，长期潜力大。在其他领域，航海SaaS可实现路径规划省油10-15%，国家气象局自研产品已进入试运行；低空经济依赖地表温度数据，是未来潜在增长点。 商业气象服务行业产业链主要有以下核心研究观点： 上游设备故障将严重影响信息获取，对中游产生巨大威胁。 1.上游的设备例如卫星一旦故障，该卫星相关的任务完成程度就会降级甚至无法完成任务，产生业务连续性风险。以美国GOES-16卫星为例，该卫星在北京时间2020年7月27日上午一度宕机，原因不明。GOES-16卫星宕机不仅对于美国当下防御飓风不利，还可能影响到超级计算机系统，导致其运算得到的数值预报结果出现误差，即天气预报的结果会产生偏差。中国气象企业的气象信息主要来自国家气象局和地方气象局，一旦气象局的信息收集设备出现问题，将对整个商业气象服务产业造成巨大影响。2.上游设备故障导致数据采集异常，中游企业即便能获取数据，质量也大打折扣。中国商业气象企业依赖气象局设备，一旦其信息收集设备出问题，原始数据的准确性、完整性受损。中游企业基于错误数据进行分析、建模，输出的气象服务会偏离真实气象状态。长此以往，下游客户因决策失误，对中游企业专业度产生质疑，侵蚀行业信任根基，阻碍商业气象服务市场拓展。 A类产业链下游需求情况决定中游发展方向 1.在To C端，主要营收模式为广告和会员，而会员的使用比例与国家发达程度成正相关。在日本，WNI的客户有80％在使用会员，，主要原因在于当地用户付费意识较强，同时对气象数据的准确性和深度有较高需求，例如航空出行、海上活动和精细化生活场景的服务需求，这些都推动了会员模式的普及。相比之下，在中国市场，广告收入依然是ToC端的核心来源，会员渗透率较低。一方面，中国用户在气