Wie kann der Wetterdienst in der Ära der Künstlichen Intelligenz vom "Service" zum "Entscheidungsfindungstool" werden?
Am 16. Juli veranstaltete Moji Weather in Peking eine Marken-Neupräsentation unter dem Motto "Das Wetter wird einzigartig durch Voraussicht". Vielleicht war für die meisten Menschen der stärkste Eindruck bei dieser Veranstaltung, dass sich Moji Weather, ein seit 16 Jahren existierendes Wetterdienstunternehmen, verändert hat.
Am offensichtlichsten war die deutliche Veränderung des visuellen Systems, das überall auf der Veranstaltung zu sehen war. Am Veranstaltungsort war ein Installation in Form des Buchstabens "O" in "Sonnenaufgangsorange" auf einer schwarzen Hintergrundtafel besonders auffällig – die Schwarz-Orange-Farbkombination bezieht sich auf die Veränderungen von Tag und Nacht. Orange symbolisiert die Wärme der Sonne und steht für die Schönheit, die durch intelligente meteorologische Entscheidungen entsteht. Auch die neue MOJI-Schriftart wurde in eine geometrische Form umgestaltet, was sie schlicht und geräumig wirken lässt.
Das Markenzeichen ist oft die kompakteste Formulierung der Geschäftsstrategie. Die Veränderung des Markenzeichens spiegelt die Weiterentwicklung der Geschäftsstrategie von Moji Weather wider. Indem es die Probleme der Branche erkennt, versucht Moji Weather, mit dem Leitgedanken "Technologie durchdringt Szenarien, Daten treiben Entscheidungen an", die Branche von "Wetterdienst" zu "Entscheidungsunterstützung" zu transformieren.
Als wichtiges Merkmal der strategischen Aufwertung stellte Moji Weather auf der Veranstaltung neue Produkte für die B- und C-Segmente vor:
Für das B-Segment entwickelte Moji Weather ein Produkt namens "Vorausschauender Wetterdienst" – die AeroMetis Flugwetter-SaaS-Plattform, in der ein Large Language Model integriert ist. Basierend auf meteorologischen Daten und Branchenmerkmalen kann es automatisch eine ganzheitliche Entscheidungspläne für "präzise Vorhersage/Warnung - Flugumleitung" generieren, um Fluggesellschaften zu helfen, schlechtes Wetter intelligenter zu vermeiden.
Für das C-Segment führte Moji Weather das neue "AI-Lebensindex" ein, das meteorologische Informationen und Lebensszenarien tiefgehend integriert und Benutzern dynamische und intelligente Entscheidungsempfehlungen für das Leben bietet. Beispielsweise kann es Ihnen sagen: "Gehen Sie um 10 Uhr aus dem Haus, um die Regenschauer zu vermeiden", damit Sie Ihre Reisepläne rechtzeitig anpassen können. So wird es zu einem nützlichen Helfer.
Von der Markenidentität über die Geschäftsstrategie bis hin zu den neuen Produkten versucht Moji Weather, einen Wandel anzustoßen.
Wie Xu Xiaofeng, Präsident der China Meteorological Service Association, auf der Veranstaltung sagte: "In einer Zeit, in der die AI eine historische Transformation der Meteorologiebranche bewirkt, helfen technologische Durchbrüche dem Wetterdienst, das Ziel zu erreichen, der gesamten Gesellschaft einen hochwertigen Dienst zu bieten. Das Modell des 'vorausschauenden Wetterdienstes' könnte die gesamte Branche von einer reaktiven auf eine proaktive Planung umstellen."
Probleme des traditionellen Wetterdienstes
"Die Wettervorhersage stimmt nicht", "Nach dem Wetterbericht muss ich noch lange überlegen, was ich anziehen soll" … Vielleicht haben viele Menschen in ihrem täglichen Leben die zahlreichen Probleme bei der Wettervorhersage stark mitbekommen.
Zunächst liegt das Problem in den traditionellen Wettervorhersagemodellen. Obwohl sie die Grundlage der Wettervorhersage sind, sind sie aufgrund der begrenzten Rechenleistung und der Komplexität der physikalischen Modelle oft nicht in der Lage, die raumzeitliche Auflösung zu liefern, die für eine feinere und szenariospezifische Vorhersage erforderlich ist.
Manchmal können in verschiedenen Teilen einer Stadt signifikante lokale Wetterunterschiede auftreten, und die traditionellen Vorhersagen können es kaum schaffen, auf eine Genauigkeit von "einem Kilometer und einer Minute" zu kommen, geschweige denn, plötzliche Wetteränderungen auf Minutenebene zu erfassen. Dies hat dazu geführt, dass die Wettervorhersagen in der Vergangenheit eher grob und ungenau waren.
Zweitens liegt das Problem in der Datenverarbeitungsmethode der traditionellen Wettervorhersage. Die Quellen der meteorologischen Daten sind vielfältig und umfassen Satellitenfernerkundung, Radarechos, Bodenerfassungen, Höhenmessungen und Crowdsourcing-Daten von Benutzern. Diese Daten haben verschiedene Formate und sind in großen Mengen vorhanden. Die traditionellen Methoden stoßen bei der Integration, Reinigung und effektiven Nutzung dieser heterogenen Daten auf enorme technische und rechentechnische Schwierigkeiten und können das Potenzial der Daten nicht voll ausloten.
Daraus folgt, dass der traditionelle Wetterdienst meist auf der Ebene der "Wetterinformation" bleibt und nicht in der Lage ist, meteorologische Informationen in konkrete Handlungsempfehlungen umzuwandeln. Wenn Benutzer oder Unternehmen die Vorhersagedaten selbst interpretieren und in Bezug auf ihre eigenen Situationen Entscheidungen treffen müssen, erhöht sich nicht nur die Entscheidungszeit, sondern es können in zeitkritischen Geschäftssituationen auch enorme wirtschaftliche Verluste entstehen.
Mit der raschen AI-basierten Transformation aller Branchen ist es für den Wetterdienst als grundlegende Dienstleistung dringend erforderlich, sich selbst zu revolutionieren. Das Wichtigste ist: Welche Richtung soll diese Transformation einschlagen?
"Voraussicht", wie das Thema der Moji Weather-Veranstaltung lautet, könnte eine Lösung sein.
Wer aufpasst, wird feststellen, dass in der AI-Zeit die Benutzer höhere Anforderungen an die Anwendungen stellen – einfache Wetterinformationen genügen längst nicht mehr. Die Menschen wünschen sich eher, dass die Anwendungen die Rolle eines "Haushaltschefs" übernehmen und ihnen in der Fülle der meteorologischen Informationen frühzeitig nützliche Empfehlungen geben, um Risiken zu vermeiden.
Für Unternehmen im B-Segment ist die Notwendigkeit der Veränderung des Wetterdienstes noch dringender. Unternehmen erwarten von Wetterdienstleistern, dass sie vorhersagbare meteorologische Risiken in konkrete und ausführbare Geschäftskonzepte umwandeln. Moji Weather stellte fest, dass Unternehmen im B-Segment derzeit drei Kernherausforderungen zu bewältigen haben: die Trennung von meteorologischen Daten und Geschäftsentscheidungen, die verzögerte Reaktion auf Naturkatastrophen und die hohen Kosten für den Schutz vor diesen.
Hier sind einige erschreckende Zahlen – laut einem Bericht des Ministeriums für Notfallmanagement beliefen sich die direkten wirtschaftlichen Verluste durch Naturkatastrophen in China im Jahr 2024 auf 401,1 Milliarden Yuan, was ungefähr dem Jahresumsatz der beiden chinesischen Haushaltsgerätegiganten Haier und Midea entspricht. Dabei machten meteorologische Katastrophen 70 % der wirtschaftlichen Verluste durch Naturkatastrophen aus und beeinflussten direkt mehr als 20 Schlüsselbranchen wie Landwirtschaft, Energie und Verkehr.
Nachdem die Probleme des traditionellen Wetterdienstes erkannt und die Lösungsmöglichkeiten gefunden wurden, wie kann die AI-Technologie konkret umgesetzt werden, um die Qualität des Wetterdienstes wirklich zu verbessern?
Moji Weathers Transformationspraxis in der AI-Zeit
Um die Probleme bei der Genauigkeit und Feinheit der Wettervorhersage zu lösen, optimiert Moji Weather das numerische Vorhersagemodell mit Hilfe von AI. Es lernt komplexe Muster aus einer großen Menge heterogener meteorologischer Daten (Satelliten-, Radar-, Bodenerfassungs- und historische Daten etc.) und erstellt damit präzisere Modelle und Vorhersagen.
Nach Angaben von Moji Weather können das "AI-Lebensindex" und das "Schnelle Regenwarnsystem" bereits intelligente Entscheidungspläne basierend auf verschiedenen Benutzer-Szenarien generieren – ein Leistungsstand, der mit traditionellen Wetterüberwachungsmethoden kaum zu erreichen ist. Das "Schnelle Regenwarnsystem" konzentriert sich auf die 48-stündige Verwaltung des ganzen Regenzyklus und bietet VIP-Mitgliedern stündliche Vorhersagen, Hochrisikowarnungen und szenariospezifische Sicherheitsprogramme. Darüber hinaus verbessert Moji Weather die Vorhersagegenauigkeit, indem es die numerischen Vorhersageergebnisse mit Hilfe von maschinellem Lernen aus historischen Fehlern intelligent korrigiert.
Die Verbesserung der Genauigkeit ist nur die Grundfähigkeit eines Wetterdienstleisters, und Moji Weather geht noch einen Schritt weiter. Derzeit hat sich der Wetterdienst von Moji Weather von der "Informationsteilung" zu "Entscheidungsunterstützung" gewandelt.
Beispielsweise kann in der Flugbranche im B-Segment die AI basierend auf den Wetterbedingungen automatisch ein konkretes Plan wie "Start um 30 Minuten verzögern, um das Gewitter zu vermeiden" generieren. Im C-Segment bietet der AI-Index wertvolle und individuelle Empfehlungen wie "Der Laufindex für heute um 16:00 beträgt 92. Bei Windstärke 3 ist es geeignet, lang zu laufen. Es wird empfohlen, ein trocknendes T-Shirt mitzunehmen und Elektrolyte zu ergänzen", was die Entscheidungsfindung der Benutzer beschleunigt.
Diese interessanten Transformationspraktiken beruhen im Wesentlichen auf der soliden technologischen Grundlage, die Moji Weather in den letzten Jahren aufgebaut hat, von der Modellschicht über die Algorithmen bis hin zur Datenverarbeitung.
Zunächst besteht die technologische Grundlage von Moji Weather in einem multiquellen- und gitterbasierten meteorologischen Datenintegration und Deep-Learning-Modell. In diesem Modell werden riesige Mengen meteorologischer Daten mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen effizient integriert, gereinigt, analysiert und modelliert, um eine präzisere meteorologische Vorhersage mit einer Auflösung von einem Kilometer mal einer Minute oder sogar höher zu ermöglichen. Moji Weather hat bislang multiquellen-Daten von "Himmel - Erde - Mensch" integriert. Neben professionellen meteorologischen Daten umfasst dies auch fast eine Milliarde Crowdsourcing-Wetteraufzeichnungen von Benutzern, die als hochdichte Stichprobe für das Modelltraining dienen und gleichzeitig die Autorität, die räumliche und zeitliche Vollständigkeit sowie die Anpassung an verschiedene Szenarien der Daten gewährleisten.
Darüber hinaus wendete Moji Weather innovativ ein Large Language Model (LLM) im Bereich der "Entscheidungsunterstützung" des Wetterdienstes an. Genauer gesagt, hat es mit Hilfe von "Wettervektoren + Bewegungsszenarien + Benutzerprofilen" ein Prompt-Engineering entwickelt, damit die App dynamisch individuelle und ausführbare "Einsatzempfehlungen in einem Satz + Handlungsempfehlungen" generieren kann.
Am Beispiel der AeroMetis Flugwetter-SaaS-Plattform von Moji Weather hat das Large Language Model ein ganzheitliches Entscheidungsplan für "präzise Vorhersage - Flugumleitung" generiert.
Vor der Entwicklung des Modells ist der Kernalgorithmus ebenfalls eine solide Grundlage für die technologische Barriere.
Dafür entwickelte Moji Weather einen AI-intelligenten Fehlerkorrektur- und Selbstoptimierungsalgorithmus, der die systematischen Fehler des numerischen Vorhersagemodells intelligent korrigieren und das Modell für die "lokalen Mikroklimate" verschiedener Regionen optimieren kann.
Modell, Algorithmus und Daten sind die Kernkompetenzen von Moji Weather. Egal wie sich Moji Weather verändert, es basiert immer auf der guten technologischen Grundlage.
Wie kann die AI einen Milliardenmarkt für Wetterdienst eröffnen?
Nachdem die technologische Grundlage für die AI aufgebaut wurde, konnte Moji Weather seine Geschäftsanwendungen vollständig ausbauen.
Vertikal hat Moji Weather auf der Veranstaltung angekündigt, dass es seine internationale Strategie gestartet hat. Nach Angaben von Moji Weather wird es in Zukunft globale Ressourcen integrieren und ein weltweites Wetterdienstsystem aufbauen, um Benutzern in verschiedenen Ländern und Branchen intelligente Entscheidungsempfehlungen für das Leben und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten. Derzeit hat Moji Weather in mehr als 30 Ländern und Regionen die Anpassung an mehrere Sprachen wie Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch und Portugiesisch abgeschlossen und befindet sich in der Phase der Funktionsprüfung.
Horizontal hat Moji Weather nach der Aufwertung auch in den B- und C-Segmenten neue Geschäftsmöglichkeiten erschlossen und zeigt immer wieder neue Ideen.
Im C-Segment treibt die AI den Benutzerdienst von "allgemeiner Vorhersage" zu "individuellen Entscheidungen" voran. Laut internen Daten hat sich die durchschnittliche tägliche Nutzungshäufigkeit der Benutzer seit der Einführung der Funktion "AI-Lebensindex" um 35 % erhöht. Die Klickrate auf szenariospezifische Funktionen wie "Laufindex" und "Fahrradindex" macht dabei mehr als 60 % aus. In Zukunft plant Moji Weather, das kommerzielle Potenzial des C-Segments durch die Segmentierung der Mitglieder weiter auszuschöpfen.
Im B-Segment hat Moji Weather bereits seit Jahren eine feste Basis. Seit seiner Gründung im Jahr 2016 hat es sich in mehr als 20 Branchen engagiert und mehr als 200 Unternehmenskunden mit professionellen meteorologischen Lösungen versorgt.
Das neue Modell des "vorausschauenden Wetterdienstes" wird zweifellos die kommerzielle Zusammenarbeit vertiefen – die von AI unterstützten meteorologischen Daten können tiefer in die Kernprozesse der Unternehmen integriert werden, insbesondere in den Bereichen Flugverkehr, Schienenverkehr, Energieversorgung, Landwirtschaft und Stadtverwaltung. Indem es die tieferen Zusammenhänge zwischen meteorologischen Daten und Branchenszenarien auslotet und maßgeschneiderte Lösungen anbietet, kann es neue Wertschöpfungsmöglichkeiten schaffen.
Ein Geschäftsbeispiel zeigt die zunehmende Bedeutung von Moji Weather im B-Segment. Moji Weather entwickelte ein spezielles Gewittervorhersagesystem für Flughäfen in Hochgebirgen, um Fluggesellschaften zu helfen, die Betriebsbedingungen ihrer Flüge genauer zu bewerten. Die Praxis hat gezeigt, dass dieses System die Rückflug- und Notlandungsrate von Flügen an Flughäfen in Hochgebirgen um 5 - 10 % senkt und jedes Jahr Hunderttausende von Passagieren pünktlich an ihren Zielort bringt.
Jin Li, CEO von Moji Weather, sagte, dass das B- und C-Segment die beiden Pfeiler der Geschäftsstrategie von Moji Weather sind. Sie ergänzen sich gegenseitig und bilden zusammen das komplette Ökosystem des vorausschauenden Wetterdienstes von Moji Weather.
