深耕氣象領域多年的墨跡天氣正在將AI技術應用于傳統的氣象領域，讓天氣預報不再僅僅是某天某地區的預報，而變成某個街區兩小時內的短時預報。而墨跡天氣的短時預報的精準度也正在提升。除了將AI用于短時預報外，墨跡天氣還推出一項新功能：觀云識天。

這種功能對于喜愛戶外運動的用戶尤其友好。簡單來講，就是用戶在任意地點掏出手機，對準天空，通過墨跡天氣的AI技術，以通過分析云彩的情況來預測天氣，也就是，墨跡天氣的這項“黑科技”幫助用戶實現了知道“哪片云彩會下雨”。

說起來簡單，但是如何才能實現“觀云識天”呢？簡單來說，需要三個步驟。

首先，需要高質量的分類數據集。墨跡天氣搜集了超過3萬張實景云的圖片，并從這3萬多張云圖中過濾掉質量差的、重復的云圖，最后精選了超過1萬張云圖的標本。

其次，把這些云圖進行分類。國際上，通常將云分為低、中、高云和直展云。由于云的變化多端，即使是有專業背景的氣象觀測員，標注出來的云圖類別可能也會有差異。因此，對不同云的分類、“打標簽”，成為最耗時間、難度最大的事。   

最后就要交給“機器學習”。也就是說，要讓計算機自主感知每一種云之間的差異，并進行識別。

當然，除了能夠觀云識天， AI技術預知霾何時來、何時消也將會實現。

墨跡天氣除了提供短時預報等更加精準個性化的功能外，還在空氣質量預測上取得不錯的成績。

2017年4月1日至6月14日的累計監測數據顯示，墨跡AQI預報準確率累積均值遠遠高于同類競爭者。其中提前1天的預報準確率均值高達75.4%，而同類競爭者僅為60.3%；提前2至5天的預報準確率均值分別為61.7%、59%、58.4%、58.8%，準確率均明顯在同類競爭者之上。

無論是“觀云識天”還是AQI預測，除了AI技術強大的功能外，還有就是需要海量的氣象數據，這是機器學習和人工智能應用的重要條件。

墨跡天氣除了與專業氣象機構 (如美國氣象局的 GFS、歐洲氣象局的 EC 及中國氣象局)合作，每天獲得500G量級的數據之外，還在2012年上線的時景社區，這也成為墨跡天氣氣象數據的主要來源之一。墨跡天氣擁有超過5億用戶，每天在時景社區內約有數十萬張天氣照片上傳，這樣海量實時、真實的氣象數據圖片資源已達億級。海量的數據和豐富的氣象知識為AI技術的應用提供了條件，這也是墨跡天氣能夠實現精準氣象預報的基礎。

也許未來，隨著AI技術的發展，有一部手機就能做氣象專家的夢不遠了，用戶不但可以觀云識天預知何時下雨何時雨停，還可以知道霧霾何時來襲何時消散。