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和出身于歐洲委員會聯合研究中心的SolarGIS不同，在太陽能預測與光伏模擬領域，美國公司Geostellar是一個徹頭徹尾的闖入者。沒有任何資源，甚至沒有任何太陽能背景，曾創立過一家借貸公司和一家電子游戲公司的David Levine，硬是帶著團隊闖進了這個大部分人還摸不著頭腦的新領域。 &nbs
數據之刃 從2.4美元到4美元之間的差價并不好賺，供應一側的各種角色——光伏廠商、分銷商、安裝商等，其中不乏太陽能領域的老牌標桿企業，它們完全有能力獨立對接終端用戶或以其他線下方式銷售自己的產品，那為什么還要“割肉”讓Geostellar從中作掮客賺上一筆？ 普通用戶收集的太陽能能源值通常會偏低，家裝光伏屋頂使用效率較低。如果不能有把握地告訴消費者用太陽能會比原來僅僅用電節省更多，很難說服消費者“掏腰包找麻煩”——安裝太陽能產品。而且，想要點對點滲透入大量的個人用戶，“教育”所需的成本高得讓能源領域的傳統供應商們感覺力有不逮。因此，太陽能資源效益預測和光伏系統模擬在這一領域里可謂是供求雙方的硬性需求，想要做到這一點，數據毋庸置疑是掘金之路的命門，打開這扇門才能真的叩開潛在市場。 盡管云平臺和大數據的優勢人盡皆知，但仍是隔行如隔山，一旦提到平臺開發、數據處理，供應商們是心向往之而無力為之。 而以電商身份“闖入”的Geostellar，帶著CEO David Levine互聯網意識的慣性，恰好迎合了供應商的需求：你們力所不能及的范圍，我用線上“軟”方案解決。 僅有16個人的Geostellar，除了1個銷售、1個會計之外，其余的幾乎全部是負責軟件開發和數據處理的“技術控”，其中就有8個軟件工程師。Geostellar能夠為供應商產品所提供的附加值——太陽能發電預測與能效分析，打通了供需雙方之間的雙向通路，而這正是太陽能領域的老牌供應商們所需要的。 然而，對于“門外漢”David Levine來說，沒有“研究員”Marcel Suri對太陽能領域知根知底的經驗，獲取數據的路并不是那么好走，市場也不會因為“有想法”而給闖入者格外的嘉獎。 “遇到太多困難，最困難的是一開始沒有錢買數據”，David Levine直言數據這一必需品太貴：“有的（數據）可能花幾十美元就能下載，而有的（數據）得花幾萬、十幾萬去買。但我們自己沒有雷達（等監測設備），我們想開發自己的數據處理模型，就得付錢買。” 這些購買來的雷達地表數據主要用于太陽能選址時所需的能源效益預測，幫助用戶選擇合適的位置和角度設計太陽能電池陣。 除了上述地表數據，Geostellar還會從政府相關部門獲取數據，包括居民用電情況統計以及人口地理統計等。比如，它從美國能源部（DOE）獲取公共事業公司的一些相關數據，諸如電費波動、典型用戶樣本等。這些數據主要用于為用戶提供使用太陽能和不使用太陽能所需支付費用的對比。現階段太陽能還不能滿足全部家庭的用電所需，用戶仍需從電網購買一定電量，太陽能+交電費的形式會否比原有只付電費的形式更便宜，費用對比就顯得十分關鍵。在Geostellar網頁所提供的所有財務方案中，都包含太陽能方案所能省下的電費差額。 當然，從DOE或者從地區性的合作者們獲取數據相對容易一些，因為Geostellar本身就是DOE的Sunshot孵化器項目受益者，這算是它在這一領域里不可或缺的優勢：一方面受政策鼓勵，一方面受政府資金支持。去年它剛剛從DOE獲得了75萬美元的資金支持。 |
