气候危机中一个相当明显的方面可能被你忽略了，那就是人为驱动的全球变暖正在破坏自然灾害风险建模的传统方法，因为基于过去发生事件的概率模型在如此前所未有的变化面前开始失效。
Mitiga Solutions 完成1325万欧元A轮融资
此时，Mitiga Solutions 应运而生。这是一家来自西班牙巴塞罗那的气候科技初创公司，刚刚完成了一轮 1325 万欧元（约 1440 万美元）的 A 轮融资，以扩大其风险建模工具的使用。该轮融资由 Kibo Ventures 领投，Microsoft Climate Innovation Fund、Nationwide Ventures、Faber Ventures 和 CREAS Impacto 也参与了投资。
核心技术：物理建模+AI迁移学习
这家初创公司采用数据密集型和基于物理的方法来预测气候驱动的风险，如野火、极端天气甚至火山爆发。它应用高性能计算驱动的风险建模，并结合人工智能技术（包括迁移学习），以便在世界范围内缺乏高质量数据来支持其模型的地区提供预测。
目前，Mitiga 的客户数量约为 20 家（重复客户），主要包括需要资产管理的业务（如能源制造商）以及需要对冲风险的实体（如金融服务公司、对冲基金、房地产公司和保险公司）。在后一类客户中，Axa Climate 和 Willis Towers Watson 是其成员；此外还有人道主义领域的客户（如红十字会）。
它的卖点在于，与传统依赖“更多随机性和概率性方法”的风险建模方式相比，它能够更准确地建模气候风险——尽管使用了大量高性能计算，但其价格具有竞争力（据称得益于优化的代码和对云计算的战略使用）。
高性能计算对于驱动复杂系统的高分辨率数学模拟是必要的。Mitiga 的算法通过处理关于物理条件和其他条件的海量数据集，力求尽可能接近预测未来情况，精度可达 30 米（在某些地点甚至达到 10 米）。
传统概率模型已显过时
首席执行官兼联合创始人 Dr. Alejandro Martí 告诉 TechCrunch，该公司每天向其模型加载超过 500 万个数据点。“模型的质量取决于驱动它们的数据，”他强调，“因此你需要拥有海量的数据集。”
“传统上，无论是来自保险行业还是金融行业的风险建模公司，都更多地采用随机和概率方法来确定风险。也就是说，你会回顾过去100年的随机分析，然后尝试预测一些趋势，并将这些趋势应用于未来。”他接着解释说，在我们这个快速变暖（且危险变化）的世界中，传统风险模型存在局限性。
“我们在过去几年中看到的一个现象是，气候变化正在改变分布的尾部，即极端事件——比如我们看到的特大野火、洪水、海啸等——在这些长期分布中，并没有体现出这类事件及其规模。因此，显然这是气候变化的影响，意味着事件更多，且事件的强度和规模更加剧烈或庞大。所以，传统的概率模型已经有些过时了。”
利用代理变量实现全球覆盖
基于物理的风险建模意味着通过应用物理定律和原理到大量数据（关于局部条件和动态变量）来构建复杂系统的数学模拟，从而对特定地点的风险进行预测性分析。这当然需要大量高质量的数据。而显然，并非全球各地都能获得此类数据。因此，Mitiga 采用迁移学习来填补空白，使其能够以“全球覆盖”的方式销售风险建模服务。
Martí 表示，该公司正利用人工智能技术为缺乏高质量数据的地区创建数据集，以供其模型使用。他将这一过程描述为将数据“从数据丰富的国家转移到数据匮乏的国家”，并解释称，它依赖于“代理变量”，例如来自相似地形以及环境和/或气象条件的数据，来构建底层数据集，从而为数据相对匮乏的地区建立模型。
他对此补充说明，风险建模的准确性会因特定地点和风险背景下可用的高质量数据（而非代理数据）多少而有所不同。“我总是说，当你谈论一个全球模型时，它实际上是由许多定制化的区域模型组成的，以实现全球覆盖，这也是你能达到的最佳精度。”他告诉我们，“但在某些地方，不确定性很高，这时你需要坦诚面对：不确定性确实很高——或者，你该如何缓解这种不确定性。”
深厚的科学基因与团队背景
他还承认，基于物理的建模正在传统风险建模业务中占据一席之地。因此，它并非唯一的解决方案。尽管近年来随着企业家们锁定气候变化带来的风险与机遇，风险建模初创公司的数量不断增加，但在竞争方面，Mitiga 可以声称具有开创性优势，因为它脱胎于西班牙的国家超级计算中心（同样位于巴塞罗那，也是欧洲 MareNostrum 超级计算机的所在地）。
那发生在2018年初——时间上还比较近——但团队非常熟悉这种专业的、由高性能计算驱动的高强度数学气候风险建模工作。创始团队成员在作为NSC研究人员工作时，已从事该领域约10年。
此外，Mitiga 30人的团队中近一半（40%）拥有博士学位。（Martí 指出，A 轮融资的资金将专门用于进一步扩充人才库，以扩大规模并加速其风险建模能力。）
Martí 本人就拥有其中一个博士学位。他在 2000 年代曾在美国政府从事气候科学工作约十年，专注于当时新兴的地理空间技术，包括研究地理空间技术与气候风险建模之间的联系。此后，他回到欧洲，在英国剑桥大学管理的项目下，作为玛丽·居里学者在埃克塞特大学重返学术界——在那里他与英国气象局合作开发地球系统和气候模型——随后在加泰罗尼亚理工大学获得博士学位。因此，这是一家建立在深厚科学基础之上的气候科技初创公司。
聚焦“次生”灾害风险
目前，该团队的产品重点在于对所谓的“次生”灾害风险进行建模——即该公司描述的“受气候变化严重影响”的事件。
这意味着——不是地震或洪水（保险业将其归类为“原生”灾害）——而是上述与气候相关的风险，如野火、极端天气和干旱。火山喷发的风险也是其关注列表中的另一项，显得略有不同。尽管火山喷发确实会通过排放温室气体和气溶胶加剧变暖，从而对气候变化（进而对气候风险）做出贡献。此外，据 Martí 称，目前科学界对于全球变暖可能增加火山活动存在一种可能的反馈效应的争论。
尽管“次生”灾害听起来只是略带吓人的标签，但 Martí 指出，相关的保险业损失率已经发生翻转，意味着次生灾害现在（collectively）占保险业损失的 50% 以上（而过去这种情况属于原生灾害）。这表明它们对人类生命构成的风险也在上升。因此，它们可能需要重新定位品牌。
此外，鉴于这些危害是真正受气候变化影响的，除非人类最终设法停止气候变暖，否则它们带来的危险（以及引发巨额商业损失的能力）在未来几年很可能只会增长。这就是为什么 Mitiga 认为它发现了一个风险建模的机会缺口，值得抓住。
主动干预与合规新需求
其营销还强调，客户可以利用其提供的风险数据采取行动，通过旨在阻止潜在危害演变为全面自然灾害的主动干预措施，减轻更严重的气候危害。
当然，这并不意味着数据和复杂的建模能够阻止龙卷风或防止暴雨倾盆。相反，其理念是使企业能够借助此类工具获取情报，从而主动调整并提升对潜在高风险事件的抵御能力。例如，安装某些类型的窗户以降低极端高温对建筑内部的影响，或对建筑物及其他实体设施进行改造，使其更能抵御雨水侵入。
在未来几年，许多（如果不是全部）企业都需要考虑如何调整其资产和运营，以应对气候变化带来的破坏。显然，能够帮助企业优先处理哪些问题的风险建模方案，是他们实现这一目标的基础工具。
此外，欧洲（及其他地区）即将出台的新规要求企业对自身资产面临的与气候相关的风险进行评估，这将推动此类气候科技的应用——很可能将其受众从通常的特定利益相关方（如保险公司）扩展到更广泛的领域。在此方面，Martí 指出，Mitiga 即将推出他所谓的“全球气候评分”，旨在帮助客户遵守气候风险相关法规。
他表示：“气候评分不仅针对保险行业，还适用于任何资产管理机构……比如金融机构、房地产、对冲基金等。”他补充道：“我们在这方面取得了很大进展，因为例如这些[与欧盟分类法相关]的法规已于2023年1月1日在欧洲生效，尽管它们有一到两年的时间来适应，但这显然是每个人将来都必须遵守的要求。”
透明度与差异化竞争策略
他强调，向客户提供风险预测时的透明度，是他区别于传统参与者的另一个差异化要素。
他说：“既然你要基于我们的模型承担风险，那么公平起见，我们就应该告知你该模型所关联的不确定性。这一点深受客户赞赏。”“在这个行业中存在很多‘黑箱’，许多决策都是基于这些黑箱做出的——这不仅产生财务影响，也带来社会影响。因此我认为，技术、透明度和专业知识的结合，使 Mitiga 成为挑战传统模型提供商的有力竞争者。”
这家初创公司并不指望（风险厌恶型的）保险业会大规模、一夜之间从传统风险管理建模提供商转向其他选择。相反，它预计可以通过提供更灵活的模块化条款（而非传统风险管理建模玩家按市场许可的模式），在侧面建立影响力——让客户能够尝试该技术并“开始降低其投资组合的风险”。从这个补充性定位出发，该公司希望继续扩大业务规模（并让公司“逐渐成熟”），正如Martí所言，将目光投向未来，成为“他们考虑的主要提供商之一中的真正竞争者”。
投资人观点与AI的现实边界
Kibo Ventures 联合创始人兼管理合伙人 Javier Torremocha 在一份声明中评论其 A 轮融资时表示：“气候技术具有巨大的潜力和韧性。我们对 Alex 及其团队所取得的成就印象深刻；他们拥有多项应用的专有尖端技术。我们很高兴支持 Mitiga 实现成为类别领导者的愿景，同时帮助减少气候变化灾害。”
在另一份支持声明中，Microsoft Climate Innovation Fund 高级总监 Brandon Middaugh 补充道：“预测和管理气候相关灾害的影响是适应不断变化的生态系统的关键需求。Mitiga 利用人工智能和高性能计算来评估各种灾害的气候相关风险，从而减轻威胁并构建更具韧性的未来，这是一项宝贵的工具。”
鉴于当前对人工智能（AI）的炒作水平急剧升高——就在本周早些时候，OpenAI首席执行官Sam Altman（因ChatGPT而闻名）在美国参议院委员会上表示，这项技术有朝一日可能帮助人类解决气候变化问题，尽管他同时也在强调生成式AI在引发各种社会危害方面的巨大潜力——TechCrunch借此机会向Martí询问了他对AI在应对气候危机方面（现实意义上）能做什么的长远看法。
“有些问题是AI可以帮忙解决的，而有些问题是AI无法解决的。”他预测道。“你不可能让人工智能去解决一个尚未发生的问题，并且对此做出正确判断。人工智能再次基于过去，理解未来的趋势。但它本身与问题无关，而是关于趋势。”
“当你进入气候尺度时，气候模型本身在不同年份之间的噪声非常高，以至于你无法解析这种[变异性]。因此，AI再次成为一种……补充其他事物的工具。至少在我们的领域是这样。”
话虽如此，他并不愿意在此过于超前地预测能力发展——并警告称：“如果我们把时间快进10年，AI所能做的事情既令人兴奋又令人恐惧。”
注意：Mitiga Solutions 与我们之前报道过的同名云安全供应商 eponymous cloud security vendor 没有任何关系
本报告已更新更正：我们最初声称Martí在埃克塞特大学获得博士学位；虽然他确实在那里学习过，但他实际上是在之后在加泰罗尼亚理工大学获得的博士学位。我们对这一错误深表遗憾。
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