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[導讀]一直以來物流行業(yè)都存在一些短板。當前,隨著智能化水平和數(shù)字化水平的不斷提升,物流行業(yè)正在向著智慧物流的方向邁進。智慧物流行業(yè)也成了很多科技公司的必爭之地。

一直以來物流行業(yè)都存在一些短板。當前,隨著智能化水平和數(shù)字化水平的不斷提升,物流行業(yè)正在向著智慧物流的方向邁進。智慧物流行業(yè)也成了很多科技公司的必爭之地。

AI獨角獸曠視科技重磅押注智慧物流背后,又有著怎樣的野心與憂愁?能以“人工智能+物流”重拾資本信任?能憑其進入“百姓家”?

曠視加碼智慧物流

據(jù)報道,近期,曠視科技(簡稱“曠視”)在智慧物流戰(zhàn)略暨AI+物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布會上,正式發(fā)布智慧物流業(yè)務的定位和戰(zhàn)略布局。據(jù)悉,在發(fā)布會上曠視帶來了曠視河圖2.0版本及7款AI+智能物流硬件新品。

此外,在發(fā)布會上,曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌表示,“供應鏈物聯(lián)網(wǎng)是曠視‘1+3’戰(zhàn)略的重要支柱,是支撐曠視實現(xiàn)持續(xù)增長的關鍵引擎。曠視將堅定進行長期投入,深耕智慧物流領域。”

那么,作為AI獨角獸的曠視,深耕的“智慧物流”究竟是什么呢?

據(jù)百科介紹,智慧物流是以智能軟硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術手段,實現(xiàn)物流各環(huán)節(jié)精細化、動態(tài)化、可視化管理,提高物流系統(tǒng)智能化分析決策和自動化操作執(zhí)行能力,提升物流運作效率的現(xiàn)代化物流模式。

通俗來講,就是物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)將為依托,人工智能等先進技術將在物流行業(yè)中發(fā)揮出重要功效,重塑物流產(chǎn)業(yè)結構,轉變產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展方式,演變出一個新的物流生態(tài)。

夢想做最“硬”的智慧物流公司

早在2017年,曠視就開始進軍的物流業(yè),去年起開始大力挖掘物流行業(yè)人才,其中包括今年3月份新加入曠視的高級副總裁、機器人產(chǎn)品部總經(jīng)理王宏玉,去年加入曠視的高級副總裁、物流業(yè)務事業(yè)部總經(jīng)理徐慶才以及副總裁、物流業(yè)務事業(yè)部戰(zhàn)略和規(guī)劃發(fā)展中心負責人王銀學。

而在智慧物流上的布局,曠視也不單光靠攬收人才,其在入局智慧物流領域后立馬就全資收購了艾瑞思機器人,以通過AI技術推動自身在智慧物流領域的商業(yè)化進程發(fā)展。

此外,曠視高級副總裁、物流業(yè)務事業(yè)部總經(jīng)理徐慶才表示,“曠視已成為最懂物流的AI公司,目標是成為全球領先的、以AI技術為核心的智慧物流產(chǎn)品和解決方案提供商?!?

但是,怎么說曠視進軍智慧物流領域也剛四年,且對比于深耕物流機器人技術研發(fā)的極智嘉、快倉等競品企業(yè),曠視可能還不值一提。

那又是何種原因,吸引它加大智慧物流領域的籌碼?是野心還是憂愁?

曠視加碼智慧物流背后的邏輯

第一,曠視出發(fā)點是因為智慧物流前景大好與政策的大力扶持,加之智慧物流降本增效顯著,在新基建“浪潮”下,AI獨角獸豈能缺席?

據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示,2019年“人工智能+物流領域”(智慧物流)的市場規(guī)模為15.9億元,而隨著技術能力的提升以及行業(yè)理解的加深,預計到2025年市場規(guī)模將接近百億元水平。

且加之今年疫情所帶來的沖擊,物流行業(yè)道路不通、司機遇阻以及貨源不足等一系列痛點問題暴露無遺,智慧物流因在“降本增效”顯著,逐漸在物流行業(yè)發(fā)揮愈發(fā)重要的角色與地位。

此外,針對物流行業(yè)暴露出的痛點問題,多部委政策的暖風頻吹,加速推動了新基建與智慧物流快速發(fā)展。例如:國家政策《新代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《關于深入實施“互聯(lián)網(wǎng)+流通”行動計十劃的意見》、《關于確定智慧物流配送示范單位的通知》等等。

第二,曾經(jīng)的“AI”概念被戲稱為噱頭,作為AI獨角獸的曠視則更要加速戰(zhàn)略方針的轉變與智慧物流的商業(yè)化落地。

眾所周知,在AI領域商業(yè)化落地一直是各企業(yè)的難點,而AI概念興起至今的4年,這股熱潮、追捧逐步降溫,如今開始被業(yè)界戲稱為“噱頭”。

也正是AI商業(yè)化的進程受阻,眾多AI企業(yè)們發(fā)展舉步維艱。據(jù)《2018年中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示,2017年國內AI產(chǎn)業(yè)鏈上90%的企業(yè)依舊處于虧損階段,大部分企業(yè)年度營收都少于兩億,基本上都很難支撐其發(fā)展到自身造血階段。

對于靠AI、科技為核心發(fā)展的曠視來說,留給它的時間不多了。長期以來,AI商業(yè)化不成熟、應用場景有限及研發(fā)成本高昂等都是困擾這家AI獨角獸公司的難題。正如曠視創(chuàng)始人印奇曾表示的,“AI產(chǎn)業(yè)走到下半場,就會越來越硬件化,技術的可落地性也會逐漸增加,這兩項是AI公司前進路上不得不背負的‘兩座大山’?!?

因此,作為商業(yè)化較為成熟且擁有巨大市場潛力的智慧物流領域,成為了AI企業(yè)的必爭之地。固然,以AI技術見長的曠視,在新基建與智慧物流浪潮下,加速戰(zhàn)略方針的轉變與智慧物流的商業(yè)化落地。

第三,資本的離場,注定曠視為一波三折的IPO之路,打出“智慧物流”牌來吸引更多的融資。

正是上述所說的商業(yè)化進程難的緣由,資本不再看好AI企業(yè),曠視的研發(fā)與投資成本高,無法講述盈利好故事等原因,注定曾經(jīng)看好它的投資方紛紛離場。

據(jù)企查查顯示,2019年5月16日,多家投資方退出曠視科技,包括聯(lián)想、創(chuàng)新工場、螞蟻金服旗下公司北京納遠明志信息技術征詢有限公司、天津遐想之星創(chuàng)業(yè)投資有限公司、北京貝眉鴻科技有限公司、上海云鑫投資經(jīng)管有限公司。

從目前來看,曠視在加大智慧物流領域籌碼后,雖帶來了多層面的利好,但虧損魔咒依舊難破且有加深跡象。

據(jù)曠視科技招股書數(shù)據(jù)顯示,2016年至2018年,曠視科技年度營收分別是0.68億元、3.1億元、14.3億元,研發(fā)投入的費用分別是0.78億元、2.05億元、6.13億元。而在加大技術研發(fā)后,曠視虧損狀況加劇,2016年至2018年,虧損金額分別為3.428億元,7.588億元,33.516億元。

也正因曠視有著龐大的研發(fā)資金需求,使得其急求IPO上的融資。但是關注這家公司的人也知道,曠視的IPO之路可謂一波三折,因美國禁令清單以及公司技術隱患等問題一再擱淺,而其巨額的虧損也終成IPO路上的“絆腳石”。

歸根結底,曠視加碼智慧物流的意圖就是獲得資本市場對其實力的認可、消除外界的質疑,以為IPO蓄力,尋求融資來滿足公司研發(fā)投入、市場開拓等需求。另一方面,曠視就是借助智慧物流推動其AI技術的商業(yè)化進程。

智慧物流落地有多難?

對于一個AI公司而言,在IPO關鍵節(jié)點上除了拼自身算法精度外,更拼技術的場景落地。那么“人工智能+物流”真能走進“百姓家”?

首先,整個行業(yè)專業(yè)人才缺乏,且對于曠視來講,不單單是專業(yè)人才的缺乏,更是資金的匱乏。上文贅述了曠視的資金匱乏的大難題,而在智慧物流領域,AI技術是該領域發(fā)展的基礎其就得加大研發(fā),資金又同樣擺在曠視面前。

況且從整個智慧物流行業(yè)來講,專業(yè)性人才是極度缺乏的。與傳統(tǒng)物流相比,智慧物流領域對專業(yè)人才的要求更高,如今高校、職業(yè)技術學院的物流人才培養(yǎng)尚未跟上該領域的發(fā)展節(jié)奏,因此曠視想要打好這手牌,優(yōu)先得招兵買馬更得看運氣,看國家能否大力培養(yǎng)此類人才。

其次,物流運營系統(tǒng)管理軟件缺乏標準,供應鏈體系不完善。智慧物流作為一種新消費時代下演變出來的新技術物流手段,整個行業(yè)是缺乏成熟的物流運營系統(tǒng)管理軟件標準的,且企業(yè)們也難以在相同的管理平臺上開展研發(fā),大家的信息互聯(lián)互通效率是不高的。

這對于僅僅進軍物流行業(yè)四年的曠視來講,這也是亟待面對的一大難點,也同樣是整個行業(yè)維持有序發(fā)展的必經(jīng)之地。

最后,整個行業(yè)落地都難,未來曠視的智慧物流這招商業(yè)化牌其實也是一個未知數(shù)。

目前而言,人工智能在物流各環(huán)節(jié)中的賦能分為四大類:智能倉儲、智能運輸、智能配送以及智能客服。拿智能配送來講,其應用場景是較為單一的,核心應用集中于無人配送領域,實現(xiàn)形式是無人配送車與配送無人機。

對于這類新事物大眾接受度先不談,其商業(yè)化模式是不成熟、應用場景單一決定在高研發(fā)及投入市場成本后謀取利潤是單薄或虧損的。未來能否普及大眾,不再成為噱頭是做這方面的AI企業(yè)首要解決的問題。

所以,在筆者看來,新基建浪潮下,第一批涌入的企業(yè)確實是走在前端的科技公司,例如曠視這家獨角獸公司,他們能帶動整個行業(yè)的快速向前發(fā)展。

但是光有技術、產(chǎn)品并不夠,更得深入產(chǎn)品落地的場景當中,群眾如何接受這種新鮮科技產(chǎn)品?如何承擔高昂的公司研發(fā)成本?或者是這種產(chǎn)品對比傳統(tǒng)產(chǎn)品到底有何市場競爭力?都是這些公司需要在產(chǎn)品上市前思考解決的問題。

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