机器之心旷视物流，一个AI独角兽的B面( 三 )

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三人才支撑，物流为立足点往供应链两端延伸
从市场看，仓储物流最后落地市场可大致分为电商类和制造业类。前者需要处理海量订单和SKU ，但场景相对标准化；后者需求随机性若但行业跨度广泛，需要深度结合企业生产线。
目前，旷视在两个市场都有涉及，「旷视可能会更注重制造业，但今年做的项目里，比例大概是一半一半。」徐庆才介绍。
在打法上，电商场景比较好总结，也容易打造成可复制性项目；在制造业则要先选一些熟悉的行业，比如鞋服、医疗等进行深耕，进而总结经验复制到其他行业。
值得注意的是，在服务制造业时，除物流场景外，旷视也有意进入企业生产系统。「目前我们已经在一些项目上尝试结合生产，在一步一步的打造这个事。」
智慧仓储公司在进入智能制造领域有天然的优势，潜伏式、移载式等移动机器人都可以用在生产环节搬运物料等。
在一些行业旷视也在触碰非常困难的行业痛点，比如医药在仓储环节一个痛点是非常容易发错货，医疗器械属于高端装备，有些说明文字是外文，仅靠人力判断很容易出错，旷视河图系统可以智能判断，减少发货差错率。
但是， AI公司服务制造业的一个壁垒就在于没有足够的行业经验，了解行业是洞悉痛点的前提。
为此，旷视的做法是大力招揽人才。发布会上亮相的物流部门三大领军人徐庆才、王宏玉、王银学都是有几十年经验的物流行业老兵。
其中，徐庆才在物流行业有超过20年的从业经验，曾负责完成国家智能制造装备发展专项项目，加入旷视前曾长期就职于北京起重运输机械设计研究院。

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旷视物流事务部总经理徐庆才
在服务一个第三方物流项目时，徐庆才就发现了机器人太多且无法协同规划的痛点，当时就想做一个能够自学习自适应的系统，但碍于技术能力未能实现。
后来徐庆才便发现了旷视的河图系统，与印奇、唐文斌交流后决定加入旷视。徐庆才加入时是2019年10月，当时唐文斌已经花了一年多时间在物流行业中学习、招揽人才。
目前，旷视物流部门约300人，徐庆才负责系统研发迭代、业务打法、全球布局等，王宏玉专门负责产品研发。人才比例上是「40%的AI人才， 40%传统行业人才， 20%管理人才」。
在招揽人才的基础上，每进入一个行业旷视都会投入很多前期调研，一些复杂的制造业项目打通全流程往往需要几个月甚至半年的时间。
「一些客户的工厂分布在全国各地，他们会希望系统能够提炼共性，适应更多的业务，前期需要的做的工作就非常大。」徐庆才说，「这恰恰也是河图需要做的事情，我们会提炼真的可以打造产品的共同资源，把河图做成平台系统。」
【机器之心旷视物流，一个AI独角兽的B面】这些特性导致服务制造业出成果的时间比互联网长很多，「真正进入一个行业需要非常长的时间，这也是为什么我们计划经过几年的打造，才能让各个业务中心更成熟。」
从战略眼光看，物流只是旷视「供应链物联网」的第一步未来，旷视在供应链领域还会分别往两端延伸，往上是前文提到的进入生产系统，往下是零售布局。
「我们会先做好物流这个中间环节和立足点，这是最容易形成商业闭环和产生价值的环节。」徐庆才说。