作者 | 湯濤

來源 | 物流沙龍

DT時代，未來哪些領域可能產生新的創業機會？鐘鼎創投合伙人湯濤作為智慧物流相關的投資方，他認為有兩大方向：第一個是機器替代人；第二個，路徑優化，比如快遞網絡路徑的優化。物流從商業模式創新的風口，轉向了一個技術創新的風口，這是一個巨大的變化。

演講嘉賓：鐘鼎創投合伙人湯濤

 （本文根據12月8日由物流沙龍舉辦的“2017智慧供應鏈高峰論壇智能預見未來”現場錄音整理）

大家好，我是來自鐘鼎創投的合伙人湯濤。物流是有大機會的行業，但物流是個慢事，做投資要慢一些，做實業的人也要慢一些，這個行業需要堅持。

過去說科技改變物流、信息改變物流，但是并沒有這么多企業出來。但最近這一兩年物流開始獲得越來越多的關注，無論資本方還是各種各樣科技類的公司，對于做物流運作的人來講這可能是好消息。今天，包括人工智能、大數據、機器人的公司，經過大量的基礎努力之后，它們開始關注物流。物流從商業模式創新的風口，轉向了一個技術創新的風口。這是一個巨大的變化。

接下來，簡單談一點我們鐘鼎對物流、智慧物流相關的企業投資，一些淺顯的觀點，供大家參考。

投資需要關注的是什么

首先談一點，投資我們關注的是什么？一是數據流量，二是場景應用。

1）數據流量。大家談到雙11發了很多包裹，物流可以得到大量的數據，這是物流行業是最容易拿到數據的行業之一。

2）場景應用。物流行業很多產品的形成，是完全基于市場化規則產生的。所以，行業里面一旦有好的技術應用在相對典型化的產品里，就會被大量市場化地復制。

哪些領域可能產生新的創業機會

那么，哪些領域可能產生新的創業機會？兩個大方向，一是機器替代人，二是路徑優化。

1）用機器替代人，這是比較常見的。例如，Geek+用機器替代人，京東的無人倉，都是將人從整個場景里拿走，還包括現在講的自動駕駛和圖像識別。用機器替代人，是物流行業非常大的一個機會。因為中國物流行業有三四千萬從業人員，而且大多數的人還處在簡單重復的勞動。

2）路徑優化，向快遞網絡路徑的優化。如何快速檢索到自己需要的信息？又如何幫助企業降低整體的庫存而提高動銷？這些都是可以通過科技手段實現的。

我們感覺這兩個創業機會，現在都還挺多的。很多原來不是物流行業的人，發現這個市場的機會，從另外一條道拐過來做這方面的創新。

1）AI為主的場景：數據維度演變規律

用機器替代人方面，整個的科技創新是有規律可循的。從最早的一維，檢測溫度、濕度和速度，再到二維，一個平面圖像的識別，然后到三維，是空間、尺寸，再是到今天的四維，它是在三維的基礎上加時間軸。歷史上沉淀的數據，以及這些數據對方案的優化就特別重要，這就需要我們有好的三維的識別技術，需要有好的數據。

2）解決人的問題：行業垂直或功能垂直

麥肯錫在美國做的研究，基本解決了兩件事情，如圖所示，橫向是指我們看到的每個行業，縱向指的是在這個行業中可能用一些科技，人工智能、深度學習這些算法，能夠解決問題的整個潛力越來越大，圈子的大小代表了橫縱交接的地方的潛在市場。

住宿和餐飲方面，在美國看起來是最可能用人工智能的方式帶來巨大變化的，這跟美國存量物流行業的精益化程度、自動化程度有關系。但是實際上在中國這個行業依然非常好，我們的很多服務型機器人，目前跑在前面。在餐飲行業，像后廚的自動炒菜機，像前臺的取送餐，還有酒店的清掃機器人，都在提供服務。很多領域都是標準化地替代人工的。

從圖中可以看到物流排在第四，零售貿易排在第五，對于今天的行業從業者和創業者來講，這兩個領域實際上存在巨大的機會，可以通過科技來改變整個產業結構，幫助企業降低成本提高效率，加速決策的能力。目前，全球在科技類的投資和政府支持領域里，中國排在第二，比美國只差一點，也就是所有人認為中國在未來會是全球人工智能相關領域中最可能趕超美國的國家。

我們知道人工智能的關鍵，一個是算法，還有一個是用來訓練的數據。原來無人駕駛的賽道，美國是走在最前面的，但是今天的風險投資機構把大量的錢扔在中國的自動駕駛公司。看今天所有運輸過程中的車輛管理，車聯網、物聯網，跟自動化相關的中間，我們認為中國的創業公司有很多的機會，因為我們更熟悉我們的市場需求，甚至是我們的產品能力，我們的數據，使得我們的能力變得更加強。

這些合在一起，中國的公司是有可能彎道超車，甚至可能去把這些能力輸出到國外去。

所以在今天這個時候，我們都覺得基于智慧供應鏈，基于物流科技，基于所有的創業者都來到一個早春，行業所有的環節都在孕育和成長，但是還沒有真正的爆發。很多基礎的應用基礎研究，也不斷的墊高創業需要的高度。但是大家都在快速的成長過程中，是不是卡對了位置，這是很關鍵的。所有的企業家、創業家，首先要借勢，看到風口存在的時候，率先站到這個風口上，感知這個風口。

DT時代智慧物流痛點幾何

的確也是有一些問題在今天是存在的：

1）物流數據化基礎設施亟待完善

剛才談到的，科技類的公司對數據的要求是越來越高了，今年我也參加了菜鳥的會，我們都會感知到這樣的電商巨頭對數據的渴望，他們手上拿了大量的數據，依然說我沒數，我缺數，我需要更多的數幫我把整個體系，把整個的技術進一步提升。

我們投了很多公司，他們做數據采集的工作，但是到今天為止中國的數據采集還是低端的，大量的數據沒有標準化，數據和數據之間還是孤島，只是有限的數據在不同的企業之間，大量的數據是沉淀在單體的企業里。數據雖然有，但是能夠利用的比例是不高的。

2）算法應用亟待物流場景銜接

我們看到大量的算法公司，但是基本上我們看到的做算法的公司，很少有在物流行業有實操經驗的。所以我們發現把這些算法真正應用到我們的場景里面去，符合物流從業者的要求，還需要有一段時間。

中國的物流行業，快遞電商和現在的服務物流公司，它的客戶包括電商企業、零售企業，他們的需求今天也在不斷的變化，整個行業的玩法也在不斷的變化。這對于所有的規則，都是天天調整的，所以現在對于場景的提煉目前還做得不好。很多東西拍一拍視頻都是很好看的，但是真正往實操里一放，算一算成本、效率，還是算不過來的。比如中國雙11這么大一個峰值過來，這樣的場景訓練都可以讓你的方案更柔性更合理。

3）物流自動化需完成進口替代

我們的核心部件還不行，很多都是進口的，在中國核心的部件還是需要進口。

4）重資產物流輕量化發展

中國現在還有很多的錢放在資產里，整個資產效率其實都還有很多基礎性的工作沒有做好。

鐘鼎創投如何布局DT時代的投資機遇

簡單說一下投資機遇：

1）物聯網/車聯網

互聯網、車聯網還是很大的風口，目前的情況，比以前的通訊模塊的能耗會低30%，芯片的研發還沒有到最優的狀態，還可以進一步的下降。對于中國將來所有在貨物流轉過程中，車輛、庫內，數據的聯通，物聯網是比互聯網大很多的市場，終端的數量，可以是現在可以看到的手機數量，加一個零或者兩個零。這是很有機會的。

2）AGV

AGV是一個相對封閉的場景，相對明確的規則，相對能夠快速做出方案的。國內有很多企業做的，像我們投的靈動科技、Geek+，現在哪怕是比實際的成本高一些也是愿意接受。這里面有各種各樣的方案，從視覺導航的，引導的，各種各樣的車，將來都會在各種各樣的倉庫里面看到。

3）大數據網絡優化、決策引擎

實際上我們看到，中國在一部分城市的效率還可以，真正的從工廠到消費者手上走的這個過程，還有很大的提升空間。一個是庫存，一個是物流過程，這些實際上是要通過整體的全網的物流優化來解決，這對于整個網絡型的公司，包括一些大的生產流通企業和物流的結合都需要加深。

以上就是我今天做的分享，我們是站在岸上看著各位在水里游，還需要和行業人士進行深入的探討，一起聊聊行業里的事，一起溝通，共同把這個趨勢看明白，謝謝各位。

此文系作者個人觀點，不代表物流沙龍立場

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