36氪首发 | 获数千万人民币 Pre-A 轮融资,「知藏科技」为干线运输提供智慧物流解决方案

张达 · 2017-10-25
整车物流市场空间万亿级,但市场却呈现着极为分散的态势。可以预见到的是,行业在未来定会迎来一波整合。

36氪首发 | 获数千万人民币 Pre-A 轮融资,「知藏科技」为干线运输提供智慧物流解决方案

在现代商业应用中,运筹学与人工智能算法紧密结合,体现出其强大的支持作用,并逐步在物流、生产制造、金融、交通运输、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等拥有庞大变量和约束条件的领域中得到应用。

36氪获悉,智慧物流方案提供商「知藏科技」完成数千万元人民币Pre-A轮融资,本轮融资由信天创投领投,天使投资方蓝驰创投继续跟投,华兴Alpha担任此次融资的独家财务顾问。此次融资完成后,资金将主要用于产品的持续迭代与商业模式的验证。

知藏科技成立于2016年,早期的思路是将过去在咨询行业积累的经验与运筹学和人工智能做结合为企业做智能决策。当时切入的领域是智能营销。但通过一段时间的试错后,知藏科技 CEO 周吉龙发现客户对服务并不买单,主要原因是,客户无法判定智能决策在营销事件中对最终转化率的贡献有多大。今年5月份,知藏科技转型,将精力重新聚焦在物流行业。周吉龙表示,物流行业有一个特点,即优化方案的结果可被明确量化,即有没有赚到钱,有没有省到钱。

目前,针对干线运输的智能调度是知藏科技首先切入的领域,并后续逐渐往销售与后端运力进行服务延伸,未来要做全流程的智慧物流解决方案。

周吉龙表示,物流行业整体利润率和ROI低是普遍存在的问题,简单来说就是赚不到钱。行业通常说空驶率高,但这并不能割裂的来看,高效运营的最终目的是帮助客户在每辆车上多挣钱。而在物流公司的所有成本节省、毛利提升的办法中,通过更高效的决策提升整体运营效率带来的收益是最大的。

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知藏科技的解决方案是基于客户的订单与车辆数据,以提升整体运营效率为目标,对订单和车辆进行匹配和调度。为了能够最大化提升效果,模型中还考虑到了对未来订单的预测,以及兼容现实场景下各种参数的不确定性。

此外,模型还支持为客户提供新线路开发指导、运营优化和资产配比优化等等。值得一提的是,知藏科技还与麦肯锡达成战略合作,共同为客户提供从业务优化到系统落地的一体化解决方案。

周吉龙表示,整套解决方案的基本逻辑是基于优化目标和订单时间窗口进行所有可能的计算判断,并找到全局最优的调度方案从而实时反映到运营层面的实操落地。在目前所服务的整车物流客户中,效果提升最好的案例是将利润率及单车毛利提升一倍以上的空间:针对200辆自有厢车进行单边运输订单,利润率从5%提升至11.2%,单车毛利从5000元左右提升至18000余元。

现阶段,知藏科技主要以软件销售的方式为干线运输企业提供服务,客单价在数百万左右。按照去年接近千万人民币的收入,今年年底这个数字有望达到1500万。

采访的最后,周吉龙告诉36氪,物流的智能调度与其他人工智能场景不同,其壁垒在模型,而不是大数据。以每月2万个订单的车队而言,其可能的决策组合就有上亿种。这个行业的难点在于如何在复杂变量与约束条件下,实现有效的决策。周吉龙表示,知藏科技的前一阶段是产品创新,通过项目开发的形式服务大中型客户。但基于物流过于分散和长尾的市场,如何将智能算法在更大范围更深入的和物流价值链结合才是知藏科技未来努力的方向。

知藏科技创始人兼 CEO 周吉龙硕士毕业于北京大学信息科学技术学院微电子系,曾任德意志银行战略投资部副总裁,负责德意志银行在中国区的投资,管理资产总额数百亿元。投资领域包括金融、地产、消费、医疗等;后任麦肯锡公司咨询顾问,服务过金融、制造、物流、高科技、能源等多个领域众多国内外大型企业客户,项目内容涉及制定公司战略、梳理管理体系、运营流程优化、公司重组与整合;

联合创始人兼COO 熊飞力本科毕业于北京大学光华管理学院,曾担任微软全球BI团队数据分析师,负责亚太区人力资源数据挖掘与决策支持工作,后任职于人人网、新蛋科技、百度等互联网公司;

技术总监周小东为加拿大英属哥伦比亚大学(UBC)计算机博士,清华大学计算机硕士。曾担任基因技术公司 OriGene Technologies Inc. 全球IT总监,全面负责基因大数据分析、精准医疗、通过数据分析和机器学习模型实现卵巢癌早期预警和病理图片辅助诊断等工作;曾在美国在线(AOL)担任数据科学家,专注于文本大数据挖掘等领域工作;

销售总监金京本科毕业于邮电大学,任职于华为15年。2006-2010年任华为埃及CEO,将年收入从不足300万美元提升至超过3亿美元;2010年-2015任华为沃达丰VP,从空白开始将业务拓展至年销售超过1亿美元;

36氪此前有报道和了解过的菜鸟物流、京东物流、杉数科技、刃之砺和ODL都有在涉及智慧物流,据统计,2016年中国社会物流总费用为11.1万亿元,决策优化的市场前景可观。

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