數據顯示，2016 年，我國全社會物流總費用佔 GDP 的比重已經由 2013 年的 18%下降到了 14.9%（約 11 萬億元），但依然比美、日、德等發達國家高出一倍左右，高於全球平均水平 5 個百分點左右。——而過高的物流成本則意味著上游生產企業以及中間物流企業利潤空間的壓縮，同時終端消費者也無法得到更多的實惠。
因此，為物流行業降本增效已經成為中國的一個國家戰略。而 知藏科技 便是一家旨在利用先進的機器學習與運籌學算法幫助傳統物流企業實現降低成本、提高盈利能力的初創公司。
利用智能算法為物流做決策，再適合不過了
利用技術手段提升物流效率，這並不是新鮮事，市面上比較知名的已經有貨車幫以及運滿滿等。不過，在知藏科技創始人周吉龍看來，自己與這兩家主打車貨匹配平臺的企業並不一樣，“他們更多的只是在做一個平臺，幫助貨主找車或幫助車主找貨。而我們從物流企業本身出發，直接幫助其提升物流運輸效率，助其賺更多的錢。”“因為物流企業關心的只有一個問題，即能否及時將客戶的貨運出去？以及如何才能賺錢，或者賺更多的錢？”周吉龍如此解釋道。
據瞭解，知藏科技成立於 2016 年 1 月，創業初衷是為企業做智慧決策，即利用機器學習、人工智能等方法自動地為企業做管理優化以及企業運營優化等。創業之初，他們曾在不同的方向上不斷嘗試找場景，直到今年上半年才確定從物流行業開始切入，而做了半年之後，他們也發現自己選對了——“物流非常適合與智能算法相結合，並通過算法幫其做決策，從而提高效率、賺更多的錢。”周吉龍如此說道。
周吉龍認為物流網絡具有太多變量、擁有太多可能性，利用算法做決策將比直接人工決策具有更高的效率。“比如客戶最關心的運輸利潤就跟很多包括週轉速度、運輸價位、運輸路線、中間等待的時間等在內的因素有關。最終利潤可以用一個包含上訴因素的複雜的函數來表達，解算這個函數將幫助企業找到最佳的盈利方案，而利用算法將比直接人工具有更高的效率。”
創業公司，應該學會做減法
周吉龍介紹，整個物流至少包括分撥、轉運、運輸等多個環節，其中的運輸環節又可以細分為城市與城市之間長距離的運輸，以及城市內部的末端運輸，而城市之間的運輸還可細分為支線運輸以及幹線運輸等等。雖然知藏科技的最終目標是幫助整個物流行業提升效率，但作為創業公司，在精力、資源有限的情況下，知藏科技也不得不做減法。而周吉龍首先為知藏科技確定的方向便是整車幹線運輸。
不過，整車物流這個領域依舊很大，“其依然由很多不同的具體環節構成，其中有些人是做銷售、拿訂單的，有些人是專門管車、管司機的，有些人是專門做調度的，而我們就是希望建立一套中央決策引擎，幫助企業在整套業務各個環節的效率都能做到最高，並能相互配合起來，從而實現整套決策的自動化。”“這是我們大的規劃，而在這大大規劃下面，我們首先從車輛調度切入。”周吉龍認為做好一個場景，比在沒做好之前拓展 10 個場景更有價值。
具體來說，知藏科技目前主要為用戶提供幹線整車物流的智能調度解決方案，該方案可以解決多種物流場景下的車輛調度以及路徑規劃問題。顯然，在物流企業可能有幾百輛車、幾萬條訂單的情況下，如何科學地使用每一輛貨車，以及如何科學地規劃每一條運輸路線都將成為企業最終盈利多寡的關鍵。周吉龍表示，通過小範圍的落地嘗試以及模擬，他們發現相較於傳統的人工方法，利用知藏智能調度方案可以使物流企業效率提升一倍以上。“ 落實到實實在在的錢上，企業的盈利也能提升一倍甚至更多。”周吉龍說。
這並不是大數據遊戲
與如今熱門的大數據驅動的人工智能相比，周吉龍認為知藏科技所做的其實並不是大數據遊戲。
“什麼是大數據？個性化推薦是大數據，因為每個人可以有幾十萬個標籤。”周吉龍認為大數據的特點是緯度特別多，涉及面特別大，但模型本身卻並不複雜，“無非是找到更大權重的標籤，找到用戶更加關心的東西，然後據此為用戶推薦。”因此，周吉龍認為大數據競爭的關鍵就在於數據的質量以及是否完備。
“而我們玩的其實是模型遊戲，就像 AlphaGo 下圍棋一樣，AlphaGo 學習的那幾十萬張棋譜其實並不是大數據，AlphaGo 所做的其實是在海量可能性的情況下，在最短的時間內找到最好的應對措施。而我們也一樣，數據也就這麼多條（幾萬條），但可能性卻有很多，比如在一張全國的物流網中，不同的接送貨方案可能有千億萬億種，如何從中找到最優化的解決方案？”
周吉龍認為商業建模能力是該領域最急需的能力， 而自己所掌握的物流行業商業建模能力正是知藏科技最大的優勢。
據瞭解，周吉龍 2008 年從北大微電子系研究生畢業之後，便去了麥肯錫公司擔任商業分析員，從那時便開始接觸物流行業，為不少物流客戶提供戰略設計、梳理管理體系、運營流程優化、公司重組與整合等方面的建議和報告。自開始工作以來，周吉龍已經積累了不少物流行業的知識，而依靠這些知識，理工科出身的周吉龍表示自己已經擁有了物流行業最頂級的商業建模能力。
而在將商業模型轉換成數學模型方面，知藏科技還擁有著另一位技術大牛——擁有 20 年機器學習 (深度學習)、大數據分析、自然語言處理等方面的經驗周小冬。周小冬為知藏科技解決了算法方面的難題。
企業想要做大，不能單靠做外包
因為同時擁有商業建模能力與算法能力，知藏科技的解決方案也很快得到了近十家客戶的認可，目前這些客戶很多都在部分區域或部分線路上試用知藏的解決方案。雖然周吉龍不願意透露具體的客戶名稱，但他表示客戶大概有三大類：
第一種就是專門做整車幹線運輸服務的企業，包括大車隊；第二種是更大的物流集團，比如順豐、德邦等，知藏提供上門收送件、中間幹線運輸等一整套服務；第三種則是貨主，這類客戶的物流量比較大，知藏可以從對方的角度出發，為客戶做優化。
雖然知藏科技已經取得了一定的成績，但在周吉龍看來，這種偏外包性質的服務不是一個長久之計。
“在產品創新階段其實是可以通過外包來完善產品，但是到產品逐漸成熟之後，企業要想迅速長大時，便不適合靠外包了。”“因為 AI 需要很貴的人等。”周吉龍如此表示。
為此，周吉龍表示他們正在探索一些新的、更好的、可以幫助知藏長得更快的商業模式，“絕不是一家一家的給別人定製”。不過周吉龍並沒有透露更多具體的信息。
近日，這家總共擁有 30 餘名員工的創業公司剛剛宣佈獲得數千萬人民幣的 Pre-A 輪融資，由信天創投領投，而該筆融資的主要目的就是探索新的更快的商業模式。
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