作為一家致力于助力企業一線獲得性能優勢的解決方案提供商，斑馬技術在過去幾年中，持續對AI、機器學習、計算機視覺以及生成式AI大語言模型解決方案等前沿領域進行投資。其中針對軟件、機器視覺和自主移動機器人三大領域的投資高達數十億美元。

三大重點投資領域和三大戰略支柱

斑馬技術的第一項重要投資是軟件，除了通用軟件還包括針對一線員工的工具軟件。包括能在安卓設備上運行的很多相關軟件能賦能一線作業人員，使工作流程變得更加高效，還可以進溝通合作，讓員工實現更好的自助管理。“一線員工在一天的工作中可以清楚了解不同時間的不同任務，以及任務的優先級，掌握任務管理的進度表與優先事項。” Tom Bianculli說道。

第二個重要的投資領域是機器視覺板塊。近年來斑馬技術對機器視覺軟件和硬件資產領域進行了重點收購，包括2019年收購計算機視覺解決方案商Cortexica，2021年收購機器視覺軟件商Adaptive Vision，以及2022年收購機器視覺解決方案商Matrox Imaging。打造機器視覺業務有助于實現對制造業與運輸供應鏈中的質量監測，例如電動汽車生產流水線中對電池模塊的生產進行把控、檢驗質量和組裝；用于分析并檢測用于制造半導體產品的硅晶圓，來不斷地提升良品率和生產效能；顯示器檢測方面，全球一些大型顯示器制造商也在采用斑馬技術的機器視覺方案。

第三個投資領域是自主移動機器人，這主要是指斑馬技術2021年收購的Fetch Robotics公司。雖然機器人不能完全實現工作流程的自動化，但其本身能以協作的方式與人合作，從而實現減少員工的步行時間，對貨物進行自動分揀并將放置到特定的場地，再由人進行綜合調度和管理。諸如此類的效果也體現在制造業解決方案中，如線邊庫補給時應用協作機器人或自主移動機器人集齊所需材料，運送至線邊庫進行補給，整個補給過程在制造車間專門的傳送通道上進行。

用好AI，幫助企業數字化轉型

在過去一年時間里，AI持續火熱，斑馬技術也看到了利用AI幫助企業實現數字化轉型的機會。根據普華永道發布的一份報告，AI高速發展帶來的2030年全球GDP增長將高達14%，相當于增加15.7萬億美元。這份報告討論了企業自動化過程產生的收益，包括自動化流程（包括使用機器人和自動駕駛車輛）、企業通過人工智能技術（輔助和增強智能）增強現有勞動力來提高生產力，以及基于個性化和/或更高質量的人工智能增強產品和服務的可用性，帶來的消費者需求增加。

首先，AI促進物理層面的工作流程自動化。比如移動機器人，它們的機器視覺監測功能可以實現工作流程某一部分的自動化；在制造硅晶圓或電池模塊的設備中也會配備機器視覺技術來進行監測。“我們所做的不僅只是編寫規則，讓機器視覺產品判斷產品優劣，還要利用機器學習能力讓它通過對數百萬份的樣本檢測觀察，像人類一樣逐漸學習并完善對于良品和劣品的感知，實現自主辨別差異。” Tom Bianculli說道，“這些自動化解決方案，如果沒有AI加持是難以實現并持續的。”

第二，AI用于自動化決策。如今供應鏈正變得日益復雜，特別是在電商和零售板塊，消費者可以通過線上、線下各種渠道下單，這也不斷地推動著電商決策流程變革。為了提升盈利，決策者需要判斷哪種下單方式更為經濟高效，這些僅憑人工是無法做到的，AI卻可以。舉例來說，如果有顧客提交了線上訂單，商店可以利用AI考察什么樣的方式能更高效地進行交付。

第三，AI可以優化工作流程。在提升效率的前提下，一個員工往往需要“武裝到牙齒”，各類可穿戴設備、應用軟件裝備在身上，靈活利用高效的工具才能進一步優化工作流繼而完成更多工作任務。而有了AI優化的工作流程，可以利用基于機器視覺的設備進行盤點，清楚地了解貨架當中哪些商品沒有放置在正確的位置；生成式AI和大語言模型的使用，也能讓新進員工在工作時進行實時培訓，很快地達到和熟練員工一樣的效率。

據悉，斑馬技術在日前舉辦的紐約零售展覽會(NRF)上展出了相關大模型產品，它可以像ChatGPT一樣和用戶進行更好的云端互動，也適用于企業流程管理。例如在零售領域，當出現顧客退貨的時候沒有收據，只有信用卡付款記錄等情況，這種產品就可以幫助員工知道根據商店政策該如何處理。

同時，2023年Q4斑馬技術基于高通方案的手持式移動數據終端以及平板電腦上也成功運行生成式AI，這意味著可以在設備端運行完整的大型語言模型。Tom Bianculli認為，對于斑馬技術而言，從第三點討論的個性化角度出發，如何能夠更好地保證產品和服務以個性化方式進行推廣是關注的重點，這反過來會推動前兩個方面，促進不同企業對自動化需求的提高，進而提高生產力。