作为一家致力于助力企业一线获得性能优势的解决方案提供商，斑马技术在过去几年中，持续对AI、机器学习、计算机视觉以及生成式AI大语言模型解决方案等前沿领域进行投资。其中针对软件、机器视觉和自主移动机器人三大领域的投资高达数十亿美元。

三大重点投资领域和三大战略支柱

斑马技术的第一项重要投资是软件，除了通用软件还包括针对一线员工的工具软件。包括能在安卓设备上运行的很多相关软件能赋能一线作业人员，使工作流程变得更加高效，还可以进沟通合作，让员工实现更好的自助管理。“一线员工在一天的工作中可以清楚了解不同时间的不同任务，以及任务的优先级，掌握任务管理的进度表与优先事项。” Tom Bianculli说道。

第二个重要的投资领域是机器视觉板块。近年来斑马技术对机器视觉软件和硬件资产领域进行了重点收购，包括2019年收购计算机视觉解决方案商Cortexica，2021年收购机器视觉软件商Adaptive Vision，以及2022年收购机器视觉解决方案商Matrox Imaging。打造机器视觉业务有助于实现对制造业与运输供应链中的质量监测，例如电动汽车生产流水线中对电池模块的生产进行把控、检验质量和组装；用于分析并检测用于制造半导体产品的硅晶圆，来不断地提升良品率和生产效能；显示器检测方面，全球一些大型显示器制造商也在采用斑马技术的机器视觉方案。

第三个投资领域是自主移动机器人，这主要是指斑马技术2021年收购的Fetch Robotics公司。虽然机器人不能完全实现工作流程的自动化，但其本身能以协作的方式与人合作，从而实现减少员工的步行时间，对货物进行自动分拣并将放置到特定的场地，再由人进行综合调度和管理。诸如此类的效果也体现在制造业解决方案中，如线边库补给时应用协作机器人或自主移动机器人集齐所需材料，运送至线边库进行补给，整个补给过程在制造车间专门的传送通道上进行。

用好AI，帮助企业数字化转型

在过去一年时间里，AI持续火热，斑马技术也看到了利用AI帮助企业实现数字化转型的机会。根据普华永道发布的一份报告，AI高速发展带来的2030年全球GDP增长将高达14%，相当于增加15.7万亿美元。这份报告讨论了企业自动化过程产生的收益，包括自动化流程（包括使用机器人和自动驾驶车辆）、企业通过人工智能技术（辅助和增强智能）增强现有劳动力来提高生产力，以及基于个性化和/或更高质量的人工智能增强产品和服务的可用性，带来的消费者需求增加。

首先，AI促进物理层面的工作流程自动化。比如移动机器人，它们的机器视觉监测功能可以实现工作流程某一部分的自动化；在制造硅晶圆或电池模块的设备中也会配备机器视觉技术来进行监测。“我们所做的不仅只是编写规则，让机器视觉产品判断产品优劣，还要利用机器学习能力让它通过对数百万份的样本检测观察，像人类一样逐渐学习并完善对于良品和劣品的感知，实现自主辨别差异。” Tom Bianculli说道，“这些自动化解决方案，如果没有AI加持是难以实现并持续的。”

第二，AI用于自动化决策。如今供应链正变得日益复杂，特别是在电商和零售板块，消费者可以通过线上、线下各种渠道下单，这也不断地推动着电商决策流程变革。为了提升盈利，决策者需要判断哪种下单方式更为经济高效，这些仅凭人工是无法做到的，AI却可以。举例来说，如果有顾客提交了线上订单，商店可以利用AI考察什么样的方式能更高效地进行交付。

第三，AI可以优化工作流程。在提升效率的前提下，一个员工往往需要“武装到牙齿”，各类可穿戴设备、应用软件装备在身上，灵活利用高效的工具才能进一步优化工作流继而完成更多工作任务。而有了AI优化的工作流程，可以利用基于机器视觉的设备进行盘点，清楚地了解货架当中哪些商品没有放置在正确的位置；生成式AI和大语言模型的使用，也能让新进员工在工作时进行实时培训，很快地达到和熟练员工一样的效率。

据悉，斑马技术在日前举办的纽约零售展览会(NRF)上展出了相关大模型产品，它可以像ChatGPT一样和用户进行更好的云端互动，也适用于企业流程管理。例如在零售领域，当出现顾客退货的时候没有收据，只有信用卡付款记录等情况，这种产品就可以帮助员工知道根据商店政策该如何处理。

同时，2023年Q4斑马技术基于高通方案的手持式移动数据终端以及平板电脑上也成功运行生成式AI，这意味着可以在设备端运行完整的大型语言模型。Tom Bianculli认为，对于斑马技术而言，从第三点讨论的个性化角度出发，如何能够更好地保证产品和服务以个性化方式进行推广是关注的重点，这反过来会推动前两个方面，促进不同企业对自动化需求的提高，进而提高生产力。