知藏科技CEO周吉龙表示，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。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。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。因此，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。

据了解，成立于2016年的知藏科技，是一家以数据分析为基础，致力于打造基于互联网的数据收集、分析和展示平台，从而实现传统BI产品的互联网化。其早期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，但通过试错后发现，客户对服务并不买单。于今年5月份，知藏科技转型，将精力重新聚焦在物流行业。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。

周吉龙表示，物流行业有一个特点，就是优化方案的结果可被明确量化，即有没有赚到钱或省到钱。而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。

而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网上订货系统供新线路开发指导、运营优化和资产配比优化等等。值得一提的是，目前，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。

ShopFA，是为企业专门打造的网上移动网上订货系统，帮助企业快速搭建订货平台，实现订货系统电商化，订单信息实时更新，有效降低错单漏单率，营销业务数据一目了然，PC+移动+微信统一后台管理，轻松实现手机移动化订货管理，适用于各类直销、分销、代理型混合公司及微商等B2B订货业务企业。