在“效率为王”的时代，如何成倍地提高效率、降低成本，已经成为品牌商长久思考和寻求解决的问题。而在各路英豪高举“新零售”、“智慧零售”等大旗的今天，线上线下和数字化仿佛成为了可以治愈一切的解药。视觉识别、RFID、重力感应、等新技术的应用，无一不是在数字化上面下着苦功。应运而生的无人商店、智能货柜、智能结算台等新零售形态开始在前端无限向消费者靠近。

在零售数字化转型服务商不断把能力开放到零售领域各场景中时，还有一小部分企业显得相对克制而专注。以扩博智能为例，这是一家专注于机器视觉技术的企业，在零售领域提供专业的货架识别及数据分析服务的企业。作为一家人工智能视觉识别领域的企业，扩博智能在零售端的思维方式有着天然的借鉴意义。

8月15日，扩博智能Clobotics完成了1100万美元A++轮融资。曾在此前与扩博智能创始人兼CEO严治庆进行对话，针对扩博智能切入数字化场景的话题进行了探讨和研究。  在零售行业内，是具备全场景数字化能力的平台型企业能提供更好的一致性服务，还是拥有垂直场景的数字化能力的企业能带来更多维的纵深？像扩博智能这样专注于垂直行业领域的企业能够为零售商带来怎样的便利？这或许是每一个零售商都想知道答案的问题。

两件事

扩博智能主要业务涵盖风电和零售两大版块。在风电领域，扩博智能专注风机叶片全自动巡检服务；在零售行业，通过人工智能技术，IoT边缘计算，和商业模式帮助传统零售行业实时获取动态市场数据，商品识别准确率达95%。下一步，扩博智能还将在零售领域内注入大量的资源，深凿货架场景。

而根据了解，扩博智能的本轮融资将主要用在两个方面：

 一是在全球范围内商业落地。 严治庆表示，扩博智能所服务全球知名客户要求很高，但场景的可复制性很强，集中资源专注的服务好头部企业，满足客户更多的需求，提高服务质量，从而服务更多企业用户。

 二是人才扩充。 严治庆认为，AI行业或将在下半年进入低谷期，在AI人才紧缺的今天，低谷却有可能成为储备人才及收购的好契机。

根据远方消息，前微软全球副总裁陈实博士、前微软全球首席运营官凯文 特纳分已于近日受邀加盟扩博智能Clobotics顾问委员会。看来，扩博智能的人才游击战已经粮草先行。

一条心

在各路服务商都在尝试基于视觉渗透零售行业全环节时，扩博智能成了鲜有的专注视觉技术本质的企业。在扩博智能看来，注重提高基础商品识别的能力比宣称成为零售生态的赋能者更重要。

严治庆表示，扩博智能将针对零售领域的视觉识别继续深挖，持续投入大量资源。以可口可乐为例，其动辄数千+的SKU数对传统数字化服务商来说可谓相当的难题。扩博智能针对可口可乐的产品的特性，投入大量资源对其在每一个国家内的产品都进行了深度学习。目前，扩博智能的系统支持多个国家、多个模型、多个数据的，识别和运算难度也会随数据量的增多水涨船高。

针对处理密集数据的难题，扩博智能有着自己的解决方案。传统的AI识别，前期的标注是一个痛苦的过程，需要有人去采集、积累并标注大量的数据。在扩博智能，标注工作全部交给了机器，只需要几十号人对已完成的标注进行检测。极大降低了技术实现过程中的成本，也即降低了最终的交付成本。这样的成本优势，也许正是扩博智能切入薄利的零售领域之信心所在。

指前程

数字化是智能商业的基础，如果没有大规模的数字化，智能化的全面应用就无从谈起。在数字化如火如荼开展的今天，服务商的数字化能力越来越向零售全局蔓延，原因或有三：一是为了维持企业自身服务的一致性；二是想把掌握单店或单品牌等维度的全局数据；三是为了在数字化赋能大战中有更多故事可讲，显得更有竞争力。

当无人货柜的企业开始做数据分析时，开始有人提出零售数字化是否已经逐渐远离“专注”的疑问，扩博智能则成为了鲜明的反证。为了建造更高的壁垒，扩博智能在创立之初就成立了自己核心硬件团队，深凿识别能力，获得的高纯度数据，更高效的训练模型和算法。在AI行业，数据源和数据质量非常重要，扩博智能利用自己的视觉能力获得最精准的数据，本身已经在第一环扎实了基础。严治庆表示，专业的事交给更专业的人去做，将能给品牌商和零售商带来更大的价值。

目前的零售行业数字化似乎存在两种解决模式：一是一家数字化服务商完成了一个门店或品牌全链路的零售数字化；另一种则是由多家专业的服务商在零售的多个环节各自扮演角色。在今天，一个人做完所有事情的协同效率很高，但未必全程专业；很多专家一起做一件事的协同效率相对较低，但环环扎实。今天尚且谈不上哪种模式更好，未来的方向却已指明：依靠数字化完全打通的零售环节必然趋于全协同，而前者必须将自己改造得步步专业，后者需要尽力消弭信息鸿沟，这或许就是扩博智能正在努力的方向。（文/赵十八）