超级忙碌，也是超级兴奋，原IBM中国研究院副院长，IBM全球杰出工程师，17年的前沿数智技术的探索和实践，现在是北京鑫元视科技创始人的邵凌，这是他近3个月来最大的感受。忙碌的是面对纷至沓来的行业头部伙伴和各类产业平台的合作交流，以及排着队测试体验和交付的订单，兴奋的是看到鹰云视AIaaS替代人的Broad AI视觉感知和分析能力正在成为供应链的底层标配能力，并且在各个品类各个环节都找到了丰富的落地场景。

图一 鹰云视AIaaS平台：一站式仓储物流AI视觉云平台

在创立鑫元视科技之初，邵凌就有一个明确的信念，相信“眼见为实”是供应链管理的底层配置，更是供应链升级的必经之路。这一年来客户一直在说着同样的问题，“我们制定了严格的流程，但一到现场就发现差距太大”，“账面数据和实物变动真的是一一对应的吗？为何没有一次盘点是对的齐，也不知道从哪一笔开始出的问题”，“全国数百个仓，数千路摄像头，绝大多数是合作仓，各个仓的视频设备和网络结构都有差异，我们集团90%的仓内画面都接不上来更没法拿来做分析，谈何统一数智化管控“，等等，鑫元视科技都已经给出了一个个鲜活的案例。大型仓储运营集团Z，中字大型央企，致力于在全国范围提供精细化第三方仓储服务，客户中超过50%为500强企业和著名外资企业，鑫元视科技的进入是因为一个重要客户的重大投诉，当时陈总的表态是，天天盯流程，每年投入这么多资金来完善甚至重构流程，同时还允许客户的ERP系统平行接入，但出了投诉，花了整整3天时间一帧帧回放视频，才找到问题的环节，数量不对、作业库位不对、作业对象不对，流程居然在人为干预后还可以过。在线会议后一周内鑫元视团队为Z集团开通了测试帐号，在完全使用现有摄像头的情况下，替代人精准捕捉到一个个管控热区内的作业行为和存货变动事件，测试阶段没有漏报，误报率在10%左右，所有记录的事件都自带丰富标签，事后可快速定位。这个结果大大好于Z集团的预期。鑫元视给出的正式方案是，选择仓内现有摄像头快速接入鹰云视AIaaS平台，每路摄像头可划定10个以上的热区对应不同货主进行独立管控，针对管控内每一次作业和每一次货物变动，提供从货物类型、数量到作业方式的识别，实时和系统内作业数据做比对验证，正式部署后的1个月内误报水平降到5%以下，一旦有新的存货类型、作业类型识别和干扰项过滤，1-3天内完成训练上线。更有趣的是，双方已经看到向更多的第三方服务商和生态伙伴来开放这些AI视觉能力，赋能供金、运营和更多第三方服务的落地和风控，这也将为集团形成新的收入模式。