2024年1月9日，斑马技术（Zebra Technologies）在其亚太区渠道合作伙伴峰会上展示了其作为技术创新者的实力和远见。这家庆祝第55周年的公司不仅在技术领域取得显著成就，更在全球市场上建立了强大的合作伙伴网络。斑马技术首席技术官Tom Bianculli和斑马技术亚太区高级副总裁兼总经理Ryan Goh（吴辉明）在峰会上接受了与非网记者采访，共同介绍了斑马技术的技术创新及未来发展方向。

斑马技术亚太区高级副总裁兼总经理Ryan Goh（吴辉明）

斑马技术首席技术官Tom Bianculli的一句话深刻地概括了公司的创新历程：“随着斑马技术迎来成立的第55周年，我们不断在各领域内走在前列，这也一直是我们的核心企业精神。”

根据Tom Bianculli的讲话，截至2024年，斑马技术已经拥有和正在申请的美国及国际专利超过6500项。这些专利覆盖了从基础的打印技术到复杂的人工智能和机器学习算法等多个领域，充分展示了斑马技术在研发和创新上的深厚实力。

据介绍，斑马技术目前在人工智能（AI）、机器学习、计算机视觉和机器视觉领域进行了持续投资。Tom Bianculli强调，这些技术投资（AI、机器视觉）对斑马技术及其客户产生了深远的影响：

首先，通过AI和机器学习，斑马技术可以提供更智能、更适应性强的解决方案，从而帮助客户提高生产效率，降低运营成本。

其次，机器视觉技术在提高产品质量和流程效率方面的应用，为客户带来了更可靠的产品和服务。

最后，自主移动机器人的引入，不仅提高了物料处理的效率，也提升了员工的工作满意度。

亚太地区的经济增长与技术发展：斑马技术的战略视角

吴辉明在他的发言中强调了亚太地区的重要性和在该地区的经济发展驱动因素。吴辉明指出，亚太地区的独特性在于其快速的工业化和数字化进程。据他介绍，预计到2032年，工业5.0市场规模将从2022年的1311.3亿美元增至6584亿美元。这一增长不仅体现了技术的进步，也反映出该地区在采纳新技术方面的积极态度。

他指出，尽管全球经济面临挑战，亚太地区的科技支出预计将持续强劲增长。吴辉明强调，亚太地区的科技支出预计从2024年到2027年，每年将以6.8%到7.3%的速度增长。这一预测基于IDC的相关数据，显示出亚太地区在科技投资方面的强劲动力。特别是，他提到，到2028年，亚太地区80%的首席信息官将通过组织变革进一步利用AI、自动化和分析技术，以推动敏捷的、由洞察力驱动的数字业务。这不仅预示着技术在日常业务中的深入应用，也表明了企业决策者对于新技术的高度重视。

到2026年，技术提供商将把一半的研发、人员和CAPEX投资用于AI或自动化。这一趋势说明，不仅是技术的使用者，在技术的开发和提供方面，亚太地区也将成为全球的重要力量。斑马技术在这个趋势中看到了机遇，计划在AI和自动化领域加大投资，以保持在市场的领先地位。

他还提及到2028年，亚太地区80%的首席信息官将利用AI、自动化和分析来推动敏捷的、由洞察力驱动的数字业务。吴辉明同时也介绍了RFID无线射频识别解决方案、平板电脑和固定式工业扫描仪与机器视觉在制造业、仓储业和运输物流业这些行业中的应用。

在讨论亚太地区制造业的前景时，吴辉明特别指出，亚太地区目前是全球最大的智能制造产业中心，尽管供应链日趋多元化。他引用了预测数据，表明制造业将以15.7%的复合年增长率进一步扩张，这一增长率不仅体现了制造业本身的强劲发展，也是斑马技术在该地区扩大业务的重要依托。

仓储业作为物联网技术的另一个重要应用领域，吴辉明指出，2021年亚太地区仓库管理系统市场价值接近6.5亿美元，预计到2029年将达到24亿美元。这一增长强调了仓储自动化和智能化的趋势，也为斑马技术提供了进一步拓展其仓储解决方案的机会。

同样地，物流运输业也是斑马技术关注的重点。据吴辉明介绍，预计到2029年，亚太地区货运和物流市场规模将从2023年的3.35万亿美元增长到4.56万亿美元。这一增长趋势不仅展示了物流运输市场的庞大规模，也反映出随着电子商务和按需经济的发展，自动化和实时数据可视性在物流运输领域的日益重要性。

物联网技术在不同市场的应用，来源：与非网制表

在此背景下， 斑马技术看到了在这些行业中应用RFID、AI和机器视觉等技术的巨大潜力。吴辉明 表示，以仓储行业为例，为了满足按需经济的要求，客户需要具有弹性、灵活性和可持续性的解决方案，“一刀切”的解决方案是行不通的。

斑马技术的三大核心支柱

斑马技术成立于20世纪60年代末，最初专注于打印和扫描技术。随着时间的推移，公司逐渐扩展其业务范围，涉足了更多高科技领域，尤其是在自动化、大数据和人工智能等前沿技术上。据介绍，斑马技术的商业战略建立在三个核心支柱之上：智能自动化、资产可视性和一线员工的互联互通。智能自动化涉及运用RFID、机器视觉和自主移动机器人等技术解决方案，以优化业务流程。资产可视性，作为第二个支柱，对客户而言极为重要，尤其在运输物流、制造业、零售业和医疗卫生业等领域。强化资产的可视化有助于业务的追踪和管理。第三个支柱，一线员工的互联互通，指的是利用移动终端和其他互联技术，为一线员工提供即时信息和协作能力。

在本次峰会上，智能自动化和资产可视性成为了热点话题。Tom Bianculli对与非网记者阐述了这两个概念在斑马技术战略中的核心位置。

斑马技术首席技术官Tom Bianculli

Tom Bianculli强调，智能自动化是斑马技术推动行业前沿的关键。他指出，斑马技术在智能自动化领域进行了大量投资，这不仅包括传统的自动化技术，如RFID和机器视觉，还包括最近的趋势，如自主移动机器人（AMR）。他认为，智能自动化是提升操作效率、降低成本和提高客户体验的核心。

“通过智能自动化，我们能够优化工作流程，减少人为错误，提高生产和运营效率。” Bianculli说道。他提到，智能自动化允许企业更加灵活地应对市场变化，特别是在面对复杂和快速变化的供应链挑战时。

Tom Bianculli还强调了资产可视性在斑马技术战略中的重要性。资产可视性指的是利用技术手段，如RFID、条形码、GPS等，来追踪和管理企业的物理和数字资产。Bianculli指出，这种可视性对于优化库存管理、增强客户服务和提升供应链效率至关重要。

“在今天的商业环境中，对资产的实时洞察几乎是必需的。” Bianculli说，“通过提高资产可视性，企业可以更快地响应市场需求，更有效地管理库存，从而减少浪费。”

事实上，智能自动化和资产可视性还可以相互结合，并带来更大的业务价值。例如，通过自动化技术，如机器人和无人机，配合高级的追踪和监测系统，企业可以实现更高效的资产管理和更优化的工作流程。“当我们谈论智能自动化时，我们不仅仅是在谈论机器和算法。我们还在谈论数据的收集、分析和应用，这可以通过增强资产可视性来实现。”  Bianculli介绍了几个相互结合的成功案例：

例如，斑马技术在零售行业中的应用，通过智能自动化和资产可视性的结合，帮助零售商实时追踪库存，优化货物布局，提高客户满意度。

在制造业，通过自动化工艺和实时追踪系统，企业能够减少生产停机时间，提高生产效率。

展望未来，Bianculli预测，随着技术的进步，这两个领域将继续融合和发展，为企业带来更多的创新机会。“智能自动化和资产可视性将是我们创新之旅的关键部分。”

AI如何与RFID等成熟技术结合？

AI技术在斑马技术的战略中扮演了重要角色。首先，AI在物理工作流程的自动化中具有重要作用。例如，配备机器视觉的移动机器人可以自动化部分工作流程。这些机器人如果没有AI的支持，无法有效地执行任务。在制造硅晶圆或电池模块的设备中，机器视觉技术被用于监测生产过程，结合机器学习，这些系统能够识别产品的优劣，并不断提高判断能力。

AI的第二个应用是在决策自动化方面。随着供应链的复杂化，尤其是在电商和零售领域，AI技术可以帮助自动化决策过程。例如，AI可以帮助零售商判断哪种下单方式最为经济高效，以及如何高效地处理线上订单。

AI的第三个重要应用是优化工作流程。将工具和技能应用于员工，包括软件和可穿戴设备，可以帮助他们更有效地完成工作。例如，在没有互联技术的情况下，货架上商品的准确性依赖于人工检查。而利用基于机器视觉和AI的技术，可以自动化地进行库存盘点，确保货架上商品的正确摆放。

AI在需求规划和预测方面的应用尤为重要。通过分析历史数据，AI能够帮助企业进行需求预测，以更准确地满足消费者需求。此外，AI还能够分析劳动力市场的季节性变化，帮助企业进行前期部署和安排。总体来看，AI和5G在企业未来应用中将扮演关键角色，特别是在满足日益增长的需求预测和生产方面。对于AI和5G的未来应用趋势，Tom Bianculli认为，有效的数据可利用性和操作性是关键。他提出了“无处不在的连接性（pervasive connectivity）”的概念，强调如果能够实现对资产、员工、设备和产品的有效连接，就能创造实时互联互通的数字化工作流程。这种连通性不仅能提升操作效率，还能通过AI训练模型来进行预测和优化。

斑马技术认识到AI的重要性，不仅在于其技术潜力，更在于它对于提高工作效率、降低成本、增强客户体验方面的巨大价值。

据透露，斑马技术正计划在2024年推出与AIGC（人工智能生成内容）相关的大型模型产品。斑马技术在近期举办的纽约零售展览会（NRF）上展出了相关大模型产品，它们旨在提高企业流程管理的效率，尤其是在标准操作流程方面。例如，在零售领域，这些产品能够帮助员工根据商店政策处理退货等情况，即使在没有收据只有信用卡付款记录的情况下。斑马技术已经在2023年与高通合作，在其手持式移动数据终端和平板电脑上成功运行生成式AI。这一进展意味着斑马技术可以在设备端运行完整的大型语言模型，这对于那些只具备远程连接或者没有连接的客户尤其重要，因为它们可以在手持设备上运行这些模型，而无需依赖云资源。

虽然RFID技术属于比较成熟的技术，但目前也开始展露出与AI技术结合的潜力。Tom Bianculli表示，RFID技术已经进入到基于基础设施的第三个发展阶段，类似于WiFi系统，可以在特定环境中持续追踪带有RFID标签的物品，从而实现对资产的实时定位和追踪，优化工作流程。在RFID与AI的结合应用方面，Bianculli特别指出，RFID产生的数据不仅可以用于物品的识别和定位，还可以在环境监控方面创新。例如，利用RFID追踪物品在供应链中的环境温度，从而预测农产品的易腐性或者疫苗在运输过程中的温度维持需求。此外，结合AI技术，RFID数据可以用于预测性资产管理，如合理调配运输和物流设备。

AI技术的应用可以极大地提升RFID数据的价值，使其成为企业内部人力和资产分配的重要工具。通过AI分析RFID产生的大量数据，斑马技术能够为客户提供更精准、高效的资产管理和运营优化方案，从而在RFID技术的基础上实现更加智能化的企业管理和运作。

机器视觉技术如何为企业赋能？

机器视觉是斑马技术的另一个重点投资领域。Bianculli表示：“我们的机器视觉板块是重点收购软件和硬件资产的领域，用于打造机器视觉业务，特别是针对制造业和运输供应链中用于质量监测。” 机器视觉的应用不仅限于质量检测，它还在产品追踪、物流、以及安全性方面发挥着重要作用。例如，在电池制造和半导体行业中，机器视觉用于精确分析和监测，从而不断提高产品的质量和生产效能。

斑马技术专注于机器视觉检测技术，特别是在精密组件的组装线上，如半导体行业的微米级硅晶圆检测和电池行业的连接线焊接检测。这些微观质量检测技术使斑马技术成为领域内的领先者，拥有众多实际应用案例。除了电动汽车电池，斑马技术也在显示器制造中应用机器视觉技术。许多全球大型显示器制造商都在使用他们的技术。

关于机器视觉和自动化对一线工人角色的影响，Tom Bianculli指出，尽管自动化在某些工作流程中发挥作用，但端到端的完全自动化在目前仍难以实现。他认为，面对全球劳动力短缺和人口老龄化的趋势，自动化是未来发展的必然方向，有助于突破劳动力限制，提升经济产出。

吴辉明提到，技术带来的新发展实际上提升了劳动力的效率和产出。他以自动化包裹扫描为例，说明技术如何使员工从重复性工作中解放出来，专注于更高价值的任务。技术的进步并非导致裁员，而是转变工作内容，提高劳动生产力。

在机器人领域，斑马技术通过收购Fetch Robotics等公司，加强了在自主移动机器人（AMR）领域的能力。Bianculli指出，这些机器人能以协作的方式与人类工作，减少员工的步行时间，并进行自动分拣和放置工作，从而有效提高工作效率。这在制造业解决方案中尤为重要，比如在线边库补给中，协作机器人可以集齐所需材料，运送至指定地点，优化整个补给过程。

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编辑| 辞慕 

校对| 秦必功      

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