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近期ofo獲得了7億美金的E輪融資，本輪由阿里領頭，這也意味著二馬之戰的硝煙又將重燃，而ofo方面，要想最終勝出，則必然需要拿出更真刀真槍的實力，建立起更為強大的壁壘。

ofo選擇通過技術驅動的方式，來完成這一壁壘建立，在其全面接入NB-loT技術的物聯網智能鎖之后，近期也啟動了卷積神經網絡作為技術基礎，并采用入谷歌的TensorFlow開源人工智能系統，讓共享單車的運營上升到全新階段。

人工智能打敗了人類圍棋手，而ofo卻希望借助人工智能技術，更好的幫助人類，那么接下來的ofo正在建立起怎樣的壁壘？

為何ofo要在此時采用卷積神經網絡

NB-loT物聯網是當今世界最為先進的物聯網通信技術，其可以用最低的成本接入到運營商基站，并且可以穿透地下停車場，實現無死角監控，比傳統GPS更為精準。

此前ofo采用帶有GPS和北斗導航的智能鎖，NB-loT智能車鎖的接入，則意味著，ofo方面有能力監控任何一臺接入接入智能車鎖的單車，無死角監控每一個用戶的出行軌跡，以及單車最終的停放位置等等。

ofo已經投放了超650萬輛單車，如何管理這些單車，則需要線上能力的協同，此時則正是人工智能發揮作用的時候，而卷積神經網絡則是人工智能的基礎架構，此時接入并不奇怪。

ofo用人工智能系統可以做什么

目前，ofo已經將人工智能系統運用到了實際運營層面，而從技術管理的角度來看，其主要運用在了兩個方面。

1）精細化車輛投放，共享單車出行需求有著明顯的時間效應、地點效應，幾乎所有人都知道上下班高峰是用車需求最旺盛的時間段，但問題是，在成百上千個投放點中，哪些地區需求旺盛？旺盛的程度有多少？具體是在哪幾個時間段？對應這些地區如何進行投放，才能實現收益的最大化？

這在以前只是一個模糊的感覺、經驗來推進，而人工智能則可以通過宏觀的數據結果，形成熱力圖，并給出每個具體地區的具體高峰時間段，對投放單車需求做出精準預測，直接指導線下管理。而線下管理的結果，又可以給線上人工智能形成數據反饋，不斷完善這一系統的優化，并最終實現車輛投放的效益最大化。

2）精細化車輛回收，ofo線下還有一個工作則是單車的回收工作，一方面需要回收損壞的車輛拿去再修理，一方面需要回收沒有損壞的車進行再投放，任務繁重。

在沒有智能車鎖的時代，ofo智能憑借用戶最后APP結束地點進行判斷，不夠精準，而同時回收人員也只能按既定路線尋找，每次都會造成大量浪費。

而人工智能則可以幫助這些回收人員，建立最優化的解決方案，一次性回收最多的小黃車，并實現最近地點的維修或者再投放，形成最低時間成本、勞動成本的解決方案。

3）用戶出行規劃，擁有人工智能的管理賦能，ofo在后端的精細化運營將會逐步進入到全新的臺階，而更重要的是，當ofo掌握共享單車出行熱力圖之后，其也有能力為用戶規劃處最佳的出行解決方案。

而這點其實ofo早就與滴滴在展開合作，雙方不僅打通了用戶層面的數據，更為用戶提供了“公共交通+單車”的最佳出行路線接駁方案，而ofo人工智能的打通，則可以更精準的幫助用戶實現出行規劃。

以技術驅動建立長久價值

接入NB-loT智能車鎖的ofo有了更強的監控車輛能力，但其并不滿足于簡單的管理監控，而是直接借助人工智能的力量，建立起更精準標準的科學管理系統，更好的提升ofo的運營能力。

可以看出，ofo正在進化為一家通過技術驅動，來建立長久價值的公司，而隨著其人工智能的發展，其也會打造出一個全方位的物聯網系統，而目前其也已經建立了ofo開放平臺，擁有一定的平臺經驗。

隨著未來5G時代的到來，NB-loT物聯網技術將會獲得更大規模的應用場景，而ofo卻是第一家，使得該技術大規模應用的公司，并且又成功的與人工智能技術對接，實現了智能管理等能力。

因此，ofo是在物聯網爆發前夜就提前做出了一個巨大的物聯網生態系統，即擁有線上人工智能經驗，又擁有線下管理經驗，可以說有著非常強的先發優勢。而未來諸如自動販賣機、公共攝像頭、垃圾桶、公共健身器材等等設備都將通過NB-loT聯網，并迫切需要統一的調度與管理，而擁有成熟的經驗的ofo則可以順勢幫助這些設備進行管理，獲得比共享單車更為龐大的市場。

結語：

E輪融資后的ofo在技術上的投入也變得越來越大，而其也在從早期的共享單車公司，逐漸成為一家技術驅動的物聯網公司，通過技術驅動的方式來實現在自身全新壁壘的打造。

在未來即將到來的物聯網時代，ofo更有可能借助已有的技術優勢，進入到一個更為龐大的市場中。