“现在好多客户以为我们只做物流教育，其实我们一直是一家数字技术研发型的高科技企业。”络捷斯特董事长、总经理邵清东这样说。今年4月份，他荣获2024中国科创人物评选的革新力人物奖项。这家“小而美”的“专精特新”企业凭借“技术服务+教育赋能”双轮驱动的创新模式走进我们的视野。

“2024中国科创人物评选”获奖证书陈列于邵清东先生办公区域展柜中

络捷斯特成立于2004年，由邵清东一手创办。从最初的物流企业信息化服务，到意外切入教育赛道，再到如今回归产业本质并拥抱AI技术，这家科技公司的每一次战略选择，都精准踩中了行业变革的节点。

邵清东相信：“只有深入产业前沿，技术才能真正地创造价值。”因此，由他带领的络捷斯特始终保持着对技术创新的敏锐嗅觉。这种“产业优先”的战略定力，让络捷斯特在随后的数字化转型浪潮中占得先机。

在谈及技术落地的底层逻辑时，他进一步指出：“当下所有规模企业都在追求同一件事——降本增效。过去是市场扩张期，大家都在追逐增量。如今是向内要效益的时代，谁能用技术实现降本增效，谁就能赢得市场。”

近日，中国与邵清东先生开展对话，他向我们分享了络捷斯特从服务商到教育者，再到产业赋能者的角色转变，以及他对物流行业的深刻认知。以下是本次对话的主要内容（经整理）：

“误打误撞”：

物流科技公司如何“闯进”教育市场？

Q：请您简单介绍一下创办络捷斯特的背景，以及公司的发展历程。

邵清东：2000 年初，国内物流产业跟着宏观经济快速发展。物流作为一项基础产业，市场机会很多。我是学物流管理专业的，就顺势在 2004 年发起成立了络捷斯特。最早我们给物流企业做信息系统，像仓储管理系统、运输管理系统，这些都是物流公司的核心业务系统。

后来机缘巧合之下，进入到教育领域。到 2014 年，我们在物流实验实训领域做到了首屈一指。但我们始终觉得，公司的基因在物流产业。就算做教育服务，也得把现实世界中的产业前沿技术、商业模式和真实案例转化成教学内容，这才有意义。所以从那时起，我们开始做物流产业大数据，延伸出后来的大数据产品线，相继推出了“供应链优化大师”和“智能仿真大师”两款产品。

到去年，我们认为必须在人工智能领域布局。因为建模、仿真的底层都是算法。算法就两块——运筹学算法和机器学习深度学习。人工智能现在参数更大、应用更广泛，但是往前走的逻辑是一样的。

络捷斯特公司入口处的品牌形象墙

Q：公司进入教育市场的契机跟您的母校有关吗？

邵清东：对。做企业信息化时，有一次我的母校北京工商大学邀请我参加一项峰会活动，就物流行业相关做一些分享。会后，很多学校老师找到我们，说要买我们的产品用于教学。一开始我们很困惑：“这是给物流公司用的，你们要干嘛？”后来才知道，他们用这些系统做教学实验、实训。

对比下来，教育市场的交付难度比产业端小太多了。给企业做系统，要满足不同企业的实际运营需求，不断地调整、修改，回款时间通常比较长。但学校不一样，交付后无需调整就能结款。也许这算是 “殊途同归”，我们就这样踏入了教育领域。实际上哪有市场，企业就往哪走。直到现在，教育业务仍在为络捷斯特持续贡献着稳定的现金流。

产业基因：

为什么教育业务做大了，反而要回归物流？

Q：络捷斯特的“技术服务+教育赋能”模式是如何演进的？

邵清东：教育端的天花板其实很清晰了，全国物流院校的数量稳定，实验室建设需求增量有限。当时我们已经做了十几年教育服务，我意识到必须回归产业本质，发挥 “技术 + 专业”的优势。

真正的转折点在 2016 年。当时我们发现国际上工业级管理仿真软件仅有两款，中国尚属空白，而物流供应链领域的企业亟需通过仿真优化运营。于是我们组建团队研发了 “供应链建模大师” 和 “智能仿真大师”，从虚拟现实技术升级到工业级仿真，直接对标国际产品。

我希望做一个“小而精”的公司。规模做得太大，可能会超出我的掌控能力。所以我更想在自己擅长的领域里，提升人才密度，让团队在我们关注的技术点上与国际水平看齐，甚至实现突破，形成我们在这个领域独有的算法和价值创造能力。

所以现在就形成了一手抓产业，一手抓教育，同时我们还有一个线上 SaaS 平台整合服务。无论是产业客户还是院校，都能高性价比地获取我们的建模、仿真工具。

总体上来说，络捷斯特有三个“坚持”：坚持价值创新、坚持长期主义、坚持创新引领。这也是我们的价值观：科技创造价值，价值赋能合作伙伴。

络捷斯特取得的部分企业荣誉

Q：相比于纯技术解决方案提供商，络捷斯特的商业模式有什么优势？

邵清东：我们的优势简单来说就是 “双市场联动”—— 别人只做一个市场，我们既扎根产业，又能把产业经验转化为教学资源。学校的市场有个特点，专业一旦开设就不会轻易停办。哪怕今年这个学校预算少（采买需求低），那可能另一个学校或多或少会随着产业发展继续投入。而且他们要的都是前沿的教学内容。我们不搞纯理论，只是把产业项目脱敏后，将实际用的工具、案例转化为教学资料，这都是学校的刚需。

这和纯技术公司不一样。现在很多技术公司竞争激烈，开发前沿技术投入大、盈利周期长，非常依赖融资。但现在融资环境相对一般，甚至有些纯技术公司的高管来找我们交流透露，他们新一轮融资要是进不来可能就撑不下去了。但我们不一样，我们的现金流能自给自足，研发投入全靠自己赚的钱，量入为出。你看我们现在有大概200 人规模，如果现金流一直这么好，扩到 300 人也完全有可能。

大模型时代：

降本增效的终极答案？

Q：公司的人形机器人研发进展如何？您怎么看待人工智能技术？

邵清东：我始终认为，人工智能不是简单的工具，而是人类智慧创造的里程碑，它代表着一个全新的时代。这不是 “AI 赋能生产生活” 的浅层变革，而是随着人形机器人、脑机接口甚至克隆技术的发展，人类社会将在 20 年内迎来复杂演变。最终的具体形态虽然无法预知，但一定会完全颠覆现有格局。作为一家科技企业，我们未必能主导这种变革，但最起码我们的技术、思维和能力必须与时代同步，这是我们布局 AI 的根本看法。

在人形机器人的研发上，我们采用“引入硬件 + 自研算法”。目前进展还是比较理想的，导航、步态控制、搬运动作、上肢灵巧手等基础技术已经突破了，不过动作的流畅度仍需通过算法优化提升。我们团队正在进行局部算法的迭代训练。

我们希望先找个小切口，把它做好。就拿真实的物流企业来说，他们对人力替代有着迫切的需求，那么我们就把这方面的能力训练到极致。如果全功能人形机器人一时半会做不到，就先做 “简化版”，比如把机器人下身固定住，或者就用轮式底盘，配上我们自研的机械臂，先解决仓储分拣、搬运这些刚需场景的问题。

络捷斯特的企业风采展示

Q：络捷斯特每次都精准切入前沿技术和新赛道。您如何预判这类技术的长期价值？

邵清东：整个产业的数字化已经是不可逆转的，我认为，判断一项技术长期价值的核心在于，它是否直击降本增效的真实痛点。大模型时代的本质不是炫技，而是用算法重构产业效率。这就像我们当年布局智能仿真时一样，只有当技术能解决物流企业库存积压、产能错配等具体问题时，才有真正的长期价值。

我们的预判方法很务实：一是用人才密度对冲技术风险。现在络捷斯特80%的研发人员毕业于985院校，从人才基底上筑牢技术创新的护城河。另外通过 “园丁型” 管理，赋予研发人员一定的创新自主权，让技术骨干在机器人步态算法、供应链建模等领域保持前沿洞察。

二是把客户现场当作实验室。比如，在产品交付后，我要求团队驻场企业一个月，跟着分拣工人、仓库主管，在真实业务场景中验证产品的交付效果。这种 “驻场式调研” 比任何问卷都更能揭示技术的价值。

三是用教育端现金流支撑长期研发。教育业务每年带来的数千万稳定收入，让我们能在大模型训练、人形机器人算法上持续投入。我认为，对于络捷斯特这样的高科技企业来说，短期盈亏浮动不是那么重要，我们押注的是技术的长期价值。

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