尽管多年来，企业一直在人工智能方面进行大规模投资以优化其物流运营，但实体链在很大程度上仍然没有得到充分利用。由于每个项目级别缺乏连续且可靠的数据，大多数产品运动和状态仍然不可见。
新一代无电池传感器和标签的出现旨在解决这一问题。这些设备寻求将 RFID 降低的成本与有源传感器的近距离性能结合起来，为能够支持大规模预测和操作模型的物理数据层铺平道路。
主要挑战之一涉及粒度，因为现有系统主要捕获附加到扫描或交叉点的一次性数据。迄今为止，连续、单项级仪器的承诺仅在有限的情况下得以实现，而且通常以昂贵的设备为代价。
在这种背景下，一些北美企业正在寻求将微电子、先进射频和软件基础设施结合起来的混合架构，为人工智能做好准备。第一批应用程序影响最缺乏可见性的环境，例如动态库存管理、传入和传出流量、异常检测或预防性维护。随着数据变得连续，人工智能模型可以实时重新校准，而不是根据活动的静态图像。
挑战不再只是优化，而是弹性，以及公司预测而不是反应的能力。
这一动态是蒙特利尔深度科技初创公司 INLAN 的一部分，该公司开发了一种无电池 IDO 标签和旨在支持大规模数据收集的软件基础设施。 INLAN 首席执行官 Ali Shajii 表示，其目标是解决结构性差距：“人工智能有望从根本上改变供应链管理，但前提是基础数据是细粒度、实时、多维且可靠的。这种级别的数据在今天根本不存在。”联合创始人兼产品经理 Mohammad Hajikhani 解释了这一技术选择：“在过去的两年里，我们开发了一种新型无电池标签，它将 RFID 的经济实惠优势与有源物联网设备的性能结合在一起。”
在仍然由分散且通常昂贵的解决方案主导的市场中，大规模生产和部署此类标签的能力仍然具有决定性作用。制造商期望设备简单、坚固、节能且与现有系统兼容。这个长期以来被认为遥不可及的方程式现在吸引了专门研究工业技术和应用人工智能模型的投资者的注意力。
INLAN宣布A轮融资500万美元，约合425万欧元。此轮融资由 Saas Fee Limited 领投，Shea Ventures、深度科技工作室 TandemLaunch 和天使投资人参与。该公司由 Ali Shajii 和 Mohammad Hajikhani 创立，总部位于蒙特利尔，开发无电池物联网标签和软件基础设施，旨在实现单个物品级别的连续数据收集。这笔资金必须支持设备的产业化、在真实物流环境中的部署以及数据平台的扩展。
