Wiliot 获7500万美元投资：无电池物联网标签如何用环境无线电波重塑全球供应链智能
一笔 7500 万美元的投资，让一家以色列创业公司 Wiliot 再次进入公众视野。但真正值得关注的，不是金额本身，而是投资方——全球标签和包装巨头 Avery Dennison。这家年营收超 80 亿美元的公司，选择将 Wiliot 的技术整合进自己的“智能标签”部门，意味着一种比 RFID 更激进的“万物互联”方案，正在从实验室走向真实的供应链战场。问题是，当每个商品都变成一颗会说话的“像素”，我们是否真的准备好了迎接这种无处不在的感知？
一张邮票大小的“电脑”，如何从空气里偷电？
Wiliot 的核心产品叫 IoT Pixel，外形像一张邮票，厚度却只有 0.1 毫米。它没有电池，却能通过捕获周围环境中的无线电波（如 Wi-Fi、蜂窝网络、蓝牙信号）来获取能量，实现“自供电”通信。这种“能量采集”技术并非全新概念，但 Wiliot 是少数将其做到商用级别的公司之一。每个 Pixel 标签内置了 ARM 处理器、蓝牙芯片和传感器，能以极低成本（目标单价 1 美分以下）附着在商品上，实时报告温度、湿度、位置甚至震动信息。这意味着，一瓶牛奶从牧场到超市货架的全过程，都会变成一个可被 AI 分析的数据流。
这种“无源感知”的想象力在于：它打破了传统物联网设备对电池和布线的依赖。过去，想追踪一个冷链物流箱，需要安装带电池的 GPS 追踪器，成本高、体积大。而 Wiliot 的标签可以像贴纸一样贴在每一个单品上，成本低到可以“用完即弃”。Avery Dennison 的加入，恰好解决了规模化生产的关键：这家公司每年生产数十亿枚 RFID 标签，拥有成熟的制造和分销网络。将 Wiliot 的芯片嵌入其标签产线，本质上是在用印刷工业的规模优势，去摊薄半导体技术的边际成本。
Avery Dennison 的赌注：从“贴标签”到“造神经”
Avery Dennison 并非第一次押注物联网。早在 2010 年代，它就通过收购 RFID 标签公司切入智能包装领域。但这次投资 Wiliot，更像是一次战略跃迁：它不再满足于做“标签制造商”，而是想成为“物理世界的数据基础设施提供商”。按照双方的合作计划，Avery Dennison 将把 Wiliot 的芯片集成到自己的 Intelligent Labels 产品线中，推出一种“主动式”智能标签——不仅能被读取，还能主动感知、计算并发送数据。
这种转变背后，是零售和物流行业对“实时可见性”的迫切需求。传统 RFID 只能告诉你“某件商品是否在仓库”，而 Wiliot 的标签可以告诉你“它经历了什么——温度是否超标、是否被撞击、在货架上停留了多久”。对于生鲜、药品、奢侈品等高价值品类，这种颗粒度的数据意味着更低的损耗、更精准的库存管理，甚至全新的商业模式（比如按使用量付费而非按件销售）。Avery Dennison 显然看到了这一点：通过绑定 Wiliot，它可以将自己的标签从成本中心变成利润中心——每个标签不再只是几美分的印刷品，而是每月收取数据服务费的“订阅入口”。
软银、高通和 2 亿美元之后，Wiliot 的护城河够深吗？
Wiliot 此前已累计融资超过 2 亿美元，投资方包括软银愿景基金、高通、亚马逊和三星等巨头。如此豪华的股东阵容，反映的是资本对“无源物联网”赛道的狂热。但狂热之下，Wiliot 面临的核心挑战依然存在：技术成熟度与商业落地的鸿沟。
首先，能量采集的效率受环境限制。在信号密集的城市仓库或零售店，IoT Pixel 可以稳定工作；但在偏远的冷链运输途中或金属容器内部，无线电波可能不足，导致标签“断连”。Wiliot 声称其芯片能在极低功率下运行，但实际部署中，用户往往需要额外安装信号中继器，这增加了部署成本。其次，蓝牙通信的范围有限（通常 10-100 米），对于覆盖数万平方米的物流中心，需要布置密集的网关节点。虽然 Wiliot 开发了“云网关”方案，通过手机或现有 Wi-Fi 路由器作为中继，但大规模组网的稳定性和安全性尚未经过充分验证。
更根本的问题在于：供应链的数字化改造需要多方协作。一个 Wiliot 标签产生的数据，只有被品牌商、物流商、零售商和消费者的系统同时消化，才能产生价值。但现实是，大多数企业的 IT 系统并不兼容这种“实时流数据”。Wiliot 的解决方案是提供 PaaS 层的数据处理平台，但说服客户更换旧系统或增加数据接口，是一场漫长的教育过程。软银和高通的投资，更多是押注“技术趋势”，而非短期回报——Wiliot 的盈亏平衡点，可能要到 2026 年之后。
“物理 AI”的诱惑：当每个商品都学会说话
Wiliot 将自己定位为“Physical AI”公司，这是一个比“物联网”更性感的叙事。其逻辑是：当数十亿个 IoT Pixel 标签实时回传数据，AI 模型就能从这些碎片化的信号中，发现供应链的隐藏规律——比如某条运输路线上的温度波动与水果腐烂率的关联，或者某个货架上的商品摆放方式如何影响销售速度。这种“从物理世界学习”的能力，正是“Physical AI”的核心：不是让 AI 去理解图片或文字，而是让它理解温度、震动、位置这些物理信号。
这听起来很酷，但关键在于“规模”。Wiliot 的商业模式本质上是一个“数据飞轮”：标签卖得越多，收集的数据越多，AI 模型越准确，客户粘性越强。Avery Dennison 的加入，恰好能加速这个飞轮的启动。据估算，如果 Avery Dennison 将其 10% 的 RFID 产能转换为 Wiliot 标签，年出货量就能达到数十亿枚——这足以让 Wiliot 的数据平台积累足够多的训练样本。但问题在于，品牌商是否愿意为“数据洞察”付费？目前，Wiliot 的主要客户集中在医药冷链（如辉瑞）和高端零售（如 LVMH），这些行业对损耗敏感，愿意支付每标签几美分的溢价。但对于快消品行业，成本压力巨大，1 美分的标签也可能被视为额外负担。
另一个隐忧是数据隐私。当每个商品都能被实时追踪，消费者的购物行为将变得透明——你在超市拿起一瓶饮料犹豫了多久，最终放回了货架，这些信息都可能被品牌商获取。虽然 Wiliot 强调其标签只发送匿名化的信号，但一旦数据汇聚到云端，结合其他信息源，去匿名化并非难事。欧洲的 GDPR 和中国的《个人信息保护法》对这类“环境数据”的采集有严格限制，Wiliot 需要证明其合规性，否则可能面临监管风险。
辩证视角：一场值得期待的豪赌，但别忽视“最后一公里”
Wiliot 的故事，本质上是一个关于“成本-规模-价值”的三角博弈。在技术端，能量采集和无源通信已经足够成熟，足以支持低功耗、低频次的数据上报；在制造端，Avery Dennison 的产能和渠道能快速将成本压低至“可忽略不计”；但在价值端，供应链的数字化改造是一个慢变量，需要时间、教育和生态协同。软银和 Avery Dennison 的 2.75 亿美元（含本轮），赌的是“当规模足够大，价值会自然涌现”。这个逻辑在互联网时代成立，但在物理世界——尤其是传统保守的供应链行业——未必能线性复制。
最值得关注的，其实是 Wiliot 与 Avery Dennison 的“绑定”深度。Avery Dennison 不仅是投资方，更是技术集成商和渠道方。这种“产业资本+创业公司”的模式，比单纯的财务投资更有可能推动落地。但风险在于，Avery Dennison 的标签业务本身正面临来自中国竞争对手的价格战，它能否在内部平衡“传统标签”和“智能标签”的资源分配，将决定 Wiliot 的产能爬坡速度。毕竟，当一家年营收 80 亿美元的公司开始“自我颠覆”，它需要面对的不仅是外部竞争，还有内部的惯性阻力。
Wiliot 的愿景是“让每个商品都拥有数字身份”，这听起来像科幻小说。但现实是，供应链的数字化仍然停留在“扫码”阶段，连 RFID 的普及率都不到 30%。Wiliot 和 Avery Dennison 的联合，或许能成为那个“捅破窗户纸”的力量——但前提是，它们能证明：当每个商品都学会说话，人类真的能听懂，并且愿意为此付费。
