中国仓储物流行业智能化的空间巨大，根据灼识咨询的测算，2018年中国仓储物流社会总费用将近13万亿元。但仓储物流行业长期以来劳动密集、运营效率低下及市场分散。随着我国人均GDP的进一步上升，我国的劳动力将由过剩向短缺转折，劳动密集型的仓储物流行业也需向以AI算法为驱动，智能化设备相结合的集约化方向发展。根据灼识咨询测算，2018年电商领域对智能仓储物流机器人的需求量近百万台，而目前的渗透率低于1%。制造业对于智能仓储物流机器人的需求量更大。中国整个制造业对智能仓储物流机器人的需求量超过千万台，仓储物流智能化为一个潜在的万亿级巨大市场。 　　
牧星智能以AI算法为核心，以稳定的仓储物流机器人为载体，给仓储物流赋能、低成本，使仓储物流的管理变得更为简单。公司既有一批的AI算法和机器人的研发团队，也有一批实战经验丰富的国际化智能仓储物流运营团队。
公司创始人刘明先生，创业前曾担任韩国大电商Coupang的流程创新业务部长，负责规划和实施过Coupang在韩国的仁川第四运营中心10万平米级别的AI仓储库房。在这个10万平米的整体库房里，他首创将随机存储、智能拣选、订单优化、流量平衡等全球的AI算法应用到仓库管理系统中，实现了存储商品种类超过150万种，存储商品数量近2000万件，日发货70万件。Coupang仁川第四运营中心作为韩国第四次工业技术革命的成功案例，在2016年被拍摄进了韩国国家电视台的纪录片。刘明先生加入Coupang之前任亚马逊中国济南运营中心总经理，他管理的济南运营中心整体效率长期排名亚马逊中国的，在亚马逊全球143座运营中心中排名第五；他管理的每个部门均实现了工作效率超过100%的提升。
此次宣布加入牧星的Henry Low先生，在加入牧星之前曾任韩国Coupang副总裁兼COO；更早之前曾任亚马逊全球副总裁兼亚马逊中国OPS CEO；也担任过通用日本总经理，通用医疗中国总经理。Henry先生在电商行业有着全球化的视野和丰富的运营经验，曾为亚马逊中国和Coupang的运营管理带来了革命性的提升。Henry先生认为，未来仓储物流行业将很快由劳动密集型转为技术密集型，AI赋能的智能仓库将呈现库房联动、海量SKU(商品种类)、高UPH(每小时分拣数量)、低成本等几个特征。Henry先生看好仓储物流的智能化，也看好牧星智能在这个领域的发展空间，他指出，刘明先生在跟我过往的合作中，几个认为不可能的事情，都做到了。现在刘明他们创业了，我愿意加入到这个年轻的团队和他们一起重新出发，把过往的运营和管理经验提供到牧星智能。 　
人员密集导致的成本过高，效率低下一直是仓储管理的痛点，这个痛点在国外更为明显。牧星智能创始人刘明介绍到，韩国电商仓库的人均工资85元/小时，美国120元/小时，而中国仅约为27元/小时甚至更低，但随着我国人均GDP的进一步增长，在未来的几年，人员成本的上升将倒逼我们从人员密集向技术密集的方向转型。不同于传统的“人找货”费时又费力的方案，牧星智能为客户提供基于人工智能的“货找人”智能仓储整体解决方案，解决了这一痛点。该系统以团队多年在超大面积复杂电商仓储运营、系统开发、规划实施的深厚经验为依托，给仓储运营方式带来新的可落地的智能化变革。
现有的仓储智能化场景中，只追求了工作任务分配和机器人物流路径的优化，而忽视了商品在仓库中存放的优化，因此难于实现整个仓储系统的优化和智能化。牧星智能的系统拥有众多AI黑科技，从智慧存储，智能物流两个维度支撑智能仓储的实现。在智慧存储方面，牧星智能通过“一位多品，一品多位”的随机存储方式算法实现货位空间利用率提升100%；使用高密度存储算法，打破现有机器人仓常规布局方式，通过多排货架密集布局方式，提升仓库平面利用率20%以上；依托动态热度算法实现库存商品的实时优化存放。在智慧物流方面，流程拣选算法，对当前待执行工作任务求实时优解，拣选效率相对于波次拣选提升超过30%；应用AlphaGo的蒙特卡洛树算法，实现优物流路径的搜索，确保每次任务的分配的都是选择合适的机器人，并执行优化的路径；在路径实时协调算法的帮助下，实现任意通道都可以双向通行，而不是传统的单行线；通过工作任务自决策系统下的一系列算法，实现系统自主安排、管理与考核操作员工作任务。在以上算法的支撑下，整个仓储运营系统实现商品，机器人，人工作业的实时优化，保障整个仓储系统的率，低成本运行，相比传统人工仓节省约70%人力，真正实现仓储运营的智能化。