菜鸟CTO谈物流科技:科学家也要贴地飞行
菜鸟技术一号位的首次采访
允中 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
“物流是个实体产业,如果科技产品只是拉出来秀一秀,没啥意义。”
“检验物流技术的标准不是秀概念,而是实实在在解决产业中的问题。”
“我们始终秉持菜鸟之心,更关心的是出发时的承诺兑现。”
……
在杭州西溪首座的办公室,菜鸟CTO李强(花名:在宽),直接而犀利。
这是他出任菜鸟技术一号位以来的首次采访,在被问及物流领域诸多“黑科技进展”时,他认为既要掌握全球最前沿的科技,有世界级的技术视野和技术能力,同时更要注重技术的落地性。
“做出能被广泛应用的,能解决实际问题的技术,让物流行业真正变得更好,才是我们的目标。”
“物流科技的第一性原理:场景出发解决实际问题”
物流领域,可以显性突出技术性的场景,一直以来都集中在三无领域。
无人车、无人机,以及无人仓。
这也是物流领域玩家几年来最乐于展示的。每个电商狂欢开始的预热期,无人机配送的场景、无人车行驶的镜头,以及无人仓高速协作的“关灯工厂”样子……都是大促中不可或缺的一环。
李强认为,虽然距离终局还有很长的路要走,但一些过去描绘的Demo已经走进现实。
这跟菜鸟的“成果自信”密切相关。
因为从去年开始,菜鸟和阿里达摩院共同落地的物流机器人小蛮驴,已经开始了大学校园试点,并在更多园区场景服役。
到今年双11,无人车配送的上岗范围会覆盖200多所全国高校,有超过300辆车,将完成100万规模的包裹的配送。
正是基于这样的成果,菜鸟有底气,认为物流行业的科技成果是重要的生产力。
实际上,菜鸟的核心思考和观点,归结起来,一句话:
物流科技的第一性原理是场景出发,解决实际问题。
李强以武侠比喻,解决问题可以用刀用剑,也可以用落叶枯木,用“刚刚好”的技术,最贴近业务的技术,而不是追求兵器本身,以“黑科技”程度作为标准。
这正是在菜鸟处处皆可见的价值主张。
在会议室、在工位,甚至在卫生间和其他公共场所,都能看到醒目的标语——
简单极致,贴地疾飞。
菜鸟以此统一思想,希望科技人员们能沉下心去研究问题,解决问题。
见山还是山,菜鸟找到了跳出内卷的方法。
“物流需要‘刚刚好’的技术”
菜鸟创办于2013年,从一开始就为解决物流问题来。
科技标签鲜明。
在当时,科技也好,技术也好,在物流领域并不是主流,菜鸟提出智慧物流,可以叫开风气之先,但也属于反常识。
当时的比拼,集中在扩张、规模和效能,甚至还无暇顾及用户体验,属于典型的行业野蛮生长期。
菜鸟的诞生,目的就是用技术解决爆仓等行业顽疾,推动物流订单的信息化和数字化变革。
这也是为什么物流快递领域的“电子面单”、智能分单的基础——二段码、三段码,会由菜鸟创造。
包括仓库内的各种生产工具、面向用户端的无感取件、无人物流配送的率先商用落地……都诞生于菜鸟。
甚至在看不见的“算法”领域,菜鸟还因为路径规划模型,为中国物流供应链实现了“零的突破”,斩获运筹学“奥斯卡”之称的Franz Edelman大奖。
但上述种种技术成果,却不是菜鸟强调技术底色的原因,场景才是。
一方面,菜鸟技术所及,支持了全世界最大规模的物流网络。
其中既有面向全球的物流——代表范围广泛;还有每年双11的包裹流量新峰值——体现极限压力。
另一方面,菜鸟技术所覆盖,还要面对全球最复杂的业务形态组合。
按行业分类的国际、国内,仓配、快递、供应链、快运,它的业务范围里都有涉及。
按照菜鸟的划分,跨境小包裹网络、全球供应链网络、乡村共配、M2C、驿站裹裹等等复杂的组合,它都要统筹优化。
然而,在被问及8年实战后的感悟,菜鸟给出的复盘总结,不在于技术一面,反而愈加强调场景。
特别是经历疫情之后,他们认为很多物流问题,实际并没有解决得很好,需要更加躬身入局,深入场景才能做好。
做一家物流产业互联网公司,这是菜鸟的定位。既有互联网的技术能力,也要深入物流产业的运营。
一个最新案例,成为了这种深入场景的代表性注脚。
徐福记,以糖果产品知名的快消巨头,一度想在自己的仓储物流环节引入应用RFID技术。
RFID,Radio Frequency Identification的缩写,通过阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信,实现目标识别。
这不算是新颖前沿的黑科技,早在20年前沃尔玛就在应用;也并非之前没有落地快消领域,但主要在酒水饮料等场景,产品品类和信号稳定性都相对有保障,并且成本约束相对有限。
而徐福记,产品有糖果、有生鲜,品类众多,状态各异,对于信号的稳定性要求较高,之前国内各家方案达到的识别准确率,只有80%左右。
另外徐福记单一产品的价格和毛利,也就决定了RFID的应用成本,不能像酒水饮料一样高昂…
所以如果从“黑科技”为基准的技术性出发,RFID不够酷,也不够前沿。
但从场景重要性出发,解决RFID挑战,意味着仓储供应链里的信息化和数字化基础,将迎来质的飞跃——尤其还是在成本约束的前提下。
最终,历时2年,菜鸟技术团队自建实验室,于技术和成本中找到了最佳平衡,在徐福记场景中实现了RFID识别准确率99.9%的突破,创造了RFID在国内的最大规模商用。
此外,对于菜鸟来说,RFID在徐福记的案例,也是一次“刚刚好”技术、最贴近业务的技术创造质变的“菜鸟范儿”案例。
什么是“菜鸟范儿”?
菜鸟CTO总结实践经历后的思考是,技术为业务而生,前沿探索、实验阶段、规模化应用三者有机结合,不追求一味的“黑科技”。
换个更直观的比喻,反对打造万能锤子,也不要试图到处拿着锤子找钉子…需要始终关注的是业务诉求——把钉子砸进墙去——用最适合的工具。
当然,这不光是阶段性技术落地的思考,其实也是8年经历复盘后的思考。
一切是时候了。
物流领域也好,技术产业也好,上一阶段都经历了新技术蓬勃而生的时期,使用新技术的成就感,远远超过了解决本质问题本身。
但现在,物流和技术都行至深水区,脱离了产业场景,那些长尾问题、藏在深处的复杂问题,就无法得到本质解决,也就会阻碍进一步的产业数字化进程。
这与菜鸟初心有悖,也是菜鸟CTO强调“告别黑科技崇拜”的原因。
而更大的范围来看,这似乎也是技术圈里两大思维的分水岭时刻。
“贴地飞行是源于技术自信”
在宏观领域,科学技术,通常被合二为一,不再区分。
但在业务落地中,特别是进入严格衡量——成本、性能和效果的规模化商用场景,二者就必须有所侧重。
科学思维追求一步登天,用最新最前沿技术打造万能锤子,可以敲下一切钉子。
但现实是,业务场景一方面无法等得起前沿技术100%状态,另一方面成本也有从高到低的过程。
所以在很多领域里,科学思维的代表性玩家,往往出发得最早,展现的技术性也最强,但落地进展中又呈现出匪夷所思的反差。
最典型如自动驾驶领域,科学思维的代表性玩家Waymo,希望完全打造出一套100%技术系统再商业化落地,但现状和进展呈现上,如今越来越不被看好,甚至很多图灵奖得主级别的人都说,再过数十年都很难实现。
工程思维出发,却又另一种状态。
工程思维推进技术,追求的是循序渐进,运用战术妥协,把难的问题转化为简单的问题,用成熟实用的技术分而解之。
在自动驾驶领域,被与Waymo相提并论,且视为工程思维代表的,正是马斯克治下的特斯拉。其用渐进式迭代的方式,不仅把自动驾驶技术以低成本应用到了量产车,而且可以解决的问题、满足的场景需求,越来越引起重视。
而说回物流科技和菜鸟网络,强调“贴地飞行”,同样也是工程思维出发的结果。
但用李强的划分,有另一种表述:
下半场。
他认为在上半场,传统的物流行业对于新技术冲击有FOMO感——错失恐惧症,于是在物流产业中,展现出了对互联网、AI等技术过度强调的倾向。
表现就是唯黑科技论,遇到问题希望用最前沿的黑科技解决,为了上黑科技而上黑科技,而不再是用最适合客户的方式去解决问题。
“某种程度上,这是技术自信不够”,李强总结。
这位菜鸟CTO还表示,跳出“黑科技内卷”,需要技术自信——既要靠业务价值创造带来的底气,也需要面向未来趋势的技术视野。
对于菜鸟而言,物流行业的科技未来,大道至简。
李强认为有三大方面:
- 一是数据层面,指向万物互联、实时在线,低成本应用;
- 二是流程层面,指向供应链流程中的自动化,小到自动化决策,大到自动驾驶,以及相辅相成的新能源和碳中和。
- 三是交互层面,指向人机交互工具。
实际上,这也是对之前菜鸟众所周知的战略——自动化和IoT的另一种阐释。
而且再回过头来看,菜鸟这两年在领域内知名的几大产品,也都出现在战略战术生长线上。
徐福记案例中提到的RFID,归属到数据层面;小蛮驴物流机器人,归属到流程层;LEMO PDA、LEMO CORE等快递员终端,归属在人机交互。
毫无疑问,这种业务和产品的开花结果,就是技术视野的最好检验。
这也是菜鸟此时此刻,再度展现“反常识”一面的核心原因。
菜鸟科技的两次“反常识”
菜鸟的第一次反常识,发生在诞生之初。
当时物流领域经历着电商零售领域的红利“暴击”,忙于生长,无暇建设。
菜鸟就出现在这样的背景里,或者更准确说,在2012年双11史无前例地的爆仓危机之后。
这次反常识,强调的技术性。
到现在,科技之于物流领域的重要性,跟数据之于AI的重要性一样被重视,智慧物流已经成为常识。
于是菜鸟再次出头,再次反常识,呼吁“技术贴地飞行,深入服务产业”。
如果没有亲历其过程,或者不经解释和体察,争议就会在所难免。
但菜鸟技术方面,对潜在的“争议”心态平和。
他们依然秉持菜鸟之心,更关心的是出发时的承诺兑现——
菜鸟能不能让物流体验更好一点?
李强引用阿里巴巴创始人的表述:如果有一天中国电商做好了,可能跟我们没有关系,但如果电商没有做好,一定是我们没做好。
他认为在物流体验领域,其道一以贯之。
所以在被问及双11目标,李强表现出技术工程师理性务实的那一面,回答说:
技术助力,扎扎实实送好每一个包裹。
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