跟菜鸟CTO聊了一上午，我更深刻理解“产业互联网”怎么做
2018年以来，“工业互联网”成为工业界和资本市场的热门概念。 大家的逻辑是：消费互联网的渗透率已经见顶，互联网下一个最重要的任务就是改造传统产业，赋能实体经济，释放更大的生产力。
这种逻辑在理论上当然是成立的，但在实践中却相当混乱。 当然，各大互联网公司都在产业互联网上大力投入，也有一批独角兽公司在这条赛道上成长起来，但无论在业务层面还是资本层面，都远未达到产业互联网的高度。消费互联网。 即便是对于“工业互联网应该怎么做”这个命题，大家也缺乏共识，观点倾向于两个极端：
作为一个研究了八年软件行业和六年消费互联网行业的分析师，我对以上问题也很困惑，在两个极端之间摇摆不定。 中国实体企业的数字化水平还很低，无疑需要依靠信息技术来提高效率； 而中国的企业软件企业和信息服务企业普遍没有成长起来，难以真正满足企业客户的需求。 这也是由来已久的。 该怎么办？ 我们应该如何解决已经存在了几十年的矛盾？ 大多数行业观察家，包括我自己，都没有答案。
直到春节前夕的一天早上，我与菜鸟CTO李强（化名：载宽）交流了两个多小时，对菜鸟的工业互联网路线形成了深刻的认识——这很有可能是工业互联网. 正确的发展之道，具有很强的指导意义，让我看到了解决问题的希望。
菜鸟是一家什么样的公司？ 从服务亿万用户（尤其是广大零售电商用户）的角度来看，可以算是一家消费互联网公司； 但从自身物流能力建设和深度运营的重度投入来看，它是一家不折不扣的公司。 工业互联网公司。 这种横跨To C和To B两端的业务特性，在中国互联网行业实属罕见，也让菜鸟具备了以下特殊属性：
长期面向终端用户，让菜鸟养成了以用户为中心、从应用场景出发的习惯。 总之，科技研发是为了实用和解决问题，而不是一味追求“黑科技”、“为了研发而研发”。
中国零售电商物流是一个低毛利率、低成本竞争的市场。 用现在流行的话来说就是“高度内向”。 在如此艰难的市场中成长，迫使菜鸟具备较高的组织效率和成本管理能力，形成绝对的性价比优势。
因此，多年来，菜鸟CTO再鸟一直在强调一个理念：物流需要“恰到好处”的技术。 所谓“恰到好处”，就是立足于应用场景，以合理的成本解决实际问题。 如果一项技术不能解决客户遇到的问题，或者如果它不能可靠、成熟或以合理的成本效益比 (ROI) 解决问题，则该技术就不是“恰到好处”的。
从应用场景出发，注重性价比，这似乎并不“高大上”，不符合很多人对工业互联网企业的预期。 然而，这或许才是最符合中国实际的发展道路。 如果一家科技公司能够在零售电商物流这样低利润、高度内向的市场中茁壮成长，一旦进入高端市场，可能会形成“降维打击”； “高新技术企业”往往在广阔的微利市场中失去竞争优势，最终失去大本营。 其实放眼全世界都是一样的，在方兴未艾的AI（人工智能）技术领域，我们可以发现非常生动的先例：
二十多年来，IBM 一直是全球人工智能研发当之无愧的领导者。 第一台击败人类国际象棋世界冠军的“深蓝”超级计算机来自IBM。 2011年，IBM推出了基于自然语义的AI解决方案，一上手就选择了癌症治疗这个难度最大的领域。 目标是以癌症为起点，彻底改造全球医疗行业。 不幸的是，癌症治疗已被证明是无效的，并且无法集成到现有的医疗信息系统中，使它们成为昂贵且无用的玩具。 2022年，IBM以区区10亿美元的价格出售了医疗业务，同时停止了对交通、政务、广告等AI解决方案的探索。
与此同时，谷歌、亚马逊、Meta等新一代企业正悄悄从互联网广告、搜索等消费场景出发，逐步锤炼AI产品技术，直至进入基础研发领域。 尤其是谷歌通过机器学习的应用大大提升了广告推送的效率，在获得利润的同时锻炼了AI研发团队 。 2016年，第一台击败人类围棋世界冠军的超级计算机成为了谷歌出品的Alpha Go。 现在，谷歌不仅是全球公认的“机器学习四强”之一（IBM不在此列），还将机器学习应用到自动驾驶、量子计算等前沿探索领域。 尽管 IBM 的路线失败了，但谷歌的路线却同样成功。
显然，菜鸟选择了谷歌的路线。 或许有人会质疑：从物流行业培育出来的科技研发实力，还能有多大的拓展空间？ 与芯片、新能源电池、无人机等时下流行的“硬科技概念”相比，物流行业的技术应用在改变世界方面似乎还差得很远——必须指出，这是一个巨大的误解，甚至恰恰相反。
在庞大复杂的物流市场中，需要用到的技术种类远超常人的刻板印象。 举几个最简单的例子：
以上都是非常成熟的技术； 在新兴技术方面，RFID是一个典型案例。 从理论上讲，在仓库等复杂场景中，基于RFID的电子标签可以大大提高物流效率：试想一下，工作人员不必翻出包裹有码的一面进行扫描，而是可以读取电子标签批量处理，那应该怎样方便？ 但在实践中，RFID由于成本高、易受周围环境影响、准确性不够等问题，并未在物流中得到广泛应用。 直到最近几年，菜鸟与平头哥合作，对RFID技术进行了包括芯片、标签、天线、阅读器、软件算法在内的全面改造，并于2022年在食品行业标杆企业徐福开始应用。 注识别准确率达到99.9%以上。
从小的方面来说，如果RFID能够得到全面应用，将是继电子运单普及之后物流行业的又一次革新； 从大的方面来说，RFID是一条很长的产业链，每个环节的设计和生产都非常重要。 有很大的扩展空间。 以芯片为例。 菜鸟已经与平头哥合作，完成了第一代RFID芯片的保留工作，目前正在进行第二代芯片的研发。 这是从具体应用场景出发，逐步深化基础研发的良好实践。
在现实中，科技进步其实是一个从“恰到好处”到更好的过程； 这个阶段的“更好”可能是下一阶段的“恰到好处”。 例如，自动驾驶是一项备受外界关注的新奇“硬科技”； 开放道路上的自动驾驶被视为人工智能技术的“皇冠上的明珠”。 由于复杂度高，即便是谷歌孵化的Waymo这样的明星自动驾驶项目，至今也没有得到广泛应用。 如果贸然在物流领域推广自动驾驶，即使能通过监管审查，对物流企业的吸引力也有限。 而在最后一公里的低速场景应用自动驾驶，则可以扬长避短，事半功倍。 所以我们可以看到，疫情期间，菜鸟在校园场景推广无人车配送，因为在现阶段“恰到好处”； 在合适的时候，它可以进步到下一个“恰到好处”的技术水平，直到实现开放道路上的无人配送。
2023年，我们正式进入后疫情时代。 一方面，实体经济需要数字经济赋能，提升数字化水平，以应对日益激烈的国际竞争。 另一方面，无论是互联网企业还是传统企业，都有一种“降本增效”的共同期待。 这对工业互联网提出了很高的要求：既要满足企业业务创新的需求，又要帮助企业节约成本。 可能有人会觉得这样的要求太复杂，难以满足，但这是工业互联网的黄金时代。
物流行业为产业互联网做了很好的示范：从近20年前淘宝的成立和通达百货的诞生，到2013年菜鸟的诞生，再到今天，行业数字化水平稳步提升改善。 以前每次“双11”大促都会炸，这几年不会了； 以前，没有办法实时跟踪包裹的状态，但现在可以了。 但是，物流业的数字化进程还远未完成，数字化之后才会有智能。 一个物流行业有那么多那么复杂的需求，整个实体经济几百个行业加起来，对工业互联网的需求有多强？
在物流行业，不仅有经济型物流，还有优质物流——现在越来越大的跨境电商等国际物流，对质量的要求也很高。 还有直接面向B端的企业物流，未来在整个行业中的占比可能会越来越大。 菜鸟CTO载宽表示，“我们一方面服务于物流企业，另一方面服务于企业物流。 比如汽车行业，这两年无论是传统车企还是新能源车企，发展都非常快。 菜鸟也在积极进军汽车行业，为车企提供数字化技术和服务。”
这几年我对美国的科技巨头做了很多研究，从苹果、谷歌、亚马逊到微软，对他们的各种业务，尤其是他们的To B业务略有了解。 我最大的感受是：工业互联网不是“自上而下”的。 不是在实验室里拿出一个高端黑科技，应用到应用端，而是从应用端做起，踏踏实实做下去，直到形成基本的研发和应用场景。 之间良性循环。 无论是中国还是美国，过去还是现在，上述发展道路是最科学、最可持续的。
很多人之所以对工业互联网感到失望，正是因为误解了基本概念，盲目期待“黑科技”、“硬科技”从上到下解决问题。 但是，这并不妨碍真正的工业互联网基于应用场景稳扎稳打地发展。 通过与菜鸟的深入交流，我对中国工业互联网的发展重拾信心，希望更多的企业能够走上这条正确的道路。
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