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  本文为第八篇，专栏辘集在著述底部。

在刘明看来，仓库不是一堆货架的辘集，而是一座握住试探后果领域的实验场。

先后任职于亚马逊、Coupang 的刘明，有着十多年的仓储经管教学，而基于对仓储领域的深度参与与知悉，他又对"后果"这两个字格外敏锐，一个搬动算法、一条旅途筹画、一劣货位调节，王人能在无声处阅兵比比皆是件商品的流转节律。

他常说，仓库其实是东说念主类组织作为的缩影，里面有次序、有勾搭，也有博弈，而真的的挑战是如何让这种弘远的体系我方变得更智慧。

2016 年，他离开大型企业的经管岗亭，创立了牧星智能。彼时，中国电商正高速发展，仓储自动化开发日出不穷，但仓库依旧依赖东说念主工教学防守运作。机器东说念主在跑，系统在算，却没东说念主真的让"仓库我方作念决策"。刘明觉得，行业真的缺的，不是更快的机械臂，而是一个能自我搬动、自我优化的"大脑"让仓库从自动化走向智能化。

这恰是与行业内很多出生于机械、电控等领域的创业团队有着完全不同基因的刘明团队想要去挑战的标的。是以，牧星智能从创立之初想要作念的便是基于对仓库场景的潜入理解，用软硬件麇集的模式，为五行八作的工场和仓库提供智能高效的仓储惩办决策。这也使得牧星智能成为了全球少数几个"先懂仓库、再作念机器东说念主"的智能仓储公司。

九年往日，牧星智能在韩国、日本、澳大利亚、德国以及好意思国顺利落地了分公司，其业务系统已顺利掩饰全球 50 多个国度和地区，服务全球超 200 家客户，其中，不乏好意思味可乐、雅马哈、Monde Nissin、朗德万斯等有名品牌企业或厂商。

更为艰苦的是，牧星智能的国外业务孝顺了省略以上的营收，这无疑是频年来中国科技公司吵吵闹闹的出海征途中的顺利代表。

牧星智能创举东说念主刘明

以下为创投家与刘明对话全文，略有删减：

创投家：  牧星智能的创立机会是什么？

刘明：牧星智能是在 2016 年 6 月 23 号建立的。那时其实是一个很当然的约束。

我以前在亚马逊责任。2012 年，亚马逊收购了 Kiva Systems，这让我第一次清楚地看到机器东说念主附近在仓库之后带来的巨大调动，也感受到了机器东说念主在仓储领域不错带来巨大的价值。

以前，咱们在中国的仓库，全靠东说念主工加极少点自动化，而当我发现好意思国的机器东说念主仓库后果能比咱们东说念主奇迹念得更高。

这件事对我冲击很大，我那时在亚马逊中国管的仓库，是全中国后果最佳的，但我发现，有些好意思国仓库能高出咱们，靠的便是机器东说念主系统。那一刻，我意志到，仓储行业可能会被绝对调动。

仓库的责任，其实是迥殊简短、无聊、访佛的。你每天拿着 PDA（（Personal Digital Assistant）跑货位，扫条码、查对、走经过——东说念主就像被电脑招引的"机器东说念主"。那时我就想，如果能把东说念主从这种机械式干事里自如出来，又能提高后果，这一定是一个很有价值的事。

是以，2016 年我接受创业，聚焦在智能仓储、机器东说念主仓储这个标的。咱们团队有个特别的所在，是全球少数几个"先懂仓库、再作念机器东说念主"的团队，是真的干过仓库运营，知说念客户要惩办的问题是什么，客户要的是更高效、更经济的仓库运营模式。

创投家：擅长作念"机器东说念主"和"更懂仓库"，这两者的中枢区别在那里？

刘明：其实区别迥殊大。从"机器东说念主"自身看，研发要点在硬件的舒适性、精度、老本、续航等。但仓储的看法是运营更高效、老本更低。是以这其中，真的的中枢不在机器东说念主，而是要惩办仓库的问题。

咱们从仓库出来，对仓库系统的理解是深入骨子里的。咱们知说念仓库从成绩、上架、拣货、分播、出货的每一个标准是什么逻辑，知说念不同仓型（比如电商、线边仓、制品仓）的死别。传统的自动化仓库系统是"一个系统配一套开发"，而到了机器东说念主仓库，每次任务分拨、旅途筹画、复位筹办，王人是动态的、及时优化的。你得同期探究几十台、上百台机器东说念主若何协同，责任任务的规章若何排，如何才智完竣致体后果最优。这背后是算法，是系统级的搬动逻辑，不是单个机器东说念主的问题。

是以咱们说，牧星智能是"作念仓库的东说念主里最懂机器东说念主、作念机器东说念主的东说念主里最懂仓库的"。咱们作念的是围绕通盘仓库经过、软件系统、算法逻辑，去完竣致体最优的智能仓储系统。

创投家：能否具体共享一个"更懂仓库"的典型案例？

刘明：其实每个案例之间王人不太具备可比性，因为仓库类型太多了。比如有线边仓、制品仓、流畅业仓、电商仓、直播仓、国外仓，每种场景的需求完全不一样。

我举个最典型的电商仓的例子吧。它的订单量大、SKU 多、时效条目高。往日东说念主工拣货是一个个订单拣，每次走一大圈。为了提效，他们自后改成多订单一说念拣，比如一次拣 60 个订单，这么单元行走距离内的拣选密度提高了，但问题是，背面分播标准就卡死了。

因为你一次拣追忆几百件商品，要再分回每个订单，这时候就要靠东说念主到"播撒墙"前东说念主工分播。墙太小，来往距离短，后果低；墙太大，又走太多路，全体后果反而下落。这便是多因子反映的问题，一个标准快了，另一个标准可能慢。

那咱们是若何惩办的呢？咱们在 2023 年推出了 3D Sorter Max，这是一个全新的分播开发，不错自动识别、自动分播，无须东说念主去跑着"播撒"。这么一来，拣货标准就能一次性放大，比如从 60 个订单教学到 500 个订单一拣，后果能教学两三倍。前后经过买通以后，通盘仓库的后果、拣选密度、东说念主工占比全部优化。这种提效不是靠增多开发，而是靠算法联想和系统协调。

是以我不时说，牧星智能的中枢不是卖开发，而是托福一个能高效运转的仓库。开发只是完竣妙技，背后的系统、算法、搬动逻辑，才是真的的灵魂。

创投家：牧星智能的软件系统像一个"模块化低代码平台"，能否具体讲讲，这种联想念念路如何让系统更机动、更高效？

刘明：是的，咱们通盘软件系统的底层逻辑便是模块化。为什么？因为仓库场景太多，客户的需求离别迥殊大。你若是每个客户王人重新开发一套软件，那便是"非标居品"，老本高、托福慢、舒适性也差。

咱们作念的是一个"积木式"的系统。咱们把仓储操作拆解成上百个模块，比如拣货策略、旅途筹画、任务分拨、货位优化、开发接口等等。

大概 80% 的功能是圭臬化的，不错径直复用，剩下 20% 字据客户场景进行轻定制。就像搭积木一样，不同客户咱们帮他选哪些模块、若何组合。这么一来，既能快速托福，又能保证系统舒适。

更艰苦的是，这个模块化平台背后是一个协调的数据逻辑。每个模块产生的数据王人能互通，算法能及时调用通盘仓库的气象数据来优化决策。咱们里面叫它"低代码智能仓储平台"，你不错理解为仓库领域的操作系统。

客户看到的只是"我用了牧星的系统"，但其实背后是一整套经过上百次迭代的底层架构，这是咱们能同期撑持全球几百个仓库的关键。

创投家：牧星智能早期就提到" AI 自决策系统"，它在现实附近中说明了哪些作用？改日是否会引入东说念主形机器东说念主参与仓储功课？

刘明：AI 其实咱们早就在用了。当今外界热的是大模子，但在仓储领域，AI 更多是"自决策"。比如系统会字据及时订单、库存、机器东说念主气象，自动筹办最优的任务分拨决策，以致在季节变化、促销周期变化的时候，系统会我方调节策略。

举个简短例子：到了夏天，雨伞、墨镜是热销品，系统会把它们自动调到离拣选面更近的位置；到了冬天，又会自动换成棉服、手套。这个逻辑不是东说念主去手动建设，而是系统通过历史数据分析和礼貌学习，自动完成。它会握住学习、修正，这是 AI 在仓储里最实用的体现。

至于东说念主形机器东说念主，我个东说念主迥殊看好。环球当今王人在讲东说念主形机器东说念主能炒菜、能打螺丝，但我觉得最容易落地、首先产生生意价值的场景是仓库。

因为仓库的场景相对圭臬化、环境可控。比如分播标准，东说念主形机器东说念主不错自动识别商品、捏取、遗弃；如果出现卡顿或极端，还能自主处理。咱们其实还是在布局，展望来岁会公布一些进展。

改日几年，你会看到东说念主形机器东说念主和轮式机器东说念主在仓库里协同功课，真的作念到"东说念主形机器东说念主 + 算法仓储系统"的和会。这将是智能仓储下一阶段的变革。

创投家：您在 2018 年就带队出海，为什么那时就决定布局国外市集？国外客户与国内客户，在需乞降投资报酬率上有哪些离别？

刘明：其实出海是被"算出来"的。机器东说念主替代东说念主工，本色上是经济决策。客户买机器东说念主，不是为了颜面，而是为了省钱，那就得看投资报酬率。

我 2018 年去作念苏宁的神气时发现个很有利念念的事：2014 年亚马逊仓库工东说念主一小时老本是 27 块东说念主民币，到了 2018 年苏宁仓库只消 14 块，四年往日，反而低廉了。

那到了今天，大部分中国仓库工东说念主也就二十多块一个小时，对企业来说，用机器东说念主反而不合算，因为东说念主工太低廉。

但国外完全相背。像澳大利亚、好意思国，工东说念主一小时 120 块，韩国、日本也要 80 块，这个差距太大了，相似一个仓库，国外 20 个工东说念主就能撑持上机器东说念主的投资，中国可能要到 60-90 个工东说念主限制才合算。

第二个原因是订单结构。中国电商市集太特殊了，有双 11、618，这种短时候订单暴增十几倍的情况。机器东说念主系统有产能上限，哪怕你加东说念主王人跟不上。

国外市集相对安详，像泰西圣诞节、黑五订单翻个四五倍就算岑岭，系统能舒适运行，ROI 也更可控。

是以咱们 2018 年就决定走出去，先去韩国、澳大利亚，然后到欧洲、好意思国、日本。当今国外五家分公司占了咱们高出 80% 的订单。牧星智能从一初始就不是只作念中国市集，咱们要作念的是全球化的智能仓储圭臬决策。

创投家：哪些国度是增长最快的市集？在国际化过程中，您际遇过哪些挑战？

刘明：最早出海咱们就接受了说明市集，因为它们的东说念主工贵、仓储结构熟悉，客户舒服为后果买单。自后咱们也在东南亚、马来西亚、泰国、越南、中东、南好意思这些所在作念神气，诚然当今限制不大，但增长很快。

最大的挑战其实有两个：

第一个是文化与疏通。仓储是一个强实行的行业，客户迥殊珍贵托福舒适性。咱们在国外招的土产货团队必须既懂行业，又能和国内研发对接，这需要磨合。

第二个是圭臬化智商。国外客户诚然需求互异，但王人但愿拿到"即插即用"的系统。咱们通过模块化的软件平台来粗豪这个挑战，让土产货分公司不错快速部署，而总部只需提供技能赈济。

当今回过甚看，咱们走的这条路是对的。作念硬科技出海，弗成靠价钱竞争，要靠体系竞争，靠圭臬化、靠托福、靠算法。

创投家：牧星智能的团队限制多大？组织结构上是如何运作的？

刘明：咱们当今团队大概 260 东说念主，研发东说念主员占了一半以上。销售其实只消 15 个东说念主，国内 5 个，国外 10 个。听起来少，但这是行业特质决定的。

咱们这个行业的销售不是"卖居品"的，是"卖决策"的。客户要的不单是机器东说念主，而是一整套系统，是以销售必须懂仓库逻辑、懂技能、懂 ROI 筹办，不懂经过联想，就没法跟客户疏通。

组织上，咱们把销售、决策、神气司理放在一个体系里，从拿单到托福是闭环的。这么后果高，也幸免了信息断层。是以牧星诚然销售少，但能掩饰全球市集，咱们靠的是技能驱动 + 决策驱动，不是靠东说念主海战术。

创投家：牧星智能现时的营收情况如何？

刘明：咱们当今的业务结构迥殊清醒，国外占比高出 80%，这几年增长王人挺肃肃的。

往日两年，咱们在国外市集的订单真的是每年翻一倍，尤其是欧洲、日本和澳大利亚几个市集，客户复购率很高。国内业务占比不到 20%，但主若是一些弥远客户或者计谋神气。

机器东说念主仓储这个行业的特质是神气制，金额比拟大，一个神气从几百万到上千万东说念主民币不等。咱们每年在作念的灵验托福神气有几十个，平均单体限制比前几年增长了不少。

我不太强调营收的十够数，因为行业还在快速演化，咱们更宥恕的是托福的质地、系统的舒适性和客户 ROI。一个客户用得好，会当然复购，这个复购周期比新获客价值更大，咱们在日本和欧洲还是看到这种复购效应了。

创投家：改日三到五年，牧星智能的中枢增长能源来自那里？如果用一句话界说牧星的下一个阶段，您会若何说？

刘明：改日三到五年，咱们的重点会有三个标的。

第一是软件智能化。咱们会络续强化自决策系统，让仓库能真的"我方想、我方调、我方优化"，AI 不是噱头，而是让系统更智慧。

第二是多场景协同。当今咱们作念的主若是拣货、分播、高位存储，但仓库里还有上架、打包、出货等标准。咱们但愿能把悉数标准王人买通，让仓库造成一个齐备的智能生态。

第三是全球圭臬化。咱们但愿牧星能成为全球机器东说念主仓储领域的技能圭臬制定者之一。岂论在日本、好意思国如故中国，客户拿到的系统王人是一样可靠、一样高效。

如果用一句话抽象牧星的下一个阶段，我会说："让仓库长出大脑，让机器东说念主有判断力。"这便是咱们接下来要作念的事。

写在终末

刘明莫得把" AI ""智能化"这些词挂在嘴边。对他而言，所谓智能，并不在于技能多先进，而在于系统能否真的替东说念主念念考、不竭优化。"当算法能我方作念决策时，东说念主就能回到更有价值的部分去"他说。

在静水湖创投创举经管联合东说念看法毅看来，这么的刘明有一种稀有的"克制"。张毅谨记第一次见他时，刘明莫得讲愿景，也莫得谈估值，只拿着笔在纸上推导仓库的后果模子——机器东说念主数目、货位密度、旅途筹画、ROI 回收周期，一层一层算得清清白白。"他在 AI 波澜里很少谈 AI，却在作念最接近 AI 本色的事，让系统我方学习、我方判断。"

张毅回忆起当初投资牧星的关键是在于刘明对国内和国外的不同类型的客户的需求以及如何惩办其中的难点王人迥殊明晰。

"咱们看好的智能化不单是替代东说念主工，更具客户眩惑力的是智能化对客户全体后果的大幅教学，能为客户创造更多价值，教学客户竞争力。而况他们有软硬麇集的系统性的惩办决策，类似一个‘仓储大脑’，同期，又自然的具备出海基因"，张毅默示，创业的第一性旨趣是创举东说念主要迥殊了解市集需求，而不单是是技能。 

从亚马逊到 Coupang，再到牧星智能，刘明用十多年时候在追问一个看似简短的问题：后果的终点是什么？谜底偶然不是速率，而是次序，一种由算法重组的东说念主机勾搭的新次序。

牧星的故事莫得戏剧性的转动，也莫得惊东说念主的营销包装。它的成长像算法自身，逐渐、舒适，并握住迫临最优解。（文｜智客 ZhiKer，作家｜郭虹妘，裁剪｜陶天宇）

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