「50個技術賽道，50家創(chuàng)業(yè)公司」是一檔聚焦前沿科技領域創(chuàng)新力量的深度探索欄目。我們以全球視野掃描新興技術趨勢，每期深入一個細分技術賽道，挖掘最具顛覆潛力的創(chuàng)業(yè)公司。呈現(xiàn)技術的商業(yè)價值，展示創(chuàng)新者的先鋒姿態(tài)。 本文為第八篇，專欄集合在文章底部。

在劉明看來，倉庫不是一堆貨架的集合，而是一座不斷試探效率邊界的實驗場。

先后任職于亞馬遜、Coupang的劉明，有著十多年的倉儲管理經(jīng)驗，而基于對倉儲領域的深度參與與洞察，他又對“效率”這兩個字格外敏感，一個調(diào)度算法、一條路徑規(guī)劃、一次貨位調(diào)整，都能在無聲處改變成千上萬件商品的流轉(zhuǎn)節(jié)奏。

他常說，倉庫其實是人類組織行為的縮影，里面有秩序、有協(xié)作，也有博弈，而真正的挑戰(zhàn)是如何讓這種龐大的體系自己變得更聰明。

2016年，他離開大型企業(yè)的管理崗位，創(chuàng)立了牧星智能。彼時，中國電商正高速發(fā)展，倉儲自動化設備層出不窮，但倉庫依舊依賴人工經(jīng)驗維持運作。機器人在跑，系統(tǒng)在算，卻沒人真正讓“倉庫自己做決策”。劉明認為，行業(yè)真正缺的，不是更快的機械臂，而是一個能自我調(diào)度、自我優(yōu)化的“大腦”讓倉庫從自動化走向智能化。

這正是與行業(yè)內(nèi)許多出身于機械、電控等領域的創(chuàng)業(yè)團隊有著完全不同基因的劉明團隊想要去挑戰(zhàn)的方向。所以，牧星智能從創(chuàng)立之初想要做的就是基于對倉庫場景的深刻理解，用軟硬件結合的方式，為各行各業(yè)的工廠和倉庫提供智能高效的倉儲解決方案。這也使得牧星智能成為了全球少數(shù)幾個“先懂倉庫、再做機器人”的智能倉儲公司。

九年過去，牧星智能在韓國、日本、澳大利亞、德國以及美國成功落地了分公司，其業(yè)務系統(tǒng)已成功覆蓋全球50多個國家和地區(qū)，服務全球超200家客戶，其中，不乏可口可樂、雅馬哈、Monde Nissin、朗德萬斯等知名品牌企業(yè)或廠商。

更為重要的是，牧星智能的海外業(yè)務貢獻了八成以上的營收，這無疑是近年來中國科技公司浩浩蕩蕩的出海征程中的成功代表。

牧星智能創(chuàng)始人劉明

以下為創(chuàng)投家與劉明對話全文，略有刪減：

創(chuàng)投家： 牧星智能的創(chuàng)立契機是什么？

劉明：牧星智能是在2016年6月23號成立的。當時其實是一個很自然的結果。

我以前在亞馬遜工作。2012年，亞馬遜收購了 Kiva Systems，這讓我第一次真切地看到機器人應用在倉庫之后帶來的巨大改變，也感受到了機器人在倉儲領域可以帶來巨大的價值。

以前，我們在中國的倉庫，全靠人工加一點點自動化，而當我發(fā)現(xiàn)美國的機器人倉庫效率能比我們?nèi)斯ぷ龅酶摺?/p>

這件事對我沖擊很大，我當時在亞馬遜中國管的倉庫，是全中國效率最好的，但我發(fā)現(xiàn)，有些美國倉庫能超越我們，靠的就是機器人系統(tǒng)。那一刻，我意識到，倉儲行業(yè)可能會被徹底改變。

倉庫的工作，其實是非常簡單、枯燥、重復的。你每天拿著PDA（（Personal Digital Assistant）跑貨位，掃條碼、核對、走流程——人就像被電腦指揮的“機器人”。當時我就想，如果能把人從這種機械式勞動里解放出來，又能提高效率，這一定是一個很有價值的事。

所以，2016年我選擇創(chuàng)業(yè)，聚焦在智能倉儲、機器人倉儲這個方向。我們團隊有個特別的地方，是全球少數(shù)幾個“先懂倉庫、再做機器人”的團隊，是真正干過倉庫運營，知道客戶要解決的問題是什么，客戶要的是更高效、更經(jīng)濟的倉庫運營方式。

創(chuàng)投家：擅長做“機器人”和“更懂倉庫”，這兩者的核心區(qū)別在哪里？

劉明：其實區(qū)別非常大。從“機器人”本身看，研發(fā)重心在硬件的穩(wěn)定性、精度、成本、續(xù)航等。但倉儲的目標是運營更高效、成本更低。所以這其中，真正的核心不在機器人，而是要解決倉庫的問題。

我們從倉庫出來，對倉庫系統(tǒng)的理解是深入骨子里的。我們知道倉庫從收貨、上架、揀貨、分播、出貨的每一個環(huán)節(jié)是什么邏輯，知道不同倉型（比如電商、線邊倉、成品倉）的差別。傳統(tǒng)的自動化倉庫系統(tǒng)是“一個系統(tǒng)配一套設備”，而到了機器人倉庫，每次任務分配、路徑規(guī)劃、復位計算，都是動態(tài)的、實時優(yōu)化的。你得同時考慮幾十臺、上百臺機器人怎么協(xié)同，工作任務的順序怎么排，怎樣才能實現(xiàn)整體效率最優(yōu)。這背后是算法，是系統(tǒng)級的調(diào)度邏輯，不是單個機器人的問題。

所以我們說，牧星智能是“做倉庫的人里最懂機器人、做機器人的人里最懂倉庫的”。我們做的是圍繞整個倉庫流程、軟件系統(tǒng)、算法邏輯，去實現(xiàn)整體最優(yōu)的智能倉儲系統(tǒng)。

創(chuàng)投家：能否具體分享一個“更懂倉庫”的典型案例？

劉明：其實每個案例之間都不太具備可比性，因為倉庫類型太多了。比如有線邊倉、成品倉、流通業(yè)倉、電商倉、直播倉、海外倉，每種場景的需求完全不一樣。

我舉個最典型的電商倉的例子吧。它的訂單量大、SKU 多、時效要求高。過去人工揀貨是一個個訂單揀，每次走一大圈。為了提效，他們后來改成多訂單一起揀，比如一次揀60個訂單，這樣單位行走距離內(nèi)的揀選密度提高了，但問題是，后面分播環(huán)節(jié)就卡死了。

因為你一次揀回來幾百件商品，要再分回每個訂單，這時候就要靠人到“播種墻”前人工分播。墻太小，走動距離短，效率低；墻太大，又走太多路，整體效率反而下降。這就是多因子響應的問題，一個環(huán)節(jié)快了，另一個環(huán)節(jié)可能慢。

那我們是怎么解決的呢？我們在2023年推出了3D Sorter Max，這是一個全新的分播設備，可以自動識別、自動分播，不用人去跑著“播種”。這樣一來，揀貨環(huán)節(jié)就能一次性放大，比如從60個訂單提升到500個訂單一揀，效率能提升兩三倍。前后流程打通以后，整個倉庫的效率、揀選密度、人工占比全部優(yōu)化。這種提效不是靠增加設備，而是靠算法設計和系統(tǒng)協(xié)調(diào)。

所以我經(jīng)常說，牧星智能的核心不是賣設備，而是交付一個能高效運轉(zhuǎn)的倉庫。設備只是實現(xiàn)手段，背后的系統(tǒng)、算法、調(diào)度邏輯，才是真正的靈魂。

創(chuàng)投家：牧星智能的軟件系統(tǒng)像一個“模塊化低代碼平臺”，能否具體講講，這種設計思路如何讓系統(tǒng)更靈活、更高效？

劉明：是的，我們整個軟件系統(tǒng)的底層邏輯就是模塊化。為什么？因為倉庫場景太多，客戶的需求差異非常大。你要是每個客戶都重新開發(fā)一套軟件，那就是“非標產(chǎn)品”，成本高、交付慢、穩(wěn)定性也差。

我們做的是一個“積木式”的系統(tǒng)。我們把倉儲操作拆解成上百個模塊，比如揀貨策略、路徑規(guī)劃、任務分配、貨位優(yōu)化、設備接口等等。

大概80%的功能是標準化的，可以直接復用，剩下20%根據(jù)客戶場景進行輕定制。就像搭積木一樣，不同客戶我們幫他選哪些模塊、怎么組合。這樣一來，既能快速交付，又能保證系統(tǒng)穩(wěn)定。

更重要的是，這個模塊化平臺背后是一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)邏輯。每個模塊產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都能互通，算法能實時調(diào)用整個倉庫的狀態(tài)數(shù)據(jù)來優(yōu)化決策。我們內(nèi)部叫它“低代碼智能倉儲平臺”，你可以理解為倉庫領域的操作系統(tǒng)。

客戶看到的只是“我用了牧星的系統(tǒng)”，但其實背后是一整套經(jīng)過上百次迭代的底層架構，這是我們能同時支撐全球幾百個倉庫的關鍵。

創(chuàng)投家：牧星智能早期就提到“AI自決策系統(tǒng)”，它在實際應用中發(fā)揮了哪些作用？未來是否會引入人形機器人參與倉儲作業(yè)？

劉明：AI 其實我們早就在用了?，F(xiàn)在外界熱的是大模型，但在倉儲領域，AI更多是“自決策”。比如系統(tǒng)會根據(jù)實時訂單、庫存、機器人狀態(tài)，自動計算最優(yōu)的任務分配方案，甚至在季節(jié)變化、促銷周期變化的時候，系統(tǒng)會自己調(diào)整策略。

舉個簡單例子：到了夏天，雨傘、墨鏡是熱銷品，系統(tǒng)會把它們自動調(diào)到離揀選面更近的位置；到了冬天，又會自動換成棉服、手套。這個邏輯不是人去手動配置，而是系統(tǒng)通過歷史數(shù)據(jù)分析和規(guī)則學習，自動完成。它會不斷學習、修正，這是AI在倉儲里最實用的體現(xiàn)。

至于人形機器人，我個人非?？春谩４蠹椰F(xiàn)在都在講人形機器人能炒菜、能打螺絲，但我認為最容易落地、最先產(chǎn)生商業(yè)價值的場景是倉庫。

因為倉庫的場景相對標準化、環(huán)境可控。比如分播環(huán)節(jié)，人形機器人可以自動識別商品、抓取、放置；如果出現(xiàn)卡頓或異常，還能自主處理。我們其實已經(jīng)在布局，預計明年會公布一些進展。

未來幾年，你會看到人形機器人和輪式機器人在倉庫里協(xié)同作業(yè)，真正做到“人形機器人+算法倉儲系統(tǒng)”的融合。這將是智能倉儲下一階段的變革。

創(chuàng)投家：您在2018年就帶隊出海，為什么那時就決定布局海外市場？海外客戶與國內(nèi)客戶，在需求和投資回報率上有哪些差異？

劉明：其實出海是被“算出來”的。機器人替代人工，本質(zhì)上是經(jīng)濟決策?？蛻糍I機器人，不是為了好看，而是為了省錢，那就得看投資回報率。

我2018年去做蘇寧的項目時發(fā)現(xiàn)個很有意思的事：2014年亞馬遜倉庫工人一小時成本是27塊人民幣，到了2018年蘇寧倉庫只有14塊，四年過去，反而便宜了。

那到了今天，大部分中國倉庫工人也就二十多塊一個小時，對企業(yè)來說，用機器人反而不劃算，因為人工太便宜。

但海外完全相反。像澳大利亞、美國，工人一小時120塊，韓國、日本也要80塊，這個差距太大了，同樣一個倉庫，海外20個工人就能支撐上機器人的投資，中國可能要到60-90個工人規(guī)模才劃算。

第二個原因是訂單結構。中國電商市場太特殊了，有雙11、618，這種短時間訂單暴增十幾倍的情況。機器人系統(tǒng)有產(chǎn)能上限，哪怕你加人都跟不上。

海外市場相對平穩(wěn)，像歐美圣誕節(jié)、黑五訂單翻個四五倍就算高峰，系統(tǒng)能穩(wěn)定運行，ROI也更可控。

所以我們2018年就決定走出去，先去韓國、澳大利亞，然后到歐洲、美國、日本?，F(xiàn)在海外五家分公司占了我們超過80%的訂單。牧星智能從一開始就不是只做中國市場，我們要做的是全球化的智能倉儲標準方案。

創(chuàng)投家：哪些國家是增長最快的市場？在國際化過程中，您遇到過哪些挑戰(zhàn)？

劉明：最早出海我們就選擇了發(fā)達市場，因為它們的人工貴、倉儲結構成熟，客戶愿意為效率買單。后來我們也在東南亞、馬來西亞、泰國、越南、中東、南美這些地方做項目，雖然現(xiàn)在規(guī)模不大，但增長很快。

最大的挑戰(zhàn)其實有兩個：

第一個是文化與溝通。倉儲是一個強執(zhí)行的行業(yè)，客戶非常在意交付穩(wěn)定性。我們在海外招的本地團隊必須既懂行業(yè)，又能和國內(nèi)研發(fā)對接，這需要磨合。

第二個是標準化能力。海外客戶雖然需求各異，但都希望拿到“即插即用”的系統(tǒng)。我們通過模塊化的軟件平臺來應對這個挑戰(zhàn)，讓本地分公司可以快速部署，而總部只需提供技術支持。

現(xiàn)在回過頭看，我們走的這條路是對的。做硬科技出海，不能靠價格競爭，要靠體系競爭，靠標準化、靠交付、靠算法。

創(chuàng)投家：牧星智能的團隊規(guī)模多大？組織結構上是如何運作的？

劉明：我們現(xiàn)在團隊大概260人，研發(fā)人員占了一半以上。銷售其實只有15個人，國內(nèi)5個，海外10個。聽起來少，但這是行業(yè)特點決定的。

我們這個行業(yè)的銷售不是“賣產(chǎn)品”的，是“賣方案”的?？蛻粢牟恢皇菣C器人，而是一整套系統(tǒng)，所以銷售必須懂倉庫邏輯、懂技術、懂ROI計算，不懂流程設計，就沒法跟客戶溝通。

組織上，我們把銷售、方案、項目經(jīng)理放在一個體系里，從拿單到交付是閉環(huán)的。這樣效率高，也避免了信息斷層。所以牧星雖然銷售少，但能覆蓋全球市場，我們靠的是技術驅(qū)動+方案驅(qū)動，不是靠人海戰(zhàn)術。

創(chuàng)投家：牧星智能目前的營收情況如何？

劉明：我們現(xiàn)在的業(yè)務結構非常清晰，海外占比超過80%，這幾年增長都挺穩(wěn)健的。

過去兩年，我們在海外市場的訂單幾乎是每年翻一倍，尤其是歐洲、日本和澳大利亞幾個市場，客戶復購率很高。國內(nèi)業(yè)務占比不到20%，但主要是一些長期客戶或者戰(zhàn)略項目。

機器人倉儲這個行業(yè)的特點是項目制，金額比較大，一個項目從幾百萬到上千萬人民幣不等。我們每年在做的有效交付項目有幾十個，平均單體規(guī)模比前幾年增長了不少。

我不太強調(diào)營收的絕對數(shù)，因為行業(yè)還在快速演化，我們更關注的是交付的質(zhì)量、系統(tǒng)的穩(wěn)定性和客戶ROI。一個客戶用得好，會自然復購，這個復購周期比新獲客價值更大，我們在日本和歐洲已經(jīng)看到這種復購效應了。

創(chuàng)投家：未來三到五年，牧星智能的核心增長動力來自哪里？如果用一句話定義牧星的下一個階段，您會怎么說？

劉明：未來三到五年，我們的重點會有三個方向。

第一是軟件智能化。我們會繼續(xù)強化自決策系統(tǒng)，讓倉庫能真正“自己想、自己調(diào)、自己優(yōu)化”，AI不是噱頭，而是讓系統(tǒng)更聰明。

第二是多場景協(xié)同。現(xiàn)在我們做的主要是揀貨、分播、高位存儲，但倉庫里還有上架、打包、出貨等環(huán)節(jié)。我們希望能把所有環(huán)節(jié)都打通，讓倉庫變成一個完整的智能生態(tài)。

第三是全球標準化。我們希望牧星能成為全球機器人倉儲領域的技術標準制定者之一。無論在日本、美國還是中國，客戶拿到的系統(tǒng)都是一樣可靠、一樣高效。

如果用一句話概括牧星的下一個階段，我會說：“讓倉庫長出大腦，讓機器人有判斷力?！边@就是我們接下來要做的事。

劉明沒有把“AI”“智能化”這些詞掛在嘴邊。對他而言，所謂智能，并不在于技術多先進，而在于系統(tǒng)能否真正替人思考、持續(xù)優(yōu)化?！爱斔惴茏约鹤鰶Q策時，人就能回到更有價值的部分去”他說。

在靜水湖創(chuàng)投創(chuàng)始管理合伙人張毅看來，這樣的劉明有一種少見的“克制”。張毅記得第一次見他時，劉明沒有講愿景，也沒有談估值，只拿著筆在紙上推導倉庫的效率模型——機器人數(shù)量、貨位密度、路徑規(guī)劃、ROI回收周期，一層一層算得清清楚楚。“他在AI浪潮里很少談AI，卻在做最接近AI本質(zhì)的事，讓系統(tǒng)自己學習、自己判斷。”

張毅回憶起當初投資牧星的關鍵是在于劉明對國內(nèi)和海外的不同類型的客戶的需求以及如何解決其中的難點都非常清楚。

“我們看好的智能化不只是替代人工，更具客戶吸引力的是智能化對客戶整體效率的大幅提升，能為客戶創(chuàng)造更多價值，提升客戶競爭力。而且他們有軟硬結合的系統(tǒng)性的解決方案，類似一個‘倉儲大腦’，同時，又天然的具備出?；颉保瑥堃惚硎?，創(chuàng)業(yè)的第一性原理是創(chuàng)始人要非常了解市場需求，而不僅僅是技術。

從亞馬遜到Coupang，再到牧星智能，劉明用十多年時間在追問一個看似簡單的問題：效率的盡頭是什么？答案或許不是速度，而是秩序，一種由算法重組的人機協(xié)作的新秩序。

牧星的故事沒有戲劇性的轉(zhuǎn)折，也沒有驚人的營銷包裝。它的成長像算法本身，緩慢、穩(wěn)定，并不斷逼近最優(yōu)解。（文｜智客ZhiKer，作者｜郭虹妘，編輯｜陶天宇）