文 / 姚赟

核心导读

本文全长14000字，阅读需要四十分钟，这是关于智能制造最详尽的案例解析，你可以通过此文获得如下知识点：

1.传统制造模式会陷入以产定销的难题，一个品牌从企划设计到最终上市，要走过漫长的过程，这是一种“期货制”商业模式。

2.订单背后需要回答两个核心问题：“what”和“how many”,即用户需要什么，需要多少。如果整条供应链无法敏捷的满足需求，能预测出需求也没用。

3.一座工厂的智能化，可分为三个层级，最简单就是信息化，第二层是数字化，第三层即数智化，基于所采集的数据，通过AI来做判断、做决策，再将AI所形成的决策下达到边缘端，通过边缘端再来执行。

4.在犀牛智造没有工长这个角色，取代这个岗位的是云端的“AI制造大脑”。

5.互联网人进入智能智造，要对制造业怀有敬畏之心，不能将自己定位为赋能者，更不能傲慢，要先跳下水，体验完全真实的商业逻辑，踩几个坑，碰一头包。

6.消费互联网是长板理论，把某个体验做到极致，就能够掩盖掉其他的不足，但产业互联网是短板理论，长板会被短板拖住，如系统能力再强，设备能力跟不上也实现不了，生产线再高效，如果上游采购品质或者交期不稳定也没用。因此产业互联网只做好一端没用，一定要全链路、端到端齐头并进，环环相扣。

7.智能制造的核心不是用机器替代人，还是让产业工人更有创造力，更有尊严。

看懂一座工厂，并不是件容易的事。

表面看来，位于浙江省杭州市余杭区临平街道的阿里巴巴迅犀（杭州）数字科技有限公司，即犀牛智造，只是一家数字化的智能工厂，其实在它的后面，是百倍于表面的数据和人工智能在支撑它。

走进车间，能看到排列整齐的缝纫机，所不同的是它加上了智能显示屏，其中内置多种参数；高速精准的六轴机器人自动分拣面料，把印花完成的布片拿起，再放入下一道工序；车间地面用红、绿、蓝色标记出不同区域， AGV（无人工业物料车）小机器人行走在红色区域；身穿蓝色上衣的工人在不同工作台之间忙碌，自动吊挂则“拎”着半成品在头顶上来回穿梭；生产线尽头有一台电脑，屏幕会以折线图形式显示着每一位工人的工作效率。

到2020年9月，世界经济论坛全球 “灯塔工厂”网络拥有54位成员，它们是第四次工业革命的代表。其中16家位于中国，作为阿里新制造“一号工程”犀牛智造也在其中，而且是全球唯一的服装行业灯塔工厂。

每一家灯塔工厂都有明显的自动化与智能化特征。

不过，魔鬼都在细节之中，传统意义上判断一座工厂管理能力的核心标准是“人机物法环”，即人员、设备、物料、操作法、和生产场地。从这些角度深入观察，就不难发现，即使同为灯塔工厂，这头犀牛也是独特存在。阿里巴巴跨界进入制造业，相比传统制造从多数情况下从供给端切入数字化变革，它从需求端切入，力图创造全新的客户价值。

伍学刚，是牵着犀牛的鼻子往前走的人，短发、浓眉，看着很温和随性，实则严厉坚韧。他曾任迪卡侬亚太区供应链总裁及优衣库全球供应链与生产总经理，是最懂全球供应链的华人之一。他在2017年加入阿里，现任犀牛智造CEO，人称“伍哥”。

“单纯从供给侧提效，对于产业上下游的价值非常有限。新制造的核心还是要从需求入手，即生产消费者需要的商品，以及合适的数量，而不仅仅是高效地去生产。因为开足了马力，做下来可能一堆没有用的东西塞到仓库里面，成为库存，放在货架上，接下来就只想办法销出去。”2020年末，一个微雨的下午，伍学刚在阿里西溪园区告诉我们。

自2020年以来，盒饭财经多次拜访犀牛智造，与伍学刚等多位高管、以及数位一线员工深度交流，并走访了同在杭州余杭经济开发区大量不同规模的制造企业，同时探访了海尔卡奥斯智能平台，美的全智能化制造基地等，希望在时代的坐标系中，高颗粒度解密这头犀牛。

第四次工业革命正处于范式构建阶段,新智造究竟“新”在哪里？“智”在何处？“制造”本身又将发生怎样的化学反应？这是我们要找到的答案。

2018年3杭州月，伍学刚等人向张勇汇报

1 订单背后的核心问题：“what”与“how many”

假设有一位服装品牌商叫饭小盒，他起家自淘品牌，向工厂下了一套连衣裙的订单，最少要多少件起订？最快能几天交货？

对工厂而言，面对饭小盒，订单背后需要回答两个核心问题：“what”和“how many”,即消费者需要什么，需要多少。传统模式下，这两个问题基本靠经验和有限数据，就算可以相对精准推导出来，如果整条供应链无法很敏捷的满足需求，需求发生了也没有用。

传统品牌商会陷入以产定销的难题。

这意味着整体周期极长，一个品牌从企划设计到最终上市，要走过漫长的过程，其中生产环节周期更长，需要提前很长时间做计划，这是一种“期货制”商业模式。

在这种期货模式下，饭小盒要预测3个月之后，甚至半年之后女生对裙子的需求，假设以销量为主要指标，饭小盒要预测半年以后什么款式好卖，哪个颜色好卖，这已经接近玄学：可能这个月某种款式大火是因为一部热播剧带动，下个月该剧评分已经下来了。

假设饭小盒也做临平羽绒服，他就要在每年2月份判断九个月后冬天的羽绒服款式、颜色、尺码、数量，支撑他做决策的数据主要来自刚刚过去的这个冬天。2020年羽绒服销量增长十分可观，波司登在2020/21财年前九个月，累计零售金额与2019/20财年同期比较录得25%以上升幅，这得益于2020年冬天格外冷。

但连天气预报都难以提前三个月预测，你让饭小盒怎么猜？

那些摆在货架上和仓库里等待冷空气的羽绒服，需要提前两、三个月进入工厂上的流水线，打样、成本核算、打复样确认、进货、剪裁、缝纫、锁钉、整烫、包装、验收，而羽绒服中的羽绒，更要提前购买，一般每年5到7月服装厂会大量采购羽绒。

饭小盒要赌的还不只是天气。

羽绒服除了保暖作用外，需要具备时尚与个性——今年流行什么款式？什么面料？什么颜色？哪款有可能成为爆款？用户走进商场和在电商平台点击购买时，早已有一只无形的手安排的明明白白，可饭小盒并不知道。

以优衣库和H＆M、Zara、耐克这样的体量，依然会面临类似难题。就算品牌把主要渠道放在线上，也难以获得准确的数据，因为假设用户把某款服装加入购物车，最终却没有完成支付行为，很难判断是因为没有库存，出现了脱销，还是因为临时改变了主意。

一旦出现脱销，将会出现难以计算的损失。因为饭小盒已经投入了一切资源，要开发设计，拍广告，做门店陈列等，但到了临门一脚，却没有库存了，等于一多半投入脱靶了。

如果饭小盒对自己的投入非常有信心，备下了足够的货，就可能产生第二种损失，即库存，假设没有当季卖掉，饭小盒只能够通过打折或通过其他途径去消化。以优衣库对供应链控制能力之强，SKU极度之精简，每年由于库存带来的损失仍然可观，而耐克到了季末售罄率达到60%就很不错。

这与人类对服饰的消费观念变迁有关，消费动机已从早期单纯的保暖、遮羞等功能转化成一种文化诉求，在年轻人群体中尤为如此，如果与时尚脱节，堪称“生不如死”。用户需求是紧跟潮流，商家则要紧跟用户，这就特别容易产生库存。

饭小盒也谋求数字化转型，首先他自己技术力量有限，而且技术人员属于IT部门，主要负责信息化，通常很少直接考虑业务部门需求。

耐克谋求转型时就做了一系列收购动作，2018年3月，收购了Zodiac，该公司能够对消费者行为做出准确、可操作预测，2018年4月，还收购了能提供3D扫描与深度学习技术的Invertex，它研发出一款可以让用户在家中就能在线定制服饰的平台。2019年8月又收购了Celect，这家提供也提供零售预测服务。

SIG首席分析师萨姆波泽分析：耐克将转变为一个更加以数字为中心、以消费者为中心的公司。

像饭小盒这样的品牌商并没有如此实力，要赚钱就要靠优化供应链来降本增效。表面上看，他生产一条裙子的成本是100元，但这只是采购成本，还有很多隐性成本，如库存打折、电商浪费等，都会吞掉饭小盒的利润。

犀牛智造对饭小盒所能提供的助力，就在于对全链路产品行重置，实现真正的“小单快返”。

1688平台上有人咨询：请问可做少数量订单（200件-300件）的服装工厂（最好在山东省内）是什么？底下有人回复：这样的单子大厂怎么会做?只有小加工户愿做。

“打样什么的就很贵，打了一个样后，只有把生产的数量提高，这件衣服的平均成本才会降低。”从事服装出口多年的刘禾（化名）说，“一个款两三百件，对一般正规工厂来说确实比较小，他们也有自己的人工成本、流水线上机器的成本，根据具体款式来看，达到一定量才能有的赚”。

传统制造模式下，饭小盒向工厂下了裙子的单，因为是新款，工人熟练度低、工序之间配合差，制造总体效率只能发挥20%，随着一周左右的效率爬坡，最终一周左右将达到70-80%。当效率在50%以下时，工厂每加工一件衣服都会亏损，只有当效率爬升到50%以上，才开始产生利润。因此同一款式服装订单数量越大，工厂盈利空间也就越大。

大工厂为了保证产能提升后产生利润，只接大单。

于是饭小盒必须提前预估这款裙子未来几个月的销量，然后像赌博一样一次性下单，赌对了就是学区房，赌错了就是烂尾楼。

如果饭小盒单子比较小，他也可以去找一些接小活儿的淘工厂。小工厂生产更灵活，但为了保证利润就要降低盈亏平衡线。正常需要5道工序才能完成，可能只会用3道工序就完成了。同等加工费用，小单品质永远低于大单。

饭小盒很烦恼，他的烦恼是中国制造业转型困局的缩影，伍学刚认为，在中国若要形成敏捷制造和柔性制造的供给，传统大厂模式和小厂模式都走不通，需求驱动一定要与智能制造相结合。

工厂筹建初期的“夜总会”（晚上总是开会）

2 唯快不破的敏捷智造：智能决策 敏捷生产

假设饭小盒将订单下到犀牛智造，将是另一番情景。

通常，类似订单平均1000件起订，15天交货，而在犀牛智造，已经可以做到100件起订，7天交货。

更小起订量，更快交货速度，会让用户享受到什么才是真正的“快时尚”，会让商家得以更灵活根据需求变化调整订单。在伍学刚看来，犀牛智造并不是工厂的升级版， 而是在对制造业进行全链路重构。

一座工厂的智能化，可分为三个层级：

最简单就是信息化，用IT取代原来纸质办公。

第二层是数字化，在原有设备上加一些感应器，来收集设备运行情况，设备自己可预判老化情况或是否需要维修，并反馈给技术人员。

第三层则是数智化，基于所采集的数据，通过AI来做判断、做决策，再将AI所形成的决策下达到边缘端，通过边缘端再来执行。

犀牛智造从设计之初，就直接进入了第三层。

每年双十一，饭小盒都感觉头大，他需要提前几个月去备料，双十一是需求爆发期，货自然要充足。但备料其实很麻烦，因为他很难知道双十一哪个款肯定卖的好。

2020年双十一做财务了模式创新，最重要变化是不只在11月11日一天爆发，消费者可分两波购买，11月1日-3日为第一波，11月11日为第二波。犀牛智造为饭小盒这样的商家提供了全新服务，他可以在活动期间追加订单，最初可以少量生产，通过测款之后再追加，而且可以追加好几波。

假设饭小盒有三十个款，每款都是心头肉，都舍不得放弃，传统做法是每款500件，然后分别扔到平台上，测试一下哪款卖的最好。但30款共15000件，试错成本很高，而且测试中卖的不好饭小盒也割舍不下，还想再放点量进去。

最终会形成两方面浪费：卖得好没有库存，卖的不好占用了他的产能。

犀牛智造给饭小盒提供了两种合作方式。

一种是按需定制，将需要定制的量提供给犀牛，犀牛按照此需求接单。第二种是饭小盒只需要选款上架，集中精力做好品牌和店铺运营，后续所有供应链交由犀牛负责。

详细而言，第一种方式即使饭小盒要求某一款式只造100件，犀牛也能接单。第二种合作方式捆绑更深。当饭小盒把某一款式上架后，会由犀牛智造来分析和预测，再做决策，下单、生产、交付都“托管”给犀牛。

按照第一种方式，同样是之前的30款服装，饭小盒可以每款选择100件，一共3000件向犀牛下单，在第一波测试中，发现其中15款销量很好，而且15款中有3款销量爆发性增长，那么饭小盒就可以快速针对这3款进行翻单，也就是按照实际销量追加生产订单，从而快速地获得测出来的爆款红利。而这样的事情，只要饭小盒愿意，可以在饭小盒经营店铺的每一天，持续发生。

这并不仅是一种假设。

六只兔子、Her own words、棉先生、杰克琼斯等品牌，在2020年就以此方式与犀牛合作。最初他们也是将信将疑，担心就算自己下了订单犀牛也做不出来。合作之后，这些品牌都看到了数据飙升的结果，如同发现了一个不需要再靠运气押宝的新大陆。

2020年双11期间的犀牛智造

这就是以销定产的最大魅力，可以说，它天生就是数字经济的基因，算法分析和敏捷制造是基因里的关键构成。

“数据或者算法无处不在，用户在哪个宝贝上停留多久？用户要来回打开几次？在哪个步骤中放弃购买？这类数据商家都有，通过它可以判断出商品的爆、旺、平、滞（爆，即爆款；旺，旺款；平，平款；滞，滞销款）。但对这些数据还要加工，对商家而言成本太高。” 伍学刚解释，犀牛在分析数据同时能够进一步预测判断，如果爆能够爆到多少件。

如果用第二种方式，意味着每款裙子上多少件过去由饭小盒决定，现在由犀牛来判断。犀牛通过动态预测销量，同时结合产能、材料供给情况，运用AI模型进行最优运筹的下单决策，既不浪费销售机会，也不制造库存，让资金运用最大化。

通过此过程，饭小盒等于将库存风险做了转移。如果有1000个商家，每个商家都在单独承担库存的风险，犀牛的目标是帮商家来承担风险，让他们集中到自己擅长的事情。

“今天淘宝上大部分商家都是设计师和网红出身，更擅长了解外面流行的趋势，然后去运营店铺、拍照、和粉丝互动，可是后面的组货、下单，对他们来说就很难。”伍学刚有清晰的用户定位，“他们在风险拿捏上有很大问题。通过犀牛的能力、算法、经验、数据，能帮助他们最大幅度降低这个风险。”这样商家可以专注自报税己擅长的品牌营销，而把风险最大、技术难度最高的补货环节则可以交给犀牛这类擅长“风控”的企业。

3 眼见为实的小单快反：让生产线流动起来

饭小盒很好奇犀牛如何能将自己的小订单快速变为成品，于是来到生产线拜访，他将看到这样的场景。

首先，他观察到在犀牛不会出现积压。

所谓积压，简单而言就是生产线供料的速度，超过了工人的处理速度，假设每个吊挂上应该是3件在制品，某个工作台上方却出现了7件在制品，那就是积压。在换款快的生产场景下，积压是对效率最大的损失，因为很难做到生产线的平衡。

传统解决积压问题，靠生产线工长肉眼观察，需要积压到一定量才能发现。工长类似于交通警，某处交通堵塞了，他就要去指挥疏通。

可是在犀牛智造，饭小盒连工长这个角色都找不到。取代此角色的，是云端的“AI制造大脑”。

每块面料都有自己的“身份ID”，每台设备也都有自己的“大脑”，从进厂、裁剪、缝制到出厂，能够进行全链路跟踪；从产前排位、生产排期、吊挂路线，都由AI机器做决策，通过IOT，设备就能够感知哪个位置出现了积压，甚至还可以预先发现哪里会有积压。这就如同智能交通系统中，不用等到塞的水泄不通，只要有四辆车行驶缓慢，系统就可以判断将要塞车了，比人的感知更加敏锐。

传统工流水线通常是单线生产，如同一条单行道，带着一件半成品衣服流经所有工序，工人在相应工序把衣服从吊挂上拿下来，完成后再挂上去，传送给下一道工序。

犀牛智造采用的是“智能蛛网吊挂系统”，一个路口“塞车”时，能够进行调度，提前拐进别的地方。用专业术语表述，这是让整个工序从“产前排位”变成 “产中排位”，即在生产过程中根据实际情况实现任务重新分配，来平衡产线效率。

犀牛智造工厂内部，来源犀牛智造官网

拐弯本身又需要技术，例如某道工序，在张三处堵住了，但每个人干的活不一样，用的设备也不一样，那就需要调给一个同样使用这种设备，而且具备同样技能的人，否则会塞的更厉害，这就需要大量计算。首先要判断哪里可能会积压，再者判断要调给谁，还要计算怎样调过去最合理，完成计算之后，系统就会自动调配。

饭小盒还发现，在传统服装厂，通常一个员工只掌握一项单独技能，裁剪的只懂裁剪，整烫的只懂整烫，但是在犀牛，员工技能更多样化，这样也便于调度。假设一个员工在A工序上能达到7级，在B工序虽然达不到7级，但也可以做到5级，那B工序发生拥堵后，也可以调度给他。这对系统提出的要求是需要知道每个工人技能水平，如此可以按照级别来决定调给他的数量。

从中可以看出，仅是一个防积压，就需要结合基于数据的采集能力、算法能力，还要加上物理驱动载具的能力。

其次，饭小盒过去也经常去不同车间，但是他发现犀牛所用的机械臂与众不同。

传统机械臂更适合抓硬物，如在汽车工艺中，机器人能轻盈的抓住一个门，但抓面料就很难，因为面料太软且太滑，尤其抓一层面料更难。在美国一种解决方案是先把面料放进化学试剂，将它硬化成纸板，然后再抓取。但完工之后还要去浆，需要恢复到原来纺织物的软度，这对面料肯定会形成伤害。犀牛与设备商合作，开发出可以抓面料的机械臂，最初只能抓比较硬的牛仔面料，如今已可以抓T恤这种软面料，而且能精准的一层一层抓。

机械臂进入服装领域有很多痛点，除了抓取之外，还需要平整放到缝纫机上。如果服装款式变化，会产生不同形状、尺码、公差的布料裁片。当缝制大小不一的布料时，机械臂很难确定缝制轨迹。针对这个问题，犀牛还增加了视觉自动轨迹规划技术，可提取裁片边缘轮廓信息，根据工艺参数自动生成机器人运动轨迹，驱动缝纫机缝制，从而兼容不同形状、大小的布片，并形成更加平滑的缝制线迹。

犀牛智造工厂内部，来源犀牛智造官网

人与机器的协同，会产生新的挑战，机械臂和缝纫机运动速度不一样，机械臂是持续运动，人工则一走一停进行缝纫，两种设备配合容易拉扯布料。对此，机械手臂中还要加入速度协同模块，使机械臂与缝纫机实现通讯以保证速度匹配，避免面料拉扯，确保线迹一致美观。

小单快返，意味着同一条生产线和同一批工人，上午在做衬衫，下午就能做裙子，也就是高频换款。高频换款带来的一个挑战是：自动化设备本身偏刚性，每生产100件就要调试一次，需要频繁根据面料重新调设备松紧度，这特别麻烦。传统工厂每次换款时间都很长，有时候整条生产线要停下来，工程师需要1天的时间去调设备。其中的一个关键，是调出适合下一款面料的关键参数。

犀牛研究出一种方法，大幅降低了产线调设备的时长。

在开发时把一部分最难的参数预存好，参数传到设备，调设备的技术人员不用调到100%，而是在70%左右，剩下的30%由工人自己来调，就会大大降低对设备调试技财务术的依赖。原来只有专业技术人员才可以调，现在工人自己就能动手调。设备会显示新的面料张力、克重、厚度等数据，工人只要用几分钟做微调即可。

在观察的最后，饭小盒发现，犀牛还有一个数字化协同网络生态体系，叫做IDCN，其中有很多设备商、软硬件开发商，大家用同样的互联网协议来解决类似难题。

犀牛智造工厂内部，来源犀牛智造官网

参观完生产线后，饭小盒终于明白，为什么别人的工厂一换款效率就跌得一塌糊涂，而犀牛却能够做到平稳。但他所不理解的是，阿里本是可以躺在床上数钱的互联网公司，为什么要进入苦哈哈的制造业？这种基于算法，软硬结合，能完成柔性、快返、高频换产、接小订单的工厂，能够大规模复制嘛？

4 一个关键决定的诞生：跨代式进化

如果饭小盒回到2016年阿里的云栖大会，就会找到答案。

那年，阿里提出了面向未来的“五新”，即：新零售、新制造、新金融、新技术、新能源。

彼时新零售才是当红炸子鸡，但伍学刚眼中只有“新制造”。在对“五新”的解释中，他看到了其中最令人激动的部分：“所有的制造行业，由于零售行业发生变化，原来的B2C的制造模式将会彻底走向C2B改造，也记账就是说按需定制。”

听到“按需定制”四个字，彼时还在优衣库的伍学刚眼睛发光，他对供应链中的痛点有深刻体会，如前所述，“按需定制”四字看起来简单，但在传统模式下几乎成了一道无解难题。技术红利还没有完全滲透进制造业，产业互联网是一片蓝海，阿里从需求出发，或许能找到新的解法。

彼时的新制造在阿里依然只是未来的方向，天马行空的想法需要落地。2017年，时任阿里巴巴CEO的张勇为此项目挖来伍学刚，开始为关键赛道储备人才。

切入产业互联网，可以横着做，也可以纵着做。横着做就需要跨行业提供解决方案，为服饰服务，也可以为很多行业服务，如快消、家纺、电子等。纵着做即做透某一个行业，可以做重工业，也可以做轻工业。

但确定的是：要做出真正的客户价值，不能够浅尝即止。产业互联网与消费互联网不同，消费互联网主要解决信息不对称难题，模式的核心是信息撮合，但在B端单纯只做信息撮合价值太薄。而且横着做行业差异比消费互联网大的多，每个行业独特痛点都很强烈，很难一套拳打遍天下，因此他们决定纵着做。

纵向选择哪个行业呢？首先要水大鱼大，再者痛点要深，第三阿里要有独特优势。这个衡量标准简直是为服饰量身打造。

服装供应链是产业互联网中仅有的几个万亿级规模市场之一，而且基础条件成熟；它们对转型需求也非常迫切。

艾瑞咨询调研结果显示，2016-2018年，A股服饰类上市公司年存货周转天数平均超过200天，高度积压库存直接导致企业资金周转困难。服装也是阿里具备优势的品类，阿里平台上还汇集了众多服装卖家，如果阿里能成功摸索出敏捷而柔性的制造解决方案，不仅对阿里，对服装行业来说，空间也是不言而喻。

决定要做新制造，决定要纵深做，决定做服装，接下来就是怎么做。以阿里的基因，其实也可以选择只做系统服务商，或者只提供数据洞察服务，而不是实打实建一座工厂。

探讨过程中，阿里意识到，如果要对全链路成本重构，还是要真正做出工厂来，如此才能走出实验室，进入真实的商业场景。

伍学刚认为：“对制造业要怀有敬畏之心，它有数百年的历史，我们不能将自己定位为赋能者，更不能有傲慢之心，要先跳下水，体验完全真实的商业逻辑，踩几个坑，碰一头包，否则你说可以改变这个行业，别人根本不信。”

确定了自己搞工厂，也有两种思路可选择。一条路是“旧城改造”，找一个渴望数字化升级的传统工厂合作，进行改造，这样速度更快。另一条路就是“新城建设”：从一片空地开始重新设计。

建设新城容易还是改造旧城容易？很多人想当然认为改造旧城容易，因为有基础。但其实改造旧城更难，那么多男女老幼需要搬迁，还有沉重的惯性拖累，往往改成了四不像。在阿里看来，倒不如一切从零开始，用最新的技术，面向未来的规划。

在阿里的新零售布局中，盒马鲜生就被视为“新城建设”，它一开始就和其他生鲜电商完全不一样，被称为新物种。犀牛是大陆上最古老的物种之一，但是犀牛智造希望跨代式进化，就要从头开始。

5 消费互联网是长板理论，产业互联网是短板理论

建新城遇到的第一个难题就报税是人。

伍学刚自己也没建过工厂，他主要负责战略规划，还要有得力的人来执行。现在要建的也不是一座传统工厂，没有任何参照物。他要找的来自制造业的人，既要懂传统，又能够脱离传统，过去既要有经验，又能脱离经验。而他所找的技术人员，即要能够理解智能工厂的架构，还能够把工业需求通过技术开发出来。

阿里虽然有众多优秀的算法工程师、软件开发工程师，但他们之前主要面向用户产品和营销领域，擅长基于消费互联网做创新与研发，很多人对智能制造做不了或没兴趣。

既然要建新城，张勇索性一把将伍学刚推到海里，让他自己学游泳，独立编制。

前期找人都要靠他自己，伍学刚发动自己的人脉，花了大量时间与精力，多年前在迪卡侬的同事，材料学博士兼行业投资人张帅，从阿里创新事业部“抢”来了人力资源负责人大滟、从阿里内部“忽悠”来的CTO高翔，从iOT事业部求来的物联网工程师……

2018年3月：犀牛智造好万家厂区（首个工厂）动工仪式

除了技术人才、工厂建设和运营人才……过去，他们彼此都是自己领域的牛人，如同来自不同世界，一个额头上写着 “互联网”，另一个额头写着 “传统行业”，伍学刚要把大家额头上都改写成大大的四个字“智能制造”，依然需要花费大量的时间磨合。

招聘同时，犀牛开始建工厂，一时之间，不管来自何方的大牛，也都要到尘土飞扬的工地。到了2018年7月，工厂第一条生产线——牛仔服装加工线临平区建设完毕，和普通工厂不一样，最初程序员与工人数量几乎一样多。但这条生产线，还算不上智能，依然需要经过深度改造，而且还需要设备商配合。

如果要做现有技术的延长线，犀牛挑战就会小很多，只代理需要把市场上最好的软件和硬件拿回来集成一下，略作改动就可以完成。但它要按照十年后产业的样子去做技术平行线，这就很痛苦，需要设备商深度配合才能自己烧锅做饭，自起炉灶。

不通则痛。

犀牛工厂采购的缝纫机来自日本重机，缝纫机本身是一个数据中心，它的剪线与断线操作、起停时间、线和布匹的张力数据，都能够被记录下来，而保守的日本重机之前并不愿意对工厂开放类似数据接口。经过艰难谈判，反复考察，它最终才同意开放。

后来，他们又请机械臂、裁床、镭射机、吊挂系统等设备商来工厂参观，描述愿景到嘴唇起泡，最终，几百种设备全部向调度系统开放数据接口。

负责商务的同事赶紧为工厂拉来一些订单，工人们白天在产线上生产，下班之后工程师就坐在纸箱上通宵对设备进行升级。

建厂之初，程序员在工厂写代码

这中间又跌进无数坑，如为了搭建“智能蛛网吊挂系统”，让衣架在岔路口知道应该左拐、右拐还是直行，这就需要最顶尖算法工程师和物联网工程师来支持。

饭小盒看到智能工作台边有一个圆按钮，他手贱拍了一下，立刻被制止。

就是因为这个小按钮，折射了传统与智造的融合之难。

工人在智能工作台完成一道工序，把衣服重新挂回吊挂时，应该拍一下这个按钮，如此就能为给系统提供数据，系统根据某人拍按钮的频率，可以估算出其实时工作效率，根据他每一天工作效率的变化还能推演出熟练某工序的过程。

但是工人多数习惯了传统服装工厂的生产流程，把衣服挂上去后总会忘记及时拍按钮。技术人员要求必须拍，工人也不乐意了，觉得这简直是脱裤子放屁，把活干完就行了，拍这玩意儿有啥用。

所谓上有政策下有对策，逼得急了，有人就先从吊架上依次摘下多件衣服，做完再统一挂回吊架，每挂一件拍一下。这体现在数据上，就是他们的半天的工作效率为0，然后极短的时间内爆发为正常人临平的数百倍。如此就出现了大规模数据污染，完全不能用于指导生产调度。

磨合之中，伍学刚和团队体验到，最初技术人员比较理想化，跌过跟头才明白消费互联网是长板理论，把某个体验做到极致，就能够掩盖掉其他的不足，但产业互联网是短板理论，它的长板会被短板拖住，如系统能力再强，设备能力跟不上也实现不了，生产线再高效，要上游采购面料品质或者交期不稳定也没用。

因此产业互联网只做好一端没用，虽然也要有核心优势，如数据能力，但一定要全链路从需求到设计再到调度、计划、制造，端到端齐头并进，环环相扣。否则生产线效率再高，再灵活，也只是“实验室速度”，假设突然很多订单涌入，产线都堵上了，再怎么柔性也没用。

伍学刚做了个比喻，如果买了台汽车，理论上能够跑200公里/小时，可是走到路上遇到堵车，20公里/小时也跑不到。假设同时来了10辆车，那马路能否从原来两车道变成10车道，让每辆车都可以高速通过？这种弹性才是对智能工厂的要求。

他早期一度有种感觉，自己带着一帮兄弟们在迷雾中行走，“如果同行都在雾里走，最多一起跌到坑里，现在你走的是一条与众不同的路，心里面还是有点慌，我常常要压制住自己的心慌”。

2020年9月16日，犀牛智造平台项目正式对外发布，外界将之称为阿里秘密开发三年，伍学刚解释，并非三年都在筹备期，其实用很短时间就筹备完了，然后就一直在打仗，然后不停的给自己增加难度，从一个工厂，一条产线，到多条产线，然后到两家工厂，再解决跨厂之间的调度，现在还要实现跨地区的调度。

“新物种有了原型之后，一定要可复制，还要经得起叠加变量的考验。比如从杭州开到安徽去，跨地区又是完全不同算法模型，如果你再扩张到越南去，调度就更难了，又涉及到海关、报税、物流等，那就更难了”。犀牛这套系统要服务成千上万家企业，伍学刚定义犀牛和提供saas服务的公司不同，它不靠卖软件，也不赚升级的服务费。今天在某家工厂装了1.0的版本，总部如果研发了2.0版本，客户不需要掏钱远程就能升级。

饭小盒看来，这类似特斯拉，今天总部把音响系统升级了，可能用户都无感，如此才有更好可复制性与可延展性。

至此，饭小盒不仅吃到了鸡蛋，看到了下蛋的母鸡，连母鸡是记账怎样孵出来的都懂了，不过，他还有一个疑惑：犀牛智造的工人，看起来和传统服装厂的工人，有点不一样。

6 物与人

饭小盒白手起家，也曾经在广东鞋厂做过工人，他知道工人们不定期会得一种“病”，叫做“流动症”，此病高发于年末或春季。

2021年1月底，春节临近，暖风中掺杂着油菜花的味道，躁动在杭州余杭经济技术开发区内蔓延开来——来自服装制造厂、印染厂、轴承厂、模椇厂、智能设备制造厂、电器制造厂、制药厂等不同企业的工人，都开始暗中琢磨：“过完年还回不回？明年去哪座城市？”

饭小盒走出余杭犀牛智造工厂，来到亭趾社区公园——这里是距离周边工厂最近的商业圈开放式广场。路边停满电动车，凤凰传奇的《最炫民族风》盖住了大部分声音。近十年间，这里成为附近外来工人的固定社交场所，“流动症”的味道在这里格外浓。

饭小盒就在这里遇到了吕晓静，这个社区广场是她上下班必经之路。

吕晓静是犀牛智造牛仔车间的一位负责人，来杭州之前，一直在东莞的某家工厂管着300多号人。

2018年，吕晓静接到了一个猎头电话，想把她从深圳挖到杭州。询问后得知，是一个朋友其简历推过去的，再细问才得知这个工厂只有三五个人，她第一反应：“这是黑厂，是骗子吧？”

代理

也因为这个电话，吕晓静对当时这座还叫迅犀的工厂产生了兴趣，可网上什么消息都查不到。吕晓静找到了领导，领导知道的也不多，只是模糊知道这是阿里正在做的一个项目。

不久后，已在犀牛工作的一位前同事回到深圳看望吕晓静。闲聊间，对方一直向吕晓静抱怨：天天加班到很晚，每天都要学很多东西。

这番抱怨却让吕晓静察觉到了不同——在传统工厂里，这么多抱怨早就走了，为什么还会在那里继续工作？

2019年6月，机会再次来了。

犀牛智造又联系到吕晓静，并给她发了初具规模的流水线现场视频，视频中与传统工厂截然不同的洗水、吊挂系统让她耳目一新。视频面试通过后，还未到工厂来过的吕晓静果断从深圳来到杭州。

2019年8月6日后，直到11月底，吕晓静都在带组，一个组30人左右，从一个组到两个组，忙到杭州昏天黑地：“传统工厂一个月可能就转十几个款，但在这边每一天就要转五到八个款，两个组转款频率在十五六个款。”

第一条牛仔裤下线

那段时间，吕晓静也一度怀疑自己选择是否正确：“当时，下班之后睡不着，觉得来这里压力这么大，一边走一边哭，天还下着雨。我就想自己来干嘛？还没转正，就有点想打退堂鼓了。”

胡志军是犀牛智造运营总监，不少生产部门的员工，习惯喊他“胡厂”。

胡厂得知吕晓静状态不佳，便找到她聊了20分钟，问了她三个问题：第一，你来新制造是做什么的？第二，你抱着什么样的想法来新制造的？第三，你就仅是来看一看新制造吗？

面对这灵魂三问，吕晓静有点顿悟的感觉，认为不能轻易放弃这份工作，“这不单单是工作，真的是改变行业，以后老了会很自豪。”她决定留下来。

吕晓静的丈夫在郑州老家做水果批发生意，孩子也留在丈夫身边，犀牛智造跟反传统服装制造不同的工作节奏，难免让家人不解。

“传统服装行业从来没有加班超过10点钟，一般都是7点，比较朝九晚五，刚到犀牛那会儿，天天十一二点钟。” 吕晓静回忆道，那时候 “一打电话就在车间，一打电话就在开会，（你们）那到底是什么公司？”

2020年的五一，吕晓静特意让丈夫特意把手头的事儿停了半个月，来杭州看看吕晓静工作的工厂。

“做了申请、走了流程，老公在这里待了有半个小时。我和他说，第一，我没有骗你，第二，我们这个真的是一个新制造（工厂），还要做成灯塔工厂。”她抬起头自豪的说。

2019年12月，吕晓静正式接手牛仔车间，工作内容涉及和产品、程序员的直接对接与沟通。相比与程序员、产品经理的沟通鸿沟，来自家庭的不解就不值一提了。

“之前我都不知道‘产品’是干嘛的，更别提什么UAT、PDCA，我压根都不知道这是什么，还说要预演，我说预演是干啥也不懂。”她感受到了成长的痛苦。

之前她一般就是电脑坏的时候才想起公司里有IT部门,现在要每天碰撞，“他们讲的听起来像‘黑话’，最初双方根本就沟通不了，经常会讲到十一二点，那时候工厂已下班了，程序员还要和我们交流研究。”

“我们是大专毕业，他们全部是北大清华，要么是国外回来的留学生，压根都不在一个频道上面。我们讲的东西他们听不懂，他们讲的东西我们听不懂。”

作为产线负责人，吕晓静又必须和产品、程序员经常碰撞，经常还要“闭关”五六个小时，议题多是优化完善生产线效率，产品怎样与系统相结合等。

饭小盒遇到吕晓静前一天，她刚参加完一次闭关，主题是讨论产出效率如何提升。

对全面质量管理中的主要因素一一进行分析，拆解到最后，出了几套方案。然后再商量是否可以成立一个项目，统计时间都去哪了，把浪费的时间统计收集，再想办法去缩短。

这是她在服装制造业17年职业生涯中从未有过的体验。

过去如果出现效率不高，工长或组长将扮演关键角色，拿着A4纸、手写分析、凭经验找问题，然后找当事人谈。最高效的方式，也就是拿着手机，打开秒表测一下时间，但当问题传递到某个员工，通常只会转化为不同形式的批评。传统工厂也很少开会，一开会要么就是全厂大会，要么就临平区是劈头盖脸一通骂。

吕晓静（站着）和员工们，身上所穿的就是犀牛智造的秋装工服

组长在传统工厂内拥有绝对权威，其管理方式往往很粗暴，但没有人敢反驳。

在犀牛智造，取而代之的角色叫“教练”，教练都来自一线表现优异的同事，还要经过培训，会教给工人应用系统，还会管理工人的衣食住行。对教练出现不满意还可以上诉到高级教练，高级教练相当于厂长，如果高级教练也解决不了的，员工关系小组就会介入。而在传统工厂，员工不允许跨级汇报，在犀牛就没有什么级别之分。

传统工厂中，工人容易异化为一颗螺丝钉，成为摩登时代里困在流水线上的人，那在智能工厂，工人是否会成为“困在系统”中的人？

吕晓静认为恰恰相反，技术把她解放了出来。

首先，遇到问题，她不用打电话或满世界去找人，一旦发生异常在iPad上一键触发，就能第一时间找到相对应的人过来解决。传统制造业上班10个小时可能只工作了8小时，因为剩下2小时都在处理异常，但在犀牛，上班10小时就产生10小时的价值。

再者，她觉得工人可以带上脑子，而不是仅仅用手工作，能够发挥创造性。如牛仔贴后袋的后袋膜，之前换款时需要调换样机，每转一个款都需要差不多1.3小时。现在工人提了一个金点子并被采纳，可以根据每个客户不同要求提前进行规格化，设计成不同的模具，然后把模具设置到机器里面。当遇到换款时，按相应的数字，花样很快就出来了，调试时间从1.3个小时缩短到15-20分钟。

公司有云创平台，创意多的员工，会获得重点培养和晋升的机会。“我们的创新并非都来自软件工程师或算法工程师，很多想法还来自于一线员工”。伍学刚认为云创就是鼓励所有一线工人去发挥自己的创造力。智能制造核心不是用机器替代人，而是让产业工人更有创造力，更有尊严。

招工难是工厂都遇到过的难题，犀牛却还要难上加难，除了技能外，也要考察四个品质：“聪明、皮实、乐观、自省”。这让很多人感到惊讶：从来没见过招工人还考核这些的。

但犀牛坚持如此，人与人可能性格、背景都不一样。但对黑、白、是、非的判断要比较一致，团队才能够顺滑。

在亭趾社区公园，饭小盒能看到几乎只有犀牛员工还穿着工服。这样一群人，让饭小盒感受到一种久违了的产业工人认同感。他想到自己，过去不要说下班不想穿工服，上班都不想穿，因为太丑了，于是就问一位看起来二十出头的小姑娘，为什么穿着工服逛街。

小姑娘指了指工服上的LOGO，笑而不答。