当前位置: 首页 > news >正文

绝密计划:我在阿里打黑工

绝密计划:我在阿里打黑工

文 | 史中

2020年9月,杭州临平,轰隆的厂房内外,人们一夜未眠,成千上万处暗哑的“迅犀科技”被替换为闪闪发亮的 LOGO:阿里巴巴犀牛智造。

此时人们才第一次知道,阿里巴巴竟然“偷偷”造了一座工厂。

人们的眼睛终于适应了追光,眼前这座服装工厂里流淌着世界上从未出现过的科技和智能的奇巧组合,吊挂铰链上天入地,无人车穿梭如织,数据轰鸣,笑靥如花,宛如一场狂想。

然而,在犀牛智造这群当事人的叙述中,他们的故事并不是开宗立派一步登天的“爽文”。恰恰相反,这是一场从无知到敬畏,从暴戾到皈依,从骄傲的代码英雄到谦卑的制造业小学生的艰难重生。

恰像一条从幽暗山谷疲惫地奔出,沐浴在乍泄阳光中的河流。

(一)犀牛狂想 

2016年,阿里巴巴做了一场大梦。

马云在云栖大会上喊出了“五新”:新零售、新制造、新金融、新技术、新能源。他笃定地告诉大家这才是未来的颜色,信不信由你。

台下的观众有的眼里闪光,有的一头雾水。

一年之后,一个叫盒马鲜生的“新型超市”猛然攻占各大城市的街道黄金地段和新闻头版头条,街头巷尾口耳相传这是“阿里的买卖”,鼻子灵敏的人恍然大悟,这不就是马爸爸说的“五新”之一“新零售”么?

未来来得太慢,阿里巴巴亲自动手了。

马云在2016

自从“盒马”加入了天猫、闲鱼、菜鸟、蚂蚁、飞猪的阿里动物园,人们开始期待动物园里再添新丁。可是盼望着,盼望着,三年过去了,又是石沉大海,大家都快盼忘了。。。

如果从上帝视角看,你会发现阿里巴巴并没有偷懒,他们在一刻不停地尝试解决“五新”中的另一个问题:“新制造”。之所以悄无声息,是因为制造业的问题远比预想中更棘手:

全中国每卖出四件衣服,就有一件是通过阿里巴巴卖出去的——这是一个科技高效的服装销售系统。

可是反观服装的生产,却是江浙、粤闽的一台台缝纫机、一双双手、一日日的辛劳苦痛——这是一个传统低效的服装生产系统。

像极了一架宇宙飞船配了一个燃煤发动机。

到底问题出在哪呢?鉴于大多数浅友都不是服装制造业内中人,我先说四个基本常识:

1、服装制造业做的是“非标品”,每一件衣服都出自工人的手工制作。

2、既然是手工制作,生产效率就和工人的“熟练度”息息相关。

3、一款衣服,刚开始制作的时候因为熟练度低、工序之间配合差,工厂总体效率也许只能发挥出20%,随着大家对这款衣服的制造流程越配合越熟练,效率就会爬坡,最终达到100%。但这个爬坡需要一周左右的时间。

4、服装制造业有一个“50%定律”:效率在50%以下时,每加工一件衣服都会亏损;效率爬升到50%以上时,才开始产生利润。所以理论上来说,同一款式的服装订单数量越大,工厂的盈利空间也就越大。

这造成两个困境:

第一:大工厂为了保证利润,只接大单。于是服装品牌方必须提前预估这款衣服未来几个月的销量,然后像赌博一样一次性下单。一旦估少,就会脱销,市场拱手让人;一旦估多,就会滞销,积压大量库存血本无归。于是,每年服装品牌都得求神拜佛,期待能预估一个相对准确的数字。

第二:小工厂抢不到大单,只能接小单。一批活儿来了,效率还没爬上去就已经做完了;下批活儿来了,效率还是没爬上去就已经做完了。如此往复,工厂无法盈利。于是,小工厂为了赚钱,只能偷逃各种成本。结果就是:相同的加工费用下,小单的品质永远低于大单。

“要质量就要牺牲灵活,要灵活就要牺牲质量。”

这是服装制造业的终极困局。

实际上,受困于落后的生产组织方式,每年服装业的库存积压会达到8000-9000亿元人民币。这并不是轻飘飘的玩笑,为每一分钱买单的,都是一个个真实的企业和它们背后具体的面孔。

沉沉暗夜,等待有人划破黎明。

2017年9月的一天,一位神秘大咖突然自告奋勇,向阿里巴巴 CEO 逍遥子提交了一份“胆大包天”的计划——用阿里巴巴最强的科技造一座世界上从未存在过的,最智能,最牛逼,最能代表中国精神的“未来工厂”。

这位神秘大咖,名叫伍学刚。

伍学刚

伍学刚人称伍哥,说起来,他可是个狼人。他曾任优衣库全球供应链与生产总经理,1000亿美元的业务在他股掌之间如行云流水。可是,在服装行业里沉浮二十年,他早已对行业的弊端忍无可忍,为寻解药,一朝出走,投入阿里巴巴的怀抱。

他坚信技术是唯一的解药:

首先,要是能通过大数据来提前判断需求,消费者喜欢什么就开发什么、生产什么,不就能减少库存积压浪费了吗?

 

其次,要是能让人工智能学会人类的经验,精准地调度每一道生产工序,让做小订单能达到大订单一样的效率,那所有品牌的衣服不就都能做到质优价廉了吗?

伍学刚的脑洞不算痴人说梦。毕竟,在大自然里就有个兼具质量和灵活的好榜样——犀牛的体型硕大,在奔跑中却能像闪电一样灵活地转向。

他的梦想,就是要造一头又大又快的“犀牛”

听完伍学刚的计划,逍遥子非常赞同。伍学刚很开心,期待面前这位 CEO 大笔一挥,从各个部门抽调个三千人五千人,支持自己大干一票。

然而逍遥子却又沉默良久:“相信我,这件事儿要想做成,你必须独立编制!”

逍遥子的意思翻译过来就是:犀牛工厂不能公开寻求阿里巴巴其他部门的支持,从人员招聘到技术研发,一切问题都要从零开始自己解决。悄悄地进村,打枪的不要。

“纳尼??”这个决定,如同一个炸雷把伍学刚劈蒙了。老逍这是葫芦里卖的神马药?想象中的千军万马一转眼只剩光杆司令,打怪难度从“洒洒水”瞬间跃升到 “亚蔑蝶”。

站在历史的河岸边,恐怕要再经历几番寒暑伍学刚才会真正理解逍遥子的深谋远虑。但此时此刻,箭在弦上不得不发。

犀牛工厂的梦就在前面闪闪发光,纵然只有“光杆司令”,伍学刚也必须收拾行囊上路了。

(二)一无所有,精神抖擞 

孤独的伍学刚,像需要氧气一样需要同路人。

他先是拉来了自己多年前在迪卡侬的同事,材料学博士兼行业投资人张帅,负责面料供应链和客户拓展;然后他从阿里巴巴信息平台半蒙半骗搞来了产品技术大牛高翔,全权负责用智能技术加持生产线;接着再从阿里巴巴创新事业部抢来了征战多年的人力资源负责人大滟。

这些人个个都是独当一面的狠角色。有这“五条人”打底,伍学刚总算心中不慌了。

犀牛智造前三号员工(从左至右:003马奔,001伍学刚,002张帅)

但要改变世界,这几杆枪还远远不够。接下来,犀牛工厂就开始了求贤若渴的大规模“杀伤性”招聘之路。

工厂迫切需要三种人:1、懂技术懂算法的互联网大牛;2、精通服装制造的行业专家;3、原意陪着前面两拨人玩儿的有理想有抱负的一线工人。

在伍哥的印象中,每次招聘都像是布道:

我把犀牛工厂的愿景讲完,如果对方眼睛像汽车的氙气灯一样闪闪发光,那我心里就有数了,这是个我辈中人,可以考虑。

他说。

没想到,眼里有光的技术人千篇一律,梦想改变世界的工人那可是万一挑一。

坦率地讲,阿里巴巴成立二十年了,什么形状的程序员都招过,就是没招过一线服装工人。这些人应该去哪儿找,负责人力资源的大滟也是两眼一抹黑。不过她很快她就联系到一家为电子厂招工的外包公司英格玛,请老板给找找服装产线的工人。

大滟

大滟不是一般地凶猛,竟然用招聘阿里巴巴员工一样的标准招聘产线工人——来人要兼具四个品质:“聪明、皮实、乐观、自省”,缺一不可。

正常的招工,老板给推荐100位工人,用人工厂都能留下98个人。大滟可好,人家送来100个工人人,她最后只留下不到10个。

没几天,对方老板直接冲到阿里巴巴总部,眼里喷着火跟大滟拍桌子:“你招的是工人,不是CEO!按照你们这标准,能招够人就见鬼了!”大滟脖子一梗:“我们要改变的是30万亿的制造业,当然要找到最牛逼的同路人!标准就是这么高,不能降!”

大滟毫不退让,说到最后英格玛老板反倒莫名感动,决意舍命陪君子。

此时,一位产线经理站了出来,他曾在生产一线摸爬滚打了八年的,最知道哪里有靠谱的产业工人,二话不说,拉着英格玛老板秘密潜入广东福建一带,去各个工厂“狙击”优秀人才,瞪大双眼面试把关。

讲真,这位经理简直就是失散多年的阿里人,自带高纯度鸡血,强大到抛弃鸡汤,倔强到无需励志。

为了赶进度,面试从早晨安排到午夜,半夜三更他还跟应聘者们指点江山挥斥方遒,回头一看,英格玛的老总已经累得摊在椅子上打呼噜了。

就这样小半年时间过去了,犀牛工厂好不容易凑够了一百人的怀揣梦想的工人队伍。

这边大滟拼死招工,另一边高翔也火力全开寻找技术大牛。

可是,连高翔自己都是被伍哥“绑架”到犀牛工厂的,上哪去找技术大牛呢?他只好发布招聘启事,联系猎头,一份份地看简历,一个个人地面试。根据经验,每200份简历里才有一个人符合入职条件,为了把这个人找到,一般需要四五轮的面试。这意味着高翔要看几千份简历做几百场面试。

无奈之下,高翔还得偷偷求助于信息中心的老同事,请他们帮忙筛选简历,帮忙面试。

高翔

那群同事没办法转岗过来,只能白天做本职工作,晚上帮犀牛工厂“打黑工”累死累活地招人,被折腾得生不如死。到后来,他们终于忍无可忍:“高翔,你不要再拿简历来了,我要和你绝交!”

高翔陪着笑脸,请他们吃顿大餐,第二天又拿着简历来了。。。

老毕就是这样加入的犀牛工厂。

老毕名叫毕中裕,本来在一家美国著名芯片公司的中国研发中心过着舒坦的小日子。自从那天接到猎头的电话,他的平静生活就被彻底打破了。

“一卷布,我们撒一把芯片上去,将来这卷布无论做成哪件衣服,卖到哪里,我们都可以对它进行全程追踪;生产线上的每一个设备,只要贴一个芯片上去,不仅能实时了解运行状况,还可以向它们发送指令。有朝一日,这座工厂的一切都可以用人工智能来控制!”高翔坐在桌子后面,双眼烁烁放光地忽悠老毕。

老毕激动了:“大哥你别说了,我来!”过了春节就直接从上海搬家到杭州。

老毕来到杭州,迫不及待地拉着高翔:“咱们开始吧!工厂在哪呢?”高翔说你冷静一下,工厂还没建好。

老毕跑到工程现场。暴土扬尘的场地,工人们光着膀子施工,一位原本负责商务的女同事米汗正在扯着嗓子指挥盖房。老毕惊为天人。。。

“来之前,我就听说阿里人要拥抱变化、突破边界,做一些自己本职工作以外的事情。没想到商务同事都得盖房,这边界也突破得太厉害了。那一刻,我仿佛猜到了自己将会面对怎样的命运。。。”

老毕回忆。

毕中裕

老毕猜对了,这群原本应该坐在空调屋里思考宇宙真谛的技术大牛们猝不及防地开始了一场“荒野求生”——厂房建设、IT光纤、无线安装、服务器采购、机房布局、安全标准,一切的一切都自己搞。会的要搞,不会的一边学一边也要搞。

半年弹指一挥间,工厂初见眉目。大家商量着设计一个 LOGO,伍哥悠悠的说:“我们的 LOGO 就用一只‘光鸡’怎么样?。”

“啥意思?”大家一齐问。

“即使一无所有,也要精神抖擞。”伍哥一本正经。

就是这只鸡

(三)闹鬼工厂 

2018年7月,工厂第一条生产线——牛仔服装加工线——终于建设完毕。上百号程序员和几百名工人像潮水一般进驻。

注意,此时此刻这条生产线仍然只是传统生产线,它还必须经过无数工程师的改造才能成为左手拉着消费者,右手拽着制造业的“犀牛智造”生产线。

伍哥他们商量了一下,计划是这样的:

把张帅派出去,抓紧时间为工厂拉来一些订单,让业务先跑起来。工人们白天在产线上生产,下班之后技术宅们就抽空改造设备。每次设备升级之后,工人们第二天就能立刻使用。如此往复,以至无穷。完美。

可是理想丰满,现实骨感。

整个工厂里连一张桌子也没有,这些技术宅就坐在地上调试设备。有人找来几个纸壳箱,被大家当成宝贝——这并不是用来坐的,而是用来当电脑桌。工厂里没有空调,热得要死,一出汗眼镜直往下滑,这些人也顾不得技术人的斯文体面,直接光膀子开干。

你可能会问,说得这么热闹,这群人到底要把工厂改造成什么样呢?

其实他们所做的事情本质上就是一句话:在整个生产流程中,用“机器决策”代替“人类决策”。

这么说有点抽象。你可以想象一个生命体,整个工厂的每一台设备都像是四肢,而在举头三尺的阿里云上有一个超级大脑,大脑通过无数根“神经”连接着这些手脚,一边感知他们的状态,一边告诉他们怎样行动。

这些“神经”,就是“数据接口”。

当时团队里对这方面技术最为熟悉的只有老毕和方方两位工程师,他俩必须hold住全场。看着眼前的这一票设备,俩人蹲在墙角简单分了一下工:方方负责搞定缝纫机、裁床,老毕就负责吊挂系统、镭射设备。

把设备的数据接口和云端连通,这事儿并不简单。

就以缝纫机为例吧。犀牛工厂采购的缝纫机来自日本重机,一台缝纫机在运行的时候,会有很多数据产生:缝纫机的起停时间,剪线和断线的操作,甚至线的张力数据,都可以被记录下来。

可是问题在于,日本重机出于安全考虑,并不会对别人开放这些数据接口——没有这个先例。

老毕他们开始了和日本重机的艰难谈判,晓之以理动之以情,把犀牛工厂要做的事情完完整整解释给对方。日本人很保守,他们反复考察了很久,确定这群人真的是想认真做事,才最终同意了开放缝纫机的数据接口。

最难缠的日本重机松口了,其他人就好办多了。老毕和同事邀请裁床、镭射机、吊挂系统的老板们到工厂参观,语重心长地跟他们聊:“你看,日本重机都对我们开放了数据接口,你们现在搭不上这趟车,将来补票都没地方补,可别怪我们哟。。。”

最终,几百种设备全部向调度系统开放了数据接口。

打通数据接口之后,算法工程师的技术才有用武之地。

算法技术的集大成者,就是工厂中间那个硕大的“智能蛛网吊挂系统”。

这个蛛网吊挂系统可厉害了。为了说明它的厉害之处,我得先和你讲传统吊挂系统。

其实每一个大型服装厂都会有一个吊挂系统,它的本质就是一条流水线:

1、吊挂系统上面排列着无数衣架,如同一条河流,带着一件半成品衣服流经所有工序。

2、在每一道工序,工人都会把衣服从衣架上拿下来,进行自己的操作,然后再挂上去,传送给下一道工序。

3、所有工序上的工人都操作完成之后,这件衣服就做成了。

然而,传统吊挂系统存在一个很大的弊端:它的所有工序像圣诞彩灯一样是串联的。假设工序二的一位工人因为感冒或者跟老婆吵架心情不好速度变慢了,就会直接影响到工序三、工序四、工序五。

好,现在我们来看犀牛工厂这帮技术宅改装的“智能蛛网吊挂系统”。

它像一个蜘蛛网一样连接着所有的工序。一件半成品衣服可以遵循系统调度的指示,直接跳到任何一个工人面前。

这个改变会带来什么好处呢?

好处很多,其中之一就是让整个工序从“产前排位”变成了“产中排位”。

举个例子:

假如工序一是“为牛仔裤缝制口袋”,有两位工人在做;工序二是“缝合裤腿”,有三位工人在做。现在突然出现了一些意外情况:工序一的工人们明显做得很吃力,眼看就要产生积压,而工序二的工人们做得轻松,每个人都有很多闲置时间。

这时,系统就会自动调度,把工序一的一部分工作分给工序二的工人去做,从而平衡整个产线的效率。

如此,在生产的过程中就根据实际情况实现任务的重新分配,这就叫“产中排位”。

从系统中还可以一目了然看到所有工序的负荷状态。

注意,高科技来了:为了实现产中排位,每一个衣架在出发时都不知道自己将要到达的目的地是哪里(就像你开车时的导航系统随时会帮你更换最优路线)。在到达每一个岔路口时,衣架都要现场“询问”调度系统:我是应该往左还是往右?

正是这种精巧的设计,后来让整个工厂死去活来。这里中哥先卖个关子,等会我们详细说。

和“智能蛛网吊挂系统”相连接的是“智能工作台”。

每一位工人都需要在智能工作台上完成他们的操作。具体来说是这样的:

工人们从智能蛛网吊挂系统的衣架上取下自己要做的衣服,然后在智能工作台上完成工序,最后把这件衣服重新挂到衣架上,与此同时,Ta要拍一下智能工作台右侧的圆圈按钮。

为啥要拍一下按钮呢?

这同样是为了给系统提供数据。系统根据一位工人拍按钮的频率,就能估算出Ta的实时工作效率,根据他每一天工作效率的变化还能推演出他熟练某种操作的过程。

有了所有工人的效率数据,智能蛛网吊挂系统就更能知道如何给每位工人分配工作,甚至可以有预测性地为Ta增加或者减少工作。

类似于“智能蛛网吊挂系统”和“智能工作台”的专利创新系统总共有四十多种,这里限于篇幅没办法一一介绍。

我们回过头来说事故。

罗马不是一天建成的,这些系统也不是一天就搭好的。单单为了把这些系统调试明白,这群技术宅可是差点吐了血。

摆在伍哥面前的严峻问题就是:顶尖的算法工程师和物联网工程师严重不足。

咦,前面不是招聘了半天了么?没错,但这两种大牛放在哪个公司都是宝贝,短期内是很难招够的。

伍哥面前只有一条路:腆着脸去阿里巴巴其他部门“借兵”。

阿里顶尖的算法工程师主要隐居在达摩院和阿里研究院。伍哥三顾茅庐,总算请出来几位大牛。

阿里最精尖的物联网工程师都在阿里云的IoT事业部,IoT事业部的掌门人是我们的老朋友,重量级大咖,库伟。(库伟老师的故事很传奇,可以看看中哥之前的文章《阿里云为什么要进军IoT》《天猫精灵背后的大设计》

库伟

有缘的是,大滟原来正好服务于库伟团队。于是伍哥请大滟帮忙“借兵”。大滟一撇嘴,库伟那边也正在艰苦创业人手紧张,我可借不来。要不我安排你俩喝顿酒,你亲自张嘴试试?

说干就干。古有诸葛亮草船借箭,今有伍学刚拼酒借兵。

伍哥记得很清楚,那顿饭吃的是牛肉火锅,库伟从包里掏出了38度的苦荞酒,上来就干了一大杯——伍哥哪见过这种阵势,只好随行就市。

喝到后来伍学刚已经晕头转向了,库伟看看表:“老伍,你不行了,我让同事送你回去,我还要去开个会。”说完消失在地平线。

那位同事(男的)开车送伍哥回家,扶着他吐,给他换上睡衣,扔到床上,深鞠一躬,然后走了。全过程行云流水,堪称到位。

第二天早晨伍哥醒来,看着身上的睡衣,反应了半天才想起来昨天的事儿。不禁感叹:“同事照顾人都这么熟练,库伟的酒量得多大啊!”

面子是没了,不过没过几天,库伟的人却到位了。虽然只有几位专家,但是各个老辣,他们救了犀牛工厂的命。

白天,工厂日常生产任务繁忙;半夜,高翔老毕方方他们就和这几位专家通宵调试系统。

刚才说到,吊挂系统上的衣架每遇到一个岔路,都会向云端询问自己应该朝哪里走。可是这些衣架要多皮又多皮,经常有自己的脾气,走着走着就“丢”了,几个人都不敢眨眼,还是盯不住。。。

到后来,技术团队忍无可忍,从旁边扯来一块白布,在每个衣架上都绑了一根白布条,写上编号,防止“走失”。

这样一来,测试是变得简单了,就是大半夜的满天飘白布,大家觉得有点瘆得慌。。。

高翔吐槽。

大大小小的问题出现了几十次,一浪接一浪,浪浪不一样。

那段时间,每天同学们回家都是两三点,用伍哥的话说:“路边的狗都睡着了”。一开始几天同事们出门根本打不到车,到后来连司机师傅都摸准了规律:半夜两点来这家工厂趴活,肯定能有收获。

有的同学实在干到太晚,回家天都亮了,行政同事索性在附近包下了唯一一家宾馆“诚之城酒店”,困了累了就去那边歇会儿。

就这样肝了两个月,工厂终于在9月13日的凌晨迎来了“冒烟测试”。

所谓冒烟测试,就是生产线第一次尝试把全链路流程跑通。为了测试产线,高翔他们特地选择了一个特别复杂的逻辑,让衣架像走迷宫一样穿梭往复。

所有人都屏气凝神,结果异常顺利!大家各个眼泪汪汪,倒不是感动,主要是困。

伍哥专门选了一条牛仔裤,用智能制造的方式下单,在两个腿上用镭射刻上了“Smoking Test”(冒烟测试)。

为表庆祝,公司组织大伙儿去三亚团建了一个礼拜。老毕听说每个人都要出节目,摩拳擦掌,把赵雷的《成都》重新填词改成了《新制造之歌》,还自己做了个 MV,把过去半年的苦水吐了个遍,此歌一出,立刻被奉为神曲,传唱至今,经典永流传。

《新制造之歌》MV截图

回望这段岁月,大滟的形容是:一场感人肺腑的“男女混合盲打”。大家既不知道工厂要怎么做,也不知道工厂做出来是什么样子,就这样闭目狂奔,死活还是把犀牛工厂给搞出来了。

一波强攻总算尘埃落定,他们本以为这是苦难的结束,至少是苦难结束的开始,没想到这只是苦难开始的结束。

(四)一半鸡飞,一半狗跳 

“不就是拍个小圆圈吗?为什么这么难??”

高翔欲哭无泪。

原来,一线工人同学习惯了传统服装工厂的生产流程,脑子里想的是怎么快速把活儿干完,做完一件衣服之后总忘记及时拍那个按钮。

高翔刚要跟工人们发火,工人们却先怒了:“我把工作做完就行了,为啥要拍你的破圈圈??”

好,你不是让我拍圈圈么,我拍还不行?

为了方便,脑子快的工人同学研究出一套“对策”——先从衣架上顺次摘下五六件衣服,然后一件件做,做完再统一挂回衣架。挂一件拍一下圈圈,挂一件拍一下圈圈。

高翔他们晚上一看后台数据,都惊呆了。好多人半天的工作效率都是0,然后在极短的时间里工作效率又变成了正常人的300%。

“这样一搞,数据就出现了大规模污染,完全没办法用来安排生产。。。”高翔绝望。

这样的例子不胜枚举,传统产业的人说什么也适应不了互联网人奇葩的脑回路。

有一次,一批订单要得急,设计师为了抢时间,没有通过系统流程,直接用U盘把牛仔裤设计图纸拷贝到了裁床开始下料。如此一来,本来设计严密的系统就失去了对图纸进行智能校对的机会。

墨菲定律起效了,裁床裁了一百多套布料之后才发现,所有的牛仔裤都少了一个口袋,生产线紧急刹车。。。

这群技术宅气得直挠墙。

当然,技术宅们也不是总有理。他们做的系统也有不少 Bug,经常花式卡住,动不动把一线工人同学晾在原地两小时没办法工作。老毕经常在睡梦里被工厂负责人胡志军一个电话叫醒:“你这破玩意儿又挂啦!”

而且,技术宅们还听不懂服装行业的“黑话”。

产线团队说:“袖笼要顺直!”高翔的团队就通过算法裁剪出来特别直的布片:“怎么样老胡,你看直不直?”产线同学给跪了:“我说的是穿在身上要顺直,你把材料剪得那么直有什么用?”

这个位置就是袖笼

时间一天一天过去,服装业背景的同事和互联网背景的同事冲突越来越严重。

“你们系统脑残的一逼,怎么好意思让我们用呢?”服装同学吐槽。

“互联网产品讲究快速迭代,你们不用我们怎么知道如何升级呢?”互联网同学委屈。

“你还敢说迭代升级,我都明确告诉你要给系统加一个功能,你们怎么都不给加??”服装同学说。

“一个产品加任何一个功能,都要先搞清楚它解决的是哪类人的哪类痛点,要有普遍性!你说加就加,当我是外包吗??”互联网同学说。

看着两拨人剑拔弩张相持不下,一线工人坐不住了:“你们都是月薪上万的大牛,有时间在这拉拉扯扯。可是大哥,我家里还有几口人等着我的工资养活,每天陪着你们改来改去,衣服都做不了几件,谁给我发工资啊?”

战火纷飞,每一枚炮弹都在伍哥的心头炸出一个深坑,伤口滴血。

那些日子,一边要调停内部战争,一边还要保证犀牛工厂的发展进度,最艰难的时候,伍哥已经快要顶不住了,他害怕自己的情绪伤害到同事,只好在办公桌后面自言自语,给自己加油打气。他知道只有自己先坚强起来,才能想办法弥合团队的伤痕。

当他再次走出办公室的时候,祭出了一剂猛药:上山下乡

我们改变了员工落地的方式。如果你是服装行业背景的同学,那就先到技术产品线学3个月开发测试,毕业的时候再交一个“毕业创作”。如果你是算法工程师,那就先到生产线上去做一段班组长,亲自带着生产线上的工人们生产。

伍哥说。

说到做到。有一位新加坡理工大学的算法博士,来了之后也从班组长干起,跟工人们同吃同住两个月。同事们都惊呆了:这绝对是全世界最贵的生产线组长。。。

不过,没几天博士就和大伙儿融为一体,中午座在一排吃盒饭,没有任何违和感。

大家意识到,伍哥动真格的了。凡是通不过“上山下乡”,学不会“阿里味儿”的人,都会被严肃地批评,甚至直接通不过试用期。

日子一天天过去,服装背景的同学明白,原来设计一套产品需要那么多次艰难试错;产品、算法背景的同学也明白,一线生产是和活生生的人打交道,人心的“调度”不是纯靠冰冷的代码就能解决的。

至于一线工人的收入问题,他们也想了办法。在工厂的角落开辟出一条小生产线,专门用来试验新技术,来这边陪着技术宅折腾的20位工人不用按件计酬,而是拿相对固定的工资,他们的压力一下子减轻了很多。

在高翔、老毕、大滟所有人的记忆中,2019年的春天是最艰难的时候,但终于从这场洗礼走出来以后,他们又突然变得释然友爱,如一场梦醒,逗晓莺啼声昵昵。

我们最终是相互成就的。

高翔感慨。

那些为了名利而来的机会主义者已走散在来路,而留下来的这帮“傻子”都憋着一股劲儿,不破楼兰终不还。

(五)大考 

人工智能的学习有一个瓶颈期,可能很长时间的表现都表现平平。可是积累到了一定程度,它会突然突破,效果变得特别好。

伍哥说。

这场突破大概发生在2019年夏天。

随着各项智能技术的成熟,犀牛工厂从最初可怜的一周只能做500件衣服狂飙到了每天都可以完成几千件衣服,而且可以做到“智能追加”(每次只做少量,根据数据分析再滚动生产)。

这样恐怖的能力,成就了一个个有野心、有梦想的新锐服装品牌。

张帅给我讲了一个故事。

有一家淘宝服装品牌,原本牛仔裤只是他们的边缘产品,每年销售额大概在200w。不过,他们并不是不想卖牛仔裤,而是因为主打最新潮款,订货量小,这种单子大工厂都不接,只能交给夫妻老婆店来生产,价格高不说,质量还不稳定,他们做来做去就没了心气。

2018年底,张帅辗转找到了他们,说服他们把牛仔裤生产线挪到犀牛工厂。

2019年底,仅仅过了一年,这家品牌的牛仔裤销售额已经突破了1000w,退货率比以前降低了40%,而且利润率还翻了两倍。

张帅

张帅于是深受鼓舞。

他抄起了材料学的老本行,带着同学们四处寻觅更多有爆点的面料。他们和美国伊士曼合作推出了一款叫 Woodkiss(吻感纤维素)的亲肤童装面料,还和大名鼎鼎的杜邦一起首发了太阳丝自发热面料,还和纤维面料巨头英威达合作了提臀塑型PP裤面料等等。

敏锐的淘宝主播和品牌商们最先发现了这个宝藏,开始尝试为新鲜的“科技面料”带货,搞出了热力牛仔裤、抗病毒男装、德绒保暖内衣一票新产品,大受剁手党欢迎。

与此同时,犀牛工厂的技术宅们还在舍命狂奔,不仅增加了针织产线,还把生能大幅进化,甚至在理论上可以做到极致:一个款式只生产一件。

是骡子是马,得拉出来遛遛。

2019年底,犀牛和某位淘宝知名主播合作了一个“万款万服”活动,要卖一万件衣服,每一件的图案都不相同。(这相当于每一款衣服只生产一件)

这对背后的生产体系提出了变态的要求:每一幅图案不仅要快速印制,而且印制的位置不能出现哪怕一毫米的误差。如果用传统技术,需要老师傅先在衣服上面用粉笔画线,然后才能上椭圆机印刷,做一年也做不完。

为此,老毕他们做出了一套“快速换款”系统。

简单来说,就是在操作台上方架设一个投影仪,投影仪和背后的数据相连,把当前要印图案的轮廓投射在衣服上,工人只要把轮廓对正这个“数字导航”,就能保证印花的位置没有偏差。

有了这套系统加持,衣服像下饺子一样从生产线上喷涌而出,颜色鲜艳,制作精良,行业顶尖水准。

这次“订单大考”完成后,张帅放胆和淘宝天猫上的店铺大举合作,来犀牛工厂下单的品牌商开始排起了队。工厂里每个人都摩拳擦掌,准备过年回来大干一场。

然而,人算不如天算,新冠疫情突然降临,一场更为严峻的考验接踵而至。

直到2020年2月底,犀牛工厂还有七八成工人同学困在祖国各地,产能堪忧。要命的是,很多技术型工人都来自湖北,被“封印”得结结实实。

然而订单不等人。

这边大滟紧急联系淘宝的行业小二为工厂调拨了几万个口罩,让工人们可以一批一批安心复工;另一边高翔紧急升级排产系统,通过大数据分析把工艺相似的订单排在一起,把换款时候的效率损失降到最低。

疫情突袭使得很多原材料猛然涨价,原本已经签订的订单如果继续生产就会赔钱。有人建议应该和客户协商,让他们多少再加些费用。但伍哥最终拍板,跟客户的承诺价值千金,涨价所带来的损失犀牛工厂全部自己承担。

除了存量订单,还有新增订单。在情况最危急的那几天,整个浙江省几乎一半的工厂都被疫情重创,没办法恢复生产。很多服装品牌听说有家犀牛工厂还在运行,纷纷找来下单。

大灾之下需要同舟共济,犀牛工厂不忍心拒绝。

为了帮助这些厂商,高翔他们又把报价系统做了升级:新来一个订单,系统会自动比对和历史订单的相似度,智能判断订单需要多少“人时”,实时给出报价,不需要经过老师傅人工打样咨询各个部门之后再报价,这能省出不少宝贵时间。

就这样,产能不够,技术来凑。老司机们愣是咬牙顶住了这波订单浪潮,不仅没有让一个客户失望,还给了很多人温暖和惊喜。

其实疫情的压力反倒给了我们很多灵感,要不是时间紧任务重,我们还真不一定能想出那些设计呢。

高翔笑。

几场大考,犀牛都涉险过关。这家工厂已不再是弱不禁风的三岁小孩,起码是能自己过马路的小学生了。

但犀牛工厂的这群人并不想止步于此。

2020年,虽然世间已经有了犀牛工厂,但从制造业整体来看,互联网化的水平仍然接近于零。如果阿里巴巴的理想是“天下没有难做的生意”,那么犀牛制造的理想就是“天下没有难造的东西”。

我们并不想自己开无数家工厂,也并不想抢传统制造业的蛋糕,但是首先我们得懂这个行业,自己有做过,否则谁信?谁敢与我们合作?

我们想用犀牛智造验证过的技术和经验来帮助无数传统工厂转型。我们做梦都在等待这个历史机会。

伍学刚说。

如果从纯粹的商业利益的角度考虑,犀牛也许还应该再低调两三年。但是,在历史面前,犀牛已经无法再沉默了。

2020年9月,趁着世界经济论坛把犀牛智造列为“灯塔工厂”成员的机会,阿里巴巴终于把自己珍藏了三年的保密项目“犀牛智造”公之于众。

默默打了三年“黑工”的伍哥、高翔、大滟、老毕,还有成百上千位犀牛工厂的同学们整齐而骄傲地站在了聚光灯下。

犀牛智造发展到了今天,已经进入了深水区。此时此刻如果技术止步不前,我们就会陷入业务驱动的苟且,忘记远方的田野。我们迫切地需要世界顶尖的算法科学家,需要有全球视野的技术领导者。我们要发出声音,让他们看见这片战场。

伍学刚双拳紧握,像是守卫着重若千钧的希望。

(六)把南墙撞透 

不疯魔,不成活。

在阿里巴巴内部的 App 上,有一个“团队热力图”,上面标记着每个团队的工作时长和绩效。犀牛智造的热力图三年以来一直是全集团最红的那个。

“我们在用跑百米的速度跑马拉松。”伍哥笑。

有一段时间,伍哥看大家工作太辛苦,每天都去办公室“撵人”,让大家早点回去陪陪家人。可是团队的同学却把这场创业当成了游戏,越玩越上瘾,他经常都劝不走。老板不让员工加班,员工偏要加班,这倒也成了一个奇景。

即便不在办公室,技术人的背包里也永远背着电脑。无论是陪女朋友看电影,还是跟媳妇去逛街,接到信息,从背后抽出电脑,五秒之内一定能登上系统后台,速度之快,堪比牛仔拔枪。女朋友在一旁看得十分激动,几欲分手。

别以为只有男人如此,女人们也同样凶猛。甭管原来是副总裁还是总经理,是穿OL套装还是踩高跟鞋,加入犀牛之后一个礼拜,所有女士都接受了素面朝天的自己,上班穿着深蓝色厂服,一双平底鞋爬高上低。

高翔给我讲起团队的一个小故事。

算法的同学曾经开发了一个功能:用人工智能来自动探测布料的瑕疵点。

要想让人工智能学会这个技能,就需要先给它看N张有瑕疵点的布料图片。

于是,算法团队像疯了一样,到处去找有瑕疵的布料。

看到工人手里拿着一块有问题的布料,他们两眼放光,如饿狼一般扑过去:“这块布料有这么多瑕疵?能给我吗?”

到后来,这群人已经患上了“瑕疵布料收集癖”,相当变态。

有一次打扫卫生的阿姨看到一堆破布,以为是没用的垃圾,就给丢掉了。她哪里知道,这是同学们辛辛苦苦收集了一礼拜的瑕疵布料。得知宝贝被当成垃圾扔掉,算法同学发疯一样冲向垃圾桶,然而那拨垃圾已经被运走了。

他们恨不得躺在原地打滚:伤天害理了!活不了了!竟然把有瑕疵的布给扔了!!。

卫生阿姨站在一旁,又愧疚又想笑。

高翔虽然家在杭州,但是在犀牛智造的这几年,经常早出晚归,很少早于11点下班。他回去的时候,上小学的儿子已经睡着了,他爬起来上班的时候,儿子还没醒。即使是周末,他也一个人在书房研究技术,跟同事们开会,难得跟儿子说句话。

太太对此一开始还颇有微词,到后来已经佛了:“你就自生自灭吧。”

工厂的“001号员工”胡志军永远忘不了他来犀牛的第一天。

我入职第一天就开会到凌晨两点,人生地不熟骑了一辆自行车回到酒店。大街上空荡荡的,我突然有点恍惚。就在两个月前,我还在办公室里穿着西装泡着茶,有一个专职秘书帮我处理事情,自己买的大房子就在工厂旁边。我当时就开始怀疑人生:自己的决定真的正确吗?

他说。

可是,一觉醒来,他又冲进了犀牛工厂的浩荡烟尘,无问西东。

胡志军

胡志军并不是个例,犀牛工厂的很多同学都是传统行业翘楚,功成名就。伍哥费了很多心思才把他们挖来,可是站在此处,眼前的一切又分明和他们十几年的经验不同。

他们必须在众人面前把自己揉碎,重塑成为一个同时兼容互联网科技和制造业技术的“超人”。这种重塑的过程有多痛苦,恐怕唯有亲历者自己才知道。

残忍的是,对于很多人来说,这种重塑都没能成功。

到后来我招聘的时候都会说得很明白,你要对你的选择负责,你要能接受“不可逆转的失败”:如果最终你还是无法适应,那么对不起,你不仅不能留在这里,你可能也回不到过去了。

大滟说。

即便是这样,仍然有无数来自传统制造业的人义无反顾地扑向犀牛工厂。他们并非一时冲动,他们已准备好为理想支付昂贵的对价。

这些年,无论多苦多累高翔都没有掉过眼泪。但就在前两天,有一位同学因为家庭的原因不得不回到家乡成都。送别宴上,高翔再也没忍住泪水。

这世界上最残忍的事情,是和自己的理想告别。

谁也没有统计过这三年到底有多少同学流过眼泪。但流过眼泪的人最终不会离开,要不是深爱,谁会动情呢?

在阿里巴巴的园区内,有两个雕像。

同学们给他们取了诨名,一个叫“又傻又天真”,一个叫“又猛又持久”。这是自嘲,也是自白。

阿里巴巴如果真的能把新制造这件事儿做成,应该立一块碑,把所有人的名字刻上去。

大滟说。

告别老毕的时候,我问他:“新制造这件事儿,做到什么程度就算是成了?”

如果有一天,我们的工厂不再被看做是夕阳产业,而是能像众创空间一样吸引着大学生;我们的年轻人不再觉得加入工厂只是打工赚钱,而是一种充满尊严的创造;我们谈起制造业不再讨论廉价的劳动力,而是讨论科技、数据和智能,那时也许我们才有资格说自己成功了。

老毕眼含深情。

2020年,犀牛智造已经三岁了,而伍学刚也终于明白了一件事——当年逍遥子为什么让犀牛独立编制。

“互联网人”的底牌是随机应变的灵气,而“新制造人”的底牌却是撞碎南墙的“傻气”。这条路异乎寻常地艰险,唯有远征军可以一试。

这群人注定孤独地上路,他们失去了帮助,却也砍断了羁绊。于是,他们有机会比其他人看得更深,想得更野,走得更远。在漫长的岁月里,他们鼓励自己,怀疑自己,也成为了自己。

回首来路,无人相伴未尝不是一种成全。

相关文章:

  • 带你通过字节跳动面试---操作系统复习
  • Android 中通过 FFmpeg 命令对音视频编辑处理(已开源)
  • 花里胡哨的3D翻页卡片,隔壁产品都馋哭了
  • 从Chrome小恐龙游戏学习2D游戏制作
  • UML科普文,一篇文章掌握14种UML图
  • 黑白键上的字节跳动:全球最大钢琴MIDI数据集背后的故事
  • 当当福利,音视频开发囤书活动!
  • 推荐我录制的免费 Android NDK 进阶视频
  • 炫酷的Android时钟UI控件,隔壁产品都馋哭了
  • 面试官:如何监测应用的 FPS ?
  • 一张图概括淘宝直播背后的前端技术 | 赠送多媒体前端手册
  • 活用 Shader,让你的页面更小,更炫,更快
  • 再见!onActivityResult!你好,Activity Results API!
  • 10 个你可能还不知道 VS Code 使用技巧
  • 细数 2020 年官方对 Android 的那些重大更新!
  • 【跃迁之路】【444天】程序员高效学习方法论探索系列(实验阶段201-2018.04.25)...
  • Docker下部署自己的LNMP工作环境
  • DOM的那些事
  • GitUp, 你不可错过的秀外慧中的git工具
  • iBatis和MyBatis在使用ResultMap对应关系时的区别
  • mysql innodb 索引使用指南
  • PHP 程序员也能做的 Java 开发 30分钟使用 netty 轻松打造一个高性能 websocket 服务...
  • Vue.js源码(2):初探List Rendering
  • WePY 在小程序性能调优上做出的探究
  • 从零搭建Koa2 Server
  • 分布式熔断降级平台aegis
  • 基于游标的分页接口实现
  • 如何学习JavaEE,项目又该如何做?
  • 如何邀请好友注册您的网站(模拟百度网盘)
  • 为什么要用IPython/Jupyter?
  • 线上 python http server profile 实践
  • 用quicker-worker.js轻松跑一个大数据遍历
  • 关于Kubernetes Dashboard漏洞CVE-2018-18264的修复公告
  • ​比特币大跌的 2 个原因
  • ​七周四次课(5月9日)iptables filter表案例、iptables nat表应用
  • ![CDATA[ ]] 是什么东东
  • ###项目技术发展史
  • (1)(1.13) SiK无线电高级配置(五)
  • (22)C#传智:复习,多态虚方法抽象类接口,静态类,String与StringBuilder,集合泛型List与Dictionary,文件类,结构与类的区别
  • (4)(4.6) Triducer
  • (day6) 319. 灯泡开关
  • (java版)排序算法----【冒泡,选择,插入,希尔,快速排序,归并排序,基数排序】超详细~~
  • (深度全面解析)ChatGPT的重大更新给创业者带来了哪些红利机会
  • .bat批处理(四):路径相关%cd%和%~dp0的区别
  • .equal()和==的区别 怎样判断字符串为空问题: Illegal invoke-super to void nio.file.AccessDeniedException
  • .jks文件(JAVA KeyStore)
  • .NET 2.0中新增的一些TryGet,TryParse等方法
  • .net core webapi 部署iis_一键部署VS插件:让.NET开发者更幸福
  • .NET Core WebAPI中使用swagger版本控制,添加注释
  • .Net小白的大学四年,内含面经
  • .NET中的Event与Delegates,从Publisher到Subscriber的衔接!
  • /bin/bash^M: bad interpreter: No such file ordirectory
  • @ModelAttribute使用详解
  • [20170713] 无法访问SQL Server
  • [ajaxupload] - 上传文件同时附件参数值