专访顺丰科技产品专家：物流能力乐高化

随着数字化转型浪潮席卷全球，物流与供应链行业也迎来了前所未有的变革机遇。近日，顺丰科技 LaaS 产品专家对媒体揭示顺丰科技 LaaS 如何赋能物流与供应链行业的数字化转型。

您能简要介绍一下您的职业背景以及目前在顺丰科技的主要职责吗？

我目前在顺丰科技主要负责顺丰 LaaS 产品规划与建设。

LaaS 产品能介绍一下么？

LaaS 全称是“Logistics as a Service-物流即服务”。源自顺丰提出的“物流能力乐高化”构想。目标把所有的物流服务拆解成一个个原子化服务，支持业务侧友好调用，按需灵活嵌入到应用场景中。跟“支付服务”一样，快递物流服务其实也可以被视为底层服务之一，可嵌入在各垂直行业当中，顺丰科技将 LaaS 作为一个公共服务能力提供给前端的 SaaS 层调用，通过前端 SaaS 的组装，利用顺丰的物流和供应链能力服务不同类型的客户，让客户在使用供应链、物流服务的时候实现“即插即用”。通过搭建共用的底盘技术，无缝打通和调用数字化场景。目前，这个理念也得到了市场的高度认可，例如，与 Gartner 近两年连续发布的十大战略技术趋势中“行业云平台”高度贴合。Gartner 将“行业云平台”定位为通过组合 SaaS、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）提供支持行业应用场景的行业模块化能力（PBC）。企业可以快速调用“行业云平台”标准化功能模块，组装构建场景化数字能力，提高敏捷性，缩短产品上市时间。

相较而言 Gartner 侧重软件工程技术路线，顺丰科技 LaaS 则侧重业务能力数字孪生的闭环实践，也可视为行业云在物流行业的具体实践，即“物流行业云”。

在您看来，LaaS 与传统物流提效相比，最大的创新点是什么？

“物流乐高”物流模块化，落地有两个可选路径：一是沿着物流运作精益化方向，具体指向物流领域物理要素的模块化，我们熟悉的集装箱、物流容器及卡板标准化，以及组装式物流装备，如分拣线、播种墙、储运装备等。而另一个方向，则是从物流数字化能力构建路径切入，类比线上支付对传统现金、交易体验的复刻。依托物流数字能力模块化、标准化，高效打通信息数据孤岛，形成网络效应，是物流运筹能力的数字化基础。LaaS 技术路线选择的是后者。因为我们看到：

物流供给形态决定物流消费形式的发展动能已经发生了改变。物流能力建设与物流体验分离将成为物流服务升级的长期趋势。而这个分离，LaaS 既要在物流能力构建端，完成传统物流能力的数字化重构与整合，又要在物流服务的体验端，给到用户以极致体验。

传统生产要素标准化提效，受限于物理能力极限和组织间协调难度，会在精益化运作达到一定水平后达到瓶颈。

生产要素物理标准的统一具有两面性，运作提效的同时产生了对物流资源可用性的约束，间接增加了物流资源获得成本。同时，标准约束意味着资源投入、锁定时点前置，从供应链延迟理论视角并非全局最优。

LaaS 的创新希望通过数字化将复杂的物流运营底盘能力高效整合，对客户侧透明化输出。突破传统

物流提效瓶颈，为运筹物流提供能力基础，为新质生产力提供接入基础，为社会化物流协作提供网络基础。

顺丰 LaaS 究竟是如何实现架构顶层设计和产品化落地的呢？

遵循物流能力构建与物流服务体验分离的原则，产品架构上对应能力与体验分层设计。能力层实现物流能力的具象解构：物流生产要素、物流标准化服务及管理流程，基于行业 Know How 抽象为领域模型，依托云原生技术底盘微服务化，通过体验层供需求侧灵活调用。

对于 LaaS 的技术架构，您提到基于云原生组件化实现物流元能力构想，这一技术架构的优势是什么？

LaaS 技术内核是抽象后具有物流业务语义的功能性组件化应用。实现的关键是破除面向流程的单体架构设计习惯，将领域驱动设计贯穿到产品开发全闭环，体现到知识驱动、重复性、扩展性。因此云原生微服务架构是天然的选择。我注意到咱们此次峰会云原生话题紧跟主旨演讲，甚至序位还要高于 AI。也可以看出 infoQ 对云原生技术的深刻理解和关注程度。但在企业实践中，往往会把云原生割裂理解为技术层该考虑到的事情，甚至简单化将云转型简单理解成企业上云。而忽视了应用构建与复用、业务系统集成、数字生态接入效率等方面的巨大潜力。这与产品设计阶段，尤其对于领域驱动设计的缺位有很大关系。在 LaaS 产品化落地过程中，我们将领域驱动设计贯穿始终，即保证 LaaS 微服务组件质量。

顺丰科技做这件事的优势是什么？

有一点很明确：“行业云”是姓“行业”的，LaaS 是姓“物流”的。顺丰作为物流领域领导者，从物流基础能力建设、物流运作管理、物流服务体验形态，我们有丰富的实践场景，积累了深厚的行业 Know How。这是 LaaS 的场景和知识基础，是支撑领域数字孪生的知识基础，这于 Gartner 对于数字孪生在 Digital Twin Business Template（业务范式）维度的主张高度切合，数字孪生将逐步由从技术导向到业务导向。

另外顺丰科技依托多年科技能力沉淀，从客户服务接入端，到收、转、运、派管理侧数字化能力，到顺丰云数字化基础设施及大数据、AIOT、智能硬件等垂类技术领域，已经具备构建行业云的基础科技能力。

LaaS 项目最大难点是什么？您是如何突破的？

LaaS 产品设计的关键是业务抽象，要基于行业 Know How 对物流业务做全景及微观解构。LaaS 能力层实际上是行业级云原生 PaaS 产品，LaaS 的体验层则包括前端产品和平台产品，而平台产品又涉及开放服务。这对产品和架构的要求还是相当高的，对于分解产品的设计及研发挑战也比较大。这也带来产品设计及落地过程中的沟通成本，尤其在基于个体认知的知识结构化抽象及传递环节。为了突破这个难点，我们的突破点是架构设计前移，由产品经理主导业务架构和应用架构设计，支持数据架构设计、参与技术架构设计，同时强推 DDD，确保领域知识可以结构化文档形式传递。

您在新零售、供应链、软件及金融领域都有丰富的工作经验，这些经验是如何帮助您在 LaaS 项目推动的？

LaaS 是具有明显行业属性的 PaaS+SaaS 产品，领域定义依赖行业 Know How 的宽度，领域驱动的微服务构建依赖产品设计向架构、研发传递的深度。这对产研团队的挑战还是比较大。产品经理更习惯以“需求”作为产品设计起点，基于行业 Know How 的业务解构能力，比如领域划分、实体、事件、核心业务流的定义抽象，对业务知识储备和对方法论的掌握都有欠缺。在这样的情况下，交叉行业背景对团队能力组织、拉通，以及流程创新，起到了至关重要的作用。

面对未来，您认为 LaaS 在物流和供应链数字化领域的前景如何？顺丰科技将如何进一步推动这一领域的发展？

对于 LaaS 在物流和供应链数字化领域的前景，简单讲，两个动力，一个压力。两个动力分别是新质生产力方略下，以 AI、大数据为代表的新兴技术变量对传统生产要素的赋能提效的动力、商业模式创新对物流和供应链数字化适配的牵引动力。一个压力是指既要金山银山，也要绿水青山的发展红线。以上也是顺丰科技能力布局的着眼点，持续拥抱新兴技术变量，夯实包括 LaaS 在内的能力底盘，构建可持续的智慧供应链能力。

这一轮 AI 大潮下，你觉得物流供应链领域最大的应用机会在哪里？

从技术潜力视角，我比较看好 AI 与云原生相结合的赛道。云原生解放了数据，实现数据高质量生产及流通，GenAI 加速了数据到知识的结构化。而反过来，知识的结构化，又将大大降低云原生的应用门槛。两种技术的螺旋促进，预期将促进中国软件工程底层能力的跨越式发展。如前面所讲，云原生微服务架构在国内企业数字化实践中并没有得到充分发挥，基于行业 Know How 的领域模型高质量创建是原因之一。而领域模型 AI 自主生成，对模型生成效率、模型标准化程度及模型可移植性都会有大幅提升。从而加速单体系统向微服务架构转化。物流供应链领域作为产业间流通大动脉，业务本身具有较强的网络效应和底盘价值，信息交互和数据沉淀密集，由此带来的效率提升有着较大的想象空间，由此也将加速行业云在物流供应链的落地。从场景应用潜力视角，AI 对运筹算法的加强在物流供应链决策、调度场景的应用上具有机会。除了适用场景大幅增加外，算法后移推进供应链延迟策略在实践中落地值得期待。即算法对供应链资源配置的发生时点，将从预测、计划阶段后移到即时调度时点，进而释放等待资源、盘活闲置运力均成为可能。为当下去产能周期下，充分利用物流供应链过剩产能，实现《“十四五”现代物流发展规划》中社会物流总费用与 GDP 的比率较 2020 年下降约 2%的目标提出新可能。

您如何看待当前技术创新与商业化场景融合的趋势？

技术创新与商业化场景相互促进、相互检验、相互成就。在当下资本冷静期，场景商业价值转化的重要性更为凸显。我理解技术驱动商业价值转化指向两个层面：技术自身的商业转化和技术对商业活动的推动。前者我们要以“技术商人”视角审视商业机会，后者则要以“行业专家”视角洞察赋能场景。这两种视角略有不同，就好比当下主流对 GenAI 与 AI-Agent 的审视会有不同观点。以我个人为例，我会更偏向从物流供应链领域生产力提效角度关注供应链执行层 AI-Agent 对 RPA 加强，以及供应链策略层 S&OP 和物流运筹算法的创新应用。一句话，寻找真场景、解决真问题。