編者薦語：以下內容是仙工智能（SEER）聯(lián)合創(chuàng)始人兼產品總監(jiān)葉楊笙先生接受騰云 CODING 采訪，在采訪中葉楊笙先生從研發(fā)工具、研發(fā)流程、研發(fā)團隊建設等多個角度分享了仙工智能對于工業(yè)產品研發(fā)效能提升的探索，希望對工業(yè)以及其他行業(yè)的研發(fā)團隊有所裨益。

采訪背景

2012 年美國提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，2013 年德國提出了第四輪工業(yè)革命“工業(yè) 4.0”，2015 年中國推出“中國制造 2025 ”。毫無疑問，一個全面自動化、數(shù)字化、智能化的工業(yè)時代正在加速到來。這個信息化與工業(yè)化深度整合的過程，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)在企業(yè)研發(fā)設計、生產制造、經(jīng)營管理、銷售服務等全流程和全產業(yè)鏈的綜合集成應用。軟件研發(fā)管理平臺作為工業(yè)軟件研發(fā)的引擎，如何幫助制造企業(yè)實現(xiàn)高效產品研發(fā)與敏捷生產？

本次采訪的仙工智能是一家專注于智能生產和智慧物流的高新技術企業(yè)，業(yè)務涵蓋了通用 AMR（Autonomous Mobile Robot）控制器、仙工智能企業(yè)數(shù)字化中臺 SEED、基于視覺技術的全感知 AI 系統(tǒng) RoboView 及自動叉車等 AMR 產品。仙工智能于 2020 年實現(xiàn)了銷售額破億，且業(yè)務增速達到一倍以上。仙工智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼產品總監(jiān)葉楊笙，在移動機器人控制器領域有多年的產品研發(fā)以及企業(yè)管理經(jīng)驗，致力于推動 AMR 控制器產品快速迭代并取得了行業(yè)領先地位。

本文將帶大家從研發(fā)工具、研發(fā)流程、研發(fā)團隊建設等多個角度來了解仙工智能對于工業(yè)產品研發(fā)效能提升的探索，希望對工業(yè)以及其他行業(yè)的研發(fā)團隊有所裨益。

CODING：首先想請葉總介紹下仙工智能目前的核心業(yè)務以及戰(zhàn)略發(fā)展方向。

葉楊笙：我們目前總共有四大塊業(yè)務。首先最核心、做的最久以及占比最大的業(yè)務就是機器人核心控制器，主要是用于智能制造、工廠生產物流的場景。

第二條業(yè)務線是從核心控制器延伸出來的機器人本體業(yè)務，分為自動叉車、小型工業(yè) AMR。我們重點會放在自動叉車，因為小型 AMR 已經(jīng)很成熟了，我們不會投入太多去制造機器人本體，而是更加專注做核心控制模塊，給業(yè)內生產機器人本體的企業(yè)提供核心控制器。因為自動叉車是個新領域，所以我們會先研發(fā)整機，在成熟之后我們也還是會專注做叉車的核心控制器。

第三條業(yè)務線是我們的第二代系統(tǒng)軟件產品體系——仙工智能企業(yè)數(shù)字化中臺 SEED，這個數(shù)據(jù)中臺包括了四大模塊：移動機器人業(yè)務實施工具（KHS）、機器人及自動化設備資源調度系統(tǒng)（RDS）、倉儲物流管理系統(tǒng)（WMS）、設備運行時數(shù)據(jù)可視化顯示系統(tǒng)（V）。

第四個業(yè)務，就是基于視覺技術的全感知 AI 系統(tǒng) RoboView，利用人工智能、機器學習等 AI 算法來進行移動機器人的視覺導航、視覺輔助定位等，實現(xiàn)車廠協(xié)同，這塊業(yè)務在整個行業(yè)都處在比較新的階段，雖然對外還未正式銷售，但是已經(jīng)在很多項目中進行產品驗證了。

CODING：也就是說仙工智能的業(yè)務中既有硬件產品也有軟件產品。在工業(yè)產品研發(fā)過程中，以您的經(jīng)驗，硬件研發(fā)和軟件研發(fā)相比哪個難度更高？

葉楊笙：我覺得難度差不多，但區(qū)別還是很大的。比如兩者迭代速度不同，軟件比較敏捷，基本每周可以出一個版本。硬件的迭代周期就長很多，比如開發(fā)一塊電路板，從原理圖、 PCB 、再到打板，一般來說一個月能迭代一個版本，達到一個穩(wěn)定的版本至少需要五到六個版本的時間，那么大半年就過去了。隨著研發(fā)能力的積累，目前我們升級硬件版本的速度已經(jīng)比以前快很多了，基本每個月都能迭代一到兩個版本。

CODING：可以看出你們在提高產品研發(fā)效率方面費了不少功夫。在之前的產品研發(fā)過程中，仙工智能遇到了什么問題，促使你們去尋找一個類似 CODING 的研發(fā)工具？

葉楊笙：那故事得從創(chuàng)業(yè)之初開始說了，剛從學校畢業(yè)開始創(chuàng)業(yè)的時候，我們還是用著 SVN 的代碼協(xié)作方式，這種方式基本可以滿足幾個人的協(xié)作。隨著團隊人數(shù)開始擴張，我們開始嘗試自建 GitLab 來使用 Git 協(xié)作，但發(fā)現(xiàn)自己維護服務器非常麻煩。

后來就搬到云端，開始使用 GitHub，隨著人員規(guī)模進一步壯大，我們團隊發(fā)現(xiàn)沒有專業(yè)的需求/缺陷反饋渠道，我們就使用了一個開源的工具 Redmine 來做缺陷管理跟蹤。這套工具持續(xù)一段時間之后，我們團隊發(fā)覺這種方式還是不夠高效：比如代碼和需求的管理是割裂的，開發(fā)人員希望的是代碼的提交可以關聯(lián)到某個缺陷或者需求；而且 GitHub 沒有一個項目的概念，就會導致我們的項目代碼散布在幾十個倉庫中，這種方式并不適用較大規(guī)模的企業(yè)研發(fā)團隊使用。

于是我們就開始找新工具，在找到 CODING 后，發(fā)現(xiàn) CODING 和企業(yè)微信的結合也非常順暢（因為我們公司在使用企業(yè)微信），研發(fā)管理的功能完善度也非常高，我們就決定了使用 CODING。

在確定了使用 CODING 之后，我們花了不到兩個星期就把在 GitHub 和 Redmine 所有代碼和跟蹤問題全部切換了過來，并且我們是全員使用 CODING，無論是產品經(jīng)理、售前、交付、測試人員等等都可以在 CODING 上交流產品問題。

CODING：也就是說隨著組織規(guī)模的擴大，你們的研發(fā)協(xié)同方式和研發(fā)管理方式也在不斷變化。經(jīng)過這一段時間的使用，你們過去的問題有得到逐步的解決嗎？

葉楊笙：最大的矛盾已經(jīng)解決了，代碼開發(fā)和需求、缺陷管理可以結合得非常緊密了，這對效率的提升是非常有幫助的，因為我們的需求非常多。有了專業(yè)的協(xié)同工具后，我們整個團隊也可以更好地去合作，因為“透明”的信息讓那些主動、有想法、有擔當?shù)膱F隊能夠同步獲取信息，并且快速地做出業(yè)務決策。

CODING：說到業(yè)務需求量大這個問題，我們了解到國內的工業(yè)還沒有走到標準化和高質量的階段，這意味著大量的工業(yè)軟件要為這些不是標準化的東西去買單，這樣會不會導致你們的研發(fā)團隊為了去適配這些不同的項目，做很多定制化需求？

葉楊笙：我們軟硬件產品研發(fā)和升級迭代的理念一直是，面對非標的需求，一定要想辦法轉換成標準需求。這意味著我們一直都只有一個代碼主干分支，我們最終一定會把需求抽象成一個通用邏輯，代碼都會合并回主干。

CODING：除了非標需求的問題，工業(yè)軟件的本質是工業(yè)品，是需要時間的積淀形成的，技術壁壘很高，這個行業(yè)也不像互聯(lián)網(wǎng)那么開放，很多技術都是閉源的，沒那么多開源的力量供大家學習和參考，你們是如何去解決這個問題的？

葉楊笙：因為我們研發(fā)的是控制器，控制和硬件的關系是很強的，如果寫代碼能力很強但不懂硬件那也很難參與研發(fā)的。所以在里面有很多我們稱之為 know how 的過程，就是不斷踩坑、不斷解決、不斷積累。很多內容在網(wǎng)上都查不到的，雖然網(wǎng)上也有一些開源的機器人方案，但是那些主要是通用的理論，和實際的工業(yè)應用是差很遠的，真正的生產環(huán)境中的問題經(jīng)常是復雜、邊緣、詭異的。如果沒解決好這些問題，機器人的程序掛了，在工業(yè)現(xiàn)場問題影響是非常大的。所以我們會把這些知識統(tǒng)統(tǒng)沉淀在 CODING 的文件網(wǎng)盤和 Wiki 上，這樣團隊成員可以隨時隨地查看與學習，最大化發(fā)揮知識效力。

CODING：那看來在這種高度生產化的工業(yè)場景，軟件的質量要求是高的，一旦出現(xiàn) Bug 就有可能會造成生產損失。你們目前在 CODING 上有沒有采取什么軟件質量保障措施呢？

葉楊笙：我們上 CODING 也是為了能夠更好地做好這塊，包括自動化測試、持續(xù)集成，我們都正在完善；也在使用制品庫來對軟件制品進行統(tǒng)一管理。我們在借鑒互聯(lián)網(wǎng)的先進研發(fā)經(jīng)驗，希望能夠應用在工業(yè)軟件當中。

CODING：那除了上述提及的知識沉淀、持續(xù)集成、制品庫、代碼托管這些產品功能外，在使用 CODING 過程中有哪些令人印象深刻的體驗嗎？

葉楊笙：印象最深刻的一個點是 CODING 對客戶的響應速度，比如我提了一個小需求，可能過兩天就做好了或者有解決方案了。關于使用體驗，因為我不是具體的研發(fā)角色，所以我還是從管理者的角度來談談。整個事項篩選器、所有事項的頁面非常方便，可以讓我很快就看到問題的全貌，比如今天發(fā)生了哪些問題，哪些問題優(yōu)先級比較高。而且我們的研發(fā)告訴過我，在 git commit 里去關聯(lián)需求 ID 是非常的方便。CODING 持續(xù)集成用起來也非常方便，可以自動化地進行版本發(fā)布，配置也沒有很復雜。還有就是集成了網(wǎng)盤和 Wiki，以前我們用 GitHub 和 Redmine，文件沒地方放，Wiki 沒地方寫，現(xiàn)在都可以放在 CODING 上。也就是說研發(fā)要干的事都能在 CODING 上完成。

仙工智能在 CODING 上的應用實景

CODING：未來在 CODING 的產品發(fā)展上你還有哪些期待？或者說有什么優(yōu)化建議？

葉楊笙：目前比較期待的事情，就是能把移動端的能力做得更完善一些，我希望的是能和 PC 端一樣的。因為我們有很多在一線的人員，他們也會用 CODING 來提問題、跟蹤問題，但是在工廠環(huán)境里，PC 不一定有網(wǎng)絡，甚至連電腦都不能帶進去。

CODING：上面我們聊的都是研發(fā)工具方面的話題。我們了解到您是浙大畢業(yè)后就開始從事工業(yè)產品的研發(fā)，以您的經(jīng)歷看，近幾年工業(yè)產品的研發(fā)模式有什么變化？是不是已經(jīng)在逐漸借鑒互聯(lián)網(wǎng)的一些研發(fā)實踐？

葉楊笙：至少我們公司是這樣的。因為我們公司整個管理層都是技術出身，對整個產品的技術?；径剂私猓惨恢倍加嘘P注前沿技術動態(tài)，但可能我們應用的腳步?jīng)]有互聯(lián)網(wǎng)那么快，因為工業(yè)的話還是得穩(wěn)中求變。你看我們也不斷在尋找研發(fā)工具去提升我們的研發(fā)效率、研發(fā)質量，如果沒有做好分支管理、就會出現(xiàn)很多的分支、很多的版本，很難進行工具切換。得益于我們這塊做的還算不錯，我們可以很快地去切換研發(fā)工具。包括我們現(xiàn)在在做數(shù)字化中臺，也引入了很多互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀人才。

CODING：你們的研發(fā)管理債務很少，所以你們跑得也更輕快。最后一個問題，你覺得研發(fā)團隊必須具備什么樣的能力，才能夠應對行業(yè)的未來挑戰(zhàn)？

葉楊笙：兩點。一點就是勇于接受新的事物，這需要團隊不斷學習、不斷借鑒本行業(yè)或者是其它行業(yè)的優(yōu)秀經(jīng)驗到相對求穩(wěn)的工業(yè)研發(fā)中。另外一個就是責任心，不解決問題誓不罷休的決心，以及對于緊急問題的臨場解決能力。

 寫在最后

工業(yè)組織在成長的過程中，可能會遇到的研發(fā)問題包括：數(shù)字化協(xié)同、知識沉淀、軟件質量提升、軟件交付加速等等。這就需要研發(fā)管理平臺具備足夠的彈性和靈活性來適配組織的成長。而且研發(fā)效率的提升需要從人、組織、文化、工具等等幾個方面一起發(fā)力。在技術領域保持一個開放的心態(tài)，保持對卓越工程的追求，會讓研發(fā)提效的道路更加順暢。

CODING 針對智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)場景，提供一站式研發(fā)管理能力，支持從需求到部署的端到端交付，通過數(shù)字化協(xié)同、持續(xù)交付、DevOps、敏捷等優(yōu)秀實踐和理念，幫助工業(yè)組織適應規(guī)模從小到大的演進，幫助工業(yè)軟件研發(fā)又穩(wěn)又快。

參考：

《智能制造之路：數(shù)字化工廠》陳明，梁乃明

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有關仙工智能（SEER）

上海仙工智能科技有限公司（簡稱 SEER）是一家專注于智能生產和智慧物流的高新技術企業(yè)，業(yè)務涵蓋了通用 AMR 控制器、自動叉車、可視化工業(yè)系統(tǒng)軟件及智能視覺方案，為各行業(yè)的客戶提供一站式解決方案和服務，致力于推動工業(yè)的信息化、數(shù)字化、智能化轉型升級。

從發(fā)現(xiàn)需求到解決需求，從解決需求到創(chuàng)造需求，SEER 堅持在客戶需求與自身的多層次需求中尋找突破，聚焦工業(yè)智能化，進行開放式創(chuàng)新，為合作伙伴創(chuàng)造價值。