另外，我在工作中也领悟到，其实物理和物流之间有很大的相似性。物理学是使用数学模型来描述物理现象，而物流也是使用数学模型来描述商业世界的运转；物理学里的核心问题是优化问题：求一个系统的能量基态；在物流中也是一样，我们通常是要求一个系统成本最低、效率最高的解。因此很多物理学中的建模和求解用到的数学工具和技巧，在物流中也能使用上，并且能带来很多新的思路。这从”术“的层面也帮助了我在智能物流行业的创业。

钟天杰：您之前在Amazon、Facebook和菜鸟都有过工作经验，您觉得创业前后最大的改变是什么？自身学习迭代的方式是什么？

朱礼君：我之前在大厂主要的工作内容是研发，将一些前沿的算法研究应用到不同的业务场景中，在这个过程中，我充分地感受到了技术拓展商业边界的魔力。当然在商业中应用前沿技术的过程中也踩过很多坑，积累了很多经验。这些都对现在的创业有很大的帮助：我能更清晰地分析哪些业务问题适合通过技术方式来解决，它提供的最大价值是什么，既不会盲目地去追加技术的先进性，也不会忽视前沿技术在业务中的可能的应用。这种平衡我觉得是非常重要的，也是很难把握的。

创业后，我需要跳出自己之前主要作为一个技术人员的思考和做事的方式，需要从整个公司发展的角度来看待问题。我需要花更多的精力来加强自己与人交流、商务谈判的能力，还有战略规划的能力等。在这个过程中我需要时刻保持开放的心态，多去倾听和观察，学会站在对方的角度去考虑问题。

我主要是通过跳到一线去做事情来钻研怎么创业和管理公司。我会跟销售团队一起跟客户谈需求，会跟研发工程师一起讨论技术方案，会跟实施和项目经理一起去客户现场做实施和调试的工作，跟客户的工人一起工作，了解他们的痛点和关心的问题。我觉得创业就像学游泳一样，我们可以学习很多的理论，也可以在”岸上“做一些简单的练习，但是最关键的还是”跳到水里去游”，所以创业这几年来，我会经常“跳进去”，去真正地感受整个创业的过程。

钟天杰：物流自动化行业面临项目制、毛利低等问题，您怎么看待这个问题？

朱礼君：我觉得制造业和物流行业的项目定制化是一个行业的普遍现象，这是一个事实，不需要回避。我们知道，不同的工厂和仓库，很多时候都有不同的业务流程和需求，这跟客户本身的业务相关，也跟客户的发展过程相关，客户不会因为要上一套新的系统和解决方案，就去大幅修改自己的业务流程。

因此定制化是我们整个行业需要直面的事情。解决定制化的问题，重要的是需要行业内的合作伙伴分工明细，并且在系统模块化、产品化上下功夫，通过模块化的产品的拼接和组合，来满足客户的定制化需求。之前也聊到，现在整个行业的分工其实还不够明细，在这种形势下就需要为客户打造很多垂直的定制化解决方案，这样的效率不高，毛利自然就低。因此，我认为解决项目定制、毛利低的问题的核心就是行业的分工明细，每个公司专注自己的产品，通过这些产品的组合来满足客户的定制化需求，一起把整个业务盘子做大。

钟天杰：有什么您和团队坚信不疑，但目前仍未形成普遍共识的信念可以分享给大家吗？

朱礼君：我们团队坚信不疑的是，未来的智能物流行业会越来越分工明细，各家做自己最擅长的事情，一起分工协作打造更高效的整体解决方案。因此，除了现在国内涌现出的很多新兴的优秀机器人公司以外，还会有专注于做软件的公司，这些公司会一起合作来服务客户。

我们在创业初期的时候，很多人都会质疑我们以软件为出发点的定位，他们认为，现在很多机器人公司都有自己的调度系统，为什么还需要独立的软件层来做开放式的调度呢？我们认为，一个行业成熟的标志就是生态内的合作伙伴之间的分工更明细，而当下这种分工还没有明细化恰恰是因为现在这个行业还没有成熟。

制造业和物流行业的智能化改造是一个非常大的系统性工程，我们还在这个过程中的早期阶段，市场空间还没有被打开。但是，已经有越来越多的客户和行业内的合作伙伴开始意识到打造全局的解决方案需要的是更有机的整合和协同，行业内的各个公司之间也开始更紧密的合作，这些都是很好的迹象。我们可以明显地看到整个行业正在往更开放合作的方向去发展，但是这还不是普遍共识，整个行业的分层和成熟还需要一些时间。