自研模型大幅降低原奶调配成本，伊利如何做数字基建？

嘉宾 | 程国强 伊利集团数字科技中心数据技术总监

作者 | 罗燕珊

作为中国唯一跻身全球五强的乳品企业，伊利集团的发展和数字化转型经验对整个行业有很大的启发价值。

截至 2023 年 6 月底，伊利在全球拥有 81 个生产基地，产品销往 60 多个国家和地区。

2019 年，伊利全面加速数字化转型，在过去三年的建设过程中，紧紧围绕信息化、数字化、智能化的发展阶段，持续夯实基础，加速数业融合。

近日，通过与伊利的交流，InfoQ 进一步深入了解了伊利在数字化转型过程中的基础设施建设情况。这一建设涵盖多个方面，包括 云基础设施、数据服务、通用技术能力以及前沿技术的探索，也正是这些基础设施为伊利的数字化转型提供坚实的技术基础。

相较于其他行业，乳品行业的数字化转型面临一些独特的挑战。以伊利为例，其横跨工业、农业和牧业三大产业，涉及的产业链异常复杂，包括从牧场到工厂，再到分销体系，最终到达门店和消费者手中。由于国内没有通用的数字化模式或标准可供参考，这一长链条的数字化转型成为了一项艰巨的任务。

伊利的数字化建设是以业务视角自上而下来考虑，每个业务群都有自己的试点项目，并构建相关的业务平台，其采用的实施逻辑大致如下：

• POC（概念验证）：数字化团队会与各事业部合作，进行试点项目，以验证某一概念或方法的可行性。

• Project（项目）：如果概念验证成功，项目将升级为正式的项目，以验证其是否具有真正的业务价值。

• Product（产品）：如果项目证明有价值，伊利将在内部孵化该项目，将其转化为产品，用于业务运营。

• Platform（平台）：最后，这些产品将持续升级和迭代，以形成更完善的平台，支持多个领域和业务的数字化转型。

从中台的维度看，目前围绕业务主要建设了四个关键的数字化运营平台，包括产品创新、消费者运营、渠道运营和供应链运营。通过这些运营平台，伊利希望实现内外部的协同工作。

具体来说，产品创新平台的目标是更快地推出新产品，消费者运营平台则资产化和标签化消费者数据，以更准确地定位目标受众，实现有针对性的投放和与消费者的互动。渠道运营平台可以更好地支持经销商，并加强与电商平台的合作。供应链运营平台的目标是通过算法和人工智能提高供应链效率，实现从需求到排产到计划等各个环节的升级和转型。

最终，伊利希望发展为一家具备平台型能力的企业。

为支持四大数字化运营平台的发展，数字化团队在这里面的首要任务是夯实基础设施。据介绍，伊利的“数字化基建”主要是围绕云原生、一体化数据服务能力、低代码组件化能力沉淀、以及全链路人工智能服务等维度展开。

伊利从 2021 年开始真正使用公有云，目前是混合多云的状态，并正积极应用云原生技术，其希望通过微服务、容器、K8s、DevOps 等现代技术实现多云环境的无缝衔接，以降低未来的运营和维护成本。

以前，伊利很多时候会面临“重复造轮子”的情况，不管是与厂商的合作还是自己的开发，都需要从零开始构建系统，这导致了大量重复工作。因此伊利选择建立通用的技术框架，让合作厂商也可以在此基础上进行开发，从而减少不必要的技术投资。

不管是伊利内部的研发团队还是供应商团队，如今都使用内部统一的 DevOps 平台，从需求提报到开发测试再到上线的整个过程，都通过这个平台来进行统一的管理和控制。

尽管与一些数字原生的 IT 公司、互联网公司相比，伊利取得的成绩或许不算太显著，但对于伊利内部而言，这是一项实质性的变革。以往，伊利一个月或一个季度只有两到三次版本发布，但现在一天可能会有多达上百次的快速发布，交付效率和质量都大幅提高。

伊利内部还会积极推广云原生，目前云原生覆盖面大概为 50%，但仍会致力于在云上和云下实现云原生的全面覆盖。

数据在数字化转型中至关重要，但数据来源是多元的，并且数据服务对用户门槛较高。起初，像其他公司一样，伊利也拥有自己的大数据基础能力，使用自建集群和业务场景相关的 BI 产品和工具来分析数据，以帮助员工快速查看数据。然而，随着数字化转型的持续推进，仅仅查看数据已经不足以满足业务的发展需求，而是需要可以实现实时的、智能的业务决策，建立更智能的数据服务体系。

为了满足内部用户快速获取和利用数据的需求，伊利决定打造一体化数据服务能力，并在 2021 年启动了数据架构项目，旨在全面审查公司内部的数据，建立数据治理体系，并升级主数据标准。

在过去这两年，伊利也一直在不断升级和改进其大数据能力体系，包括对大数据集群的优化，以及面向业务的各种能力的构建。通过中台或数据湖来存储、利用和构建数据。尽管云上和云下各自拥有一套工具，但是是一套体系，可以通过采用体系化的工具以降低开发成本。在该领域，伊利选择了与外部技术服务商合作的方式进行改造，其中 StarRocks 在全场景 OLAP（联机分析处理）业务上提供的解决方案在性能、实时性和并发性方面均可以满足需求。

伊利的低代码能力建设大概在 2021 年初启动，当时技术团队意识到许多通用的功能比如菜单、按钮和登录等通用功能在多个系统中重复开发，导致资源浪费，且样式不一致。

在此背景下，伊利以“前端组件化”为出发点，着手规划低代码平台的建设工作，让开发人员可以通过拖拉拽的方式，快速搭建页面和应用。

现在第一个版本的低代码平台已经在业务中使用。借助这一平台，以前需要 20 天的工作来开发 10 个页面，而现在只需 1-2 天，而且几乎没有成本。此外，低代码平台在伊利内不仅应用于职能部门，还在一些事业部（工厂、牧场等）得到了广泛应用。

不过伊利方面强调，低代码不适用于所有场景，它更适用于通用场景，页面交互逻辑相对简单，用户体验标准较低的情况下，比如快速生成表单和数据逻辑。

但目前这一低代码平台还需要一定的技术背景才能使用，伊利方面希望，低代码能力并不局限于服务专业人员。因此，技术团队计划逐步升级前端用户体验，最终让业务人员也能够轻松使用。

据悉，从去年开始，许多与伊利合作的厂商也开始使用低代码平台来加速工作效率。总体而言，通过低代码平台，伊利的平均研发效率提高了 60％，也为公司节省了大量成本。

全链路人工智能服务也是伊利持续跟进的方向，2021 年伊利建立了内部的首个自研算法团队，团队的关注点主要集中在智能决策、计算机视觉、自然语言处理等方向，并建立了人工智能平台，用于沉淀通用算子以支持业务。

智能决策既应用于对内的产品供应链管理，也用于对外部消费者的分析调研。比如智慧供应链涉及需求管理、生产排程、计划制定以及与工厂的协同工作。其中一个案例是，伊利去年自主研发了原奶自研模型，并与牧场合作对模型进行优化，算法团队经过近半年努力后，成功将原奶调配成本降低了 13.5%。

此外，伊利数字科技中心还在与各事业部进行合作，将这些模型与日常营销活动相结合以推进拉新、复购或者促活。

伊利还跟进了大模型的发展趋势，在今年 3 月发布了自家的大模型产品 YILI-GPT。据介绍，YILI-GPT 可以满足公司内部的一些业务需求，包括智能客服、智能对话以及文生图、图生图或者是通过文字生成音乐等功能。

面向未来，伊利希望通过 YILI-GPT 产品来提升公司内部对大模型能力的认知，并找到更多的应用场景。

同时，伊利的人工智能团队也将持续与业务紧密沟通，致力于通过算法降低供应链和营销体系的成本并提高效率。

在数字化转型的过程中，技术团队通常需要改变视角，将技术与业务深度融合，这也是所谓的“数业融合”的概念。

过去，伊利的技术团队可能主要从事执行性任务，但现在他们必须更深入地理解业务的运作方式，因为只有深刻了解业务，才能确保数字化系统的开发和实施满足实际需求。

此外，工作模式的改变也是一大挑战。伊利以前主要依赖合作伙伴和供应商来建设系统和产品，而不是自主开发。然而，在数字化转型过程中，伊利认识到对数字资产的可控性和自主性至关重要。

因此，伊利这几年招聘了大量技术人员，形成内部自研团队。同时，他们与合作伙伴建立了新的合作关系，确保代码审核、版本管理和产品验收等过程符合标准，逐渐将原本的“黑盒”模式转变为透明的“白盒”，以更好地掌控产品的交付过程。该自研团队也是目前伊利数字化团队的主要组成。

随着数字化的不断推进，近年来伊利数字化团队也在持续升级迭代。在这过程中，他们认识到需要更深入的协同合作。由于数字化的基础是数据，通过这种协同合作，可以实现整个集团层面数据架构的标准统一，使数据成为可资产化的要素，从而真正实现数据的有机链接。

未来，伊利将继续降低对外部单一厂商的依赖性，并积累知识资产。据了解，伊利已经申请了相关专利和软件著作权，以期保护这些资产并确保它们真正沉淀在伊利内部。