从汽车跳槽到AI机器人，靠啥100天融资两亿？【大小马聊科技79】

哲伦你是前任理想汽车智能驾驶产品总监，去年底离职和地平线的高管一起创办了机器人公司维他动力，不到100天就融资2个亿，让大卫极其羡慕，那开场我先问问哲伦最近感觉怎么样，有没有飘了？

因为我们的公司定位稍微有一些特别，我们现在定位了 ToC，所以挺压力山大的，因为我们也算了一下，基本上2亿也刚刚够第一代产品的量产和发售，第一代产品的成功就很重要，所以我们现在实际公司状态还是比较省吃俭用的。

其实你即将离开理想要创业的时候，我们还私下交流过，当时你说融资环境并不是那么的好，但是很快就融到了两个亿，后来怎么融资就那么顺利了？

那会其实我跟朋友谈过一些机器人我想干的事情，机器人当时的那一波有点像 AI 带着起来的，就 AI 吃了肉，机器人可以喝点汤的感觉。但是在今年，我觉得随着宇树上春晚之后，其实机器人今天在中国的权重其实我觉得完全不亚于 AI 本身，我觉得背后最核心是这个行业的重要度被逐步共识了，国家的支持力度其实很高。那我自己的判断是因为我觉得，机器人它核心其实是一个 AI 加一个很复杂的硬件，而这个复杂硬件来讲的话，其实中国是非常有优势的。

AI 这个东西它本身也是一个全球化的舞台，今天在中美竞争这样的格局下，其实像这样的科技的产业，是除了中美以外的所有的国家，无论是欧洲、日韩，都在看着这两方的竞争。但我跟轶南一上来，我们干维他动力，我们在创业前就选择了 ToC，然后做消费级，做量产这样的事情，其实在今年年初还是比较难的，大家都觉得技术比较初期怎么可能去做出产品出来呢？慢慢的又回到说，好像确实得出产品，所以慢慢在被接受我们的一些方向，我觉得目前来讲，总体来讲融资额还不算特别高。

我们也在有意识地选择资本的合作伙伴，包括我们第一轮有高瓴，包括地平线，包括第二轮是今日资本，我们很有幸的其实选择了非常棒的资本上的合作伙伴的。

你刚才说之前那波机器人创业很多都不是面向 ToC，你们选择了 ToC。除了你们之外，我也知道越来越多的机器人公司现在面向 ToC，就让我想起这个大的科技浪潮，它好像都有一个阶段性的共性，无论是互联网、移动互联网还是 AI 机器人，这一波又一波，刚开始在技术还比较原始阶段，感觉做的都是一波原生的那帮技术从业者，比如说机器人行业就是 Boston Dynamics 这种，那他们离商业化、民用商业化是特别远的。

到了大概你入局的那个时候，其实就是技术在高速发展，逐步成熟，那你们可能不是那种原生做机器人技术的人，但是就像你说的，你能够找到应用，特别是 ToC 应用，而且找到一个可能好的落地场景。就是正常来说这个阶段的创业者，他们比较注重的事情就是做一个产品，能够是帮用户 save time 的，节省时间，提升效率的。

可能在你这波之后，按照互联网、移动互联网的规律，还会有一波创业者入局，那个时候的技术是相当成熟，然后这一波创业者是离人性最近的。它们做的应用或者以后的这些机器人，可能就不再是像你们一样想说帮忙干点活 save time，而是 kill time，就是让你获得愉悦，给你消磨时间的。

机器人加获得愉悦总让人想得比较多。

Emma 总结的三个阶段挺有意思的。我看你的合伙人余轶南其实也分享类似的观点，现在机器人还是处在一个非常早期的阶段，有点像春秋的阶段。ToC 产品，实际上你面对的是不同的用户群体，有家长买给孩子的，有孩子买给老人的，有同学之间买来炫耀的，就是怎么满足 ToC 市场不同的需求，就怎么做减法呢？

大卫前面说到我心坎上了，就家长买给孩子，还有买给老人，如何切分是最重要的。首先我觉得有着大的概念，因为现在大家都在讲什么人形、通用，但是我们觉得那东西它需要有着产业周期，在 iPhone 出现之前，其实先火的科技产品其实是 Walkman ，然后 iPod，逐步迭代过来的。所以我们在想，就我们怎么能做到机器人的第一个 Walkman ，垂直的应用。

今天其实人形上放了好多的硬件，我觉得做硬件本身不难，包括大家现在看人形都在卷自由度对吧？然后双足的，或者说那个灵巧手，但怎么能把它们能控制起来？其实这个硬件本身又贵又不成熟，现在质量它的控制的精准度其实都还是问题。

我们觉得实际机器人上现在成熟的硬件其实是之前火过，现在不火了，其实四足的结构，并且就说一些机械臂加夹爪，其实这东西本身也很稳健，本身还没有出到消费级的产品，但是技术的卷已经卷到了它们的灵巧手和双足，但实际上四足和夹爪应该是有机会先出产品的。

所以我们在技术上会有这样的认知，再去定位我们的产品，怎么把它的，就是今天机器人行业其实没什么人做自主化，其实自主化大家做的并不多，所以我们是怎么去把一个四足的东西整体自主化能做得特别好。我们现在举个例子叫做生活空间的自动驾驶，能上下台阶、能走楼梯、能在各种地形都能移动的自动驾驶。

我很多年前在日本看索尼出了个狗，AIBO 也确实做得很讨巧，尽管大如索尼也没有把这产品卖得特别爆，就跟 Walkman 那个量级完全不能比的，那比如说你们做差异化的话，是跟 AIBO 或者说跟优必选那个悟空，是要怎么做出差异化呢？

我觉得其实从产品的角度来讲，它就三个维度，一个叫自然交互，一个叫自主移动，一个叫自主操作。就这三个其实像 AIBO，包括今天其实好多人在讲什么陪伴机器人，我看就很多展会上都有人做，那个其实它就是一个自然交互。就是怎么把今天大模型的这些能力，它能跟人产生好的交互，其实就是一个跟豆包今天能在手机上都要跟别人打电话那个状态差不多，只是说它更 Q 一些。

但这个东西单体，我今天会认为它单体其实挺难产生一个好的价值，哪怕它设计得特别 Q，或者说它的面向的人群依然很窄，所以我们依然要把物理空间的能力给上来，所以我们一定会联动一个叫自主移动。假设你像 iPhone 这个智能手机做得已经很厉害了，那我为什么不给智能手机做一个壳呢？就比如说把一个狗的形态，它虽然没有脑，但是我把手机塞到它这个背上面，把它变成一个手机的延伸，为什么没有这么做呢？

其实有尝试过，但是手机这个算力有特点，就是它能做好比较好的显示通信，这都可以，但是我们需要比较强的端侧的 AI 计算，这个其实今天手机也并不是特别好，反而可能最好的是今天的所有的智能汽车，单侧都有 100 TOPS 以上的算力了。

你刚才说你们现在想先做好一个 Walkman 级的产品，然后逐步迭代，最后成为一个通用的。那为什么你会把通用和人形变成一个近义词呢？为什么通用它就必须是一个人形的机器人？

因为我觉得人形我自己看下来，我觉得分了几层。就第一层为什么人形会被大家所用起来这个词？我觉得是因为人形这个名字，或者叫人形它那个样貌比较容易被共识，它是一种智能，人形机器人，这五个字就很容易被共识了。但是你一细想就会说，那为什么要做人形？

今天大家更多的答案是说因为它长得像人，所以人今天生活中的所有的工具这种环境都是可以适配的，因为这世界是人造的，所以它背后这个逻辑，其实今天在讲人形的这部分人，它背后的逻辑其实叫通用，所以我个人没有那么 buy in 要像人形，但是我还挺 buy in 通用的。但是我觉得通用的就是它是一个追求的结果，它不一定是一步到达的那个东西。

那你这个观点就跟傅盛挺像的，我刚在赛博对话跟傅盛聊了，然后也问了他这个问题，他是觉得我们追求人形其实是人对自己的一种自恋，而不是出于最终效果，因为机器人它最后就是服务于人的，那人形是不是最优解、是不是效率最高、性价比最高？他就举了几个例子，比如说像洗衣服，为什么我们会搞滚筒洗衣机，而不搞像人形那样搓衣板？

因为这个效果更好。还有我们人是怎么移动的？那为什么我们还会发明车，还会用轮子？就是因为这个效率更高，所以我在跟他聊、跟你聊之前，我是更 buy in 就是像马斯克，他就提出这个是一个人的世界，我们会有更多这些人的数据输入给这个机器人，而且很多整个物理世界都是为人而造。但是我听完你们这么说，我也觉得就不一定这个终极形态就是一个人形的。

没错，我感觉物理世界而且很大程度可以切分出来。比方说我们会讲叫 outdoor 和 indoor，outdoor 一旦到了门以外之后就是叫大自然的世界，那个就本身也不是人构建的。然后在那个环境下人作为哺乳类动物其实也不如四足类的对吧？在户外的这个能力。

然后室内，因为我前段时间去珠三角看了很多的产线，我就觉得很多产线确实是人具备很好的通用性，但更多的其实人的手 就人的手今天可以焊板子，明天可以组装机子，后天可以做一些什么其它设备的操作。其实人的手确实是一个很特别的东西。

其实傅盛的观点，他是说之后人形机器人可能会普及，但是还要等至少 5 到 10 年，我还专门研究了一下，就目前这些人形机器人在行业里头有哪些应用，到底这些应用是不是必须的？那首先一大类的应用就是给大家贴牌展示啊。

比如你看上海车展，同一款机器人，比如说稚晖君的，他们智元做的机器人其实就贴了三家的不同的车企的牌子，跟大家去交互宣传，增加这些展台的科技感，这个完全不需要一个人形的，除了看着炫酷以外，它的这些功能性就可以被替代。

第二大部分就是它确实是能干活，就比如说它在工厂，但是我又仔细研究它在工厂到底能干哪些活。我发现主要有三类，第一类就是协助质检，比如说我看优必选的那些机器人在蔚来汽车的工厂里做质检，但是仔细一看，它其实就是一个移动的全景摄像头，有这个机械方面的东西就够了，所以完全不需要什么人形的去移动。

然后第二点就是帮助搬东西，比如说搬一些小货柜什么的。那其实这个也完全不需要人形的，你用一个移动的小车就足够了，甚至小车或者是一个机械狗载重可以更多，那这个也是不需要人形的。

第三类就是也是为了展示而展示，我觉得就是做一些小的精细的活。比如说贴一个车logo，反正就总体看下来，我觉得目前的这些人形的状态来说，确实不是非得一定要人形才去干，甚至人形还拖后腿。

唯一的一个真正有用的场景就是网红买了这种人形机器人跟他一起拍片，是真的是有流量做直播。表演性需求，宇树其实还是挺厉害的，但现在大家可能对它的热度或者掺杂了很多大家对它的幻想，实际上它在真的火之前都是挺务实的，就是宇树干的事最多的是去实验室和高校。

卖教具，简称卖教具。这是个很实在的市场，是因为确实需求真的存在。

而且我还想说一个暴论，前段时间不是北京亦庄马拉松用机器人跑半马，说实话我觉得投入产出比太低，我是觉得它整个这个活动的规则设定就有问题，必须要参赛的是人形的机器人去跑半马，那我就觉得真的是折腾人，每个人形机器人旁边都有一个工作人员拿着一个遥控器去跟着那个机器人跑半马。然后我看有网友吐槽说，这些员工入职的时候没听说要跟着跑半马呀？

所以我觉得就是这个规则设定特别傻，就是说你不能说是规定一个机器人的形态去完成一个特定的任务。我觉得应该是让大家各显神通，发散地去解决一些更复杂的任务，而不是说非得让人形机器人去做一个持久性的耐力运动，我觉得这个是一个没什么意义的事情，人形机器人移动速度再快也没一个轮子移动快。

丹尼说得很对，在 DARPA 搞那个挑战赛，就是人形机器人挑战赛的时候，它在设定比赛场景的时候是有，比如说翻墙头，然后到了一个小空间转弯，还有一个类似消防栓的，一个大的圆的叫什么，那个大螺栓你去转转几下，然后出来之后从下面的一个空间爬出来，再起来，再往前跳过去，它其实设定这个场景的时候，是按照真的战场场景，或者说将来能用到的实际场景来做的，而不是说比谁跑得快。

所以我觉得现在大家对于人形机器人实际上场面上宣传的东西，和真正能用到或者是能用它来赚钱的，其实是有一个非常大的差别。我完全不否定，就是说这些人形机器人上春晚或者上什么马拉松大赛，对于大众，对于机器人的热度有帮助。我们就看一家上市公司人形机器人的第一股叫优必选，他们是 2023 年上市的，我还专门仔细读了它的财报。它对外宣传很多东西都是人形机器人的各种炫酷，甚至它还说人形机器人入职各大车企什么的，就这种公关的宣传很多。

但是你一看它的财报，就首先它跟刚才我们说的宇树的一个共性，它们刚开始都是做教育智能机器人起家的，最早的教育机器人其实是卖给 ToB 的，就给学校这些。都占它百分之八九十的收入占比。那这几年逐渐降低了，它其实是卖那些人形机器人，或者是叫物流智能机器人，有一些像车一样的东西，虽然公关会传的比较多，但是实际占它收入占比没有很多，然后它卖的多而且增长比较快的是什么呢 2024 年其实是消费相关的机器人，它说是叫机器人，但实际你看那些产品都有什么呢？

就是什么智能猫砂盆，还有给游泳池清扫的机器人，还有扫地机什么的，我完全不觉得这些没有那么高大上就不好，我反而觉得它这些消费级的机器人，它真正是解决问题的，真正能帮助大家提高效率，而且相对来说是发挥稳定的，不像那些机器人看似炫酷，但实际很多都是为了做 showcase 或者是宣传拍片用的嘛。现在行业里是不是大家会越来越务实一些呀？

是的，我觉得有一个比较明显的现象，就是今年英伟达的 GTC，开始他用的词其实不太用人形机器人了，它们叫 Physical AI。我觉得这个词其实在英文里的变化还挺好的，因为这一波本质上是 AI 的技术能力，它是涌现之后，因为机器人本身学这个学科存在几十年的时间，在中国的核心高校和在美国这些欧洲都有嘛。但这个学科的本质它是一个机器自动化学的一个东西，它就是复杂机械，但是复杂机械因为它关节很多，它其实在空间的求解就很复杂。

以前它通过人为地去做编程设计，其实很难做多样性的任务，以前只能去做单一任务，就一个机械臂对吧，没有自由度的，然后能去在工厂里搬的东西，然后焊个点位其实就不错了，但今天才带来的，其实是物理上的多维度各个电机拼接在一起，然后它带来一个空间的求解，然后这个解让 AI 去解，我觉得本质是这个事，但这个事被大家又想象成了人形，但今天实际上我会认为其实有很多价值会出现的。

我看那个优必选财报里面有一个是 3500 万的，一个客户买了 10 台人形机器人，单价 350 万，不知道这客户拿来是干啥的，花这么多钱。

可能是中东的，我看这次马斯克不是跟着川普去了沙特专门带了几个 Optimus 去跳舞，跳的就是那个川普那个 《YMCA》的舞。然后把他们逗得特别开心说也要买。新时代的外交。

哲伦，我们虽然一分钱都没投，但是我们想问一个投资人最爱问的问题，这么多人做机器人，你们的核心竞争力是在哪里啊？说白了就是怎么能在特斯拉、小鹏、小米也都在做机器人的竞争市场，你们怎么能脱颖而出？

这个真的跟我团队基因是有关系的，我过去其实在理想汽车，我觉得在理想的五年，然后被想哥的影响还是很深。余轶南过去在地平线差不多快十年，因为这两家公司都很特别，虽然一家 ToB，一家 ToC，但这两家公司都是要先把产品做出来，然后慢慢地扩大到今天大家觉得还挺龙头的这么一种感觉。

但是我们都非常理解过去大家是做得多么的垂直，多么小、多么聚焦，因为这个赛道实际上如果真的发展起来了很大，我一直跟团队开玩笑，我说我们现在还太小了，如果我们真的有机会把这个赛道给做成了，我们最终一定会碰到余承东和雷军的，所以我觉得在我们作为一家初创公司还这么小的时候，我们必须得找到，就是大公司，其实他们还不太值得做的赛道，但实际上是有价值的赛道。然后在这个赛道里面把我们自己做扎实，有我们的自己的第一批用户。我觉得很像地平线最早的芯片。包括理想最早的理想ONE。

其实虽然一个 ToB 一个 ToC，但都有这个意思，都是抓住了最核心的东西之后把一个产品给做出来。当时说实话，地平线最早做芯片的时候，真的传统芯片圈的人都觉得地平线肯定做不好，或者做得都很扯淡。但事实上地平线也更了解当时的自动驾驶的需求，至少还是把产品给交付出来了。

我记得最早老余刚开始说创业做的是IoT芯片。后面转到自动驾驶里了，现在又往人形机器人方向也有布局。

大家一直会以为地平线也做机器人，其实地平线这家公司，以我对余凯的理解也是，就是他更多的还是希望去做平台。然后去赋能那些做产品的公司，所以现在他们有一家子公司叫地瓜，其实地瓜对于整个行业的定位跟地平线对于智能汽车是一模一样的，它就是做提供芯片、提供平台，然后提供开发者的基础套件，然后你们可以很方便的去用它的芯片来做开发。

这不跟那个英伟达卖挤牙膏是干一件事吗？ 但英伟达做智驾就相当于就随便做一下，好像也没有那么走心，但地平线就是这是它们最核心的业务了。其实上一次哲伦我们在赛博对话聊的时候，你也说的特别好，就是跟这些大公司比，你们的优势是什么，有一个你说的就是大公司它因为发展到这个量级，所以它找的一定是大市场的东西。但是你们是可以探索一些新的，确定性更低，但是以后可能更有机会爆发的小市场开始。

你看电动车的发展对我的影响真的是很深，我觉得就是 Model S 和 Model 3，它带来了两种认知，然后也是两个行业的阶段，就 Model S 出现的时候，当时像李想也是特斯拉车主，小鹏也是，至少想哥来讲，我觉得他是觉得自己能找到垂直赛道的话，做车这事应该就有戏了。

其实在 Model S 的时候让大家看到了电动车和智能化的希望了，但是真的像小米和华为去做，其实他们是看到 Model 3，Model 3 l 基本上带来了一个规模化的确定性，确定性这是一个万亿级的市场，然后这些公司才会投入，就是它们到那会儿其实本质上来讲做的事情又不用那么垂。

就是如何找到比较垂直的好市场呢？其实我看你的合伙人余轶南在分享的时候，他做了一个两个维度的坐标轴，我觉得还是非常好的，也供大家参考。这两个维度，一个维度是看场景的复杂度到底是不是特别难处理的一个场景，第二个维度就是失效成本，如果这个任务机器人做了以后，会不会出现很严重的后果？

就比如说砸了个杯子，或者把各种东西弄得乱七八糟什么的，其实就在这两个维度之间找一个交集的，就是失效成本又低，场景复杂度又低的一个范围吧。这样去找这种垂直领域的突破口。比如说在家里头帮叠被子，比如说机器人真的帮你叠几次，没叠好的话，也不会出现什么特别严重的后果，或者是洗厕所、刷厕所什么的对吧？我觉得这个是一个很好的参考两个维度的交集吧。

就我们自己把这个维度画出来之后，其实对我们产品的帮助还挺大的，就是复杂性和失效成本。事实上如果说今天不是 Physical AI，其实不太存在失效成本的概念。我觉得失效成本最高的其实是过去我们做的自动驾驶，这个事就一直大家心头痛，很麻烦，所以如果对比这类的话，比方说像那个大卫在做的这种低速的，其实就会好一些，但本质上也不是更容易了，实际上失效成本会低一些。

我们当时跟投资人也是这么说，我记得还有投资人问大卫，如果特斯拉干你们这个配送车，你们怎么办？我说特斯拉都干我们这配送车了，那说明这市场已经卷到没法做了对吧？他肯l定是对着万亿级的市场，他看不上这种百亿、千亿级的市场。

没错，然后以及我们这条坐标上，其实里面也融合了我们对于 AI 的认知。因为今天 AI 实际上我在我们看来，它处理复杂性的问题是极强的，比方说我们在这坐标系上横轴是复杂度的话，我们觉得横轴的最右侧，其实今天在很多 AI 的能力上都有了，包括它去读论文，它去计算非常复杂的博士生的一些题目对吧？这类大部分人可能都是做不出来的，但是它可以做出来，但是这些东西它因为不是 Physical AI，它时效成本很低，它现在独立的价值也不是特别高。

另外一个维度就是今天我们在做自动驾驶，自动驾驶复杂度相比前面说的其实还是低很多，因为大部分的人都能学会开车，但是它失效成本又是可能是最高的。

今天实际来看在 Physical 的产品，大家如果去想的话，其实像扫地机，扫地机已经一年 2000 万的市场了，然后像无人机，像现在这两年火的割草机、泳池清洁，其实它都是属于说找到了这两根轴的左下角。就是说失效成本可控，复杂度也OK，我觉得这是特别棒的产品出发点。

我觉得自动驾驶还有一点难的在于就是它要有 reasoning，就不只是说处理复杂的场景，就是当你任何场景处理失效的时候，你要给出足够的 reasoning，就是叫什么逻辑判断的这个过程，就为什么说交警或者说保险公司，它在给自动驾驶定损或者定保的时候，它会遇到困难，比如说一个事故发生了，到底这个事故中间的环节你的 reasoning 是什么？这个现在还是有点难，因为毕竟这种大模型其实是一个端到端的一个黑盒子。

真的挺难的，突然印象很深，我觉得很早了，但是 23 年还是 24 年初的时候，当时我跟余轶南有一次我们在望京喝酒来着，当时我在理想他在地平线，我们经常有的时候线下会聊天。

其实我们俩都具备 L4 的这种愿景，但是因为现实过程中又是一堆烂事儿，可能是，所以他当时跟我说了一个技术观点，L4 级别的真正实现反而是某一种技术降维出来的。就是某一种技术它实现了足够强的复杂度之后，它降低了复杂的难度，但降维出了极好的容错。

所以这是为什么你们都从自动驾驶领域跳出来做机器人的原因吗？ 我觉得我们俩的很多的概念其实在挺早就有一些沟通，但是当时我们俩身上都背着很重的责任。

还各自都有对象呢。

然后也希望都再往前努力一把。其实我们内心都挺想干成 L4 的，就我原来加入理想的时候，我微信个性签名叫做奔向有自动驾驶的未来。我就觉得是我特别想实现那个东西，但有可能它的道路是曲折的吧。

那是不是也是因为你们觉得 L4 在车上面太遥远了，所以干脆先做一个比较实际的机器人的，比较能短期内实现的产品。因为我看你们推产品的节奏也是非常快，今年就要出一个在 outdoor 的一个机器人，明年就要出 indoor 的室内的机器人。

我觉得是吧，之前也有一个论断说如果 L4 都实现不了，不太可能实现机器人，但是我觉得那个实际上大家忽略了它背后失效成本的问题。我觉得我们还是能找到复杂度甚至比 L4 要高，但是失效成本其实可以远低 L4 的这么一些东西。

本质上来讲，我觉得 L4 它就是 Physical AI 的一种。然后我自己是一直很想在 Physical AI 这条路上走下去，一直走下去，但是我们其实也很希望阶段性的有成果。我觉得今天辅助驾驶在车上的，在量产车上的竞争发展到今天，如果它不能真正实现一个 L4 就突破性的这样一种质变，它更多的其实还是一个从车维度竞争的特性，它的竞争是第一性的，而不是它本身的技术和它的价值是第一性。

这里我很认同，就是像我们有时候做讨论说自动驾驶它是给车装了一套系统，还是说给 Physical AI 装了四个轮子？大家都认为说未来的发展趋势是给一个人工智能加上四个轮子，但是我们面对的其实是一个汽车行业的竞争。那你不免说你的对手全是造车的传统巨头，都是把车加系统，而他们其实是有很大在整个国际市场话语权的。就我整个 4 月份在出差，从墨西哥一直到中东，我甚至会觉得这些国家对自动驾驶的需求非常低，有点像自动驾驶是我们中国企业的一种单相思了，甚至是。

刚才大卫说了一个特别有意思的点，就是你到底是在轮子上面装自动驾驶，还是反过来？那哲伦我想问一下，在机器人上面，你们是想在硬件上面装上 AI ，还是 AI 才是最重要的，在这个上面做一个壳。 我们觉得 AI 是最重要的，是里面不变的部分，但硬件其实是可以变的。比方说今天，为什么我们今年就前面 Danny 也说，我们虽然拿的融资还不错，但我们给自己的压力，给投资人的算是承诺上的东西也还是挺重的，就我们想今年就出产品，而且 ToC 产品很容易见分晓。

到底商业化能做的怎么样。为什么想自己逼自己一把做那么快呢？就是源于我们的认知，我们认知是 AI 是核心，硬件它是可变的，所以就是说结合 AI 的整个能力，包括交付给用户数据的闭环，整个 infar 的建设这部分能力的东西，必须得在我们公司内部快速地建立起来，至于它是四条腿，甚至更多的腿，或者说两条腿，双手操作怎么做，其实都要基于这套 AI 本身的能力的闭环去建，这个在我们看来是一样的。

包括一些今天大家认同的体系，类似于大小脑快慢思考。这些体系其实我认为它里面的工作方法其实都是相似的，只是说它本质上是控制一个机械在空间里的位置的移动，只是说我要控制的是一个手指，还是控制的是一个胳膊，还是控制的是一个腿，这里面的变化。

我觉得是不是也是因为你们一个是工作方法，确实是延续了理想汽车和地平线的优势，另外的话，你们推出产品的这个节奏也是非常的快，会不会就是因为这些特征打动了比较重要的这些投资人？因为我记得我们之前沟通就是你说，其实你跟今日资本的徐新聊的时候就觉得，她提的这些问题都好犀利、非常尖锐，而且是非常高信息密度的你们沟通，那最终她还是投了你们。

而且是当场基本就定下来了。

这个很有意思，前两天有一个好久不见的朋友正好到北京，他来我们这边来参观嘛。中午来的，我就点了一份吉野家。我们中午就边吃吉野家外卖边聊，然后我就跟他说别的地方的吉野家是吉野家，维他这的吉野家是徐新同款的吉野家，这故事怎么说呢？徐新当天是差不多下午三四点钟到的，当天晚上是 10 点多可能走的，就在我们这可能大概 6 点多的时候，我们叫了一份吉野家外卖，然后她当天晚上走之前就全部都签完了，这个过程就是她三四点钟到的时候，先跟我们可能有些基本的见投资人的介绍呀，包括我们几个联创的单独沟通呀。

因为她带来了团队过来，带来是可能七八号人，也很慎重，聊到可能 9 点多，她说她们团队内部要讨论一下，她们讨论了可能四五十分钟，然后出来我们再关在一个会议室里就开始谈协议，然后现场就签掉了，就这么一个过程。

那你觉得她问了哪些比较犀利的问题？然后她最终看上你们什么呢？

我觉得有几个最核心的。首先徐新真的是一个很认真的投资人，然后她跟我们对位，她更看重我们能不能创造出真的价值，能看到真的需求。另外她在到之前其实就分别对我和轶南做了一定的背调。因为徐新和余凯其实是校友，所以徐新在到之前跟余凯应该是深度地沟通，问了轶南的一些情况。其实之前我跟徐新在理想阶段也打过一些交道，主要是自动驾驶相关的事情，然后徐新应该跟理想资本市场这边的负责人其实也沟通了一下我这边的情况。

说到问题的话，我印象最深的是我们对外也披露，我们说我们目前目标是两款产品，一款产品我们觉得是在家里的家务机器人，在室内的机器人它主要重操作，不太重移动，轮式底盘基本上就OK。还有一款我们觉得现在比较能去切入的是在室外的伴随机器人，它更重的是移动没那么重操作的部分。

然后徐新说那你们哪个市场赚大啊？我们觉得肯定是家务赚大。她说那你们为什么不直接干家务？因为这背后藏着的其实是一个我们对技术的判断，我们觉得从今年来切入的话，四足的成熟度相对比操作还是要更高一些，更有切入点。

但是她的点就是那你们为什么不直接干后面的事情？我们当时的回答我觉得也是契合我们俩之间的点，就是我们觉得最核心的东西，其实我们组织上也需要商业的闭环。

对于组织上来讲，我们其实需要快速地让我们组织经历，我们从产品定义到产品研发，到产品的整体的供应链，到生产到能上市、能发售的整个过程。就整个过程的经历会让我们的组织有大幅的提升，而这件事情在今年来讲其实只有四足能帮助我们去做到，我觉得我们确实是很实在地说了我们内部的一些做选择逻辑，然后她也跟我们分享了很多她的一些案例，包括像京东的，然后她觉得在前期的像类似于我们这个阶段，其实确实应该让商业有一定的闭环。

在我们看来如果没有交付，很多东西都是空谈。但今天很多机器人的在伪装成交付的一些东西，在我看来又比较像搭台唱戏。就有人有需求搭台子，有人有需求唱戏，但这个不是我们。不好意思了这有点那啥了，但这个确实不是我们想要的。

傅盛也说嘛，你们机器人圈之前有一股不好的风气，就是说感觉不做人形机器人就融不到下一轮融资的这种感觉。 这个应该是在今年有所好转的，大家目前会更去讨论到底带来什么价值。

我们刚才聊了自动驾驶，也聊了机器人，我还想跟你们讨论一个很大的，就是我们怎么判断一个科技到底是不是颠覆级的、浪潮级的？因为大卫你肯定最有发言权，就是你刚开始做自动驾驶的时候，肯定是觉得这个是一个超级大的市场。

牛逼爆了。

我还记得就是刚开始你创业我们的对话，但是到现在会发现，有瓶颈，这个瓶颈可能还不只是技术上的。它好像就没有成为一个我们想象的那种浪潮级的市场。

确实，这个我也在回去看，包括吴国盛老师写的科学史，这里面有一个很重要的观点是什么？我们不能忽视了技术发展的触发成本，简单来说，如果我们现在造一款车，它非常宽，性能很强，但是很难有受众去买，因为我们的道路就是按照罗马帝国的两个人并排坐的马车来设计的，所以全世界的道路的基建实际上也有一个触发成本，我们的手机现在这个形态，包括现在这种通讯方式，它也有一个触发成本，所以回答你这个问题，实际上我们不能忽略了行业本身的触发成本。

但我觉得特斯拉为什么很奇怪，是因为特斯拉实际上是它什么都自己做，它是做了一个垂直整合，它对于其它并没有太多依赖。但是假设我们现在看一家芯片的公司，一家算法的公司，它其实还是要落在主机厂的车上面，而人家主机厂可能有上百年的这种积累，它肯定是有触发成本的，其次它也有它的商业上的考量对吧？你把它 4S 店的模式打掉了，那肯定是不行，你把它一些售后收钱的模式打掉了，也可能是不行。

我记得若干年前，可能也就 10 年前由英特尔推出的叫 WiMax 技术，就是叫超级大 Wi-Fi。可能大家还有没有印象，就是说用一个超大的基站，就把整个方圆 10 公里的 Wi-Fi 可以覆盖掉。其实这个技术是很好，但是为什么没有替换掉 4G 和 5G ？就是在整个这个利益链条当中，你忽视了手机运营商和手机生产商的利益，那你单独搞这个事情实际上是很难的。

那除非将来有一天又有一个人像马斯克这样，就说我做垂直整合对吧？比如说像星链，其实就是一个对外界依赖非常少的这么一个垂直整合技术，并且它最终落到用户的产品形态，实际上跟家里用的 Wi-Fi 机顶盒没有什么区别，所以我自己也在想，如果自动驾驶的这个形态，它对于车所要变化的太大，其实并不是一件好事。

就好像我们之前有的谈话就说，现在所有的 L4 无人出租车，无一例外都是给车顶加了一个大帽子，加了一个传感器的总成，然后需要高精地图，需要对这个城市有简单的测绘。那这套模式当然是很稳，并且也是觉得安全性最高的，但是它其实是改变了传统汽车工业的一个形态，那么特斯拉要做的 Cybercab，它的这个无人出租车实际上是没有改变这个形态的。

我这里还有两个例子，一个是电动重机，你看咱们中国新能源车发展得这么迅猛，但是你说挖掘机、推土机，就这些东西的电动化，为什么没有像新能源车这样推进呢？其实也不难，说实话，你拿一个大号的电池加一个大号的电机，把推土机，把挖掘机改成全电动也很容易。

但是我们不能忽视重工行业，尤其基建，包括矿产行业，它其实每天都要开工的，这个设备买过来它就是一头驴，就是一个生产的工具，它不允许你说放几个小时去充电，这个是不允许的，所以这个行业其实并没有被电动化所替代。

还有另外一个行业其实也很有意思，就是你还记得在 Vision Pro 出来的时候，我们也做了一期节目，特别开心，然后还有一个产品叫 Ai Pin，就硅谷那边苹果的高管出来做了一个 AI 的这个小盒子，它可以把交互打在手掌上，用激光打在手掌上，其实这种形态现在看来并不是特别友善，因为它改变了我们传统的使用方式，而且它太不一样了，我们其实还是更接受一个手机在手上的交互方式。

我觉得最好的一个案例就是 QWER 的键盘。这键盘并不是一个最好的打字方式，但是它已经被所有人接受，难以迁移和更改。

我旁边还有一台打字机，一九六几年的，意大利的设计的打字机，非常非常好看。我其实回去再试这个打字机，我就知道为什么 QWER 的这个布局是最好的，因为它确实让手的触程可以不干涉，你说现在咱都用键盘了，甚至是语音交互了，为什么还要维持 QWER 的这种排布，其实就是触发路径依赖吧。

这对应了俞军的产品方法论的一个公式，就是产品价值等于新体验减去旧体验，然后再减去替换成本。我觉得就是很多人都关心这个新体验和旧体验之间的差别，但是就是像大卫所说的，其实是忽略了它的替换成本。

前面说到就是说什么可能是颠覆性的，我觉得它背后可能有一些原子级的技术，就是这种大技术。其实我觉得这些技术的投入大家是能看到一些憧憬，一些愿景的，就比方说我们现在身边有很多东西，我经常会去思考这些东西是怎么来的，比方说上一波的就是工业革命，有很多是跟内燃机相关的，就内燃机这样一种能把石油变成动力的技术，它最终其实延伸到了工业的很多方面。

我们现在所有的家用电器，我觉得它其实都跟微电脑相关，就是说它能进行数字化的控制，然后才能让比方一个滚筒洗衣机的滚筒按照一定的规律和逻辑去滚起来。然后这样的基本的方式也带来了很多的家用电器的产品，那当然还结合很多材料，包括我们现在的可能是互联网类的，所以我觉得近 20 年有的大主题就是偏 AI，但 AI 这样的技术怎么能去产生价值呢？

我觉得它又有个大主题，就是说它能去控制非常复杂的动力，其实就是通过能源，然后又通过它的一些物质上的移动能完成一些事情。我觉得这个确实是 AI 的一个特质，那这类特质我认为如果一旦技术上能达成，其实产品上就能迁移到非常多的方方面面，所以这个会是我觉得机器人是值得非常长期投入的这么一个方向。

我特别同意哲伦说，你刚才说了，就是很多的所谓颠覆级的产品后面都有一个大技术，这个就跟 Martin Casado 的一个理念很相似，他就说怎么判断一个东西是不是很大的科技变革，就看它是不是边际成本在一个大市场不断的高速下降，最后下降到零或者接近零吧。

所以我们看过去 50 年的这个科技发展史，最大的科技浪潮他认为就有三个，一个是微处理器，一个是互联网，还有一个就是人工智能。我写书的时候也写过，就是这个微处理器，就把计算的边际成本降到很低，我还记得美国登月计划，那个时候用的那种很大的 IBM 那种计算机的算力，其实还不如我们现在一台电脑，一个手机。然后互联网，移动互联网这一波其实是把什么边际效应变得很低呢？就是分发的边际效应。

我刚想说分发。

无论是内容信息还是商品分发原来都是很麻烦，耗时、耗力、耗钱，那互联网把这个变得很低，然后 AI 这一波的潜力，我自己认为就可能是帮我们在网络世界无论是生成、解决还是实现一切的成本降到非常低的。那回到机器人，你们觉得它有机会把什么的成本降到最低呢？

我觉得它对于 ToB 的生产来说它确实是劳动，然后它对于 ToC 的来说其实是服务。服务这个词我觉得还挺棒的，因为在整个互联网里面，我们共识两大的产业，一个是内容，一个是服务对吧。其实今天很多的互联网公司是以内容为主题的，然后包括你分发，包括创造这些东西，包括里面的生态，然后服务上互联网做到的服务，它更多的是把人和人连起来，让服务变得更高效，但本质上还是人来干就是活。其实最大的巨头肯定是美团这样的公司，但今天如果美团上提供的所有的服务，其实我觉得都是有机会用机器人再做一遍的。

马斯克最近在沙特也有一个观点，他会把这个愿景描述得特别的宏大，他预测未来人形机器人的数量会达数百亿个，说白了就是比人类的数量还要更多。他说当你在思考一个经济体的产出到底是什么的时候，其实就是人均生产力乘以人口数，那这个人口数以后可能就是会用人形机器人来替代了。是不是人形机器人我们另说，在人工智能时代大家会说给大家有全民的基本收入，再加上机器人，那其实就可以让全民高收入。那这些就听了很开心嘛对吧？

最后的那句话你没说，他说所以我们不用干那么多活，很多都可以交给 AI，交给机器人。那我们以后干啥呢？我们就负责休闲，置身于星辰，探索世界和宇宙。我们会拥有无法想象的繁荣富贵，还有幸福。

我之前看过一篇报道，讲的是一个国家平均国民所拥有的微处理器数量，这个统计很有意思，就是说你看咱们现在在大城市里面，我们有电脑、有手机，出门有智能汽车，回家还有相关的这种具备微处理器能力的产品，无论它是个电冰箱还是一个洗衣机，那你人所能接触到或者所拥有的微处理器数量，跟这个国家的国民的单位产值它是直接挂钩的，就是说一个人可以同时干非常多的活，或者他单位一天内可能处理的事情是非常多的。

那么接下来实际上就是一个国家的国民所拥有的 AI 服务的 per capita，就是每个人他所占有的比重，实际上跟这个国家所能产生的人均 GDP 也是挂钩的，而且我觉得我非常 buy in 这个观点是在于，我认为一个好的 AI 形态，它并不是说我有一个铁疙瘩坐在你面前，而是比如说你的行李要托运，打客服电话，它可能是个AI，然后你去交水电费或者跟政府部门打交道，它是一个AI。那你出门出行服务它是一个AI，它都藏在后面，并且它其实很难让你感知到它是一个冰冷的机器。

刚才哲伦还说一点我挺有启发的，就是你说现在美团做的很多事情，线下还是人来完成，那以后就很有机会是机器人完成，这就让我想，其实我们中国做机器人的优势就不只是我们之前说的这种硬件呐，供应链方面的优势，其实因为我们中国本来就有很多很厉害的这种大应用场景。

我记得以前有个数据是说 2010 年以后成立的超级 APP 公司，至今月活都超过 5000 万的，中国有超过 30 家，美国只有 7 家，所以在这个基础上，我们再延伸出这些机器人，其实就很容易打通。

又赢了，继续赢，赢两次。

今天的垂直赛道确实在中国它很有可能更容易的完成从 0 到 1。而且我内心确实很认定这个事情，我觉得上次在跟 Emma 的那个赛博对话里其实也说到这一点，我觉得机器人还挺 china native 的东西，我确实能看到很大的希望，而且中国在这里面占可能主导的这么一个意义。

而且还有一个挺有意思的，我们也跟这些中东的投资机构打交道，我们就发现其实中东也有一些挺厉害的科技公司，但是这些中东资本没有那么愿意投本国的，原因就是因为他们觉得当地的市场比较小，然后大趋势的特点，一个就是影响力大，一个就是特别花钱，所以如果没有一个巨大的市场作为前提保证的话，这个技术是很难让投资人想足够投入的，这个也是中国的一个很大的优势。

你其实这个我在电动车上还挺有感触的。首先我觉得中东的投资人确实很聪明，然后中国可能这个市场又大又卷，就卷还对这个事，虽然我很厌恶，但是对这事确实还挺有帮助，因为它通过竞争确实会让很多的技术，然后很多的产品的合理化、性价比，然后渗透到一个产品的毛细血管。

我们这鱼缸里养的都是食人鱼，然后跑到别的河里面，都是外星物种入侵。

真的，我经常走南闯北，我明显感觉到就是中国这市场都是食人鱼，给钱又慢对吧？所以你也想想你做产品的时候账期计算，然后知识产权保护方面也有问题，所以你要把这个技术做得很好才敢对外宣发。所以你当你到的一个空白市场，比如说拉丁美洲，你就觉得这怎么都是食草动物？

就是我们产品上的可能 10 块钱 BOM 该花在哪都得纠结半天，角色特别难做。

咱这属于不好听的词，叫***好听点词就是说几年之内实现了进化当中的几千万年的物种进化。

还有一个，我原来是觉得我们中国可能在应用层面会比较厉害，但是我最近还看到一个数据，李飞飞教授不是每年斯坦福都会有个年度报告《AI Index》，去年我们中国专利数在 AI 领域全球是占比超过 61%。而且我们中国在顶尖 AI 学者的角度也占了 47%，其实我们在应用前面也开始有积累优势。

又赢了。

这一波 AI 加机器人，明显感到就是先不说中国，我觉得华人在这里面站了非常重要的角色。然后华人圈子我可能现在离他们也比较近，所以就是他们完全的就是中美是互通的，包括好多在美留学的，也好多确实都选择再回来，中国好多的像清华这样的学府出来的很多人的研究成果都完全不亚于 Stanford 的这种结果。

那你们觉得是为什么呢？