王兴兴：永远有比你更聪明的人，只有持续学习才能保持领先

名校背景、大厂履历，主流投资人筛选创业者的标签，王兴兴身上一个都没有。

但这位“平平无奇”的创业者即将收获自己的首个IPO——如果顺利，宇树科技将成为中国市场里真正意义上的“人形机器人第一股”。

回顾创业经历，王兴兴不断强调一件事：持续学习。“永远有比你更聪明的人，有比你有更多资源的人，但只要你持续地每天、每月、每年保持学习和进步，就能保持领先，不然很快就会落后。”

即使现在已经非常忙了，王兴兴晚上还是会抽出时间来看论文、写代码，保持学习的状态。他认为“尽量把过去能忘的都忘掉，重新学习当下半年到一年内的新东西。依赖过去对未来的决策不是好事，把握当下，才能激发新的创造。”

本期「和牛商业」整理了王兴兴创业以来的感悟和对具身智能行业的趋势判断，希望对大家有所帮助。

一、我们创业公司，必须看到未来几年的发展方向

1. 我们创业公司，如果思想只是主流，完全不够。必须要看到未来几年的发展方向，看到后，提前做布局，那肯定必胜，反正至少不会输。 如果只是看到大家都在说的东西，别人可以比你做得好，你怎么能跑出来？

2. 像雷总（雷军）一直说的顺势而为，也是我很早想到过的。当你做的事情符合时代的主旋律，一些好的资源都会向你倾斜。

3. 做成事没有那么难。就是把“不可能”三个字，拆解成三百个、三千个技术步骤和参数，然后一一攻克。

4. 我没得选，大家觉得我走这条路是完全我选的，其实我手上的牌只有这么几张，我没得打。

5. 创业做一家公司，只有当你每时每刻都在思考、主动推进，才能真正把事做成。而这一点，恰恰是当前 AI 最无法替代我们的。

6. 我们是用八年时间沉淀的技术长跑者，不是跟风入局的短跑选手。真正的较量在于持续创新的能力。

在新兴技术行业，至少要保持每个月都有明显的技术进步，才能一直跑得领先。产品或技术停滞了，很快就会变成一家平庸的公司，停滞就等于淘汰。

7. 新兴行业，尤其是我们这种没有资历，手头也没有太多钱的，不像那些大佬出来创业，他只要一招手，身边一堆牛人就跟过来了。我们这种草根，很多事情都必须去自己干。

AI这个领域，很多情况并不是说你资源多、钱多、人多，就一定做的是全球最好的。一个中小团队或者更小的一个小队也能做出一些更好的成果。

8. 在某种意义上，我把上市视作一次“高考”般的学习过程。这是企业迈向更成熟管理与运营的重要里程碑，也是对我们过去9年多时间的交代，也是对股东的一个交代。

9. 在 AI 时代，小组织的爆发力更强。尤其在纯 AI 领域，如果团队里有几位顶尖、富有创新力的人，站在全球前沿，能做非常多的事情。

10. 尽可能相信AI，我觉得这是当下过去人类整个历史上最激动人心的时刻，我觉得我每天都在浪费时间。

二、靠大规模量产降本是弯路，设计才是主要原因

1. （如何降本）设计肯定是最主要的原因，其次才是大规模量产，单独靠大规模量产是个弯路。很多人觉得我有量了就能降成本，这纯粹是幻觉。

2. 很多时候，不是追求个别部分的最优，而是追求整体最优，这在产品上体现得非常明显。做产品很多时候追求的是 “够用”，抓住客户愿意买单的核心需求点就行，其他很多方面能省则省、能简化就简化。

3. 公司本身可以被当作一个产品来看待。既然是产品，就可以设计规则、制定规范，能流程化的就流程化。

我们强调以产品为核心导向，团队成员围绕产品来服务。如果一个产品天然需要分工协作，那我们就顺着这个需求来分工，而不是人为去设置很多管理层级。

4. 乔布斯讲，他更喜欢toC的生意，普通人用买和不买做选择，比较简单。toB的生意就比较难了，有权决定买不买的人和最终的使用者不是直接对应的。

而且消费者产品做好了以后，可以降维打击，做一些toB生意。单纯从产品的角度，用toC的产品去打toB的产品有碾压性的优势。

5. 有些同行借助一些开源方案，直接跳过一个阶段，虽然看上去进步很快，但四足机器人领域有挺多坑，他们没踩过，就不会理解，所以想真正把它用好是非常困难的一件事。

6. 有些零部件，你想采购也买不到。有些能买到，但是成本非常高。我们自己做，第一成本非常低，第二集成度可以做到很高。

我们一直想把产业链整合起来，因此没有培养供应商，也就不会有供应商给我们竞争对手做产品。

越复杂的产品越需要这么做，这样的话，可以把各个零部件阶段性的毛利全都压缩掉，成本可以做到极致。

7. 我们不浮夸，也不是PPT公司，比较务实，到目前为止，实打实的需求在哪里，我们就解决什么问题。

8. 我们只要保证产品、售后服务和公司本身的影响力是领先的，很多资源会自动聚拢到公司，这就是头部优势。

9. 降成本最大的点是在设计阶段就要做降成本的准备，每个零部件要做的更加简化，要考虑能不能用成本更低的材料或者零部件，本来用两个零部件，能不能用一个。

像比亚迪，基本上是公认的，目前新能源汽车里面成本管控最好，而且利润比较好的，这是非常值得学习的地方。

10. 大家一直觉得苹果没有太低端的产品，但是我发现苹果有个思路挺好，它用一两年前的产品当做低端产品卖，所以我觉得苹果有这个逻辑在里面。

11. 现在一些公司刚成立1年，就拿到10亿估值，非常离谱。我觉得在行业还没真正爆发时，资金太多没啥用，花不到刀口上，要是硬花，说不定就浪费了。现在技术与商业模式都还没完全跑通，这时乱投资金，不明智。

共享单车能做起来，是商业模式行得通。既然模式跑通，接下来就得拼规模，只能砸资金。

三、具身智能一直是实现世界模型的方向

1. 具身智能一直是实现世界模型的方向，（当下的）世界模型对于机器人对物理世界的理解，比如说对重力，对摩擦力和接触的理解是非常差的。

如果有更好的AI能把本身自我的认知和理解以及对环境的理解做出来，我觉得可以大大推动整个机器人行业的进步。

2. 在未来2到5年，最重要的是端到端的具身智能AI模型。另外就是更低成本的、更高寿命的硬件，低成本的大规模的算力，可能是分布式算力。分布式算力是未来在机器人领域非常重要的一个领域。

3. 目前所有的大语言模型都活在梦里，它对物理世界是脱离的。它不能感知到自己的身体，也不能看到，也不能眨眼睛，它跟物理世界的连接是断开的。所以说会有很多幻觉，他自己都不知道做的梦真不真。

4. 如果有一种人机接口可以把人的数据输出能力大大提升，这个技术不需要用大脑植入式的设备，只要在表皮连接上一些神经元就可以实现。这样对人本身智能的提升，包括干活的效率都会有非常大的提升。

5. 现在做新机器人的公司，大家克制一下，不要把自己变成一家传统自动化公司。因为如果AI目前临界点不够的话，就会用一些传统自动化的技术去做一些事情。

还是希望能把AI做好以后，做一些更大的、传统机器人做不到的事情，这样更有价值。不然的话如果人形机器人跟自动化设备卷效率完全卷不过。

6. 这个行业真正的竞争还没有开始，国内很多公司虽然拿了不少投资，实际上他们花得挺克制的。之所以没有像以前互联网那样大规模砸钱，是因为所有人都明白，在机器人AI没有突破临界点的时候，大家要先活着。

7. 机器人行业，类似3C电子和汽车行业的中间地带，虽然零部件数量比较多，需要技术门槛，但实际的工程量并不是很大。虽然机器人也有续航问题和算力问题，但“卡脖子”最大的还是芯片领域。

8. 技术层面或者AI的角度，硬件完全是够用的。但是目前最大的挑战是具身智能的AI完全不够用，这也是限制机器人，尤其人形机器大规模应用的一个最大点。

9. AI大模型对机器人不重要。它代表的底层技术方向，很重要。目前大模型主要是大语言模型，机器人大模型还没有人能搞出来。

10. 机器人大模型或者机器人世界模型，可以用到所有机器人上，未必是人形或者机器狗，具有泛用性。机器人形态未必一定是人形，人形只是其中一种形态，我从来都不坚持一定是人形。

11. 未来，人形机器人可能会把所有行业重新做一遍，包括工业、服务业、市场制造、农业、矿业、建造等方面。

往终极方向想，政府完全可以调配10万人形机器人，出一块地，在这里建一座新城。把基础设施建好，房子免费提供。到时，普通老百姓不用上班，所有人都由机器人供养，这完全有可能实现。

12. （机器人）跳舞和格斗，并不是以表演为目的，而是“全身动作能力”的一种体现。我们的愿景是让机器人不仅能够完成舞蹈或极限对抗动作，也能胜任如端茶倒水、做饭清洁等生活任务。这些能力在底层上是相通的，都是复杂身体协调与感知理解的体现。

13. 真正的挑战，在于机器人与人的近距离交互。例如之前一次活动中，一台人形机器人不慎踩掉了一位小女孩的鞋子，并未造成任何伤害，但也引发了关注。

家庭是一个重要的潜在场景，但也是更难的应用之一，因为它对机器人提出了极高的交互性与安全性要求。

14. 未来，当机器人具备大规模作业能力时，每台机器人出厂就可以收税。举个最简单的例子：一台机器人是干什么活的？它生产的价值里面产生的税直接上交。

比如这里有块荒地，企业派机器人去开荒、种地，机器人的一部分产出就直接上缴税收。前提是机器人真正能像人一样，去做很多事情的时候。

这个过程快的话可能要2~3年，慢的话可能3~5年，但是我觉得这波浪潮(的到来)大概率不会超过10年。

15. 未来几年我觉得每年全行业人工智能出货量，能保证每年翻一番。如果有更大的技术突破，甚至可能未来两到三年突然一年出货几十万台，甚至上百万台。

16. 我们每隔几个月都会发布一些开源项目。我们希望促进行业的发展，行业好了，行业内的企业才可能发展好。

17. 我个人也在转变思路，大家对AI模型的认知可以更激进一些，不要只把它当模型，而是当成全能工具集。把过去的一些东西放下，重新学习和接受它，再去更好地用起来。

18. 在可预见的未来几年，智能机器人将会遵循类似过去计算机的发展规律，将在文娱和实用两个领域齐头并进，人形机器人体育赛事、商业服务、工厂落地等领域将会越来越多地渗入到大家的生活中。

19. 语言模型在文字、图像领域已经比99.99%的人做得好，但在让AI“干活”的领域还像荒漠，只长了几株小草，还没到大规模爆发的阶段。

所以现在对我来说非常激动人心，对所有年轻人也是一个公平的时代。只要聪明、愿意做事，就有机会在这片荒漠里长出参天大树。

四、尽量把过去能忘的都忘掉，重新学习新东西

1. 尽量把过去能忘的都忘掉，重新学习当下半年到一年内的新东西。对过去的依赖对未来决策不是好事，别人经验比你多，你未必能赢。把握当下，才能激发新的创造。

2. 无论是回顾我自己的经历，还是对我们整个团队的要求，我都始终强调一件事：必须保持持续学习的心态。

绝不能因为已经毕业多年，或者有了十年工作经验，就觉得自己足够有经验，不再需要学习新东西 —— 这种想法非常危险，尤其在科技行业。

3. 我爸妈一直是非常放养我的，我小时候想干嘛就干嘛，这是对我帮助非常大的一件事情。因为从小就探索自己想做或感兴趣的方向，是非常锻炼人的，比如执行力，因为你自己想做什么，你就会把它执行得很好，而不是说别人给你指明了方向，让你去干什么。

4. 在学校，我并没有系统地学过绘画，但小学时就已经是班里画得最好的人之一。方法特别简单，把每一个细节都画得极其细致。

5. 无论是进入一家企业、学习一门新技术，还是梦想成为什么样的人、经营怎样的企业，只要你愿意细致观察、深入研究其中的细节，就一定能学到很多，并且做得非常出色。这是我至今认为非常重要的一点。

6. 人与 AI 最根本的区别在哪里？真正关键的是“自我驱动”的能力 —— 也就是主动发现并定义问题的能力。目前的 AI 可以很好地应答，但它无法自主产生意图，不知道自己要做什么。这种自我意识和内在驱动力，仍然是人类远远领先于 AI 的地方。

7. 行业发展变化非常快，最重要的还是要保持学习的习惯。我自己也是如此，白天公司各种事比较多，晚上个人时间会稍微多一点，看一些论文、敲点代码，保持学习和进步的状态。

8. 无论你是哪个专业，喜欢哪种爱好，都可以每周花点时间关注全球AI技术在各行各业的发展，这是未来最大的机会源泉。

9. 我做机器人这行是职业选择，但它并不只是出于兴趣。我的兴趣面很广，机器人只是其中的一部分，只不过刚好，它发展成了我的职业方向。

10. 要把喜欢、热爱和自己的擅长结合起来，这样更容易快乐，事情也更容易做成，而不仅仅为了一点物质去勉强自己。

11. 有些人有自己很喜欢的方向，但他确实可能不太擅长，那我觉得还是当做爱好比较好，不要去当作职业，当作职业了以后你发现会更痛苦。比如说你平时喜欢玩游戏，那如果真的要去每天玩游戏，作为职业大部分都受不了。

12. 世界上聪明的人太多太多，永远有比你更聪明的人，有比你有更多资源的人，但只要你持续地每天、每月、每年保持学习和进步，就能保持领先，不然很快就会落后。

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