我觉得是，可能是有史以来最激烈的一次科技竞争，有史以来最激烈。对，其实我觉得年人年轻的时候就是把把都会上啊，就是把把都会上。对，就像打打牌一样，把把都上。其实就有些牌可以不上，对，嗯。当时我觉得大家目标还是很想去上市，形成一个奔雷打，对吧？就是大家都觉得资本市场总是感觉是目标，但其实回头看资本市场是一个很关键的活下去的一个中间节点。
但上市真的不会改变任何本质的东西。Hello，大家好，我是小俊。今天的嘉宾是印奇，他在担任智能驾驶公司千里科技的董事长之外呢，最近也迎来了一个新的身份，出任大模型公司阶跃星辰的董事长。这次我和他聊了聊新身份、新阶段，以及从 AI 一点零到二点零的转轨与反思。接下来是我对印奇的访谈，期待二零二六年我们和 AI 共同进步。
Hello，印奇，先给观众朋友们打个招呼。嗨，大家好，我是印奇。听说你的身份马上会有一些新的变化，要不你先自己来做一个自我介绍，也聊聊接下来可能有的一些调整。我现在身份是千里科技的董事长，千里科技是一家A股上市公司，主要专注在AI跟车以及未来可能机器人的一些结合上。啊，接下来可能会有一个新的身份，就是阶跃星辰的董事长。
就阶跃星辰是一家专注在技术大模型的公司。啊，所以这可能也是一个对我来说一个比较大的一个变化吧。为什么是在这个时间点有这个变化？这个时间有考虑吗？对我自己其实呃算是一个 AI 创业的老兵吧，啊，今年可能接近十五年的 AI 的行业的呃历程啊，那啊总体上我觉得一直是沿着技术和模型这条线。那大家现在可能讲有 AI 一点零，有二点零啊，那阶跃星辰也是啊，我一直有啊深度参与的一家企业。
那到今天可能正式出任他的董事长。可能也是用在一个新的阶段吧，希望能够投入更大的精力啊，能够啊支持阶跃的发展。同时，我觉得呃，所有AI的产业是以模型为中心的，所以呃，也希望阶跃和现有的包括千里等呃，可能这些相关的产业都能有些更好的结合啊。所以对我来说也是个新的挑战吧，因为大模型这个战场还是很残酷的啊，所以。
呃，可能自己也需要加倍努力吧。是谁邀请你参与阶跃工作的这个事情是怎么开始的呀？阶跃其实从最早的策划角度，我觉得就有参与进来啊。那早期其实应该还是二三年，阶跃是二三年四月份成立的啊，所以在最早期就有啊深度参与啊。因为从当时身份角角度来看，大模型是一个。呃，第一其实是符合我自己对AI的一个很终极的追求吧，对，呃，所谓这个技术的终极的AGI的这样的一个使命的想法。
同时，这个技术的变革也需要一个好的平台来去承接啊，所以最早我就有深度参与到这个平台里啊。那现在正式加入的话，对我来说也是一个很高兴的一个节点吧。你们当时的故事能不能给我们讲讲？对，最早期我觉得可能呃，当时其实我觉得是还是 Open A I 的这个 Chat G P T 引爆了大家对于大语言模型的这样的一个技术的变革吧。
二二年底，嗯，二二年底，其实我们在这个行业内其实也都一直很关注。其实从 G P T 一开始啊，从 Open A I，甚至说从 Open A I 创立开始吧，我们都也都很关注。其实项目旷视科技本质上是大家叫在计算机视觉领域啊，所以我们当时做的模型是。第一天就是深度学习的，所以其实技术上是非常非常延续的。
嗯，但那个时候可能从模型的尺寸和参数量都比较小啊。那啊，语言模型其实在我们传统意义上来讲是另外一个赛道啊。因为当我在学习AI的时候，当时AI分的非常非常细啊，CV就是computer vision是一个领域，然后啊，比如data mining是一个领域，自然语言处理是一个领域，每个领域都有各自的赛道。
嗯啊，那我自己其实是对于跟物理世界结合是最感兴趣的，所以选择了CV这个赛道。啊，然后，所以在 OpenAI 真正 ChatGPT
推出之后，呃，我觉得一开始我对这个技术的判断认为，可能还是一个呃一个局部的变革吧，啊，认为它可能更多是跟语言相关。那我自己因为对一开始觉得它是一个局部的变革，对对啊。然后啊，但后来其实深度体验完ChatGPT，包括我们也内部跟很多技术的核心的骨干也做了很多讨论之后啊，觉得这还是一个对于整个AI底层技术的一个变革啊，所以可能作为一个AI创业者是不得不入局的一个啊一场战斗吧。
多长时间发现的这个事情？用了半年时间吧，啊，因为坦诚讲，当我们在看那个机会的时候，我觉得我们都会从两个角度来评估：第一是技术上是不是是最本质的技术变革，嗯，啊；第二个是是从商业上是不是我们自己的赛道啊。那，呃，如果第一个判断是非常非常确定的，可能第二个坦诚讲，我们在看大语言模型的时候，因为大语言模型同它的比如它的数据。
它的模型参数量和它所需要的算力，其实云端算量可能更适合已有的，比如像互联网公司这些科技巨头来做啊。啊，但是后来会发现，它其实是对于各个领域，包括语言，包括现在我们已经很熟悉的多模态，甚至是包含从现在比较热的物理啊、巨声这些，可能都是啊最底层的技术。那那我们可能就不得不去参与到这样一场大的变革当中。嗯，当时有想过在旷世的体系里做吗？
而且为什么叫阶跃星辰啊？嗯。第一个我自己感觉就是，呃，旷视自身的路径是非常非常清晰的。当时我们其实是认为用AI跟IOT的硬件去做结合啊，所以那个时候我们的不管是技术路线，整个组织的构建啊，其实构建的是一个偏软硬结合的这样一套组织形态。我们的商业模式是面向B端的，所以这些我觉得已经过十多年的时间，已经非常的清晰，某种程度上甚至说固化。
啊，所以他的这样一套组织是并不适合去做一个可能还是非常早期啊、非常大投入这样的一次全新的创业的，所以就是这种 research 驱动的一个创业。对对对，就 research 驱动，我们很熟悉了。其实旷视早期的时候就是。呃，我们其实当时人才密度是非常非常高，然后也非常 research
驱动啊。那后来当一个组织成长，相当于从一个婴儿到一个少年，它其实可能已经选定了自己的专业和方向的时候啊，我觉得可能本质上大模型会是一个新的一个诞生的一个一个组织和一个平台啊。
所以最早期我们的想法是希望旷世能跟界有非常好的合作的啊。那后来可能一步一步发展到今天吧。那我觉得也很高兴能够正式加入到阶跃这里面来，呃，推动它下一步的发展啊。嗯。然后阶跃本身这个名字的由来，呃，其实它的英文叫 step function，就是 step function，就是其实呃是一个阶跃函数。阶跃函数其实是代表着从呃，量变到质变啊，同时其实阶跃也代表着非线性了。
其实，在这个深度学习的这样一张网络里面，其实它一个很重要的技术特性就是非线性，就是很多非线性的叠加啊。所以某种程度上，非线性的叠加也是一种智能的本质啊。所以我觉得阶跃这个词非常好。那星辰可能也代表啊，其实做AI的人其实都得还是有点星辰大海的追求的啊，所以这个星辰，我觉得我们也是很喜欢这个名字啊。从Day One做阶跃的时候，你们对于这家公司的预期是什么样的？
嗯，我觉得可能两个预期吧。到今天，我觉得也比较的一致。第一个，我觉得还是要成为中国的基础模型领域的呃最优秀的公司之一吧。啊，就是，呃，foundation model做基模这件事情是基月从第一天day one的使命啊，这个也啊一直没有变。所以为了这个使命，其实它也需要，呃，从人才、从它的商业模型，包括从它的资本角度都要能去匹配啊。
所以基模，我觉得。啊，探索整个智能的上限是它的最重要的使命。嗯，其次我觉得也是希望它是一个商业上闭环的公司。所以从阶跃最早期看的话，它所选择的商业化的商业模式其实可能也都比较清晰，一直是AI或者是大模型跟终端的一个结合吧。啊，所以不管是To B还是To C，都是在围绕着这种终端这样的一个大的应用场景来看的。
你现在给人感觉身份比较多啊，就是除了是阶跃的董事长，你在去年十月二十五日也出任了千里科技的董事长。能不能梳理一下你这些多重的身份以及这些身份之间的关联？对，因为早期大家可能比较熟知的是旷视的创始联合创始人啊，那现在我其实呃已经不在旷视任职了，所以现在的核心两个身份就是千里的董事长和阶跃的董事长。啊，所以这两个我觉得也是一个相辅相成的一个角色吧。
那因为千里本质上是呃关注AI跟车的结合啊，而所有车企是AI里面最大的一个终端和一个赛道。而在千里的相关的，不管是智驾、智仓，以及未来 robotaxi
的这些领域里面，其实都需要有一个很强大的大脑和模型来支撑。啊，这样一个大脑其实就是阶跃啊，所以我想可能千里可能所构建的是一个更加核心的赛道，这个以车为核心这样一个 AI 智能化的样这样的一个应用场景和一个赛道，而阶跃可能更像是它后面所支撑它的啊基础模型、大脑和 AI
的底层能力啊，大概是这么一个关系。
嗯，会觉得身份复杂吗？你的时间是怎么分配的呢？对，我觉得身份是有点复杂，这也是不得已。因为我自己之前其实也分享过，其实可能从高中到本科之后，其实我觉得基本上还是认为AI是我呃希望一直追求的一个大的事业吧。啊，那在这个过程中，我想可能不同的所谓的复杂是是从公司从治理结构从。啊，资本平台的角度可能，呃，有一些复杂度，但我觉得两家公司也还好。
就是呃，阶跃和千里，基本上是后面的这个主线的这样的一个，呃，是我精力分配的核心的。啊，两家公司啊，然后各占百分之多少？我自己其实我觉得，其实从公司的去分割，可能未必是一个最科学的一个方法。我觉得可能我自己核心还是会关注技术和产品啊，所以啊，这边可能会占到我可能百分之八十以上的时间啊。这两家公司的技术产品其实非常非常的连贯啊，就是相当于是它是从一个基础的模型的研发到它的呃跟软硬结合的这部分产品化，再到它的真正推向市场。
啊，所以我总体感觉还是比较一致的啊，并没有觉得很割裂。嗯，它其实一边是大脑，一边是终端，一边可能跟身体更多一些。你觉得这两个你的哪个占比会更大？我觉得还是脑为主吧，啊，但是其实呃，脑需要跟终端深度结合，就是不能灵魂和躯干是分割的啊，所以我总体感觉，呃，最终我还是个 AI native 的一个创业者，所以我觉得最终我的时间性还是会花在 AI 相关的事情上。
为什么你出任的是董事长不是 CEO 啊？你觉得董事长和 CEO 的区别是什么？我觉得董事长只是一个 title 吧，啊，我我自己感觉可能还是刚才讲到的，第一呢，我觉得是希望能真正做一个核心的一个创始人角色，啊，能够推动这两家公司的发展。第二个，我觉得，呃，我自己其实还是想更专注在偏技术和产品领域里。
旷视的联合创始人唐文斌，他还做了一家机器人公司。你们这几家公司之间是什么关系？会有一些合作吗？我觉得现在其实，呃，原来旷视可能像是一个。呃，AI一零时代的一个好的平台，这里面其实呃，我觉得其实培养了很多人，然后也孵化了蛮多的几个产业。我们自己的战略方向，我觉得一直还是AI和。广义上的
robotics 的这样一个方向，就是软硬结合这个方向啊，所以我们现在其实，呃，阶跃未来承接的是大脑这样一个角色，千里承接的是未来跟车为核心这样一个大的体系和方向，智能驾驶啊，智自动驾驶、智能座舱啊，pro robot taxi 这些。
啊，然后我觉得在巨升肯定是下一个大的赛道啊。总体我我会觉得巨升的实验周期还会长一点啊，我觉得是一个五年左右的赛道，所以巨升这边我们也会有所布局吧。你个人的技术vision是什么？我个人的技术 vision 啊，我觉得总体我会认为，就是第一，我是很相信 AGI 的。那 AGI 一定是要跟啊物理世界产生交互之后所产生的智能，因为从整个呃 AI 的眼镜角度，我觉得最终不可能是一个。
呃，完全在数字世界，或者是只以语言为核心的这样的一套呃智能的那架构。我自己很喜欢一本书叫《Unintelligence》，就是Jeff Hawkins这本书。呃，坦诚讲，我的技术的大部分的底层的belief是来源这本书。嗯。啊，这本书其实本质上是以。脑科学和某种程度上的进化科学为核心基础的啊，所以我总觉得啊，在AI这个领域里面，我认为还是人类要比较谦卑。
所以本章我觉得对大脑的更多的结构，可能是那个最最重要的那个牵引啊。所以为什么其实你看大脑的皮层的演进啊，这里面一定会要。从啊早期大脑的发育到新大脑皮层，从这个真正这个叫物理空间的生存，再到可能高阶的语言和推理，所以这一部分我觉得都不能跳过的，所以。啊，这是为什么我们会也一直认为 AI 跟物理空间的结合是走向最终 AI AGI 的一个必经之路吧？
啊，那你想做的具象化的是一个什么样的东西呢？是一个机器人？我觉得最终肯定是个机器人啊啊！但这机器人其实太复杂了。机器人其实就像呃重构一个新的物种一样，所以它这里面所需要的，不管是大脑的神经方面的脑的结构，到未来的呃各种跟呃硬件的结合等等，我觉得包括这些传感器、硬件设备，其实是需要非常非常多的核心技术的。
所以这样一个过程，我觉得需要把它拆解成不同的步骤啊。所以这是为什么？第一，我们认为阶跃需要完成大脑的构建，同时大脑构建里面可能需要从像车，甚至未来像手机这样的终端开始做起，最终一步一步它去构建到下一个更全新的一个计算平台啊。我们姑且叫它巨身吧啊，但是我觉得需要一步一步来。对，我看到你们好像还在孵化一个终端公司，对这件事情是怎么规划的？
终端公司的话，就是就像我们刚刚讲的，我们的大战略其实也很显性，就是AI跟终端的结合。那终端这里面，我认为其实。呃，大家之前讲叫人车家，就是人就是还是以手机和穿戴式为核心的啊，然后车就是以车为中心，家可能原来是家用IOT，未来这个家可能会是一个我自我认为未来巨深的核心场景是在家这个场景下啊，所以如果看人车家的话，啊，我们总体是认为车是我们第一个的切口。
同时，我们会希望跟一些更多的手持和穿戴式的一些消费电子产品，作为我们第二个希望能跟大模型结合的点。所以，这个也是我们在千里和在阶跃希望去做商业化的两个大的方向吧。上面说的是你的身份问题，那接下来我们聊聊你接下来要做的事情。你觉得，在你看来，你觉得接下来要做的事情，新的征程最困难的是什么？对，最困难的是，我觉得这其实是一个链条很长的一次创业和创新，就是它确实，呃，竞争是。
我觉得是可能是有史以来最最激烈的一次竞争的科技竞争，有史以来最激烈。对啊，这里面其实从不同的维度，比如第一，从他的人才的人才密度啊，基本上全球最聪明人都在这样一个科技的这样的一个比拼当中。嗯。第二，他所需要的资源，这个资源其实包含资金啊，他其实是在整个的R&D里面投入的资金的规模强度，可能都是历史上最高的。
嗯。啊，以及包含他的商业化的。可能你可以说，在AI的这样一个商业化的路径中，每个行业、每个场景都会被变革，但是哪些会先，哪些会后啊？这个节奏其实也是有高度不确定性的，所以它其实是一个。高度竞争，呃，极大的资源啊，同时在商业化上极度不确定的这样一个竞争啊，所以我觉得，不管是对我们，还是对所有的公司，不管是多大的科技巨头，无论这场战斗都是非常挑战的啊。
链条有多长？对链条，我觉得首先它其实涉及到，首先是一个所谓的元节点的技术创新，所以它技术本身在快速演进，就像它的建一个房子一样，它的底层其实一直在。在在变革啊，所以其实你在上面去搭它的产品，甚至说商业化，但发现技术往往一变化，可能上面很多人都要被推倒重来。嗯啊，所以首先它的链条长是源于它的原始技术带到技术的产品化，带到商业化，带到整个的呃商业模式闭环啊，以及它在还在快速的变化当中，所以这是一个。
第一个就是链条长，第二个我觉得就是速度非常非常快。在链条这么长的一个竞争中，你觉得如果要抓原点的话，抓最重要的那个事情，你应该抓什么？我就得抓两个点，就第一个点就是，在一个很长链条以及很快变化里面，第一个点我觉得还是要抓本质的技术竞争力啊，因为这个技术是这波变革的唯一的变量啊，所以在这个变量里，如果你不能找到自己的核心的领先的身位，那这个领先身位既可以是说是一个全面的领先，也可以是一个局部领先，但在技术上如果没有这个。
呃，用英文呢叫 edge，就是没有这个真正的你的你的长板，没有你的差异化。那我觉得后面的所有的去构建东西都是没有基础的。第二个呢，我觉得要抓的是商业模式。这个商业模式其实我自己感觉其实不用特别复杂化，就是其实本质上是做排除法。嗯，就是你的商业模式不应该去做那些可能投入产出肯定不成立的。什么？肯定不成立。
比如说，如果做基模公司，然后同时做 To B，我觉得就肯定不成立。为什么？啊，因为基模的投入非常大，而to B的整个的商业化变现的周期和它啊，真正能够达到的做一家创创新公司、一家新公司能够去达到的这个这个收入和利润的上限都比较有限，算不过账来。对，是啊，投入产出会比较难。嗯，这是一个嗯不能选的商业模式。
还有别的吗？我这还有一个模式，就是如果做规模，那我前提刚刚都是说做规模啊，就规模代表着你一年啊，至少我觉得可能呃三十亿人民币以上的投入，这已经是一个非常高效的一个点，而且这个投入至少会未来维持三到五年时间，所以基本上至少是一个基础研发投入在一百亿人民币，这已经是一个非常高效的一个投入，看各大。大厂其实的投入是远高于这个，嗯，对，但这已经是个天文数字了，嗯，对，以这个为投入的情况下，啊，我认为同时做C端的纯软件的应用也是不成立的，嗯啊，因为这里确实是已有的互联网。
这些大厂的非常擅长的领域，他们有用户有数据啊，同时这个本身已经构建出这样一个好的我们叫数据飞轮，就因为有场景的话，其实最终啊很多模型的性能的最终的决决胜因素还是数据，数据是用用户场景来决定的，所以这样的一些飞轮。创业公司不是完全没有机会，但也非常非常难。而且今天基础模型做的应用似乎都找不到数据飞轮，也找不到网络效应。
对，所以你排除了一家基础模型公司去做to C的软件产品和它做to B的两种商业模式。嗯，那它可以有的是什么呢？啊，我刚才讲的其实有几个大的前提条件。第一个是一家创新公司，就已有的这些已经有自己非常扎实的应用场景领域的这些大厂，就是它可能会在自己上面去做非常好的AI升级。嗯，那新公司的话，刚才讲到。啊，如果做奇模，我认为做to b是不成立的，或者是单纯做to b是不成立啊。
然后如果做奇模，单纯做c端的软件型应用也是不成立的。所以我自己认为，就是可能也是我们阶跃选择的一个路径吧。我觉得是还是围绕着呃偏软硬结合的场景啊，c端。来去做我们的商业化，然后在这过程中，可能中间也会做比较好的To B的一些服务，但最终的场景应该都是AI加终端这个场景。嗯，就是一定要软硬一体。对，为什么软硬一体是更好的商业模式？
软一体可能本章算是个交叉学科吧。就第一，我自己认为在大模型时代，硬件的角色会变得越来越重要。大家一直在讲 agent 啊，其实我觉得未来很多很多 agent 它都会有一些硬件的本章具象化的载体啊，所以未来的硬件更像是一个 agent 的一个。一个实体化的一个存在，且它未来会其实是一个AI服务的闭环，所以就硬件、模型、软件本身就是一个三位一体的东西啊。
第二个硬件，我觉得它还是很难赢者通吃的啊，不管我们是看手机领域还汽车领域。它还是会有多家的。那如果有多家的话，那对于创新公司就有机会上牌桌，就有机会啊。我觉得可能能成为一个相对具备一定规模化效应的一个商业化的一个结果。硬件我能理解，一个是车，呃，千里足的事情，然后一个是机器人，嗯，呃，那你觉得可以规划的硬件还有哪些？
其实我自己感觉，呃，硬件未来的一些创新品类会挺多的啊，就是呃，听行业内的一位呃前辈讲，我觉得也比较认可，就是未来可能比如在千万级这个量级上的创新硬件可能会挺多的啊。原来我们可能认为，比如像手机。啊，或者像PC这些，可能是一年十亿这个级别，甚至过亿级别的这样的一些新的硬件，其他一些硬件可能更多就是在百万级。
但未来AI起这件事，是因为AI本质上重新定义了交互。所以，原来如果比如说你真的需要有块屏，那你大概逃不过小一点的叫手机，中等的叫pad，再大一点叫PC，对吧？就是这可能大概就是以屏的尺寸来去定义你的整个的硬件的体系。而未来，如果AI的这样更自然的交互方式，通过语音、通过多模态交互，能够把屏这件事可能相对释放掉之后，那很多创新的硬件都可能会有机会。
嗯，所以我觉得还是会有很多AI硬件，大家现在可能还没有想到啊。这里我觉得会有很多啊新的机会吧。嗯，会是一个AI手机吗？嗯，我觉得上来可能不完全会是个AI手机，我觉得还是得新的东西吧。嗯，你怎么看豆包的AI手机啊？嗯，我觉得是肯定是个很好的尝试啊。然后我想，这可能也是字节在硬件上的第一步吧。啊，可能后面它也是一个组合拳。
你觉得在AI时代做硬件和之前做硬件会有什么本质的不同吗？比如说，其实呃，就是AI来了以后，有几家硬件公司大家关注比较多，比如说Plot。嗯嗯，你觉得它跟之前的上一代硬件公司会有什么不一样吗？对，我觉得其实，呃，最早雷军雷总其实讲过，就是当年他在做小米手机的时候，讲到一个铁人三项的概念，对吧？就是当时讲到硬件、软件和互联网服务。
那后来在铁人三项也做了一些新的革新。我觉得这波做AI其实有点像这个概念，就是硬件、软件和模型这三件事情，其实。会形成一个完整的服务啊，比如像 Praud 的这些，我觉得是一个非常好的例子。Proud
其实就是从解决这样一个偏录音和办公效率这样一个一个具象化场景为切口啊，所以最终会发现它的软件和硬件是为了把这项 AI 服务的用户体验做得更好啊，所以我觉得未来可能很多硬件都会是这样，它会切一个很核心的领域。
然后这个领域里面模型要很好，最终模型的占比会非常高。就最终因为用户用的我们叫模型及产品，就是这个模型首先效果得好。同时，它有它配套的软件。如果需要，它会配套一个专属的硬件来给它用。就这样的一个定义的理念。可能比较 AI native 一点，就是真正从 AI 的视角来定义的，呃，这样的硬件我就会越来越多。
那你觉得阶跃在训模型的时候是以什么为目标呢？它是会以你们要定义的产品为目标，还是以做更大的模型为目标？就是什么是牵引阶跃做模型？我们之前在讲大模型这件事，其实呃，之前 Sam Altman 其实在也访谈过，就说什么叫基础模型，就是比如说。三点五比三好在哪儿，或者四比三点五好在哪儿？其实你会发现，就是基础模型是发现会在可能一百个领域，每个领域都会好百分之十啊，这是基模的这样的推进。
所以我觉得在模型侧，我觉得是有两股力量，一个叫推，一个叫拉。就推的角度是，是从技术的竞赛的角度，就是每一代技术从模仿学习到强化学习会有技术的变革。这些我觉得可能在未来三年还是主因，就是还是因为技术还在快速的变化，底层还有很多很多创新。但是我觉得可能另外一个因素就是我们所谓的拉这个力量其实会变得越来越重要，就一定是需要有场景牵引的啊，因为最终场景定义了你的。
举个例子说，你的模型的尺寸不是越大越好的，最后的模型啊，比如说 Gemini Flash，其实也证明就说其实肯定参数量越大越好啊，但是其实就是从应用角度的话，其实它的效率成本。性能啊，和你真正对于某些核心领域的这种专项优化都很重要啊，所以本质上是一个平衡体啊，就是我到底需要。基于我的主场景，比如说我们在终端场景下的话，我们就要做到两点：第一点，我们的基础模型的水平一定要是世界一流的。
但同时，我们可能不会很纠结于说，在某一些单点的一些 benchmark 上，说我一定要刷到第一，而是我们更关注这个模型从架构设计上是不是能够更适配我未来一些端侧的场景啊，包括它的成本和效率怎么样。所以我觉得这个呃理念就会很不一样。嗯。所以现在大模型公司都在讲分化，每个公司就是有不一样的 bat。嗯。
那阶跃的 bat 是终端。对。可以这么简单的说吗？嗯。呃，我觉得应该这么讲。首先，阶跃的 bat 是基模。就是首先，我觉得最大的分化是做基模和不做基模啊。谁不做了？反正我们做吧，就谁不做别人不知道。对，然后这首先是一个大的 bet，这个 bet 我觉得在未来三年还要能坚持下来，其实是很难的。所以我觉得一个未来三年你们一定会做基模。
对。啊，呃，会做更大的规模，对，会探索技术的边界，这个是一定的，对吧？对，而且我们很有信心，我们在未来三年一定还是能够保持在世界最一流的规模的这样的一个行列当中啊。嗯，所以这首先是第一个 bet。第二步就是我们的商业化。我们认为，如果我们的基模往上去做场景牵引的话，我们就用终端来牵引啊。我们就其实就是这两个我们清晰的战略的路径。
所以你觉得阶跃跟其他人不一样，是走了一条非常独特的商业化的路？我觉得最重要。大模型公司都说自己要做基座大模型，对吧？对对。那现在看起来的不同是商业化的路径是终端。我觉得这有点像是个淘汰赛。最早其实大家讲什么呃大模型留小虎什么的，对吧？那现在可能就没有留家了。对，慢慢都大家都可能最早都抱着通往AGI的这样一个很美好的想象，对吧？
后来发现这个路径很残酷。然后需要很多钱，对吧？也需要你的人才没有足够能支撑，所以我觉得，啊，这是一个逐渐进入决赛圈的这样一个过程。现在到哪个圈了？我感觉现在可能赛程过半吧，啊。你觉得大模型竞赛发展到今天，它的残酷比你想象的多还是少啊？程度，嗯，比当年可能二三年刚刚开始准备做节约的时候。对，我觉得还是更残酷的，就是第一点，我觉得速度确实比想象的更快啊，呃，然后第二，大家因为快，嗯，不管是因为对这件事的相信，还是因为对这件事的焦虑，其实大家在这里面其实，呃，所的竞争强度啊，其实都更大，甚至这个这个竞争强度更大也会带来很多的泡沫，对吧？
就是，呃，所以这个泡沫比例比想象的要高一些啊。哦，对，然后第三点，我自己感觉，呃，整体。大模型其实它的呃对资源的消耗其实还是比想象要更大的啊，就是总体我觉得都是更大吧，就是更快更大，对，所以速度也更快，对对啊，就是这些更大都是其实都是一件事情啊，不可能说它的强度更大，泡沫更小，这也不可能。在你看来，泡沫的体现是什么？
在我看来，泡沫体现是是核心，可能很多方面嘛，但一个是可能是一些公司的股价，还有一个其实是核心一些研发员人员的薪酬啊，就这两个市场是两个指标吧啊。哎，因为你经历过AI的一点零啊，到现在他们的薪酬翻了多少倍啊？对A点，其实当时我们看，当时最比如我们就从硬件编程角度，当时可能最最贵的薪酬硬件编程，一个是在我们这儿，一个是。
呃，就AI行业，要不然可能就是去类似像当时的金融或量化这些行业。所以就本质上其实就是最热的两个大的方向。那现在我总体感觉可能大概也是这两两类方向，一个还是AI大模型这些方向，还一类其实就是可能跟量化、跟甚至跟一些跟金融创新相关的一些领域吧。啊，所以。具体薪资我就不说了吧，大家在网上其实也看到很多美国那边，所以总体我自大概感觉就是人才上，基本上中国如果一个优秀的华人的同学在中国和在美国，基本就是人民币换美金这样的一个同等package的水平吧。
啊，然后我觉得可能很多薪资其实总体我觉得涨了五到十倍是有的。Chgbe刚来的时候，你的第一反应是什么呀？你是觉得我一定要熬硬了？还是说，我要感觉，第一感觉跟我没什么关系啊，跟你没什么关系，对，哦，为什么跟你没什么关系啊？你做AI这么久。对，因为我觉得我们当时还是想做 vision 啊，就想做视觉相关，所以我们是沿着我们的机器人硬件相关的。
所以当时我会认为会有机模，那这些机模未来啊涉及到人机交互的部分，最终可能会成为我们的一个组件。那这个组件我们未来谁好我们用谁就行啊，这是最早的想法。那后来会发现，其实，嗯，最近我觉得也验证这个点。其实我觉得，其实很少有垂泪模型，就最后在AI的里面。啊，可能都会被这个大的基座模型吸进去啊，所以就也不会分说我的视觉模型是一个独立的模型，我的语言是呢，其实所以多模态也是阶跃的一个核核心的优势吧，就所以最后是大一统的啊，所以就没有边界，所以你你不可能单独去做视觉或做物理AI，所以这些模型最后我认为要跟最核心那个模型合在一起啊，所以大脑只有一个。
啊，你只能选择做还是不做？你当时会想，大语言模型来了，把我上一代AI，也就是CV给颠覆了吗？我倒觉得没有，因为因为我们其实，呃。在一点零这几家公司，知道我们是一个非常 deep learning native 的，所以我们第一天就是在做 deep
learning，所以这个技术我们包括看到，啊，其实最早的一些大语言国内的大语言模型的一些项目，我们都有深度参与，所以我觉得我们其实一直是这个推动者，所以我倒没觉得这个技术对我们来讲，就我一直相信的一个观点是连续性，没有什么颠覆性的东西，就是如果颠覆，只是说你可能缺少了一些前序的信息，嗯。
所以没有什么说这种颠覆感，但是它确实会量变到质变，所以就又像阶跃函数一样，就是啊，你在这个领域持续的累积之后啊，可能很多时候确实跟原来的认知是不一样。你觉得你来了以后会主导哪些新的不一样的地方？刚才我们可能说了终端，嗯嗯嗯，我觉得第一个可能还是在呃本身研发本身吧，就研发本身，我觉得其实还是需要有更。
更强更快的组织战斗力啊，这还是蛮重要的。组织战斗力怎么怎么提高？组织战斗力，我觉得可能跟组织形式还是比较相关吧。就比如说，我讲一个算法工程这个单点，就算法工程这里面，其实原来我们其实算法工程其实既有一些平台化的工程体系，同时啊，我们的每个小组其实有一些呃小的算法工程体系。但是其实这两个会发现，其实都不足以支撑大模型这样一个工程体系，因为在每个研究小组里面那个工程体系，其实他会发现，他可能只能打打杂，就是他会去实现算法需要的一些小的工程点。
而那些大工程平台，其实它因为要把有些软件产品对外 to B
等各这些功能都放在一起，其实它也比较难去非常好去支撑。所以，我们其实比如上来就设立了整合成了一个算法工程组，就这里面其实还是要能更贴近算法的体系，但是要把系统工程和算法这些同学要融合在一起。啊，这是工程角度。第二个其实比如讲数据，数据的话，原来我们的数据是一个独立的体系，那现在这个数据的直接汇报线汇报给了算法的相关的负责人，嗯，就是因为其实未来的数据其实是决定这个模型的最本质的，其实可能占了百分之七十到八十呢。
那要什么样的数据？怎么样去收集这些数据？怎么去清洗这些数据？其实是一定是算法的同学要能够非常深度去参与的啊。那第三点，比如说，如果我们最终相信是一个 one
model，就是一个模型去覆盖所有的场景和领域，那其实它会要去拆解成可能很多很多的应用场景啊，比如说这可能是偏文本创作类的，这个可能是偏动态生成的，这个是偏啊，比如说陪伴类的，这些体系到底这些一加n的这些n跟这个一之间怎么能够有个好的协同关系等等吧，这些我觉得都需要有好的组织来去协同啊。
但最最关键，我觉得需要有更更多优秀的人才。啊，所以我觉得也希望阶跃能够吸纳更多更好的人才进来。大家，因为我觉得阶跃其实不管是对于AGI的坚定程度，还是对于商业化的，我觉得至少这个想的清楚的程度吧，我们都在大模型公司里，我觉得还是很出众的。所以我觉得也相信他能够吸引到更多最顶级的人才。哎，那如果是硬件开始要牵引模型，那硬件这个 range 就很广了。
你们会第一款硬件选什么呢？嗯，前几款硬件选什么呢？我们第一个场景现在肯定还是在用车来牵引，所以就我们不管是我们智驾里面，其实刚刚讲的用真正的呃智驾里面的，不管是 V L E 的模型、多模态的模型还是世界模型，这些的基模都源于呃奇石千里跟阶跃的合作，所以这个其实是我们我们第一个场景。而车的第二个场景是座舱，座舱其实是一个非常好的空间的人机交互场景啊。
其实大家可能也看到，像特斯拉里面，像 Grok 也上了车，嗯，所以这些大模型在车里面，呃，做一个超级助手，其实甚至我觉得比手机更顺啊。那这两个场车场景，我觉得现在已经在落地。啊，那后面可落地的比较近的，对对对，啊，那后面我们其实还是希望能够在一些偏手持和穿戴式的设备上来来做这个创新啊，这个品类一定呃不会是不会是直接是一个手机，而是一些创新品类。
我听说你们有一个联合项目，就是会把很多不同的数据都训到大脑里去，就包括智驾的数据、机器人的数据和呃互联网这种。呃，软件上的数据，对，呃，一起训训到一个大脑，这是你们最后的那个大脑的构想吗？对这个大脑是怎么想的？我觉得我们认为一定是数字空间的数据和物理空间数据都融合在一个模型里，啊，其实这里面啊。其实，Google的相关的像Demis这些人也都有讲过，就是这点我们是也是有共同的一些belief吧。
就是你会发现，一个语言模型看似它能解非常，比如能解数学国际竞赛的题。但你会发现，它它的一些基础的物理逻辑上都会出错，所以代表就是在真正对物理世界感知和逻辑认知角度，这件事缺很大的内容的。所以这是为什么物理数据很重要，但是物理数据坦诚讲是缺乏的，不像互联网发展啊三十年，对，就是机器人数据，嗯，对，就是。
呃，我自己的一个大的感觉就是说，如果我们把物理空间的数据，呃，因为人眼的数据其实你可以理解为是一个连续的视频流啊，那呃，比如说像其实智驾这个大的场景，其实已经解决了很多偏大尺度的这个室外空间的这样的一个物理数据。啊，那现在其实可能很缺的其实是更室内的、更精细化人机交互的这些数据啊。那原则上讲，这个数据可能会来自两个部分，要么是来自于来的啊真正能够啊规模化上量的一些巨深的一些平台收集的数据，还有一种是可能来自于人的穿戴式。
啊，比如说你的眼睛和你的穿戴式，这里面如果能够感知你周围的数据，这些数据也是连续的多传感器网络的这样的数据。啊，这些数据其实最终它会跟这个产品本身形成一个迭代，就是你的产品得体验越来越好，量越来越大，它收集的数会越来越多。嗯，所以整个物理空间的数据的收集和注入还是需要有一个比较中长周期，我觉得五到七年的时间。
五到七年。嗯嗯，这里面最难的应该就是机器人数据。对最难的点是机器人本质从它的构型的定义、传感器的定义这些都还非常开放，嗯，包括它的模型都没有到这个Chat。我们如果按GPT三点五作为一个临界点的话，现在可能是在GPT一、GPT二的水平啊，所以。啊，我觉得奇升还是有点有点 early early hit，就说过早的热起来啊。
但是我觉得，当然它也会推动它更快速的发展吧。嗯，我觉得同时能拥有这几类数据的公司非常少。对，但小米。肯定是一家，嗯嗯，你怎么看小米这个竞争对手呀？为什么就是你们作为一个创业公司能够去做这件事情呢？哦，我觉得小米这些都不是我们竞争对手，这些都是跟我们体量完全不在一个量级。我其实刚才讲的做硬件的核心，是因为做新的硬件是因为它是一个比较分散的市场。
啊，就它不能够垄断啊，它有很多品类，所以我觉得我们，呃，其实不管是跟小米、呃、字节啊，包括华为，这这些都是中国最优秀的科技公司。我觉得我们现在完全谈不上竞争，我觉得我们更多还是认为自己能在一些领域里能够把自己的技术做好，商业能闭环啊。所以我觉得小米当然是这个AI跟中端可能最最重要的一个核心的一个玩家嘛啊。
我觉得从软的背景角度最强的就是字节嘛。从从硬件出发的话，我觉得可能最强的是小米和华为。所以你们是模型机硬件产品。对，嗯，算是这样吧。那有没有可能硬件产品不需要那么大的模型呢？不会的，就是当你跟一个聪明人打交道多的话，你是不想跟一个这个这个笨的模型打交道的。所以我觉得模型一定是 one takes all 的，就是你的模型的智能性往上之后，这几乎所有的应用都会用那个最强的模型。
你现在投入到阶跃一周有多少时间？投入到千里一周有多少时间？我觉得很多事是融合的，所以不用特别强调两边怎么划分。但我觉得就是呃，我刚才讲的，比如说其实整个这个大战的是AI跟终端的结合，嗯，所以呃，其实，在在模型上，我们刚讲最，比如说我们的模型应用到车这个场景，我觉得就是接跟千里两边最重要的结合的这些点啊。
你和大兴，嗯，他们是怎么分工的呀？就是阶跃星辰的CEO，嗯，大兴就是CEO啊。董事长和CEO是怎么分工的？我自己感觉可能这个。可能我更多是会抓一些专项吧，啊，就是比如说我们刚刚讲的，其实大兴还是综合来管节约的啊，所以日常的这些运营还是归大兴来管啊。但是我觉得，比如说刚才讲的这个机模这件事情啊的一些组织变革和一些技术上的一些攻坚，可能就会跟大兴一起来管啊。
然后一些终端商业化角度，可能我会管的更多一点。你二零二六年核心要攻坚的专项是什么？我觉得第一点就是我们的，我们接下来大家会看到我们一系列的模型从三点五到四啊。我觉得首先我们还是把基模，因为原来我们做多模态比较多啊，我们其实是希望我们从语言模型角度啊，我觉得大家还是能看到我们的语言模型要做到世界一流水平。
为什么现在要提语言模型的水平？呃，因为我们其实认为几个判断吧，就我们自己在模型测，我觉得我们有三个关键词啊。就第一个，我觉得从基模角度的话，就基模基本上 means everything，就是基本上你不管是什么样的模态的模型，其实都需要基模的核心智力的水平。嗯。所以啊，所以基模我觉得还是最重要的。所以展示基模也某种程度上也是一个我们。
展示技术能力的一一个一个点吧。嗯嗯，第二个叫全模态，就是我们认为多模态一直是我们差异化。我们全模态其实包含文字、啊语音、图像这三个模态，其实我们认为在基本上未来所有的模型上一定是全模态的，因为你要做人机交互，要做很综合的感知，不管是数字空间还是物理空间，都需要全模态啊。第三个关键词我们叫VLA，其实你刚刚也讲到，我们其实想把车的、机器人的，呃，甚至未来手机的很多的这些终端的数据，这终端里面就会有很多运动型部件，或者有很多要要执行执行器件，那就是所谓的那个A那个action那部分。
所以啊，未熬夜我们也会成为我们阶跃模型的一个很重要的差异化。所以啊，这三个我觉得呃，可能是我们认为我们的模型未来的一个核心定位吧。你觉得这个方向和现在的大模型公司或者大厂做模型的呃不同是什么？现在大家是不是都趋同了？对于模型，对现在没什么，现在大家没什么差别啊。中国的中国的大模型基本上都在大厂当然各自，有自己也是有一些自己的判断的，其他的公司基本都在卷编程这件事情，嗯啊。
编程我觉得从两个角度看编程。首先从提升它的智能上角是有价值的，因为我们现在刚刚讲的学习范式角度，我们现在是从模仿学习到强化学习，而编程这个环境是一个最好的强化学习环境，因为你想编程是一个有结果的，它能够。判断对错，而且有很复杂的这样一个场景，所以如果把编程当成最好的强化学习的这样一个锤炼，我觉得是很好的。
但编程本身，我自己感觉在商业化角度价值非常有限。有限的意思是说，它本身价值非常高，但是跟跟这些新公司没什么关系。为什么呀？你觉得谁能收钱？我觉得中国可能都收不了钱啊，就是因为大厂收钱这块做的也不错，对吧？然后这边，从开源角度有 DeepSeek，对吧？这个相当于它是一个水位很高的一个开源体系，大厂本身又会把中国的大厂的。
竞争非常的激进啊，然后所以它也会把价格压得很低，嗯。同时，编程这件事其实它也会跟它的上下游环境也很相关，嗯。啊，所以编程这个赛道就跟 Chainbot 这个赛道一样，呃，这个新公司碰都没有任何意义啊。啊，Chainbot 也很绝望是吗？在你看来，最后是豆包子天下、豆包元宝之类的。对，但坦诚讲，我觉得切报的可能不是一个特别本质的、长期的 AI 的这个产品形态。
为什么？我觉得他的他的交互很不自然，就是就是他他是一个嵌报的是一个阶段性的成果，甚至我都觉得他可能不是搜索那样级别的东西啊，它只是模型的一个。如果你要问 OpenAI 的人，他当年做 Chat ChatGPT，可能更更多觉得它是一个很好的 demo。对吧？所以其实，呃，如何用AI的大模型去取代搜索，这是一个确定性的事情。
但是它的产品形态是什么样的，我觉得现在还并不是很明朗。哦，你觉得不是ChatGPT？我觉得不是啊，就是我们说是不是是说他往后看，比如看五年，嗯，他是不是还是那最主线的形态？我觉得不是啊，是什么我也不知道啊。但只是我觉得，其实是不是一个最自然的产品体系？你觉得 ChatGPT 今天有足够稳固的护城河了吗？
ChatGPT 本质上是个 C 端的超级应用啊，它是你看它的从不管从日活到月活都非常大啊。它是一个阶段性的产品还是一个长期的产品？我觉得我我觉得在境外可能是啊，但是并不稳固啊。最近看 Dreamland 整个的日活非常非常起的非常快啊，所以呃，所以我觉得都还在过程中，现在没有谁有特别大的壁垒啊。嗯，但你觉得叉 bot 不是一个终极的产品形态，还是一个过渡性的？
对，我觉得这里面是从两类，一个是从人机交互的方式，就是。啊，就是它还是对对语音可能更自然，就是或者说你在一个对话框里，当你打开一个应用上来是对话框，就是，呃，比如举个例子，其实在 A I G C，我们其实包括豆包，其实 A I G C 曾尝试放了很多 A I G C
放到这个聊天的对话框里，啊，从数据看都不是很成功，就因为你觉得你在在一个对话框里去把 A I G C 的这些能力放进去，你会觉得交互上很不自然。
啊，所以我觉得可能产品还在演进吧。啊，但你们不会去 follow 这个 to C 的软件这条线，对吧？啊！你们尝试过 To C 的这些产品，像猫猫鸭，嗯，你们未来还会做这个吗？我们不会独立做一个 C 端的应用，纯软件。如果我们做的这软件一定是跟我的硬件做配套。啊，所以你们做了，其实做了战略取舍，现在你们要以硬件为主。
我觉得是软硬结合，就是因为对，因为最终用户用的肯定都是软件，对。这个决定是在什么时候做的呀？那从第一天就这么想的哦，第一天就想软硬结合，对，因为最终你做商业其实还是说你的差异化在哪里，就是因为因为在AI的领域里面，我们其实过去这十来年谁一直在做软硬结合的产品啊，然后软硬结合也是我们的兴趣所在，所以我觉得最终。
核心还是是做我们想做和能做的东西啊，所以我觉得可能创业还是特别在大模型这个底下是需要有一些自己的独立判断。嗯嗯，对，这个说的是阶跃这条线，然后你还有千里的这条线，就是我第一次看到你入驻千里的新闻的时候，我在想为什么？哎，这场战争好像打了很久了，可能都快结束了，你怎么才来？嗯嗯。对我自己，其实千里这场仗是可能我们第一次打后发。
原来我们真的都是先发，先发对吧？什么都做的很快，以前对吧？对对，都是从先发的理念，其实是从一个技术出发，然后技术上去，其实是一个推的模式，从技术的原技术创新，再去找场景，就拿着锤子找钉子这个场景。对对，这个我觉得可能还是要。呃，是要持续去做一些技术，技术上是还是要持续做引领的。但是我觉得，其实像支架这个场景，其实经历了可能十多年、快二十年的时间。
呃，我觉得去原来其实反而是从商业模式到技术路径都不明晰。啊，比如说在技术路径上，但是我不知道今天是不是还有人有质疑。但是其实我觉得是很清晰的，其实还是以模型驱动这条路径，就大家所谓的特斯拉路径。在上面当然会叠加一些新的传感器，叠加一些产品的设计。那这条路径已经我觉得比较清晰了。但其实之前其实有很多不同的赛道啊，包括原来最早是威墨跟特斯拉这两条路线。
当然这里面其实是过去这已经基本比较融合了，就是很多底层还是以模型为驱动，而且这个模型其实跟整个大模型的语言模型也做了融合，就所以AI最后的大脑部分其实在走向统一的。嗯，所以啊，技术上其实我觉得做了很多轮迭代，所以原来的技术的很多东西不能说完全没有积累，但是很多会被颠覆掉。就因为它的原来的技术的技术栈，包括数据，其实很多人都是不可用的。
嗯，然后第二点其实是涉及到商业模式，因为整个，呃，智驾智仓Robo Taxi本质还是在整个新能源车这个行业里，新能源车本身它在OEM主机厂和它的商业模式上其实做了很多很多演进啊，所以，啊，我自己感觉这个时候下场其实是我们看到还是。是一个很好的机会，也可能是一个最后的窗口期啊！最后的窗口期，对这场战争还会持续多久？
我觉得三年吧。三年，第一次打后发感觉怎么样？感觉挺好的，为啥？因为后发其实打先发，其实很多时候是更多在一些更宏观和战略层面。其实你很多时候很难细化，因为你的很多边界条件不明朗，所以更多就是摸着石头过河。可能基于技术的判断力相对好一点，或者在一些商业上的一些取舍适当，或者运气再好一点，可能能够有一些好的结果，但是可控性没有那么强。
先发需要快，先发其实我觉得需要快和。对，我觉得可能也还需要大方向正确啊，就是这个，否则沿着错误的方向快也没用，对吧？但后发，我觉得可能更比拼很综合的一些能力啊，包括组织力啊，这也很重要啊。嗯，入主千里对您来说是一个困难的选择吗？它是一个，就是你思考多长时间的一个选择。我觉得本质上，我原来会觉得旷世会是我一生的事业，对吧？
就是呃，所以这个可能是一个重要的选择啊。但是我觉得，其实整个的想法，包括很多的目标，包括团队，其实我觉得还是大家还是一个大生态，我觉得是有很多延续性的啊。那那到千里，我觉得。对我来讲，并不是个很难的选择，是因为我们其实在一点零时代一直在找场景，就是相当于他刚才说拿着锤子找钉子，对吧？那发现有一个最好的钉子，那我觉得啊，而且又有最好的合作伙伴，我觉得这不是一个很难的选择啊。
嗯嗯，但是坦诚讲，就是进到这个领域，我们也有很大的压力，因为打后发比的是执行力，因为你给你的时间穿过去很短啊，后发怎么来说服你的客户？呃，原来可能已经有很多玩家，为什么你作为最后一个入场的你可以赢，对吧？嗯，所以这个我觉得是是需要有很强的组织能力，并且要很快拿出结果啊。但是 so far 我觉得还是进展的不错的。
你怎么看现在支架的行业格局啊？包括地平线、摩根塔，嗯，你觉得最后会有多少家存在？对，我觉得肯定会高度头部化。嗯，因为第一个这个行业其实从从新能源车的过度竞争，其实就会往上去传递。就是你在这个真正在供应商这个角度、零部件角度的话，其实它的利润率也不会很高，主要的阶段性。所以，如果利润率不高的情况下，而整个的制价包括来做仓，它其实都是一个非常大模型驱动的一套体系，所以它的研发成本是很高的。
所以，如果你单台车能够收的空间没有那么大的话，其实你就一定要有规模啊。所以，其实，所以最终一定会形成，我觉得三家左右吧的核心供应商啊。这三家供应商，我觉得总体上还是有。可能不说有肉吃嘛，至少有汤喝的状态啊。嗯，对，这三家都会长期存在吗？当车企开始更多的自己把智驾掌握在自己手里，你觉得？呃，我觉得我的判断，智驾智仓不一样。
做仓可能最后车企会自研的比例会很高，因为做仓其实是高度个性化的，它也跟人机交互、体验感、体验感很重要，而且它未来会有很多增值服务的空间。支架是个安全键，所以我反而觉得支架就像博士当年这些安全键一样，我觉得反而会到天万的这个手里。嗯，然后这天万我为什么觉得有三家呢？就是。啊，首先华为肯定是一家啊，那已经是老大哥了，对吧？
那这里面其实我觉得这其实跟整个车企未来的OEM的格局相关，所以未来一定会有几家头部的车企，这些头部车企其实需要有非常综合的供应商。那这里面我觉得这样的供应商应该有两家啊，然后同时可能还会有。呃，中型或者中小型车企，其实它也需要有供应商，所以可能 maybe 是一个二加一或二加二的组合啊，所以我觉得三到四家供应商，除了华为还会有谁？
你说在大的这里面是吗？啊，我我觉得我们是有机会的啊。对，那地平线和我们问他少了谁？那可以二加二嘛？对啊，我感觉就是中国商业两座大山，一座是字节，一座是华为，你们好像都会碰到啊，准备怎么打，怎么竞争？对，我觉得所有的科技公司都会碰到。对，就是我觉得字节跟华为都非常优秀。就字节，我觉得基本上是从互联网、移动互联网应用往下去延伸，而华为是从底层的通讯和半导体技术往上去涨。
嗯，所以我觉得这其实这两家公司都很伟大。然后我觉得本质上所有的创业公司面临都是要找到你自己的长板和一个你的切口啊，呃，核心之前都讲就是你所竞争的不是整个公司，不是跟整个自己和华为竞争，而是跟他那个局部的那支部队去竞争。所以我觉得其实创业公司首先第一还是要。总体是要专注吧，然后第二点就是还是要有你自己的核心竞争力。
比如说，我自己觉得我们很有信心的点在于，不管是千里还是阶跃，本章还是这帮人是非常AI原生的一帮人，他们在AI技术的判断和研发能力上是很强的。他们是要找到一个非常好的，他们能够有一定壁垒的商业化的赛道，把这些赛道耕耘好，把这类客户服务好，我觉得就可以活下来。嗯。这两个公司的文化，直觉感觉应该非常不一样吧？
对，那做大脑和做躯干的公司是是应该不一样。你怎么同时管理这两家公司呢？首先，第一点，我我坦诚讲，我认为不同文化的组织应该相对独立，就是否则你会发现会把不同的文化吸在一起，会变成可能从任何一个角度不够优秀的一个组织啊。但第二点，我自己感觉，因为有这样，大家其实有很多链接，所以我觉得互相之间的配合一定能比两家就是啊不同的非生态的公司能合作，我觉得要顺畅很多啊。
所以啊。我自己其实比较喜欢这个两元这件事情，就是一二三，我比较喜欢二，就是因为我总体觉得就是就像。太极和阴阳一样，就是很多事儿就是本身就是正反两面的，就是两种体系，如果能非常好的去去构建，我觉得反而是能形成一些不一样的竞争力啊。我跟你聊天，我会觉得现在的印奇好稳重，也很现实。你觉得十年前的你是这样吗？
十年前的我们还没有经过这个现实社会的拷打，呃，我觉得本质没有太大变化。坦诚讲，可能表达方式更，因为我觉得坦诚讲，如果你有些东西没有经历过，其实你还是会对很多事情的难度的预判是会有有。有这个错误的判断的，那当你可能经历过一些之后，其实对这个事情全貌更有一些感觉，所以你会更加审慎一些啊，因为很多事情，不到真正把这事闭环之前，其实都不会太。
太下太多判断啊，所以更多还是更加谨慎乐观吧。嗯，所以你一一年是抱着一个什么样的心态开始创业的？这第一，我自己感觉，首先对我来讲，可能是先选的赛道，再选的方式。赛道是AI啊，就是我这辈子就是想做AI相关的事情。AI吸引的到底是什么？我觉得应该还是能够。嗯，我觉得第一我自己很幸运，就是说AI在就如果AI其实没有这十几年的变化和发展，其实你会发现做AI其实也是一个很绝望的一件事情，因为技术没有变革。
那现在这AI，当大家真的看到AGI的曙光的时候，我觉得首先做一个AI从业者，首先是很幸福的啊。AI我觉得会解决人类很多很本质的思考，就是关于自身的很多本质思考，对于生命是什么、智能是什么啊、人类的来源和去处这些问题，我觉得都跟AI很相关。嗯，你自己困惑吗？呃，我觉得不困惑吧，就是我觉得应该说是有极大的动力去能了解更多，可能这是这可以是成为你自己生命的一个意义啊，因为这个问题足够重要。
嗯，你当年接触AI是在。微软亚研院吗？啊，我去很早。我觉得其实坦诚讲，可能很多男孩儿这个看科幻电影看得多，对吧？都会觉得机器人、AI这些未来最重要的东西，其实是很有意思的。啊，我自己只是说可能比较坚持，所以我比如在读本科的时候选专业的时候，我当时就问过一个问题，说哪个专业跟AI最相关？当时这个报名老师说自动化，所以我其实进清华大一是自动化，哦，后来觉得自动化有点太偏工业自动化偏硬一点啊，当时啊，现在自动化可能也跟AI现在都非常，所以后来我大二去了摇班，所以总体我自己是一个目标感比较强的人，就是因为我想做这件事情，所以啊，我就持续的可能是离它更近，本质上是这样。
那其实，在本科毕业那个阶段，如果没有deploying出现，我觉得那时候可能会去当老师啊，因为这个技术可能不足以去做工业场景的这些，呃，真正去做成一家伟大的公司。所以，会去当老师，走科研这条路线啊，嗯。那很幸运，那个时候毕业的时候我就有 deep learning，包括那个时候有 iPhone 四，就是新的移动互联网的诞生，所以就投身了创业这个项目。
对，所以我觉得创业是手段啊。那我就最终对 AI，希望能把 AI 从技术、从产品、从客户价值角度，能做出一些真的有价值的东西，这可能是我本质的追求。其实方式方法，我觉得倒比较灵活。所以你觉得旷世满足了你这个心愿没有？满足了，嗯，完全满足了。可能没有完全满足，但完全满足我们就就不用再再创业。我觉得还是在产品和商业角度吧，我觉得还是没有获得，我觉得是我们预期的一些比较好的结果。
从一点零到二点零切换的过程中，你有过非常沮丧的时候没有？没有。我觉得一点零二零是最早是，我记得当年是我跟徐立吃饭的时候说一点零二零零，这也是个自嘲的过程，对吧？就是。一点一点零，同样也没有觉得二点零比一点零强嘛？对，就是我觉得还是个连续性的，就是这个战战局完全没有结束，只是大家媒体要写的时候需要有一些标签嘛？
对，嗯，你上次也提到说李一帆问你那个问题，就是如果把一点零重新来一次，你会做的什么不一样的东西吗？我觉得可能不会打安防，其实打安防也会导致我们当时。第一，我觉得其实我们的人才不匹配安防这个行业。当时我们觉得安防是最大的这个领域，但是我觉得最后其实还是组织它本身的文化和能力是不是匹配这个行业。我对安防领域，我觉得我最敬佩的是海康威视啊。
本身这个公司和团队，我觉得都非常优秀啊。所以啊，我觉得这个当时还是年少轻狂，就是这场仗我觉得不应该打啊。所以其实我觉得年人年轻的时候就是把把都会上啊，就是把把都会上，对，就像打打牌一样，把把都上。其实就有些牌可以不上，对啊。所以你最后悔的打那场仗是安防，对。然后我觉得应该应该把那个时间点，这个我觉得应该再等一等之后，我觉得可以其实更早的进入到车这个领域啊。
嗯，对，理想时间是什么时间？理想时间一六一七年，嗯，我觉得可以进入到车这个大的赛道，我觉得差不多吧。就是我觉得只要不打安防这场仗，我觉得就行。安防其实牵扯了很多团队的精力，对，而且安防其实是对整个组织的能力上，其实还是也有不同的构建。但我自己感觉打完安防这场仗，其实对组织的锻炼也是很大的。所以，我我觉得其实从商业策略角度啊，我觉得可以。
可能那那几年，我觉得可能当时，因为我们不管是金融领域还是手机领域，其实后来，在一点零时代，我觉得旷视做的都是最好的啊，所以这些领域我觉得可以再深耕一些啊。就这些领域，我觉得也做到了前两名，但是也没有做到绝对第一，所以我觉得那个时候，我觉得可以慢一点扩张，而是把手里已经有的客户服务好，行业做好。然后可能再等到，我觉得甚至都不用到一六一七年，我觉得可能到一九年左右进进车都来得及啊。
对，那我觉得现在也来得及啊。现在只是可能绕了一大圈吧。其实我跟旷世，不管是你还有和联合创始人聊，我会有一些感受。嗯，就比如说你们是从一一年开始创业的，然后你们其实是拿着AI的这个技术支点，一直在用锤子找钉子。嗯，包括你们为什么叫旷世，也是因为。是 Mega
Face，嗯，所以我觉得你们很多动作都是想怎么把这个技术用进去，比如说包括你们最早开始做游戏，其实也不是想把游戏做到最好，而是想就是把这个技术手段用进去。
但是你觉得这个创业的思路，你今天看是对的吗？嗯，因为你想，过去十年可能就是吃了最大AI蛋糕的，可能是像字节、是幻方、是特斯拉这样从场景切入的公司，它只是把AI当做一个手段。对，我觉得首先这里面从两个维度来看，第一个就是这群技术同学，就我们这群技术同学，其实坦诚讲，他们。你要看他的人生成长经历，他其实一直在学习，所以我觉得他们可能是比较跟世俗的生活其实是有点脱离感的。
所以就是说跟世俗的生活有点脱离感了。对，所以就我们对某个领域，比如说对某一个产品或某个行业，其实没有那么早，其实没有那么大热情。你说到二十多岁是吗？对，就当年嘛，甚至很多人现在都是这样。他大家可能只是对技术、对解题、对这些感兴趣，对吧？就是，嗯，所以自然而然，他不可能对某一个领域有那么强的感觉或者那么强的passion。
所以这个这个过程我觉得是绕不开的，但我自己感觉就是我们经历这个过程之后，就像你刚才讲的，我觉得就是得双轮驱动，就不光是技术驱动，最重要的还是要对一类场景和用户真的是希望能够服务好这类用户，打造好这个产品，这个我觉得还是非常非常重要的。这个可能也需要早期的这些技术的同学。可能更加有生活感啊，就是他可能知道生活上他也有有痛点想解决，对吧？
他也有某类好的产品呢，自己想去定义更好的产品。这个我觉得可能是一个人生的一个必经的过程吧。嗯，这可能是学霸的特点是吗？一部分学霸的特点。对，其实学霸在我们这个领域其实是一个贬义词，就是就是学霸其实代表可能。代表过度的去热爱学习啊，对，倒不一定说学习好哈，是过度热爱学习。就是，啊，我自己感觉就是可能本质上是一群技术同学，他们去真正接触这个这个社会和世界，他们慢慢对商业、对用户有感觉啊，慢慢在反向驱动。
我觉得最终一定应该是以用户为中心的，所有的商业都应该是以用户为中心。然后技术会成为他们的一些底层的belief啊，然后成为他们解决问题时候的一些工具和手段，这样才会比较顺啊。就是你的联创他反思说，你们当年不愿意就深入的做金融，不愿意深入的做游戏，有可能也是一种ego技术的ego，你认同他吗？对，我觉得在那些领域，我所以为什么我觉得二点零坚定的要做to
c，就是因为我觉得我们对to b，啊这些行业，呃，其实我觉得最后其实我们在这行业做了十年时间，我觉得也跟我们的客户形成非常好的一个共生的关系。
但是坦然，你说从内心的passion角度，我觉得。蛮难的，我觉得是要把这些客户服务好。但是说只做这个领域，我觉得可能对我们来讲，可能不是那个最终极的追求。嗯，所以to C是你一个很明确的要做的方向。嗯，就是现在的千里不能代表你们终端的所有的对未来想象，对吧？对千里，我觉得是从车的智能化开始切入。但比如说我们做 robotaxi 的话，就是从技术到各个领域，可能也慢慢会离 C 越来越近。
其实 C 我觉得是两个维度，一个维度是这个场景，就这个需求是一个 C 端用户的场景。所以我们其实不管是以 To B 的方式还是 To C 方式，最后是为 C 端服务的。这个我觉得现在是都是这样的，就支架最后也是普通用户来用，对吧？第二种是商业模型，商业模型是找B端去收费，还是最后从C端来去收费？这个我觉得可能是不同阶段有不同的选择。
你跟张一鸣聊过吗？你对他有什么感受？前前段时间聊的比较多，最近聊的没有那么多啊。一鸣还是非常非常厉害，这个对AI我觉得也很痴迷吧。你觉得他们的这种创业路径和你们这种创业路径，就两种不同的人，你觉得差别是什么呀？我自己感觉商业其实最终还是最好是从一个商业的需求，就用户他的需求来出发，这是最顺。嗯啊，所以我觉得一鸣他们最早。
且从移动互联网时代看到这个大的机遇和好的产品，然后当这好的产品形成商业闭环和飞轮之后，同时能够对技术，啊，能有很持续的追求，我觉得这个模式是比较顺的。就像早年其实也过有过争论，是叫叫冒功绩还是记功冒？但虽然是很老的话题，但其实是本质还是。呃，这个这个不变的。其实我觉得现在也不用矫枉过正。就首先从商业角度，其实以商业来牵引是没问题的。
同时，他对技术要持续有追求。我觉得还是两个轮子来来驱动的。所以我觉得华为跟字节都是很好的代表。嗯，就是我觉得都是从产品商业来驱动，但同时又对底层技术有持续的投入。这个我觉得是一个比较良性的状态。如果当我们说模型级产品的时候，会不会改变这个链路？模型级产品这件事其实并不新，因为我认为不管是搜索引擎还是推荐型都是模型级产品，啊，所以就是基本上这样，我觉得现在的大模型是第三代，啊，所以那做搜索的时候和做推荐的时候也一定要有产品，对，只是现在我认为现在这个大模型还没有到那个第一个
K lap 真正爆发的阶段。
嗯，所以你也说不是差bot，对，嗯，然后我还有一第二点感受就是，嗯，我觉得就是包括你刚才说，你觉得没有去交不应该打安防那一场仗，然后应该更早进车。其实于凯博士，我之前聊过，他是一九年做了一个战略取舍，当然他们创业比你们晚，他一五年才开始创业，然后一五年和到一九年都非常的。煎熬，找不到方向，因为他也进过安防，但是没有打赢，可能尝试过，但是小小尝试，他就觉得之前一直在扫射各个行业，然后没有在一个行业里去生根。
然后是一九年初的时候，理想给了他一个建议，建议他 all in
汽车，然后他当时有了一大波的裁员，有了这个战略的选择，所以导致低频线可能就是生根智能驾驶更早一些。包括当时跟你们联创聊的时候，他复盘了你们的各个业务线啊，就包括有手机，有那个呃。珠宝这种金融的身份认证业务有安防，然后有机器人，有支架。他也觉得，就是你们在各个领域全线开花，一直做加法，舍做的不够，所以会导致嗯，就是每个方向的压强给的都不够。
毛细血管就扎了一点血，它的复盘是对的吗？是的，嗯，那这会不会是AI很多公司的现状？对，二点零也是这样，是很多公司都这样，是啊。所以如果重新来一次的话，你会。舍哪些？你刚刚说要舍掉安防。对，我觉得比如说我们金融跟手机这个业务做的都不错，所以我觉得可能那里面还有一个底层原因，是因为我觉得那个不够大，嗯，哪个不够大？
就原来这些每一个垂类不够大，嗯，所以一直想找。找更大的啊，所以这个可能也是找更大的啊，对，所以这也跟当年创业的第一阶段吧啊，可能内心一股比较大有关。你觉得这里面哪个是最大的呀？当年肯定觉得安防最大，所以他打安防这样打啊，对吧？所以兵力倾斜了很多给了安防。对，嗯嗯。然后后来发现，为什么攻不下来呢？我觉得安防是一个，安防本质上是一个看似是to
B，但其实是一个以to G为核心的市场啊，就是这基本上是以政府和政府相关的S O E往外延展的这样一个B端市场，嗯啊，当然这里面其实也分为这个市场和一些以面向渠道和分销的一些呃所谓的中小B市场，啊，这些市场其实它还是营销。
呃，营销的占比非常非常高，嗯，同时在这里面谈这两，这里面也是我们的软硬件结合。其实，在硬件上，我们之前，我们其实，在原来的一点零时代非常坚持软硬结合的，呃，硬件做的也比较多，但整个硬件其实我们当时理解也非常浅，因为硬件它不光是一个产品，它其实是一个从供应链到研发再到市场 go to market 的一个全链条。
啊，所以我觉得硬件理解也比较粗浅，所以我觉得我们可以说技术上我们是掌握了那个这个这个增量，因为有AI跟原来安防的结合，但是从产品角度和市场角度，我觉得都不占优势。啊，我们中间也有一段窗口期。啊，那段窗口期其实，因为那那段窗口期里面，其实AI一点零公司也有不同的商业选择，比如说我们可能选择是自己去做完整的解决方案，也有公司可能只选择去提供一项技术来赋能这些。
这些已有的这些玩家啊，所以基本上在每一个A I战战场上都会这样，就是有人是去赋能的角色，有人是要自己想去做完整这个闭环的。嗯，那那就得看你的技术撬动力足够足够大，能不能让你在那个时间窗口期能够打赢已有的玩家。嗯，所以我觉得最后其实如果现在回头来看的话，其实是挑战是非常非常大的，最后结果也比较难。更好的选择会是什么呢？
如果以今天更高的认知来看。更好的选择，我觉得第一还是要回顾之前说战略，叫想做、能做、可做这三个之间的交集啊。首先，我觉得就是想做还是很重要的，因为想做会让你对这个行业或者这个产品会能够持续投入。如果你不想做，你做一会儿，你可能又其实我之前一直也被内部团队讲说，做安防老是做着做着又。又又又又又想往外这个撤，对吧？
所以，呃，我内心不想做。对安防这个行业本身，我觉得是非常好的行业，也在国内和世界上市场也很大。但我觉得可能内心确实不够想做，也没有排斥，但是不够想做，对吧？然后能做代表你其实这个行业本身你的核心的基因和能力能够撬动，比如说刚才讲的，比如说在安防领域里面，啊AI的能力、硬件的能力和市场能力，我们可能三个里面只占其一，这其一里面所以可能它就只有一个窗口期。
在这个创业期间，你需要补另外两项能力。这两项能力其实也是要管理，啊，其实有很多很多很复杂的东西，不是很多东西是时间不可压缩的啊，所以也比较难。所以这是能做吧？可做，我觉得是源于外部的市场环境，到底有没有在这个环境给你这个机会啊？所以坦诚讲，呃，本身AI这样一种大赛道，其实得等待这样这三个的交集。这个交集不是一直出现啊，所以等待这个交集，你有机会抓住，那可能就就能够有一些阶段性的结果。
嗯，过去十年如果只打一场仗，应该打哪场？过去十年只打一场仗。我觉得应该打车这场仗，嗯，那你们怎么保证一一年到一六年的生存问题啊？对，那就得得得看融资和讲故事能力了啊！但所以这里面就一样的，就是你得很坚定在一个赛道上，同时你还能活到那个阶段啊！嗯，其实前面就是靠等，对。所以过去十年的AI如果只打一场仗，应该打车，对。
那个语音智能驾驶，那你觉得在过去十年中有机会做这样的选择吗？有啊，有很多，有很多这样的选择，只是，呃，我就只是没有做取舍啊。嗯，什么时间是最好的取舍时间？觉得？我觉得是一九年、二零年前后吧，嗯，就是我说于凯他们做那个抉择的，可能对，可能可以比他们晚一点，我觉得可以再晚一两年都没都来得及的，嗯，为什么没有做抉择呢？
我觉得创业是有很大的惯性的，然后你在那个阶段，包括呃有资本市场的想法，所以大家肯定当时我觉得大家目标还是很想。去上市形成一个本雷达，对吧？就是大家都觉得资本市场总是感觉是个目标，但其实回头看资本市场是一个很关键的活下去的一个中间节点。但上市真的不会改变任何本质的东西。本质应该是什么呀？本质我认为还是还是业务，就是你真正好的产品。
啊，然后好的经营产生好的利润，然后这个利润能够反哺你持续做好的技术，我觉得形成这样一个更良性的循环吧。上市不应该成为一个目标，对，上市大家都这么说啊，但是很难，对吧？就是为什么很难？我没有身在其中，我感受不到，因为你为了上市，你其实要做很多，你要放弃很多，正确的事情，啊，比如说你需要更专注在业绩上，短期业绩上，对吧？
业绩要做得更好，对吧？你可能要放弃长期投入，啊。所以挺难。今天那个我看是这个IBM郭士纳去世嘛，所以大家当时在复盘他当年，他认为CEO要做的事情就是确实是在长期和短期之间去做取舍。CEO就是要能顶住压力去做那些长期正确的事儿，这事儿是说的很容易，但做起来会非常非常难。嗯，上市的短期诱惑有多大？对我现在没没有太大的的那个啊，因为现在AI二点零的这几小只也很多在上市，对，嗯，你怎么看？
你会看到这个的时候怎么想？我觉得对不同企业不一样，有些企业是不上未来可能就很危险。嗯，从不管从现金到未来的商业故事是不是能成立，所以也拿了很多融资嘛，所以需要在这个节点能够上掉，能够给投资人和股东有一个交代。我觉得也是正确的一个选择。嗯。但是很多我认为很多公司上完市之后其实就变得，就本质上就退出了竞争，啊，因为上完市之后，第一可能释放他自己核心竞争的一些动力和压力；第二点可能因为上市的一些限制，其实他也使得他很难真的去持续投入到，比如说像基模这些事情上，其实他。
得有非常强大和强大的战略和坚定的耐心，坚定做这件事情是蛮难的。因为看起来你每个行业都能进，是？那你选择哪个呢？我觉得还是要选择技术，技术这个像一个雪坡一样，技术足够深，就技术得足够难，同时市场规模得足够大，单一市场得足够大的这两个条件其实，所以想来想去，我觉得也只有车，比如说手机这个领域，手机我们其实一直做的挺好的，我们在手机里面，我们是比如像手机影像，我们一直前两名，但手机因为手机的OEM体系非常集中，所以其实它最后会放给第三方的供应商的整个上限就不大。
比如说，就是十个亿的这种盘子，嗯，那我们在这里面，你第一名可能切五到六个亿，第二名切两到三个亿，就是这样。就这个这个上限是非常有限的，所以。而AI的在一点零体系上，它其实本质上对to C，我觉得是很难有机会。至少这些团队大家没有真正to C的当时的积累是比较难的。那如果从to B角度的话，选择客户比较集中、从事总盘子最大的，其实就是这几个消费终端领域，就是车、手机这两个大的行业。
所以车会更分散一些，所以这个行业更适合供应商来去把总规模做大一些。啊，嗯，这是你今天做这个选择的一个原因之一吗？呃，我觉得一部分吧，就是我觉得进入的车行业，我觉得更重要一点。我认为车是通往巨深的最重要的路径。嗯，对。所以打车这场仗不是为了打车，是为了打巨深智能。对。嗯，但是巨深智能太远了，你得活到那个时候。
对，五到七年吧。嗯，五到七年。嗯，落地的是人形机器人还是什么？我觉得肯定是一个更具通用性的具身的这个构型，是不是一定是一个人形？我觉得它可能在局部还是会跟人更接近一点，因为大家讲到这个这个兼容性的问题，对吧？因为你现在物理的这些桌子、椅子、空间的这些规格都是按照人的这样一个尺寸来设计的，所以啊，肯定是能对人的很多具有兼容性，肯定会更好，嗯。
我还有第三个感受啊，嗯，就是我觉得旷世的人都很聪明，嗯，然后你们人才密度非常的高，嗯，当年挖了可能AI当年最头部的呃人才。这算是挖了AI最头部的人才组的组织之一吧。嗯嗯，包括今天的大模型公司里，很多也都是你们的人，对吧？嗯嗯。嗯，你觉得聪明人太多对组织来说会带带来什么？对，第一点，我觉得当年我们可能是能力最高的，都没有之一，因为我们最早的四十人里面，其实有有一堆的这个。
OI的金牌，包括IP和TO金牌、数学金牌，这个我觉得主要还是要感谢文斌，就是我的联创，就是因为文斌当年是数学竞赛国家队总教练嘛，所以他还是做成了一个很优秀的HR。对这个，嗯，呃。我觉得第一点，我的体会是有第一聪明的同学，也得分两类聪明。有些聪明同学是能够做 team work，能做团队协同的，啊，还有一类可能是自己很强，但比较难团队协同的。
其实早期我也遇到过这样两类同学。我觉得第一还是既要很聪明，但是真正能够能够团队协同，且我认为还是要有一些使命使命感的，啊，因为否则聪明的人，聪明的人其实有很多选择，啊，就是。呃，长期能坚持的聪明人才是比较重要的，这是第一点。长期能坚持的聪明人多吗？我觉得我们是汇集了一批这样的人的啊，这是挺难的，因为这里其实面对很多诱惑嘛，就是聪明也是一样，你能干点啥都可以的。
我只记得之前看过一部电影叫《呃，金钱永不眠》，就讲这个这个最优秀的这些什么做火箭的工程师去做金融。啊，这是很多很多很多这样的例子，对吧？就是聪明会让你有很多捷径，对，很难没有什么理由，除非你有一些使命要去完成，否则你为什么不走那个捷径呢？对吧？所以我觉得这个这，而且我觉得聪明还一个点就是，聪明人其实往往不能用笨办法长期做，其实其实往往做事的正确的方式用笨办法，其实也不叫笨办法，是用更加。
更加，就是一个常态化的方式，很扎实的去去做一件事情。聪明人很多时候想想一些快捷的方式或者捷径来做，这其实往往容易走错啊。所以聪明人第一要长期坚持，第二要用正确的笨方笨办法来做，其实都挺难的啊。嗯，所以其实聪明我觉得没有那么重要啊。所以就是你们当时容纳聪明人最多的一个组织，觉得最后觉得聪明人没有那么重要。
嗯，我觉得所以聪明没有那么重要点，就是我认为聪明人也，也不是稀缺品啊。至少我觉得我们这个圈子里，我觉得也有很多技术能力都很强的同学啊。所以我觉得还是要技术很好，同时要有使命感，同时还要有些智慧，就是有些东西所谓的智慧是他的一些价值观选择。比如他愿意去做一件更长期的事情啊，愿意享受这个复利效应，就是愿意真的去长期积累在一个领域里，而不是寻求很短期的变现。
同时，我觉得他还能够。能够有这个一些正确的方法论吧，这些都都挺重要的。嗯嗯，那你们现在就招聘的时候，对于他的聪明的要求还高吗？你你会更看重哪些品质呢？我觉得不同岗位不一样，就是如果你做研发的话，它确实你是有它的门槛的，对吧？对，所以但其他的岗位，我觉得比如做一个销售工作，我觉得当然聪明也很好，但他可能更多其实是如何能够有目标，使命必达，能够服务好客户等等吧。
我觉得每个岗位其实都有它的人才画像啊，我觉得适合是最重要的。太多聪明的人在一起会成为一个问题吗？会成为问题，但这我认为也是下一代科技公司需要解决的问题。因为下一代科技公司就是人才密度要超级高啊！怎么能让聪明在一起能够形成非常好的化学反应，能够真正做出很伟大的事情？这就是需要下一代的组织要解决的问题。
嗯，阶跃这样组织是要容纳很多智力高的人，对吧？对，你觉得应该怎么搭建这个组织呀？我首先一个组织搭建其实就是两点，第一点是选人，就是刚才讲到，就原来我们可能会对只要技术很好，我们就都会把招进来。现在我认为我们在选择过程中还是做非常强的筛选。嗯，如果技术很好，但他很难去跟别人去协同，或者自己的 EGO 特别大，就是我们其实这个 EGO 就指这个自我，自我非常。
呃，以自我为中心吧，就是这样的同学我们是不要的啊。就是这样，他很难真的跟别人去协同，因为最终件都是这些大科研项目，所以最终一定是大家一起要一起来做的啊，就一定要异构很小。所以这个是在选人的阶段。第二个，我觉得就是在在机制上，在组织组织这群人在做一件事上，我觉得如何能够形成一个比较高效的机制？这个做不同事又不一样啊。
就比如刚刚讲的，比如说怎么把这些不同类型的聪明人，比如说其实做模型大家都知道三要素，怎么把数据的同学、算法同学和系统同学能够融合在一起啊？以及我觉得还有一个趋势，其实变得就对人才本身的培养都会更综合。就我们现在比如会很有意的把算法和系统的同学会让他们更交叉一些，因为很多系统同学技术能也很强，让他们要更深度的去接触算法。
而算法同学很多是工程的东西，他们自己也要去碰，他不能只关注在这个写paper和科研这部分。所以，啊，这个我自己感觉也是为什么一定会有。AI native的科技，新的科技巨头诞生，就是这是也是一个不太一样的组织吧？嗯，嗯，你觉得这个组织形式跟互联网公司可能也还是不一样的？嗯，嗯，你觉得因为组织形式的诞生，有可能会有产生新的巨头？
我觉得本质每一代企业都是一个那个阶段最领先的组织，最先进的组织。然后它形成这样一个组织能力，适配那个时候的技术和商业，它自然而然就脱颖而出了啊。所以其实最终把商业拨开，其实看组织形态，其实每一代的组织形态是完全不一样的啊。其实这也是最。其实我自己感觉，就之前讲创新者的窘境，就说像新公司跟老公司的挑战。
其实我认为，可能不简单看业务，而是看组织。就是他如果他老的组织是可以适配这个新业务，他一定可以做得很好。但如果这个里面对他组织本身有非常大的调整，那这家公司大概率很难去适应，因为。其实，这个领域越优秀的公司，一定是把他原来这套组织能力去去固化的非常好的。所以，要能打碎再重建是非常非常难的。你现在直观感觉AI的组织形态和过去的不同会是什么样的？
第一，它就人才密度极高，嗯，对吧？第二个就是整个的大团队协同性要求很好，大团队对需要人少吗？人多人少有关系吗？人可能比原来少，但坦诚讲，你的人也会越来越大。比如原来一个互联网的头部公司可能是一个三万人到十万人的，啊，那我觉得呢，你未来是真的做到AI头部的公司，可能也得一两万人，但是可能是一两万人才密度极高的一两万人，那这怎么来去构建它的整个发展方法是不一样。
现在有看到好的雏形没有啊？你觉得应该 bottom up 还是？对，我觉得这两个肯定是两者结合的。就是呃，我自己感觉其实就说传统的，比如说从制造业到 I C T 这个领域，我觉得总体是 top down 的，嗯啊，组织。然后互联网公司整体是 bottom up，我感觉 A I 的体系可能需要这两种两者之间要做一个融合，嗯啊，因为 A I 刚才讲，其实任何一个大大的项目，其实它是。
是一个 moonshot project，对吧？就所以它其实消耗的资源很大，所以它也不简单是一个能够很多 bottom up 的东西，所以它还是要集中力量来做。但同时，它的组织文化和人才的容纳度，又要是能够有很好的 bottom up 的这种活力的，啊。你会觉得自己是一个那种非常聪明的人吗？你有走过聪明的捷径和走过聪明的曲折吗？
我觉得我不是最聪明的那一类人，因为就是身边这些是一直从学习角度，我觉得都还看过非常非常多聪明的人。就聪明的人，呃，是很显然的，对吧？就是呃，我觉得还是有这一帮人是非常非常智力上非常超群的。我觉得我是中等偏上的类型，然后。呃，我是曾经一直想走捷径，但是这每次走捷径都不是很顺利，最后还是以一个比较常规化的路径走到了最想走的地方。
所以后来慢慢其实就不太走捷径，就是还是觉得可能也认知到自己的擅长的类型还是一个比较，我觉得稳扎稳打的一套打法，然后嗯能够比较去坚韧的去往前走，可能更适合。尝试走过什么捷径？对，比如说我其实，在原来的那个竞赛角度，其实，呃，我原来是做物理竞赛的。其实，啊，我觉得竞赛物理竞赛，我我自己感觉，就是其实应该会拿到很好的名次，但是我每次都是在最后一次考试的时候就特别紧张，然后最后还都是通过高考类型的这样的体系来，那我的高考和中考又都一般都考得非常好。
就是，其实其实我我核心想享受的是说，通过竞赛不用去高考或不用去中考，然后能够有那样一个捷径的这种爽感和优越感，但都没有享受过啊。所以，对，所以我觉得总体讲，基本上就每个人的类型其实有不一样。对，就是有些是你应得的，有些你可能。就是人都想得到自己不想、不该得到的东西，所以最终你慢慢就会比较坦然，知道你能够做到什么，能够得到什么。
对，当时想上市是不是也是想走捷径？那倒没有，那个时候其实当时还是一个竞争驱动下的一个资本上想要去反超的一个手段吧。当时竞争对手拿了一笔很大的钱，对，嗯，所以想超过他。对，我觉得可能也是为了，因为在那个阶段，其实你需要吸引最好的人才，然后包括其实头部效应很明显，所以确实商业化的竞争确实大家都在争夺那个第一名的这样一个角色。
今天就是这样，今天还是这样，应该说，对对，always是这样，对，嗯。就很有意思，因为过去十年，其实你可能看到的竞争对手，就是我们知道那几家，可能商商汤，嗯，呃，依图，等等，就是你们所谓的AI一点零的四小龙。但是今天看，好像AI四小龙都没有长得很大，也都没有长得很理想。嗯，你怎么看？我觉得是那个时代吧，那个时代其实没有什么AI真的AI那些公司成长起来，啊。
前前几天跟梁文锋聊的时候，他说他AI一天时代唯一赚钱的公司是幻方。嗯，我觉得这个这个啊对。对这个Yes and
No，对吧？就是就换方那件事儿是比较简单的，就相对在那个商业化变现是比较简单、比较直接。对，所以我觉得这个换方很厉害，选择这样一个赛道，我觉得这是个战略上的一个正确的选择。啊，那我们这些人选择的一些更加真正市场化、商业的这些东西，确实路径比较长，但是再选一次，我觉得我可能还是会坚持自己的选择。
啊，我觉得其实四小龙其实各自都有做的不错的。你想，这个上汤跟云从都顺利上市，易图其实我觉得当年在安防领域产品跟客户口碑做的都很好的。都还是很厉害的啊，但是就是那个阶段其实就没有谁特别脱颖而出。就是其实我有次跟徐丽在聊，其实挺有意思，就说你内部当你说你在批评内部的事业部说哎你这事业部怎么投什么不赚钱，那他那一般事业部会说那你只要在行业内找到一个我这个行业赚钱的，那我们就有标杆，我们就发现也都不赚钱，对吧？
就是。哦，这个是一个，我觉得是一个大的科技变革的早期孕育的阶段，其实可能是煎熬的那一个阶段吧。嗯嗯嗯，因为AI本质上是降低了技术门槛。AI其实，特别是深度学习，其实是让AI变得更加普惠。所以坦诚讲，就是AI本身就是一个，当你的壁垒在降低的情况下，资源投入很大的情况下，如果你没有非常好的商业模式和商业飞轮，你会一定会陷入这样的一个这个境地，就大家因为过度的资本投入，然后打的价格很低，你在商业的这个循环上很难产生正向利润，这时候你就会更寻求在资本市场去。
获得一些资金的注入，然后能够活得更久，这其实是，嗯，不能说是一种健康的竞争模式，但是不得不，就是这是一个大环境，就在商业的战场上，你可能你很难选择以什么方式战斗，但你必须得选择就是活到最后，这个我觉得。也是得去不得不做出的一些选择啊，会不会觉得运气不好？你看上趟就上市了。我相当其实，因为他上市做对了一些事情啊，然后我自己其实一直在问我自己一个问题，就说如果其实就像你刚才讲，第一就是如果历史上，啊能够一些大的决策如果重新做一次，到底有哪些？
以及如果我比如说想把我现在的境地和角色去跟任何一个公司和角色去互换，有没有这样的公司？我的答案是没有，没有对啊。我觉得，呃，我还是很你不想做自己跳动的CEO，我不想。为什么呀？我也管不好，对我也对那个没兴趣啊。哦，我觉得那个每个人有自己的价值感体系。我觉得，我认为我们做这件事情虽然很难，但如果真的五年或十年后能做成，我觉得是，是一个会成为一家非常伟大的公司，且我认为也能让所有参与其中的这个团队能很有成就感。
啊，所以每一代每一代创业者他自己的使命，就是我们不用去去去幻想说想成为上一代企业里面最优秀的这些人。我觉得第一也成为不了，第二我觉得可能成为了也未必是我们想要的东西啊。我觉得每个人都有自己的路要走。每个人都有自己的路要走。其实当年很多旷世的人都参与了新的这个大模型的战争，就是所谓的二点零吧。你看到他们就是离开旷世，你是种什么样的感受？
肯定尝试挽留过吧，有。啊，另一方面，我觉得其实我其实还也挺高兴的。我我之前跟一个Kimi的一位老矿师同学聊一聊，我觉得我觉得他的他那一半连创都是矿师的，对吧？对，嗯，我就其中有一位同学，我觉得他其实成长的蛮好的啊。我自己感觉就是让我我一直在说，其实让我两件事情是会让我非常感到有很强的成就感和幸福感。
就一个当然是把AI这件事能做成，第二个我就是看到。否认一些非常聪明且价值观正确的同学，他自身能获得很好的成长啊。当然，我相信就是在呃我们去构建这个体系，不管是千里还是阶跃，我认为还是一个非常好的土壤，能让过去其实已经证明，未来我觉得可能能有更大的证明在这里，能让最优秀的人汇集，也让他们能有很好的成长。
当然，有些同学，比如真的在一个阶段性出去，呃，我觉得能在新的平台有很好的成长，我觉得也很高兴啊。在这款，我们没有特别大的异构。同时，我们其实有非常非常多原来的同学有回流回来，就是啊。因为矿原来老矿石其实有两个核心价值观，叫技术信仰和价值务实。我这也算是我个人的价值观。就首先，我觉得这帮人，大家可以说是拿着锤子找钉子，但是因为技术本身是他们的原点，所以你也不能去质疑他们说，因为总是要有人对技术很热爱、很偏执，这群极客是有他自己的人生的使命的，所以他们本本身就是技术驱动的，所以真正有技术信仰的公司是非常非常少的。
我说我们这个 team 一定是有很有技术信仰。第二，我觉得价值务实，就是我们，呃，我还是很喜欢。啊，原来这个 OPPO Weibo 包括这个原来步步高体讲本分这个词，是一个很有力量，就是在价值角度是要很务实、很扎实啊。不管是给你客户提供的价值，给你供应商提供的价值，甚至给团队提供的价值，都应该是很扎实，就这样可能才能够持续变成一家还是能够口碑比较好的公司啊。
有技术信仰的反面会是什么呀？技术投机吧，啊，技术投机，嗯嗯，这两类人好识别吗？挺好，是吧？怎么看？我就看他，看一个人能不能坐冷板凳吧。就其实，呃，做AI创业跟做科研挺像的。啊，科研啊，我我刚去读博的时候，当时。我老板就跟我讲，其实有两类PhD，一类PhD你会发现很多中国学生是这样的，就是他可能去了之后的第第一年他就发论文，都发了很好的论文，可能发了三到四篇，马上三到四年就能够毕业了。
而你看，发现有很多国外的这些PhD，他写前面三年其实是不发论文的。他其实往往可能在找一个大的赛道，或者一个我们在学术上叫找一个大坑。这个坑是说你未来可以持续就在里面，可能去有持续的这种研发产出的。然后他其实可能更像一个。指数型曲线到第三年、第四年开始连续发两到三篇非常高质量论文，就这就可能很多是人生的选择吧。
就是有些人会做一些，呃，简单的、很快速的选择；有些人可能做一些难的，但是长期更有价值的选择。其实这这这样的风格是贯穿一个人的一生。所以你如果看他过去做科研、选学校、选专业。包括在早期的工作的，包括选的这些工作的内容，我觉得都可以看出，就是每个人不一样。但我觉得可能可以看看他，那他做选择的方式就就挺显然的啊。
如果一个。一个同学，你会发现他的简历上其实有特别多的光环啊，就是很多很多这些东西，包括可能，比如说在我我是不很不太喜欢就是特别跳跃的同学，比如在职场上，你会发现他的每一段时间都很短，虽然看上去好像都履历比较光鲜，往往这些同学我是觉得。长期看未必那么有竞争力的。你觉得这一代 AI 和上一代 AI 有什么不同吗？
本质不同这些 AI 公司？我觉得第一点确实这个从视角是小模型的大模型，所以这里面就是 scale up 之后很多逻辑都不一样，所以技术同学的要求也不一样。比如这一代其实对于工程能力的要求就非常非常高，因为你即使是一个做上面同学，你也得能够能够有很强的动手能力，把工程做得非常好。那第二点，我觉得我认为主题是从to B到to C啊。
上一代本质是to B的，因为技术的撬动力和通用性不够。这一代我觉得本质是to C的啊，所以我觉得这两个可能已经足够大的本质差别了。嗯，那对于这些 AI 大模型的几小只呢？他们跟你觉得 AI 一点零的四小龙有什么不一样吗？有很多没有本质差别啊。对，朱啸虎老说大模型的这几家公司可能连 AI 四小龙都不如，你怎么看他这句话？
你看肯定跟其他人看的感受是不一样的。对，因为不不认识朱啸虎老师啊。就第一，我觉得他说这话也不是为了抬这个四小龙，而是为了打压现在新的这个。所以，我觉得AI这件事其实大家。还是怎么讲？就说是一件很难的事儿。当然，这里我觉得从两方面看，第一，在这里面也也实现了很多这些所谓原来技术同学或者老师教授的个人的价值实现，对吧？
啊，然后，但同时我觉得这件事情从本质还是一件很有意义的事儿，对人类的发展、对社会都很有价值，啊，所以我觉得这些人反正都在努力探索吧，啊，所以。呃，我觉得其实就是四小龙也好，六小虎也好，我觉得都最后还是看在你说未来三到五年之后，能不能真正出现AI时代的BAT，就真正能不能出现几个收入跟商业化上真的能够成为平台级公司的一些机会，现在说话都还没有实现。
之前跟一个投资人聊，说过去十年最优秀的两家AI公司是字节和特斯拉，呃，同我呢我是非常同意这个观点的。但谈上这两家公司起步的时候都不是一家AI公司，嗯，但他们对AI非常了解，然后也非常善于运用AI。但是在AI时代，可能还会有新的一波更加AI原生的公司，啊，这个我觉得虽然孕育的时间挺长的，但是这个这个时代终究会到来的，嗯。
这是你想达到的目标吗？我觉得可能是我们我们这这一群人想达到的目标吧。我觉得不管谁实现，我觉得都会是好的啊。那如果要实现这个目标的话，是用阶跃去实现还是用千里去实现？我觉得阶跃千里是一体的，他们俩会形成非常好的联动。你觉得在就是现在这次创业，怎么不重蹈当年旷世的一些走过的弯路，不重蹈他的覆辙？我觉得最终其实就是事业是由人决定的，所以我觉得如果啊，比如说我包括这个创始团队，大家不能完成本质的成长，最后路径肯定还是类似。
就是如果人不能成长，事是会被重复的。这首先是一个本质，然后第二点，我自己感觉就是呃。很多东西原来我们其实其实很多大家学习比较好的同学可能觉得很多事能一次性做对，但在商业角度，我觉得还是有很多经验其实是很反人性的。嗯，比如在商业角度，我之前其实提过一个观点，就是其实有的时候慢就是快，就是其实历史上也证明，就是呃这些其实是反直觉的啊。
那包括我觉得很多。很多从组织和战略上的认知，我觉得在经过这十几年的积累，我觉得还是有价值的啊。所以我觉得首先要做到一点，不要犯一个同一个错误犯两遍，这个我觉得就已经可能能够能够回避很多的问题啊。嗯，然后第二点，我觉得内心还是要比较。坚定吧，啊，就是还是要把自己的路走好啊，因为A I的竞争确实非常的综合和立体，就是A I这个领域几乎是所有。
所有这个，嗯，懂技术的、不懂技术的大公司、小公司都想做的事情，嗯啊，那在这个赛道里，我觉得刚刚讲到，还是要找到这个想做、能做、可做三者的交集，且要等到那个交集，因为这样的交集不是每个时间都有的啊。所以我觉得能够用更平和的心态来应对这样这场可能最快速的战斗，可能是一个蛮关键的一个因素。如果今天要是你做战略取舍，你能取舍吗？
我们已经做了战略取舍，舍了啥？啊，我们这么聚焦就是聚焦做AI终端这件事情啊，但终端还是比较多嘛。嗯，我们就是车和未来偏手持和穿戴式的这两个领域吧。大脑是不能舍的，对吧？对，大脑和躯体有能舍的吗？我觉得大脑肯定是不能舍的啊，就是最重要的还是大脑。但我觉得这里面还是存在叫做最小闭环的问题，就是其实之前大家做产品叫 MVP，就是叫最小的集合，商业也存在最小集合，所以我认为大脑加上我们现在连的车加上。
创新的AI终端这个硬件，就这个要素，我觉得是已经是最小级了啊。因为你经历过很多战场，嗯，有安防的，有手机的，有车的，等等等等，你发现你自己更擅长打什么样的仗？什么样的仗更容易打赢哦？我觉得还是要技术产品占比高的。嗯，我觉得我自己其实还是对事儿更感兴趣，就是跟人相关的事情可能啊没有那么擅长啊，所以可能还是希望它技术产品的占比会高一些。
你看最近那个伊利亚说，我们马上要进入研究时代。嗯嗯，你对接下来的技术呃发展会有什么预判吗？我总体感觉，其实这个技术路线途径在这里，但是里面很多关键细节可能还没有实现。啊，比如说从学习范式角度，从模仿到强化学习，现在的强化学习的后半段，到后面不管怎么定义，比如叫自主学习也好，我觉得这大的三个学习范式基本上就是这样。
然后往下看，比如说我们的记忆的这套，这是一条线，记忆整个记忆系统怎么去搭建，啊，长冬短这些记忆怎么来实现，这也是一个非常非常重要的一个内核，然后以及。真正刚才讲的，从语言走向多模态，走向时间模型，啊，这个也是一个很确定性的一条主线。就总体我觉得就是学习范式、记忆，然后真正从模型从数字世界走向物理世界，这三件事情，我觉得我认为都会在未来五年左右都能够去比较好的被解决。
当这些要素都解决完之后，我觉得至少现在定义的AGI应该大概率就能实现啊。所以我觉得路径是比较明确的。我其实没有很同意这个所谓 research 相关的事情，就说是说我们现在这个 skin lock 里面其实缺乏几个关键模块，所以需要确实更多的科研，包括比如说 transformer 的下一代是什么，啊，但是我觉得总体它还是一个大系统工程的为主导的体系，中间其实需要有很多研发来驱动。
嗯，你怎么看世界模型？你觉得这个有多远？世界模型跟跟整个的产业落地很相关，比如现在在车这个领域里，世界模型就是一个确定性的事情，特斯拉已经初步实现了。那国内我觉得，比如像千里，我们也很有信心，比如在未来一年时间，可以把这个领域的世界模型去构建出来。嗯，但是其他的更general的一些世界模型，其实它需要跟场景是强相关的啊，因为它跟数据相关，因为世界模型的数据不天然存在，所以这里面其实都呃会需要有有数据、有场景和有应用这三者要形成一个循环，才能形成好的世界模型。
嗯。他还是得在一个领域领领域内不能完全泛化。对，嗯，你觉得未来三到五年大模型公司胜负手是什么？积月星辰怎么让自己能够在第一梯队？胜负手我觉得就是两点，第一点就是技术上能不能咬得住，就是真正能够世界顶级模型它的研发能力、组织能力是不是能够去构建起来？这个我觉得是一个不断加码的过程，互相竞争也会很激烈。
你投了多少钱？我预判一年三十亿是起步，一年三十亿是起步。嗯，我觉得可能三十亿到五十亿吧。嗯，在技术研发上。节约下一笔钱会来自于哪里？因为有的现在大模型公司在融资，有的在上市。嗯，我们得综合考量吧，就是一级二级市场都有在考虑。资金还是非常的关键。当然，嗯，这是第一个。嗯，第二个我觉得就是应用，能不能有一个，比如说我们看五年时间的话，就是如果我们认为每年至少花三十亿，代表这是一个一百五十亿的打底的投入。
反向来讲，就是在三到五年之后，能不能有一个核心你自己的应用，能够让你有有可能每年有三十到五十亿的利润，就这是一个一个数学题，就这两件事情都得满足才有机会走到那个阶段，不能是To B的，不能是To B，在中国不能，在国外可能可以。中国为什么To B这么不好做？我个人感觉，中国to B的市场本质上是to G的市场，因为本质上是由政府和央国企往外去做覆盖的整个B端市场，就这个市场其实是有自己独特性的。
然后在这类客户之外，其实就是几大口金融、互联网公司，然后OEM体系，基本上中国大B就这几个领域。那政府首先其实他需要非常好的，这个整个的商务的能力，然后。在比如说面向这个OEM体系和互联网公司，那他们本身自研的比例也很高，所以他们可能很多外采的整个的不管是AI还是其他软件服务也都比较小。嗯啊，所以总体我觉得中国的大B的市场其实是比较挑战，中小B的话啊，我觉得中小B中国的中小B更像C，所以这是为什么像淘宝这些原来做小B可能能起来，那那边可能更多是按照C端的打法来做的。
嗯，把把To B当To C要好一点，讲直播是吧？对，但但是要看，所以之前曾经讲过，叫这个叫什么Product Leading的这个Growth，就是用产品驱动增长，这些都一定是要小B或者接近C端用户才能做到啊。比如像钉钉、飞书这些，可能类似啊这种偏C端的，但虽然是B，但是小B有C端属性的，这个可以靠产品来做。
哎，如果回望你过去这十几年的创业啊，嗯，你觉得最难的是哪些时候啊？我倒觉得没有什么 moment 是最难的，但是本战我觉得还是最难点是要克服自己的短板啊，就是比如说我自己觉得技术角度，我觉得还是比较有信心的，嗯，但其实对于管理啊，对资本市场，对销售这些，我觉得都是自己不熟悉的领域，所以这些领域我觉得。
就真正是完成短板的那个那个成长部分是最痛苦的，因为它其实跟你的天然的能力是不相通的，所以你需要真的去做出很多的努力，甚至是校正，你才能够真正完成这样的这样的成长。有哪几年是你这种阶跃变化比较迅速的？你会把自己的十几年创业分成哪几个阶段吗？对我们可能因为一年创业，可能一到一三年可能是早期探索期，我们做过游戏，做过这些。
对。然后一三年到一九年这这五六年，我们基本上就是坚定去做To B领域，包含早期的金融、手机，后来也有一些安防的领域。当时在To C和To B之间摇摆吗？没有吧？没有啊，因为当时觉得 C 端当时几乎还没有 ready，嗯，然后一九年之后，其实从上市啊两地上市到这个过程中，其实可能是资本市场和商业化啊，其实是占据主体的。
所以总体我觉得三个阶段吧。那当然现在是是一个新的阶段啊。所以当 CEO 是什么感觉？CEO，其实过程中，我其实一直在找CEO，就是我其实，在早期的过程中，我都一直希望有一个更有经验的人，其实能够来带领这个团队，能更好的完成结果。但最终一般都很难，因为你首先，如果不是创始团队，很难在团队中有这样的威信和信服力。
你不想做CEO是吧？呃，我我觉得或者我我没有太所谓是不是CEO，对我觉得如果这件事能做成，那我觉得都可以啊。嗯，但后来发现其实在外面找很难，嗯。就是AI这个领域，它对CEO的要求，首先技术上，我觉得还是要有有技术的判断力的，同时他要能够学习好他所在的商业和产品，所以其实还是一个很比较新的和全面的要求，所以能征用这样的人，其实也也并不容易。
就你觉得你自己变化很大的是哪些年？我觉得可能第一，首先更成熟吧。对很多事情的预期，其实原来很多预期可能会更乐观一些，现在可能是从乐观调整到谨慎乐观。就总体，我觉得大家创业都还是得是挺乐观的，因为创业本质上是概率。所以创业其实成功概率，特别像做大模型这个概率，其实是还是很挑战。所以，呃，愿意去去去投入到一项可能概率没有那么高，但是但是仍然觉得是很有意义的事情上。
首先就是要乐观，所以从乐观到谨慎乐观，那做事可能会更加对很多困难的预期会更高。所以这个首先是一个态度的变化。第二个，我自己感觉在。风格各方面，我觉得可能，我在内部曾经讲过，就是我觉得最近一个体会，就是说其实很多事情是两个轴。就原来我们做技术的时候，可能讲拿着锤子找钉子，其实你会发现研发的同学，他往往其实是怀揣着乐观和一个大的方向，他会不断的投入资源去往那方向去靠近。
但其实如果从商业化结构讲，它其实是一个以终为始，它是要倒推的。就为什么我说很多事情这都是两个点，就在于就说其实除了技术之外，技术的范式的判断之外，商业模型的判断也很重要。就这两个点可能得不断在你脑中可能牵扯，就因为你在做一个决策的时候，你可能不能只是说我对这个技术有很强的passion，所以我做了。
可能在这基础上，你还得说他怎么能去商业闭环？就这两个像两两个弹簧一样，要一直拉扯你，然后最终让你做出一个能够兼顾这两个之间的一个选择。我觉得还是挺重要的。过去两年，你在这两个弹簧中拉扯出什么结果？就是现在这样一套路径嘛，嗯，就是我觉得第一，呃，我觉得千里以AI和车为结合，包括我们，呃，从吉利开始，我们未来能够更更广泛的跟更多的车厂来形成一个好的，呃，共共生体，能够真的把从智驾到座舱到robot
taxi这几大场景的AI加车场能落地，那这个首先是第一大场景，所以能够要先形成闭环。
同时，阶跃我觉得能够以核心技术为驱动，刚讲驱动第二个大终端体系，所以这个我觉得基本上是我们过去平衡完之后。嗯，可能我的能力和水平能够想到一个，我们有机会能够走出来一条路吧。对中国其实有一个文化叫“商中勇”的文化，就是中国其实有的时候可能有时候年轻其实。嗯，可能年少成名，然后可能会被追捧，然后他自己会膨胀，然后后面可能会再再从高处再跌下来，可能有这样的一些故事。
但我觉得技术这件事情本身就是一个长期的一件事情，所以我刚讲，其实一个技术同学，他其实做科研很多年，他也。已经习惯了这个起伏，就是因为本质上你去研究一件事情，就是会有很多起伏，所以就能够坐冷板凳。内心这些人往往还是比较淡定的，不太会把外界的太多东西所影响。你觉得你可以坐冷板凳？可以啊。你最久的坐过冷板凳是因为什么？
我说过去这五六年也算某种上的冷板凳吧，啊，你觉得磨砺了你的心性？对，或者我不叫做冷板凳，其实我本身是一个比较爱的人，所以我其实觉得如果这个事能做成，其实大家关注都少一点，我觉得是更好的啊，所以我倒也没有觉得对冷板凳这事有那么那么大的介意。过去这五六年，周围人会评价你有什么变化吗？我觉得大家可能觉得更成熟一些，同时在商业上可能更加决断力更强一些。
比如说，以前你不会做什么，现在会做什么？我觉得做决策更果断吧。然后包括，比如说，不管是在用人上，不管是招人还是开人，可能都更决绝一些啊。包括办公室选择是吗？对，我觉得办公室觉得没那么重要。对，就是其实，嗯，总体我觉得还是以节约为核心吧。啊，以节约为核心。对，在这个过程中，李叔副董事长有给过你什么建议没有啊？
我觉得吉利其实我学到很多，当然我还在过程中。就吉利实际上，我觉得是一个组织非常有战斗力的组织。嗯，就吉利的文化，之前讲到就是第一叫用户至上，然后战略牵引，然后第三点其实挺有意思，叫原动力保障。原动力的意思就是说，其实要激发每个人，他不管是因为。有这种激励去正向激励，还甚至说他有赛马机制，是能够能够激励他能做得更好。
我觉得都让大家能够有更强的战斗力，让组织更有活力，这点很重要。然后激励，我觉得也是一个项目管理做得非常好的一个体系。所以我觉得激励有非常很多值得学习的东西啊。嗯，所以我们也希望能够。基的作为吉利的大生态，首先把吉利服务好，但同时也能够去服务更多的车企。你觉得以一九年之前你的性格，你会愿意就是做支架这个事儿吗？
就是all in支架这个事儿？愿意是愿意的，嗯，当时没有看到，没有意识到这个机会最大。我当时觉得它没那么快，那技术不收敛，嗯，哦，嗯，一九年你觉得还没有收敛？对。你觉得哪什么时候会收敛？我觉得技术收敛期也就三四年时间。嗯嗯，所以我们基本上进就是因为技术收敛了，我们才进。哦啊，但是其实我觉得就是稍微再早个两年也没问题。
那大模型现在也不收敛，哎，现在算收敛吗？我就算是主线是很清晰，所以现在进不算早，进得太早。对，嗯，不过这个窗口期本来给每个人留的也很短。对，是的。你觉得姚班对你的影响大不大？我觉得还是非常大的。就是姚班第一，我觉得还是汇集了很多很优秀的同学。在姚班，我觉得姚先生其实是一个非常有视有这个这个国际视野，在学术方面。
所以我觉得姚班可能给我最大的一个。一个认知上的帮助，就是还是要站在世界一流的水平思考问题。就是原来我们可能认为，我们是清华中国最优秀的学生。那姚先生，我记得在最早的一一档课就说，你们应该是全球最棒的本科生。那那你去思考问题，去解解问题，就应该解史上最难的问题。我觉得还是一个这样的心智的建立，其实使得我们敢于去挑战很多最难的一些这些课题啊。
其实创业也是解一个题，对。嗯，你觉得现在解的是一个什么样的题啊？写的是一个超多元方程啊，然后还是一个很难的一件事情。如果接下来这十年你做不成什么样，你觉得自己失败了。我倒觉得对结果没有那么执念，而是说在这过程中，我有没有真正把我认为正确的方法论能够实践下去，就是我觉得这个过程很重要。嗯啊，这个是自己的一个成长，对吧？
没有那么追求某一个目标了。对，嗯，因为你能努力的是过程啊，结果这件事情是很多综合因素，但是。这件事你不能以首先你不能做正确的事，我认为首先先选择方向，我认为是正确的事，同时要以正确的方式来做。这两年能做到最后的结果，我觉得不会太差。你想时间的正确的方法论有包括哪些啊？就包括我觉得我们之前讲双轮驱动，就是技术上首先要持续投入到基础技术的研发当中，同时商业的模式特别特别重要。
其实我先见了很多不同的人，很多人都说商业不重要，我觉得商业非常非常重要。就是不管你说商业不重要，各种类型的的的人啊，就是觉得好像似乎只把就做好，我觉得是远远不够的啊，因为首先这个模型本质上。大模型它其实也是越来越被产品和场景牵引的，所以如果做不好好的产品，比如说像coding这件事情，如果你本身不是有最好的这个web
coding的这些产品，你是非常难把这个技术做好的，因为你的数据用户的这些hard case你是不知道的。
所以我觉得本身想把技术做好的前提，一定是把产品做好，把商业做好。所以，这个我觉得，首先这个两边并举，而不要仅仅是技术驱动，我觉得是很重要的。嗯，然后第二点，我觉得是在构建组织上，我觉得要能够构建一个自己认为理想的组织，能够把。更多各种领域上最优秀的同学能聚集起来，不光是说智力上，同时可能还要在其他各方面的能力上能够都非常好的同学，用正确的价值观汇集起来。
坚持做，包括我觉得我to C的软硬件结合的这样的一个领域，这都是我想做的事情。或者我觉得不能说是我，而是我们这帮人大家坚持在这里可能想做的事情啊。我觉得其实我这个概念其实已经越来越小，嗯，而是代表一群人，这群人愿意做这件事情。嗯，什么时候开始放下异构的？放下我，我觉得原来易购就没那么大，但是我觉得过程中可能越来越小啊。
就是我觉得一群人能把一件事做成还是更重要的，且这件事也必须一群人做成啊。你现在让你还有特别强的 passion，然后非常兴奋的事情是什么呀？我一直不是个很有派生的人啊，就是一直不是个很有派生的人。对啊，我觉得有些派生就是人的派生总量是有限的，所以有些人的派生是这种，就是所谓的。这种尖峰型的，就是或者突然上来有个很高的波峰，然后波动型的这些，这是一类性格。
那我觉得像我的性格可能更适合长期对一件事情，比如对AI，我觉得是很有passion的。但这个passion得长期的坚持和释放。对，哦，你十年前也这样是吧？对，你十年前讲话就是也是平的。对，哦，嗯，为什么呀？这这个是怎么形成的？这就是原生态的个性啊！哦，对。然后你们你们公司另外一个人很有 passion。
对我们我们这个技术同学有很多不同的个性啊！我觉得应该我自己其实非常喜欢多元性，就多样性。所以我觉得一个团队里应该也有多样性啊！就大家这个不不同的人在一起能够互相碰撞，其实还是给对方。彼此有很多，很多不同的视角和乐趣。今天对人家来说诱惑多吗？不太多，嗯，不太多，嗯。你现在看到什么？别人觉得是机会，你觉得它只是一个诱惑。
我觉得巨升早了点，嗯嗯，就现在巨升这些公司，大家可能也意识到这点，所以都很激进嘛，啊，嗯，会不会觉得今天太保守了？你，我觉得还好啊。做这么多事儿，保守的人不应该做这么多事儿，对吧？那些事儿还是有点多的，啊，我是希望事儿越做越少，还能砍吗？还能取舍吗？我觉得这是最小级了，就是模型加上终端，可能是未来也不会太扩展，就是只是把这件事做得越来越扎实吧。
嗯，你今天想对二零一一年的印奇说说一句话？如果要说一句话，你会说什么？没什么想说的啊，因为你看这一般这种问题，那最后一般大家都说什么， be yourself，对吧？就做你自己。那就本质上就说，其实，嗯，大部分人没有那么多遗憾吧。就是我觉得这条路径走过来是一个必然的一条路径。我觉得核心是怎么往后走吧。
你对下个十年的期待是什么呀？下个十年我还是很期待中国能够在 AI 这个领域领域里边能出世界级的公司。需要是你吗？最好是我，但也不一定要说。我觉得这个最终可能，我们中国一定会有这样的公司，并且我觉得世界级的公司定义不光是说商业结果上的，我觉得也包含他对整个技术的真正最前沿潮流的引领，以及某种意义上的一种企业文化和价值观的引领。
就是我觉得能做到引领是很重要的。嗯嗯，阶跃可以不光是商业的结果啊。嗯，我觉得阶跃有这个潜质。你今年最多的一个思考是什么？二五年。二五年，坦诚讲，思考，深度思考没有那么多。二五年，因为二五年更像是把二点零的这些自己想清楚的事情再去去布局和实现啊，所以总体我觉得二五二六年可能是。是不是一个比较匆忙的状态吧？
嗯，但希望二五二六年把这些布局做完之后，未来能够真正沉下来，能够真的把这些产品和技术做好啊。现在还没有到这个点吗？现在正在过程中啊。嗯，你现在的一天是什么什么样的安排？时间安排？我觉得可能还是。啊，现在工作强度还蛮大的啊，现在基本上每天可能得干到一到两点钟，早上可能七八点钟，对，所以我觉得每天工作时长还是蛮长的啊。
然后，呃，我觉得基本上就是可能也相对会按照自己的这个计划排的比较。有有顺序吧，包括这这几个不同的板块啊，每周也都会有相关的会议和包括内部外部吧。因为现在我自己感觉还是最近在花挺多时间在外部建候选人，就是团队还是需要有更多更多同学来一起来做这件事情啊。嗯，并且我们的这样的一个事业，我觉得也还是挺有感召力的。
你是怎么感召候选人呢？就是比较真实的把我们想做的事情跟大家讲啊，然后就会自然去筛选。就是有些同学就自然，比如说首先 AI 就是一件很有感召的事情，然后我认为把 AI 跟物理世界，不管叫 physical AI 还是叫未来 AI 终端，这件事本身大家也都很多人就很感兴趣。就是就是不同的人，有些人可能很喜欢虚拟世界，我自己其实是非常喜欢现实世界，喜欢这个物理世界。
你为什么喜欢现实世界？我觉得它更真实、更丰富嘛。你现在在生活上的快乐体现在在哪里？生活上的热情，生活上的热情，最近生活的热情的标准降的比较低，就是我现在每天晚上能睡觉的时候都挺开心的啊，就是觉得今天的事干完了，对，嗯，对，好吧。快乐永远是一个差值，就是你的。就是，所以快乐没有绝对的快乐，快乐总是，这个，在你日常的情况下能够高过这个，你会快乐。
就是核心还是要有正向刺激啊。所以，比如很辛苦的时候能够休息就是快乐啊。所以我觉得人核心是要有快乐的能力啊。有些人可能拥有很多他也不快乐，所以本质上还是要能够意识到这样的一个正向增量，然后并且享受这个增量，你就能快乐。嗯。我还有几个快问快答。全球范围内一道你喜欢的食物，我喜欢吃潮汕菜。嗯，呃，一个你喜欢的地点，纽约。
基于所有读过的书，两本必读书。我第一本很推荐那个 On Intelligence，我觉得这个 AI 领域我觉得是很很值得读的。然后第二个，我蛮喜欢那个哲学的故事，把不同的哲学思想从上到下其实做了一个蛮结构性的梳理，然后也比较易懂。你最近对世世界获得一个比较 fresh 的认知是什么？其实我觉得有些认知其实，之前比如说。
这个费米曾经讲过，就是你懂一件事情，可能你以为你懂了，但你并不懂。所以最近我其实对于这个。正向和逆向这件事情其实有体会，就是我其实发现原来一些组织讲执行力这件事情，但当他的所有的管理是正向管理的时候，他就不会有执行力。所以就是，呃，正向管理适合做创新型研发，而逆向管理适合拿结果。所以最近觉得这两两种能力都要有吧？
啊，最近两家公司应该不一样。对啊，我觉得每家公司都应该有这两种能力，但是它的文化的比重可能会相相对有点侧重，因为每家公司原则上讲都应该有创新的能力和拿结果的能力啊，所以这两种能力我觉得都需要有。你觉得影响 AI 进程的几篇最重要的论文是哪几篇？嗯，我自己感觉其实从现在看也就两篇，一个是 ReNet，一个 Transformer。
啊，其他我觉得可能都有很多重要的工作，但是可能没有这么本质吧。嗯。嗯，基于当下所有的认知，你一个当下的 bet 是什么？做中端。好了，今天的节目就是这样。这里是商业访谈录，是一档由语言级世界工作室出品的深度访谈节目。你可以到公众号关注我们的工作室，获取更多的信息。我们的公众号是语言级世界 Language is World。
我们希望和你一起从这里探索新的世界。We'll explore the new world from here. Step by step, turn the doubt to cheer. We're the start of the story. This world will hear. We'll explore the new world from here.