Vol.235 投了宇树、智元和银河通用之后：王华东在担心什么

大家好，我是李翔，欢迎来到《高能量》。这次请来一起聊天的是经纬创投的管理合伙人王华东。华东也是我认识多年的好朋友，应该是中国新一代投资人中最为出类拔萃的投资人之一。

我记得今年《福布斯》评选全球最佳创投人，中国有10位投资人入选，华东就是其中之一。我还看到有人称他为“中国硬科技投资第一人”。非常感谢华东愿意接受这次访谈，因为我们知道，他一直都非常低调，也非常排斥抛头露面。

华东参与投资过的公司包括陌陌、理想汽车、国产GPU公司沐曦，以及最近非常热门的具身智能领域的3家公司：宇树、智元和银河通用。等这期节目上线的时候，我相信宇树应该已经上市了，而且经纬持有宇树超过5%的股份。

华东也经常督促我学习很多硬科技名词、公司和新的进展。这些东西我其实并不了解，每次见面，华东都会对我进行一番科普和再教育。我们认识了特别长时间，但这次也是第一次非常正式地进行长时间聊天，所以我自己也特别期待。

接下来我们就正式开始。华东，要不你也介绍一下自己，包括我的介绍里面有没有什么不准确或者遗漏的地方，你可以补充说明一下。

没有，我叫王华东。

华东，你应该是刚从硅谷回来吧？之前我们见面的时候，你也会跟我分享在硅谷的见闻。我印象比较深刻的是，有一次你回来以后，忧心忡忡地跟我说，硅谷最好的实验室里面的研究员都在努力锻炼身体，所以我们也要锻炼身体。

这次你有什么见闻或者感受吗？

1. 硅谷机器人并不火热

我这次待的时间很短，因为有着明确的目的，约了一些我特别想了解的人，去了解几个行业的进展，主要是机器人、AI for Science，以及推理这3个领域的情况。

很有意思的是，我们在国内每天都能看到非常多的机器人、具身智能领域的公司融到很多钱，而且估值非常高。但是明显感觉到，这个领域在硅谷没有那么火热。

如果看媒体报道，国内媒体报道的估值超过200亿元人民币的机器人、具身智能企业，应该超过10家。

中国本土的？

对。相比之下，我觉得在硅谷，估值超过20亿美元的公司可能就5家。这个差别是很大的。

这里面有一个问题，就是硅谷的很多投资人其实不敢投，或者说恐惧投资有硬件的公司。机器人又涉及硬件，所以你去看，在硅谷涉及硬件的机器人公司其实不多。我觉得这是一个明显的差异。

还有一件很有意思的事。我记得应该是在我去硅谷之前，传出美国要禁止中国人形机器人出口。后来我见了一个朋友，他跟我说，如果我们没有宇树的机器人可以用，过两年我们的实验室都没法做实验了，我们的模型就会落后。

所以我觉得，机器人是中美之间差距非常明显的一个领域。我们这边非常繁荣，对面确实也有几家公司做得很好，但是从公司数量上来讲，差距还是蛮大的。这是一个感受比较明显的领域。

另一个是推理市场。因为中国的开源模型取得了这些进展，我觉得美国有很多做推理服务的公司，或者我们所谓的“token工厂”，现在也是一个很繁荣的领域。这里面涉及很多推理优化的事情，华人工程师还是很擅长的。

所以我们看到，做得比较好的公司，比如Fireworks、Together，以及被Nebius收购的A Zen，主要创业者还是以华人为主。这两件事情我觉得比较有意思。

机器人创业的话，我理解，硅谷那边因为没有供应链优势，所以主要还是集中在模型上面，是吗？

对。其实在硅谷，我觉得过去几年真正做硬件的公司很少。我们可能听到Figure，也可能听到Sunday。Sunday的2位创始人也都是华人，他们既做模型，也做硬件。其他绝大多数公司都只做模型，很少碰硬件。

那边创投圈关心的热点，跟我们关心的有什么不太一样的地方吗？

我觉得差不多。在整个大的AI领域，大家关注的东西相差不大，没有太多差异性。

好，那接下来我就进入正题。

前面介绍的时候也讲了，华东在硬科技投资领域做得非常好，甚至有人称他为“中国硬科技投资第一人”。我特别想请华东讲一下，从他的视角，包括结合自己的经历，怎么看这一波硬科技投资浪潮。

我想知道，在你的印象中，中国硬科技投资这一波浪潮大概是从什么时候开始的？当时的原因是什么？这波机会是怎么引发的？

2. 硬科技投资起步

对我来讲，我记得最早开始在这个领域花时间看公司，大概是从2015年下半年、2016年上半年开始的。

我觉得这跟那个时候出现的第一代所谓“AI四小龙”有强相关性。那一波主要是人脸识别、语音识别。大家在有了人脸识别技术之后，就开始思考怎么把这项技术做得更好，所以那个时候我最早接触了做芯片的公司。

我印象特别深刻。当时有个同事叫李竹岩，他带我去看过寒武纪、深鉴这些公司，非常早，大概是在2016年上半年或者2015年下半年。

有一次，我先去见完旷视印奇，过一个路口就到了寒武纪陈天石的办公室，应该是在2015年下半年。那个时候我开始接触这个领域。

但说实话，如果让我现在回想，当年跟寒武纪见面之前，我并没有认真学习过这个领域，所以当时也就是看看，没有做出任何有意义的投资决策。后来我们认真想过投深鉴，但是给他们开出投资意向书之后没多久，他们就被并购了，所以没有投进去。

我觉得那是我们开始看硬科技的起始点，也就是2015年下半年、2016年上半年。

所以其实最早开始看的是半导体？

对，最早看的是半导体。但说实话，那个时候看半导体，和我后面相对比较系统性地投资半导体，差距非常大。那个时候没有足够多的认知，只是觉得很多人在做这件事，我们就去看一下。2015年下半年、2016年那个周期，我们其实没有看懂。

如果2015年有一个VC投资人说他要投国产半导体，应该会被大家嘲笑吧？

我觉得要分开来看。对于你定义的VC投资人，比如此前主要投资TMT的投资人来说，这时候要去投一家芯片公司，确实会让人觉得很奇怪。

但是国内一直有一批专业的芯片投资人，比如元禾璞华、华登、五岳峰，还有几家基金，他们一直在投入这个行业。所以对他们来讲，这不是什么新鲜事。

但对于我们来说，此前没有足够多的积累，在那个时间点也做不了有意义的判断。

在2015年以前，像你提到的华登、元禾璞华，他们投资半导体能获得很好的收益吗？因为我的印象是，当时国产半导体公司被大家看到的成功案例其实没有那么多。

我其实挺佩服他们的。他们真的坚持做了很多年，迎来有意义的大规模退出，是等到科创板出来之后。他们很快就有很多公司上市，这确实挺了不起的。

第一波做AI的，也就是做人脸识别、语音识别的公司，当时应该算是阶段性形成了一批共识，对吧？很多市场化机构也投了这些公司。

我觉得国内第一批投资AI的机构，应该就是从AI四小龙开始的，从人脸识别开始。那批公司其实都融了很多钱，尤其是商汤和旷视，这两家公司融到的钱非常多。

我的理解是，那一轮AI应该没有实现很好的回报，即使对于投了这些公司的基金来说也是这样？

我没有认真测算过。最后商汤完成上市了。当时四小龙是商汤、旷视、云从和依图，云从好像也上市了，后来我就没有继续关注这件事。

因为我感觉，语音识别和人脸识别很快就变成了大互联网公司的标准能力。

人脸识别在国内目前看下来，最大的受益者可能是做安防的公司。那家公司叫什么来着？

海康。

海康威视。它此前只是卖摄像头，加上人脸识别能力之后，整个应用就大了很多。它可能是整个人脸识别技术最大的受益者。

对，海康和大华应该是中国、也是全世界领先的安防公司。

半导体当时应该不算共识。

不算。

那最先形成共识的，应该算新造车了？

可以这么理解。

车其实也不是共识？

车也不是共识。我是2016年下半年开始研究这件事的，当时没什么人认真看车。

3. 硬科技尚未形成共识

我觉得当时整个硬科技赛道都没有共识，没有哪个领域是所有人一定要去下注的。为什么？因为它是一次大的范式转移，大家还停留在过去的惯性里面。

我觉得还有一个很重要的原因，是这个领域太重了。相比此前大家投资移动互联网的一个应用、一个服务，它要重很多。

所以一直没有那么强的共识。逻辑很简单，如果这个领域共识很强，这些公司融资应该都相对顺利才对。但实际上，每家公司融资都很痛苦。

你说的那几家造车公司，最开始应该还比较容易，因为几个创始人基本上都是成功创业者。

对，他们一开始凭借自己的光环，很快拿到了启动资金，但越做越难。

我看经纬在新造车里面应该投了两家，先投了小鹏，后面又投了理想汽车。你们投资的时候，创始人会介意吗？你们会不会跟他们讲，你们可能同时在看不同的项目，可能会投不止一家？

我们都讲，是明牌。

他们怎么回应？

首先，汽车行业不像当年的移动互联网，很多领域是赢家通吃。汽车还是可以有多家共存的赛道。

其次，我们投资他们的时候，至少第一款车型面对的市场是完全不同的，所以不存在直接竞争的问题。

我记得当时还参加过经纬的一个活动，其中有一个Panel是我主持的，李想和何小鹏一起参加，他们关系都很好。所以这个领域还好。

但在互联网和移动互联网阶段，大家确实会比较在意同时投资一个行业中的前两名，是吗？

对。移动互联网时代，因为网络效应，太容易赢家通吃了。所以那个时候，大家比较介意你同时投资一个行业中的前两名。

我对你几年前跟我讲过的一件事印象很深。你说，硬科技投资的逻辑和过去投资TMT、移动互联网的逻辑已经非常不一样了。

互联网，尤其是社交网络，可能有网络效应，会实现赢家通吃。所以对风险投资来说，要追求最大的赢家，也就是通吃的那个赢家。

但硬科技领域很难实现赢家通吃，很可能是几个玩家以寡头的方式占领市场，所以投资逻辑也在变化，可能更像是在赌胜率。我不知道你是什么时候开始形成这个认识的？这是一个学习的过程吗？

我大概在2016年开始比较系统性地学习这个行业，真正对这个领域产生比较深的认知，我觉得可能到2019年、2020年。

用了3、4年。

对，真的是一个蛮长的学习和理解过程。

我曾经在2019年左右，把国内比较成功的移动互联网公司列了一遍，发现一个非常有意思的事情：几乎没有任何一个项目的相对早期投资人是重叠的。

也就是说，没有一个投资人同时投中过其中两个或两个以上的项目。这意味着，移动互联网时代的投资不能简单复制投资方法和成功率。

后来我想明白，移动互联网时代的公司，任何两家公司之间其实没有连接，没有强连接，都是相对独立的存在。

是不是因为它们虽然都属于大的移动互联网，但本身跨领域，有人做社交，有人做电商，差得很远？

对。但是在硬科技时代，我越研究越觉得不一样。硬科技时代，每个公司都是产业中的一环。你把产业链研究清楚之后，其实很多事情就变得非常清晰。

我一直有一个观点，在内部和对外都会这么说：硬科技时代，从逻辑上讲，只要认真花时间研究，应该能投到不错的公司，或者说投错的概率会极低。

因为每个人都在产业里面，都是产业中的一环。你搞清楚产业链，就可以很清楚地知道该投什么、不该投什么。

你2016年就开始研究硬科技，当时在你们基金内部，以及在市场化基金的圈子里，算比较早吗？算是比较异类的行为吗？

那个时候确实算比较早，尤其是我以前投资移动互联网。当年投移动互联网的人中，愿意去看这个行业的人极少。

我印象特别深刻，大概是2016到2017年，我在上混沌大学。我跟同学们说，最近在看机器人、智能制造，他们都觉得这是什么。

那个时候，愿意在这个领域花时间的人很少。包括你说在看半导体、芯片，大家可能更会觉得匪夷所思，因为这个领域当时已经有非常成熟的公司，全球化分工也很成熟。没有人能想到2019年会发生这样的事情。

当时你们内部讨论的时候，大家会发表什么意见？会担心你在浪费时间吗？

其实没有。回想一下时间表，大概2017年年初开始看电动车。2018年上半年，我招了一个同事，专门帮我做产业研究，这个同事叫郑平原。

他做的一些研究让我印象很深。我们投完理想和小鹏之后，想去看整个汽车产业链未来怎么投。他当时给我做了一个研究：从全球来看，2008年之后，全球汽车产业链上游的公司，也就是做核心Tier 1、Tier 2的公司的整体回报率，远远好过汽车公司。

这件事给我印象非常大。所以从那个时候开始，我们比较系统性地投资整个汽车产业链，开始往上游投。比如半导体、电池相关产业链、制造相关产业链，都是从那个时候开始系统投资的，主要是以那项研究为基础。

理论上，整车厂商用我们的话说是“链主”，链主应该对产业链有一定的价格掌控能力和议价能力，为什么上游反而回报更好？

这是一个很有意思的话题。在传统汽车行业，大多数OEM是依靠Tier 1做研发的，所以Tier 1掌握着比较多的核心技术，而且可以供应多家主机厂。

主机厂之间可能在竞争，但最后使用的都是同一个Tier 1的产品。所以Tier 1的毛利其实挺好的。

Tier 1指的是芯片？

不是，各种汽车零部件都算，核心零部件。芯片包括在其中。

比如博世、大陆，它们都有很多汽车领域的元器件。

那投资理想汽车的过程是什么样的？你研究了多久之后决定投资？

4. 理想汽车投资起点

这个故事行业内可能已经讲过很多遍了。完整地讲，应该从2017年的CES开始。

当时我和张颖、另外几位同事去了CES。因为我从2016年下半年开始研究硬科技产业，所以我们想去CES看一下。

那几天我的感受特别强烈：怎么所有人都在讲汽车？如果是这样，汽车真有可能成为移动互联网之后的下一个大终端。

我当时还在CES的群里发过一条消息，说这两天的感受是，英特尔一定会收购Mobileye。因为英特尔错过了手机，如果再错过汽车，这家公司就很危险了。结果当年3月底，英特尔果然把Mobileye收购了。

那次CES和硅谷之行给了我很多启发。那应该是我第一次去CES和硅谷，系统性地跟大家聊天。当时我还拜访过张首晟教授，他投了AutoX，一家用纯视觉做自动驾驶的公司。

我和同事去他办公室，他的办公室好像在山上。他让我们坐他的车，从山上直接自动驾驶下来。那次行程之后，我觉得这件事确实要认真研究一下。

大概春节后的第一周，我就去拜访了理想汽车，和他们聊自动驾驶这些事情。他把BP给我讲了一遍，我完全没有预期。

一个投资人看完BP就被打动了？

肯定是。印象最深的是，BP里有一页写着：“这是我做汽车之家时发现的，消费者买汽车时最关心的几个点。我要把最重要的这几点做到极致。”

这件事给我印象非常深，是真正产品人的极致思考。我回来以后就跟张颖聊，要不要投理想汽车。

张颖当时觉得这个行业投资很重，产品开发周期也很长。她自己也讲过，应该是在2017年五六月，她经常在路边看到一个人就聊天。

有一次她跟一个开电动车的出租车司机或者网约车司机聊天，那个人跟她讲电动车有多便利、多好。她觉得，普通人都认为电动车有意义，那我们是不是应该再看看这个行业？所以她说，我们把这个行业再认真看一下。

我们当时基本上是同期在看理想和小鹏。那时候小鹏刚刚决定从阿里离开，全职加入小鹏汽车做CEO，两个项目几乎是同期的。

理想的决策更靠前，只是整个交割流程晚一些，最后就在那个过程中投了这两家公司。

当时新造车的标的应该挺多的，你们还看了其他公司吗？

看了，但在其他家身上花的时间不多。核心还是我们在CES感受到，汽车的核心其实是智能化。

用最朴素的方式理解，智能化就是软件。传统汽车背景的人估计很难做这件事，所以我们几乎没在传统汽车背景的人身上花时间，主要看互联网背景的创始人。

当时蔚来的估值已经很高了，所以我们主要在理想和小鹏身上花精力。

你刚才讲到，2017年去CES，受到现场氛围影响，开始觉得汽车会是下一个非常重要的终端。

大型展会对投资人来说到底有什么作用？你去大型展会会看什么、主要做什么？在我看来，它可能就是一个无聊的产品展示，而网上也都能看到。

我们去CES相对是有目的性的。2016年下半年开始研究这些行业，之所以把汽车作为重点领域，很重要的一点是，我看到了美国自动驾驶公司融资。

我就想，美国已经有创业者开始做自动驾驶，说明这个技术应该到了比较成熟的阶段，所以当时就以产业研究的方式看汽车行业。

后来研究了特斯拉，就觉得是不是把这些事情结合在一起做更好。

那次CES也很有意思。我们还去试乘过贾跃亭在美国做的车，当时他已经在美国了。CES上有一辆他的车的原型，主要展示底盘性能，由赛车手开着带大家体验。

我记得是在拉斯维加斯郊区的一个地方，我们几个同事都去坐了一下。

感受怎么样？

我觉得当时它的控制做得挺好，底盘调校确实不错。

CES之后，我们又在硅谷见了很多做自动驾驶的人，印象非常深刻。其中有一个当时在Zoox的年轻AI研究员，后来每隔几年就加入理想汽车，成为理想汽车那一代自动驾驶中非常重要的研发人员。

那段时间我们主要是在建立这方面的人脉，也强化了一个认知：要在能够做智能化的汽车公司身上花时间。

你当时见了很多做自动驾驶的人，但反而没有投自动驾驶领域的创业公司。我看到你公开表达过，事后看，你其实不是很看好那一波自动驾驶创业公司。当时国内也有很多背景很好的自动驾驶创业公司，为什么？

我觉得太难了。如果直接做到运营，这件事太难。

今天还维持这个判断吗？

还是。虽然已经有自动驾驶创业公司上市，但上市不代表商业模式是成立的。

为什么自动驾驶叠加一个终端就成立了？是因为给终端带来了完全不同的体验，还是因为终端的商业模式更顺理成章？卖自动驾驶软件，或者做To B服务，可能更难一些？

我记得当时自动驾驶公司都想直接做Robotaxi，不是做To B服务的逻辑。

做Robotaxi，即便技术成熟，还会遇到法规等问题。所以从商业上来讲比较难。

它直接做自动驾驶出租车，有点共享经济的逻辑。那应该是大公司考虑的事情，创业公司应该还是做软件、做解决方案。

当时我们接触的几家主要自动驾驶公司，都想自己做这件事。

像小马智行、文远知行，都是直接想做Robotaxi。

包括你们当时看理想、小鹏和新造车，会不会因为造车需要的资金量非常大，VC要考虑这笔投资在整个基金中的占比，以及风险承受能力？

这些一定会考虑。但更重要的是，大家会觉得成功率低。

我想了一下，那个时候我们还是会看硅谷。硅谷只有马斯克一个人把电动车做成了，其他那么多人都没做成，在中国怎么会做成？

我还记得李想公开讲过，在融资困难的时候，他说只要你说自己做纯电、不做增程，就会立刻有人投，因为大家觉得那是马斯克走的路。

当时大家的想法确实是：硅谷什么成功了，我就在国内做什么；如果硅谷都没成功，那我在国内就别做了。

理想确实是一个异类。王兴还专门发过一条饭否，或者私下说过类似的话，我记不清了。他说所有人都想投资“异类”，也就是Think Different的人，但理想确实非常Think Different，因为它做增程，而主流都是纯电，反而大家还会嘲笑它。

我印象很深刻。大概是2019年上半年，他们融资比较困难的时候，因为他们要在2019年下半年发布增程车型。

我们当时在内部决定加注。我让同事胡宇舟做过一项研究：在中国一线城市，有多大比例的人可以安装充电桩。

我们的逻辑是一层层算：一个城市有多少辆车，有多少固定充电桩，有车的人中有多少人有固定充电桩，有多少人有固定停车位，有固定停车位的人中有多少人有能力安装充电桩。

安装充电桩不是你想装就能装，还会涉及小区电压和电力负载等问题。

最后算下来，在北京、上海这种一线城市，能够安装充电桩的人，占整个车主群体的比例可能只有3%多一点。

所以我们当时觉得，充电会是一个非常大的问题。增程可以解决里程焦虑，所以这件事一定能成。那一轮我们就在它比较困难的时候加了两轮注。

理想确实想得很清楚。我也跟李想聊过，他会说续航和里程是用户巨大的痛点，增程是解决这个问题的一种好方式。

他还会讲，整个家庭用车品类的数据显示，这个品类是乘用车中增长最快的品类之一。我觉得他在早期创业时，确实想得非常清楚。

到了今天，2025年，具身智能变得特别热之后，这对新造车公司会有什么影响？是正面的，还是负面的？负面影响可能是会分散公司的注意力，同时大家也会看到特斯拉在做具身智能。

我给你讲一个观点。回想起来，这个观点有点伤感，虽然用“伤感”可能不太合适。

5. 顶尖人才转向机器人

在中国，自动驾驶行业可以说一直没有吸引到最顶级的人才。

真的吗？

在我看来是的。无论它作为独立创业公司存在，还是后来进入新造车公司内部，都一直没有吸引到最强的那批人才。很多人没有这样思考过，但我是认真这么看的。

最早大家刚开始做自动驾驶的时候，最火的是AI四小龙。你看AI四小龙里负责算法和技术的核心人物，大概率都比自动驾驶领域的人更强，不管是独立公司的，还是大公司内部做自动驾驶的人。

后来又有了AI大模型这一波，最强的人又去做大模型了。所以自动驾驶这个行业的确没有吸引到足够多最强的人才。

为什么会出现这种情况？是不是因为一直有其他更有吸引力的事情，想象空间更大，给的钱也更多？

对。但这波机器人不一样，确实吸引了非常多最优秀的人。

你指的是做具身智能的创业公司，包括其中核心的技术人员，可能都是AI领域最强的一批人在做？

对。独立具身智能公司的核心技术团队，模型、算法这些人，要远比汽车公司里做相关工作的人强。

但在美国是不一样的，是吗？

美国只有一个另类，就是特斯拉。马斯克有足够强的人才号召力，能够吸引到足够多的强人才。

除此之外，我觉得美国那些机器人创业公司的人才密度也非常高。

比如谷歌的Waymo呢？

Waymo不做具身智能，它专门做机器人，人才密度也很高。

所以中美还是不太一样。自动驾驶时代没有吸引到最强的算法和AI人才，但具身智能这一波吸引到了。它的发展，包括技术突破，应该会比当年的自动驾驶更快一些。

如果按照人才流动的逻辑，具身智能这波热潮对新造车公司可能并不一定是机会，虽然特斯拉在做，而且特斯拉在具身智能领域也非常领先。

国内和美国不一样。马斯克有足够强的人才号召力，但国内的问题在于，所有大企业都面临一个挑战：怎么跟这些创业企业抢人才。

决定性的还是人才流向。谁能把自己的人才密度提高到最高，谁的胜率就可能增加。

你刚才讲“具身智能”。你之前也说过不太喜欢“具身智能”这个词，认为就是机器人，是吗？

我觉得这个行业不太好的一点，是每年都在创造一个新词。先叫机器人，后来有了具身智能，今年又有Physical AI。

我觉得创造新词太多了。一个行业新词出现得越快，是说明变化越快、越繁荣，还是说明这个行业虚荣层面的因素更多？

这个问题很难定义。

有时候新词出现很多，是因为变化非常快、玩家非常多，大家为了增加自己的区别度。比如我2023年创业的公司，怎么区别于你们那些老投资人？

在新造车的最高点、最受关注的时间过去之后，大家能看到市场成熟玩家进来，包括华为、小米。玩家越来越多之后，这个市场也很快进入高度内卷的状态。

在这种状态下，如果新造车公司来问你的建议，你会给他们什么建议？

把自己的产品做好。我觉得这是唯一的建议，只能做好产品。

中国每个行业的竞争都非常强。我认真研究过此前出现的行业，不管看起来是不是高科技，20世纪90年代末、21世纪初的家电行业，竞争一样残酷。

当年国内有几十家做彩电的品牌，最后收敛到不到10家。那些活下来、做得好的公司，比如TCL、海信，其实都在不断提升自己的技术和产品能力。

任何行业可能都是这样，手机也一样。怎么在技术和产品上做到自己的特色和领先，是所有领域的核心。你可能一代产品没跟上，就会出很大的问题。

彩电当年也经历过技术路线变化，从显像管到等离子，再到液晶屏、LED，也淘汰了一批公司。所以还是要把产品做好。

我听到过一种说法，不知道你认不认同：新造车公司，尤其是你们投的新造车公司，在技术上走的是相对激进的路线。有人解释说，如果它们不选择激进的技术路线，就很难和华为这样的公司形成差异化，也很难更快逃离华为这样的巨头的引力。你赞同吗？

这里面涉及一个很关键的词，叫“非对称竞争”。

当你面对一个在资源、品牌、技术、产品上都非常强的对手时，该怎么做？我觉得这个时候，激进策略可能是最保险的策略，激进反而最保险。

如果竞争对手足够强大，你只能用更强势的策略去打，才有可能打出不同的差异化。越保守的策略可能越没有用。

这应该适用于很多领域。巨头反而可以相对稳扎稳打，沿用成熟的竞争策略继续推进。

我觉得电动车行业有一个非常有意思的点：所有人都要感谢中国消费者。

在任何国家，让消费者花很多钱购买一个新兴品牌，可能都有巨大难度。但你看，中国有这么多新品牌汽车公司都把车卖出去了。哪怕过去出过问题的车企，也卖了很多车。

中国消费者对新品牌的接纳度和信任度，可能远超全球任何一个市场。所以中国的任何品牌都应该善待这些消费者，真正给他们提供足够优质的产品。

之前有人认为，在中国本土做品牌是很难的事情。但这么讲的话，其实也不一定，因为中国消费者还是比较愿意尝试新品牌的。

两三年前我们交流时，你曾经给我看过一张你理解中的硬科技投资图谱。这个图谱是围绕汽车展开的吗？或者说，是因为投资汽车成功之后，才开始一点点画出这个图谱？

可以这么说。从2016年到2022年，我们所有硬科技投资，都是以汽车为出发点。

因为汽车是当时最大的应用。不管是新的半导体，还是最大的电池产业链、智能制造产业链，汽车都是最大的应用点。

所以我们以汽车作为链主企业，不停地向上扩展，最后形成了一个大的图谱。

现在看，这个图谱完整吗？

肯定不完整。但在这个过程中，最重要的是积累了能力。

比如我最早认真看半导体时，不像2016年那样随机地看一下寒武纪、看一下深鉴。我们系统性地看半导体，是从2018年开始的。

2018、2019年，我们只投汽车半导体，因为是围绕汽车去投。但最大的意义在于，在这个过程中，我们了解了半导体是怎么回事。

我们第一个非汽车半导体领域的投资，是今年上市的曦智科技，做光计算。建立了这个能力之后，我们就开始扩展。

包括我们后来在2020年底投资沐曦，建立了相关能力之后，再从汽车半导体延展到更大的领域。

我记得2018年左右，我和同事去硅谷，见了一些做半导体的人。当时他们讲很多专业名词，我都听不懂。这个过程就是学习。

2017、2018年对我们来讲是非常重要的学习阶段。我们学会了很多领域的知识，这对未来拓展整个半导体投资帮助很大。

你们开始投曦智科技，包括后来投沐曦的时候，算是市场化基金形成了行业共识吗？

不是，完全不是。那时候还没有那么积极地投资这类半导体公司。

之前更多是国有投资机构在投资吗？

也不是。刚才说过，一直有一批专业的半导体基金，他们做得非常专业。

比如和利资本的孔宁国先生，是沐曦和寒武纪的第一位天使投资人。我觉得他们做得非常专业。

我们和这方面的投资人有很多合作，包括五岳峰、华登、元禾璞华，他们都非常专业。所以半导体领域一直有一批专业投资人。

但有一个很有意思的问题：在过去上市的这批国产GPU公司里，真正赚到大钱的，反而是和利资本。如果我没记错，它比较早、比较重仓地投了沐曦。

我们发现一个很有意思的现象：2021年那一波，传统半导体基金不太相信国内团队能做出这么大的芯片，反而没有像我们这样的综合基金投得多。

这可能是经验本身带来的。因为他们都是做半导体出身的，很多人知道做半导体很难，会觉得几个人怎么可能把这么大的芯片做出来。

这些后来被证明非常成功的半导体公司，当时有经历过大家抢项目的阶段吗？

都还好，没有那么夸张，竞争没有那么激烈。

是因为它们是非共识标的吗？

主要还是投这个领域的人不够多。主要玩家就是产业里一直投资芯片的基金，综合基金也不多投。

为什么大家会有一个印象：这一波上市的半导体公司，比较大的收益好像是被国有投资机构收获了？

因为这些公司后面融大钱的时候，会有一些国资进入，尤其是地方国资。

这其实是一个很有意思的话题。硬科技时代的投资，和移动互联网时代很大的一个不同在于，很多硬科技公司过了某个拐点之后，几乎就不需要市场化资本了。

它的产品技术被验证之后，就需要扩大生产规模、制造规模，或者扩大销售体系。因为它有上下游，所以这个时候最好的选择，是拿上下游产业里的产业资本，或者地方政府的投资。地方政府可以帮它建厂。

所以市场化基金想要进入，需要选择恰当的时间点，在拐点出现之前进入。

但在拐点出现之前，它处在风险比较高的阶段，对吗？因为东西可能还没被验证。

对。我们曾经在内部画过一张图，和团队交流时讲，一个硬科技公司可能要连续跨过几个拐点。

技术拐点：证明技术是可行的。产品拐点：把技术做成产品。市场拐点：产品能够被市场接受。销售拐点：产品被客户接受之后，还要能够卖出去。交付拐点：客户愿意买，还要具备交付能力，供应链能够支撑住。

至少要跨过5个拐点，任何一个拐点突破不了，公司都可能失败。

市场化基金能够进入的，是技术拐点和产品拐点，最好是在产品拐点之前进入。产品拐点一旦过去，市场化基金再进入就比较难了。

你们当时看沐曦这样的项目时，需要说服对方接受你们的钱吗？因为你们是市场化基金，可能还有产业基金和有国资背景的投资机构。

需要。

理由是什么？

我们的基金和他们可能有几点不同。

第一，我们可能更加有耐心，基金周期相对更长。第二，我们投资的领域相对更广，可以帮他们拓展场景。第三，现在很多创始人非常关心其他行业在发生什么，我们可以为他们创造跨领域的合作机会。

做半导体的创始人应该有自己的圈子，和你们过去投的偏C端、互联网和移动互联网的圈子完全不同。你们进入这个圈子需要一个过程吗？

需要。刚才说过，我们从2018、2019年就开始学习，努力进入这个圈子。

怎么让他们接纳你们这样跨界而来的投资人？

我们从汽车开始切入。因为投过汽车，现在又投了几家汽车半导体公司。你跟他们聊的时候，他们会发现你投过半导体，并不是完全陌生的人。

我们也愿意学习，他们会觉得你似乎稍微懂一点他们的东西。再加上基金品牌还可以，就一个个突破。

这种创始人，陌拜有用吗？还是主要要通过关系网络或熟人介绍？

主要还是要有人介绍。直接打电话说自己是哪家基金，成功率可能没那么高。

当然，我们也有项目是通过Cold Call投到的，但这种项目非常少。

站在今天这个时间点，已经证明这个领域有很多成功标的和成功退出，而且有很多机会你们没有参与。你们内部会不会讨论，当时是不是应该更激进一点？

很多公司做到今天这个程度，是非常多因素组合的结果。任何一个因素缺失，可能都不会有今天的结果。

今天被证明成功的项目，是很多因素共同作用的结果。你无法确保，当时投进去之后，它后面一定能遇到这么多因素并取得成功。所以还是要基于自己的认知，做适合自己的投资。

但今天已经证明，国产半导体整个行业是一个很大的机会。

这当然是。

我跟你讲一个我的研究。中国每5年，哪怕以5年为周期，时间已经很长了，也至少会出现5个以上的系统性大机会。

我定义的系统性大机会，是这个行业至少出现过两家以上的公司，帮投资人赚到至少超过10亿元人民币，甚至超过10亿美元。

每5年至少有5个这样的机会。比如2020到2025年这个周期，电动车肯定算一个，茶饮算一个，GPU算一个，机器人算一个，创新药也算一个。再细分的话，ADC也算一个。

现在回头看任何一个领域，你都可以说，当年应该在这个领域多投一点。但问题在于，投资的那一刻，你是否知道5年之后它会成为一件巨大的事情？

对我来讲，这就是最大的挑战：在当下这个时间点，我选择让团队花时间的领域，能不能在未来5年成为一个足够好、能够产生收益的领域。

你当时也可能判断应该多投B2B软件。2021年的时候，国内最火的领域是SaaS和消费。

对，至少有一个被证明始终很难满足大家的预期。

你说每5年都会有5个能够为投资人创造10亿元级别收益的系统性大机会，我的疑问是，它会不会受到周期影响？

比如2020到2025年这5年，2022年市场肯定极度冷，大家没有那么频繁地出手。如果回头看，你会认为即使在大家公认寒冷的时候，也应该积极看项目、投项目吗？

我觉得是。只要你认可一个行业未来有机会，就不应该考虑太多外部因素。

你投资的这些硬科技创始人，包括储能以及你之前那张图谱里的公司，和移动互联网那一波创始人相比，他们思考问题、工作方式，甚至消费方式，会有很大的不同吗？

完全不同。

移动互联网时代的创始人，通常在某一个领域、某一方面有非常明显的特质。但我觉得硬科技领域的创始人，全面性更强。

是因为他们要有工程能力吗？

对。因为事情非常复杂，从研发、工程，到供应链、销售，都可能涉及。

移动互联网时代，如果一个人的产品能力足够强，很快就可以把用户规模拉起来，公司做到一定规模之后，可以迅速补上短板。

但硬科技领域，如果一开始有明显缺陷，这个缺陷可能会一直伴随着你。所以一开始就要选择更加全面的创始人，短板不能过于明显。

移动互联网允许创始人有短板，只要长板足够长就可以。

消费互联网、移动互联网以及消费领域的创始人，可能更容易被媒体和C端熟知，所以我们会看到他们个性很强、很张扬，也会有一些叛逆的言论。

做半导体、储能这些硬科技的创始人，比较少出现在大众媒体面前。他们是什么样的形象？

我们投的多数是技术背景出身的人。他们更多在探索怎么把产品和技术做得更好，在有市场机会的时候不要错过。

这和教育背景有关，还是和行业有关？为什么很多To C公司的创始人更容易给人留下性格鲜明、风格独特的印象？

我觉得还有另外一个原因：你都不知道这家公司是做什么的，他出来讲也没有什么意义，对他来说没有功利意义。

我的意思是，他们是真的没有那么个性鲜明，还是只是我们不知道？

比如唐岩表现得非常个性鲜明，你们投过的公司里也有一些创始人很有个性。国外也一样，比如耐克的创始人个性非常鲜明。

一定有个性非常鲜明的人。只是他们可能没有意愿，或者没有机会表达。

也可能是做To B行业的人接触的都是行业公司，更容易被环境要求表现得比较正常。

可能有这个关系。

下一部分想讨论机器人和具身智能。大家会把机器人理解为更偏硬件，具身智能则像是给机器人加上了大脑，所以现在很多机器人公司也愿意称自己为具身智能公司。

经纬至少投了今年大家公认的几家头部公司：宇树、银河通用和智元。你们投资这3家时，投资逻辑是什么？会不会和每个创始人沟通你们的投资逻辑，让他们接受？

6. 宇树的早期投资逻辑

不太一样。宇树投得比较早，是2021年投的，当时另外两家公司还没有成立。银河通用和智元是在2023年4月做的投资决策。

投宇树的逻辑很简单。当时内部有很多疑问：这东西能干什么？它只是一个机器狗，四足机器狗能干什么？大家都在争论。To C感觉很难，To B的天花板又在哪里？

最后说服自己投资，最重要的原因有两个。

第一，我觉得王兴兴这个人很有趣，非常不同。第二，一个年轻人把这个品类做到了全球第一，你没有任何理由不投。

在那个时间点，它已经是四足机器人全球第一了。

当时按什么衡量全球第一？

按出货量，已经是全球第一。所以没有任何理由不投，这是一个很简单的逻辑。

后来我才知道，那一轮只有我们一家领投。B轮投前估值大概7亿元人民币。

所以投资宇树的时候，更多还是看人，看他已经把这个事情做到了一定规模。

对。你说规模也没那么大，但已经做到了行业第一。

投银河通用和智元时，一方面是因为人，另一方面是因为我们看到了行业本身可能在一个拐点。

这可能是我们和其他基金相比更早的认知，也可能和我之前看自动驾驶、电动车行业有关。

2023年年初，大家都在聊ChatGPT。我当时有一个很强的观点：多模态大模型的发展，会让机器人从功能性机器人变成智能化机器人。

所以我们当时把机器人作为投资重点，也在市场上广泛看项目。

你们当时看了很多项目？

看了非常多。2023年确实是新一波机器人创业的开始，很多公司都是2023年成立的。

2023年4月，我还发过一个朋友圈，讲多模态对自动驾驶和汽车的影响。我们当时有这个认知，刚好又有两个很好的团队，所以就在那个时间点投资了。

你们2021年是B轮领投宇树。你从什么时候开始看宇树？

我第一次跟宇树聊，是2020年3月。当时尹方明给我拉了一个群，因为他是宇树的天使投资人。

我当时带着两个同事，一个是姚颂，他当时带我去做ER；另一个是胡宇舟，当时和我一起做理想汽车项目。我们一起和王兴兴视频聊了一次，但没有见到人。

他那一轮很快就定下来了，我们错过了。

2021年，我的同事秦政又跟进了一下宇树，我们就推进了投资。

我印象中，宇树融资一直比较难，怎么会错过上一轮？

其实不难，他很快走了几轮。最开始，也就是2016年刚起步的时候，应该是比较难的。

在尹方明介绍你之前，这家公司并没有进入你的视野？

没有。虽然尹方明是他的天使投资人，但之前没有进入我的视野。

2021年看宇树的同时，你们还看了其他机器人公司吗？

看了。当时我的同事几乎把所有公司都看了。有宇树，还有一个项目，是去哪儿的高管出来做的，也是四足机器狗，还有其他一些项目。

2021年机器狗、机器人这个领域，大概是什么状况？热吗？

是一个没人关心的行业。否则不可能只有我们一家领投。

你是接触宇树之后才开始看这个行业，还是之前已经在行业里找标的？

这个功劳要给我的同事秦政。他一直关注机器人，所以花了很多时间看各种机器人。

那期间我们也投了一些其他机器人，比如镁伽，做实验室自动化机器人。秦政当时精力都在看机器人，所以我就说，你看机器人，就把所有机器人都看看。

但当时你们在这些标的里只投了宇树？

四足机器人里面是。2021年，我们投了宇树。

当时为什么没有沿用之前的逻辑，认为它可能不是赢家通吃，应该早期多投几家？

其他家没有足够的吸引力，而且当时这个行业太小。坦诚地说，我们不知道这个行业会变成什么样。

一直到2023年，这个行业才大概让大家知道它可能变成什么样。我觉得直到人形机器人出现，才发生了一个大的范式变化。

人形机器人的热潮是特斯拉在2022年带起来的？

对。特斯拉在某一年的AI Day上第一次发布了人形机器人，最早可能叫Tesla Bot，后来改名为Optimus。具体是哪一年我记不清了，应该是2022年。

所以可以说，是特斯拉把人形机器人这一波带起来的？

可以这么讲。

2016、2017年创业的那批机器人公司，包括宇树，和2023年创业的这一波公司，比如银河通用、智元，有什么差异？创业者和公司本身有什么不同？

如果以2023年为分界线，之前的机器人公司，很多是做专用机器人的：工业机器人、服务机器人。比如高仙做清洁机器人，遨博做工业机器人，都是相对专用的。

宇树是极少数做平台型产品的公司。它做了一个非常好的四足机器狗，没有给产品定义具体用途。

2023年之后，绝大多数公司的产品都希望做成偏通用型。至少硬件形态是偏通用的，初期落地时可能受制于模型能力，先选择一些领域落地。

这是第一个差异。

从创始人来看，也完全不一样。2023年之后，机器人领域绝大多数核心创始人都是AI背景；更早以前的那批，很多是机械工程或传统机器人背景，也就是Robotics背景。

但直到今天，这两波创业公司似乎都在瞄准同一个方向——具身智能。上一波2020年以前的机器人公司，延续到现在的很少；但2016、2017年那一波和2024年这一波，大家貌似要做同一件事。

如果它们竞争起来，谁会更有优势？各自的优劣是什么？

我觉得谈不上竞争，它们彼此之间完全谈不上竞争。这个路太宽了，没有任何一家公司做大之后会妨碍其他人。

核心是能不能真正找到PMF，也就是产品市场匹配。产品、技术和市场真的要找到协同点，这才是最难的。

2016年出来的第一批机器人公司，当时想法都特别好，希望做一套有AI的机器人平台，赋能多个行业，最后都越做越收敛到一个领域。因为发现每个领域使用机器人的逻辑都不一样，很难通过一个平台实现。

我觉得这批公司也一样。落地时会遇到非常多挑战，难度非常大。

7. 具身智能难在落地

我最担心的是，这一波创始人低估了具体场景的难度。

是实际应用场景的难度？

对。实际应用场景的难度，可能会让他们给自己挖一个太大的坑。

这个坑可能是过大的愿景造成的吗？比如你出于某种目的拿了一个很大的订单，这不是好事吗？但可能交付不了。

或者为了完成一个交付，消耗了太多资源，我觉得这都很危险。落地的难度非常大，我很担心大家低估这件事。

这个难度可能比报道上描述的要更大？

对，要客观地了解实际场景的难度。

有时候看到一些公司做的事情，我会着急。具体是什么我不讲，一讲就会对号入座。

很多人现在做的事情，过去用Rule-based已经做得很好了，却要用成本更高、更不可控的方法去做，我真的不知道在干什么。

站在这些创业者的角度，他们可能会认为，过去用的是基于规则的技术，现在用的是通用模型。虽然过去的技术是规则，但现在的通用模型跨过一个拐点之后，能力可以规模化。

我明白你的意思，但我觉得这件事有可能不Work。

比如在工业场景里，Rule-based是最可靠的，不会出错。工业场景又是要求极度精确的领域。

OpenAI曾经有一个研究员叫Roger，他现在也在深圳创业做机器人。大概是2023年，他从OpenAI回国时跟我讲过一句话，我觉得很有意义：ChatGPT提供的是“模糊的正确”。

你问ChatGPT问题，它给你的回复是一个回复，但它是模糊的正确，不是百分之百的正确。

如果把机器人用在工业场景里，工业场景要求百分之百的精准正确。它不是聊天，模糊正确就可以。所以这个难度非常高。

机器人很可能会从一些“提供模糊的正确也有价值”的领域开始铺开。

比如表演、展示，这些场景可能不要求百分之百正确；但工业场景确实很难。

对。所以我看到有些公司做的一些事情，会觉得很痛心。

我曾经跟你讲过，今天看EV市场，创业型企业上市后的估值远远不如当年这个行业所有公司融到的钱高。

你是担心历史会重演？

对。在中国投资史上，从来没有过一个行业像具身智能行业一样，有这么多公司按照这么高的估值融到这么多钱。

移动互联网时期没有，共享经济时期也没有。这件事肯定是不合理的。

你有和这些公司的创始人，或者公司内部同事开会时讲过这些担心吗？

我经常讲。不管是不是我投的公司，只要这些创始人见到我聊天，我都会跟他们讲这些话。我希望他们更加理性地对待自己融到的钱。

如果你跟具身智能公司的创始人讲，有些场景用既有的规则系统已经做得很好，现在用所谓通用的解决方案，路线可能不正确，他们会是什么反应？

最让我震惊的是，他们不知道此前Rule-based可以做到。

这不可能吧？

所以我才觉得痛心。有些人真的不了解这个行业，凭借自己的背景融到一些钱，就来做这件事。

所以这可能是AI背景创业者的劣势。他们的优势是更懂智能、更懂模型，劣势可能是完全不了解过去机器人取得的成果，或者不屑于去了解。

有可能。他可能认为这代表下一代、完全颠覆性的范式。

但我希望大家都能够做出好的东西，让这个行业真正繁荣。

中国历史上从来没有哪个行业有这么多公司融到这么多钱，但这个行业足够大。只要踏踏实实做事情，我觉得总能做出一些成绩。

但还是要非常理性、客观地做事情，而不是为了秀一个Demo，或者满足投资人的某个Milestone，去做一些没有价值的事情。

你刚才讲了两点：第一，技术选择的场景可能不正确，过去的技术已经解决得很好；第二，你们太贵了。

第二点完全不是问题。贵不是问题，关键是你最好能够做出东西。

但如果你在投资圈里这样表达，大家会认同吗？

大家肯定不认同，因为现在大家还是愿意在这个行业下注。

说回宇树。你前面讲，第一次视频沟通时就觉得王兴兴很不同。他不同在哪里？

8. 王兴兴的产品极致

你跟他聊聊经历，就会觉得这个人真的是“汪滔式”的创业者：对自己的事情有无比的热爱，把东西做到极致。

我对他印象最深的一次，是我们第一次线下见面，不是电话会。应该是2021年八九月份，我去杭州出差。那天安排得非常满，所以约他早上7点吃早餐。我自己起得早，经常把人约得很早。

他平时起得早吗？

我不知道。他当时拖着一个大箱子来到酒店吃早餐，箱子里装的是他的机器狗，Go1。

只有对自己的产品技术无比自信的人，才会想着主动带产品给你看。

后来我见了很多公司，到办公室以后说想看现场Demo，很多公司都不给看，只给看视频。

可能2023年那一波创业公司确实不是以做本体见长，他们刚创业时不用自己做本体，而是买外部本体来做模型Demo。

对，但即便你做叠衣服、抓东西，也应该给我现场看。

我记得你之前还讲过，你买过一台狗。

买过。第一次玩的时候，还把我女儿吓哭了。

你之前也讲过，2016、2017年那一波公司基本都做专用场景，只有王兴兴选择做一个平台，试图做一个通用平台。

你在2020年或2021年跟他聊的时候，他有没有讲过为什么要做通用平台？

当时主要聊他怎么看未来的发展、怎么看机器人行业。他当时就觉得，这个东西做好之后，未来会有很多地方自动使用。

当时还是基于四足机器人和科研应用，没有聊过人形机器人。

后来宇树决定做人形机器人时，你们讨论过吗？

我在2023年上半年问过他一次怎么看人形机器人。他说已经在做了，很快就推出来了，当时叫H1。

你问过他为什么这么快决定做人形吗？毕竟2022年特斯拉先引爆了这个概念。

这是一个非常好的问题。为什么宇树在人形机器人上能取得这么大的成功？核心是，它做四足机器人的时候，国内没有完整的产业链支持它做产品，所以它把最核心的东西都自己做了，包括电机、控制器。

有了自研能力之后，它可以很快基于自己对人形机器人产品的理解，做出一款更适合人形机器人的电机。

这个事情的重要性在于，2024年我和一个机器人创始人聊天，他告诉我，他们用的电机是在淘宝上买的，是宇树3年前的一款产品。我当时非常震惊。

宇树积累的能力，我觉得比大家想象的要强得多。

事后看，它这么早决定做人形，确实是非常坚定，而且被证明是正确的决定。2025年整个人形机器人就爆发了。

对。宇树在疫情期间还做过一些边缘产品，用自己的电机做过健身器材，通过调节电机力度让人做运动，叫PUMP。

所以它当时也在探索其他应用。人形机器人出现之后，才是最大的事情。

用电机技术做健身器材，这不是投资人最喜欢劝那些暂时赚不到钱的公司“沿途下蛋”的逻辑吗？

我从来没有跟他讲过要做这个事情。我买过他的健身泵，这笔交易还在招股书里披露了，因为他把所有关联交易方都列出来了。

即使只卖一个健身棒？

对。

那个健身棒多少钱？

几百块钱。

你觉得王星星和李想有什么相似和不同？他们应该算是你投资硬件、硬科技领域时，两个非常标志性的人。

李想完全是产品型的人，他的核心思考是产品驱动。

王星星则是一个有非常强技术和哲学思考的人。

这个评价很高。

他讲过一些观点。比如他说，你可以造一个机器人，这个机器人可以造一个小机器人，小机器人再造一个更小的机器人，可以非常小；机器人也可以造一个大机器人，最后大到比山还大。

我觉得国内这些年轻创业者的思考、世界观，和上一代创业者完全不一样。

王星星是90后，和80后都不一样。李想是80后，你是80后，我也是80后。

你看李想对外讲的更多是产品，王星星对外讲的很多东西，是产品和技术之外的思考，这一点非常不一样。

有没有可能是因为李想的产品大家可以真实接触到，出货量也很大，而王星星的产品普通人主要是通过内容消费接触，实际上接触不到？

这个设想很有意思，有可能。

我也和云深处的创始人聊过几次。云深处和宇树在发展到某个阶段时，选择了完全不同的路径。

宇树不知道是有意设计，还是无意中走出了一条自己的路，在某种程度上有点To C，也有表演性和展示作用，消费者也更熟悉。

这条路径是有意设计的，还是无意中走出来的？

四足机器狗在我们投资时，以及前后几年，一个很大的市场是科研市场。全球各个大学、很多大公司的实验室，都会购买它的产品做各种研究。

我觉得在这个过程中，王星星和他们团队与这些实验室的沟通，给了他们很多技术演进方面的思考。

他们是最早使用强化学习做机器人控制的公司，很多公司前两年才转向强化学习。他们的认知非常靠前。

这个过程让他们对产品和产业的演进有了一些不同的思考和认知。

相当于客户本身也在帮助他们理解技术。

对。他们的客户是全球最好的客户，都是全球顶级大学实验室和大公司的实验室。

这些研究者想突破机器人的性能上限，或者应用上限。在这个过程中，也给宇树这样的团队带来了更高维度的认知。

你们2021年投宇树时，它的四足机器狗主要应用场景是什么？

当时最大的应用应该是科研，也就是研究，在行业里的应用非常少。

你们投资时，强化学习还没有出现，对吗？

还没有。那时候主要还是MPC。

在强化学习出现之前，机器狗的运动控制没有那么好，可以这么理解吗？

对，没有那么好。

即便如此，你当时投资时没有担心技术转折不会很快出现，机器狗无法获得更强的运动控制能力，不能进行更好的户外活动、展示和表演吗？

没有。我觉得这一定会实现。

也没有担心商业化前景吗？因为当时主要还是大学实验室。

商业化是我们当时最担心的事情。

担心什么？

不知道这东西未来会有多大的应用空间。但我刚才说过，它已经做到全球第一了，这件事没有任何理由不投。

只要把产品做好，一定能够探索出新的应用场景。所以当时确实担心商业化。

宇树今天已经成为绝对头部的机器人或者具身智能公司。在这个过程中，你觉得王星星和公司做对了哪些事情，才导致了这个结果？

最核心的还是把产品技术做好，而且要做到绝对领先，不只是做好。

如果中国的产品要在全球建立非常好的声望，核心就是产品技术要做到全球领先。

我印象特别深刻，2025年上半年，我和MIT的一位学者聊天。他说，从他们做研究的角度来看，在机器人强化学习上，宇树已经全球绝对领先。

国内很多公司没有追求在一个技术领域做到全球绝对领先，或者说有这种追求的公司太少。

我觉得王星星他们一直有这个追求，就是把产品技术做到全球绝对领先。

说到技术绝对领先，我想到，事后看，科技公司好像有两种类型。

一种是一直寻找科技和商业的匹配点，因为要考虑生存和商业化，所以会从场景、市场需求出发倒推。

另一种，比如英伟达、早年的DeepMind，它们在做GPU、研究算法和模型时，并不知道最终应用在哪个商业场景、能不能赚钱、客户是谁。

宇树更偏向哪一类？

如果一定要分，可能更偏向后者。

投资人会喜欢这种公司吗？

只要它能做到，你为什么不喜欢？

此前国内这种公司太少了。在一个领域做到全球绝对领先的，大疆算一家，宇树算一家，拓竹可能也算一家。

核心还是创始人要有愿景和目标，以及与之相匹配的执行力。

你们投宇树时，对比过波士顿动力吗？

认真对比过。

结论是什么？

太贵了，波士顿动力太贵。而且从性能上讲，宇树进展得非常快。

从投资人的角度，波士顿动力是一个成功的公司或成功的项目吗？

这个问题比较难定义。它开辟了这个行业，可以说是成功的。但在技术路线等方面，可能是不同时代的选择。

比如它一开始走的是液压技术路线，后面大家都走向电机，相当于需要进行一次大的技术重构，这让它后来的领先度变弱了。

我这次去硅谷，见了特斯拉一位级别很高的机器人负责人。他说，从他们的角度看，全球只关心两家机器人公司的进展：第一是宇树，第二是小鹏汽车做的机器人。

去年小鹏机器人走猫步的视频，让他们觉得很震惊。很多人认为里面有人，因为动作过于自然、太丝滑了。

我记得几年前和他们的人聊，他们当时还关注波士顿动力。现在宇树和小鹏已经进入他们的重点关注列表。

如果一个投资人早期投了波士顿动力，他会以自豪的口吻谈这个项目，还是以比较懊恼的口吻谈？

如果我早期投了，我肯定会非常骄傲。很少有人投一家公司能够开辟一个行业，虽然它可能不是最后的收割者，或者不是最后获得胜利果实的人。

我看宇树财报和一些公开报道，也能感受到它肯定不满足于科研和表演展示市场，也想进入具体的工业和行业应用场景。

像宇树这样的公司进入工业和行业应用更难，还是像云深处这样的公司进入宇树占优势的科研、To C领域更难？

没法对比，完全没法对比。

如果要把人形机器人真正应用起来，核心还是要解决模型问题，接下来就看谁第一个解决机器人模型的问题。

如果模型问题短期内不能解决，宇树的人形机器人面对的市场天花板是不是会受限，可能很快达到饱和？

不会。不要用终极视角思考科技行业，科技行业发展过程中变化太快。

你最终设想的人形机器人，可能是买回家就能帮你做家务，但它不需要一步到位。

比如让一个人形机器人现在开始做零售，它已经可以在仓库里工作了。

前段时间我们聊到一个词，叫Room-based，也就是以房间为单位。你可以先从一个两三平方米的环境开始做。解决完两三平方米的环境后，里面可能只有几件家具；再扩大到5平方米，家具变多，环境也发生变化，逐步解决，最后可能实现一个非常泛化的能力。

这是有人提出的一条路径：以Room为单位，让机器人解决问题。房间面积越大、放的东西越多，复杂性就越高。

作为宇树的投资人，宇树最近两年有这么高的势能和公众认知度，出乎你的意料吗？

完全出乎意料。

我们知道它在海外品牌特别好。2024年3月我们去硅谷时，所有人都会提到宇树，对它产品的质量和性能评价特别好。

当时我们去了伯克利还是斯坦福的一个机器人实验室，里面有8台宇树的机器人。除了宇树之外，其他产品基本都坏了，宇树的都能用。

所以我确定它的品牌、产品和技术都是好的，但完全没有想到春晚会带来这么大的声量提升。

你之前知道它会上春晚吗？

上春晚前几周才知道，是2025年春晚。

你看春晚了吗？

看了，真的看了。

我最近和另外一家机器人公司的交流中，得到一个很有意思的收获。

我觉得可能是因为中国媒体对最新科技的报道非常多，大家看到这些视频，不太会质疑它是假的。比如第一次看到宇树跳舞时，你会觉得是真的吗？

因为我知道是春晚，所以我知道应该是真的。虽然没有看直播，但我知道应该是真的。

最近有一家机器人公司说，他们在海外销售转化时遇到的问题是，美国消费者看到他们展示的Demo，会觉得是假的，是视频生成的，认为机器人做不到这种能力。

这让我很惊讶。

这让我想到，硅谷之前有一轮AR、VR、MR和虚拟现实创业潮，其中Magic Leap展示了非常炫酷的视频，后来证明很多Demo是假的。

对。我觉得AR、VR那一批公司有些展示了太多Demo，后来被证明是假的，导致公众对看起来很酷的产品的真实性产生怀疑。

但中国好像没有这个问题。

从中国消费者对新汽车品牌的接受度，到今天他们对机器人视频的迅速接受、不会质疑是假的，确实能看出中国人的包容度很高。

我觉得是，准确说是接受度。我真的觉得中国消费者的包容度非常好。

所以我才说，中国创业者要善待中国消费者，真正提供好的产品和服务。

王星星一般会在什么场景找你聊天，或者询问一些事情、征求建议？

很随机。

宇树融资变得顺利，是从什么时候开始的？2025年肯定没问题了，因为行业已经爆发。

它融的轮次很少。

你们后面那一轮是在2023年下半年？

对，也很顺利。美团参与了那一轮，后来行业就爆发了。

它融资少，而且每次融资的估值都很克制。

如果你是行业绝对头部的公司，估值又没有高到离谱，大家确实还是会接受。

对。现在这些公司融资应该都不困难，主要是这一两年行业太火了。

不像当年汽车行业后面也还可以。

2025年之后，你们要再见面是不是会更加困难？大家太忙了。

对。

作为股东，你会担心忙本身分散他的注意力吗？

我觉得对他来讲还好。他非常清楚自己的核心关注点是什么。

你看他过去发布的一些东西，就知道他们技术和产品的推进速度非常快。

你们投的其他具身智能公司，尤其是头部公司，会羡慕宇树获得的关注度和势能吗？

有人跟我提过。

这种羡慕是觉得自己也可以，还是觉得自己的产品并不差？

这很正常。市场上也有人说，宇树是一家很会做营销的公司，如果另一家公司获得同样的营销资源，可能也不错。

这个说法有合理性吗？

大家都可以做一个Demo，放到视频平台上。如果Demo足够有影响力，肯定会获得很多关注。

关键是，你能不能做出特别有创造性、创意性很强的Demo。这是你自己的问题。

过去一年，我遇到一些机器人行业从业者，都会问他们一个问题：过去几年，让你印象最深刻的机器人行业Demo有哪些？

很多人自己都想不起来，连自己公司的Demo都想不起来。

我在硅谷也问过这些人，他们至少会提到3个：宇树上春晚，小鹏机器人走猫步，还有人提到银河通用2024年展示过的捡玻璃渣。

就没有了。我问过很多人，如果这个行业的从业者都记不住这些Demo，怎么可能让消费者记住？

大家没有做出足够有创意、足够让人记住的东西，就不可能形成传播度，也不可能登上春晚这样的舞台，被公众注意到。

最终还是回到了技术能力和产品本身。

今天做具身智能的公司，大概有3类：一类是车厂，比如小鹏、特斯拉；一类是宇树这样的机器人创业公司，它在这一波之前积累了控制算法和机器人本体能力；还有一类是2023年之后、AI背景的人进入这个领域创业。

从你们产业分析的角度看，哪一类公司更有竞争优势，可能跑得更远？

这么分类没有意义。

9. 机器人竞争没有定式

只要真正追求产品技术持续正向迭代，真正找到技术、产品和市场的一致性，总能找到适合自己的位置。这个市场太大了，没法这样定义。

具身智能行业最后的格局，会像汽车，还是像安卓和iOS，或者像其他行业？

这个行业的竞争强度应该会很大。

我去年见过很多这个行业的创业者，给他们提过一个问题：如果你会拧螺丝，你拧一颗螺丝赚1块钱，就会有另一个人用5毛钱去拧。

甚至还可能拿投资人的钱补贴到3毛钱。

所以竞争是一个核心问题。每家公司都要思考，怎样在技术和产品层面构建独特优势。

宇树在技术和产品层面的独特竞争优势稳固吗？还是只能延续几个月、半年？

核心还是迭代速度要跟得上。

它现在在硬件、强化学习，以及整个控制策略方面绝对领先。但要一直保持领先，不能说自己的技术别人永远学不会。

在优势存在的情况下，能一直保持领先非常重要。我觉得大疆在这方面做得非常好。

具身智能行业发展到今天，还会有新创业公司的机会吗？比如2026年才创业，会不会已经完全没有机会？

一直有机会。这个行业太大，而且很多技术范式还存在不确定性。

只要你选择一个方向——不能说随便选——有一套自己的逻辑，而且这套逻辑听起来是Work的，很有可能还是能融到钱，再选对应用场景，也有机会做出来。

我们今年也投了两家2020年成立的公司。

你们会见很多项目和创始人。具身智能行业这么热，怎么分辨一个团队和创始人是真的像王星星那样，对这件事有热情、有使命感和愿景，还是因为行业太热，想进来赚一波阶段性的钱？

非常容易。

上次我问一个人，他说很难，基本区分不出来。

你不停地深问就行。我很喜欢和这些人聊，他们为什么在这个时间点做这件事。

他为了融资，可能会带有表演性。

所以要不停地深问。从这个人的经历、他过去每次选择，到他在这个时间点做这件事的思考，总能找出真实原因。

你最喜欢问的问题包括什么？个人经历是一部分吗？

我最喜欢问的就是个人经历。

我一直有一个观点，尤其是中国的教育体系，是一个非常容易让绝大多数人随波逐流的系统。

如果一个人在他的经历中做出过多次远超同龄人的事情，这个人就不太一般。

“远超同龄人”不一定是出格的行为，对吗？

不一定出格。成绩特别好也算，肯定算。这是我判断一个人的重要依据。

去年确实有很多人出来创业，完全是因为行业热。很多人其实讲不清楚，为什么在这个时间点出来。

今天无论创业做具身智能，还是做AI，应该都是学霸型创业者，做出过远超同龄人的举动和成绩。

绝大多数都是学霸。

那这种情况下怎么区分？

看学习之外的东西。

如果和他聊的过程中，他的思考深度不够，就可能不是真正热爱这件事，而是带有投机色彩。

我非常关心大家过去是怎么做决策的，关键决策是出于什么原因，过程是什么样。并且这些东西都可以找人核实。如果我真的对他的项目感兴趣，肯定会做背景调查。

创业者见投资人的时候，会不会有比较大的概率带着欺骗性？还是大部分人会比较诚实？

如果一个人明显带有欺骗目的，很容易感觉出来。因为他的目的很明确，就是为了迎合你，量身定做一套说法。

前面提到，今天很多公司已经融到非常多的钱。具身智能可能是你职业生涯中见过的创业浪潮里，融到钱最多、公司数量最多的一波。

从这个角度看，你是不是认为这个行业已经有泡沫？

我一直不喜欢用“泡沫”这个词。

因为一个行业的泡沫，要由这个行业的TAM，也就是未来潜在市场空间决定。如果未来市场空间足够大，那投多少钱合适？

我在上次博客里好像讲过一个例子。SBF谈美国总统竞选，政府预算和竞选需要的资金。

定义一个行业有没有泡沫，前提是你先定义清楚，对这个领域未来潜在市场规模的判断。

但另一方面，比如我在1998年、1999年投资互联网和电子商务，我能判断这个行业有巨大的市场空间，但能不能挺过2000年、2001年，是另外一件事，那是周期问题。

对，那是周期问题。

但那不也算阶段性高估值、高市值的泡沫破灭吗？导致很多投资人没有挺过去。

对。

所以你们不担心这个问题？

我刚才已经表达了对这个行业融到这么多钱的创始人的担心。我讲了很多遍：他们要花更多精力把东西交付出来。

这个事情更加重要。

我绝对不相信这个领域的创始人是带着欺骗心态做这件事。我不相信。

我觉得最重要的是，这些创始人怎么真正做出有价值的产品。刚才我举了很多例子，很多人真的不懂产业怎么落地，这就是我担心的问题。

解决方案到底能不能实现有意义的商业落地，而且要产生毛利，对公司、对创始人都要有价值。这些都是创始人需要考虑的。

还有一种流行说法：一个行业阶段性的顶点，如果不用“泡沫”这个词，往往有一个标志性事件，就是这个行业的标志性公司开始公开上市。

很多人会担心，OpenAI和Anthropic上市，是否意味着大模型行业到了顶点。具身智能会不会在宇树上市之后到达顶点？

哈哈，顶点。

具身智能这一波之后，新的热点是什么？从投资人的角度看，你们看到最多的项目会分布在哪些领域？有没有明显热点？

我之前听说，AI硬件已经不热了，现在大家都在看核聚变、量子计算等新的领域。

10. AI开启下一轮机会

AI作为一个大范畴，我觉得快到当年我们定义“移动互联网”的阶段了。那时所有东西都可以放进移动互联网，现在所有东西都可以放进AI。

所以接下来AI领域会有非常多的变化和机会。

比如AI for Science会是一个很大的领域。这个概念非常大，目前应用最多的还是制药和材料。

我觉得AI制药仍然有很大的空间。过去10年、15年，中国创新药的进步速度是肉眼可见的快。

今年好像只有半年时间，跨国药企在中国License-out的金额已经有1200亿美元。我觉得借助AI，整个领域的进步会更快。

所以这是我们过去半年花时间比较多的领域，包括AI材料，也是一个很大的领域。

AI制药和AI材料，中国公司有明显优势。因为它们最终都要合成一个分子，合成过程需要在实验室完成。中国做实验的效率和成本更有优势，所以中国公司有可能通过实验室数据闭环，更快提高模型迭代效率。

我觉得在AI制药和AI材料这两个领域，未来一年中国团队很有可能发布全球的超大模型。这件事让我比较兴奋。

大模型出现之后，有一段时间大家热衷于讨论AI应用和AI硬件，这两波现在是什么状况？

硬件过去一两年投了很多，我们也投了很多。去年投的天使轮公司，应该今年都会发布产品；去年投的应用公司，也会在今年发布产品。

接下来要看交付结果怎么样。我自己很期待，也看过我们投的一些公司内部发布的原型，做得都很有创造力，我的期待比较高。

坦诚讲，如果AI硬件或AI应用这个赛道确实存在，那么大概率这个领域会出现华人公司。

从资源禀赋和过往能力积累来看，中国团队非常适合做这些事情，所以我对这个领域期待很高。

而且它的供应链基本都在深圳、中国。

对。黄仁勋画过一个“五层蛋糕”，从最底层的能源到最上面的应用，这几个领域对中国公司来说都有很强的竞争力。

比如能源环节，不管是传统意义上的新能源——风电、光伏——还是现在大家讨论的核聚变，我们都有投资。

能源领域对中国创业者来说，是一个大的系统性机会。它包含的元素太多，从怎么发电，到怎么用电，涉及的机会非常多。

这里面有一个很多人不了解的子领域，叫电力电子。中国工程师在全球电力电子领域的重要度很高，很多跨国企业做电力电子的研发团队其实都在中国大陆。

因为很多国家已经没有人学习这个专业了，所以中国在这个领域的优势非常强。

刚才提到的推理优化领域，很多做得好的创业者也是华人。中国在这个领域有很多优秀公司。

应用层就更不用说了，中国优势更强。所以我觉得每个领域，中国团队都有优势。

而且这些领域的创业公司，都应该从第一天就思考怎样做全球化业务。所谓“五层蛋糕”，中国公司在每一层都有自己的优势，包括模型，开源模型也还可以。

投资硬科技，对风险投资人的要求，和过去投资消费互联网、移动互联网有什么不同？你完成了一个周期的转变，从自己的经验来看，最大的变化是什么？

需要的学习时间变长了，真的要花很多时间学习。

此前投资移动互联网，很多产品服务你用一下就有感知。但现在，比如投资制氢设备，涉及绿氢、隔膜，以及隔膜应该采用什么技术路线，你都要花很多时间学习，要和很多人交流。

我顺带讲一个关于学习重要性的事情。在这些产业里，很容易犯很多错误。

过去10年，我看这些行业的发展，也投资过这些公司，感受非常强：人会高估一个行业的难度，也会低估一个行业的难度。

怎么相对客观地判断一个行业，是很重要的问题。

我印象特别深，2022年我跟所有找我聊天的人讲，宁德时代的壁垒非常高。但很多人觉得这只是传统制造业。后来这些年证明，它的壁垒确实非常高。

再看一些领域，尤其是很容易被简单定义为制造业的领域，怎么判断它的竞争力？我需要花大量时间学习。

比如现在看氢能产业，怎么判断这个产业里是否有公司能建立类似宁德时代在锂电行业的竞争力，这都是很重要的问题。

你说既怕高估难度，又怕低估难度，我理解是不是这样：高估一个行业的难度，就会低估这个行业的竞争？

对。你会低估它的竞争激烈程度。

就像汽车？

汽车是一个很典型的行业。

高估行业难度，就会因为恐惧未来的激烈竞争，而不愿意在这个领域下重注。本来应该把钱投向未来，但可能因为担心竞争，把精力放在短期竞争甚至盈利上。

你一直讲学习能力和学习的重要性。但硬科技行业的知识门槛和复杂程度，应该远超过消费互联网。

消费互联网至少还有个人体验，芯片却不能靠自己买个芯片用一下来学习。这样复杂的产业，尤其很多创始人和核心人员都是PhD级别，投资人通过什么方式学习？

首先，刚才讲过“模糊的正确”。对于投资人来讲，需要在模糊的正确下做决策。

我们不可能把一个领域搞得无比清楚。在对一个行业建立模糊认知的情况下，怎么判断哪些核心点会影响公司最终成功，我觉得很重要。

我一直跟团队讲，我们不可能把行业搞得那么清楚。毕竟如果你自己能把这个行业完全搞懂，就应该去创业，而不是做投资。

所以需要基于基本的商业判断，构建判断一家公司是否值得投资的标准。

但对创始人的要求不一样。创始人只有模糊的正确肯定不够。

我们一直在总结，哪些领域该投哪类创业者，但这件事非常难。我们现在成功的创业者，每个人都不一样。

刚才你也说，最大的共同点就是他们都很成功。

比如李想和王星星，完全不一样。再加上沐曦的陈维良，也完全不一样。曦智的沈宇，做的也是半导体，但他们也完全不一样。

所以我一直提醒自己，不要用任何标签判断创业者，还是要和创业者当面聊。

他们完全不一样，就没有办法抽象。我觉得完全不能抽象。

比如大家都说创业者要没有Ego，但我们认识了很多Ego极其大的成功创业者。这个标准有意义吗？没有意义。

李善友回答过这个问题。他说，Ego是分子，分母是他要做的事情。

对，这样就可以理解。所以不要简单定义。

如果它没有办法被抽象出来，不能形成方法论，也不能变成某种共性，是不是意味着投资完全是手艺活？经验很难复制，也很难传授给更多人。

这是个非常好的问题。过去这些年我花了很多时间带团队，确实带出了一些同事。

刚才讲到的秦政，2020年加入我们，待了两年后离开，去了另一家投资机构待了一两年，2023年又回来了。

我和他花了很多时间交流。还有我们当时一起投沐曦的一位投资经理童T，他们可能是我从2020年开始交流最多的两位同事。

他们都获得了很大成长。我把过去犯过的错误非常诚实地告诉他们，在聊每个项目时，都把观点说得非常清楚。

我觉得在这个过程中，确实能够传递一定的价值。他们学习能力也非常强，逐渐成长起来。

包括最近一些年轻同事，我也花了很多时间。坦诚的沟通很重要。

我以前好像跟你说过，如果我上播客，我得确保讲的每句话都是真实的，因为团队的人会听。

如果我讲一些知行不一的话，会对他们产生影响。所以我也经常听我们投过的、或者准备投资的创业者的播客，听他们在播客里讲的，和跟我讲的有多大差异。

我还是想构建机构性的能力：一个人在这个机构里，借助我们的能力，最差也能取得不错的结果。

但这需要大量时间和沉浸感，确实需要时间。

这会不会导致风险投资机构很难规模变得特别大？因为培养一个优秀的投资人需要太多时间。

所以大家的思考和做法都不太一样。

那你自己是怎么培养出来的？你可以表扬一下你的同事，张颖和徐传生当时是怎么把你变成一个优秀投资人的？

我跟他们两个都学到了非常多东西。我们认识十多年了，你应该能感觉到我的一些变化。

比如张颖，我觉得他是一个非常善良的人，不像表面表现出来的那么强硬。他不断地告诉我们，要善待创业者。

我们一起出去时，他也愿意帮助其他人。

他在内部最重要的一点是，他是极少数真正愿意放权、给大家机会的领导。

徐传生则是很多事情思考得非常细，会把事情想得更全面。我跟他们两个都学到了很多东西。

你在移动互联网时代最典型的成功案例是陌陌，之后是理想汽车，再之后是沐曦、宇树。我不知道你会不会思考，每一个成功项目带给你什么？

最重要的不是单个项目的成功。对我们来说，核心还是构建认知系统和做事方法，这一点非常重要。

沐曦上市之后，我和负责这个项目的同事童玮亮聊过。今年我把他升成了合伙人。他说了一句话很有道理：这种项目第一轮投到其实不难。

对任何投资来说，第一轮投到一个项目不难。核心是，在这个过程中你对公司的理解是否足够到位，能不能持续加注。

我们第一轮只投了沐曦5000万元人民币，后来加了6轮，累计投了7.5亿元人民币。公司上市之前，我们还持有5个多点。

这才是给我们创造大回报的核心。

为什么当时能做到？因为在理想汽车上，所有人都不看好的时候，我们也加了注。有过这个经验，所以我鼓励他把公司的情况研究得更详细。他确实做得非常细，加注时我们就没有那么纠结。

我觉得这种方法论更加重要。

那陌陌呢？你投陌陌时还很年轻，它是一个更多凭本能做出的决策吗？

陌陌不太一样。我第一次和唐岩聊，差点聊崩了。过了一个月，产品上线，我看到数据非常强，又去和他聊了一次。

那次数据占了非常大的部分，是看见所以相信。

后来我觉得唐岩真的很强。他对人性的理解、对产品功能的理解，都非常厉害。但第一次聊天时，还没有聊到那个层面。

陌陌这一路太顺了，所以你从中感受到的方法论，可能不如理想那么强？

对。事情太顺时，感受不会那么强。

哪种更好？一直都很顺，赚了很多钱；还是顺便赚了很多钱，同时学到了很多东西？

肯定是都学到东西了。但顺利这件事对你的影响和记忆，可能没有那么大，也不一定对后面的工作产生那么强的影响。

更早一点，2011年你从门户网站编辑、记者转型做投资。同期也有一些记者转型做投资，但你似乎是其中最杰出的一个。这个过程痛苦吗？你怎么完成的？

其实不痛苦。痛苦的人都走了。

我在搜狐做媒体时，和一个非常好的朋友李双平一起做了一个社群，叫Mobile 2.0。我们在这个社群里聚集了很多国内最早期的移动互联网创业者和开发者。

所以我本身就在和这些人打交道，而不是像当时很多媒体人一样主要和大公司打交道。

我一进入投资行业，就拥有了一个非常重要的资源，很早就接触到了这些优秀创业者。比如我加入经纬的第一个月，就带张颖他们去见了蒋凡。当时是开复他们投的。

所以我的启动相对容易一些。当时很多同事也给了我很大帮助，比如徐海波、万浩基。

我的转型过程很顺，每个人都给了我很大的帮助。

所以经纬是一个非常友善的机构？

开玩笑的。

你有没有想过拥有一段其他经历？比如成功创业者转型做投资，可能更能理解创业者。你会羡慕这样的经历吗？

我觉得每个人都有自己的人生选择，也都有自己做某件事的优势。我现在完全不羡慕，甚至没有一度羡慕过。

5月初我去冈仁波齐转山，回来写了一篇转山记。里面有一段话：我觉得对每个人来说，把自己的事情做好，就已经超过99.99%的人了。

所以不用太关心其他人在做什么、痛苦什么、想要什么。核心还是先把自己的事情做好。

你们招聘新同事时，会看重什么经历？创业经历会加分吗？

这些都不重要。

我们很关心一个人有没有不一样的思考。很多真正产生大影响的投资，都是由不同的思考产生的。

我们很关心一个人思考一件事的逻辑，是不是和别人有些不同。

投资人是一个很奇怪的职业。一方面，只有不同思考，才可能拿到大结果；另一方面，错失恐惧又会让大家遵循同样的模式、看同样的赛道。这个能平衡吗？

如果你耐得住性子，深入研究一个行业，真的愿意做足够多的研究，就能够跨过周期。

如果不停追寻最热门的领域，很可能不停踩坑。那个流行词叫“时代的尘埃”吧。

我们更喜欢踏踏实实在一个领域里，愿意做足够多研究和深挖的人。

怎么证明他愿意呢？

心态要好，不要着急说一年一定要投几个项目。

我们追求的是投到这个领域中最好的公司。

在同龄人里，有没有你比较羡慕或者佩服的人？

我刚才说了，我现在不羡慕任何人。

真的吗？

真的。我觉得把自己的事情做好就够了。

每个人都有自己的方法和策略，也都有成功或失败的经历。一步一步把自己的事情做好就够了。

但你不会欣赏别人是怎么做到的吗？不会好奇吗？

好奇也没有用，你可能不具备那个能力。我真的是这么觉得。

很多能力我不具备，所以羡慕也没有用，因为你做不到。

那你看体育比赛吗？我可能永远打篮球打不到乔丹、詹姆斯那么好，但我会为他们喝彩、表示欣赏。你不会有这样的情况吗？

很多人都做得非常好，我都觉得他们很厉害。

我这么问，是因为王兴曾经分享过一个观点：大众和媒体认为的最佳CEO，往往和CEO认为的最佳CEO不一样，就像媒体评选的MVP和球员评选的MVP可能不一样。

我想从你的角度了解，这个行业里大家比较佩服谁，或者投资领域里大家比较佩服谁。

这个问题我没有特别好的答案。

那你对二级市场投资有兴趣吗？你刚才说2022年就判断宁德时代有很高的护城河，但即使判断出来，也不会去二级市场买它的股票，是这个意思吗？

对。

AI会改变投资行业本身吗？

这个问题太庞大了。我觉得肯定会有影响，但影响和改变是两个完全不同的概念。

但对你自己而言，你现在已经不招研究助理了，自己用AI，这就是改变。

马克·安德森以前在博客里讲过，早期投资暂时还没有受到太大影响，但越往后越容易被影响。

逻辑上有可能。越往后，越可以通过技术手段追踪一家公司的情况。

你会考虑一个风险投资机构的竞争壁垒和护城河吗？这个问题大家经常问创业者和公司。

我经常考虑。

我觉得品牌很重要。当创业者同时接触两个不同基金，大家价格一样、投资金额也一样时，品牌就很重要。

品牌代表很多东西，包括你怎么对待创业者，怎么做好投后服务，都会受到影响。

钱足够多会是竞争壁垒吗？也就是Deep Pockets。

有一定价值，价值在于可以不断加注。

钱多，大家会觉得你投得起，也会来找你。就像如果我有一颗原子弹，所有人都会和我好好说话、好好谈判。

就有点像巴菲特。

对。

你之前做的复盘，对你自己有意义吗？

有意义，但我觉得对团队没什么意义。

如果一个同事自驱力非常强，他会自己思考，我关注的领域错过了什么；如果没有自驱力，和他说也没有价值。

我倒是经常在内部分享成功项目的意义，让大家提高自己的标准和审美。

对你而言，分享成功经验可能比复盘失败过程，对团队有更大的意义？

对。绝大多数情况下，成功案例你了解很多细节，因为你投过，成功之后知道里面很多细节，可以展开讲很多。

但错过的项目，很多历程你并不了解。

我去年招的一些年轻同事都跟我说，他们是被正面鼓励培养大的。

别人的失败，你们是去听吗？

我觉得这很有道理。

我发现你有一个习惯，我自己没有，但很好奇：你经常看完电影和书之后，在豆瓣上写评论、打分。这个习惯背后有理性的原因吗？

如果我觉得很烂，就不写；如果觉得有意思，就写一段。没有什么特别的理性目的。

你身边有这样的人吗？

不知道。你算一个，你不是经常读完一本书之后写文章吗？

但我不会在豆瓣上写评论，我有公众号。

以前张一鸣挺喜欢这么做，后来可能因为太多人关注，他也不写了。他以前经常在豆瓣上评论某本书，看完之后写一些评价。

你是偏乐观还是偏悲观的人？

乐观。

理由是什么？

11. 技术推动长期乐观

我对一切都充满好奇。对于我关心的领域，应该这么回答，我是乐观的。

我希望每一天都比昨天好，这是应然；但每天实际是不是更好，不一定。

有什么原因支撑你对未来保持乐观？

最大的原因是技术在不停进步。

所以你不太相信硅谷讨论的AI威胁论？

我还是相信人类会解决这些问题。它可能存在，但人类会解决。