欢迎收听十字路口，我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容他站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起探索和拥抱新变化、新的可能性。在AI硬件的领域，永远都有新的机会，也永远都有野心勃勃的创业者。那我们今天在十字路口呢，就请到了潘宇扬，啊，他之前是字节跳动Code最早的产品经理，然后同时呢，他也负责过字节等公司的AI眼镜的项目。啊，今天宇扬呢带着他的这个呃创业的产品AI项链，我们所有人都戴着的这个Odis啊，来到了十字路口。那我们也请到了这个宇扬的天使投资人，Creekstone的合伙人李一豪，和我们一起来录这一期节目。好，你好宇扬，你好一豪，欢迎来到十字路口。hello hello hello，感谢国际，感谢一豪。
Ronghui
十字路口有一个传统，就是在深入聊故事之前，会有一个快问快答的环节，帮助大家更好地了解嘉宾。因为今天有两位嘉宾，我们先从宇扬开始，再从一豪开始。宇扬，你的年龄？
潘宇扬
28岁。
你的毕业院校？
潘宇扬
电子科技大学，在成都。
你的 MBTI 和星座？
潘宇扬
我的 MBTI 是 INTJ，星座是双子座。
目前融资的情况怎么样？
潘宇扬
前段时间我们已经完成了第一轮数百万美元的融资，现在正在接洽第二轮。
可不可以用一句话介绍一下现在的产品，给我们安利一下？
潘宇扬
我们在做一款 AI 可穿戴项链，就是我脖子上，以及我们三个人脖子上戴的这一款 Odyss。它可以识别用户所有的饮食行为和运动行为，并做数据整理和健康规划。
咱们现在预计什么时候发布？
潘宇扬
最快应该是在明年的第 2 季度，但是最慢的话可能是明年第 3 季度。我们会在海外发布，主要市场也是海外。
会在国内发布吗？
潘宇扬
未来有可能。
目前团队的规模呢？
潘宇扬
我们刚刚达到 10 个人。
一句话介绍一下创业之前在做什么。
潘宇扬
在大厂做 AI 眼镜。
好，那接下来请一豪。你的年龄？
李一豪
36岁。
你的毕业院校？
李一豪
本科是在同济大学，硕士是在法国。
你的 MBTI 和星座呢？
李一豪
我是 INFP，星座是白羊座。
这两个组合简直了，太浪漫了。
李一豪
非常 passion，非常有 energy。
一句话介绍一下现在的基金。
李一豪
我们是一家专注早期 AI 投资的美元基金。
你们的团队规模呢？
李一豪
我们就两个人，就是我们两位合伙人。当下最流行的 solo fund。
可不可以用一句话介绍一下，在做现在这个基金之前是做什么的？
李一豪
我过去 8 年都在做 VC。
1. Why Glasses Fall Short
宇扬，你在字节等公司其实都参与过 AI 眼镜这样的项目，这也是一个非常热门的 AI 硬件赛道。但是你自己创业却没有选择做这件事情，是因为什么原因呢？是不看好吗？
潘宇扬
我觉得也没有完全不看好。因为在中国市场，如果说 10 年之后，假如近视或者光学矫正手术还没有那么普及的话，我觉得眼镜可能会是一个终端。
但是现在做眼镜，我觉得就跟 2015 年的时候去做 VR 一样。现在大家看到海外的眼镜比较火，比如 Ray-Ban Meta，一年有几百万台的出货量，但它的核心其实在于墨镜市场和 Ray-Ban 的品牌。海外是一个庞大的墨镜市场，而且 Ray-Ban 不管是渠道还是品牌知名度，在海外都有垄断级的影响力。
但这两者在国内都没有复刻的条件。我觉得现在做眼镜，很多人还是从 AI 的角度出发：这个眼镜可以离人的眼睛很近，可以离人的耳朵很近，能够听我所听、看我所看。但是这件事情是为 AI 服务的，它作为一个产品，其实应该是为人服务的。
人要的是什么？要的是这个东西戴起来舒服，不用频繁充电，可以一直续航；外观上要好看，能够融入我的 dress code。但实际上，现在的眼镜在这 3 个方面几乎都没有办法达标，而这 3 个方面最大的限制在于材料技术和电池。
电池。
潘宇扬
对。这两个事情不可能像 AI 大模型一样，每半年就出一个大新闻，它们的进化速度非常缓慢。
一个好的新产品，它的体验应该大过旧体验加上替换成本，但眼镜显然是一个替换成本非常高的产品。有时候你给它配镜片，镜片的价格很容易就超过眼镜本身。对用户来说，这也是一个非常难承受的成本，而且你还要去验光，去线下测瞳距，很多验光工作没有办法完全在线上完成，这些其实都是问题。
这说的是国内市场的情况。如果再看海外市场，海外是一个纯墨镜市场，几乎没有多少用户会佩戴光学镜。那如果我们把它作为 AI 入口，你让一个本来视力很好的人去戴一副眼镜，就为了每天跟 AI 聊天，我觉得这件事情更麻烦，也更遥远。
所以我觉得，AI 眼镜并不是一个短期之内会成为大众终端的产品。但是我还是要去寻找这样一个产品。
2. Why Odyss Chose the Necklace
所以你寻找到的新产品形态就是 AI 项链，对吗？可不可以给我们讲一讲，你是怎么发现这个产品机会的？
潘宇扬
我觉得我们的产品其实是两个部分：一个是项链这个形态，一个是健康这件事情。我们可以分开来讲。
首先是项链这个形态。它其实是一个多模态入口。我们对于多模态入口的思考是，它最重要的事情就是要无感地和人在一起，要能够无感地佩戴在人身上。
我们不讲续航，也不讲其他的。如果一个用户带着一个产品 1 个小时之后就会觉得不舒服，那它一定不是一个合格的多模态入口。
第二件事情，它必须得看得见、听得见。我们刚才讲，今天戴一个 50 克的眼镜，标准尺寸大概是 48.6 克。它戴在头上之后，会对耳朵、眼睛和鼻梁造成很多压迫。
但脖颈处是人整个身体上最能承重的地方。我们戴一个 50 克的项链，其实今天这个项链还没有 50 克，但我们没有感觉。哪怕它掉了，或者你把它带到了奇怪的地方，你根本就不会察觉到它的存在。
这非常重要。第二点是，你要看得见、听得清。要做到这一点，它就必须在人的正面，不可能在手指上，也不可能在手环的位置。
所以把这两点综合起来，就只有这样一个挂脖形态。这就是我们为什么去做项链。
另一个重要的点就是健康。健康这件事情，源于我在年初的时候看过一本书，叫《Up Live》，中文名叫《超越百岁》。这本书讲了很多关于健康的观点，但最核心的一点是，现在的医学或者健康管理，大家都是有病了去治疗疾病。
但未来我们应该通过生活规划，去阻止和预防未来可能发生的一些健康风险。这其实是现在欧美对于健康这件事情的一个普遍共识。
我们来看什么样的行为会影响健康，比如吃饭、运动、睡觉，还有情绪。但是运动、睡觉和情绪这 3 件事情，市面上已经有非常多的产品了，每一个类别我们都可以找到十几、二十件产品。
饮食作为对健康影响最大的一个部分，其实没有任何硬件产品是专注于这个方向的。饮食数据是最缺乏的一个维度。
可能最早有一些很 crazy 的想法，比如在勺子上装一个摄像头。这样你就知道每天吃了多少东西、多少卡路里。
潘宇扬
对，我们当时有过这样的探索，包括勺子、餐垫，所有形态其实都做过。
一个问题是，它确实不是一个多模态入口，可能只能解决这一件事情，未来没有办法做场景扩展。第二个问题是，勺子可能能看见当前的食物，但没有办法结合餐桌上的其他信息，比如我点餐时候的语音、我的地理位置等等，去交叉验证这到底是什么。
如果只通过视觉来看，可能只看到这一块肉，你很难分辨出来它是什么肉，需要综合很多信息。最后我们也没有办法把勺子这个东西真正落地。
3. From Big Tech to Venture Capital
我们待会儿会详细展开 AI 项链如何帮助我们吃得更健康。在展开更多内容之前，可不可以请宇扬和一豪分别介绍一下你们的职业经历？
潘宇扬
我是 1997 年的。2019 年校招加入华为，最开始是做算法，在小艺智能助手。当时还没有大模型，所以我基本上做的是 NLP，传统的 3N 之类的策略。
那个时候我们算是最早接触 AI 推荐或者助手类产品的人。后来大概 2020 年左右，内部转了一次岗，去做鸿蒙 OS。那时候是鸿蒙 OS 很早期的阶段，基于 OpenHarmony 的单框架 HarmonyOS。
所以我在华为的经历是 AI 和 OS 两段，做过研发算法，也做过产品设计。2022 年加入字节的时候，其实是字节的一个保密项目，跟我的背景正好很匹配，所以就被招过去了。
但那个项目到今天还没有完全落地。
不是扣子吗？
潘宇扬
不是扣子。我进到字节的时候还没有扣子这个东西，我们是因为一个跟我背景很符合的保密项目被招到那里的。
手机？
潘宇扬
我不知道，我不知道是什么。
当时我们内部的观察也是，这件事情离落地还非常远。而且那个时候我们刚进去，豆包所在的 Flow 整个大部门还没有成立，我们这些产品经理都在做一些内部创业，讨论一些新的课题。
后来我们发现了扣子这个机会。最早做扣子的时候，其实是想给各行各业的人提供一个把他们的行业知识做成 Agent 的工具，再把这些 Agent 变成平台化的数据资产，未来可能为一个更庞大的 AOS 服务。
这是最开始的出发点，但最后发现这个出发点没有那么 work，这是后来的事情了。
扣子一直做到 2024 年年终。那时候也是第一次对外发布会，我们把这个产品发布了。发布之后我就撤了回来，当时也是因为组织有一些调整，后来开始负责一些 AI 硬件项目。
AI 硬件方面，其实也尝试过很多形态。包括大家知道的、去年发布的耳机 Ola Friend，其实也是我们部门做的，可能还有一些新的形态仍然在尝试。
后来就回到了我们最开始讲的眼镜故事，然后有了我今天的创业。这大概就是我的经历。
很酷。一豪呢？
李一豪
我们是一家早期创业基金，今年我和合伙人陆欢一起出来做一个专注于 AI 的早期美元基金，主要做早期投资和孵化。
我们有一种非常强烈的使命感，希望能够用心服务好每一个创业者，打造一个中国的 AI mafia 生态。不管是移动互联网、消费，还是后来的一些硬科技，中国可能都缺乏硅谷那种 mafia 精神、文化，以及更强烈的组织和社区。
现在我们看到 YC 给很多 AI 应用和 AI infrastructure 公司带来了生命力和活力，我们也想打造这样的一个圈子。这是我们的使命和愿景。
你们基金的名字叫 CreekStone，就是溪流里面的石头。这个名字背后有什么故事吗？
李一豪
首先，我们作为 AI 基金，肯定要仰仗 AI。这个名字也是 AI 帮我们取的，我们的 logo 也是 AI 做的。
也是 Figma 的 AI 做的吗？
李一豪
对，也是 Figma 的 AI 做的。我们给了它一些 prompt，代表我们的想法。
我们觉得，首先需要自然元素，需要更隽永、更长期的要素来表达耐心资本。耐心、长期，这听上去好像很假，但我们希望真正把这件事当作一项事业，当作能够基业长青的事情来做。
第二点，我觉得我们的宗旨是“上善若水，坚若磐石”。有些东西要涓涓细流、细水长流；但在最关键的时候，我们现在也是创业者，宇扬也是非常优秀的创业者，大家总有一些时刻需要非常坚实、坚定的后盾，就像坚如磐石一样提供支持。
最后模型给了我们 CreekStone 这个名字。我觉得挺好的，也要感谢豆包给我们的这个名字。
4. Health Beats General Purpose
那我们再说回 Odyss 这款 AI 项链。其实做项链的人也不少，做 AI 加项链，但大家选择的领域好像都不太一样。
有很多人是直接要做 24 小时 always-on 的设备，去记录你的一切，为大模型提供更多 context。这是最泛化、最有野心的方向。但你们选择了健康这个赛道，为什么？为什么不做别的，一定要做健康？
潘宇扬
因为我们从创业的 day one 开始，就完全杜绝做任何通用的事情。
市面上其实没有通用产品。比如说我们经常说 manners 它是一个通用产品嘛，它其实都不是，它是多个垂直领域优化过的 Agent 拼在一起，形成了一种通用的错觉，看起来好像什么都能做，但它真正交付得好的任务，还是在它优化过的场景上。
而且我觉得，通用也不是一个初创公司的游戏。再加上我们做硬件，硬件成本很高，不光是产品成本，还有用户获取成本。
今天作为一个用户，我一天可以在手机上下载 100 个 App，不需要理由。我看到一个东西，觉得“这个好有意思”，就可以下载。但买硬件必须有明确的动机：我买来它干什么？
这件事情我们可以分成两种类型。一种是它可以给你提供情绪价值。现在很多产品都是这样的，包括我自己是一个大疆的骨灰级爱好者，家里有大疆所有型号的无人机。但我觉得那些东西对我来说也是提供情绪价值。
什么样的情绪价值？就是让我觉得我很厉害，让我在跟朋友一起出去旅游的时候有一个不同的视角，但可能一年就旅游一两次，也不妨碍你每一代新品都要买。
对，就像敞篷车。你可能一年在城市里只开一次敞篷，但为了这一次，还是要买这样的东西。
潘宇扬
对。它其实是给人提供情绪价值，很难说给生活带来什么改变。
另一种就是真正去解决具体问题的产品。比如我需要做会议记录，那就买一个做会议记录的产品，这种是有痛点的。
所以抛开这两者，如果我们今天只谈一个通用的多模态入口，却不在任何领域细化，那这个产品买来用户就会吃亏，这显然不是我们想要的。
我一直觉得会议纪要在手机和电脑里做就可以了，因为外置硬件最大的价值是方便。
比如 PLAUD，我之前也用过，我觉得它是一个非常好的产品，思考得非常超前。我可以直接把它打开，而且它有很多会议模板，可以让我做出很高质量的会议纪要。
但长期来看，这其实是手机 OS 的工作。比如我现在用的某品牌国产手机，是折叠屏，特别薄，它系统自带的会议助手就非常好用。无论是飞书、腾讯会议还是通话，它都可以帮我总结到一个地方。
所以我觉得，这才是未来第一性原理的趋势。
还有一些生活记录之类的产品，我就不知道大家的生活有什么值得被记录的地方。现在的人发照片，都不好意思发一张没有 P 过的照片。我们上节目、接受采访还要化妆，对吧？普通人的生活其实是很无聊的，那我把一个很无聊的东西呈现出来干什么？我不理解。
所以这也注定了我们不会做通用，而是要做垂直。这个垂直领域必须有痛点。
潘宇扬
对。就拿吃饭来说，每个人每天都要做好几次，但这件事情没有任何记录，也没有任何监管。
你回忆一下中午吃了什么，可能还能想起来，但再回想自己为什么要吃这些，就不知道了。可能就是灵光一现，或者刷外卖平台的时候刷到了就点，但你不知道这些东西跟自己的身体有什么关联，会产生什么结果。
这是一个完全空白的市场，而且频率很高，每个人都会经历。那我们为什么不做呢？
5. Building the Always On Device
所以现在具体是怎么做的？这个产品的功能给用户带来的价值是什么？
潘宇扬
我们最核心的功能，就是 always-on 地理解你所有的吃饭和运动行为。
吃饭不是传统意义上的对着桌子拍一张照片，而是更多地记录人吃饭的每一口：我在什么时间吃了一块什么肉、一块什么蔬菜，什么东西送到了我的嘴里。
它有多大，对应的各种营养物质、卡路里、GI 以及它的结构结论是什么，这些东西怎么样影响你的身体。运动方面，我们做的事情跟传统的戒指、手环类似。
把这些信息整合起来，我们就可以得到一个全维度的数据：能量从流入人体到最后流出人体，到底发生了什么。
今天录播客之前，我正好在小红书上刷到一个新的硬件，装在马桶上，是一个摄像头。
就你说的流出身体的监测。
潘宇扬
对对对，闭环了，闭环了。
这是一个很有味道的创业公司，我觉得还蛮酷的。
你刚才提到它可以记录吃的每一口，那意味着这个摄像头要一直开着吗？
潘宇扬
对。我们自己在美国调研的时候发现，大家吃零食、喝咖啡、喝水这些事情非常零散，发生在生活中。如果不一直开着，用户几乎不可能在每次吃饭的时候都点一下它，所以它必须 always-on。
但 always-on 的话功耗会非常恐怖，耗电量也会很高。这个问题怎么解决？
潘宇扬
要看我们要求的用户场景是什么。
虽然第一天我们就有 camera，但第一天就把相册功能干掉了。因为一个图像是给 AI 看，还是给人类看，要求完全不一样。
给 AI 看，AI 其实理解不了高分辨率、高帧率。进入模型之后，它在做 token 化时，也要把图像切成小块去压缩。反而 AI 喜欢高对比度、高动态范围、边缘高度锐化、轮廓清晰的图像。
但这种图像对人来说可能非常丑，因为人喜欢贴近现实，有饱和感、有色彩，以及高分辨率、高帧率的内容。
这两者完全不同。我们没有发现一套硬件方案，可以同时兼容这两种需求。
如果要做一个完美的人类相机，就得做成大疆、Insta360 那种产品。但那样的功耗、体积和成本都非常恐怖，这不是我们擅长的事情。
所以我们要做的是一个 AI 相机。做 AI 相机，就要把 AI 这件事情做得很极致。整个链路上的所有器件，都支持低帧率、低分辨率，并且在端上部署一些特征强化和压缩算法。
这样我们可以在非常有限的体积、功耗和散热的平衡下，为 AI 提供足够多的环境信息。
大家想一想，AI 在看我干什么，10 FPS 和 30 FPS 有区别吗？其实没什么区别，AI 都可以理解你在干什么。在我们的测试下，不管是 10 FPS 还是 30 FPS，都已经远超当前 VLM 技术需求的甜点值。再往上涨，对于我们的 benchmark 没有任何增益。
刚才说的是节流，也就是怎么减少功耗。另一方面就是开源，加电池。
潘宇扬
对，这是一件很土的事情，但我们为了让设计更好看，不会把电池做在前面，而是会用一些技术把电池藏在项链里的某个地方。
现在项链背后挂着一块电池，但它非常小。大家三个人都戴着这个产品，其实都感觉不到它在脖子上。这就是挂脖形态的魅力，它有非常多的空间可以容纳一些东西。
所以现在这个产品是拍一段 24 小时的视频流，然后抽帧处理，还是每隔几秒拍一张照片？
潘宇扬
如果非得在两者中选一个，它是每隔几秒拍一张照片。
但这其实涉及一个比较系统性的问题：我们在做这件事情的时候，不太知道当前场景需要什么样的内容。
有些场景需要听得清楚。比如我们在这里录播客，面前的画面几乎没有变化，这时候就需要听。有的时候，比如做饭，不需要看得那么清楚，但需要画面来得快。
还有一些涉及文字、二维码、条形码扫描的场景，不需要很高的帧率，但需要看得清楚。所以所有的数据需求，都需要根据场景动态调配。
但我们的带宽很有限。BLE 大概是 30 KB，蓝牙可能跑满 80 KB；Wi-Fi 的功耗又很高，不可能一直挂着。
所以我们要做的事情，就是在有限的带宽下，根据场景调配所需要的数据集。
这个调配要在端侧进行吗？
潘宇扬
端侧会做一些压缩。比如前面一张图和后面一张图，如果直方图的匹配度大于某个值，就意味着这两张图的信息大概是一样的，不需要全部传输。
但端侧只会做这些简单的事情。场景理解在端侧做不了，因为它需要模型根据我所在的位置，深度思考当前需要什么样的信息。
这其实是一套独立的 VLA 系统。我们的模型会在 T0 时刻，根据 T0 时刻的画面，判断 T1 时刻需要什么样的负载，然后让 T1 时刻的负载变得更均匀。这个模型是云端模型。
T0 和 T1 之间是差 1 秒，还是差几秒？
潘宇扬
这是一个非常小的模型，只输出一个 JSON 格式的参数，不会输出其他内容。它可能是 3B、1B、0.5B，或者更小的 VLM。它的延迟肯定是 1 秒或者几百毫秒级，不会太久。
我们要处理很多 edge case，也就是边缘状况。
我偶尔很喜欢吃泡面，这是一个罪恶的爱好。但吃泡面最快乐的是最后喝汤的时候，喝汤时它监测不到，这怎么办？
潘宇扬
也不会监测不到。因为端起碗来喝的时候，它会监测到你的动作，只是拍到的可能是泡面的碗，拍不到食物了。
明白。
潘宇扬
这个其实有很多种推断。我们不是只拍入口的食物，还会有很多推断。比如把汤举起来之前和举起来之后，碗里的东西下降了多少；再比如我们会通过 IMU 知道你大概以什么动作持续了多久，然后推断你大概喝了多少东西。
反正就是天网恢恢，疏而不漏。
潘宇扬
对。它肯定不是一个端到端的模型，而是一套覆盖各种 corner case 的架构。
你吃下的每一口都被记录在案。
潘宇扬
是的。
刚才我们还提到数据传输。我自己使用 PLAUD，或者其他国产录音卡片时，觉得最大的差体验就是传起来太慢了。
录 1 个小时，我感觉要传 10 几分钟，经常上面录着七八段，懒得传，就觉得慢如蜗牛。它虽然有 Wi-Fi 模式，但总觉得也连不上，不知道为什么，大家好像都解决不了，这是一个行业通病。
你们这个设备更小，可能要传输的数据更多。我不确定，但你刚才提到了一些压缩算法的优化方法。你们怎么解决传输的问题？
潘宇扬
我觉得现在行业上不存在一种又快又省电的方式。但这个问题我们不会去解决，有很多公司比我们更急。
如果不解决，用户体验现在能得到保证吗？
潘宇扬
我们首先会用最新的技术。如果最新技术还没有跨过这条线，我们会在最新技术的基础上做压缩。
比如刚才说的 T0 到 T1 的场景识别，可能一张 10 KB、20 KB 的图就完全足够做这件事情了，这完全落在蓝牙的带宽里。
如果用户需要非常高清地获取当前行为，我们可能会启用 Wi-Fi。但 Wi-Fi 非常耗电，而且像苹果这样的设备不支持双 Wi-Fi，连接手机之后，其他功能可能会受到影响。
这种情况下，我们会有一些队列冗余，允许用户在某个时刻再去处理之前没有完成的任务。我们给用户交付的结果会相对异步，因为这件事情没有必要做到特别实时。
你不会在吃饭的时候一直看手机，说我此时此刻这一口吃了多少。几秒甚至几分钟的时间误差，完全可以接受。
就像我现在手上戴了两个戒指，最近在测评 Oura Ring 和 Ultrahuman 的新款，想看看哪个好，把两者的数据放在一起对比。但我根本不会在睡觉的时候看它，睡觉的时候也没有办法看，所以我是在醒来之后过一段时间，再去看整个结论的数据，这才比较符合用户行为。
我一般是每天早上洗漱完，坐在马桶上的时候开始看昨天晚上睡得怎么样，掏出 Apple Watch 的 Health App。
动态血糖监测也是这样。做动态血糖监测的人，吃完饭之后会有一种变态的快感：我知道吃了一些糖，能够迅速通过快走，或者调整吃饭顺序，控制自己的血糖水平。
而且每个月看到自己控糖水平上的进展，也是一种很微妙的心理快感。能看到自己的进步，把这件事情数值化、管理起来，本身就是一种快感。
潘宇扬
我们现在在硬件上还没有完成最终产品化的优化，所以肯定还是有差距的。理论上我们预期用户一天一充，也就是至少 18 到 20 个小时。
睡觉的时候不会戴项链，因为会不舒服。把它摘下来之后，可以挂在我们提供的精美充电首饰架上，睡觉，早上起来再戴，一天都可以使用。这是我们预期的用户模式。
6. Designing for Trust
我觉得有一个特别巧妙的地方，是它的摄像头做得很隐蔽，不太看得出来。
但另一方面，它确实可能会减少别人对它的攻击性。你不会觉得像是挂了一个摄像头对着别人，但自己心里又知道，它看到了我今天看到的一切。
尤其是如果我挂在这里，我今天微信聊的所有东西它都可以看到。你们要怎么说服用户相信你们，尤其作为一家初创公司，如果卖到海外，用户为什么可以把数据安全地交给你们？
潘宇扬
我们在海外聊了很多用户，发现大家对隐私的顾虑首先没有我们想象的那么大。
他们对隐私的顾虑，不是担心这家公司会不会拿我的数据去做坏事，而是担心对面的人会不会利用这些信息做一些恶意的事情。
首先，我们没有相册，不会让用户看到所有的视频和音频，用户看到的只是健康 summary。这就杜绝了普通用户或者别有用心的用户拿它去做二次创作。
我们在宣传上也不会宣传 camera 的规格，这个东西是一个食物记录器。大部分时候，所有数据都是阅后即焚的：模型看完之后输出健康 summary，然后把数据丢掉，这就是这个产品的模式。
而且它的外形不会让任何人联想到这是一个相机。
我们还会提供一个非常低门槛的断开方式。现在这个方式还没有落到硬件上，但交互路径肯定会非常低，可以直接在项链本体上操作。一旦进入非常隐私的场合，就可以手动把它断掉。
但从我们目前对市场的观察来看，担忧这个问题的通常不是用户自己，而是用户对面的人，或者和用户处在相同环境里的人。
一些特别隐私的环境，其实带手机进去也是不行的。对方不会要求你关机或者开飞行模式，而是会要求你把手机放在外面。
所以这会经历一个很长的社会观念变化。但就产品感知来说，我们现在已经做到比较极致的状态了。
7. Context Needs a Vertical Home
市场上其实有很多硬件创业项目，但在和宇扬交流的过程中，我们最关注的是你怎么看 context 的价值。
我们觉得 AI 应用的战争已经走到 context 劫持、context 抢夺的阶段了。你一直有非常 sharp 的观点，怎么看这个问题？
潘宇扬
我的观点在过去几个月里也发生了一些变化。
Context 这件事情，当然是越多越好，这一点绝对没有变化。只是我们收集了很多之后，应用端或者技术端还没有办法处理，但它始终有一天会处理。
比如 GitHub 就是一个非常好的 context 库。过去几十年，它一直是程序员提交代码的地方，但有了 Copilot 之后，这些内容都可以用来做训练。这其实是技术带来的数据使用方式的改变。
但对于硬件端的 context，我最近有两个不太一样的观点。
第一个是，用户为什么要帮你收集 context？这个问题非常值得思考。现在很多产品拿 context 这件事情做卖点，但普通用户谁知道这个词是什么意思？我妈妈知道吗？她不知道 context。
所以 context 不是一个卖点。产品应该先创造好的用户体验，以此为出发点；收集 context，是好用户体验的产品带来的副产物。用户愿意沉浸在你的体验里，才会愿意源源不断地把 context 给你。
第二件事情是，收集 context 之后要怎么用？我觉得现在大部分大厂和创业公司，在这一点上都相对缺失，可能也是受到技术限制。
我看了很多 AI 产品，它在一些地方收集 context 之后，就把它 summarize，然后丢到上下文里，丢到 system prompt 里。但任何模型的 system prompt 都是很有限的。
而且大家写信息写得很快，却没有对改过 prompt 的 Agent 做任何测评。我今天做了一件事情，把这件事情加进去之后，谁能告诉我，这个 Agent 的表现是变好了还是变差了？
没有人有能力，也没有公司有能力，对每一个用户个性化的 prompt 去做测评。
所以长期来看，context 的使用最终会归结到一个垂直领域的产品里。就像 GitHub 或者类似的平台，诞生了 AI coding。下一个可能就是饮食健康。
健康这件事情可能会慢慢成长起来，但很难从方方面面同步成长。它还是一个木桶，要先有一些长板长起来，再慢慢补齐平均值。
8. Defining the First Users
宇扬，你做的是一个非常创新的产品，这个产品在市场上之前没有出现过。所以我相信，做新东西的时候一定会受到很多质疑、challenge，甚至否定。
不管是做天使轮融资，还是和最开始理想中的用户交流，你听到过最 harsh 的质疑是什么？
潘宇扬
最常听到的质疑是：你在做一个反人性的产品，我们不喜欢这种反人性的产品。这种质疑非常多。
他们说的“反人性”具体是反什么人性？你怎么理解？
潘宇扬
这句话主要是投资人说得多，用户没有这样说过。我们现在已经面对了非常多的用户。
他们觉得，比如短视频是一个非常顺应人性的产品，只要一开始用，用户就会很上头，沉浸在里面。
但这不代表反人性的产品没有价值。猿猴从树上下来变成人，这就是一件反猴性的事情。如果它当时不下来，就没有所谓反人性这件事了，只能一直是反猴性。
反人性的产品可能上限不够高，服务不了 70 亿人，因为总有一些人不愿意做反人性的事情。但全球智能穿戴市场有接近 10 亿用户，这也是一个非常大的市场。
像 Oura Ring、Oppo，其实也是一些几十亿、百亿美金的公司，也服务了成千上万的人。所以一个事情变成反人性之后，并不代表它完全没有市场价值，只是我们要挑选自己的用户，并思考怎么触达这些用户。
听到这个质疑之后，我们也在不断改善。最初的产品定义里，我还想做一些比较实时的交互，比如当你吃饱了，或者当天的卡路里摄入达到限制之后，给你做一个提醒。
但这个功能在后续设计中全部被砍掉了。我们只做数据呈现和未来行为规划。我不会提醒你这一顿吃多了，因为很多时候饭已经做出来了，这一顿你无论如何都要吃完。
我们觉得这个问题不大。只做数据呈现和行为规划，其实已经是一个非常新的维度，用户在其他产品上没有过这样的体验，足够支撑我们的第一代产品。
下一代产品到底要不要做实时介入，还是把用户定义得更广泛一点，或者更垂直一点，这些事情可以再看。
除了反人性，还有其他质疑吗？
潘宇扬
还有一个是“非共识”。
我不太喜欢“共识”这个词，因为市场的共识只有两种情况。第一种，是这个事情已经成了红海，比如大模型是一个共识。大家都知道 AI 很厉害，AI 可以改变世界，但等你意识到这件事情的时候，AI 已经火起来了。
第二种，其他所谓共识的东西可能会慢慢消失在历史的尘埃中，大部分都是错误的。因为我相信，正确的东西最开始往往来源于少数人。
正如我们前面讲了很多为什么要做项链这个形态，它就是基于多模态入口、收集用户个性化数据这样的需求，基于第一性原理诞生的产品。
至于这个产品要怎么样佩戴在用户身上、怎么样服务更多用户，这些是我们需要解决的问题。不能因为它的形态像项链，或者它和普通首饰不一样，就拒绝这个产品。
我经常举一个例子，Apple Watch 在做的时候，也没有考虑要不要仿照劳力士，做成高端机械手表。Apple Watch 就是 Apple Watch，这其实是品类定义者应该做的事情。
做一个品类定义者，确实是让人很兴奋的事情，但同时也很有挑战。
我们从用户的角度来聊一聊。说到饮食健康，可能有人想减肥，有人有糖尿病，有人有一些特殊需求，比如生酮饮食，还有各种不同的流派。
你们观察到的需求和痛点有哪些？准备针对哪些需求和痛点来做？
潘宇扬
这个需求有比较普适的，也有比较垂直的。
普适的需求是：你吃了什么？为什么选择吃这些？这些食物和你的身体有什么关联？我们相当于把一个杂乱无章的流程，变成一件具体、科学、可被规划的事情。
这是每个人都需要的，无非是执行成本的问题。过去如果想达到这样的目的，需要学习很多营养学知识，需要买很多设备，去测量、称量自己的食物到底是多少。但未来不需要了。
我们相当于给每个人配了一个专业营养师，而且这个营养师 always stand by。他不需要你拍照告诉他，也不会侵犯你的生活。这是一个普遍需求。
在这个普遍需求下面，我们还接触过一些用户，他们之前打过 GLP-1，也就是中文说的司美格鲁肽，一种减肥药物。
这种用户给我们很大的冲击。首先，这个药可能会有一些情绪上的副作用，会让人血糖降低，变得不开心，精力不集中。
但最没想到的一点是，他们打完药之后，因为有了饱腹感，每天只能吃下一点点东西。反而因为有了胃口，他们在选择这一小部分食物时会变得非常不健康，选择一些高油、油炸、烘烤的食物，来让自己吃得下去。
这反而不如不打药、每天吃很多但吃健康的东西。所以他们也迫切需要知道，这一点食物应该怎么规划，并且根据生活节奏量身定制，怎么让自己不难受，怎么避免血糖下降。
我们比较垂直的打法有两类。一类是已经有慢性病，或者有一点前兆的用户。在美国，基本上是 35 岁以上的人群。
美国患有至少一种慢性病的人群，应该接近 2 亿，我记得大概是 1.9 亿。美国文化比较开放包容，年轻时胖一点、不健康一点也无所谓，但到了某个时刻会幡然醒悟，发现家人得病了，或者医生警告自己，就会开始花钱做很多事情。
过敏也是这样。亚洲人可能乳糖不耐受，美国人可能对麸质过敏，还有人有高尿酸，对嘌呤敏感。但这些东西藏在食物里，普通人没有能力分辨，我们可以告诉你到底是为什么、应该怎么做。
还有一类是生物极客，就像刚才说的那一类人。这个圈子可能不会特别大，但肯定是产品从 0 到 1 的关键人群。他们是 Oura Ring、Whoop 这类产品的用户，非常想完整观测自己身体每天的数据和变化。
过去他们没有工具，只能用秤，或者用手机扫二维码去测量食物。我们之前看到美国有一款食物秤，上面带一个摄像头，是一个盘子上支起摄像头的设计，非常夸张，但一年能出货一两百万台，价格也不贵，大概几十美元，三四十美元。
这就证明了这些用户已经被逼到这个程度，要去买一个带摄像头的秤。我觉得这个事情很滑稽，而我们其实就是为他们提供工具，把这个短板补足。
我理解，减肥也是一个非常大的需求。每个人一生中会反复减肥，而且每次为了减肥都愿意付出很大的成本。
但刚才提到的减肥人群、生物极客、35 岁以上有慢性病的人，需求好像都不一样。你们怎么 balance 这些不同人群的需求，最后交付一个对大家来说体验都不错的产品？这里会有取舍吗？
潘宇扬
如果做中国市场，我们肯定会把减肥作为一个点。但做海外市场，我们不会这么做。
美国人在文化上不会觉得自己胖一点就怎么样。中国 BMI 肥胖超标是在 28，美国 BMI 肥胖标准是在 30。美国也有亚洲人，也有中国人，这不完全是人种问题，而是社会对于肥胖的包容度很高。
我们之前在美国见到一些 BMI 30 甚至 40 的用户，他们不觉得自己胖，觉得自己很 strong。这个事情在中国人眼里其实很反常识。
让我想起杜海涛之前说的：“我不是虚胖，我是 strong。”
潘宇扬
对，他们会有这种观点。在这种观点下，你直接说“你太胖了，你要减肥”，显然不对，和用户对不上。
他们在乎的可能是：我的体重相比健康值超了一点，会不会影响健康状态、每天的工作效率，以及精神状态。他们需要把这些问题处理好，其实并不太在意外观。
所以我们把这部分用户归入第一类。他可能本身有一些 concern，需要一个产品来解决问题。
生物极客可能没有 concern，非常健康，有很多肌肉，每天早上起来晨跑。这种人只需要数据呈现。两类人看似不一样，但其实在一条线上。
我们的产品从一开始就是从数据呈现、数据发现，到最后把数据转化成建议。数据呈现是生物极客需要的，把数据转化为切实可行的建议，是有健康风险和顾虑的人需要的。
他们会在产品的不同 tab 里，但依然是在一条线上形成的数据。
现在多模态 AI 能力出现之后，有很多拍照识别卡路里的产品。美国有一个 Cal AI，应该是一个高中生做的，一度也刷屏了，增长非常快。
我在想，他们解决的问题从某种程度上和 AI 项链类似：监测每天吃了什么、多少卡路里、健不健康，然后给建议。
但戴项链本身会有成本。这个项链应该也不便宜，肯定比软件贵；还需要充电、佩戴，所以使用上有一些摩擦，比 App 更麻烦。
为了减少新体验和旧体验之间的摩擦，你们要提供更显著的差异化价值。比起这样的 App，AI 项链提供的增量价值有哪些？
潘宇扬
先说使用场景。如果一件事情每次做的时候，都需要用户拿出手机操作，而且可能还不准，还要手动辅助输入，那这个行为本身就不是面向大众的，这是一个根本性问题。
而且在美国，吃零食、辅餐、加餐的行为非常多。比如小学、初高中会要求家长带一份餐食，但他们的餐食不像中国、日本这样，到午餐时间大家统一坐在一个地方打开并吃完。
他们可能带的是薯片、饼干、牛奶，进食过程分散在整个上课过程中。成年之后有时也会保持这样的习惯，进食时间和行为相对分散。
可能我 1 个小时前吃一口薯片，过 2 个小时又吃一口。难道每次吃都要打开 App 扫一下吗？这首先就是用户体验的问题。
再说准确度。我们团队现在已经形成共识：目前市面上拍照识别食物最准的 App，你知道是哪一个吗？
不知道。
潘宇扬
是 ChatGPT。
为什么它的 API 能力没有开放给大家？
潘宇扬
首先，我们有测试集。ChatGPT 靠的是 AI scaling，Scale AI 现在已经是一家 210 亿美元估值的公司，非常夸张。
很多做食物识别的 App，会用固有模型，优化一些 Agent、Prompt，或者简单做一些微调，然后把图片丢给模型。但 GPT 一直在以非常快的速度迭代，模型更新之后，很多 App 没有办法完全跟上。
而且 GPT App 里提供的模型体验，和它暴露出来的 API 体验并不完全一样。GPT App 在某些场合会更聪明，尤其是多模态方面，这一点大家其实都有测试，虽然 OpenAI 自己也不太会说。
这类产品的原理都是把图片丢给模型猜一下，但从原理上就不准。通过一张图片，比如这里有一个碗，怎么知道这个碗有多宽、多深，每块食物有多大？
而且一个碗是分层的，只能拍到上面，看不到下面藏着什么，肥肉可能都藏在下面。
很多饭店上菜时，看起来满满一盘，下面全是冰，或者全是蔬菜基底，根本不知道。
潘宇扬
中餐还经常是大家共享、分着吃。包括我没有吃完怎么办？难道结束的时候还要再拍一张？
这些事情都是原理上不准的诱因。更重要的是，除了吃了什么，不同食物的先后顺序，以及进食速度，都会影响一些指标。
比如吃饭时先吃蔬菜还是先吃碳水，会非常影响 GI，也就是影响升糖速度，可能导致几十年后糖尿病的发生概率。这是普通 App 完全不知道的。
另外一个是进食速度。进食速度快，会显著延迟饱腹感。其实已经吃饱了，但身体还没有反应过来，于是会在这个过程中吃得更多。
我们发现，很多肥胖或者体型比较大的用户，吃饭速度非常快。这些信息只要告诉他们，或者每天让他们知道，他们其实会做出改善。但传统 App 给不了这样的体验。
听到这些信息时，会觉得自己身上有很多毛病，自己的 behavior 有很多问题，需要一个东西帮我监测、帮我改善。这已经是高阶知识了。
有一些低阶知识，比如我家里有个亲戚得糖尿病。有一次我买西瓜回来想给他吃，他说不吃，觉得太甜，但他在那里吃山楂糖。
他觉得山楂那么酸，应该没什么糖，但实际上那个东西的含糖量比西瓜高很多倍。这是一个危险行为，但这样的行为每天都发生在大量用户的生活中。
确实，饮食是一个特别容易被忽略的健康盲区。
我之前也好奇，所以佩戴过一次动态血糖仪。那两周让我对健康知识的了解大大增加。
有一天下午 3 点，我工作太忙忘了吃午饭，突然变得特别饿，就去路边吃了一碗牛肉面。我当时还有一点意识，知道不要先吃碳水，要先吃其他东西再吃碳水，所以先吃了牛肉，再吃面。
吃了三分之一碗面之后，我觉得今天可以了，不吃了。回去之后我就特别困，倒在沙发上昏睡过去。醒来之后发现，那是我两周血糖的最高峰，刚才的饮食行为让血糖升到了 17、18，直接让我在沙发上睡了 1 个小时。
那时我才知道，不规律的饮食，以及吃面这件事情，对身体有多大的影响。
潘宇扬
人的身体其实很聪明。我前段时间研究过一个课题：为什么喝一种酒的时候不太容易醉，但把多种酒混在一起就容易不舒服？
当你开始喝一种酒时，这种酒的度数和杂醇含量是固定的，身体很快会适应这种模式，就像我们每天规律吃饭一样。到了这个时间，身体知道要吃饭，各种激素，包括胰岛素，都会开始分泌。
但一旦打破这个平衡，从 20 度的酒换到 50 度的酒，身体还会按照之前的模式去处理新的食物，就会产生很大的应激反应，导致你刚才说的晕沉、没有精神，以及混酒时身体特别不舒服。
这也是一种生理保护机制。人可能在 40 万年前，因为物资匮乏，面对很多来自变化环境的威胁，身体会自然储备更多热量和脂肪，以应对不确定的环境。
在比较规律、舒适的状态下，心情稳定也很重要。大家在那里看 HRV 这些指标，其实更稳定的生活状态和心情，会自然控制能量摄入，这对减肥来说非常重要。
潘宇扬
工业社会的食品工业发展太快了，但我们的进化速度没有跟上。现在人的身体，和几百年前、几万年前其实没有很大的区别。
大家看到食物，还是会不由自主地想把它吃完，因为担心下一顿没有东西吃。
9. Making Odyss a Lifestyle
我们再说回项链。现在这个项链是一个很现代主义的设计，显得很 geek。我比较好奇，之后你们会把整个产品或者品牌的人设想成什么样？
比如可能像 Duolingo 一样，游戏化、毒舌、好玩、轻松；也可能像 Whoop 或 Oura Ring，更严肃、更有科学感。
现在有没有一些初步的想法？
潘宇扬
首先，这只是我们的其中一种 ID。我们大概有接近 10 版不同风格的 ID。今天带出来的这一款比较偏男性化，科技圈女性可能会喜欢，但它不能完全作为一种首饰。
我一直在考虑这个问题。对于我们的用户来说，我们一定不会做严肃医疗，不会把它当成像 CGM 那样的医疗产品。
CGM 最开始是给 1 型糖尿病患者使用的，大概在 1999 年、2000 年前后被发明出来。它经历了 20 多年，才进入普通大众市场，成为健康产品。
这是严肃医疗产品的成长历程。我们肯定不会做严肃医疗，因为还涉及合规和认证问题。
另一方面，我们也不会把它做得像 Duolingo 那样完全游戏化。大家都知道，Duolingo 不一定能让人学好英语。我自己已经连续使用 Duolingo 700 多天了，可能学粤语比较多，也偶尔学一些韩语。
别别别，我来不了。
潘宇扬
我每次跟别人开口说的时候都会很害怕，导致实际上用不起来，但还是会打卡。因为都 700 多天了，如果不打卡，前面不是白坚持了吗？
每天早上我都会去打卡，但我知道哪怕到了 7000 天，可能还是这个水平。
情绪价值，情绪价值。
潘宇扬
对。
我们觉得，把项链作为一个首饰类产品，最重要的是它能够融入生活，作为配饰去佩戴。
购买我们产品的人，一定不会特别贫困，也不会经济条件特别差。他们经济条件还可以，有一定社会地位，会对配饰的品质感和背后的故事有很多要求。
我们最近也聊了一些国内外设计师品牌。有些设计师品牌用的材料其实也不是很好，也不会用黄金白银，那为什么大家愿意付溢价去买那些金属？核心是品牌背后承载的故事。
我们之所以用了 Odyss 这个名字，是因为它来自 Odyssey，反映的是冒险、突破自我的旅程。这种文化在欧美非常根深蒂固。
大家想把生活过得更好，想让寿命更长，想每天更开心、更有活力。我们想表达的就是这样一种感觉。
这个非常好。之前有一个朋友跟我说，人生的旅程可以从不同角度去看，要努力用英雄主义叙事去书写自己的历史。
这不是真的写下来，而是你怎么理解过去发生在自己身上的事情。你要记住自己是一个英雄，哪怕苦难也是上天给英雄的磨难。这样你的状态和运气都会变得更好。
潘宇扬
对，我觉得这是很深的洞察。
美国从西进运动开始就留下了这种精神，有西部片、万宝路、威士忌，后来还有 Jeep、悍马。这些都是可以加在自己身上的 label，作为一个人的标签，传达出来的意义，以及别人对这个东西的看法，是第一重要的。
至于准不准，包括功能，都是第二重要的。第一个问题是，用户到底能不能一直佩戴和使用你。哪怕没电了，我也会把你带在身上。
我们最近聊了很多 OPPO 的用户，很神奇的是，很多用户不充电。这个东西续航已经很长了，而且充电仓是卡在上面的，不需要把设备拿下来，就像卡了一个充电宝在上面。
我问他为什么不充电，他说“我好像也不怎么看它”。我又问为什么要带着，他说“带着都带了”。跟别人社交的时候，大家去健身房或者吃饭，会聊这个东西，作为话题，一下就拉近距离了。
大概半年前我见 G13，他掏出很多各种各样的硬件，告诉我这是他的社交技巧。他会非常显性、自然、大方地告诉我，这就是他的社交技巧。
这些东西他可能都没有用过，但拿出来就是话题，所以他买来开启社交。但你刚才提到的，可能是更多人隐藏的、强烈的动机。
潘宇扬
确实是这样。因为没有屏幕，你也不知道有没有电。我们坐在一起，大家抬头一看，发现我们戴的东西很接近，灵魂好像天然就更接近了。
你觉得 Whoop 和 Oura 是怎么做到这样的品牌形象的？
潘宇扬
它们两个的路径不太一样。
Oura 到今天都是一个非常抽象的产品。打开它的 App，每个页面后面都有不同的风景画，呈现很多指标。但这些指标其实都不是实时的，而是基于时间维度积分出来的结果。
它可以告诉你很多信息，用户佩戴它更多的是一种生理上的快感。我戴着它之后，感觉自己的身体好像在慢慢恢复，它可以源源不断地提供能量，这是 Oura 的做法。
从技术上看，在手指上做很多检测没有手腕上准。一方面是血流少，另一方面是多了一个、两个关节的干扰，运动检测的精度也更差。
但正因为这个产品非常特别，看起来很酷，可以给大家提供一个想象空间。
Whoop 完全不一样。Whoop 从戴上开始就是专业化的，找专业运动员、体育明星、健身房的健身博主和 KOL 来宣传。它的 Dashboard 做得非常极客，上面全是数字，这样一群极客非常喜欢它。
但这也注定了 Whoop 很难成为大众化产品。从两家公司的估值和销量上，也能看出它们之间还有一定距离。
如果在 Oura 和 Whoop 之间，你希望之后成为一家更接近谁的公司或品牌？
潘宇扬
肯定是 Oura。或者说，Whoop 在这里非常极客、非常数字化，Oura 在这里会有一些灵感、抽象和意念。我们甚至可能比 Oura 更 Oura。
首先，我们提供的数据维度是全新的。我们也可以做运动检测，而且做得比很多手表和指环更准。
现在用 Apple Watch 或者手环，运动时需要选择一个运动类型。为什么要选？因为它需要匹配对应的 IMU 算法，知道你在做什么运动之后才能记得准。
但我们不需要这么做，因为我们有视觉，可以知道你在做什么。运动和饮食都可以包进来，用户在这里面拥有一个完整的故事。
不过，选择用它来进行监测的人，也会有一些社交需求。有数据是一方面，但有概念、有延伸、有想象空间，其实更重要。
从一开始，宇扬就提到同时购买实用价值和情绪价值。Whoop 和 Oura 看上去好像只有实用价值，其实也提供了很多情绪价值。
现在越来越多 AI 硬件诞生，很多新的想法都很有意思，也存在很多非共识。除了眼镜，有人在做 Plaud NotePin，有人做翻译机，当然也有人做耳机。
一年之后，你觉得这里面有哪些形态至少不会死？
潘宇扬
随着模型能力发展得这么快，未来一年硬件产品的共识形态还是很难确定，大家都会有各自的故事。
但如果把时间线放得更长远，我觉得遵从第一性原理的产品会活下来。
拿 Plaud 举例，它是一个非常好的产品，也是一家非常好的公司。但很难想象 10 年之后，我们还会在手机后面贴一张卡片来录音。这个事情不可能发生在 10 年之后，无论如何它都会进入手机里。
所以它的形态不是一个长期的最优解，但不影响短期的 PMF。
另一个点是，产品洞察要足够贴近用户。所有买硬件的逻辑其实都是一样的：A 用户用 B 的选择逻辑，去买一个 C 产品，解决 D 问题。A、B、C、D 这 4 件事情都要回答得非常清楚。
Plaud 之前做过项链，Plaud NotePin，但销量没有卡片好，后来第三代带屏幕的产品又转回了卡片。因为项链没有遵从第一性原理：这个位置为什么要录音？它显然是一个视觉位置，录音和手机放在一起就好了。
所以他们转得很快，我觉得这也是非常有洞察力的。
我们今天带的这个产品挺好看，所以我比较好奇，目前团队里除了你的产品研发背景，是不是也有设计或者品牌背景的同学？
这样的外观是怎么做出来的？中间的审美要怎么把控？
潘宇扬
我觉得这件事情很难让一个同学单独把控。虽然它是项链、是首饰，但我们不能真的跟首饰品牌或者装饰品牌去卷审美，因为里面要塞元器件。跟一个不塞元器件的产品卷审美，其实是不公平的。
但它还是要好看、精巧。我们可能会用科技上的标新立异，弥补它和传统首饰在装饰属性上的差异。
在这个过程中，我们发现了两个非常冲突的点。
第一，只有目标用户才有资格评价产品，这是产品经理的共识。第二，乔布斯有一句话：在你发明汽车之前，所有人都想要一匹更快的马。
你不能不让用户评价产品，但又不能完全让用户评价产品，所以要把握好这个度。用户评价在整个产品的外观定义中应该占多大比重？不能让任何一方占全部，但两方都要有。
我们的分工是这样的：团队非常清楚产品堆叠和结构的可行性，所以我们和设计师一起去奢侈品店寻找灵感，看哪些奢侈品有可能装得下我们的东西。当然它们可能都要扩大一些，因为那些产品本身都非常小。
我们买了一些产品或者图片回来，然后开始脑暴，对这些东西做二次创作，最后和它们已经非常不一样了。
前后一共做了大概 10 个不同版本的 ID。拿出这些 ID 之后，我们找了很多目标市场里的用户，比如美国和英国、我们认为可能会购买产品的用户，让他们给这些产品打分，最后选出 3 个。
然后我们针对这 3 个产品做了不同的落地页，包括模特佩戴效果、产品功能介绍等，再做广告投放，让更多用户来决定哪个更好。
现在可能还在最后阶段，没有完全完成。所以我说今天带的是一个偏男款的造型，我们还有其他造型。
总结下来，就是我们自己团队提供可行性，设计师提供审美，然后让用户最后对接受度进行评分。这样是一条完整的链条。
感觉这是很完整的一套方法论。
潘宇扬
必须这样做。不然这个东西很容易被说丑。无论怎么做都有人觉得丑，但要让这部分人的比例尽可能小。
这是一个很有趣的话题。我自己做过互联网产品公司，也做过消费品公司。
做互联网产品时，UI 漂不漂亮相对比较容易形成共识，因为流畅度占了很重的比例。但做消费品时就变得非常抽象，东西到底美不美，一度也很困扰我。
我当时看了两个纪录片。一个是迪奥设计师刚上任那一年，立即接到任务，要在两三个月后办一场大秀。秀里的每个细节，从进门的第一朵花，到最后谢幕时他和团队穿什么衣服、用什么样的笑容和表情，都要设计。
纪录片记录了他做这些决策的过程。我发现这件事非常感性。每天早上，一排员工拿着前一天做的作品给他看，他只给一个 yes or no 的判断，经常不给理由。
第二个纪录片讲的是《时尚女魔头》里的那个原型，她的一堂大师课。她在策划 Met Gala，第二天要开幕，到了现场做最后检查，镜头跟着她看每一个细节、给各种建议。
她可能会说这里再亮一点，那里再多一点；审每一期《Vogue》的杂志封面时，面前放着一堆照片，她就判断哪张和哪张组合、怎么调整。
所以我觉得这是一个很有意思的话题：美是怎么被创造出来的？背后到底有没有一些方法？
潘宇扬
核心还是那个人。Yes or no 是那个人说的，大家基于对这个人的信任，去 follow 这个人的判断。
但我现在清醒地认识到，我不是那个人。所以我要找到这样一个人，或者通过一些方式模拟出这样的决策。
建立这样一个流程很关键，但里面肯定也有非常感性的部分。
不过你刚才说软件和硬件的那个点，我觉得非常好。使用软件，一定是冲着功能，或者软件的名字去的。你是先有功能，再看到 UI，所以用户的下载决策和打开决策，是由功能触发的。
但硬件不是。硬件一定是先看到外观，再看到功能，最后使用它，顺序和软件是反过来的。
所以在任何硬件上，哪怕是大疆这样的硬核消费品，外观也非常重要。
这就是宝洁给所有宝洁产品经理上的第一课。两个魔法时刻，第一个是站在货架前看到产品的魔法时刻，它要从一堆竞品中蹦出来击中你。第二个是用户开始使用它的魔法时刻。
但 App 不一样。
李一豪
对，硬件的顺序和软件是不一样的。
10. The Founder Investor Match
一豪，作为宇扬的天使投资人，可不可以讲一讲你是怎么发现他、投资他的？
李一豪
这几乎是一个浪漫的偶然，但同时又是系统性的必然，因为这和我们的基金打法有关。
我们一直在思考，这个时代 AI 原生基金应该怎么做。我们本质上想服务好一批优秀的、属于这个时代的年轻创业者。
我们要定义这些人可能来自哪里。他们也是模型，有自己的 pre-train、SFT；他们所处的环境和 context，决定了他们的能力和上限。
哪里会出现这些人？作为投资人，我们还要帮助他们删除一些选项，这是我觉得在这个时代要帮助创业者做的事情。
我们有很多字节系的 coverage，也有很多大模型创业公司的产品和人才。从这些人里面，我们又进入第二个课题，就是选择什么样的人。
前面整个聊的过程中，宇扬的性格、自我认知，以及对社会的认知，都表现得非常清晰。
我们有几个 criteria。第一点，是真的有巨大的野心，但 ego 极小；同时自我认知非常深刻，在他所处的年龄段里，世界观相对完整。这几个条件共同构成了一个人。
坦白说，这样的人在我们一年看的 500 个人里，从来没有超过 5 个，一年可能只有两三个。
第二点，宇扬也提到，要有足够的 common sense，但在 common sense 的基础上敢于做反共识。这两个听上去很冲突，又筛掉了很大一批人。
比如硬件应该多大、多小？首先它要好看，用户才愿意付出这么高的购买成本，这是 common sense。
但在 common sense 之后，可能有几十个团队在做眼镜，也有几十个团队在做录音设备。我为什么选择一个我能定义的赛道？定义赛道的过程其实是深度的自我认知，知道自己的优势在哪里，才能选择往哪个赛道走。
第三点，我觉得广结善缘非常重要。可能今天坐在这里看不出来，但一会儿分享一些故事时就会知道，宇扬是一个非常广结善缘的人。他身边有一批非常优秀的人，认识市场上很多优秀的人。
人生也好，创业也好，都是一场旅程。人生中的每一个奇遇，决定了你拥有的机会，所以广结善缘非常重要。
第四点是持续学习。我们现在处在一个技术 S 曲线的特别早期，基础设施很差，每天都在快速变化。如果不能暴力学习，就跟不上节奏，你的解法和愿景都会出现很大问题。
宇扬非常完美地 fit 这些 criteria。我们第一次见面之后，打法就是从 network 里找到这些人，前半个小时可能就感受到一个人不断 tick 我们的 box，然后觉得这个人很棒。之后我们会加大和他交互的密度。
你刚才提到找人，巨大的野心比较好判断。那极小的 ego 和完整的世界观，你会问什么问题？
李一豪
极小的 ego，在任何交流过程中，你都会有一些反向观点，直接把它抛出来。人的第一直觉有时甚至无法掩饰。
一方面，有些人很难接受别人提出的反向观点。另一方面，如果在某个方向上，比如硬件，宇扬已经完善到我们提不出任何东西，就可以在战略层面、未来规划上提一些致命问题。
这不一定是反向观点，也可能是真诚的问题。你会发现他的心态是无限开放的，这是 ego 小最明显的地方。
还可以勇敢地指出他身边的人可能遇到的问题。人都有护犊子的心理，ego 很大的人会觉得自己选的人都是最好的，所以你没有办法 comment 他身边的人。这些都可以验证一个人的 ego 大小。
完整的世界观也很重要。宇扬给我的强烈感觉是，在我们之上有巨大的不确定性，同时总有一些 super power。
我们现在最终都处在反全球化的过程中，下面还有各种经济周期，有库兹涅茨周期、朱格拉周期、康波周期、库存周期，还有文化、政治、经济如何影响社会，甚至现在处于什么样的文化阶段。
只要知道这些要素，就会知道它们共同决定未来的创业路径。但很多人会觉得很简单，认为我的技术特别牛，所以一定能成功。这就是世界观的缺失。
他不知道，也许某个领导的一句话，或者某个重要的合作伙伴不选择他，这件事情就做不成了。这就是世界观的完整性。
不能做简单假设。
潘宇扬
为什么我有这个特质，也可以讲一讲。
我以前特别喜欢做一件事情：在没有离职打算的时候，去面试一些我比较喜欢的产品公司或者产品岗位。
你一旦开始做这件事情，就会发现自己是赚的。有些人平时聊天要付费，付费了人家也不一定愿意跟你聊，但通过面试，你可以和他激烈交锋 1 个小时，成长特别快。
你变成谁了？太厉害了。
潘宇扬
确实接触过不少人。因为我的心态不一样。如果我在公司干得不好，要找工作，我会以比较卑微的态度和对方聊：“求求你给我一份工作。”
但如果我还在职，心态就很不一样。我会很自信地说：“你这个不对，我觉得应该是怎么样。”你就可以和对方激烈交锋，甲乙方关系直接发生变化，变成和甲方的关系。
很多我聊过的人，尤其是层级比较高的，比如业务负责人、CEO、小公司 CEO、大公司 CEO，他们很吃这一套，会觉得这个人很清新脱俗，没见过。反而可能促成你拿到一个比较好的 offer。
但你可能也没有去过这些公司。
李一豪
宇扬有很多打动我们的瞬间。
我记得特别清楚，有一天下雨，他来上海，我们在一家完全不知名的小日料店吃饭。他口袋里真的放了一个探出头来的小 AI 设备，打开书包，里面还有很多设备。
我当时非常震惊。他完全不在乎路人的眼光，敢带着 AI 设备出门，真的去使用它。每一个设备的 spec，以及用户大概会怎么样使用它，他的理解都非常深刻。
第二个打动我的点，是我们一起去深圳聊团队。当时我们在想供应链团队该怎么搭，可能有不同的 option。
宇扬非常 open-minded 地听了我们的一些建议。我们的建议并不高级，也不厉害，但可能涉及对人的直觉、合作方式的选择，甚至和他原本的准备无关，可能很 harsh。
他证明了自己的心态非常开放，也能做 hard call，做出非常艰难的决定。
第三点，我们的打法里还有一点，就是无论顾问还是我们投过的创始人，都会逐渐形成一个 network，像 mafia 一样。
不管是明超平、陈志杰，还是我们虽然没有投资但一直关注的创业者，像卷卷，还有我们投的大千、MemeU 的陈红，我们其实都在构建这样一个 network。
宇扬和我们投过的、正在跟踪的每一位创始人交流时，都会碰撞出很多火花。大家并不在同一个赛道，有人在做 AI 娱乐，有人在做效率工具，有人在做 Agent infra，但每个人和宇扬的交流，都会获得很多东西，激发很多东西，也都会想未来某一天怎么合作。
这就是他广结善缘的部分，非常强烈。
我们还有另外一个一直在跟踪、在孵化的伙伴，他选择合伙人非常谨慎。但真正和宇扬聊过之后就义无反顾了。一个周末，我们在上海一起吃了牛肉火锅，周一他就辞职加入进来了。
所有这些事情，都在不断增加我们投资的信心。我们陪伴每个创始人至少 4 个月、6 个月，甚至 1 年多。这个过程非常深，也是我们最大的幸福感来源。
投完之后，我们和宇扬也一直保持联系。包括今天能够在这里录播客，都是我们最享受的旅程的一部分。这就是我和宇扬的故事。我们也希望未来能和更多创始人拥有一段又一段这样的故事。
那也反过来问一下被追求的对象。宇扬，你当时为什么选择拿 CreekStone、拿一豪他们的钱？
潘宇扬
这个对我来说其实是个送分题。无论怎么样，我觉得这笔 deal 一定是确定的。
最开始认识一豪的时候，我还在字节。那个时候我的态度是，我知道自己有一天一定会创业，但不知道是什么时候。我不是那种觉得一定要创业，就辞职为了创业而创业的人。
我必须看到一个非常好的机会，或者觉得“就是现在了”，才会去做。但认识一豪的时候还不是那个时候。
我们第一次是在视频上聊的。当时我坐在车上，因为不方便在公司里聊。聊完之后，他就以每天为频率给我发消息，每天发很多很长的内容，把市面上所有 AI 的新话题都发给我。
我当时觉得这有点意思，好像和以前见过的投资人不太一样。我本来以为他是广撒网，对所有人都这样，但后来发现不是。他非常爱憎分明，对不同的人策略真的不一样，所以我也很感激自己能有这样的待遇。
另一方面，一豪和欢哥的投资逻辑非常 AI native。什么叫 AI native？这个词很抽象，但我觉得它应该是没有路径依赖。
年轻人用第一性原理和产品创新，去解决 AI 主流赛道上的垂直问题，我觉得这就是 AI native 的创业。这两点也是他们能够在有限资源下投出很多爆款项目的原因。
还有一点非常重要。我们作为大厂员工，我在华为和字节加起来待了快 5、6 年，非常知道怎么把事情做好，很会把产品落地，也会追求技术、学习东西。
但创业和技术、产品都不一样，它是一个全新的部分，也没有普遍的学习路径。我跟谁学创业？B 站上有视频吗？有论文可以看吗？都没有。
一豪会怎么做？他会真的走到我们的生活里，慢慢帮我们拆解创业这件事情本身的 know-how，包括很多想法、公司的架构、怎么招人等各种细节。
就像有一个老师一样，任何事情你发过去问他，认知都会增长。他给我几个关键词，我再去搜索每个关键词大概是什么意思、背后的可能性是什么，然后形成自己的认知。
他不是坐在办公室里等着我去找他的态度。
我们这一轮的另一个投资方线性资本也是一样。当时线性的 Harry、杨军和敦敏三个人跟我们聊了一整天，从早上 9 点一直聊到晚上 9、10 点，从产品聊到人性，聊到人最内核的动机。
聊完之后我的第一反应是：“太他妈累了。”第二反应是：“太他妈爽了。”这就是创业。那还有什么可说的？这就是我们想要的投资人。
宇扬刚才提到，CreekStone 是一个 AI native 的基金。一豪，你在一级市场已经做了很久，AI 时代给 VC 带来的变化和不变有哪些？
李一豪
我觉得变化确实很大。我们选择这个时间出来，有一个最大的宏观判断：在中美两极化的背景下，中国的国运正在开启。
这听上去可能更玄幻，但我们和不同 LP、和政策相关的人、资金相关的人、产业相关的人交流时，大家看到的趋势都非常重要。
很多时候，在一个趋势过程中最重要的是拐点。我们很有可能已经跨过了 tipping point，这里就不展开太多。
我觉得 VC 最大的变化，是这一代的范式变了。中国经济增长和中国 VC 的奠基，经历了互联网、移动互联网，以及一小波消费周期，但这些都成为了过去。
现在 AI 是一个 stochastic 的时代，是一个新的范式。
宇扬提到非常重要的一点：不要有路径依赖，没有地图。这反过来要求什么？要求 GP 站在创业者身边，和他思考同样的问题、同样的战略，见一样的人，拥有类似的 context，为他提供服务。
这件事情的反面，是要有很强烈的弱者思维。移动互联网的某些周期里，你可以做更多推演，带有更强的主导性去做判断。
但对我们来说，这个阶段我们真的是弱者。我们要作为思想的陪伴者，去理解、交流、沟通、提供帮助，但不做特别强烈的判断。
当然，在人的层面，我们要做非常深的判断。这是这个时代最大的变化。
我们也从美国的 solo GP 身上看到很强烈的变化。他们走到台前，社交媒体化，更多的是每个赛道的合伙人讲自己的观点，讲和创始人的故事。
每个基金都在缩小，变得更敏捷，以应对一个快速变化的时代。我觉得这本身就是第一个最大的变化。
第二点，底层的热爱和专注，比以前更重要。AI 实际上是把超级个体无限放大的过程。在这个过程中，推进到极致的最后 1%，可能拿走每个行业 99% 的价值。
项链可以是一个非常 general 的东西，但宇扬专注于健康，只想把健康做到最好，所有其他性感的 story 都和他没有关系。
这份专注，以及他本身对这件事情的热情和 passion level，我们第一次隔着屏幕就能感受到。
界面会不断增强，但只有这种热爱会把你推向最极致的 taste、最极致的品味。这才是未来 Agent 世界所需要的，也是人类还能提供的、对 reward 进行 fine-tune 的一部分价值。
我们寻找的就是这样的人。
这个说得玄幻一点，但我们在寻找这类人。寻找这样的人，可能和上一个时代不同。
现在是基础设施非常不完善的第一周期，但我们的身体习惯和投资周期都比较慢，所以现在要找那些有资源、操过盘、很有经验的人。
下一个阶段，这类人当然也会有非常大的空间。但现在我们需要很多拓荒者，需要像 Odyss 这个名字所代表的拓荒精神一样的创业者。这也是非常大的变化。
不变的事情，反而也在人。我们确实是迭代很慢的生物，如果和模型相比，就更加明显。
每个时代都有 sigma 以外的人，都有敢于和这个时代共振、不断放大野心、永远不觉得自己失败的人。他们非常正念、非常正向，是一种感觉。
我和欢哥判断一个人的时候，会陪伴很长时间。但在某个时间节点，有些人我们可能会停下，有些人则会一直陪伴到他 ready 的那一天。
这个过程是一种 vibe。你会感觉他会成就一番事业，走出自己的道路，而我们只需要成为同行的人。这就是我觉得这个时代 VC 的一些变化。
11. The Founder Operating System
刚才提到，宇扬在字节期间就知道自己总有一天要创业。那你创业的原动力是什么？
潘宇扬
我觉得有很多方面。这个想法不是在字节时才有的，而是大学、高中甚至更早的时候，我就觉得自己要做一点事情。
我希望在生命终结的时候——这可能说得比较大——我对这个世界带来的影响不会终结。大家可以有一天不记得潘宇扬这个名字，但还会有人因为我做的事情而变得更好。
这是我最内核的动力。
为了这个动力，我不太在乎赚多少钱、住什么样的房子，这些事情相对是次要的。
说得切实一点，我有几段大厂经历。在大厂里做产品，有点像带着镣铐跳舞。你做的产品要符合部门和公司的业务导向，还要和别人竞争有限的资源。
大部分时间可能花在怎么竞争资源，怎么说服平级和上级去做这件事情，而不是花在和用户接触上。
最后可能非常滑稽：几个人坐在办公室里，看着投屏、文档或者 PPT，就把事情定了。没有任何人接触过用户，没有人知道用户会怎么使用这个产品。
这不是我梦想中做产品的样子。所以我有一个原动力，也发现了现状的问题，因此我要走。最终离开的原因，还是因为我发现了一个机会，这个机会前面已经讲过了。
刚才提到，在大厂做产品和现在自己创业有不少区别。除了刚才说的，还有哪些区别？
潘宇扬
我觉得有两个维度。
第一个是，从做软件到做硬件，再到软硬一体的产品。软件是变化非常快的东西，代码写错了可以直接升级，把代码删掉就可以了。飞书可以回滚一个版本，豆包也天天在做回滚。
但硬件不能做 A/B test。它对判断力要求非常高，需要把所有东西提前做完。开模、转量产之后，基本上就不能再改了。
所以它要求我们把所有事情放在前面，非常郑重地做好每一件事。这和做软件的区别非常大。
第二个是从打工到创业的身份转变。我确实能感受到压力。
在大厂里，虽然每个项目也要申请经费，申请下来的经费可能还没有我们今天融到的钱多，但大厂有无穷无尽的后备资源。你可以用模型、算法、实验室里的新技术，也可以用大厂的平台做营销。
这些东西在创业中都要花钱，但大厂把成本平摊到人力里，不会算作这个项目的钱。
作为创业者，花创业公司的钱，和花自己口袋里的钱，感受很接近，没有那么多无忧无虑。而且你知道背后有一个团队，你的决策会影响大家的发展。
以前上班时，周末还会打游戏。创业之后，基本上半年没有玩过一次游戏。不是没有时间，而是有时间也玩不下去。
等产品发布之后，我一定要给自己休息一周，大玩 3 天 3 夜。
刚才一豪也提到，你们基金做人才 mapping 时，字节系创业者是比较重要的人才山谷。
说到字节系创业者，这是今天讨论比较多的一个标签。你们分别怎么理解、评价字节系创业者？
潘宇扬
我作为当事人先评价。
字节的价值观里有一条叫“始终创业”。但我认为字节不可能真正做到始终创业，任何一个几十万、十几万人的大公司都做不到这一点。
不过字节一定是所有大公司里最创业的一个。它在文化上喜欢创业者，不管是出去创业，还是创业有所成、没有所成之后被收进来，它对创业者的包容都比其他大厂多很多。
这也导致字节在产品和技术能力上很强，因为它有市场上最优秀、最聚焦、头脑最活跃的一批人。
而且很多项目基本上都是自下而上的，不是管理层定一个 3 年路标，今年做什么、明年做什么、后年做什么，然后每个坑找一个人去填。
它完全没有这种模式。所有事情都是下面的人去想、去验证资源、去落地。落地之后慢慢做大，也有一些慢慢死掉。
这本质上就是在大厂里创业的过程。包括我们当时做扣子，谁知道为什么要做 Agent 平台？这些都是自下而上做出来的。
另外，字节有创新土壤，鼓励新事情发生。
我和另一个大厂的产品负责人聊过，他原话是：“我们会把竞品的产品动向作为市场调研的一部分。一个产品自己都没做，我为什么要做？字节做了，我再做也来得及。”
这其实说明，字节做了，我们就可能没有机会了。很多事情刚出现端倪时，市场还容纳得下多个公司、多个业务和多个团队去竞争。等竞争变成固化的红海，可能还要很多年。
在这几年里，用大厂资源是可以赶上的。但这也侧面说明，字节真的鼓励市场上没有出现过的东西在内部发生。
李一豪
我们的角度不同，但很多地方都在 echo 宇扬。
作为 VC，我们一直在找一号位，很像是在每个时代寻找供需差最大的地方。
互联网时代，Meta 的很多人来自 Google，字节的很多人来自百度。上一个时代里，一个极好的生态位聚集了大量剩余价值和人才，但当它的商业模式不再 fit 进新的范式，就会出现自然的人才溢出。
现在字节也一定程度上面临这个问题。虽然它有非常好的 AI 产品和增长，但我们发现字节系的人，标准上就像宇扬这样，处在一个依然高速增长的环境里，也处在一个巨大的野心面前。
他们接手过十亿用户规模的产品，知道产品是怎么做起来的，而且这些产品做起来的人，有一些现在还在一号位。
这个 context 非常重要。你给人才提供什么 context、什么愿景，非常重要。字节新一批年轻人，本身就拥有更大的野心和被放大的通道，也看得到足够好的东西。
另外，还是基础设施第一阶段的问题。真正摸过万亿参数模型、通过数据调整模型性能、用数据和模型指导产品的人非常少，但字节里可能有一批这样的人。
这也是我们抓字节系伙伴的原因之一。
但我们对市场上的 bootstrap 团队、独立团队也有很多信心。文艺复兴就是这样，有很多星星点点的观察，有对社会、对人性、对文化变化和人群变化的敏锐触角。
这些触角一定分布在社会各个方面，只要有非常勇敢的年轻人，有一号位的洞见，带着这样的观察，同时具备很好的技术理解，也能跑出非常好的项目。
如果这次创业最后做得非常成功，今天回头看，你会觉得做对的关键事情是什么？
潘宇扬
这个问题可能等我成功之后，会有不一样的回答。现在我先留一个证据在这里。
压箱底。
潘宇扬
短期来看，肯定是产品方向对了，用户需要，营销动作也做对了，供应链管理没有出大问题。目前我对这件事情还是很有信心的。
但长期来看，关键是选人选对了。
我觉得任何公司的产品，都是一个团队的具象化表现。每个人都可以画成产品中的一部分：我可能画成这个挂坠，林川可能画成这根绳，其他人可能画成电池。这是一个比较抽象的比喻。
我们整个团队非常年轻，基本上都是 95 后。大家都用第一性原理应对市场。
创业是一个长跑，不是某个产品成败、此时此刻有没有赚到钱就能决定的。如果长期来看能成功，那一定是这个方法论 work。我相信这个方法论。
既然方法论 work，用这个方法论选出来的人也一定 work。所以核心还是在人，人是最重要的。
如果失败了，你觉得会是因为什么？技术今天做不到，市场最后没有需求，还是产品做得很好但被大厂迅速抄死？
潘宇扬
我只能用排除法，因为也不知道哪个会是雷点。
技术不太可能。技术在产品发布前期大概率可以穷举，可以判断到底 work 不 work，也可以验证。
大厂的话，因为我在大厂待过，我觉得大厂不太可能抄我这样一个东西。他可能会做这个形态，但一定不会像我一样把健康扎得这么深。如果不把健康扎得这么深，在一定程度上就和我没有那么强的竞争。
比如 OpenAI 如果做一个挂坠、Pin 或者项链，现在供应链上也有这样的消息，但它肯定不会做健康，肯定是作为 OpenAI 的个性化表达，为 GPT 提供足够多的上下文。
那你觉得我和它竞争吗？我觉得不是，因为它不在 AI 军备竞赛的主赛道上。
市场确实是一个不确定因素，尤其对于我们这个新品类。卖到海外还会受到地缘政治和法规影响，所以前期只能穷尽所有努力，验证市场到底 work 不 work。
但可能我们做了 100% 的工作，最后也只穷尽了市场冰山的一角。我觉得我们的优势是可以保持应对，市场来了什么变化，我们就去处理、去应对。
前面提到，成功的关键里有一个是人和团队。你们现在是什么样的团队？你选择共事伙伴的标准，有没有抽象出一些点？
潘宇扬
我们是一个年轻团队，我对此非常自豪。我觉得可以分几个点来讲。
首先是创业精神。怎么理解创业精神？就是不要想那么多，这件事情能不能成，干就完了。
如果你过来和我聊很多，要求保证这件事情有 200% 的概率能成，你才愿意加入，那我觉得这不是创业精神。你要接受风险，才有收益。如果前期把风险都排掉，就不可能获得相应回报。
第二是我反复强调的第一性原理。比如造电动车，不能把油车的发动机拆掉，塞进电池，那样造不出来。
我们要解决健康问题，就要看大家吃饭的时候，怎么样设计设备，才能让吃饭流程被记录下来。
第一性原理很重要。我们不会在已有产品的基础上做减法。如果一个同学来了，说把某个产品的某个东西拆掉，换成 AI 模块就可以了，这种人我们很难接受，因为他没有站在用户和场景角度思考。
第三是学习能力要超强。每天市场上发生什么新东西，我都会问。比如昨天有人发布了一个新产品，我会问你觉得这个东西怎么样。基本上 3 个问题答不上来，就可以再见了。
我们自己 100% 都答得上来。
最后才是传统业务能力，体现在简历上和简历之外。我们把这部分排在最后，因为核心还是前面那些更本质的东西。
有些人可能因为机遇问题，之前没有发挥出来，但不能因此判断这个人不好、不合适。我们还是要看人，去和他聊。
你们现在团队还缺人吗？还在招聘吗？
潘宇扬
我们一直在招聘。现在团队人数不多，但大家都是非常活泼、活跃的人。
我们对新成员的加入会非常谨慎。硬件项目、软件研发、营销、设计方面都还需要一些同学，但整体规模不会扩得太大，原则是非必要不扩正式员工，可能通过外部支持解决。
我们要确保每一个新加入的同学，都能够非常好地融入、展开工作。我需要有 99% 的确信，才会允许这个同学进来。
如果听我们播客的这个朋友感兴趣，可以在我们评论区看到我们最后留一个联系方式吧。
好呀，可以，没问题。
其实聊到这里，我的感受是，宇扬对用户选择、产品实现、技术取舍，甚至怎么走向市场，都有非常清晰的战略和想法。
背后制定这一系列打法和选择时，你有没有一些心得，可以和正在从 0 到 1，或者处在和你类似阶段的朋友分享？
潘宇扬
有几点，想到什么说什么。
首先，创业公司不要尝试通过参数或者技术突破，去解决行业中完全搞不定的问题。
如果今天有人跟我说，他解决了一个 OpenAI 都解决不了的模型问题——除非他是 OpenAI 的人，出来创业告诉我——否则我大概率不会继续听。
我们要善于利用自己对市场和产品的洞察，抓住产品上的优势，而不是和大厂死磕技术。
第二，我们刚才说过很多次的第一性原理。要用第一性原理去定义新的赛道，而不是在以前没有 AI 的产品上做减法和加法，把一个模块换成 AI 模块。
第三，聚焦垂直领域非常关键。不要搞大而空的事情。用一个 MVP 版本验证 PMF，哪怕没有编码规范、到处都是漏洞，只要 PMF 了，总有机会把它做大。
不要一上来就像正规军一样，做出非常完备的一套东西，然后投放市场，最后失败。
最重要的是紧贴市场和用户。这也是大公司很难做到的。
作为创业公司创始人或者 CEO，我可以直接去用户家里和他聊。大公司不可能让一个人经常到用户家里沟通，所以我们的认知和拿到的第一手信息是不一样的。
总结一下，就是 4 件事：不解难题，敢于定义赛道，聚焦垂直领域，紧贴市场和用户。
最后一个问题。如果今天给你 300 万美元去做天使投资，你可以投身边的 3 个朋友，不管他们已经创业还是还没有创业，也不用管能不能投进去。你会想到哪 3 个人？
潘宇扬
我先讲一个不一定能投进去的人，就是一豪，这个我肯定投不进去，钱太少了。
我非常相信他的眼光和策略，能把钱投到正确的地方。我没有做过投资人，虽然知道这套逻辑，但看人肯定没有他这么准。
我相信钱给他，他不会把我的钱亏没了，可能第二年、第三年就 50 倍、100 倍地还给我，我会非常开心。
其他人我不太想投已经在创业、或者已经做大的人，因为意义不是很大。你已经拿到融资或者已经有钱了，不缺我这点。我觉得还是要雪中送炭。
如果雪中送炭，我可能更想投之前在字节的一个同学，现在算是朋友了。但他还在工作，我就不说名字了。
他非常年轻，比我年纪还小，但有非常深度的想法和产品落地能力。他听到这里就知道我在说他。
大厂里的年轻人知道怎么做产品，知道怎么做市场洞察，但确实很难跨过从员工到创业者的那条河。如果我有机会，我可以把他从这条河上拽过去，告诉他：“你不用管别的，你的想法你做吧，我相信你。”
还有一个朋友在做咖啡。我不太想投圈内的人，因为我自己有钱，为什么不自己花？我的可控度也比市场高得多。
这个朋友是我认识的人里很少见的，在家庭条件和学历背景都非常好的情况下，还敢跳出来做一个爱好，把爱好变成事业。
很多时候，家庭、学历和经历会把我们绑在一个工作岗位上。想离开，需要付出非常大的成本。
比如我喜欢玩桌游、打狼人杀，但如果今天让我去做狼人杀主播，我真的不敢，因为我怕下一刻没饭吃。但他敢。
他第一次把产品送给我们时，我能感觉到里面有很多细节和工匠精神。他也不会一上来高举高打，而是像我们一样，先从一个 SKU 做起，做一个非常轻、非常好的 PMF，再慢慢扩大。
虽然我可能没有他那么懂咖啡，但如果自己投资，我愿意为理想主义者买单。
今天非常开心，请到两位来到十字路口。很希望看到这个产品早日问世，也期待有一天走在马路上，看到这里一个、那里一个，大家都开始戴着 Odyss。
再次感谢两位，也期待有机会再来十字路口。感谢科技，感谢科技，谢谢，谢谢宇阳。如果你认为有朋友也会喜欢本期十字路口的内容，请转发微信推荐给他们。最后，欢迎你加入十字路口的会员群，我们鼓励大家在群里聊天互动、交朋友，寻找未来的同路人。