Ronghui
你好张翼，欢迎来到十字路口，谢谢你。
张翼
好，扣姐。
好，那我们还是从快问快答开始。请问张翼，你的年龄？
张翼
36。
毕业的院校？
张翼
上海交大。
MBTI 和星座？
张翼
INTJ，摩羯。
一句话介绍一下未来不远这家公司和 F2 这款产品。
张翼
未来不远是一家一直专注于做家庭通用机器人的公司。F2 比我们之前的 F1 颜值更高、功能更强大，而且也是最终会交付到客户手里的机器人形态。
咱们目前融资的情况方便讲吗？
张翼
我们前后一共融了3轮。原来是我和团队自己投钱，一直到去年底，我们觉得产品确实能推向市场，能开始给大家试用，而且试用后很受欢迎，然后才正式出来融资。从去年底到现在几个月的时间里，我们快速融了两轮。
目前咱们的产品还没有开售，对吧？
张翼
我们目前是开租，在上海一些家庭里面预约开租、排队。
团队的规模呢？
张翼
主要是工程师，大概100人左右。
创业前做过什么？
张翼
创业前在创业。其实在创业前、在学校的时候也在创业，就在一边读书一边创业。
我们今天肯定要重点聊未来不远，聊家庭通用机器人。但是在那之前，我自己特别好奇。我身边其实有很多朋友都经历了双减，而我觉得张翼可能是经历双减的人里面，当时公司已经上市、拥有30亿美元市值的人。双减来的那一刻，你在哪里看到这个新闻的？
张翼
当时我带着团队去一家出海做得非常好的公司，应该是在车上，有一些投资人给我发了一个消息，说：“这个文件怎么这样？这是真的吗？”我看到这个东西的那一刻，觉得一片空白，就觉得是真的吗？难以置信，有点难以置信。
什么时候你发现这是真的？
张翼
其实确定它是真的，应该花了半个月这么久。我们当时觉得，这会不会是一个阶段性的事情，所以先裁掉了一些人，然后边走边看。
半个月后，我记得我们以前有几个核心投资人跟我说：“这个事是 real 的。你看，公司那年我们有100亿，你就想，100亿的公司养这么多员工，每个月的支出有多高，其实是非常高的。一旦没有收入，如果维持这么高的支出，整个公司直接就爆了。”
所以当时很多投资人说：“你不能再拖了，再拖下去，我今天就不会坐在这里了。”后来确实很 serious。剩下两个半月，我们确实没办法，只能减到1000人以内。
在你非常确定它是真的之后，开的第一个会是什么会？
张翼
我们内部核心开了一个会。当然，我其实已经有点想不起那段最难受的记忆了。从9千多人减到剩1000人以内的时候，那段记忆确实有点泛白了，但我记得当时这个体量的减员是非常难受的。
首先，很多兄弟你要跟他们 say goodbye。我还印象深刻，有些 HR——我们原来在全国有50几个城市都有分公司，而且都很大——把所有人 say goodbye 之后，自己关灯出来。这个体量的减人，已经不是正常的减法了。
从你跟核心管理层讲完这个会，他们再一层层向下去开会。那些会是什么样的气氛？是非常肃穆，还是和想象中不完全一样？
张翼
说实话，我自己的会已经完全空白了。我后脑勺有一撮白头发，就是那个时候出来的。
但是其他的会，因为他们后来不断口述给我，所以我记得非常深刻。我记得有很多会一场就有几百个人，然后一场一场开下去。否则大家不理解我为什么要这么做。几百个人在现场，几个核心高管可能会分别出来讲这个事儿，有时候讲着讲着，就有人现场哭出来了。
经历过双减的人，多多少少都会说，这对自己后面的人生选择产生了非常大的影响。你觉得这一段经历，对你后来选择做未来不远、做机器人带来了哪些影响？
张翼
只要人生有巨大的波折，都会有很多思考。无论是双减，还是其他人经历的其他事情，只要有巨大的起伏，都会思考：人生的意义是什么？我们到底为什么要奋斗？我们应该何去何从？什么对我们是最重要的？
但是，如果人生一直很顺利，肯定没有时间，也不会去思考这些事情。所以我觉得，这些思考当然会影响自己的选择。毕竟你要花很长时间去消化这些事情。我做机器人中间也隔了一年多，其实这一年多确实做了非常多的思考，最后才做了一个决定。
那一年多的思考，最后为什么指向了做机器人？
张翼
当时其实有一段时间我 get lost 了，有一段时间很伤心，也不用去公司。我以前天天去公司，干到很晚，但那半年真的不用去公司了，因为公司没事可做，我也不敢去。
在想做事情之前，我已经消化了很长时间，也已经思考了很长一段时间人生的意义是什么。但后来我觉得，人生还是应该参与这个世界的一点点变革。哪怕创造只有一点点贡献，也是有意义的。至少对我这种人来说，我希望老的时候回过头看，这辈子不后悔。所以我觉得还是要做点事。
后来想清楚这些事情以后，我去了硅谷待了一段时间。因为我原来在交大学的是电子信息工程，很多同学在美国搞 AI，所以我跟很多人聊了很多。
我当时决定做机器人，第一是因为聊了很多这方面的事情。当时 ChatGPT 还在3.0，没到3.5，但我觉得它有机会。我看完它的一些落地应用，觉得很有意思，未来 maybe 能够落到一些东西上。
第二，因为我也要学这个东西。我在学校的时候参加过很多这种比赛，当时还比较早，都是做智能车、电子设计之类的。我觉得这可能可以结合起来。
最后我又在想，因为我做家庭做了很多年，还是有一些优势的。我很了解这些用户——孩子、妈妈、爸爸或者其他家庭成员。所以我想，这三个方面结合起来，是不是可以做家庭机器人？
而且我当时想，如果我还要做一件事，这件事必须比以前更大，否则我没有动力。我觉得家庭机器人几十年后每家每户买一台放在家里用，这是一个大概率事件。所以当时也看了一圈，包括英伟达做的 GR00T，也和曾哥一起看了一些机器人公司。看完以后，我就想做机器人。
刚才提到，你一直在寻找机会，而且一定要做一件比之前更大的事情，可能这样你才会有动力。有没有一个关键时刻，你决定好了：就是它了，我要 all in，开始干机器人了？
张翼
我已经忘了是谁跟我说过这句话，就是“20年后，每家每户一定会买一个机器人”。这句话非常说服我。我觉得这确实是一件很有意义的事，而且它有意义，是因为现在还没有人做。
我觉得我要做的事情，一定不是很多人已经在做、或者很多人想去做的事。因为那样的话，多一个我没有意义。所以我觉得这件事是有前瞻性的，而且我觉得正确的事情最后一定会迎来好的结果，因为这个方向是正确的。
家庭机器人现在没有人做，但这个方向一定是正确的，最后一定会收到反馈。
这很像你说的，做正确的事情。
这一两年，具身智能发生了大爆发，尤其今年春节过完回来之后，各种融资的头条新闻一个接一个，非常疯狂。你会认为自己提前4年做这件事吗？因为提前的这个时间段，你得到了哪些优势？
张翼
机器人提前的复利是比 AI 大的。AI 发展得太快，因为它是一个纯算法、纯软件的事情。机器人是软硬结合的东西，一旦碰到软硬结合，速度就非常慢。
比如说宇树的研发成本是不是很高？其实也没有特别夸张，一年大几千万。但是你说现在花10个亿，是不是就能造出像宇树一样，locomotion、各方面稳定性都这么好的机器人？不可能，或者说非常难。这不是钱的问题，是时间问题。
所以我们选机器人，也是因为它是软硬件结合的东西。它不只有大脑，还有小脑和硬件。一旦提前做，在打磨硬件上就有很大优势，比如硬件成本更低、稳定性更好、更丝滑，手臂不会抖，各种各样的东西都会更好。
所以我们当时的计划就是先憋3年，把整个东西真正做到消费级，做到相对 ready、产品化的程度，再出来。
“先憋3年”这个判断是怎么来的？刚才我们聊到，前面都是自己的钱在跑这个团队，这其实也不是一笔小钱。出于什么考虑，你要先憋3年？
张翼
我觉得家庭机器人这个东西有点超前。哪怕你一开始天天出来讲，大家也不一定能理解，但最终大家一定会理解。
所以这个时候，我不用一个人出来改变大家对它的看法，不如好好把产品做出来。比如今年，我们把产品拿出来，大家说：“哇，这个产品化程度很高。”大家再去看一圈，发现其他公司没有人做到这么高。我想做到这种“哇”的 moment，在很 surprise 的情况下再出来。
第二，我经历过一次创业的起和落。我想如果再出来融资，就要很确定这件事是能成的，否则后面有得收拾。
我说3年，是想确定这件事确实能做到消费级、能商品化，而且功能确实像我想的那样。其实在我睡觉的时候，已经有一些用户试用了商品，反馈也不错。
当时决定做机器人时，有纠结过做工业还是做家庭吗？
张翼
其实没有。对于我个人来说，我会这么看：很多 To B 的技术到最后其实没有特别高的壁垒，最后就会杀价格，很难盈利。
比如同样是做清洁机器人，做 To B 和做 To C 是不一样的。To C 现在的那些公司利润都非常高，但 To B 相对 struggle 一点。可能卖海外还好，卖国内是非常 struggle 的。
To C 的优势在于，一旦你的产品体验非常好，大家就认可你的品牌。这个领域里，如果你的品牌产品质量确实 OK，大家体验很好，品牌本身就值一个溢价。这个溢价会让你有利润，然后你再拿利润去投入，做出更好的产品，形成正反馈。
所以我一直做 To C。我觉得 To C 这种反馈方式更适合我。
定了做 To C、做家庭之后，你们就开干了。那个时候做的第一件事情是什么？
张翼
第一件事情是招人。
招什么样的人？
张翼
找一些合伙人，一些核心工程师，硬件能力也招了不少。
什么时候开始真正认真地定义产品？
张翼
其实从第一天开始，我们就在一直寻找产品的方向。我记得在国内和北美，应该分别发了五六千份问卷，也做了电话访谈，跟用户聊：“你怎么看？什么样的功能你会买？做到什么程度才是一个 ready 状态？”
我们一直在寻找这个答案。所谓“未来不远”，到底有多远？我们也想确定这个时间。
什么时候你们比较笃信，第一版产品的功能列表、卖点和取舍定下来了？
张翼
去年底。
那不就是3个月前？
张翼
对，3个月前。之前一直都是研发，大概有一个方向，但不确定这个方向对不对。有人说这个好，有人说这个不好。有人说叠衣服值500块，有人说扫地值2000块。你把这些加起来，发现还是达不到那个价值，机器成本也无法覆盖。
所以你要寻找很多方式。为什么是去年底？因为去年下半年，我们的机器人可以进家庭了，已经到 ready 状态了，稳定性、成本、泛化情况，各方面都达到了要求。然后开始进别人家里使用，用户用过以后反馈 OK。
去了多少家庭？这些家庭都是什么样的家庭？
张翼
应该是300个家庭。
在上海，你们把机器人送进家庭的时候，是带着什么样的状态送进去的？是安排好10个功能，让他们一个一个用，还是他们进去的时候也是一张白纸，你们期待看用户怎么使用？
张翼
你总结得非常好，我们就是分几个阶段来的。
一开始进去的时候，有一些能力我们比较自信。最开始我们会告诉用户：“你只能干这几个事。”后来随着迭代和优化，逐渐告诉用户：“你可以开始自由发挥了。”
到现在，很多功能反而都是用户提给我们的。比如一开始它不会下棋，很多用户说想下棋。很多小孩子下棋，看电脑下棋看两个小时，眼睛都要坏掉了。很多人就说：“你们能不能下棋？”后来我们专门强化了这个功能，而且我们是夹持式的，所以能下各种各样的棋。
再举个例子，有些小孩会提出你想象不到的需求，比如捉迷藏。他小时候想玩捉迷藏，确实玩得很开心，每天都玩。我们就发现，这很有意思，于是专门把这个功能强化了，做了捉迷藏。
所以后来功能越叠加越多，其实是一个共创的过程。
可不可以介绍一下 F2？今天要上市的这款新产品，如果你面前有一个目标客户，比如说我其实也算目标客户，你会怎么安利我？
张翼
它有两个主要功能：一个是带娃，第二个是做一些轻家务。
带娃和轻家务都是非常重要的需求。每天上班很累，回去还要带娃，它能帮我解决家里的问题，我当然很开心。
它能帮孩子读绘本、陪他弹钢琴、陪他拉小提琴、带他下棋，还能帮他找乐高，玩捉迷藏，跟他一起扔篮球。既有运动，也有非运动。玩完以后睡觉，它还能陪孩子讲故事，讲完孩子就睡了。然后你把灯关了，它就出来了。
我们一开始也想做养老，问很多退休老人：“你孤独吗？需不需要陪伴？”他们说：“你帮我带娃。”所以不是陪老人，而是帮老人带孙子。
当然，80岁以上老人是另一个群体，他们可能需要的是护理、做菜之类的厨房功能。
说到带娃，刚才你提到了很多场景，甚至包括陪孩子拉小提琴。这是一个什么样的陪法？
张翼
它是听音识曲，判断你弹得对不对，包括你的指法、坐姿，都可以实时纠正，还可以和你对话。
你看到什么年龄段的小孩，和机器人的互动是最好的？
张翼
中班以上到小学。
为什么这个阶段最好？
张翼
一方面，他得有唤醒智能音箱的能力。它不全是学习，也会玩游戏，比如萝卜蹲之类的游戏，跟以前玩的东西一样，有很多玩法。
稍微大一点、上小学的孩子，可以下棋，属于比较高阶一点的玩法。还有就是数据飞轮。随着互动越来越多，它毕竟是机器人，有越来越多的数据，这些数据会丰富我们的大脑。
我最近也给小孩买了一个机器狗，它能听指令做一些事情，也能对话，但我发现他们可能玩一个小时之后就没兴趣了。从你们的角度来看，已经送到家庭里的机器人，小孩平均能和它玩多久？
张翼
去年刚开始进家的时候，在人家家里一般放一两天。一两天的原因倒不是孩子不想玩，而是我们的机器不稳定，放一两天就要去维护。
一直到这个月，我们在家里都是放一两个月，一两个月才上门维护。其实一两个月里，用户每天还是会用几个小时。
我一直是个 product manager，东西是要续费的，还有转介绍。这两个指标在后面非常重要，比如50%的转介绍率，还有30%的续费率，这决定了你判断产品好不好，而不是今天卖了多少量。今天卖了多少量可能是一波流，但口碑非常重要。
口碑的前置条件，就是使用时长和使用衰减情况。所以当我们看到用户一两个月后还一直在用，就非常开心。
咱们目前是按月有订阅机制，还是一次买断？
张翼
我们现在是按租的方式，因为也不可能让它在用户家里放很久，我们还要拿回来升级、维护。
正式上市之后，你打算采用这两种方式吗？
张翼
我们现在租的话，一个月是3000到4000块钱。第二种是可以直接买断，买断价格便宜一点，但需要付一些订阅费，解锁一些高阶功能。因为后面有一些功能可能还是要消耗算力。
刚才说到，一个主要场景是教育，另外一个主要场景是轻家务。轻家务包括什么？
张翼
比如帮你收玩具、捡垃圾，这些轻家务对机器人的鲁棒性要求也不一定特别高。
重家务里面，最重的其实是厨房，因为瓶瓶罐罐非常多，还有各种很脏、很油腻的东西。重家务我认为还需要几年时间，所以我们是从轻家务开始，再通过不断获得更多家庭数据，形成数据飞轮。
刚才我们提到，用户调研时会认为这个功能值300，那个功能值500。你们是用这种方式定价吗？是从能做几件事情出发，分别判断它们值多少钱，最后加起来得到一个总价，还是有其他方式来最终决定定价？
张翼
我发现卖一个东西，要看你对标的是什么。比如做这个东西，是为了做家务吗？是为了对标一个阿姨吗？
阿姨其实不贵。就算在上海这样的城市，可能一个月也就七八千块钱，她能做很多家务，轻重家务都能做。你只能做轻家务，机器成本可能还要两三万。
所以后来我们想，为什么带娃变成了一个主要功能？做一个商品，得比现在的东西性价比更高，那才有意义。
带娃的话，比如你现在想找一个人帮你带娃，他可能不只会讲中文，还会讲一点英语，能陪孩子下棋。这样的阿姨可能真的很贵，在上海这样的城市，一个月3万到4万也未必找得到，因为这种人很难找。
所以如果能做出一款达到这些水平的产品，我觉得它就值这个钱。
刚才你提到，你们一开始预设了很多功能，然后把机器人送进家庭。这里面有哪些预设功能给了你们惊喜，或者给了你们惊吓？
张翼
惊喜还是挺多的。比如陪娃玩这件事，我们当时调研的时候完全没有调研出来。但机器人有机械臂，导致它玩的东西很花里胡哨，孩子很想让它陪自己玩各种东西。
因为孩子家里的玩具都没有手，机器人第一次有了手，能跟他一起拿东西。孩子把小车咻地飞出去，它再捡回来；它把小车咻地飞出去，再飞回来。年龄低一点的孩子，居然能玩两个小时。第二天可能又玩别的玩法。
所以我们觉得这很 surprise，这才真正让我们关注到这个功能。
惊吓也有。比如家里有狗、有猫，机器人进去以后，有一户人家的狗一晚上都睡不好觉，主人就说：“算了，狗连觉都睡不好，这不行。”
后来我们专门研发怎么和狗相处，发现和狗互动好像也是一件挺有意思的事。我们开始训练它喂狗粮。猫有点像喜欢鸡毛掸子一样，可以陪它玩一两个小时，后来猫也不怕机器人了。
后来我们发现，宠物陪玩也是一件挺有意思的事。宠物陪玩一个也要几千块。
其实这个世界上的商品有两种：一种是产品，一种是服务。
张翼
对。家庭机器人看上去是一个产品，但其实它背后卖的是服务。
服务很贵，也很难标准化，但我觉得通过机器、通过物理 AI 的方式，可以让很多东西标准化。
所以我们肯定希望，家庭机器人进入家庭之后，能做的事情越多、越泛化越好。
这里就有一个问题。大家会认为，人形机器人，尤其是双足机器人，比起轮式机器人，可能可以适应更多家庭空间。但显然你们选择的是轮式，可以讲一下这背后的思考吗？
张翼
我觉得轮式机器人和双足机器人各有优劣，也不敢一概而论。
轮式机器人的优势是在室内场景里性价比确实非常高。这个性价比包括安全性和稳定性。双足机器人真的拿到家里，我们也买过，包括机器狗。它确实不太适合在家里，为什么？你把它提起来，它会飞车，脚会开始乱飞，一定不稳定，比较危险。
所以我觉得在室内场景里面，轮式很稳，安全度也很高。除了欧美家庭的别墅，像中国大部分家庭都是平层，其实轮式已经非常稳定，能处理很多事情，而且不需要额外考虑稳定性。它本身就很稳定，只要配重做好、底盘足够重就可以。
它的电池也比较大，因为电池在下面，续航能力比较强。其实从一开始，我们的底层结构和架构就是这样设计的。
就在我们录播客的这一两个月里，世界模型突然铺天盖地地出现。我们也听说，有世界模型研究员拿到1000万的高薪，也有很多做世界模型的创业公司在资本市场很受追捧。你怎么看世界模型？
张翼
世界模型至少给了我很多 surprise。因为它在 zero-shot 方面，用大白话说，就是从来没见过的东西，它能够有几十%的鲁棒性，这确实很 surprise。因为 VLA 之前非常难做到这件事。
所以从这个角度讲，它是有一定优势的。当然，世界模型的定义很多很多。我是以英伟达 DreamZero 为例，来讲我理解的世界模型。
从底层方式上讲，像我们这种做机器人的，尤其是做家庭机器人的，泛化性非常重要。Zero-shot 总会遇到很多 corner case，所以从我们的场景来说，它一定会比 VLA 更具前瞻性。
这两个月我们才引入了很多做世界模型的人。世界模型的人才在国内之前确实不是很多，但找到这样的人才很重要。
当然，世界模型也不一定是终点。它在 zero-shot 方面的鲁棒性还没有达到100%，还是有相当长的路要走。所以至少在现阶段，两条路并行是很多公司的选择，包括 VLA 也还在不断迭代，不能直接否掉。
但从基本方式上理解，WM 模型是有一定推理能力的，VLA 没有。它有推理能力，就意味着能够预测一个东西的轨迹，这个能力非常强。
它的训练方式也不太一样，比如会灌注很多视频。它更轻量，包括只需要在头上带一个摄像头，手部直接操作就可以，不需要那么重。所以它确实有一些优势。
但是现在还很难说，因为它的鲁棒性还没有达到100%。很多东西还处在论文阶段，只能说它从方式上是更先进的。
咱们有非常多的选择是自研，对不对？不知道方不方便分享一下，在不同公司做出不同选择的时候，你们做了哪些关键的自研选择？
张翼
从2022年开始，一开始我们做了很多硬件自研，后来逐渐变成全栈自研。
从电机、扭矩、关节到整个手臂、夹爪和整机，这些都是自研的。这也是为什么之前花了非常长的时间。
一旦硬件自研，算法也得自研，因为要跟硬件打通。而且我们自研的目标，是一定要把成本做到很低，做到消费级。很多东西在市场上找不到这么便宜的供应商，所以不得不自己做。
甚至比如关节里面的孔径要足够大，才能走更多的线。市场上没有这样的产品，所以只能自己定义，把这个东西做出来。
我记得之前交流的时候，你说自研关节的成本大概是1000块左右，但如果第三方采购，平均可能要8000块。怎么能够做到这么便宜？别人是专业做这个的，为什么反而做不过你们？
张翼
比如我们想要中空、大孔径的关节，这确实没有现成的。让别人做，成本必然比较贵。
还有一个更重要的事情，很多做这种关节的都是工业级产品。我们做家庭机器人，砍掉了非常多参数。
比如整个手臂，我们的重复定位精度达到这个程度就够了，负载达到这个程度就够了。它不需要既适配工厂搬很重的东西，又要去便利店拿各种形式的东西。我们把这些参数全砍了，砍到极致，家庭够用、ready 就可以。
当然成本会更便宜。因为第一次进入家庭，你知道参数到什么位置就够了，每个零部件都按这个标准来做。所以全链路自研给你们带来了很多好处。
除了刚才提到的，还有其他好处吗？
张翼
最大的好处是，每个地方的参数都能拿到。比如电流环，你可以知道每个关节实际的情况怎么样，实际电量大小是多少。
如果是第三方供应商，它不会开放很多接口，你也无法调到想要的数据。但自研之后，你能拿到这些数据，就可以做很多优化算法。
比如为什么有些消费级的手臂能做到不抖？因为它拿到了很多参数，每个接口的数据都拿到了，所以可以调到最优。
全链路自研有坑吗？
张翼
当然有坑。你要花非常多时间，而且有些地方自研不出来。比如减速器，自研难度非常大；还有深度相机，也不可能全部自研。
在目前选择自研的这些组件里面，哪一个最难？
张翼
比如驱动器。在一个巴掌大的地方，要集成很多高密度的东西，包括里面的温控怎么做。这一块也是我们的硬件团队花了非常长时间去调优稳定性。
但这还是能做的，所以最后自研出来了。减速器一开始也尝试过，但后来发现齿隙太大，还有很多工艺问题，确实不好做，所以就放弃了。
我记得咱们用的不是5个手指的灵巧手，对不对？
张翼
对，我们是两爪。
这是不是也是一个非常重要的关键选择？
张翼
主要是现在的灵巧手，5指灵巧手，全世界你找不到一个能够连续使用两个月以上的。我觉得这个东西最终肯定能克服，但确实是工艺问题。
每个关节都很小，如果天天受到冲击，确实比两爪这么大的关节更容易坏。我们其实预留了接口，等灵巧手成熟以后，也可以很快换上去。
但让我们现在去做灵巧手，我觉得时间确实还相对比较长。很多公司专门在做这一块，我们也就不参与了。
咱们都知道，具身智能背后其实有小脑和大脑，数据都非常重要。尤其你们也在做世界模型，数据就变得更加重要。我好奇的是，你们的数据是怎么来的？
往前看，你会觉得数据的差异，是不同厂商拉开竞争优势的一个很重要的关键点吗？
张翼
数据肯定是很重要的一件事。尤其是这几个月，出现了很多只做数据的公司。你看英伟达，包括国内的一些大厂，都在买数据。
当然，大脑的竞争很激烈，但抄起来也很快。如果一个大脑团队做出了比较好的模式，另一家公司弄出来可能也就一两个月。
但数据不一样，数据比较慢。因为机器人数据在历史上非常少，包括英伟达的 DreamZero，我记得是12个还是十几个 B。其实规模很小，说明数据量确实很少。家庭数据就更少，采集起来确实比较困难。
我觉得数据最终会决定一家机器人公司。比如同样是叠一件衣服，我叠得比你好，因为我拥有的家庭数据比你多。
所以为什么要进入家庭？因为有了真实家庭数据，才能让迭代飞轮转起来，才能做得越来越好。数据，包括数据管道的搭建，最后都会成为决胜非常重要的关键。
你会预感，接下来一两年大家会疯狂采集数据，这一两年会不会是某种决胜之年？
张翼
数据其实分两种，甚至分3种。
第一种是正儿八经的数据，比如我就叠一件衣服。现在很多数据工厂就是叠衣服。
但数据还有第二种，就是 corner case。比如叠衣服的时候，桌子缺了一条腿，或者桌子不稳，那我叠衣服就会乱掉。
这种情况，理论上你不会在工厂里搭一个这样的环境，因为这种情况千变万化，实在多得不得了。Corner case 实际上还得在家里，才能真正学到。所以我才觉得，真实场景非常重要。
还有第三种数据，也是现在很多人忽略掉的：与活物互动的数据，包括与人互动、与动物互动。
你在工厂里面会跟小孩互动吗？你不会专门训练跟小孩互动。但这个其实很重要。我们在家里80%的场景就是跟人在互动，跟不同年龄、不同种族、不同性别的人互动，方式都会有差异，而且千变万化。
怎么采集这些数据？你一定要拿到真实情况，才能看到这些。否则你的数据就只是这个世界100%中的1%。
咱们在做的事情，我理解和 Sunday 在美国做的事情还是有一点相似。Sunday 发布的时候，我自己觉得挺震撼的。不知道你们看到那个产品，在几个月前发布时，有没有带给你们什么启发？
张翼
我们觉得挺有意思。有一点让我 surprise：一家在美国做的公司，居然也做硬件，这确实很 surprise。
我觉得它有一些巧思，比如相机位置的设置、对外形设计的思考，包括一种 Umi 的素材方式。我觉得有一些地方还是有巧思的。
当然，因为产品还没开卖，所以也很难实际评价。但从这些方面去看，包括他们一些 ACT 的方案，很难在没有开源的情况下评价。不过我觉得，他们确实加入了很多自己的思考。
刚才我们在聊数据捕捉。Sunday 做了一个 Skill Capture Glove，技能捕捉手套，对吧？
张翼
对，是技能捕捉手套。
你们会有类似的东西吗？
张翼
我们之所以要进入家庭，是因为我觉得最好的方式，是收集最真实的 common case。它不是摆出来的，而是最真实的家庭场景。
这就是为什么我们很想先把机器人卖到家里，哪怕先租到家庭里面去。
你们会采取一个非常激进的低价策略吗？比如赔本卖，主要目标就是铺开，尽可能多地进入家庭，因为这是在构建未来。数据意味着护城河，对吧？
张翼
要看市场的变化情况。早期可能会贴着成本卖。同时，别人采集数据肯定要花很多钱，但我们至少是贴着成本过去的，让飞轮先转起来。
你预测会有人搞大补贴吗？因为今天资本市场这么热，好像大家都补贴得起了。你预感会有人这么干吗？
张翼
我从两个方面来讲。
首先，它还不是一个纯大脑的事情。你要做全栈，做到消费级。我觉得首先大家都达到这个水平，才有可能谈补贴，但这确实需要时间。
第二，补贴当然也有一定可能性。如果很多人都做到我们这个程度，可能就会出现补贴。但我觉得，大家可能还要花相当一段时间，才能达到我们的程度。
以目前的市场热度，我还不认为已经达到那个程度。毕竟互联网时代的融资金额，确实可能比现在很多领域的融资金额大一个数量级。以前都是以美元计价，现在很多是以人民币计价。
你们最多的时候融了多少？
张翼
我们当时融得最多的时候，一轮大概融几亿美元吧。但当时在线教育有很多人一轮融10亿美元、20亿美元，一轮就是这么多，所以我才说，现在这种疯狂状态还没有达到当时的程度。
但如果今天一旦 ready、非常 ready，很多人看到我们的进展觉得不错，我觉得倒是有这种可能。
你现在怎么看当下的融资热度？
张翼
当下的融资热度可以分两个角度讲。
首先，很多人说有泡沫。我觉得肯定有一定泡沫。没有泡沫，一个行业很难起来。因为泡沫超前于行业的发展，才会有更多人才涌入；人才涌入，才有可能把这个行业做出来。
我毕竟是穿越过周期的人，所以有这样的感受：很多行业都要穿越周期，泡沫在每个周期的上面，但最终会掉下去。
不过机器人这个行业，未来20年到通用机器人，你可以看到一个确实存在的场景：到时候世界上所有公司都是机器人公司。一个便利店老板是人，下面很多都是机器人；每家公司都必须是机器人公司，不是机器人公司就不行了。
这种未来是可预见的，只是时间问题。中间的泡沫会一上一下，今天泡沫很大，啪，一下被刺破，掉下来，但它一定是曲折向上的。
如果从融资和资本来看，我觉得现在处在一个周期里，但还不是最终。核心是要穿越周期。
在你看来，今天这些融到很多钱的机器人公司，哪些更有可能穿越周期、活下来？它们需要具备哪些要素？
张翼
穿越周期，不是今天融20个亿就能解决的问题。长期来说，你必须是 sustainable 的，有自己的商业模式。否则一年亏几十个亿是很简单的。
再说家庭机器人，你觉得从今天到真正进入千家万户，中间最大的障碍有哪些？
张翼
如果你指的是所有人都有一台，那时候一定要覆盖所有需求，必须是一个非常通用的机器人。
但这个过程会有迭代，因为数据很重要。如果没有拿到足够多的数据，就无法变得更通用，也无法自我升级。
一开始我觉得，最难的是谁能把机器人放到家庭里面，而且大家喜欢它，会一直使用它，让飞轮转起来。这是最难的第一步。
一旦飞轮转起来，后面很多事情都是等待时间、模型调优和数据累积。核心是第一个飞轮必须转起来。
它要达到什么样的阈值，飞轮才算转起来？比如放1000台进去，算转起来吗？还是放10万台、100万台才叫转起来？
张翼
这取决于几个因素，包括模型升级、模型本身需要多少数据，或者需要多少高质量数据，dirty data 能不能用。
第一次模型升级时，对数据的要求是什么，数据采集方式的变化是不是更友好，包括错误的数据在纠正之后，是不是也算好的数据，这些都很重要。
你觉得消费者对机器人现在还有一些顾虑需要打消吗？比如大家会觉得，家里有一个机器人不安全。
张翼
我觉得中国人对于新鲜事物的接受度还是挺高的，相对欧美人来说是这样。
比如我们之前每次在公园下棋，很多老人都会围得里三层外三层，最后每次都是被保安赶走。
你们有把机器人送去公园下棋？
张翼
有啊。有时候我们把机器人放到楼下，马上就会围过来很多老人。
如果我买一台机器人回家，可以带它出门遛弯吗？
张翼
如果没有坎，可以。但如果有坎，就不太行。
理论上，只要有残疾人通道就可以，对不对？
张翼
对。这个挺有意思，因为现在没有什么法规限制，说我不能带机器人出门。你只要不要带出门以后围上太多人就可以了。
在准备这一期播客之前，我也和你的联合创始人路易斯、投资人真格基金的缇娜交流过，问他们有什么建议，以及这一期内容应该怎么做。
路易斯提到一个很有趣的点：他认为你经历双减——打个引号，有点像灭顶之灾——之后，这次创业的风格彻底变了。路易斯和你一起经历了所有创业旅程。你自己觉得你变了吗？
张翼
我觉得可能是在朝着一个本来就应该去的方向变化。
原来没有朝那个方向去吗？
张翼
原来也有，但我可能缺了某个东西。经历了这些事情以后，那些缺的东西被补上了，变得更加完整。
那是什么东西？能用语言把它描述出来吗？
张翼
两个东西。
第一个是关于坚持。我现在对一些方向一开始会看得更久，但一旦决定做，就会更加坚持。
第二个，我觉得自己会从更高的角度去看待起伏。起伏不太会影响到我了。我有时候会从第三者的角度看待这件事，而不是把自己放在事情里面去看。
这要怎么做到？
张翼
以前遇到一件事就很着急，非常着急，很容易焦虑。我这个人本来就很容易焦虑。
但后来经历了更大的风浪以后，很多事情你只要看起来觉得很难，如果站在未来回头看，就会发现其实也就这么回事。可是如果总是站在现在往后看，就会觉得这件事很大，今天就过不去了。
现在我会从另外一个角度看这件事，这样可以看得更完整、更持久，也看得更清楚。
你会把自己放到未来再来看现在，就会发现很多时候是“轻舟已过万重山”的感觉。
张翼
没错。
这种能力或者心态，和双减的经历有关吗？
张翼
也有一定关系。
有人会说，企业家焦虑其实也是一种品质，比如完美主义，或者一定要去纠正组织和产品上的问题、bug。但如果你变得能够和这些问题和解，会不会担心这本身也是一个问题？
张翼
我以前做在线教育的时候，确实有些在线教育公司做得比我们大、比我们好。后来我知道，有些创始人确实比较淡定。
因为我焦虑的时候，策略会变得短视。我会选择当下的最优解，而不会选择两年后的最优解。所以我可能赢在了这个月，但输在了两年后。
但现在不是了。很多时候我会跳出来看：焦虑是一件事，那这件事有没有解决方案？如果有，那就这么做。有方案以后就不要焦虑了。
员工很怕你焦虑，高管也很怕你焦虑。老板今天上了一个商学院，回来马上发生战略变化，听完几节课很焦虑，说我们要做人才变革，马上引进几个人，然后开始大刀阔斧地做，大家会很害怕。
你能想到一个具体例子吗？比如一个人在焦虑时做的决策，可能当下这个月让你赢了，但两年之后输了。
张翼
我记得我们当时做在线一对一，在这个领域确实做得非常牛，占据了70%的市场份额，远远超过第二名，拉开了非常大的一截。
后来有一种新的形态出来，叫在线大班课。其实有人会说，在线大班课是更终局的模式，因为它面对更多人，毛利更高，理论上更好。
我也想做，因为我觉得这确实是一个更好的模式。很多股东就会开始说：“这一仗还没打完，你要去打大班课的仗？大家也都不是吃素的。你只干一件事，对吧？你干这个的时候，会不会被第二名超过？战斗还没结束，小组赛还没结束。”
然后股东又说：“你要去干那个，那个市场大10倍，公司市值一下子能翻多少？”大家意见非常不同，我就很纠结。
但这个时候你会双线作战，最后发现两件事都做不好。因为别人做大班课，专心一意就干大班课；你不是这样。
所以虽然你最后赢得了一场仗，但输了更大的市场。
如果今天要对那些经历过创业失败，或者经历过类似双减这样打击的创业者说一句话，你会想到什么？
张翼
对于经历过挫折的人，或者创业者，我觉得你遇到的挫折，或者遇到的巨大变故，往往只是逼迫你去做一件其实真正应该做的事情。
人生不可能走在两条船上，所以你永远不知道哪个是最好的选择。我们只能相信，自己选择的这个一定是最好的。哪怕经历挫折，它也是在帮我们做选择。
我们必须找到自洽。只有自己找到自洽，才能活得更好。
也有可能，失败是一种外在的力量在帮你做选择，帮你排除一些可能性。
张翼
对。
我没想到是这样的一个答案，很有哲学意味。
你后悔过去十几年创业中有哪些没做的事情吗？有没有一想到“后悔”这个词，就会冒出来的一件事或两件事？
张翼
我这个人其实很少后悔。比如有些人会说“早知道怎么样怎么样”，但我几乎从来不说这句话。
因为人生没有第二种选择。就算你后悔做了一件事，你怎么知道它里面没有更多的后悔？
所以我一直觉得，我们还是要相信自己做的选择一定是最恰当的。更重要的是找到自己的自洽。我的选择，跟我的过往以及即将要走的路，我个人觉得都是匹配的。
无论我现在周遭如何，再低落、再低迷、再惨，或者再好，我觉得这个时候都要先向上看。有人做得那么好，对吧？你的企业虽然可能有100亿，但还有1000亿的。看完以后你会谦虚，觉得自己其实是个 nobody。
但同时你也要向下看：我也不是一无是处。人就是要活在一个自洽里面，这样才能活得久，然后活得好。
无论你做企业还是工作，只有活得久、活得好，才能真正做好。因为人最后还是要活得久。
就像你说的，现在的你更加平静、淡定，因此在做战略的时候，也可能做出更长久、更健康的战略。
这次做未来不远，和之前做掌门1对1，感觉像是两个完全不一样的人。创业对你的意义，是不是也有了非常大的变化？
张翼
我觉得创业本来就是一种修行。当然很多东西都是修行，工作也是修行，送外卖也是一种修行。很多事情都是修行，只是修行的东西不一样。
创业这件事，从第一次选择这条路的时候，我就知道它肯定与众不同，而且它要修行的东西可能也不太一样。
我研究生的时候上的是上海高金，这是国内可能 top one 的商学院。当时招的都是清华、北大、复旦、交大这些学校的第一名才能去。
但在那个学院念了一年后，我就离开了，出来创业。很多人极度费解，当时我也拿到了比较好的麦肯锡 offer，为什么居然不去，反而选择创业？
但我当时就知道，这是一条不归路，肯定会有很多问题、很多麻烦、很多失败。我也知道创业成功率只有0.1%。但是既然选择了前方，就只顾风雨兼程。
现在来说，如果是创业的人，就都要做好这个准备。你本来就是跟别人不太一样。
你觉得这一次和上一次最大的变化，如果只说一个点，会是什么？
张翼
最大的变化，我觉得是看东西看得更周全、更长远。
比如资本泡沫，我觉得确实有一部分资本带着炒股的心态。哪里火，我可能就要凑一下，弄一下，然后快进快退。
但我觉得最后大家还是会回到更长期的心态去做事情。我也相信这是最健康的方式。
如果往长期看，你要给10年之后的自己留一个言，或者许一个愿，你会希望那是一句什么样的心愿、祝福、寄语，或者问题？
张翼
可能会对10年后的我说：10年前的我觉得未来不远。10年后的那个时候，原来我所认为的那个“未来不远”的未来可能已经实现了。
但我希望，10年后的我还能继续相信，还有更美好的未来不远，永远有美好的未来在不远处。
给人以期待。赞。
好的，今天非常谢谢张翼。
张翼
谢谢，很开心。
也希望张翼现在正在创造的、他认为不远的未来，早一点成为我们每个人都能感受到的真实未来，有更多机器人进入我们的家庭，让我们过得更快乐、更轻松。
也期待你再来十字路口。
张翼
谢谢，谢谢。
拜拜。