111. 李一帆口述激光雷达11年创业史:你仔细想行业的机会来自哪?是国家、民族的机会
禾赛的核心财务叙事不是“股价翻倍”,而是把激光雷达从2017年的20万—30万元一台压到约200美元,并计划在访谈所称“今年”实现盈利。 李一帆称公司累计融资接近10亿美元,上一年交付60多万台、当年预计120万—150万台;短期股价可以与价值偏离,“但长期一定会一致”,真正该追踪的是产品、客户价值和持续交付能力。
这轮99.5%的降本主要不是规模效应,而是ASIC、自研核心器件、产品重构和自动化制造共同改写了成本结构。 禾赛从2017年第一代产品起便判断,几十万元的分立器件产品不可能仅靠放量降到千美元级,因而把自己从“组装厂”变成芯片公司,目前已量产第四代芯片。李一帆的硬件方法论是:“绝大多数我们今天看到的硬件的降本,其实不来自于量,来自于设计。”
激光雷达正从高价的Robotaxi“功能件”变成量产车“安全件”,这改变了市场容量、价格弹性和配置逻辑。 禾赛早期Robotaxi产品毛利率可达70%—80%,后来首个量产项目按理想要求,在尺寸、成本、报价不变的条件下由64线升级到128线;2022年7月随L9交付,9月月产已过万。李一帆认为,消费者可以拒绝某项辅助驾驶功能,却很少会主动省掉气囊、安全带或刹车,“安全件跟功能无关,对每个人都是有价值的”。
所谓“技术路线之争”被李一帆视为资本叙事,真正的竞争是选定905 nm、扫描结构等技术选择后,把性能、质量、成本和制造做得更好。 他用“四缸与五缸发动机”类比:不合理的独特方案容易被包装成弯道超车,但行业最终仍会收敛,且采用相同方案的企业水平依然相差巨大。纯视觉与激光雷达也不是简单二选一;后者是持续工作的“A+”,在视觉漏检时像手已经摸到障碍物一样提供独立证据。
禾赛早期最重要的组织资产,是商业化反馈、三位创始人的平权合作和对现金风险的保守。 三位创始人近乎平分股权,所有投资人都反对,但他们以商业、前沿技术、工程制造分工,并通过共享办公室和同步context减少分歧;公司即使做天然气、PM2.5等后来被证明不理想的业务,也坚持真实收入,因为“一个公司没有营收是个原罪”。首个大客户Drive.ai一次预付200万美元,并把禾赛视为不愿告知竞争对手的“秘密武器”。
全球化的下一阶段不能只证明中国产品更好、更便宜,而要回答禾赛能给当地客户、政府和民众创造什么共同收益。 禾赛用多年POC才进入一家顶级欧洲车企的全球量产体系,并针对美国的直接、德国的含蓄建立本地团队;李一帆把国内市场称为“健身房练肌肉”,海外则是凭这些能力挣钱的地方。他对过去“我的产品更好,所以你必须买”的反思是:规模变大后,企业必须贡献就业、能力和本地利益,而不只是“来抢钱”。
李一帆把硬科技视为没有网络效应的马拉松,而其最终解释框架是国家与民族提供了行业机会。 企业不能按互联网“每战都是决战”的打法耗尽子弹,而要“看十年,想三年,做一年”,把每场胜仗沉淀成芯片、制造、质量和全球服务能力。他最后把使命从工程能力输出推到品牌与文化输出:“行业的机会来自于哪儿?其实是国家的、民族的机会”,终局是让世界不只知道中国制造,也知道“中国人有多酷”。
1. 股价是短期投票机,产品与客户价值才是长期称重器
快问快答给出的公司坐标是:禾赛科技成立于2014年,经历A、B、C、D轮及IPO,累计融资接近10亿美元;李一帆生于1986年,自报ENTJ,并预计公司在访谈所称“今年”实现盈利。
面对股价过山车,李一帆要求团队不要按分钟盯盘,因为公司不可能在短期内真实增值数倍,也不会因一段低价就失去长期价值:“股价的短时间变化和公司的长期价值之间可能会出现偏差,但长期一定会一致。”
他的管理口径在高点和低点保持一致:上涨包含宏观、情绪和交易波动,下跌也不等于产品价值消失。上市公司真正可控的变量,仍是有没有做好产品和技术、有没有为客户创造更大价值。
2. 激光雷达是一只能主动发光、直接测距的“眼睛”
李一帆把激光雷达称为汽车和机器人的“眼睛”:它识别行人、车辆和路障,但不同于被动接收光线的摄像头,会主动发光、接收反射,因此在黑暗和复杂外界光线下拥有不同的信息来源。
更关键的差别是距离。摄像头通常需要推断深度,激光雷达则利用光的飞行时间直接测距,“有点像一个尺子一样会准确地测量距离”;对高速运动的汽车或机器人,障碍物距离可能是“决定生死”的输入。
行业在2008—2016年前后仍主要由美国公司主导,产品昂贵、质量也未必理想。2017—2018年起,中国玩家以新架构、制造方式和持续研发进入,性能、质量、成本随后同时变化。
3. 六七年降本99.5%,把一辆车的价格压成一个零部件
禾赛2017年最早出货时,无论国内还是海外,一台激光雷达都卖20万—30万元人民币,“跟个汽车一样”;六七年后,产品已来到约200美元,李一帆给出的累计降本幅度是99.5%。
他承认初始价格本来就过高、不合理,自动驾驶向辅助驾驶扩展也带来了规模,但仍强调,绝大多数工业品不可能仅靠放量完成这种幅度的变化,“汽车如果靠创新能降百分之九十九点五,大家会有多开心?”
高频研发投入也把行业推得比自然节奏更快。禾赛每年研发投入在10亿元人民币量级,同行也大量投入;李一帆称这可能一度“过热”,但结果是原本也许停在1000美元的产品继续下探,消费者和车企获得了成本红利。
4. 硬件降本首先来自设计,规模只负责放大好设计
早期产品由分立器件手工“攒”成,既大又贵,也不适合自动化生产。禾赛意识到,自动化不是把手工产品直接搬上生产线,而要先重新设计元器件、结构和工艺。
李一帆所说的“芯片化”并不神秘,本质是ASIC,即Application-Specific Integrated Circuit:针对特定应用重新集成系统,使其像印刷一样复制,从而同时缩小体积、提升性能并降低成本。
2017年第一代雷达刚完成时,团队就问:怎样把几十万元的产品做到1000美元?答案不是等待销量,因为其中没有足够“水分”,而是把本来外购、分散的核心模块逐代收入自研芯片。
禾赛如今已量产第四代芯片,核心零部件多数完成芯片化。李一帆总结:“绝大多数我们今天看到的硬件的降本,其实不来自于量,来自于设计。”随后才轮到自动化和规模提升质量。
5. 工程师底色从五岁写代码和物理竞赛开始
李一帆的父亲学工业企业自动化控制,被他玩笑称为“中国第一代人工智能工程师”;母亲是医学院教授。1991年家里已有电脑,父亲判断下一代没有编程能力很难生存,于是他“光屁股的时候就写代码”。
他长期喜欢数学、物理、编程和光机电,靠物理奥赛、信息学奥赛保送清华精密仪器专业。高中时虽承认还有成绩更好的同学,但自己也是班长、一等奖学金获得者,大学则任学生会主席。
6. 博士阶段研究控制,毕业时才发现真正瓶颈是感知
在UIUC读机器人博士期间,李一帆研究机器人如何行走而不摔倒、抓取物体、判断自己正在摔倒到什么程度;当时尚未流行“人工智能”一词,这些工作被称作先进控制。
他后来改变了对课题价值的判断:机械臂抓不住杯子,根本原因往往不是控制不够精细,而是没有认出杯子、没有测准位置,或把双层玻璃杯的外沿判断错了。“花了好多年才意识到,我研究了一个行业不是最重要的问题。”
这份反思不是否定控制研究,而是承认自己在尖端处继续“雕花”,却受限于机器人对三维世界理解不足。即使到今天,汽车和机器人系统的许多失败仍首先来自“没感知明白”。
7. 百分之一的“雕花”可以很值钱,却未必让创业者兴奋
李一帆毕业后任Western Digital的principal engineer,优化硬盘磁头控制:其精度好比全速飞行的飞机沿跑道捡起路边每一颗高尔夫球。假设寻找磁道时间改善1%,乘上数百万硬盘和海量操作,商业价值仍很大。
他用YouTube推荐算法作同类例子:让全球用户停留时间增加1%,就能带来巨额广告收入。李一帆认可硅谷专家“雕花”的价值,却发现自己的兴奋点不在对巨大存量做百分之一优化,而在造出新的实体产品。
8. 西方职场经验后来变成了海外大客户沟通能力
在Western Digital的一年多没有带来新的学术理论,却让李一帆学习了科技企业的管理规则:老板怎样管理工程师、同事如何沟通、公司里哪些行为可接受,哪些边界不能跨越。
更长期的回报是理解西方企业怎样决策。禾赛后来服务欧美大型车企,面对的是组织文化而非单个采购者;没有亲身经验,只凭产品“横冲直撞”地推销,很容易牛头不对马嘴。
他观察到,西方客户常希望供应商先把缺点讲清楚,害怕绕来绕去浪费时间;东方沟通则更顾及关系和避免冲突。两种文化都要理解,不能把同一套销售语言机械复制。
9. 他放弃科学家路线,因为更想让技术被真实使用
读博时李一帆感觉控制领域已进入修正和深化阶段,不再容易出现奠基式理论;他也承认并非每个PhD都能成为科学家,自己的兴趣更偏向把技术带到更多用户面前。
他曾投递Boston Dynamics。对方表示公司做的很多事情与国防相关,不太会招聘非美国籍人士,尤其是华人。当时没有宇树,也没有第二家同类公司,落选令他失望;但回头看,2014年的通用机器人仍缺少清晰商业路径,加入后大概率仍是科研工作者。
张小珺追问为什么不做如今宇树所做的事,李一帆的回答是时间匹配:他更愿意进入产品做出来便能形成生产力和经济效益的行业,而非长期依赖融资等待商业化。
10. 商业化不是钱,而是最难伪造的市场反馈
李一帆把商业化定义为“最可以相信的反馈”:融资、估值、名气都可能是间接信号,客户却不会长期真金白银购买不好的产品。缺乏收入的行业更容易因反馈失真发生内部争论和方向分裂。
他并不否认长周期项目的价值;如果梦想、创业者与投资人的耐心都足够长,可以投入今天不商业化、未来价值极高的方向。但禾赛的偏好是短、中、长期都有明确商业化路径。
李一帆还认为,过去十年AI企业出现很多分裂,也与长期商业化不能落地有关。当公司离客户太远时,到底老板、投资人还是技术人员判断正确,很难被客观验证。
11. 三位创始人近乎平分股权,把互补能力置于单一控制人之上
李一帆与大学学长向耀星、硅谷时期结识的孙凯早在2009年前后就是朋友,共同兴趣是科技、产品和创业,也都认为长期要回中国做事,而不是留在美国追求更安逸的生活。
三人的长期分工很清楚:李一帆负责商业、客户、业务和资本;首席科学家孙凯负责前沿战略与“0到1”;工程能力极强、曾在苹果工作的向耀星负责“1到10”、制造和质量体系。
股权安排近乎三等分,孙凯最初多出的一个百分点,是因为首个激光检测技术源自其实验室,李一帆称之为“rounding error”。几乎所有投资人都反对平分,但团队接受有人因此不投。
李一帆不认为单一创始人绝对控股是普遍答案。每家公司需要坚持自己的组织假设,禾赛的结果至少证明这套方法可以work。
12. 分歧的根源是价值观或context,不是缺一个拍板的人
张小珺反复追问“有分歧谁拍板”,李一帆认为这常把问题问低了:价值观冲突不会因大股东强行投票而消失;信息不一致时,即使老大拍板,也可能因为不懂技术而拍错。
禾赛三位创始人的“大是大非”接近,不会一人想服务客户、一人想占客户便宜。观点不同时,他们先假设是context不同,通过分享信息解决,而不是把争论升级为权力问题。
三人共享一间办公室,能听见彼此谈话和打字。这个安排受一家欧洲大型车企开放式高管办公室启发:正式汇报之外的偶遇、旁听和闲聊,也是顶层信息同步系统的一部分。
13. 2014年回国与创业绑定,200万美元是共同起跑线
三人从未认真考虑留美创业,认为美国更安逸,却不适合建立复杂硬件制造公司。回国和创业没有被拆成两个决定。
团队约定,融到200万美元便一起辞职回国。最初李一帆想融100万美元、出让20%仍无人接受;后来改为向两家机构分别提出,各投100万美元占10%,并告知“另一家参与就成立”。
两家早期机构分别是远瞻资本和深圳的大米资本。李一帆否认这是欺骗:两边同意后,他立即完整披露结构;融资可以有设计,但公司对外提供的事实必须准确。
14. 天然气巡检首单签下2000万元,也暴露了市场错配
回国后的首个方向是用激光检测天然气泄漏。传统能源行业认证复杂、销售漫长,客户又提出把传感器装到无人机上,实现全自动管线巡检——正常公司可能直接回答“做不了”。
禾赛与大疆沟通后,把激光器、无人机、iPad和软件系统拼成完整方案,卖给西洋燃气;创业几个月即签下约2000万元订单,后来分批交付,毛利显然很高。
这单锻炼了团队的全栈交付能力,却没有证明方向正确。李一帆频繁往返廊坊后发现,新技术创造的商业价值有限,销售和认证又过重,产品最终更像留在“博物馆”里的孤例。
15. PM2.5项目继续增长收入,却让“拿锤子找钉子”无处藏身
空气质量恶化时,团队又开发小型PM2.5监测设备,与环保部门和监测站合作,甚至把设备装上公交车采集城市数据,再开发建模和App系统。
这些业务带来数百万元营收,公司从创立起每年仍在增长;但十几个人已被交付拖得很累,市场天花板却不够高。李一帆说,几百万收入“把大家已经累成那样”,本身就是错误信号。
张小珺概括为硬科技创业者常见的“拿着锤子找钉子”:熟悉技术边界,却不熟悉市场痛点;只要有人表现一点兴趣,团队就可能投入重资产,把技术酷炫误当商业价值。
16. 负反馈太慢,最容易把技术创业变成“颅内自嗨”
李一帆认为东方文化通常不直接说“bad idea”,客户、朋友和投资人更愿意鼓励年轻团队。友善减少了情绪伤害,却也让创业者更难及时确认项目没有真实需求。
早期投资人说“我们投的是你们,想做什么都支持”,他至今感谢这份信任;但创业者如果必须等投资人告诉自己做什么,同样是不健康状态,方向责任最终不能外包。
真正危险的是团队只沉迷技术,既没有衡量商业价值,也不擅长获得市场反馈,形成“颅内自嗨”。天然气和空气监测项目很快显露尽头,迫使禾赛重新寻找方向。
17. 2016年的黑板筛选,把创业从技术兴趣改造成市场选择
2016年初,李一帆在一块数米长黑板上写满激光可能进入的行业:工业切割、食品成分和热量分析、各种传感器,甚至想过给餐盘打光,直接测出摄入多少卡路里。
筛选标准第一次接近完整创业框架:市场足够大、差异化足够明显、新机会足够多,还要与团队能力相关;他们开始正式讨论需求、市场规模、产品独特性与unfair advantage。
激光雷达脱颖而出,不是因为传感器本身市场大,而是因为它赋能机器人与汽车。切割设备的上限取决于多少人要切割,三维感知的上限则取决于整个机器人产业的发展。
18. 柏林车企人的“眼前一亮”,让一个难题变成确定方向
2016年4月,李一帆受邀到柏林讲“中国创新为什么厉害”。他自嘲当时创业并不成功,却借机拜访慕尼黑、斯图加特等地的清华校友和汽车行业人士。
只要对方知道LiDAR,一听禾赛想做便“两眼一亮”,不断说“请你做,赶紧做”。当时量产车尚未普遍使用,只有前沿研发团队能承受数万美元设备,但行业人士确信需求终将发生。
李一帆从德国回来直奔公司询问进展。得到的“做出来了”,只是实验台上一束激光、约20秒读一个MATLAB数值,再把装置放到带轮小冰箱上旋转,最终画出一个方形房间。
19. 四个月从冰箱转台走向正式点云,速度是创业公司第一优势
那套原始装置证明了底层可行性;到2016年8月,禾赛发布的点云已接近今天的激光雷达。李一帆认为,样品原理未必难,难的是工程化,而向耀星带领的团队“就是快”。
他把速度视为早期创业公司的基础资格:“如果你说我的优势不是快,我觉得还是挺奇怪的。”当时国内一度可能有约50家激光雷达企业,但多数没有沿同一赛道走到今天。
20. Pandar40故意不做平替,用切换成本检验产品价值
Velodyne已有32线和64线产品,最容易的策略是做无缝兼容的中国平替。禾赛却按实际感知需要选择40线,并命名Pandar40,取熊猫的中国元素与LiDAR组合。
李一帆承认这会提高客户切换成本,商业教科书可能认为“疯了”;但团队不想靠“廉价版”身份获得采用,也不想让客户误以为是在抄袭,而要验证客户是否愿为更合理的产品重新积累数据。
这种“文人的傲气”并非否认成本,而是产品排序:先追求绝对性能与结构合理,再让商业证明它。禾赛首款产品由此成为行业高度认可的现象级产品。
21. 抗串扰和波形解析把传感器创新继续推入芯片
2017年,一家美国大客户设想数百辆无人车同时上路,激光彼此对射可能串扰。禾赛开始给发射光加入独特编码,让接收端辨别哪些回波属于自己。
另一项后来全面部署的能力是波形解析引擎:过去只有“检测到或没检测到”,新系统尝试分辨雨、雾、灰尘和材料特征。车辆溅起水花时,雷达可判断反射并非另一辆车。
李一帆用“把发动机、传动箱都压成芯片”描述产品演进。芯片化既是供应链内化,也是性能创新载体;小型化、性能提升和成本下降构成约90%的产品进步。
22. 即使收入质量不高,真实客户仍能让团队拧成一股绳
李一帆的早期原则是:“一个公司没有营收是个原罪。”天然气和PM2.5后来都不是好方向,但客户真金白银付款,使团队围绕服务对象行动,而非围绕老板或投资人未经验证的判断争论。
他只确认当时有正向收入,不敢断言正向现金流。公司在找到激光雷达前融资不多、团队也小;真正压力不是马上断粮,而是创业一年多仍不知道长期要做什么。
禾赛财务上始终保守,上一轮资金花到约一半便开始下一轮融资,回头看“浪费了很多股份”。交换所得是供应连续性:车企要依赖供应商五到十年,不能接受“明年融不到钱就断供”的计划。
23. Drive.ai预付200万美元,因为不愿分享自己的“秘密武器”
2017年8月有样品后,李一帆与向耀星带产品逐家拜访美国无人驾驶公司。数月内,Drive.ai测试后提出约200万美元订单;李一帆怀疑真实性,直接要求一次性付款,对方随后全额打款。
他请求把客户从Velodyne切换禾赛作为案例宣传,却因NDA被拒。追问后,对方给出的真实理由是:“你们是唯一能用的,而这件事我不想让别人知道。”
Drive.ai认为其他人不信任中国品牌,自己承担风险发现禾赛可用,这便构成竞争优势,没有理由主动推荐给同行。李一帆接受这个直接答案,也把它视为产品质量最强的早期反馈。
24. 2017—2019年收入约十倍增长,海外客户反而先认可中国硬件
李一帆回忆,2017年收入约3000万元,2018年超过1亿元,2019年超过3亿元;B端增长还要同步解决产能、产品结构、供应链和组织问题,不是简单多卖同一个消费品。
2017—2018年前后,禾赛先后获得约1亿元A轮融资,以及百度、光速中国参与的B轮。李一帆猜测,百度当时已经投过Waymo、了解其产品,却判断禾赛最终会超过Waymo。
早期大客户主要在美国,李一帆几乎每月赴美;国内无人驾驶团队虽然都存在,却更晚切换,因为中国客户也本能相信昂贵复杂设备应由成熟海外品牌提供。
25. 2019年的百万台愿景,在只有数千台出货时写上了墙
参加湖畔大学后,李一帆接受了企业需要使命、愿景、价值观的观点。禾赛此前不是没有价值观,只是目标仍停留在“做一台好雷达”,尚未形成可共同复述的表达。
2019年6月,约三四十名主要决策者关在会议室两天,不是让老板拍一句口号,而是总结当时最能代表禾赛的人已经如何行动,再把它写给后来者。
团队提出:到2025年让全球1%的汽车拥有三维感知能力,翻译成业务目标约为80万—100万台激光雷达。当时一年仅出货两三千台;后来公司披露上一年已交付60多万台,当年预计120万—150万台。
四条价值观至今未改:追求卓越、拥抱挑战、行胜于言、主人翁精神。每个月三位创始人中会有一人给新员工做一整天培训,解释哪些特质使一个人能在禾赛“混得好”。
26. Robotaxi客户为最好产品付费,禾赛从来不是性价比替代品
早期Robotaxi尚在研发和收集数据,客户不要求雷达便宜,只要求性能和可靠性最好;它像专业摄影师选器材,不会为了省钱接受关键能力损失。
禾赛虽然是中国设计、中国制造,平均售价却一度高于Velodyne,相关产品毛利率长期约70%—80%。李一帆明确反驳“靠性价比倒戈”的说法:质量明显更好、ASP更高,才是业内数据。
这个高端起点为硬科技公司提供了少见窗口:客户愿意为品质支付溢价,企业可用高毛利继续研发。若从最低端市场进入,产品定义便可能被单一成本目标锁死。
27. “技术路线”是一种叙事,决定胜负的是无数具体选择
李一帆十余年很少使用“技术路线”一词,因为路线暗示企业一旦选择便不可返回;他更愿意称之为“技术选择”——别人做的你也能做,最终比谁实现得更好。
他用发动机类比:“做四缸发动机的人不谈技术路线,做五缸发动机的人会谈。”非主流设计容易被包装成弯道超车,做不下去再回到四缸,并不意味着竞争结束。
禾赛很早判断905 nm是成熟度、成本、性能和散热的长期优选;一些同行曾以1550 nm实现更远距离,后来行业仍逐渐收敛回905 nm。
扫描方式也类似:禾赛选择多个激光器配合简单机械转镜,同行尝试过振镜等方案。但即使路线相同,仍有数千项技术可比,像两台四缸发动机的水平可以相差很远。
28. 激光雷达不是视觉的Plan B,而是始终工作的“A+”
李一帆给出的无条件判断是,激光雷达这种不同物理原理的感知方法会增加安全性。它不是视觉失败后才启动的Plan B,而是一直并行工作的“A+”,在视觉可能漏检时主动提醒“我扫到了东西”。
张小珺提出多信号不一致会让机器混乱,李一帆直接否定:激光雷达是把光发出去“摸”到物体;在黑暗溶洞里,眼睛没看见、手却摸到了障碍,人通常也会相信手。
他承认特斯拉的正式观点可能是:随着视觉能力进步,激光雷达的边际帮助会越来越小。但“越来越小”究竟多小,应由事故和实际系统数据回答,不能只靠信念。
市场方向也不能用少数未配置车型判断,因为历史上几乎所有车都没有激光雷达。李一帆要求看新增装车量:其所见行业数据仍保持每年超过50%的增长。
29. 从功能件到安全件,价格下降改变了消费者的决策方式
李一帆曾把激光雷达理解为“功能件”:装了便多一些自动驾驶功能,不装也能由好司机完成驾驶。后来他认为它正在成为“安全件”,即使不开某项高阶功能,也能在黑夜和异形障碍物场景参与刹车。
公司司机拒绝使用辅助驾驶,理由是专业驾驶员不认为系统比自己安全,使用反而增加职业风险。李一帆用反问推进观点:同一个人买车时,会不会为了便宜主动省掉气囊、安全带或更好的刹车?
这个转变以99.5%降本为前提。30万元的雷达不可能成为标配,约200美元时,车企才有条件把极低概率却可能救命的能力纳入普遍配置。
30. “人只用眼睛开车”是仿生,不是第一性原理
李一帆发现,“第一性原理”常被用作无法解释时的权威词;他询问同事定义,很多人的答案只是“听马斯克说过”,并不了解其含义。
他把第一性原理理解为不依赖统计类比,而从最原子层面的机制推导;“人类只用眼睛,所以机器也只需摄像头”实际上是仿生,甚至与第一性原理方向相反。
仿生也可能失败:汽车没有模仿老虎奔跑,飞机也没有照搬鸟拍翅。李一帆提到,达·芬奇在约1500年提出用鸟的方法飞行,后来约1700年出现利用流体力学速度差产生升力的方法;但他认为此后人类仍花了很长时间制造像鸟一样的东西。纯视觉是否成立,最终同样应看结果。
31. 博世重注1.7亿美元,禾赛由高价设备转向汽车工业化
2019年8月,博世集团领投禾赛约1.7亿美元。李一帆称博世看过全球一百多家激光雷达公司,并由其业务部门与禾赛交流近两年,最后把它称为“全村唯一的希望”。
投资方不是博世创投,而是业务集团;双方既合作又竞争,博世继续研发自己的雷达,也以互惠方式分享汽车供应链、质量与量产经验,数年后才放弃该方向。
这笔投资推动禾赛更严肃地把少量、高价的Robotaxi产品产业化。最大困难不是样品,而是让车企相信,一家擅长几十万元设备的中国公司能把产品做便宜、做到车规并大规模稳定交付。
32. 理想首个量产定点,把64线升级成了“三不变”的128线
2020年底至2021年初,禾赛获得理想汽车定点,成为其首个量产乘用车客户。李一帆认为理想当时最难得的判断,是没有盲信进口供应商,而是相信中国整车和供应链企业长期可能超过海外同行。
理想看过样品后提出:整体不错,但64线不够;要在产品尺寸不变、成本不变、报价不变的情况下升级到128线。对当时的禾赛,这近乎“不可能完成的事情”。
产品定义数月内完成,真正困难是全部设计、验证和量产。项目在2021年初确定,最终随理想L9于2022年7月交付,并在当年9月实现月产过万台。
李一帆把理想的做法称作真正的第一性原理:不拿传统车企既有标准压供应商,而是共同分析新产品最难的地方、提前暴露风险,再决定双方各自需要做什么。
33. 高难度项目里,甲乙方甩锅只能制造双输
禾赛工程负责人后来形容,与理想合作像“一个公司的两个部门”,双方高度一致地解决同一个问题,而不是各自守住合同边界等待对方失误。
传统甲方在技术出问题时很容易说“都是你的问题,我没问题”;但供应商解决不了,车型同样无法按时交付。理想愿意问“我需要做什么”,必要时承担部分本不属于甲方的风险。
李一帆的结论是,复杂新技术里不可能出现客户赢、供应商输:更传统、更强调甲乙方身份的项目,最后往往双输。只是让大型组织放下这种权力惯性,本身很难。
34. 小米、美团和高瓴关注的,不只是一个潜在供应商
2021年禾赛继续为量产准备融资,小米投入超过1亿美元。李一帆看重的不只是小米造车,而是其把产品定义、供应链、制造、品控、工业设计和资本能力组合成“闭眼可以买”的体系。
雷军在较短交流中便理解禾赛的新变化和自建产能逻辑并作出判断。美团则已在无人配送车中使用禾赛产品,王兴对汽车和机器人长期战略的思考成为另一层合作基础。
高瓴的张磊在沟通后也认为禾赛战略想得较清楚、产品已经出来,因而看好它。李一帆不把这些交流只视作资金;融资从来不是公司内部值得办庆功宴的产品节点。
35. 中国市场是“健身房”,海外市场负责兑现肌肉价值
量产车首批项目在早期量小、研发投入高,若把芯片、工厂和质量体系投入全部计入,整体仍可能亏损。李一帆不把低毛利归咎于理想,而是承认中国整车企业自身竞争激烈、净利也承压。
他要求供应链更关注能力有没有建起来:质量、制造、芯片和研发是否经受住中国市场。“在中国是健身房练肌肉,然后在海外靠这个来挣钱。”
海外同行既没有中国汽车产业的高压竞争,也没有同等速度的机会;禾赛若在国内练成产品和交付体系,再进入海外市场,竞争会容易得多。
36. 从高端客户切入,避免让成本成为唯一产品定义
理想之后,禾赛客户扩展到路特斯、高合、极越,以及长安、长城等;在华合资项目还包括福特、奥迪和通用体系。仍未采用的公司中,李一帆直接提到特斯拉,其他原因则应由客户回答。
无论Robotaxi、国内量产车还是海外,禾赛都尽量从更高端品牌开始。高端客户首先问性能和质量,再要求持续降本;低端车型则很可能只问成本,迫使供应商牺牲其他指标。
李一帆把这种起点同时归为选择和幸运。首个国内量产客户是当时售价较高的理想,让禾赛先证明最好产品,再沿规模和成本曲线向下,而非从廉价标签向上爬。
37. 欧洲全球量产定点靠多年POC累积,不靠一次精彩推销
禾赛披露与一家顶级欧洲车企开展全球量产合作,但因保密约定不评论名称。它不同于海外品牌在中国合资公司的项目,产品将进入对方全球体系,使用其总部质量和采购流程。
双方信任从2018—2019年前后的Robotaxi项目开始,经历多个proof of concept:每个小项目交付相应成果、做验证,再把结果完整提交,才换来下一个项目。
供应商筛选从十余家收敛到两三家,再到最终定点。李一帆强调,欧洲客户不会聊一次就相信中国公司;它必须反复看见交付、透明度和质量体系,才会把长期车型押上来。
38. Velodyne的ITC诉讼曾直接威胁禾赛的美国生意
2019年,Velodyne在美国起诉禾赛及速腾聚创侵犯专利。受双方保密约定限制,李一帆不披露和解条件,但说团队最重要的第一步是聘请最好的律师。
从2019年8月15日到2020年6月15日,禾赛完整经历美国国际贸易委员会与专利法庭的司法流程,双方举证、互相起诉,持续近一年,极度消耗管理层精力。
ITC的危险在于速度快,败诉可能导致美国禁售。2019年的禾赛大量客户仍在美国,这不是一般法律成本,而是生死问题;李一帆收到诉状时正在生病,隔一天开完内部会便飞赴美国。
39. 2022年上海封控没有给L9项目留下失败选项
禾赛是理想L9激光雷达的唯一供应商,车型又是标配,因此无法用减少配置或切换第二供应商消化失败。临近交付本已是硬件项目最紧张阶段,又叠加疫情和半导体缺芯。
工厂转为闭环生产,员工直接住在厂内。李一帆没有为“表率”搬进工厂,而是判断自己应去解决新建产能等问题,疫情快结束时赴美协调。
他的管理标准不是老板必须出现在最显眼处,而是“每个人必须出现在他最应该出现的地方”。项目最终按计划在7月交付,并于9月达到月产过万。
40. IPO只是融资节点,真正值得纪念的是产品与客户
禾赛赴美上市前,直到敲钟前一天,大部分员工才知道确定消息;纽约早上9点敲钟,国内核心骨干约提前数小时被召集告知,办公室只准备了供合影的牌子。
三位创始人回国后没有庆功宴,公司也没有因上市举行大型活动,唯一纪念品是一只由李一帆参与设计的充电宝。他说上市“远远不如交付一个产品、开发一个新东西、拿下一个大客户”更能增加价值。
上市准备阶段,李一帆曾估计成功概率只有20%,销售团队惊讶为何还投入如此多。他回答,禾赛真正有成就感的事情几乎没有一件初始概率是90%,“绝大多数特别有意义的事,都是20%的事”。
关键不是盲目冒险,而是创业者掌握一个让真实概率高于市场共识的理由,再为最坏情况准备。禾赛没有做海外平替、先拿海外客户、赴美上市,最初都像20%的选择。
41. 全球化要从“产品更好所以你该买”升级为本地共同发展
李一帆反思,禾赛过去的海外逻辑近似“抢钱”:我的产品比本土供应商更好,有时也更便宜,所以客户理应选择我。公司小时这套逻辑可行,规模变大后必然触碰政治和社会阻力。
成熟全球企业会解释合作能给本地创造多少就业、能力和产业收益,让企业、政府、民众都参与获益。中国企业若只强调竞争力,不回答“你为我做什么”,很难建立长期合作。
禾赛先后遭遇专利、国际贸易和国防部等问题;李一帆强调公司没有参与军方项目,却也承认自己过去没有充分思考如何与世界相处。全球化不只需要更激进,而要“更聪明”。
42. 美国要直接,德国要含蓄,全球业务必须使用本地语法
李一帆把美国称作“新钱”文化:客户重效率,可以直接说自己第一,对方会核实你是否真是第一。美国客户也愿意直说产品缺点、商业动机和拒绝宣传的真实原因。
德国代表的欧洲“老钱”文化更警惕自夸;PPT首页全是“全球第一”,对方可能先把你当骗子。禾赛通常先讲专利、技术细节和解决过的问题,让客户在过程中“不经意”发现其市场份额。
欧洲团队因此由德国等本地员工承担沟通;德国、法国、英国、西班牙内部也有复杂文化差异。中国客户同样不能一概而论,与理想、比亚迪、上汽交流需要不同节奏和组织接口。
43. 硬科技创业要敬畏传统职能,也要给战略留下不被打仗吞掉的时间
禾赛早期因Robotaxi产品“放桌上就能卖”,一度认为世界不需要销售。进入量产车后才发现,这是对传统职能缺乏敬畏:组织对组织的沟通量巨大,酒再好也会被过深的巷子埋没。
同类教训覆盖财务、法务、HR、质量、制造和销售。李一帆过去认为聪明人可以从零学会一切,后来承认成熟职业经理人解决问题的效果,远胜没有行业经验的创始人临时补课。
第二个反思是忙于生存,没有足够时间思考几年后的战略。第一次创业者不容易出发前就看清全路程,但不能因“活都活不下来”便永久放弃壁垒、能力沉淀和长期路径。
第三个建议是减少创业者孤独。三位创始人可以无话不谈,却共享同一家公司视角;湖畔大学、世界经济论坛等外部交流,让不同领域的人用一次短对话改变他的认知,这比是否称为“朋友”更重要。
44. 一级市场寻找非共识,二级市场需要理解共识如何形成
禾赛上市路演超过100场后,李一帆才“悟到”:二级市场沟通不只是解释公司为什么好,还要解释为什么其他投资者也会认为它好,因为股票定价需要更广泛的共识。
创业者天然喜欢讲自己做对了哪些别人尚未理解的事,这适合强调本质和非共识的早期投资;进入二级市场后,如果只讲反共识决策,反而可能把不愿孤立下注的人吓走。
他把这种调整称为“跟世界和解”:理解一级、二级投资人的运作方式,分别沟通其关注点,并不等于迎合或编故事。随后还要“跟自己和解”——问题本就是创业者职业的一部分,不必为每次波动大喜大悲。
45. 没有网络效应的硬科技是马拉松,第一仗打赢并不保证什么
李一帆认为上一代互联网是“赢家通吃”,网络效应使“每战都是决战”合理:一旦领先,数据和用户继续强化第一名,前期压力极大,后期相对容易。
汽车、机器人和多数物理世界AI产品主要拥有规模效应,不是不可逆网络效应;第一名仍可能失去第一。即使GPT、OpenAI类产品,他也不认为迁移成本低的服务已经形成经典网络效应。
因此硬科技不能首战便打光子弹,而要采用曾鸣所说的“看十年,想三年,做一年”。更重要的问题不是下一仗能不能赢,而是赢后积累了什么能力,窗口期又将怎样转化为长期壁垒。
46. 制造是研发的一部分,汽车能力正在向机器人市场降维复用
禾赛早期提出芯片化、自建工厂,并坚持“制造是研发的一部分”,而非先研发、再把图纸交给代工厂。李一帆认为设计与制造必须闭环,没有真实制造能力的企业很难拥有最强研发能力。
汽车之后的增量不是单一场景,而是机器人集合:港口、工厂、割草机、人形机器人、机器狗等。禾赛把车规产品交给这些客户,相比其原有民用或工规产品,属于平台能力的复用。
访谈时禾赛接近40%的业务来自非车端,且毛利较好;各细分市场单独都不够大,却共同搭乘乘用车芯片和制造体系。汽车业务则继续沿“安全件”路径提高配置率。
李一帆设想,只有人类彻底进入元宇宙、大脑都泡在缸里、不再与物理世界交互,激光雷达才会真正消失。只要传感价值高于成本,手机和扫地机都已证明“不涉及人命”也有使用理由。
47. AI教育的投资机会,是把一对一私教从稀缺资源变成普遍产品
被问及当下创投机会,李一帆选择AI教育。他认同“最高质量教育是一对一私教”的判断,因为教育需要因材施教;历史障碍是优秀教师资源有限,而AI理论上能把边际供给放大。
他的例子是学习美国南北战争史:书和公开视频都不是为个人知识结构定制的,理想产品应像一名熟悉主题的专家坐在面前,根据追问连续讲三小时。AI让“每个人拥有定制老师”变得可行。
但他认为更大的未解命题仍是中美关系:未来应多大程度继续拥抱彼此,还是走向割裂,目前尚没有想清楚;这也直接影响中国硬科技的资本、客户与全球化路径。
48. 行业机会来自国家与民族,工程输出之后还要完成品牌和文化输出
李一帆认为创业者若把成功全归因于创始人和团队,是狭隘的。团队努力当然重要,但没有新能源汽车等行业机会便无从发挥;而这些机会不是从天而降,是国家以十年尺度投入形成的。
印度之行强化了这层感受:他认为中印在20世纪90年代的发展起点可能相近,如今差距已经很大,印度企业和官员也谈“China Plus One”、制造业追赶。相比一直富裕的纽约、伦敦,这种对照让他更直观地看到中国发展的结果。
他给这一代中国企业家的任务分三层:先把世界级工程能力输出,再让全球用户记住中国品牌,最终输出民族文化与soft power。美国之所以强,不只因苹果,也因NBA、好莱坞塑造了“更好的世界值得学习”的想象。
禾赛接待首次来华的海外客户时,李一帆会先让他们看外滩、坐高铁,而不是先讲雷达;对方若不相信中国能把引进技术做得更好,也很难接受昂贵的中国品牌。他的终局表达是:“行业的机会来自于哪儿?其实是国家的、民族的机会”,并让世界知道“中国人有多酷”。
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这个还没答完,因为我觉得这还不是终极使命。我觉得真正终极的使命,也许需要超过一代人去做,就是民族的文化输出,也就是软实力。
一定程度上,如果能够追上美国,我会觉得非常伟大。想到美国的时候,我不会只想到苹果,我还会想到 NBA、好莱坞。我想到的是,美国给全世界建立了一种“这是一个更好的世界,大家都应该来或者学习”的感觉。我觉得中国这一代企业家和所有人,都有机会做到这一点。
你是快哭了吗?
没有,还是机会。
Hello,大家好,欢迎收听张小俊商业访谈录,我是小俊,这是一档提供一手高密度信息的商业访谈节目。过去十年中国新能源汽车产业从无到有呢,经历了蓬勃的发展,大家最熟悉的可能是理想、小鹏、未来这些整车品牌,但是很少有人关注到这场变革背后的产业链企业。商业访谈录的一百零八集对余凯和本集对和赛联合创始人与CEO李一帆的三小时访谈,关注的都是汽车产业链上的隐形选手,这既也是李一帆对他们做激光雷达十一年硬核创业的一部口述史,随着中国科技创新从互联网的模式创新走向硬核。科技的前沿创新呢,中国也许还会出现更多的技术类创业者,何塞的故事也许能提供一个参考的样本。David先给听众和观众朋友们打招呼。
Hello,大家好。
开始先用几个快问快答。公司名字?
禾赛科技。
公司创立时间?
2014年。
融资过往的轮次?
A、B、C、D,IPO。
总计融资金额?
接近10亿美元吧。
目前的市值?
最近没查股价。
目前是盈利还是亏损?
今年应该会实现盈利。
你的年龄?
我是1986年的,39岁。
你的 MBTI?
ENTJ。
最近你们的股价经历了一轮过山车,心情是什么样的?
第一,我其实跟大家都说,股价这个东西,如果你按分钟去关注它,其实是对你的消耗。即使在股价高的时候,我也会这么做。
作为一家上市公司的管理者,我觉得一个很重要的特质是,你得真正理解股价。股价的短时间变化和公司的长期价值之间可能会出现偏差,但长期一定会一致。
所以,股价高的时候,我也希望大家知道,其中有很多是宏观经济的成分,以及大家短时间的波动。股价低的时候,因为我们历史上有一段时间股价还是挺低的,我也跟大家说,我们要看到的是,我们做的事情的长期价值没有在股价上体现出来。
比如说,股价可能一度翻了好几倍,但公司的价值不可能短期内有那么大的变化。这跟我们每天称体重是不一样的。所以我还是不断跟大家说,真正应该关注的是,我们有没有在做好产品和技术,有没有为客户创造更大的价值。
在这期节目开始之前,我想先给大家做一下关于激光雷达的技术课。你能从用户视角先给大家讲讲,什么是激光雷达,以及这个产业大概的发展历史吗?
先说什么是激光雷达。我通常有一个比喻,它叫作车和机器人的“眼睛”。眼睛的意思是,它能帮你判断面前的行人、汽车、路障和各种各样的东西。
它是一个很特殊的眼睛。摄像头也是眼睛,但摄像头是一个被动的眼睛。激光雷达,我会把它描述成一个主动的眼睛,就是它主动发光、主动接收。这样的话,它的好处就是不受很多外界光线、黑暗等因素的影响。
还有一个好处是,激光雷达其实是用飞行时间,也就是光飞行的时间来测距。摄像头不给出准确的距离,它是猜出来的;而激光雷达有点像一把尺子,会准确地测量距离。
对于很多机器人和汽车的应用来说,你能够准确地知道前方物体和障碍物的距离,有时候是决定生死的,所以它会变得非常重要。
这个产业的发展历史已经有很多年了。用激光和雷达技术去做一个产品,肯定已经有几十年了,但最近的一轮发展是在差不多10年前。
我创立公司之后的几年,看到自动驾驶技术开始普及。大家发现,为了做出足够安全的自动驾驶技术,必须要有这样的传感器。那个年代,尤其在中国玩家入场之前,行业其实是被美国公司垄断的。
那些产品坦率讲又贵,质量也没有那么好。大概从2008、2009年到2015、2016年,基本还是这个状态。差不多到2017、2018年,中国玩家开始入场,全球也出现了其他玩家。
大家很快发现,原来的设计架构、制造方法,包括里面的创新程度,都还比较落后,所以行业里有大量资金、研发和创新投入。我们快速把行业的质量和性能做上去,把成本降下来。
有一个数字能够体现这一点。我们最早在2017年出货的时候,我记得特别清楚,不论是国内还是海外,我们的价格都是每台20万到30万元人民币。挺吓人的,跟一辆汽车一样。
过去从2017、2018年到现在,差不多六七年的时间,我们现在做到了200美元,还希望能够再往低做。但从大数上看,这已经是99.5%的降本了。
在绝大多数行业里,能够把一个工业品的成本降低99.5%,是一件不可思议的事情。你可以想象一下,如果汽车靠创新能降本99.5%,大家会多开心。
当然,这也有初始价格太高、不合理的原因。但在这个过程中,我们确实有大量的创新和研发投入,而且激光雷达在从自动驾驶到辅助驾驶的过程中,被越来越多地应用了。一方面是创新,另一方面也是体量上的变化。
在美国主导的那个时代,激光雷达的产品形态是什么样的?经历了2017年这个巨大转折之后,现在又变成了什么样子?
应该说,2017年是开始转折,因为它是一个一步一步的创新过程。但可以简单描述为,历史上这个产品是一个极度原始的产品。
“原始”有几个含义。第一,肯定又贵又大,这就不说了。还有就是,它使用的是我们叫作分立器件的东西,也就是说,所有东西都是买来的原材料,有点像攒起来的,而且这个组装工艺基本是全手工。
坦率讲,禾赛最早期的产品也是从全手工开始的。在这个过程中,我觉得以禾赛为代表,行业做了几件事情。当然,这几件事我认为我们都做得最好。
第一件事,我们意识到,如果为了做到更高的质量标准,一定要做自动化生产。这件事上,中国企业有天然的优势。我们在大批量、高质量的自动化生产上做得非常好。
但这还不是最重要的。最重要的是,为了做大规模的自动化生产,产品结构也需要变化。原来按照手工制造工艺设计的产品,不太可能直接进入自动化生产。你会发现,里面很多元器件的设计都不合理。
所以我们投入了大量工作和资源去做“芯片化”。芯片化听起来感觉非常玄学,每次说到芯片化,大家都觉得好像特别黑科技。它确实也是,但在我心中没那么神秘。
在我看来,所谓芯片化,翻译成英文反而是一个更具体的词,叫 ASIC。A、S、I、C。ASIC 是 Application-Specific Integrated Circuit,也就是专用集成电路。
它的意思是,你根据这个应用重新设计一套集成好的芯片系统。这套系统可以大批量复制,有点像印刷版。这样就可以大幅降低成本、大幅提高性能,而且做得特别小。
所以,原来雷达那么大,后来越做越小。在这个过程中,性能提升了,成本也降低了。
就是你们自己设计和制造芯片?
对,设计和制造。制造没法自己造,因为制造是由各个代工厂完成的。我们用的是成熟制程,有很多代工厂都可以做,但设计必须自己做。
其实坦率讲,我们在2017年就意识到了这一点。2017年,我们刚造出第一代没有自研芯片、没有自动化生产的雷达时,就问了一个灵魂拷问:长期来看,我们如何把一个几十万元的东西做到当时还没想到的200美元?
当时可能想先做到1000美元。但即使在1000美元这个量级,你也会意识到,如果纯粹靠量上升,其实是实现不了的,既做不小,也做不便宜。因为没有那么大的“水分”,几十万元的东西,不是靠上量就能解决所有问题的。
本质上讲,我经常在行业内跟大家说一句话,我觉得绝大多数人也认可:今天我们看到的硬件降本,绝大多数其实不来自于量,而来自于设计。
你的设计能力变强了,更懂得如何把东西集成得更好,做芯片化以后,才能真正实现降本。
坦率讲,如果今天看特斯拉这样的公司对汽车行业最大的影响,我觉得也不是它用了更好的自动化生产,而是它提出了一些更先进的汽车设计理念,从设计上就能降本,包括后来大家谈得比较多的一体化压铸,也包括它自己做 ASIC。
本质上,大家的思路是一致的:如果要实现如此大规模的降本,只能靠很强的设计能力,设计出一个本质上成本结构更低的东西,然后再去做自动化生产和大规模生产,提高质量。
我觉得这是我们2017年提出,或者说2017年意识到的,长期唯一的方法。
想到这一点以后,很天然地,你就不能只做一家所谓的组装厂。组装厂不做这种通过设计实现的降本,那我们就必须在做组装厂的同时,一定程度上变成一家芯片公司。
今天我们看到的禾赛,已经是在量产第四代芯片。每一代芯片都是从最早可能只做一个模块,到现在已经把激光雷达绝大多数核心零部件都变成了自研芯片。
所以,在这个过程中,我们自己把这些东西都做了。这是最核心的方法。
我们往前聊聊。你是怎么长大的?
你是说家庭吗?
对。
这个说法要打一些引号。我父亲是中国第一代人工智能工程师。
这是一句玩笑话。应该说,我父亲是中国第一代大学生。他大学学的专业叫工业企业自动化控制,那个年代就叫模糊数学。用俏皮话说,其实就是今天的人工智能。
我从小长大,我母亲是学医的,是医学院教授。因为我对医学、医疗和生物没有那么感兴趣,那些东西我记不住,但我天然对科学很感兴趣。
我是1986年出生的,我人生第一台电脑是1991年的。那时候我应该五岁。你想想,1991年家里有电脑的人并不多。
那个时候我父亲就说,他认为我们这一代小朋友长大以后,如果没有写代码的能力,可能没法生存。所以我差不多从1991、1992年就开始写代码。按我爸的原话,叫“光屁股的时候就写代码”。
后来我一路特别喜欢数学、物理和编程。快进一下,我是保送的,靠物理竞赛、物理奥赛和信息学奥赛,也就是写代码,获得了保送资格,并没有参加高考。
我后来在清华读的是精密仪器。
你刚刚成绩好吗?
我是第一名。我可以明确说,我们高中有成绩比我好的,但我读的是省里最好的高中,厉害的人还挺多。我当时是班长,后来就保送了。
大学读的专业叫精密仪器,很多学校甚至没有这个专业。很多人认为它和机械差不多,但我确实对光电,包括机器人技术,从小就感兴趣。
你想想,一个喜欢物理、喜欢写代码的理工科学生长大以后,梦想是什么?其实就是这个方向。
所以我上大学学的是精密仪器,后来去美国读博士,学的是机器人。读博士的时候,从2008、2009年到2013年博士毕业,我一直是激光雷达的用户。
因为我们做机器人技术,要控制移动机器人、控制机械臂,天然需要对周围环境进行三维感知。所以从那个时间点开始,我其实已经在使用激光雷达了。当然,用的肯定不是禾赛的,而是德国和美国的品牌。
我对这个技术很熟悉,但那个时候没想过自己会造激光雷达,只觉得这个技术挺好、挺有用,比摄像头有很多优势,只是那时候特别贵。
我听说你在留学的时候是个网红?
没有,跟大家开个玩笑。事情是这样的:我是2007年去美国的。你回忆一下2007年的科技,跟朋友交流其实很难,大家那时候唯一用的是 MSN Messenger,后来可能也有 QQ。
我刚去美国的时候,其实是一种孤独感。我上大学时特别开心,有很多朋友,去了美国以后,在那个社会里就感觉朋友没那么多,所以我很希望能跟朋友连接。
那个年代没有什么工具,你不可能天天用 MSN 跟人聊天,而且还有时差。那时候我们刚开始用了一个东西叫校内网,后来叫人人网。
我就把在美国的所见所闻,比如跟谁聊天、想到什么内容、去哪里玩、攻略怎么写,以及中美文化的对比,写成文章和照片,作为跟朋友交流的方式发到网上。
那个年代也没有什么知名博主,微博都是后来的事儿。一度还是有挺多人的,我每天出门玩的游记,每天晚上9点发出来,应该有几十万人在线等着看。
这么多人?
因为那个年代,高质量内容没有那么多传播机会。我的竞争对手不是网红,而是《正大综艺》。开玩笑说,那时候没有其他渠道获取不同国家的一手文化、照片、视频和文字。
当时有多少 follower?
当时还没有 follower 这个东西。但确实有成千上万的人留言,这倒是真的,还是挺有意思的。
你想要当网红吗?
那个年代我已经是网红了,只是那个年代的网红跟钱没关系。我觉得挺好的,写一篇文章就可能有很多人转发,在街上会被留学生认出来,原来的同学们也觉得挺有意思。
朋友去了美国以后,把他的生活分享给我们,我们就能看看美国是什么样,我觉得挺好的,也没想过多挣钱。
如果是现在的商业环境,可能就不需要创业了。我感觉现在网红的经济状况比创业者好多了,估计就没有机会再创业了。
博士期间你主要在做什么?除了发这些类似 blog 的内容?
对,还是有主页的。博士期间,因为我读书的地方是 UIUC,开玩笑说,一般人叫它“玉米地”,就是一个学校,没有别的东西,所以也没有太多社交和娱乐活动。
除了自己写东西,我基本就是运动和做科研,没有别的事儿。
我的科研方向特别有意思。因为我特别喜欢这件事,本质上是在做各种各样的机器人控制。那个年代还没有“人工智能”这个词,我们叫先进控制理论。
比如,人走路的时候,机器人怎么不会摔倒;机器人如何抓住东西;如何估计你是不是正在摔倒。我有几篇论文就写这些,研究摔倒的概率之类的问题,有很多这样的研究。
对我来讲,这是一个挺有意思的体验。第一,我确实特别感兴趣。第二,我反而对纯数字世界的很多东西没有那么感兴趣。这一定程度上也解释了,为什么我既不会买比特币,也不太会炒股,甚至不太会做网站。
我觉得解决实体世界中的问题、造出一个东西,更有趣。一直以来我做的都是实体世界的事情,这让我很有成就感。
在机器人行业,我们的科研方向也是如何把机器控制好。我不是所有方向都在做控制,只不过到了毕业以后,我才意识到,一个东西如果控制不好,最根本的原因可能是你对环境的感知不够好。
花了好多年才意识到,我研究了一个我认为不是行业最重要的问题。等到毕业时,我发现很多没解决的问题,本质上都是感知问题。
比如说,控制机器人抓一个杯子。如果想让它抓得特别快、特别准,后来会发现,控制机械臂其实不是最难的,这方面已经有比较好的进展。抓不住杯子的原因,可能是机器人看了一眼,没认出来这是一个杯子。
或者它认出了这是一个杯子,但没搞清楚杯子的位置。再比如我们现在看到的这个杯子,它是一个双层玻璃杯,就是一个特别好的例子:摄像头看完以后,有没有可能以为这个杯子比实际更小,因为它没看明白外面这一层?
这些都是很有趣的问题。但这些问题,我的博士课题解决不了,因为我受限于那个年代的机器人,它对三维世界的理解还不够深刻。
在理解不够深刻的情况下,自己做那么多算法,解决的问题其实没那么大,有点雕花的意思。
所以后来我没有进入学术界,而是去硅谷工作了一年多。
在机器人这个行业,当时感知和控制推进到什么程度了?
控制已经极其雕花了。
我后来工作的那家公司是全世界最大的硬盘公司,我是 Western Digital 的 Principal Engineer。我们做到什么程度?你可以想象,我做的事情也可以叫机器人,其实是控制机械硬盘里的运动磁头。
磁头运动的速度之快,以及它对磁道定位的精度,按他们的话说,有点像一架全速飞行的飞机,要在跑道上捡起路边所有的高尔夫球。那个速度已经真的是在雕花了。
但硬盘不需要感知,因为它是封闭环境。感知一直都很差,不论是那个年代,还是我觉得直到今天,包括我们今天看到的那么多机器人的应用和汽车的应用,很多时候问题还是没感知明白,还是没看明白前面是什么东西。
即使有激光雷达,很多场景下也绝对有问题,它还是没看明白。我觉得感知到今天为止仍然是一个很大的挑战,很多问题还是来自感知。
控制当然也是重要的,但车上其实没什么控制问题,因为车本身的控制和传统控制是一样的,那部分已经很好了。机器人,尤其是人形机器人这类,可能会有一些控制问题,因为产业还不成熟。
学术研究里,最“雕花”的控制研究是什么样的?应该还是有很多伟大的学术成果吧?
我觉得我做的很多学术研究确实是这样,后来做的工业研究也是这样。
不如讲工业研究。我们实验室有很多控制学专家,都是 PhD。比如你找一个道,如果我能把时间降低1%,你觉得好像也没多厉害,对不对?
但这家公司一年卖几百万块硬盘。硬盘每天做那么多事情,如果能降低一点点时间,就能节约大量成本。
所以在我看来,尤其在硅谷这些全世界最有名的科技公司里,很多工作不是颠覆性的,但因为量太大,给你安排的就是一个小环节。可是这个小环节创造的价值特别高,因为它乘的基数特别大。
我给你举个例子。我朋友在 YouTube 做算法。他解决什么问题呢?YouTube 根据你看视频的时长赚钱,因为有广告费。
假设他有一个算法,能让全世界看 YouTube 的人停留时长增加1%。你觉得厉害吗?
商业价值很大。
对。你听到1%,会觉得一点都不厉害,但你想过它增加1%以后能多挣多少钱吗?是很大的。
可能有100个人在做这种“雕花”,但对我而言,这不是一个特别兴奋的事情。
在 Western Digital 这家公司学到了什么?
在这样的工程公司待了一年多,其实不太可能有新的学术认知。我觉得比较重要的是,我深度体会了西方典型科技企业的运营方式,包括它的价值观和管理方法论,还是学到了不少,我也很感谢这段经历。
包括当时的老板怎么管理我,以及我如何跟大家沟通。这些企业里的做法有两层含义。
第一,后来我们创立禾赛的时候还是有帮助的。因为有很多事情是非黑即白的,比如一家公司该不该这么做。有工作经验的好处是,你会想,原来我们公司大家这么做是可以的;但有些事情,公司不能这么做。
所以我们确实吸取了很多西方管理中最基本的规则。
第二,在工作中跟大家交流,也让我更理解西方企业是怎么做决策的。后来禾赛有那么多海外业务,本质上要面对西方客户。如果没有这方面的理解,横冲直撞地去推销产品,还是挺难的。
为什么你和大部分人的认知是相反的?比如在东方文化里,很难想象你给客户介绍产品之后,会希望把缺点使劲放在前面说。
我觉得在西方文化里,有不少沟通方式就是这样。其次,我觉得他们更直接。我们的海外客户希望直接,他们特别害怕你绕来绕去浪费时间。
东方文化里,避免冲突可能是一个很重要的因素;在西方文化里,这方面会好一些。
东西方的交流方式,不论是人与人之间,还是企业与企业之间,都有很多差异。像我们这样的企业,本质上是服务大客户、大 B 客户,所以既要理解西方的组织文化,也要理解东方的组织文化。
我们面对车企的时候,也要理解不同的沟通方式,并且要有不同的系统去跟他们沟通,否则就会牛头不对马嘴,聊不明白。
你什么时候决定要创业?你也没有想过要当科学家吗?
科学家这件事,在我读博的时候一定程度上就放弃了。我感觉也许是行业的问题,因为不是所有的 PhD 都能当科学家。
我做的是控制,后来发现控制领域好像不太会再出现伟大的科学家了。坦率讲,不是每个领域都会有伟大的科学家出现。它有点像工程问题。
我觉得每个行业都有它特定的时间点,会出现一大批伟大理论的奠基者。过了那个阶段,大家有点像是在修复、修正原来的一些小东西。
我当时做控制的感觉是,好像没有颠覆性技术的机会了。这是一点。
第二,我确实对纯理论研究没有那么感兴趣。我更感兴趣的是,把一个好的理论研究成果,甚至一个技术,带到更多人面前。
我还是会从更多人使用我的东西这件事里获得成就感。这就导致我不太可能去做科研工作者。
所以你更 practical 一些,兴奋点不一样。
我觉得科学家也是 practical,只是大家的兴奋点不一样。
为什么你学了机器人,创业却做激光雷达?
读博最后两年的时候,我已经开始对学习相关领域有哪些产品化机会特别感兴趣。坦率讲,当时还有一件现在说起来不太好意思的事,我投过波士顿动力的简历。
因为两边实验室都很熟。波士顿动力最终没有录取我,但它确实说,我们做的很多东西和国防相关,不太会招非美国人,尤其是华人。
当时失望吗?
当时是失望的。因为那个时候除了波士顿动力,没有第二个波士顿动力,没有宇树这样的企业。那时候波士顿动力就像今天的谷歌一样,是一家很酷的公司。
现在更像今年的 OpenAI,对不对?
我觉得一度是。
但波士顿动力不像 OpenAI。波士顿动力还是一个技术故事,OpenAI 后来变成了一个资本故事,更复杂一些。波士顿动力倒没有,我觉得它还是一个很纯粹的技术故事。
我当时挺喜欢它,只是一个纯粹技术崇拜下的选择。回头看,我觉得历史真正的必然性是,那个年代并不存在 Robotaxi,也没有这个词,当时就叫机器人技术。
那个时代其实没有真正的机器人技术商业化路径。今天有没有,我们可能还需要讨论,但那个年代绝对没有。从2014年到2024年,这个方向至少还没有形成足够的商业化。
所以,如果2014年我加入波士顿动力,一定程度上也会变成一个科研工作者。它并没有实现那方面的商业化。
那你应该不会创业了?
也不一定,这个就有点远了,我不确定会怎么样。说不定我会让部分东西“Make it great again”。
你为什么不做宇树做的事情?
这是一个重大的话题。我还是希望做在某一个时代明显已经形成足够商业化的事情。
如果看禾赛的理念,我们2016年开始做机械式激光雷达,2014年成立,2016年开始做,2017年市场上就形成了很高的增长。后来到2019、2020年左右,我们已经成为全球最大的供应商。
我还是更喜欢做一种产品:东西一旦做出来,就已经形成了正向生产力和经济效益。
在我看来,通用人形机器人技术确实还需要一些时间。在这个过程中,对我来讲有一点痛苦,有点像科研,因为还没有形成足够的商业化。
激光雷达这件事,在我们的推动下,每年都有一个大的商业化台阶,所以我觉得更有趣,也更踏实。
我为什么一直说商业化?因为商业化对我而言不是钱。没有商业化的公司,也可以靠融资拥有很多钱。
商业化对我而言,是最可以相信的反馈。没有客户会买不好的产品,所以商业化对很多行业来说,是最真实的反馈。
所有长期没有形成商业化的产业,在我看来都会面临很多挑战,或者说会发生很多莫名其妙的事情。因为它的反馈都是间接的,甚至估值、名气和其他东西,在我心中都不是最踏实的反馈。
我觉得商业化是最重要的反馈。AI 企业过去十年出现很多分裂,其实也和长期商业化不能落地有关系。
当然,你也可以说,如果梦想足够大、耐心足够久、投资人耐心也足够久,就应该从事那些今天还没有商业化,但长期有极高商业化价值的行业。
比如历史上大家认为 OpenAI 基本算是这个方向。当然我倒没觉得 OpenAI 今天的商业化足够成功,但至少从历史上看,它的投入看起来还是合理的。
但我们还是更希望做一些在短期、中期和长期都有明确商业化路径的事情,希望在工程上符合这个要求。
你跟另外两个合伙人是怎么认识的?
我跟向耀星认识,是因为他是我的大学学长,比我大一届。他成绩特别好,是清华第一名。
你是第几名?
我也是第一名,一等奖学金,成绩不差。但他是全系第一名,所以全系都认识他。
你也是班长。
我是学生会主席,所以全系也认识我。后来他去了斯坦福,我们就一直保持联系。
我跟孙凯是在硅谷认识的。我后来2008年、2009年去硅谷,因为我的项目有一些实习机会,能跟企业交流。我在硅谷工作过一段时间,那段时间我跟向耀星成了好朋友。
他公司墙上还有一张我们2009年三个人一起出去玩的照片,因为那时候我们就是好朋友。
为什么是好朋友?
价值观相似,玩得来。2009年大家二十三四岁,那个年代的年轻人,聊共同话题时发现大家都感兴趣:一个是科技,另一个可能是产品和创业。
同时,我们也确实都是骨子里觉得中国是一个更好的国家,长期会在中国做事情的人。这些都是挺有趣的巧合。
在这个巧合下,大家一拍即合。那个年代我们肯定没有明确要做什么,但都觉得保持一段好的关系,经常交流我们看到的事情,是一件很让人愉快的事情。
就是前面那个三人小组。还是有更多人吗?
确实有更多人。但那时候,为什么我是 CEO,却不是股份最多的?
我们的股份基本是差不多的。那个年代我们做了一个非常反共识的决定,所有投资人都反对,认为不应该三个人平分股份。
我们觉得,那个年代有点像是发明了一种商业模式:三个人在这个过程中有不同分工,但不会明显出现一个人独裁。
所以我们形成了现在的分工。我负责商业,因为我是 CEO,包括公司的资本、客户和业务相关的事情,都由我负责。
两个合伙人是孙凯和向耀星。孙凯是做技术的,是科学家,也是公司的首席科学家。他负责前沿战略,也就是公司长期要朝哪个方向走、做哪些重要的技术布局。这些事情,他很多年前就能早早看到。
向耀星很不幸,是我们三个中唯一一个不是博士的,但他是一个超强的工程人才。他以前在苹果时研发能力就非常强,所以他负责工程、制造和质量体系。
我们有时候会说,孙凯是“0到1”,向耀星是“1到10”。
为什么孙凯的股比那么多?
当时其实真的是一个 rounding error,多了那么一点点。后来每次看到的时候都是一点点,没有一个特别的原因。
最早我想了一下,应该是因为他34%,我是33%。最早我们不是做激光甲烷遥测仪之类的东西吗?那是他实验室的技术,所以我们想了一下,就说都给一个点。三个人不可能都是33%,大概就是这样。
投资人反对过你们三个人平分股份吗?
每个人都反对。
那你怎么说服他们?
没说服,很多人就因为这件事不投。创业过程中,不太可能听从所有投资人的所有建议,对吧?这样也是一个挺糟糕的选择。
第一,你应该听所有人的建议,但“听”和“听从”是两回事。我觉得应该听,所以我也知道里面可能的弊端,大家能想到的论调我都理解。
但听完以后,我觉得他说的不一定对。为什么不一定对?因为他想到的问题不一定会发生。
在我们看来,没有一个单独的决策人也没关系。我们讨论完以后,在不同领域可以各自分工。
坦率讲,这类问题没有为什么。事实证明他们是错的。
有些投资人会觉得,从概率上讲,公司就应该由一个人做主。我能理解,只是每个公司都有自己认为应该坚持的东西。Turns out,我们这个方法还是 work 的,证明是一个挺好的方法。
有分歧的时候谁拍板?
这还是一个典型的投资人问题。但你得先分析分歧来自什么。
绝大多数情况下,我觉得分歧来自两个原因。一个原因是背景不同,有的人喜欢商业,有的人喜欢技术;另一个原因是价值观不同,有的人寻求短期利益,有的人寻求长期利益。
这类问题,股份其实解决不了。绝大多数我认识的公司,即使股份最多的人比第二名多一倍以上,也依然无法解决大家角度不同、价值观不同带来的矛盾。
所以这其实跟拍板无关。这就是为什么我觉得,单纯讨论谁拍板,并不是一个很好的决策机制,因为它不解决问题。
它可以解决公司不混乱,但不代表它解决了大家意见不一致的问题。
在我们这里,比较简单的是,三观非常接近,大家对大是大非的判断很接近。不会出现一个人支持中国、一个人支持美国,也不会出现一个人想服务客户、另一个人想着占客户便宜。大家价值观比较一致。
第二个更常见的企业决策不一致原因,跟 voting power 也没有关系。在我看来,是信息不一致,也就是 context 不一致。大家看到的东西已经不一样了。
这件事在我看来,恰恰是设计组织时应该非常努力去思考的:如何让顶层决策者确保大家不会连看到的东西都不一样。
这也跟股份无关。如果你们看到的东西不一样,即使有一个人拍板,他拍的也可能是错的。比如老大不懂技术,却要对技术问题拍板,你说会造成多少坑。
那怎么解决?在我看来,最好的方法是设计一套系统,并且有意识地沟通。
举一个小例子,我们三个办公室是在一个房间里。这件事你应该看到过。
就是那个酒吧吗?
不是酒吧,没有酒吧,是一个小办公室。酒吧是我们的会议室,只是会议室采用了酒吧风格,有不同主题的会议室。
尤其对我们这个体量的公司来说,多个创始人坐在同一间办公室里,能听到对方说话和打字的声音,我觉得并不多。
你在办公室的时间长吗?
每天不一定。但这就是它的好处。我当时提这个建议,是希望大家不是每个人每天一直待在办公室里。我出差比较多,他们开会比较多,但大家在一起的时间,尽可能保证我们对公司最重要的决策保持一致,我觉得这很重要。
你们的决策机制是什么样的?怎么形成一个决策?是 random 的形式,还是很正式的形式?
这取决于是什么事情。比如我们有公司章程,董事会多大的事情需要董事会投票,这是正常的决策。
然后我们有各种委员会,比如产品委员会、经营委员会、质量委员会。委员会不是按级别,而是按职能。它们一般按月度运行。
在不同的细分领域,比如资本市场、销售等,也会有不同的分工。委员会还是挺多的。
没有你们三个人专门的决议会议,对吧?
我们三个没有明确的开会时间。大家都在一个办公室里,重要的事情等不到开会,不重要的事情吃饭时也聊了,所以我倒觉得这样挺好。
而且这件事不是我发明的。我们历史上原本都有各自的小办公室。有一次,我在我们合作的欧洲大型车企见他们的大领导时,突然发现他的办公室是开放的,和其他顶层领导之间不是一间间封闭的玻璃房子。
这件事对我触动特别大。你会认为这么大的传统车企,顶层老板每个人有一间办公室是理所当然的,但他们会觉得不能这么做,要把办公室的墙卸掉,让有人向你汇报工作时,旁边的人也能听到,甚至路过时还能聊两句。
他很在意组织之间非官方沟通的重要性。这一点在美国从20世纪80年代开始的开放办公室文化里讲得比较多,他践行得很好,对我触动特别大。
我觉得,连他都这么做,我们没有必要把自己关在一间间小房子里。所以这件事给我触动很大,我一直觉得这是一个挺好的方法。
我记得李斌和秦力洪也在一个办公室里。
那也挺好的,可能是一样的。
你们这个创业想法,是三个人谁最先提出来的?
这个还真是我们一直一起酝酿的,不是某一个瞬间。大家一直觉得要做点什么事情,但确实一直没有想好做什么。
那个时间点,我们想来想去,最好的第一个想法就是把孙凯实验室的技术商业化。实验室技术是激光检测,所以我们最早做的是激光传感器。
但想创业这件事,其实我2013年去硅谷,一个很重要的原因就是希望有机会看一看创业环境,找一些创业机会。
你当时想过是在硅谷创业,还是回国创业?为什么2014年选择回国?
华人在硅谷创业的风气当时挺浓的,现在感觉也还行,只是这一波 AI 让它又好一些了。
但我觉得,当时这也是大家三观特别合的一种表现:没有任何一个人想过要留在美国。大家都觉得,美国是一个更安逸的地方,但不适合做这样一家创业公司。
2014年你们是怎么决定一起回来的?
最早的时候,我们也没有真正创业,只是做一些有点像车库项目的小东西,业余时间玩一玩。
在这个过程中,我们想,如果要回国创业,第一个问题肯定是得有钱。所以我们设了一条线:如果有人投资我们多少钱,我们就回国创业。回国和创业这两件事从来没有分开过,一直是一起要做的。
当时这条线是200万美元。
有了200万美元就一起走?
对。2014年,200万美元还挺难融到的。首先那是10年前,其次我们没有任何背景,除了是比较优秀的学生和工程师,没有创业经验,还是挺难的。
有这么一个故事,具体数字我不为准确性负责,但大概是这样:最开始我想融100万美元,占20%。后来怎么也融不到。
有一天我们想,100万美元可能不够回国创业,我们要融200万美元。可我一想,200万美元不是更融不到了吗?
然后我突然觉得这下好办了。我分别跟两个人说,你出100万美元,占10%;另外一个人也出100万美元,占10%。
但这两个人其实都没有同时答应你。
对,他们的基本答案都是,如果有人出10%,我会考虑。
是哪两家?
两个不算太知名的 VC,都是比较小的基金。一个是远瞻资本,算是一个高科技早期基金,创始人 Max 也在美国留学很多年。他最有名的投资应该和禾赛无关,是大疆早期的天使投资人之一,所以他看到了中国硬件企业的机会。
另一个是深圳的资本,叫大米。他们也是那个时间点开始创业做基金的。
你怎么认识他们的?是在美国谈的,还是回国以后谈的?
是在美国谈的。那个年代还没有这么多专业服务机构和平台,真的是在各种 random 的聚会和朋友介绍中认识的。
我当时没有任何机会跟所谓著名的基金交流,那个年代其实也没有。
他们后来发现你是在诈唬他们?
没有。我两个人都同意以后,马上就跟他们说了实情。我说事情就是这样,并没有诈唬,因为确实是有人投我,我就可以做。
我们一直很诚实。我觉得一家公司给出的所有信息准确,还是挺重要的。
那个时候硬科技创业者很少,是吗?
2014年,我一直觉得,在美国创业做硬件都会很难。我相信2014年的深圳应该已经有不少,但在美国确实很难。
在我看来,美国根本不适合做真正的硬科技。它可以做一些所谓硬科技,但实际做的是消费品,本质上是设计之类的,我觉得这可以。一旦涉及复杂硬件制造、品控和成本,就很难。
这么多年,硅谷能说得上名字的好硬件企业,苹果太大了不说,其实好像并不多。
回国以后,你们开始做的第一件事是什么?
长话短说,回国前一年多的时间,我们辗转尝试了各种激光可以做的事情。
第一个做的是用激光检测天然气泄漏。这个非常艰难,一个激光技术要服务相对传统的天然气行业。
你可以想象,我们给客户做检测设备,检测天然气管道会不会泄漏。这是一个挺难做的生意,因为行业认证很多,客户也比较传统。
禾赛的生命力其实很强。我们跟客户交流时,有一天他突然提出:2014、2015年已经有消费无人机了,像大疆。他问,你能不能把激光设备装到飞机上,给我做全自动的天然气巡检?
如果是正常公司,可能会说不能做。但我们在那个节点硬是做了出来。当然也和大疆沟通过,他们给了我们技术支持和产品架构支持。我们把激光设备做成了一套可以全自动检测天然气泄漏的方案,加上 iPad 和软件系统提供给客户。
客户是中国最大的天然气公司之一,西洋燃气。我当时去了很多趟廊坊,做这个业务。这是第一个订单。
这个订单签了2000万元人民币。你想,作为一家创业第一年的企业,能签2000万元的订单并不简单。
第一年营收2000万元?
不是第一年营收2000万元,是第一年签了2000万元,后来可能第二年陆续交付了一些,但订单是第一年签的。
创业几个月就能签一两千万元人民币,显然毛利非常高,只是产品特别艰难。这个项目也挺有意思,锻炼了队伍。
但后来很快发现,我们这样的基因不太适合做天然气这样比较传统的业务。
为什么?
它的销售模式,以及新技术能解决的问题和商业价值之间,还是有很大差距。很快就发现,这不是一个特别好的方向。
那个无人机项目也是客户提出来的,但不代表它就是一个好的方向。后来也没有真正有人把它做成大规模产品,最后停留在了博物馆里。
我们第一年就开始感到痛苦,因为交付很痛苦。你想,我一年跑了那么多趟廊坊,已经不记得具体多少趟了。
这个业务不太像我们最初想做的事情,而且我们也觉得,技术没有创造足够多的价值,客观讲确实如此。
后来到第一年,我们又发现,当时空气质量不太好,我们能做很小的空气质量检测设备,于是又做了很多颗粒物检测设备,比如 PM2.5 检测。
我们希望和环保局、监测站合作,做各种各样的事情。一度还把设备装在公交车上,让公交车四处跑,采集空气质量变化,做建模和一套 App。
那时候禾赛的基因可能就是“快”:想做一个东西,不论是软件、硬件,还是控制无人机、开发 App,全栈的东西都能做出来。
在向耀星的带领下,我们想做什么都能做出来。
这样的订单多少钱?
做了几百万元。然后就觉得,虽然有收入,但还是挺难的。
你们第一年是有营收的?
有,肯定有。我印象里几百万元营收肯定还是有的。
第二年呢?
第二年应该更好。我们到今天为止,基本每年都在增长,从第一年开始就是这样。
但在几百万元营收就把大家累成那样,而且看不到足够大的市场时,作为创业者,你已经意识到这是不对的。
前两年算是 startup 的阶段。第一年可能只有十几个人,第二年我猜三四十个人,这个数字需要确认。
所以还是挺少的。
对。到了2016年初,我已经看到了大气质量检测这件事的尽头,它也没有创造太多商业价值。拿着锤子找钉子,感觉不太行。
这是硬科技创业者早期的普遍状态,对吧?拿着锤子找钉子,做大量非常重、很难交付的事情。
我觉得有几点。
第一,硬科技创业者天然不会从市场需求增长出发。抛开舒适区和能力的问题,你确实也没有机会。你毕竟不是从 VC 来的,也不是从咨询行业来的,你为什么会知道市场上有什么痛点?
这其实比较难。反过来讲,你对自己的技术很熟悉,甚至很熟悉它能做到的边界,所以只要有一点兴趣,甚至对方没说有兴趣,你觉得他可能有兴趣,就会去做。
第二,东方文化给负反馈比较慢。很多时候你做一个东西,大家不会跟你说 “bad idea”,而是想鼓励你,大家都很友好。
比如我们历史上做各种尝试,甚至包括早期投资人,他们会觉得,年轻人你们做吧,我们支持你们,我们投的是你们,你们想做什么我们都支持。他不会跳出来说,你这个太扯淡了,不要把钱都糟蹋光。
当然,你还是要感谢他们,因为他既然这么说了,对我们来说也很难。一个创业者如果做什么事情都需要投资人告诉你,其实也是一个挺糟糕的状态。
所以在这个过程中,硬科技创业者特别容易走向“颅内自嗨”:自己有一个想法,觉得特别酷炫,然后拼命做技术,却没有考虑它能不能产生商业价值,同时又不擅长获得市场反馈。
站在2016年初,你在想什么?
那个时候又走进死胡同了。大家开会,那时候公司只有十几个人,都觉得完蛋了:手上有一点激光技术,却没有做出任何一个足够令人激动的市场。
我们开始认真研究。那个时候我觉得,自己真正从一个科技创业者变成了一个更理性、更合理的创业者。你真的得分析,应该进入哪个行业。
也算比较幸运,前两个事情死得特别快。如果又多活一段时间,不一定能够出来。
我记得当时办公桌旁边有一块几米长的黑板,我就在上面写所有能做的事情。但我们不希望做和原有技术完全无关的事情,还是希望从激光技术出发。
还是有一点技术创业者的孤傲。
对。我还是希望做一件自己擅长的事,不能突然去开发网游或者做社交。
如果只从赚钱机会出发,我们可能根本没有去看,而是希望在现有技术里做一个自己有可能比别人做得更好的产品。
我们研究了很多东西。一度看过要不要做手机上的激光雷达,甚至有一段比较 crazy 的时候,我们想过,能不能通过激光光谱分析杯子里有多少热量。
比如一个盘子端上来,用激光照一下,就能知道今天吃了多少卡路里,包括食物成分分析。我们研究过很多这种好玩的事情。
但那个时候,我觉得已经有一点创业者意识了:要做足够大的市场,差异化足够大,要有足够新的机会,同时又要做一个我们有可能擅长的事情。
坦率讲,那个时候我才会去研究古典创业理论里怎么做 BP:需求在哪里,市场有多大,我们做了什么独特的产品,unfair advantage 是什么,以及长期如何建立。
看到激光雷达这四个字的时候,大家都很兴奋。为什么?因为其他激光应用更像是一个传感器机会。
比如激光切割,它本身就是一个行业。你可能做出一个好一点的产品,但市场多大,取决于有多少人想切割。
而激光雷达的机会根本不在激光雷达本身,而在于它赋能的行业。一想到激光雷达,天然就是机器人,包括今天的汽车,其实也是机器人。
你历史上用过那么多激光雷达,为什么到2016年才想到做激光雷达?你已经创业一两年了,一直在找激光的机会。
这是个好问题,我无法回答,也不知道为什么。
我猜是因为当年想到激光雷达时,觉得太难了,不一定能做出来,感觉这是一个非常高深的行业。所以不到绝路的时候,你不一定会想去做它。
激光雷达的原理是把光发出去再收回来,测量时间。这个并不是我们当时已经具备的基础。
但我确实记得最早想到时,我问孙凯:我们用激光做这件事能行吗?他想都没想就说,肯定行。为什么?因为底层有很多相似之处。
最早一版 BP 里我们就写过,本质上它还是一个光电设备,还是要控制激光;同时,它本质上也是一套高精密的光机电系统,和我们过去做的事情有很多相似之处。
2016年是在什么场景下突然蹦出激光雷达这个想法的?
2016年我们调研各种方向时,大家开始讨论这个问题。讨论过程中,我们觉得这件事应该关注。
另外一个时间点是2016年4月。创业早期特别有意思,尤其是第一次创业,时间经常莫名其妙被浪费掉。你会参加很多也不知道为什么要去的活动。
现在我不会这样,也不让团队太随意参加。但创业早期,你希望专注,却没有能力专注,因为你不知道该怎么专注。市场都没看明白,产品都没想清楚,你说就朝一个方向专注,其实也不太合理。
所以你会天然想看看别人在做什么。我确实参加了很多活动,回头看,有些没有什么收获,但也有一些活动给了你很多奇怪的机会。
举一个我记得特别清楚的例子。2016年4月,一个已经记不得是谁的朋友邀请我去柏林演讲,讲“中国创新为什么厉害”。这个视频现在网上还查得到。
你想想,作为一个如此失败的创业者,2016年跑去给德国人讲中国创新为什么厉害,是一件很奇怪的事情。我当时觉得,反正他出机票钱,我就去德国看看。
连邀请你的朋友是谁都不记得了?
真的不记得。我只记得他出机票钱,我就去柏林了。
我本来想待一周,就联系了清华校友圈的人。慕尼黑、斯图加特等地方都有清华校友,我联系了他们,吃了很多顿饭。
同时,他们也给我介绍了一些汽车行业的人,也就是德国造车的人。因为当时我们没有产品,所以都是非官方的交流。我就问这些汽车行业的前辈:你们觉得激光雷达有需求吗?
当时德国人不叫 LiDAR,叫 Lidar,发音都不一样,因为那时还特别早期。
我跟所有听说过激光雷达的人聊,只要提到我要做这个事情,他们就两眼一亮,说你做这件事绝对会成功。不一定是我成功,而是他们觉得这件事太值得做了。
为什么?
因为他们觉得这是一定会发生的事情。
当时车企没有用激光雷达,也没有大面积使用,他们用什么来替代这个功能?
那时候没有那么多高级功能。2016年的车还没有这些功能,只有前沿研发的人才会用激光雷达,而且那时候太贵了,一台都是几万美元以上。
他们听到有人要做,就会眼前一亮,有点像是“终于有人要干这件事了,赶紧干”的感觉。大家都是这样,只要是行业里的人,一听到就说,请你做,赶紧做。
本来我们还想着做机器人,后来发现有很多选择,但激光雷达也是最值得做的事情之一。我记得特别清楚,很多人都兴奋得睡不着觉。
从德国回来以后,我直奔公司。我问,激光雷达做得怎么样了?
他们说,做出来了。
我问,什么叫做“做出来了”?当年我都不好意思这么说。它有一套非常原始的东西放在实验台上,能发出一束光,测量很近的距离,并且确实能测出一个距离。
读数不显示在任何地方,而是传回电脑里的 MATLAB 记录仪,可能20秒才能读一个数。我们把它放在一个四轮小冰箱上,它就转,转一圈、扫描一圈,画出一个房间,发现房间是方的。
好厉害。那时候我就觉得,还要更原始一点。
但如果看我们的公开信息,到2016年8月,我们发布了一个产品。那款产品的点云已经和今天看到的激光雷达很接近了,进展非常快。
为什么这么快?这到底是一个高深的专业,还是一个高深的行业?
坦白讲,激光雷达早期做样品并不难,但我们确实就是快。我觉得我们的工程能力强。
这当然是在向耀星的带领下,以及后来加入禾赛的所有人的共同努力下,但我觉得禾赛就是快。历史上每次创新、推出新东西,我们都是最快的。
创业公司早期,如果你说自己的优势不是快,我觉得反而挺奇怪。创业公司早期除了快,可能不应该有别的优势。
当时有其他竞争对手吗?
上一代有一些,也有一些留下来的,但大多数没有最终跟着我们一路进入现在的赛道。
有些公司后来做了其他产品品类。做激光雷达的企业,中国一度可能有五十家。
你们做激光雷达以后,相对于上一代企业,比如美国的 Velodyne,产品有什么创新?
Velodyne 肯定不能说快。它最早的产品都是很大的东西。
我们的产品创新,一方面是把它做成小盒子,特别小的盒子;第二是性能大幅提升;第三是成本不断下降。
我一度公开讲过,激光雷达的发展速度其实比摩尔定律快。摩尔定律是每18个月性能翻一番,我们的速度比这快。
刚才讲到,必要条件是大量做芯片化。芯片化的本质,一个是小型化,一个是供应链内化。本来需要买的东西,变成自己做。
你可以把它比喻成汽车。汽车里有很多元器件,很多东西是买来的。我们进入汽车行业以后做了一件事:把那么大的发动机压缩成一颗很小的芯片,把那么大的传动箱压缩成一颗芯片,甚至把所有座椅也压缩成一颗芯片。
所以产品创新就是体积下降、性能提升和成本下降?
这大概是90%的产品创新。但我感觉你眼神有点失望,我们再讲两个例子。
一个例子是我们2017年开始做的技术。有一家特别大的美国客户。2017年是我们第一年卖雷达,那家客户后来发展得不太好,但当时是最大的客户之一。
他提出一个问题:很快路上会有几百辆车,彼此之间的激光会对射,怎么解决激光互相干扰的问题?
我们开始做产品上的创新,给发出的光加一个编码,就像一个独特的密码。这是一类技术,2017年开始做的。
还有一项技术是两三年前开始做,从去年开始全面部署,叫波形解析引擎。
以前激光雷达有点像是要么检测到,要么检测不到,但不知道它是雨、雾、灰尘,还是什么东西。我们后来做了大量分析,可以把激光雷达探测到的材料分析出来。
比如汽车在路上溅起一滩水花,雷达虽然扫到了,但可以直接知道这不是一辆车,因为它的反射特征不一样。这个解析引擎也是我们自己做的,是一颗芯片。
你们公司早期的状态怎么样?
比现在欢乐。创业公司早期最好的地方就是,沟通基本靠吼。全公司只有一个群,大家都在一间办公室里,每天晚上八九点还要一起吃串儿。
2015、2016年基本就是这样,特别好。
2016年你们收入增长了多少?
2016年还没有开始卖激光雷达,2017年才开始。2016年还是原来的业务,我猜是千万级,甚至可能接近亿元级,因为原来天然气检测项目还卖了一些。
那你们活得还挺好,没死,一直都是正向现金流?
我翻译一下这句话。我觉得这是因为我们最早就有一个理念:一家公司没有营收是原罪,我不能接受。
哪怕是低质量的营收,你想,我们做了一个一定程度上错误的产品,这个收入质量回头看是非常低的,但我依然不后悔。
为什么?因为即使是低质量的营收,依然是客户真金白银给你的钱。这样一来,作为一家商业公司,大家的心是齐的,因为你是在服务客户,大家更容易拧成一股绳去做事。
如果没有营收,坦率讲,这个方向是谁定的?可能是投资人、老板,或者不知道什么原因的某个人。这件事可能对,也可能不对。
在我看来,很多公司最终没有走下去的内部根本原因,是它处在一个离营收、离商业化比较远的行业,导致于到底谁是对的,很难说清楚。
从2015年到2016年,你们做了一些低质量的营收,导致公司有收入。那你是怎么思考融资的?融资节奏怎么掌控?
首先,有没有正向现金流我还真不确定。我忘了,因为公司当时太小了。正向收入是有的,但正向现金流不确定。
投资人肯定也觉得体验很差,因为你们做的这些东西看起来成不了大器,所以当时没怎么融钱。开始做激光雷达以后,才开始融资。
团队也很小,所以还好。
有压力吗?
前两年更多是对前途迷茫的压力。创业到第二年,你并不确定这家公司长期要做什么,压力肯定很大。
但这件事甚至没有到第二年,大概一年多一点的时候,我们就开始做激光雷达了,前景已经清楚了。
其实还有一件有意思的事:我们历史上可以简单理解为浪费了很多股份。为什么?因为财务一直特别保守。
回头看也挺遗憾的,基本上上一年融的钱花到一半,就去融下一轮。
最好的状态当然是全花完再融,但没人能控制得那么准。
对。很多人可能花到70%或80%的时候才考虑融资,我们历史上基本没有超过一半,所以当然浪费了很多股份。
好处是,禾赛的经营风格一直如此,包括今天也是。大家觉得,如果承担太多资金风险,导致公司有可能经营不下去,对创业伙伴和客户都不负责。
如果拿禾赛和所有竞争对手相比,我们的经营状况是最好的。
这句话其实不是对股东说的,而是对客户说的。汽车行业尤其在欧美,客户可能未来5到10年的业务都要依靠你。如果你告诉他,我的计划是明年融资,否则可能出现现金流问题,你觉得他怎么想?
供应商需要有负责的态度,确保我们能陪伴客户走下去。否则半路倒下,对大家都很糟糕。
插开一句。我前段时间采访余凯老师,感觉你们的共性都是在打“富仗”。
他给我起过好几个名字,但我觉得意识形态是一样的。我们都希望做一个靠谱的供应商,让客户不用担心。
只是他进入汽车产业的时间比你晚。他到2019年才彻底转型到汽车产业,而且经历了5年找方向的时间,你其实更短。
是这样。余凯创业的第一个月我就跟他交流了。
当时他还在做智能芯片之类的事情。我作为业界后辈,希望听听大家怎么看。
你为什么找他?
崇拜。我觉得他挺厉害,人也很好。他理论上不应该有空见我,但他觉得小兄弟想找我聊聊天、学习学习,所以还是见了我。
我跟他说我们想做激光雷达。他在百度时肯定知道什么是激光雷达,因为他们用的是 Velodyne,所以他应该很熟悉。我猜他也觉得激光雷达是一个挺重要的传感器。
当时我已经在做激光雷达了,否则也不会去找他。我们在中关村办公室简单吃了一个小时的盒饭,他给了我很多好的建议。
他有什么金句吗?
有。当时他融资一直很顺利,而我还没有融到钱。我问他有没有什么经验可以分享。
坦率讲,投他的人和投我的人根本不是一个量级。但我记得他说了一句话:即使你现在做的事情还不大,也要让大家理解,这件事终归有多大,否则很难找到投资。
这确实是他当年跟我说的。现在看,也是一个很好的创业者建议。那个时候我什么都不知道,账上可能只有100万美元,他这样讲对我还是很有帮助的。
你当时想的这个事情有多大?今天的发展比你当时想象的大还是小?
有大有小,看怎么算。
那个年代,我其实只把它当作智能驾驶车,或者说无人车。从这个角度讲,规模是我想过的。
但坦率讲,那个年代我们低估了以禾赛为首的激光雷达企业的降本能力,所以把单价想得很高,没想到最后能做到200美元。
当一台雷达卖几十万元时,你觉得要做到200美元,第一,我觉得任何人都不可能百分之百想到;第二,如果有人跟我说可以做到,我可能会觉得他是在嘲笑我,或者故意制造困难。
但现在看,这个目标是有可能的。你要判断的是,哪些事情虽然看起来是无知,但最后确实可能做到。
长期来看,这对我们是好事。因为在这个过程中,我越来越认识到我们到底在做什么。
我历史上一度觉得,我们做的东西叫“功能键”:装了它,就有更多功能;没装它,就少一些功能。从无人车的定义上讲,确实是这样。
但最近几年,我们清晰看到的趋势是,它变成了一个“安全键”。装了它,在一些场合确实比没装更安全,而且没有任何场合是装了以后变得更不安全。出现问题,是因为没有用好。
所有用好的人,都会在一些场合变得更安全,比如黑夜、难以识别的异形障碍物。你不需要主动开启的一些功能,比如 AEB,也会用到激光雷达。
我觉得这是一个质的变化。
假设你买一个东西,它要额外预算,给你一些功能。很多人会说,我不需要这个功能,我只需要一辆好开的车,我的驾驶技术很完美。这个想法挺合理。
有一次我出行时间比较长,回公司时让公司派了一个司机。他不用辅助驾驶,我特别生气。我们这样的公司,我每天开车都在用,为什么你不用?
他跟我说,他没觉得这个东西的安全性超过人类驾驶员,尤其是像他这样的专业司机。他没觉得辅助驾驶水平超过自己。让我用,对他而言反而是职业风险。
这也能理解。但即使这样的人,你问他:如果买车时,为了省钱,你会不要气囊、安全带,换更便宜的刹车吗?大概率不会。
因为安全件和功能无关,对每个人都有价值。所以我觉得这个转变很重要。
当然,一个必要条件是,以禾赛为代表的企业把成本一路降低了99.5%,才让它有可能成为标配。
从去年、今年开始看市场数据,我认为行业已经进入了把激光雷达更多当作安全件的阶段,配置率非常高,甚至很多车型已经标配。我觉得行业正在朝这个方向走。
回到最早那个年代,当你做一个几十万元的东西时,绝对想不到有一天它会成为像安全带一样的标配。我当时没想那么猛,但现在看起来确实会是这样。
你们第一个拿得出手、获得市场反馈的产品是哪个?
我们第一款产品是一个现象级产品,获得了行业极高认可度,叫 Pandar40。
这里面有几层有趣的故事。
第一,为什么叫40?当时大家都按线数来命名,Velodyne 有32线、64线。最合理的方法,可能是做一个别人的平替:你做32线,他做64线,然后说我是一个中国版的 Velodyne。
很多中国公司第一次做产品,诉求就是做海外产品的平替,甚至名字都起得很像。
但我们当时讨论完觉得,不重要。重要的是,第一,我们分析了一下,觉得40线比较合理,因为它有分布和其他方面的原因。
第二,我们内心其实想做一个跟它不一样的产品,害怕客户使用我们的原因只是因为我们是平替。
最早我们的价格只比原来的便宜一点点,没有便宜很多。我们当时有一点文人的傲气:为什么40更合理?40至少比32合理一些,虽然也有限。
典型的中国公司可能会觉得,做一个让客户无缝切换的产品是好策略。但我们更专注于产品本身的绝对合理性,不考虑客户原来用什么。
还有一点文人的傲骨:我就做一个不一样的产品,省得别人觉得我抄它。如果客户愿意用我的东西,就得放弃原来的那些数据。我们想看看,客户到底愿不愿意用。
这件事很奇怪。你问投资人、问商学院,他们一定会觉得你疯了:你故意让客户的切换成本变高,而不是变低。
但创业公司很多时候就是这么走过来的。第一,技术上它更合理;第二,我能理解,切换成本高会让推广更难,但这样才能真正筛选出更认可我产品的人。
我从来没想过卖一个廉价版的 Velodyne,而是认为它的产品不够好,我们要设计一款足够好的产品。
我们公司的名字也有一点中国风。我们觉得最有中国元素的,除了五星红旗就是熊猫,所以就叫 Pandar,Panda 加上 LiDAR 的后缀 R。
虽然我们做的是 B 端产品,但设计、取名,以及名字背后的文化,还是有不少考虑的。
第一个客户是谁?
是车企客户,但第一个车企客户比较晚,因为当时做的是无人车,不可能几十万美元一台就进入车企。
第一个无人车客户是硅谷的一家公司,叫 Drive.ai,是吴恩达和他的几个学生创立的。
他们买了几台?
当时订单特别大。我记得是我在硅谷谈的,还是余凯博士的前同事。具体多少台我忘了,反正是200万美元。
他要下这么大的订单时,把我们都吓了一跳。我们当时还是一台一台地卖,他测试了一下以后觉得特别好,想花200万美元买。
我有点不敢相信,就跟 Drive.ai 的人说,我稍微有点怀疑这笔订单的真实性。
他说什么?
他说,那你希望我做什么?
我说,你能不能一次把这200万美元全打给我,我就相信你。
他真的打了?
他想了想,说可以,然后就把钱打过来了。
你们怎么联系上他的?是他们找过来的?
不是。2017年8月有了第一代样品以后,向耀星当时还参与商业工作,我带着他去见客户。
那时候他也想了解大家怎么看我们的产品,所以我们带着样品去美国挨个拜访。总能联系上,这些人当时没有那么难找。
2017年8月拿到样品,11月就下了那笔订单,很快,而且是200万美元,还把全款打给了我。
有个很有趣的故事。他打钱给我以后,我问他,既然你们已经大批量装车了,我能不能做一个案例宣传?
他说不行。
我问为什么不行。他说我们有 NDA,不能让你宣传。
我说,咱们好好说话,你能不能告诉我一个原因?他没有回复邮件。有一天他让我去办公室,说当面告诉我为什么。
大概两周以后,我去了硅谷。他问我猜不猜得到原因。我说我真猜不到。
他说,很简单,因为你们是唯一能用的,而这件事我不想让别人知道,这是我的竞争优势。
大家都不信任中国品牌,而我承担了风险,发现你们是可用的。我为什么要把你们推荐给竞争对手?
什么叫“唯一能用的”?
那个年代,他认为 Velodyne 不好用,希望找到更好的产品,最后找到了禾赛。所以禾赛是他的秘密武器,不想让所有人知道。
我说,懂了,那我尊重你。这个对话挺有意思,因为我们双方都很直接。
还有其他同期客户吗?
同期已经有第一批客户了,包括 Aurora、Nuro 等。Drive.ai 那笔是第一笔超过100万美元的订单。
作为一家激光雷达公司,开始发货几个月就有超过100万美元订单,2017年已经挺不错了。
2017年的营收是多少?
你在考验我的记忆力。我猜是3000万元人民币。
同期融资了吗?
2016年底到2017年发货之前,我们融了 A 轮,大概1亿元人民币。2017年底到2018年,融了 B 轮,是百度和光速中国两家投的。
那个年代百度已经很厉害了,而且百度当时已经投过 Waymo 了,它车上用的全是 Waymo。在那种情况下,它意识到禾赛是一家高品质公司。我猜它内部已经看明白,我们一定会超过 Waymo,所以投了我们。
光速中国的 James 也投了我们。
好像是8.5亿元人民币,那是一七年吗?
应该是2017年。
2018年后来有什么变化?
2018年是真正开始上量。2017年底才开始发货,所以2017年还是小量。2018年收入应该过亿元,是真正开始增长的第一年。
2018年公司处于疯狂成长状态。我每个月都去美国,因为早年客户都是美国的,国内客户反而切换得更慢。
很有趣的是,国内第一批客户当时已经存在,但他们都比美国客户更晚切换到禾赛。中国人可能会觉得,这么重要、这么厉害的东西,还是优先用已经成熟的海外品牌比较好,天然觉得海外品牌更好,需要一些时间。
2018年、2019年都非常疯狂。到2018年时,已经很清楚我们找到了一个很好的 PMF,大概率需要快速成长。
更早的客户还有元戎启行的前身,Roadstar.ai,他们在国内算比较早的。
一七年是3000万元,一八年是1.1亿元,一九年收入已经3亿多元。对一家 B2B 公司来说,从3000万元到1亿元,再到3亿元,增长很快。
C 端公司可能更容易,只要多出同样的货就可以了。B 端还要解决很多问题,包括商业组织、生产产能、产品结构和供应链。
2018年你们有团建吗?
2018年真没空,太忙了。忙到那一年没有任何可以记起来的事情,都是在见客户、研发、生产。
2019年是回忆起来很重要、在历史上也很重要的一年,有几件大事,我按时间顺序说。
第一件大事是参加湖畔大学。那个时候还叫湖畔大学,这里不展开。
当时马校长说,做企业要有使命、愿景和价值观。那个年代坦率讲我们没有,不是没有价值观,而是没有把价值观形成口号。我们只是觉得要做好一个雷达。
那个年代也没想过要做安全气囊级别的产品,也没想过它会有这样的成本和普及度。只是觉得这个产品重要,我们想把它做好。
2019年6月,从湖畔回来以后,我觉得马老师讲得很有道理,就想组织大家讨论一下,公司到底有没有价值观、使命和愿景。
我们是真诚地总结,不是老板拍脑门说一句,再拍张照片挂墙上。当时大概有三四十个人,公司比较主要的决策者,大家关在一个小屋里讨论了两天。
我们讨论公司到底有什么价值观、有没有愿景。
有吗?
有。特别好玩的是,2019年我们可能只出货两三千台雷达,却定了一条愿景:到2025年,让全球1%的汽车拥有三维感知能力。
翻译成人话,就是想卖出100万台或者80万台激光雷达。
2019年只有两三千台时,预测2025年做到这个数字,还是非常厉害的。而且这个愿景一直没改过,2019年就写在墙上。
你看,我们今年公开说的目标是120万到150万台,去年是60多万台。所以你会觉得,到底是因为相信所以看见,还是因为看见所以相信,我也不知道,但确实很有意思。
2019年定的价值观,至今也没有改过。这里面有很多小版本的迭代,大家会特别较真。
我们认为,价值观不是老板希望员工拥有的东西,而是今天最能代表禾赛文化的人本来就这样想,我们只是把它写下来,希望新人能够理解。
不能反过来,不能像安然那样,写一堆根本不准备做、也做不到的事情,再把它们当成价值观。我们不做这件事。
我们更希望总结一下,团队有什么特质。这也是马老师教的:总结你觉得这个团队有什么特质。
我很久没讲过了。第一是追求卓越,第二是拥抱挑战,第三是行胜于言,第四是主人翁精神。
这四条到今天都没有变。每个月我们三个人中还会有一个人给新员工做一整天培训,主要从我们的视角讲禾赛的业务,以及我们认为禾赛的价值观是什么。
有时候说得更通俗一点,就是我们认为“混得好”的禾赛人拥有哪些特质。
你们为什么叫禾赛?
最早是在硅谷的圣何塞。我们起了很多名字,最后想到在圣何塞叫“禾赛”,觉得还可以。
我记得当天晚上就用自己的钱买了一个 hesai.com 的域名,所以很长一段时间,这个域名是在我个人名下。
为什么客户会从 Velodyne 开始向你们倒戈?当时抢客户激烈吗?
不激烈。Velodyne 是一家存在了很多年的企业,产品也挺好,但确实贵,而且它的设计不是天然支持车规级大批量生产的。
所以客户想大量使用时,就会觉得既贵又不好用。
它当时的典型客户是谁?
所有做 Robotaxi 的客户。后来我谈到的这些客户,大概率在使用禾赛之前都用过 Velodyne,应该接近100%,因为当时也没有更多选择。
硬科技的好处是,你做得更好,客户会选择你。但你得首先证明市场存在,也不能有太多同质化竞争。
所以没有特别多同质化竞争?
还是有的,只是不同阶段比的东西不一样。
最早比的是谁的性能更好、质量更好,谁跑得快。我们跑得最快,所以一直保持很高的市场份额。以前全球市场占有率是70%到80%,最新一版好像也是60%到70%。
这个市场最大的好处是,它不需要你便宜,只需要你好。
L4、L5 市场现在商业化规模还不大,很多时候还在迭代产品、研发和收集数据。它不需要你是一个便宜的东西,而需要你是最高质量的东西。
从客户角度讲,买这个设备有点像摄影师买佳能。他不会因为另一个品牌便宜一些,就接受性能差一些,因为每天都要用,不能接受品质损失。如果有更好的,他早就买了。
我们恰好抓住了这个机会。虽然是中国设计、中国制造,大家以为会更便宜,但实际上没有。后来我们的均价甚至比竞争对手更贵,因为质量和性能更好,不需要做便宜。
我觉得这对硬科技创业者来说,是新时代独特的机会:进入一个大家愿意为高质量溢价付费的行业,甚至一度能带来80%的毛利,这还是挺难得的。
外界说你的打法是在高端激光雷达战场和 Velodyne 拼性价比,这个说法不对。
我不同意,我觉得确实不对,有几点。
第一,如果你真正问行业内的人,我相信绝大多数人都会告诉你,禾赛的质量明显好于 Velodyne,所以这句话本身就不对。
第二,如果看最终公司在 Robotaxi 行业的激光雷达 ASP,也就是平均售价,我们是高于 Velodyne 的,所以这也不对。
所谓性价比,是在你不看这些数据、直观想到一家中国公司时,天然觉得它一定是性价比高。但我觉得这不太可能是行业内的人说出来的。
激光雷达的形态经历了机械旋转式,后来转向固态或半固态。Velodyne 没有跟着转过来吗?
也转了,只是到后来,它的组织力、产品力和市场份额已经在收缩了。
我可能没有足够时间展开,但可以给你几个结论。其实我历史上融资特别难,一个原因是激光雷达市场特别容易被误导。
每一个新玩家都会讲一个东西,叫“技术路线”。但你注意看,我十几年从来没有说过这四个字。为什么?因为我觉得没有什么技术路线。
在我看来,技术选择和技术路线有本质区别。
技术路线的意思是,好像一家公司走了一个方向,另一家公司走了另一个方向,越走越远,最终一个是对的,一个是错的,有点像资本主义和社会主义的路线之争。
技术选择则是,你做的事情别人也能做,别人做的事情你也能做,只是看谁做得更好。大家只是不同,不是说走了一条路就回不来了。
快进到今天,你会发现,我们的基本路线从来没有动摇过,因为在我看来根本没有路线。
大家谈的固态、半固态、单线多线,本质上可能只是机械扫描方式的改变。只是听起来很酷,后来玩家会觉得自己有弯道超车的机会。
但我们一直是行业收入最高的公司,没有必要去谈技术路线。最终还是看性能、质量和成本。这些路线别人能做,我们也能做,绝大多数所谓的路线我们都做过。
我有时候开玩笑说,做四缸发动机的人不谈技术路线,做五缸发动机的人会谈。因为五缸是不太合理的设计,听起来像弯道超车,做一段时间发现费劲,最后又回到四缸,那就不谈技术路线了。
那你们是什么时候做出技术选择的?
我们从早期研究到最终路线落地,是孙凯主导的。
一个大的选择是,我们历史上一直认为905纳米是终局。过去很多国内外玩家通过做1550纳米,在当时做出了更远距离的激光雷达,大家就误以为那是前进方向。
但孙凯当时说得很清楚:905纳米长期来看既成熟、成本又优,性能高、散热低,是一个非常成熟的技术。只是绝大多数人在短期看不懂时,会选错。
今天已经完全证明了这一点。我们不具体说竞争对手,但现在905纳米已经成为行业主流,过去做过1550纳米的公司也都在做905纳米。
第二,在扫描方式上,我们一直认为使用多个激光器和简单机械结构扫描转镜,是最成熟的技术。过去大家有各种各样的方案,比如振镜、激光相控阵等,但今天行业也在收敛。
我有时开玩笑说,友商最后还是会向禾赛致敬并重新选择。但我不觉得这是路线,只是大家一度没有选最优方案,后来再选回来而已。
更重要的是,即使选择同样的路线,大家水平差距也很大。就算你一度选择了五缸发动机,最后回到四缸,各家的四缸发动机水平也差很多。
只不过,绝大多数人除了缸数以外听不懂其他技术,所以总觉得缸数最重要。其实做汽油发动机就知道,里面有几千项技术需要比拼,这就是为什么它这么难做。
不会有人说,我做了一个五缸发动机,就实现了弯道超车,因为它只是不合理。
激光雷达没有技术路线,只有技术选择。那纯视觉和激光雷达这两条技术路线,你怎么看?
好问题,我们终于谈到这个话题了。这个问题要稍微小心一点,避免法务找我。
我说几个事实,观点让大家自己形成。
第一个事实,激光雷达本质上是一个不同原理的感知方法,它一定会让车变得更安全,没有条件。
相当于加了一个 Plan B,增加了冗余。
对,但它和 Plan B 也不太一样。A、B 有点像选了 A,A 不行再选 B。其实它是 Plan A 加 Plan B。
因为即使执行 A,A+ 也一直在工作。当 A fail 的时候,B 已经帮你解决了问题。
视觉在很多场景下可能解决不了,但它不会自己知道解决不了;激光雷达看到了,就会告诉你:你是不是没看到,反正我是看到了。
激光雷达只要扫到了,几乎不太可能出现那里没有东西的情况。所以从这个角度看,它确实是冗余备份,但不是 Plan B,而是 A+,因为它时刻在盯着你。
从这个角度,它一定会让车更安全。我不觉得这件事有异议。
唯一有异议的是,特斯拉可能认为激光雷达的帮助会越来越小,最终不一定需要它。这是它的官方说法。
这里面有两层含义。第一,到底有多小?要不要看数据?
《华尔街日报》上有一些数据,全世界发生过很多事故,其中有两百多起是公开的。第二,你看今天国内很多人使用激光雷达,很多场景确实是靠激光雷达刹住的。如果当时没有激光雷达,情况会更危险,这也是事实。
第三,你得看最终结果。如果明明知道一个东西更安全,那其实是一个商业选择,是性价比问题。
成本特别高时,确实很难用。比如2018、2019年,30万元一台的激光雷达没法大规模应用。但当成本不断降低,甚至到现在已经非常合理时,你不应该考虑不用。
因为安全确实是无价的。消费者明明知道,有一个东西在极低概率下可能帮他把车刹住,这对绝大多数人购车来说,还是很重要的。
有人说,当有两个信号时,机器不知道该相信哪个信号,会造成混乱。
不会,这个说法不合理。按你刚才的说法,当激光雷达和摄像头意见不一致时,一定相信激光雷达,这并不混乱。
激光雷达发现问题,是靠“摸”出来的。你可以想象一个盲人走路,一边靠耳朵,一边摸索。听和摸都能判断周围环境,但两者不一致时,你相信谁?
肯定相信摸。
对。激光雷达就是在摸,实际是把光发出去。眼睛和手相比,你相信眼睛还是手?
假设我们人在黑暗的溶洞里,一边看、一边摸,眼睛明明没看到东西,但手摸到了,你相信谁?
黑暗中确实是这样。
对。即使眼睛觉得没问题,通常还是更相信手。这个比喻很好:在你能摸到东西的时候,手提供的是另一种更直接的确认。
在车企开始相信特斯拉的趋势之后,你有没有观察到不用激光雷达或者少用激光雷达的趋势?
这有点像我们怎么解读数据。
如果你问有多少车型没有配激光雷达,这个问题其实不公平,因为历史上100%的车型都没有配激光雷达。现在只是有一些车企的低端车型没有配,大家就开始喊,是不是要去激光雷达。
更合理的问题应该是,看激光雷达上车的车型和数量怎么变化。这个数据每年增长超过50%,已经很清楚了。这个数据难道不更能解释问题吗?
去激光雷达对你来说是一个隐患吗?
首先,这些数据都很明显。我真正担忧的不是这个,因为我无法理解,在安全价值已经清晰存在的情况下,大家为什么不用。
我觉得很多人不用的主要原因,是担心马斯克是对的,而不是通过数据得出不需要激光雷达的结论。
我很难想象有人通过数据发现,激光雷达有和没有完全一样。我不相信,因为我说过,它一定会让一些场景更安全。
那他只能说,今天有一些用,长期价值没那么高。但这句话是怎么得出的?难道不是盲目相信马斯克吗?尤其是在 L3 阶段,大家不会这么想。
我还想分享一件事。第一性原理这个词,现在已经没有多少人知道它是什么意思了。
我有一天随机问同事,我说,你们跟我讲一下什么是第一性原理。所有人的反应都是,我们其实没听过,只听马斯克说过。
这很奇怪。好像所有解释不通的事情,都可以说它是第一性原理。意思是,反正它是对的,你听我的就行了。
我认真分析了一下,马斯克讲的其实是仿生,不是第一性原理。他的逻辑是,人开车只用眼睛,所以机器开车也不需要超越人类的感知方式。这本质上是仿生,不是第一性原理。
第一性原理的本质,是不依赖统计学规律,而是分析事物最原子的本质,再得出结论。它和仿生是完全不同的,甚至很多时候是完全对立的。
即使是仿生,在科技中也不一定正确。
如果汽车要仿生,难道不应该做成像老虎一样跑吗?飞机其实是最不仿生的东西。
我研究过这段历史。最早提出用鸟的方法飞行的人,是达·芬奇。他是非常厉害的人,但在这件事上其实错了。大约在1500年,后来真正利用流体力学速度差产生升力的方法,早在1700年左右就已经出现。
但从1700年到1900多年,人类花了150年在做什么?一直在制造像鸟一样的东西。这不就是仿生的失败吗?
所以在我看来,仿生可能是不对的。能不能证明它不对?我觉得不用证明,最终看结果就好。
最终要看的是,更多车企使用激光雷达以后,是否造出了更好的产品。今天特斯拉确实还很领先,所以我们没法立即证伪这件事。但长期能不能做出更安全的车,最终会有结论。
2018、2019年你们出货给了很多无人车公司,当时成本和售价是多少?
那几年一直是几万美元的量级,因为那些都是最好、最贵的产品。毛利率常年保持在70%到80%的范围,确实很高。
因为那是行业最好的产品,量也没有那么大,所以大家觉得这个价格合理。
车企是什么时候进来的?
有个小插曲。2019年8月,博世集团领投了我们1.7亿美元。
博世集团把全球上市公司看了一遍,自己号称看了一百多家,后来觉得禾赛是他们认为全村唯一的希望。他们不是博世风投,而是博世集团的业务部门。
博世自己也在造激光雷达,从2017年到2019年,他们和我们交流了接近两年。最后他们得出的结论是,禾赛很厉害,所以投资禾赛,而且想重注禾赛。那一轮他们投了将近2亿美元,金额非常大。
从那个时候起,我们更严肃地思考,如何把原来小量、昂贵的东西产业化。
在这个过程中,我们和博世一定程度上既合作又竞争。他们没有放弃激光雷达研发,我们也没有放弃独立和客户合作,但双方有很多技术交流,也做了一些项目。
最终,他们放弃了激光雷达。持续了好几年,具体官方时间我忘了,但肯定是好几年的时间。
我们愿意跟他们交流,他们也比较商业文明,一事归一事,会把正在做什么讲清楚。他们觉得我们做得很好,希望以互惠方式交流。
博世作为全球最大的汽车零部件厂商之一,有非常多经验,也给我们传授了很多东西,这段经历还是挺好的。
汽车产业是怎么开始的?
那个时间点,我们开始探索和汽车相关的事情。
2019年到2020年,遇到的最大困难是什么?
后来有人复盘说,激光雷达的英文是 LiDAR,把 “Li” 去掉,就是 “dar”,也就是行业骗子很多,受不了。
我觉得确实有点难。2019年,很多公司都做出了很好的样品,尤其是海外公司。无论文化、宣传还是商业方面,他们都比我们厉害很多。
很多海外竞争对手都拿到了西方大厂的对比方案,而我们没有。我们的产品当时一定更好,但无法让别人相信我们能做得更好。
2019年,我们吃了一个哑巴亏,只能继续做产品。
到2020年底、2021年初,我们拿到了第一个国内订单。
怎么跟理想汽车聊上的?
主要还是跟技术团队交流。对他们而言也是一个很难的选择,因为即使在2020年底,信息也没有那么多。
我们肯定是商业化做得最好的,但卖的是昂贵的激光雷达。他们要相信我们能把几十万元的东西做便宜、做成大规模量产,并且装到车上,这里面有很多挑战。
我相信他们内部也做了完整评估。
理想汽车有一点让我非常佩服:他们不盲目迷信海外品牌。他们公开谈过这件事,我觉得这是令人震惊的远见。
现在看,这是常识。大家相信这一代中国汽车企业和供应链企业最终会超越海外同行。但你回到2019、2020年,那时候他们还没有那么大,我们也没有那么大。
当时仍有不少车企的原则是,用最好的进口产品造车。我也能理解,但我感觉理想汽车团队的理念是:长期来看,坚持使用海外传统供应商可能是死路一条;一定要给中国供应商机会,中国供应商长期有可能做得比海外更好。
我觉得这非常厉害,因为在那个年代有这种认知,既大胆,也会给实际操作带来很多问题,但也是一个解决方案。
理想是全球第一个用你们产品的车企吗?
一半一半。它是第一个在量产车上使用禾赛产品的车企。美国底特律的客户,其实已经在无人车上使用了很多。
如果说量产车,像 AT 这样的车型,理想是第一个。
你们怎么接触上的?当时已经有产品了吗?
有样品。严格说,产品量产以后才算产品。
他们也会和每家供应商交流,我们当时是雷达大厂,所以他们也找到我们,问要不要交流。
最早接触时,我一度还怀疑这件事。不是怀疑理想汽车,而是觉得大家都还没有开始使用激光雷达。他们对激光雷达感兴趣时,我们还是挺惊讶的,因为各家都还没开始用。
所以一定程度上,他们会是第一批大量使用的客户。这个对我当然是好事,但我也在想,他们最终会不会全部用起来。
交流过程还是很愉快的。他们很关注技术本质,不是传统汽车厂那种“我有一个标准,你按这个做”的态度,而是愿意分析:这个新产品有哪些挑战,我们如何一起把事情做成。
这才叫第一性原理。他们愿意认真分析,我们也很透明,都会把量产难点讲清楚。
他们当时还有一个很有意思的要求:看完样品以后说,你这个东西所有方面都很好,但64线不够,我需要你在不改变产品尺寸、不改变成本、不改变报价的情况下,把64线变成128线。
这在当时不可能完成吧?
对,在那个年代对我们来说是不可能完成的事情。
后来多长时间完成?
后来完成了,因为必须赶上交付。产品定义本身几个月就完成了,但所有设计和量产交付都很难。
这个需求是2021年初提出的,最后我们在2022年7月交付理想 L9。从2022年7月开始交付,到9月月产就超过1万台,非常厉害。
但这个过程中经历了很多有趣的事情,因为我们当时在上海。
我觉得理想团队在这一点上特别好:他们重视技术本质,认真分析问题。我们一直作为供应商都很透明,他们也会认真分析量产真正的难点在哪里。
大家不会用甩锅的方式处理问题,不是甲乙方的态度,而是说,我们马上把问题聊明白。我们也会告诉他们,遇到哪些挑战,请提前知道,不要到最后才发现。
很多年以后,我们内部开会时,有一个工程负责人说了一句话很有意思:和理想汽车的合作很特别,因为你会感觉像是和同一个公司的另一个部门合作,大家高度一致,都是在解决同一个问题。
更多时候,尤其是和传统汽车厂沟通,它会像甲乙方关系。理想可能想得很清楚:一个如此困难、有挑战、时间又紧张的高科技产品,如果大家以甲乙方方式合作,效率很可能很低。
我们看到的实际情况也是这样。所有更传统、更以甲乙方态度和我们合作的客户,最终结果都是双输。
越传统的组织越容易这样。我只能说,在这样的世界里,不会是他赢我输。如果我输了,他也赢不了。
对于很多组织来说,不以甲乙方态度看待供应商关系,是不是很有挑战?
确实很有挑战。最恶劣的甲乙方关系,也不是说对方有多恶劣,而是遇到技术挑战时,甲方拿出客户的态度说,这都是你的问题,我没问题。
这句话很容易说,但问题是大家解决不了问题。
什么叫不是公事公办?就是他意识到,如果你解决不了,最后项目失败,对他没有好处。所以他愿意说,你告诉我需要做什么。
虽然表面责任可能不在他,但他意识到,如果你失败,对大家都不好,所以愿意帮助你,甚至在一定程度上承担风险。我觉得这还是很棒的。
你对理想的印象是什么?第一次见面是什么时候?
好多年前,在做激光雷达之前就认识了。大概2015年左右。
我对理想最大的印象是,他说话特别直接,而且追求短。他更多时候是想给你最高密度的信息,很多话当年我还不太能理解。
但随着我自己成为创业者,不断经历更多事情,我会突然明白:原来他当年说的是这个意思。
关于产品、战略、组织这些话题,他都愿意用最短的方式,给你最准确的信息。我觉得这一点很厉害。
他给过你什么创业建议吗?
我更多是想听他分享,不会直接去寻求建议。
有时候遇到重大问题,比如资本市场、上市、中美关系等,我确实拿不准,也会问他。他往往给你一个很简单的答案,但我发现,他简单答案里包含的是已经想得非常清楚的结论,所以挺厉害。
他和我沟通时,可能会花更多时间帮我分析和解释;李想本人更愿意直接给你答案,然后让你自己去理解,更多是这样。
2020年、2021年还发生过什么?
2021年从公司层面最大的事情,一是全力准备 ATX 的量产。另一个更大的事情,是2021年融了一轮钱。
为什么这个时候来了小米和美团?
小米投了1亿多美元。
第一,因为它当时宣布造车,对我们肯定有帮助,我们也希望跟客户有更多交流。但仅仅作为客户,不是最重要的原因。
我本身也很喜欢小米这家公司。我之前不认识雷军,是因为投资才有机会见到雷总。
小米的打法非常独特,在我心中,它把中国的产品、供应链、制造,甚至资本运作都做到很极致。
我买了很多小米的东西,而且确实有一种可以闭着眼睛买的感觉。这很厉害,里面不仅产品定义厉害,商业、供应链和品控也都很厉害。我甚至觉得它的工业设计也不错。
整体而言,我觉得小米是一家很厉害的公司。所以当时听说小米要造车,我觉得小米不造车反而没什么道理。
当时我先见到了小米产投负责人孙老师,孙老师又带我去见雷总。雷总聊了几分钟,就觉得挺好。
他很快理解了我们的新变化和自建产能的逻辑,觉得这些都 make sense,所以很快就做了决策。并不是聊了很久,而是他已经非常熟悉我们的业务,也很快听明白了最关键的事情。
美团是因为有机会和王兴聊了一下。我感觉他对长期汽车战略思考得很深。
我们的传感器也用在机器人上,当时美团已经是客户,在使用我们的无人配送车。我觉得这是一个很好的切入点。
王兴也很愿意跟我们分享他对我们的建议,所以挺好。
还有高瓴的张磊,也是在聊了一次以后,觉得禾赛这部分战略想得比较清楚,产品也已经出来了,所以他很看好。他对汽车行业布局也很多。
理想这单,你们当时是亏着做的吗?
看你怎么定义。最早期肯定是亏着的,因为量还没起来时有各种问题,量没起来,毛利率也算不明白。
后来毛利率转正了,但考虑研发投入,比如我们在芯片上投了很多钱,可能还是亏着的。
但这件事我不怪理想。长期来看,中国市场一是很卷,二是客户之间的竞争还没有完全打明白。车企毛利率也不高,很多公司算净利也是亏的。
你期待供应链有很好的毛利,这是不合理的。你真正应该期待的是,供应链能不能在毛利很差、净利亏损的情况下,把核心能力建设起来。
这里面包括质量体系、制造能力、芯片能力和研发能力。
标准建立起来以后,我最近跟他们说了一句话:在中国练肌肉,在海外挣钱。
因为你走出去会发现,海外竞争对手没有这么激烈的竞争,也没有中国汽车产业这么快速的发展。我们打他们是很容易的。
这种能力只能从中国市场练出来。如果不做这件事,谁家的这一代产业链能从中国供应链中赚到足够多的钱?
第一,我们确实做不到。第二,我觉得也不合理。毕竟现在还处于行业快速成长期,大家都在投入。
第二个客户是谁?
理想之后,有路特斯、高合、极越,后来慢慢有长安、长城,客户越来越多。
有没有你反复尝试、但始终做不了的客户?
特斯拉。
中国也确实还有几家没有使用我们的,但原因肯定得问他们,我不一定知道最准确的答案。
国外呢?
国外因为有保密约定,不能说具体是哪家。但我们公开说过,有一家顶级欧洲车企在合作。
这家车企肯定是全球最顶尖的几个名字之一。不过我们不评论客户名字,可以聊一下这件事。
最重要的一点是,禾赛一直从最好的品牌开始做。如果从最差的品牌开始做,客户关注的点会不一样。
这里说的不是客户人差,而是车型档次比较低。低端车型最关注的可能只有成本,这也合理。那你的产品就会牺牲其他东西,把成本做到最低。
但我们既是硬科技,又涉及安全,不希望成本成为唯一竞争优势。我们希望性能和质量最好,同时理解成本压力,不断把成本降下来。
所以无论是 Robotaxi,从 Robotaxi 做到量产车,还是在 Robotaxi 行业一直从最高端卖,到量产车行业,在国内和海外,我们做的都是最厉害的品牌。
这到底是运气还是选择,很难讲。比如我们的第一个国内量产车客户,如果是一个5万元的车,概率确实不大。
但我们的第一个国内量产客户是理想,非常幸运。它早期的车都是40多万元,更希望供应商做更好的东西。我们可以在这个基础上慢慢往下做。
海外也是这样。我们做的是比较好的品牌,对方希望拿到最高质量的产品。
传统西方车企的质量体系更复杂,流程更慢,但体系更复杂。我们要把已经拥有的能力和技术,跟他们的体系找到结合点。
这是一个漫长而痛苦的过程。这个客户可能从2018、2019年在 Robotaxi 项目上开始和我们合作,后来一路做过各种小项目。
和欧洲人建立信任,本质上就是一个漫长过程。他不会跟你聊一次就相信你,而是要看到你做足够多的验证。
这些验证包括各种 POC,也就是 proof of concept。客户说,我们做这样一个项目,你交付这些东西,一年就过去了。
年末时,你把所有结果交给他,他看完觉得,这件事虽然不大,但有助于建立对你的信任。然后再给你一个项目,做几次以后,他觉得,虽然来这家公司的人主要是人,也有不只是人的因素。
等到大项目时,他才会考虑你。你还要经历层层筛选,从十几家供应商到两三家,最后才进入选择。
这是你们海外第一个全球量产车客户吗?
是海外全球量产的第一个量产车客户,非常有标志性。
对行业来说,这也是一个很大的消息。海外合资厂在中国的项目,我们有很多,比如福特在中国、奥迪在中国、通用在中国的合资项目,我们都有。
但那本质上是在中国销售。它在全球其他国家上市,是另一套体系,不是通过中国合资完成的。
对中国企业来说,这部分是很大的挑战。但对我来讲,这是一个好的挑战。我们当然相信中国企业做出了最好的产品,但能不能在西方舞台上,被那些最好的品牌认可?
这些品牌历史上一直选择海外供应商,所以我觉得这还是挺好的。
2019年,Velodyne 在美国起诉你们和速腾聚创,侵犯它的专利。后来怎么和解的?
我能分享的信息不多,因为双方有保密约定。
可以告诉你的是,我们做了几件事。可能最重要的一件,就是雇了最好的律师。
跟他们打官司,如果律师没有找最好的,就有点像自己没给车装激光雷达,很难成功。
我们从2019年8月15日到2020年6月15日,接近一年时间,完整经历了美国国际贸易委员会和专利法庭的司法流程,包括双方举证等。
我们也起诉了对方,特别耗精力。这是我们第一次打这么大的官司。
国际贸易委员会,也就是 ITC,特点是特别快。如果打输了,就可能在美国被禁售。
今天中美关税在一定程度上也让人难受,但如果2019年就不能做美国生意,完全是另一种感受。当时是生死存亡的时刻。
我记得特别清楚,收到诉状的那一周我正在生病。收到诉状后隔了一天,我就开了内部会,第三天去了美国,开始见所有律师。
那是我第一次坐商务舱,因为实在病得太重,觉得飞不了经济舱,而且落地后还有很多事情要做。
上市那一刻你在想什么?
禾赛上市有一个挺有意思的对话,有点像“不以物喜,不以己悲”。
我们非常平淡。上市这件事,员工内部都不知道,直到敲钟前一天。
我记得特别清楚,纽约早上9点敲钟。那天我睡到7点多才起床,去运动,然后去演讲。
孙凯和向少星在纽约早上6点,也就是国内晚上,召集几十名核心骨干,才告诉大家几小时以后要上市,让大家不要被 surprise。
上海办公室也准备了一个牌子,类似于让大家合影的背景板。然后我们就敲了钟,大家看完新闻,事情就过去了。
为什么这么朴素?
我感觉是理工男的风格。疫情后,那确实是一个很激励大家的事情,大家觉得这是疫情后比较大的上市机会。
但我觉得这和股价的原因一样,它并不是公司价值的直接体现,只是恰好在这个节点发生。
我们更希望大家觉得,上市远远不如交付一个产品、开发一个新东西、拿下一个大客户对公司价值高。
上市更多是水到渠成。融资我们也从来没有庆祝过。在我看来,这不应该是公司最重要的节点。
外界可能觉得应该庆祝,但公司确实没有因为上市办庆功宴。唯一做的事情,是我参与设计了一个上市纪念版充电宝,给每个人发了一个。
你敲钟那一刻在想什么?
真没想什么。这个事情折腾了好多年,看到结果当然是好事,但我没觉得这是多大的一件事。
讲讲上市后到最近几年发生的事情。从2014年讲到了现在。
跳出刚才那些事情,第一,我觉得资本市场永远不是公司价值的直接反馈,而是一个短期反馈。巴菲特说过,短期是投票机。
公司价值不可能在半年、一年之内变化四五倍。你回头看,业务其实是稳定增长的,股价为什么会波动?可能是外界情绪和短期因素,这些不是我们能控制的。
我们能做的是做好产品,服务好客户,期待客户成长,陪他们共同成长。所以那部分没那么重要。
从禾赛产品上讲,我们投入更多精力做能力建设,包括芯片能力、制造能力。
第三部分刚才没聊到,是国际政治。我最近最大的体会是,中国人在这些新行业,无论是汽车还是汽车供应链上,确实比绝大多数西方竞争对手领先很多,这已经很清楚了。
当你明明遥遥领先时,如何找到一个好的方式和世界相处?这件事,绝大多数中国人,至少我自己,想得还不够多。
历史上做国际业务时,我想的是一种“抢钱逻辑”:找到客户,告诉他我的东西比你本土的更好、更可靠,有时候还更便宜,因为你那个东西不合理地贵了。
更本质的逻辑是,我是一个好东西,请你用我。
这有什么错?其实没有错。但这种方式只能在你很小的时候使用。
成熟行业里,全球贸易大多数人的做法,不是跟你讲人权,而是讲:如果你和我合作,我能为本地做哪些贡献?能创造多少就业?为什么能让企业、政府和民众都从中受益?
中国企业历史上能够做到这一点的可能还不多。大家想的还是,因为我比你好,所以你必须把业务给我,因为我的东西更有竞争力。
当这件事做大以后一定会有问题。我们历史上不仅遇到过国际贸易法庭和专利问题,还遇到过国防部等各种问题。
我们当然没有参与军方项目,但为什么他们会这么说?我无法理解。但我确实觉得,如果我们跟他们合作时,更多想的是我能为你做什么,不是来抢钱,而是大家共同发展,事情会更好。
就像汽车行业这么多年,很多企业在中国都是合资,这对本地也有帮助。我觉得这是一个更好的思路。
西方国家之间历史上的贸易,已经把这些事情想得比较清楚了,我们应该多学习。
你对今天的中国硬科技创业者有什么建议?
是纯硬件,还是所有硬核科技都算?
硬核科技都算。
我不敢说给建议,更多是想一想我们历史上跌过哪些不合理的坑。
第一个很明显:商业和传统职能上,要相信传统智慧。
因为我们当年 Robotaxi 的雷达太好卖了,根本没有销售。作为工程师,我一直觉得这个世界不应该有销售。这个本质上是对传统职能不够敬畏。
Robotaxi 行业的模式比较简单,有产品就够了。但一旦跟汽车厂合作,是组织对组织的交流,不是产品好就行。产品好的方面很多,沟通的工作量也巨大。
如果不尊重这种结构,就会导致“酒香也怕巷子深”,产品被埋没。
我在国内和海外都遇到过很多挫折。总结下来,创业者早期肯定会做自己最擅长的事情,很容易天然对传统职能不够敬畏。
更大的错误是,我们觉得这些事情都可以学,所以会招一些没有行业经验的人,从零开始学。其实很多事情应该招更成熟的人来做。
财务、法务、HR,包括质量、制造和销售,很多职能部门都应该对传统行业保持敬畏。
你要意识到,一个行业里厉害的职业经理人,解决的问题远远比一个聪明但什么都不会的创业者自学后效果好。这是我们历史上的第一个大教训。
第二,我们历史上做得不够好,是过于忙着打仗。
创业每天都在生存,忙着打仗时就没有足够时间思考战略。战略就是几年以后的事情。
历史上我们确实没有做好。那时候公司都活不下来,你天天跟我讲诗和远方,也不现实。
但真正优秀的创业者应该兼顾眼前和长期。很多连续创业者、百年企业的经营者都想得很清楚,出发前已经知道路径。
第一次创业做到这一点不容易,但也不应该放弃思考,不能因为打仗太忙,就不给自己留下思考时间。
第三,也许是真正的建议:创业者都太孤独了,应该交一些朋友。
怎么交朋友比较难,因为大概率应该交创业者朋友,只有这样,大家才会在这些事情上互相交流。
我比较幸运,孙凯和向少星都是我的私人朋友,我们什么都能聊。但即使这样,我们的视角也固定在公司内部。
我还参加过一些外部组织,比如湖畔大学,和国内优秀创业者交流;世界经济论坛,和全球各领域有意思的人交流。这些对我都很有帮助。
有交到朋友吗?
“交到朋友”这个定义比较模糊,我一般会谨慎使用。
有时候只见过一两面,但这些人可能会给我很大的思想启发。他不需要是你的酒肉朋友,更多是在他的领域里认知强于你,和你一次短暂交流,就可能深刻影响你理解一件事。
这些人到底算不算朋友不重要。重要的是,有一些外部机会去了解不同领域,对我帮助很大。
我知道很多创业者太忙于打仗,没有这样的机会。所以如果有机会,我非常推荐湖畔。
打个小广告,我很欣赏湖畔。除了传统教育,我觉得自己很幸运,有机会和很多人深度交流企业经营中遇到的问题。
我有时候跟他们开玩笑说,湖畔比工作还累。大家上来没有寒暄,直接开始讲最近的思考和遇到的问题,还是挺好的。
在融资上,你有什么门道可以给硬核科技创业者?
融资的本质肯定是公司业务好,但融资确实有很多技巧,具体细节我不展开。
我不讲一级市场,讲一下二级市场。虽然禾赛股价并不算优秀,但我记得上市时特别努力,路演了一百多场,每场一个小时,见了很多投资人。
有一天我们飞到新加坡,我看着那么多做金融的人,突然悟出一个我觉得对绝大多数人来说是常识的东西:我不应该给他讲为什么这个公司好,而应该讲为什么别人觉得这个公司好。
为什么?因为二级市场的本质是需要更多人认可它,需要共识。
我过去总是在讲我们做了哪些不一样的事情,这还是一级市场的思路:解释为什么今天做了反共识、长期正确的战略决策。
这确实是创业者最喜欢讲的事情。但越到后期,尤其进入二级市场,你总这么讲,反而会把人吓跑。
没有人在二级市场希望自己是非共识,这是一件很奇怪的事。投资人更想听的是,为什么别人会跟他一样。
我不是鼓励大家顺着别人说,而是如果有能力更深刻地理解不同投资人的沟通方式和运作方式,效果会好很多。
这件事也很难。绝大多数创业者,包括我,兴趣不在和投资人交流,而是把业务做好。
像我们这样的 B2B 公司,我很愿意跟客户交流,但不希望把所有时间都花在分析投资人需要听什么故事上,也不推荐这么做。
在有限的努力中,你还是希望让更多人理解和支持你,这就是融资的本质。你肯定不希望融资时发现每个人都不理解你,那也很糟糕。
我后来有一次跟大家说了一句挺佛系的话:我最近几年学会的一件事,是跟世界和解。
跟世界和解,就是更去想,我应该如何以别人希望我们做的方式,去做那些需要和他和解的事情。
我刚才讲的一级市场和二级市场,就是这件事。理解一级市场投资人关注什么,就重点和他沟通这些;理解二级市场关注什么,就努力讲清楚这些。不要弄反,不要跟他斗。
我最近几年可能因为年纪也上来了,会觉得自己也要和自己和解。和自己和解,就是很多事情不用那么大起大落、大喜大悲。
我们之所以有创业者这个职业,天然就是来解决问题的。有时候问题越大,我反而越兴奋。如果每天都没有挑战,那我的工作价值可能确实不高。
我讲一个故事。当时在我们赴美上市之前,大家都认为美国不可能上市。
但上市前需要大量和客户沟通,因为财务上有一些原因,必须告诉客户做验证性配合,所以销售团队都知道这件事。
有一次我在北美,他们问老板,你觉得上市成功的概率有多大?
我没多想,算了一下,说 20%。
所有人都说,really?你把我们搞得这么兴奋,然后告诉我们成功概率只有20%,是不是太残忍了?既然只有20%,为什么还要做?
这些对话在瞬间发生。我马上说,你看看禾赛和我个人历史上做的那些让我觉得有成就感的事情,没有任何一件成功概率是90%。
因为如果成功概率是90%,那通常不是真正让你有成就感的事情。
绝大多数回头看特别有成就感、特别有意义的事情,都是20%的事情。
如果当年我们去寻求统计学上的高成功率,就不应该创立禾赛,因为创业成功率本来就很低。
如果按中国公司的典型打法,应该做海外产品的平替,从最便宜的开始,而不应该从最贵的开始。
如果问一家中国公司,是先拿到一堆海外客户,还是先拿到国内客户,你觉得呢?
所有这些事情,在外人眼中可能都是20%的事情,但在你心中,一定有一个让你相信它高于20%的原因。
如果你坚信这个原因,做这种非共识的努力,长期就有高于20%的概率获得回报。但这不代表它是90%。
上市时也是这样。我觉得我们的业务处于一个好的阶段,不相信中美金融市场会永远互相不理睬,所以我们觉得应该试一下,最后把20%变成了50%。
什么时候觉得这件事90%能成?
我历史上比较保守,确实到最后几天才觉得比较确定。这也是为什么敲钟前我还能睡到7点多。
孙凯和项耀星到纽约早上6点才召集大家开会,因为我们不愿意过度承诺。对我们来说,事情永远有可能不成,但即使在最坏的概率下,也要做好准备。
比如2022年疫情期间,我们第一次给理想交付 L9。L9 是标配激光雷达,也就是说我没有失败的机会。我的失败对理想汽车的影响,可能比我们今天想象的要大得多,而且我们是唯一供应商。
硬件产品到了最后几个月通常都非常疯狂,大家都在赶工期。结果3月遇到疫情,大家动不了了,同时又遇到半导体缺芯片。
怎么解决的?
没什么特别的解决方式,大家就是拼命干,和政府沟通,闭环生产,住在工厂里。
你也住吗?
我没住,因为后来我去解决新建产能的问题,也去了美国。等我去美国时已经解封了。
我觉得不是为了做表率,而是每个人必须出现在最应该出现的地方。对我来说,搬个被子住在工厂里很容易,但那不是我最应该做的事情。
我最应该做的是在这种情况下出现在最需要我的地方。所以疫情快结束时我去了美国,期间也往返了很多次,最后都解决了。
今天中国企业全球化,你觉得会更激进吗?需要更激进吗?在逆全球化的潮流下,你怎么看中国企业家的全球化?
激进不激进,只能从结果上看。我觉得需要更聪明。
为什么我刚才说要和世界相处?我觉得禾赛做全球化已经算比较早的,至少在汽车供应链里是这样。虽然我们体量很小,但如果看份额比例,其实已经做了不少工作。
我更大的反思不是激不激进,而是不够聪明。
第一,不够理解。现在两个国家之间也不够理解,尤其美国不太理解中国的风格。如果希望走出去,就必须理解不同国家如何思考这件事。
不够理解,就是不够聪明。
第二,可能做得不够有战略远见。为什么我们今天才谈全球化?为什么不是10年前、5年前,就把足够多的准备工作放在全球化上?
当然,我们2017年就做美国业务了,但那是客户的全球化。今天谈的,是业务全面的全球化。好处都懂,但确实很难。
我一点都没有灰心。因为看海外,尤其欧美,看得越多,越意识到我们有多强。
看到他们的状态以后,我才意识到,中国作为一个国家,尤其汽车这样属于民族之光的产业,在过去他们更领先的行业里,我们现在真的很强。
有很多技术已经明显领先于他们。
但在我看来,强并不是要把他们比下去,而是如果我强、它不够强,这就是最应该做贸易的机会。
桌上有那么多钱,我们应该努力想办法,用好的技术服务他们,让各国更好地使用我们的技术,同时我们也能获得更好的利润。
这个事情长期一定会有越来越多的人去做,可能也是有价值的。
你和美国企业、德国企业、中国企业都打过很多交道,它们有什么不一样?
太不一样了。
首先,西方和东方不一样,这很多人能理解。美国和德国也不一样,欧洲和美国也不一样。
欧洲有一种老钱感,美国是新钱。
老钱和新钱最大的差别是什么?老钱特别害怕你第一句话就告诉他有多牛。你这么说,他一般会觉得你是骗子。
美国更接受这种方式。美国更希望效率高、直接。你厉害,最好直接说你是第一,美国人不会觉得你是骗子,会认真判断你是不是第一。
如果你拿同一页 PPT 给德国人看,第一页全是“第一”,这件事就完了。
因为欧洲文化和沟通方式更间接、更含蓄。你不能一上来就说自己多厉害、全世界第一。
应该怎么做?要隐晦一些,聊他感兴趣的话题,比如技术细节。
我们给德国客户讲产品时,不先讲商业成功,而是讲做了多少专利、在哪些技术上深耕、解决了哪些有趣的问题。
他慢慢觉得有意思,然后不经意间发现,原来你是全球最大的激光雷达公司。这个事实总会被发现,但沟通方式不一样。
美国人希望你直接,欧洲则有很多文化因素。
所以我们在美国和欧洲的本地团队,确实都是本地人。团队现在还是小团队,但欧洲业务里,德国就是德国人,法国、英国、西班牙也最好有本地人。
德国人、法国人、英国人和西班牙人之间也有复杂的鄙视链。如果不找本地人,确实很难沟通。
作为科技企业,重点一定是产品,但不同的行业也会遇到非技术挑战,都需要解决。
和中国企业打交道,强调什么?
也要分情况。比如车企,和理想汽车沟通,和比亚迪沟通,和上汽沟通,肯定不一样。
你还是要尊重对方的沟通风格。
但长期来看,我觉得我们开发出这么好的技术,只限于中国市场,确实有点可惜。
我更多觉得可惜:明明有这样的东西,怎么把它拿出去?
这一波其实已经有很多机会了。欧盟、法国等地方也有机会,整车企业也应该补课,越来越多企业会走出去。
当然这件事更敏感,因为汽车是很大的产品,涉及很多国家层面的沟通。但我们的产品确实远远领先于他们。
你怎么看自己这一代硬科技创业者,和上一代互联网创业者的不同?
我说一个意识形态上的不同。
我觉得互联网是一个“赢家通吃”的行业。这是我的个人观点,因为我没有做过互联网。
互联网更强调每一战都是决战,每一战都需要把子弹打光。因为天然有网络效应,一旦进入一个市场,和第二名的差距拉大以后,通常不会再缩小,后面的事情就容易很多。
所以互联网前期压力更大,后期压力更小。
这一代硬科技不同行业可能不一样,但整体而言,没有网络效应。没有出现谁能像百度、谷歌那样,一旦成为第一,别人就很难撼动,也没有出现像滴滴、Uber 那样的情况。
汽车也不是互联网行业,大家应该承认,第一名很容易失去第一名。最多算规模效应。
人工智能进入以后,会不会形成网络效应?每个人有自己的观点。我认为不会。
网络效应是一个时代的童话。那个年代的创业者确实拥有一个极其夸张的赢家通吃的机会,所以他们都有首战即决战的逻辑。
因为如果不是第一名,可能永远没有机会。
但这一代创业者面对的,第一,有很多物理世界的 AI 产品,比如汽车、机器人;第二,严格意义上的网络效应产品并不多。
比如 GPT、OpenAI,我没觉得它有网络效应,迁移成本很低。
在这种情况下,更大的问题是,你得意识到这是一场马拉松,不能一开始就把劲儿用光。
不是说不努力,而是不能以为第一战赢了,后面就结束了。互联网企业确实一度是,只要第一战打赢,后面就容易很多,但我们不是这样。
行业阶段会变化,隔一段时间可能就进入另一个行业。没有网络效应,更多是规模效应,以及曾鸣教授说的“黑洞效应”:能力强的企业会吸引越来越多的资源,但不会有当年网络、数据和用户带来的疯狂效应。
好的创业者应该理解自己行业的竞争本质。如果默认它是网络效应竞争,一上来就把所有子弹打光,最后发现其实是马拉松,不一定是好事。
如果是马拉松,应该怎么做?
要做更长期的规划。引用曾鸣教授的话:看10年,想3年,做1年。
我很难想象互联网竞争最激烈的时候还在看10年,肯定先打好一年。但像我们这样的公司,一直看10年才行。
而且这是我后几年作为创业者才学到的。早年不会想如何构筑壁垒,因为你都活不下来,构筑什么壁垒?
早年我们也因此损失过一些很优秀的投资人,因为他们问我如何构筑壁垒时,我根本不理解这个问题是什么意思。
现在设计业务时,我更关注的是:我不担心第一仗打不赢,更担心第一仗打赢没有用。
这是更有经验的创业者才会思考的问题。
今天我们已经是一家十多年的企业,更关注的永远不是只打赢下一场,而是这一仗打赢有什么用。
它不保证将来衣食无忧,这一仗打赢后积累的是能力,还是窗口期?在窗口期里应该做什么?我觉得都需要用这种方式规划。
从技术上看,接下来激光雷达会怎么演变?汽车之后,下一个场景是什么?
第一,其实激光雷达没有那么多花里胡哨的技术路线。它就是一个硬能力,没有弯道超车,都是直道。大家加速的方法应该差不多。
我们2017年提出做芯片化,2019年公开了这个理论,后来几年大家陆续都在做芯片化。
我们历史上提出自建工厂,很多公司使用代工厂。我们当时提出,研发和制造不可分离,制造是研发的一部分。
今天这个理念叫作制造是研发的一部分,而不是先研发、后制造。
这在当时很多人觉得不可理解:选个代工厂不就完了吗?
后来大家发现,选择代工厂会让速度变慢,质量也不一定更好。虽然代工厂过去做其他产品质量很好,但它不懂如何设计激光雷达。
最终你会发现,设计和制造是闭环的。一个没有真正制造能力的激光雷达企业,不可能拥有很强的研发能力。
这句话在七八年前可能像个笑话,大家觉得我在胡说,或者觉得这家公司有问题。但现在我估计大家已经达成共识了。
所以我觉得都是直道,不是弯道。
再往下,我觉得禾赛有一个优势,就是我们一直在“降维”。
最早我们从 Robotaxi 降到量产车。严格说不能叫降维,因为量产车对技术复杂度的要求可能低一些,但对成本和质量的要求更高。
从量产车再进入机器人,成本不一定更低,甚至可能更高,但对质量、数量和整个体系的要求更低。量产车依然是最难做的。
所以我们把这些能力应用到非汽车领域,本质上是在降维打击。
这些机器人领域的玩家,过去买禾赛很贵的产品,听说我们把车规级产品给他们,都特别开心,因为肯定比原来的民用级、工规级产品更好。
这有两层含义。
第一,我们做这样的事情,边际投入没有那么高,因为平台和能力已经在了。我之后会公开一个视频,你会发现禾赛历代产品拆开以后,核心逻辑惊人一致,虽然外形已经完全不同,但里面的东西高度一致。
平台化以后,对我们来说成本会很低。
第二,我们历史上包括今天,接近40%的业务是在非车端,也就是机器人端,毛利特别好。
因为每个机器人行业都不够大,它们相当于乘了乘用车体系的东风,拿到的产品对它们来说成本已经很合理。
但从汽车的成本能力来看,这是杀鸡用牛刀,所以它们体验很好,我们的财务表现也很好。
正是因为海外业务和机器人业务的叠加,才让我们整体保持比较好的经营状况。而这件事未来会变得更好。
汽车业务会稳定增长,因为它会像安全气囊一样逐步成为标配。
机器人业务不是标配不标配的问题,而是种类太多。今天看到的机器人,从港口、工厂里的设备,到楼下的割草机,很快还有人形机器人,以及宇树的机器狗,现在也有一些版本使用我们的算法。
这和我们最早的初心是一致的。我不觉得激光雷达只是一个传感器,而是解决了一个行业从0到1应用中最关键的技术问题。这个行业不是小行业,而是一个和互联网一样大的行业,叫机器人技术。
这不是一个挺好的事情吗?
如果有一天禾赛消失了,你觉得会是因为什么?
可能出现了一个基因和我们完全一样、钱比我们多、砸了更多钱,而且每一步都做了和我们一样正确选择的公司。
也有可能是大家不需要自动驾驶了。
我猜你是在暗示这件事。
但你看,汽车上在我看来很明显是安全性,刚才讲过了。
机器人反而不是你想的那样:感觉撞了就撞了。你想,如果你觉得激光雷达解决的是安全性、出人命的问题,那不出人命就不用,这好像有道理。
但我给你几个反例。第一,今天 iPhone 上还有一个小激光雷达,虽然不是我们做的。它也不会出人命,为什么还有?因为很好用,创造的价值能覆盖它的成本。
第二,今天全世界新一代的扫地机器人几乎都有激光雷达,虽然也不是我们供应的。它们也没有消失。
所以激光雷达长期创造的价值高于它的成本,这些产品就不会消失。
我知道了。人类彻底进入元宇宙,所有人的大脑都泡在一个缸里,没有物理世界,也不需要物理交互。那在纯虚拟世界里,确实不需要激光雷达。
对,那样激光雷达就被消灭了。
记得之前跟你讨论过一个问题,你们这一代企业家的使命是什么?中国这一代企业家。
我觉得华为历史上说过一句话挺好:中国有全世界最好的工程师。
我们确实在很多新领域做出了全世界最好的产品。我觉得这一代企业家不仅应该输出工程能力,还应该输出品牌。
这件事历史上做得绝对不够。
你随便拉住一个西方人,让他说出5个中国企业的名字,他可能想到 DeepSeek,但它不太算产品输出,因为更多是上新闻,实际使用的人也不一定很多。
他可能还会想到大疆、华为、比亚迪,也就这些。但你知道,中国的伟大企业不可能只有这几家。
我们一定程度上等了很多年。我觉得中国企业家有机会让全世界真正知道我们做出了什么,建立中国品牌。
但这个还不是我觉得的终极使命。
真正的终极使命,也许需要超过一代人去做,我觉得是民族的文化输出,也就是软实力。
如果中国能够追上美国,我会觉得非常伟大。
想到美国时,我不会只想到苹果,还会想到 NBA、好莱坞。我想到的是,美国给全世界建立了一种“这是一个更好的世界,大家都应该来或者学习”的感觉。
我觉得中国这一代企业家和所有人,都有机会做到这一点。
你是快哭了吗?
不是,我觉得还是挺多的。
我刚才有个技术性问题想补充问你。为什么近些年价格能够降这么多?
坦率讲,可能不应该降这么多,但这和行业的投入、重视程度有关。
像我们这样的公司,每年研发投入都在10亿元人民币量级,而且还不是行业里唯一这么做的企业。所以大家都觉得,一定要努力把产品做好,同时把成本降下来。
这可能有点过度投入,但过度投入的好处是老百姓和车企受益。
如果大家没有投入那么多钱,确实可能停在1000美元,下不来了。因为创新没到位,仅仅靠亏钱,不可能把成本降那么多。
比较好的是,行业一度有些过热,大家投入过多,包括我们在内,投入了很多钱做研发。
但好处是,我们真正把所有需要做的创新都投入了,而且长期、高密度地投入,才做到了今天的成本结构。
这对安全性也很有帮助,我觉得还是挺好的。
你走了很多国家和地方,最近有没有什么新的感悟?
我说一个感悟,也回到国家这个话题。
我猜没有多少人去过印度,因为签证好像都不容易办。我比较有幸,世界经济论坛组织过一个学习团,见了很多印度最厉害的商人和部长级领导。我在那里待了一周。
最大的感悟是,去完印度以后,我才真正觉得中国好。
为什么?历史上我们去西方国家,比如伦敦、纽约、旧金山,虽然是一个骄傲的中国人,但看人家的国家,确实会觉得挺好,很难有理有据地说中国真的比他们更好。
因为他们一直是发达国家。
但去印度以后,感受不一样。我想到印度在20世纪90年代可能真的和中国差不多,但现在你去看,印度比中国差很多。
我觉得连印度人都承认这一点。他们说,现在希望成为 China Plus One,也就是追随中国,学习制造业,发展这些产业。
你为什么有这么强烈的国家情怀?而且我发现,你虽然在国外接受教育很长时间,但说话没有那么多中英夹杂。
那倒还好,我觉得没必要夹杂。我中译英、英译中的反应速度都比较快,所以不会需要夹杂。英文我也没问题。
为什么有国家情怀?后来我觉得,如果一个创业者始终把自己的成功和成绩归结为自己,是一种狭隘且不合理的做法。
比如一家企业做得好,你说是不是因为创始人好、员工努力?当然都是。但更多时候,它其实来自行业给的机会。没有行业机会,前面那些都没有意义。
这时你就开始有敬畏之心了。如果你总关注自己做了多少努力,觉得主要是自己或者团队很厉害,这个想法太狭隘。
你仔细想,行业的机会来自哪里?其实是国家和民族的机会。
中国的智能汽车产业真的是从天而降的吗?还是国家在一定程度上看到了这样的战略级机会,以10年为尺度投入,才发展出来的?
我觉得答案很明显。
所以,一方面,中国人爱国是理所当然的;另一方面,我更多是觉得,这个时代的机会很多时候确实是民族和国家给的,我非常认可这一点。
最后的快问快答。全球范围内,你喜欢的一种食物?
我特别喜欢硅谷一家西班牙餐厅的墨鱼海鲜饭。它有一个特别的做法,叫 socarrat,就是把海鲜饭的锅烤糊,形成锅巴。
那是我全球最喜欢吃的东西,每次去美国都会吃。
全球范围内,你喜欢的一个地点?
上海。我特别喜欢上海。
基于你读过的书,推荐两本。
一本是从业务上讲,我觉得《跨越鸿沟》挺有意思。
还有一本很多人可能没读过,但特别有意思,叫《American Icon》。讲的是福特家族第五代邀请艾伦·穆拉利,从波音民用飞机集团 CEO 的位置离职,去拯救福特集团。
他觉得福特是一个官僚、腐朽的集团,用很多方法把一个大集团重新搞活了。
这本书特别真诚,讲的故事都很真实,挺好的。
一个很多人不知道、但必须知道的知识点。
我说一个冷知识。我坐飞机时经常不知道不同航空公司的 Wi-Fi 怎么连。
比如你坐不同国家的航线,想连 Wi-Fi,要输哪个地址?我觉得每家都不一样,很麻烦。
其实有一个统一地址,叫 inflightwifi.com。
只要航班真的有 Wi-Fi,输入这个地址,就会进入让你付费的页面,然后就可以使用了。
一个你现在看到的创投机会。
AI 教育。
好未来的张邦鑫提过一个观点,我觉得特别对:最高质量的教育一定是私教,也就是一对一,因为教育要因人、因材施教。
但私教最大的问题是资源不够。他讲过好未来的那套体系,我觉得都很好。但 AI 出现以后,理论上每个人都有机会获得私教和定制化老师。
这件事现在变得可行了。
比如我想学美国内战史。大多数人可能觉得读几本书就行,但读书很累。看几个视频也不一定适合我,因为这些内容都不是为我定制的。
我真正需要的是一个特别熟悉美国内战史、南北战争史的人坐在这里,根据我的知识水平不断跟我交流,就像我刚才给你讲激光雷达一样,听一会儿就能明白。
因为你是一个很好的提问者,所以你的听众有这个机会。但更好的机会,是 AI 能够和每个人花3个小时聊这件事。
我还挺期待这样一个产品。
基于你现在的认知,当下最重要的一个 debate 是什么?
我觉得最重要的,还是我们要不要更彻底地拥抱中美之间的关系,还是任由它走向割裂。
你听过我的播客吗?听过哪一期,印象比较深?
听过。我听行业类节目比较多,挺喜欢你采访罗振宇的那一期。
当然,我觉得理想和罗振宇其实都是我们行业内的人,又不太一样,但都很深刻地体现了他们对长期的思考,以及对现状非常理性的分析。
这些事情在公开信息上都能得到。
你还有补充吗?我问完了。
挺好的。刚才想到一些事情时,可能比较情绪化。
想到国家,是吧?你想到什么了?
我多说一句。历史上这么多年,我希望大家喜欢禾赛,尤其在海外,我们希望做一个国际品牌。
当这些人第一次来中国,很多时候也是第一次来中国考察我们的公司。我不会一上来给他讲激光雷达,而是先带他看看外滩,让他体验高铁。
我希望让他理解,虽然这些建筑看起来也有西方科技的影子,虽然中国高铁最早有德国技术引进,但我们确实造出了更好的产品。
如果他不接受这一点,就不可能接受一个中国品牌卖这么贵。
今天在企业层面去做这件事,我觉得非常好。但如果有机会让更多全世界的人意识到中国人有多酷,我觉得更好。
在西方,我觉得他们的媒体有时会故意丑化中国,导致他们想象中的中国人,和我们看到的中国人根本不是一类人。
所以要多做文化输出,输出电影,做好的产品渗透进去。包括这一波 TikTok,我觉得特别好,它会让他们觉得,中国的企业家和人民创造了很多有意思的东西。
你见过什么特别大的偏见?
太多了,对中国的污名化太多了。
我觉得全世界对中国绝大多数做得好的事情,都存在偏见。
我有时开玩笑说,你让他们说一个伟大的中国公司,不是靠偷、靠抢、靠骗,也不是靠政府补助,而是老老实实做创新、做生意做出来的,他们可能都说不出来。
那我觉得这都不叫偏见,这就是抹黑。好啦,这期节目就是这样。如果你喜欢我的节目,欢迎前往小宇宙、苹果 Podcast、喜马拉雅、QQ 音乐订阅《张小俊商业访谈录》。如果你有其他想邀请的嘉宾、想听的内容,或者你有任何想探讨的话题,都欢迎各位听众朋友们在评论区里留言。那我们下期再见,拜拜。