高继扬 - 决策备忘录 #9
Description
访谈来源：张小珺Jùn｜商业访谈录 132期
嘉宾：高继扬 (星海图创始人)
成长路径与职业选择
- 擅长通过归纳总结方法论弥补天赋差距
- 工程师思维训练：拆解复杂问题至子问题，测量指标，逐层验证
- 选择自动驾驶作为AI在物理世界的第一个形态
- 在Waymo学习到自动驾驶系统完整架构，识别大公司病
- 在Momenta学会以客户为中心：站在客户角度挖掘需求
具身智能的技术哲学
- Tesla采用AI Native设计端到端架构，Waymo采用Robotics模块化拆分
- AI方法论追求整体Benchmark性能提升，容忍部分Case变差
- Robotics方法论分模块解决Corner Case，系统可解释性强但迭代慢
- 长期壁垒建立在物理世界数据闭环，必须拥有数据载体(整机), 必须软硬结合同步推进
- 中短期商品形态是整机+智能形成的物理实体
- 提出"智能定义本体"：从智能需求出发设计本体形态
- 真实数据vs仿真：99.9%自动驾驶问题由路测数据解决，仿真Gap大
- 智能总成本=数据获取+训练+团队，高质量数据降低训练成本
- 数据成本与扩展：实际成本200-250元/小时，10万小时约等于人从出生到18岁与物理世界交互总时长，通过众包+真实场景可扩展
- 数据金字塔定义应来自智能需求，各类型数据混合比例需实验确定
- 数据类型包括：Robot-Centric（真机遥操）、Human-Centric（UMI外骨骼/采集手套）、POV、仿真数据
- 动作大类定义：Carry、Pick、Pack、Fold、Operate五类动作
- 坚持端到端和数据驱动，PI0推出VLA范式后快速调整跟进
创业战略与商业模式
- 跨越鸿沟：从开发者市场（学术型→企业研究型→生产力型）走向生产力市场
- 24年切入高校实验室建立数据闭环和客户反馈
- 24年：整机+供应链补课，25年：数据+智能体系搭建，26年：场景+应用落地
- 步步为营策略：避免全面铺开，按优先级集中资源
- 创新不能脱离整个具身智能价值链条，算法传播周期最短
- 理想主义需建立在每天算ROI基础上：长期战略价值贡献+短期收益价值贡献
- 场景筛选标准：供给侧（速度80-90%人类、精度厘米级、泛化性零到少样本），需求侧（速度不能太高、失效成本低、有爆发力、全球化）
组织管理与价值观
- 合伙人机制：舍得分享股权，构建六边形能力互补团队（机电、算法、商业化、CFO）
- 实事求是根据结果调整：业绩好分配更多资源，业绩不好优化或支持内部创业
- 以客户为中心：上游对下游、平台对交付团队均为客户关系
- 身先士卒：创始人一线解决客户问题，树立榜样，要求合伙人同样执行
- 技术愿景：像培训人一样培训机器人（几次示范+几次演练可稳定自主完成任务）
- 当下重要Bet：在生产力场景实现万台出货量
- 很早形成不在意他人评价的状态，关注目标和正在做正确的事
- 喜欢面对真实，哪怕真相残酷
- 向宇树学习整机供应链深入整合，向PI学习前沿算法但注重效率提升
创业历程与关键决策
- 创业时机：ChatGPT让世界再次相信AI，量产自动驾驶+Tesla人形机器人让端侧智能可能
- 最初想做末端配送，快速否定后切换到轮式双臂聚焦操作
- 融资靠团队非故事：IDG领投、百度风投、金沙江（予彤后退出）
- 天使投资人接受错误和不完美：想说做的事应该不Work，但投了
- 两年时间估值从3亿（24年1月）增长到100亿（26年），约30倍
- 组织从十几人扩张到200多人，每3-5个月局部调整阵型
- 最新轮次：产业资本（吉利、北汽）+ PE/一二级Crossover基金(正心谷、金鼎等), 6家老股东Pro rata，3-4家Super（凯辉、今日资本、襄禾等）