Anker / Steven Yang: Consumer Electronics Death & birth, The Third Category, Product Philosophy

Hello， 大家好 ， 我是小俊 。 在前面几期节目中 ， 我和大家一起遇见了许多非常年轻的面孔 ， 他们是 AI 时代原生的创业者和技术领袖 。 但 AI 对社会的渗透是全方位的 ， 不止于新产品和新技术 。 那今天我们的嘉宾是安克创新的创始人兼 CEO 杨萌 ， 他是 1982 年出生 ，2011 年开始创业 ， 如今掌舵了一家市值超过六百亿人币的科技企业 。 那面

对新的 AI 泛式变化 ， 杨萌会怎么做呢 ？ 尤其在消费电子这个无限战争的赛场之上 。 那接下来就是我对杨萌的访谈 。

这世界特别公平的 。 刚刚讲就是我们前面其实也没有经过融资的困难 ， 对吧 ， 然后过得也很顺 。 那这几年其实我们过得还是挺痛苦的 。 呃 ， 我觉得大疆是一个从第一天开始就选了一个难的模式 ， 甚至是个地狱难度模式的公司 。 自己第一天选的品类其实就是一个特别特别难的品类 ， 所以前面那几年肯定是很痛苦的 。

成为第三类的公司一般需要 CEO 是一个什么样的性格和个性 ？Hello， Steven， 给观众朋友们打个招呼 。

Oh， 小俊好 ， 我是安克创新的创始人小杨萌 。 那 ， 嗯 ， 很高兴来到你的节目 。 对 。

我看到你们说你们要从一家做生意的公司转型成一个做生科技的公司 ， 这个到底是世界变了还是你变了 ？

大家听到安克的时候 ， 第一反应 ， 诶 ， 好像最早认识这个品牌是因为充电宝 。 那当听到安克要做芯片 ， 做居生智能 ， 对吧 ， 做这些复杂的东西的时候 ， 然后会很好奇 。 嗯 ， 其实我们想这就是一个公司 ， 它自然进化 ， 嗯 ， 一步一个台阶 ， 踩着往上走的这样的过程 。

嗯 。

对 。

那我们还是从原点来聊一聊吧 。 我们也很想让观众和听众知道安克是谁 ， 你是谁 。 那我看你的成长经历好像一路都是别人眼里的好学生 ， 包括长沙雅礼中学 ， 然后北大计算机系 ， 然后去美国读博 ， 虽然肄业 ， 然后又在 Google 工作 ， 工作过五年 ， 然后获得了 Google 的最高奖 Founders Award。 你的成长经历是一个出格的人还是一个不出格的人 ？

是一个好学生吗 ？

我肯定是个不出格的人 ， 肯定是大家眼中那种好学生 ， 并且自己心里好像也是以好学生为标准来要求自己的 。 对 ，by the way， Founders Award 其实也是一个集体的 award， 它不是一个给个人的奖项 。 对 ， 讲讲我的经历啊 ， 其实我去学计算机的本科 。

嗯 。

然后呢 ， 毕业之后跟着大家一起就去美国读书 。 呃 。

为什么是跟着大家一起 ？

因为那会儿系里边前三分之一的同学可能都申请了海外的学校 ， 然后去美国读博士了 。 对 ， 现在不一定是这样 ， 但我们那会儿 2003 年 ， 那差不多是二十三年以前 。

嗯 。

还是那样的一个趋势 。 对 。 嗯 ， 那我去的是 UT Austin， 当时在北美的 CS 排名还可以 。 呃 ， 我的教授叫 Raymond Mooney， 他是机器学习界很先驱的人物 。

嗯 。

然后做过几任的 ICML 的主席 。 其实 machine learning 就是用机器来做 AI， 也一直是我特别喜欢 ， 就特别兴奋的东西 。 但是去了之后呢 ， 就体感不是特别好 。

嗯 。

因为我们那会儿都在做一些 ， 嗯 ， 很小的数据集 ， 就你很难想象 ， 就是一整个数据集可能就两万多篇路透社的文章 ， 然后你的各种算法的调整 ， 就是看在两万多篇里边分出来的百分之二十的测试集 ， 就是四千多篇文章上面一个点 、 两个点的差异 ， 对吧 ？ 然后你就觉得 ， 啊 ， 好像它的实际意义你也感觉不到 。 对 ， 所以 05

年的时候 ， 我去 Google 实习 ， 一下就蹦到了 ， 就是从四十一张网页上面来做算法 ， 对吧 ？ 然后 ， 那你知道 Google 那天 ， 那时候每天就是几个亿的 ——

嗯 。

...... 就是搜索量 ， 呃 ， 就是你能改变哪怕是千分之一的搜索 ， 其实都是很大的数字 ， 所以就觉得特别的有实际价值 ， 特别的就是真的就是有用 。 对 ， 然后所以就没有回去读博士 ， 就留在 Google 了 。

就辍学了是吧 ？

呃 ， 对 。 就是 ——

其实辍学是一个意外 ， 不是一个深思熟虑的一个选择 。

嗯 ， 其实应该说是一个 ， 就是内心的召唤 。

哦 。

就是当你今天做过很实际的 ， 对吧 ， 产生价值的东西之后 ， 然后再回到一个象牙塔里边去做那个牛角尖的那一点点 ， 好像 ， 嗯 ， 不知道价值在哪里的事情 ， 你就觉得有点不太愿意了 。

嗯 。

对 。

当时有人反对吗 ？ 这是你做的第一个叛逆的决定吗 ？

那肯定是个很大的决定 ， 因为家里当时希望说 ， 诶 ， 好像你读了博士 ， 你把它读完 ， 然后再说 。 对 ， 但我觉得好像我是真读不下去了吧 。 我觉得其实我的选择很一贯 ， 就是我觉得我一定需要创造特别实在的价值 。

哦 。

对 ， 而且 ， 呃 ， 就不是那种特别就是好像虚幻的 ， 对吧 ， 就是或者特别遥远的东西 ， 我一定是希望能够站在我今天能看得见 、 我们能够做到的一个实在的价值 。

你没有想做科研 ， 是吧 ？ 在那个时候 。

其实读博士本来就是做科研的 。 对 ， 我觉得做科研可能也分成两种类型的同学 ， 呃 ， 一种呢 ， 就是有能力今天完全去发明一个全新的架构或者框架 ， 就打开一个全新方向的 。 那么另外一类呢 ， 是其实就是在已经有的方向上去做改进 ， 或者去跟具体的问题做结合的 。

嗯 。

呃 ， 前一类的人是非常非常少的 ， 其实可能每五年 、 十年才会有一个大牛出来 ， 对吧 ？ 然后真正打开一个巨大的方向 。 然后绝大部分人像我一样 ， 其实都是在后面一个方向里边做很多的的加法的 。 那 ， 呃 ， 我们那会儿呢 ， 呃 ， 那个大的矿脉叫 Support Vector Machine。SVM 其实算是 decision tree 之后机器学习界的一个大的突破 。

嗯 。

应该是九七 、 九八年的时候就是被发明出来 ， 那 ， 啊 ， 当时就特别地火热 ， 因为它的效果特别好 ， 能解决很 -- 很多实际的问题 。 但到我读博士的时候 ， 零三 、 零四年 ， 基本上这片矿你能看得见的地方也挖差不多了 ， 对吧 ？ 然后呢 ， 对 ， 我就感觉我也没有找到 ， 就是好像特别能够创造实际价值的东西 。 然后回到谷歌那边

， 你觉得 ， 哇 ， 它真的是能改变很多人的生活 。

嗯 。

所以就 ， 就去了 。

你当时是怎么面对周围人的反对的声音啊 ？ 在那个决策上 。

嗯 ， 其实我因为是个 i 人 ， 所以这个决策并没有咨询过很多很多的人 。 然后我父母虽然表示反对 ， 但是毕竟我已经长大了 。

哦 。

对 ， 然后其他的就还好 。

嗯 。 在 Google， 呃 ， 零五年开始实习 ， 零六年就真正式工作了 。

嗯 ， 对 ， 零五年的暑假实习 ， 然后实习之后他们给了我一个 offer。

嗯 。

所以零六年的年初我就去 Google 工作 。

你在 Google 学会了什么呀 ？

我 - 我觉得在 Google 我就是学了太多的东西 。 呃 ， 无论从企业的文化 ， 对吧 ， 就要不作恶 ， 然后 ， 呃 ， 努力去创造 ， 还是到具体的方法 ， 就今天你发现它思考问题 、 解决问题的很多的方法 ， 其实都是潜移默化在那个时候被埋下来的 。 然后还有今天公司的 - 的氛围 。 其实你知道 Google 一直是个非常平等 、 开放 、 透明的氛围 。

嗯 。

对 ， 所以我后来创业 ， 然后做公司的时候 ， 就也把这样的一个氛围带到自己的公司里边 。 就比如说我没有自己的办公室 ， 跟大家坐在一起 ， 然后我们开会的时候也很平等 。 还有就是我们的所有的会议室都不是墙 ， 是玻璃 ， 就是你一眼看过去能看得见里边在发生什么 。

嗯 。

所以平等和透明带来了开放 ， 开放就有一个今天相互碰撞和创造的环境 。 对 ， 所以我觉得人生的第一家公司对自己的影响其实是蛮大的 ， 很感谢它 。

我听说你是不是和 Jeff Dean 还有一些直接的接触 ？

呃 ， 我跟 Jeff Dean 交过 change list。

哦 。

就是我改他的代码 ， 改完之后他帮我做过 code review。 如果这也算接触的话 ， 那我觉得其实就是 Jeff Dean 可能能接触到或者接触过公司可能相当部分的人 。

哦 。

因为你当时进 Google 之后 ， 你发现特别神奇 ， 因为所有的骨干代码 ， 就是从最开始的 Google File System 到 MapReduce， 到 Bigtable， 里边的主要的那些 layer 的文件的文件头 ， 第一个作者都是 Jeff Dean 或者是 Sanjay Gehmawat。 所以就是那个大神在那儿 ， 就是你感觉整个世界都是他创造的 ， 然后我们在他创造的世界里边做很多的改进的工作 。

嗯 。

所以跟学术界的感受是一样的 ， 就是有人能够好像 ， 对吧 ， 创造一个世界 ， 然后我们在里边去把世界做得更好一些 。

嗯 。

对 。

但是你想做那个创造世界的人吗 ？

那个点我觉得我肯定没有那么 ， 那么强烈的 ， 就是自己好像能够创造一个世界的感受 。 对 。

你在 Google 是一个什么样的工程师啊 ？ 是一个非常 stand out 的 ， 还是一个很中规中矩的工程师 ？ 你当时是一个什么样的人 ？

嗯 ， 我其实 ， 呃 ， 代码写得不太多 ， 因为我偏就是抽象性的思考 ——

嗯 。

...... 偏架构性的思考 ， 愿意跟大家讨论好像问题的定义 ， 问题的拆解 ， 对吧 ？ 然后所以 ， 呃 ， 我们的 manager 很快就把我 promote 到一个我们叫 Tech Lead， 就是 ， 这就是带四五个人 ， 然后具体承担一个模块的任务 。

嗯 。

对 ， 所以后面就跟大家来做 ， 就像你讲 ， 对外去做问题沟通 ， 然后对内做系统架构 。 说实话 ，Google 的工程师是不用管的 。

嗯 。

对吧 ？ 就是大家其实每个人都还非常地愿意去做很多很创造性的事情 ， 但是怎么把一个方向 ， 呃 ， 跟我们的客户理清楚 ， 以及回来跟我们的团队今天大家达成共识 ， 然后当然自己写一部分代码 ， 对吧 ？ 然后这个其实是 ， 就还是要有人去做的 。

嗯 。

对 。

你怎么开始做安克的早期的事情的呀 ？ 在 -- 当时是不是还在 Google？

我那个时候的女朋友 ， 后来的太太 ， 她在硅谷 ， 我们认识的 。 那因为她是文科生 ， 所以有一段时间其实不在工作 。 那 ， 嗯 ， 我们就是在想一起找一个事情来让她做 。 其实我零三年去美国的时候就开始在网上买东西 ， 最开始的话就在很多个不同的网站买东西 。 到了零八 、 零九年 ， 你就发现基本上你在亚马逊购 ， 因为它的

体验 ， 它的丰富度 ， 它的价格 ， 包括它的物流都最好 。 对 ， 然后我们就发现呢 ， 其实亚马逊上有很多东西 ， 它的选择并不是最好的 。 那么 ， 呃 ， 所以当时就是我的女朋友 ， 后来的太太 ， 然后跟我一起 ， 我们就想说 ， 那么能不能在亚马逊上开始卖一些东西 ， 然后其实也帮她作为一个文科生在美国不太好找工作的一个同学

能够有一个事情做 。 对 ， 然后所以最开始就是 ， 嗯 ， 在卖一些东西 。 对 ， 其实你很快就发现说电子商务本身卖不是那个困难的问题 ， 从哪里有最好的产品才是那个难的事情 。 这么说啊 ， 其实一年我就从 Google quit， 呃 ， 拉上了当时 Google 中国区销售的负责人 ， 叫赵东平 。

嗯 。

东平和我们两个人 ， 然后我做产品 ， 他负责全球的销售 ， 我们就一起创了友安克这个品牌 。 友安克最早其实是一个电商公司 ， 其实那会儿我们的名字还叫海易电商 。

嗯 。

就名字就带个电商 。 呃 ， 那我们当时就是从中国 ， 最开始是找 ， 很快就发现你找不到好的 ， 所以你必须要去跟工厂定制 ， 定制最好的产品 ， 然后卖到美国去 ， 然后当然不卖那么贵 。 对吧 ？ 然后所以 ， 嗯 ， 最开始的时候 ， 因为就是相关的电商人才全国哪儿都没有 ， 我们就想说 ， 那就把公司建在长沙 ， 我们自己培养电商人

才 。

嗯 。

所以这么多年下来 ， 的确我们在长沙的电商团队是非常稳定的 ， 也就是我们自己培养起来的校招生 。

哎那时候你作为一个 Google 的工程师 ， 然后回国创业 ， 呃 ， 做充电宝这个事情大家能理解吗 ？

嗯 ， 其实说实话就是后面很多年 ， 然后 ， 呃 ， 跟大家介绍的时候 ， 好像我都不会特意地提充电宝 ， 对吧 ？ 包括到今天 ， 我们肯定也希望把充电宝这个标签能够从身上撕下来 。 因为 ， 呃 ， 我们其实想做的还是一个就是创造真实的客户价值的事情 。

嗯 。

就是换句话就真的能让人满意和带来价值 。 只是那个点呢 ， 我就是没有好像听起来很 fancy 的东西 ， 然后来创造那么大的价值 。 只是那个点呢 ， 就是在渠道里边最明确的我们看到的能给客户带来价值的东西 ， 其实就是充电类的产品 。

嗯 。

对 ， 因为当时智能手机 ， 其实你回到 11 年的时候 ， 智能手机快速发展 ， 那会儿一天的电都用不到 ， 所以充电宝这个东西是所有大家都非常需要的 。

嗯 。

所以我们想 ， 那我们就赶紧把这个价值的空白给弥补起来 。

你当时 quit 家里人有说什么吗 ？

我 ， 我们家 ， 因为我爸爸是老师 ， 然后我妈其实不太管我的学习 。 所以呢 ， 我爸还是表达过反对意见的 ， 觉得说 ， 哦 ， 那你是不是应该先 ......

其实有之前 quit PHD 的经历的时候 ， 我家里人其实没有说特别多的东西 。

哦 。

反过来其实我妈 ， 因为我妈其实是 ， 她是国企的销售的负责人 ， 然后她当初问我说 ， 那你创业需要钱吗 ？ 我说我还是需要一些启动资金的 。 呃 ， 我说外面有投资人愿意投资 。 我妈当时就是特别乐 ， 我妈说你这事靠谱吗 ？ 我说我觉得还挺靠谱的 ， 我说这个事肯定能做成 。 我妈就说那靠谱的事咱们用自己的钱做 。

所以 ， 所以她给了我三百万 ， 然后算是我们的天使投资人 ， 对 。

哦 ， 你妈是你的天使投资人 。

对 ， 只是 ， 只是最后就是她把钱要回去了 ， 没有 ， 没有拿股份 ， 所以大家并没有看到这个 。

哦 。

对 。

哎 ， 她为啥把钱要回去了 ？

其实从她的角度 ， 她就是希望支持我 ， 对吧 ， 就是把这个事情做起来 。 其实也不算是要回去吧 ， 就是其实 ， 就是她希望支持把我这事做起来 ， 然后她说 ， 哦 ， 那长期来看怎么样这个事情做得更好 。

嗯 。

就是 ， 对 。

你想创业的种子是在哪一个时刻种下的呀 ？ 是在你学生时代 ， 还是在 Google， 还是在哪儿 ？

其实我一直对就是真实地给客户带来价值这件事情是 ， 就这一直是我的一个特别就是的一个兴奋点 。

嗯 。

就是看得见 ， 让别人满意 。

嗯 。

对啊 。 所以其实就一直就有这样的一个创业的 ， 的动力 。 其实我们最早从电子商务开始起步 ， 然后所以因为中国也没有今天做海外的那么电子商务的人才 。

嗯 。

所以我们就回了长沙 。 我们东平也把家从北京搬到长沙 ， 在长沙就是孵化 ， 就自己带出来了一个电子商务的团队 。 然后很快 ， 呃 ，2012 年初我就搬到深圳来 ， 因为我们发现其实卖不是困难的事情 ， 好的产品是那个最难的事情 ， 而你真的要有好的产品 ， 那你就来 ， 得来去创造产品的地方 ， 就是深圳嘛 。

东平是一个什么样的人 ？ 为什么你创业之初选择拉上他呀 ？

嗯 ， 东平很好玩 ， 就是我的性格啊 ， 就是我是个 I 人 ，INTP。

嗯 。

就是特别逻辑框架思考 ， 对吧 ， 特别理性和特别 P。

嗯 。

对 ， 东平跟我是截然相反 ， 就他是 ESFJ。

哦 ， 完全相反 。

对 ， 我们俩就像地球的两极 ， 南极和北极 ， 就是 ， 就是风格差异是巨大的 。 而且你发现 ， 就我们在一起十五年 ， 你觉得我们的性格是更接近了还是更那个往两边走了 ？

你 ， 你这么问我 ， 那估计是往两边走了 。

对 ， 我们就是的确发现 ， 其实十五年下来之后 ， 因为有一个人可以安全地看着你的背面 。

嗯 。

对吧 ？ 就有个人可以把你不太好的那一面看住的时候 ， 其实你是更大胆地往你擅长的那一边走了 。

哦 ， 所以你们是怎么认识的呢 ？

当时我回 Google 来创业 。 呃 ， 我们 Google 的同事觉得应该做海外业务的同学都要买 Google 的广告 ， 然后就把我介绍给了就是当时 Google 的在中国的广告销售团队 。

哦 。

然后他们觉得 ， 哎 ， 这个同学好像比较有意思 ， 他不只是想卖东西 ， 他想做好的产品 。 然后就把我介绍给了他们当时团队的 leader 东平 。 对 ， 然后那东平其实他是很擅长 ， 你知道销售和卖东西的 ， 然后他觉得 ， 哎 ， 那能找到一个人一起来创业 ， 然后工程师负责做 ， 然后他负责去 ， 对吧 ， 销售 ， 其实是个很好的组合 ， 所以就

一起创业了 。

哦 ， 是你回国以后发生的事情了 。

我们是回国以后发生的事情 ， 对 。

有人跟我提过东平 ， 就是说他应该是在你公司非常重要 ， 因为他负责着海外所有的渠道的搭建 。

就我们公司开玩笑 ， 就是 ， 呃 ， 对啊 ， 就我管产品相关的事情 ， 然后东平管所有我不管的事情 ， 其实是非常好的创业的搭档 。 我们这么多年其实 ， 对啊 ， 而且我们其实一直是并排坐在一起的 ， 对吧 。

在公司里面 。

在公司里面坐 ， 坐了很多年 。

并排是指 ？

并排就是指 ， 就是因为我们都没有自己的办公室 。

嗯 。

对啊 ， 我们都是坐在外面的这个 ， 就是我们说的工位上面 ， 然后他的工位和我的工位是 ， 就是紧挨着的 。

哦 。

对 。

你创造的第一个产品是不是安克的充电器 ？

其实我们自己做的第一个产品是一个充电宝 。

嗯 。

对 ， 然后它是一个 ， 就是当年其实是非常超前的 ， 它是一个 ， 呃 ， 贴在手机背后 ， 很薄 ， 同时带一个内置的线的一个充电宝 。

嗯 。

呃 ， 基本上到十年以后你才看到整个市场朝那个方向走 。

你们讲讲你这个产品的研发过程 。 这应该是你们第一个产品 ， 也是第一个爆品 。

呃 ， 这是第一个产 —— 应该这是我们自己研发的第一个产品 ， 但客观地说 ， 它并没有特别的爆 。 因为那个点呢 ， 这个产品的形态还是蛮超前的 。

嗯 。

就当年所有的充电宝都是不带线的 。 那么我们虽然做出来了 ， 但我们当年的营销能力 ， 就是把一个产品真正地好像能够带到用户面前 ， 让用户真正了解它和喜欢它的能力是比较弱的 。

嗯 。

所以就是酒好也怕巷子深嘛 。 那个产品最后没有特别的爆 。 后来我们当然研发团队建起来了 ， 我们就持续开始一款一款一款地做产品了 ， 对 。

第一个你眼中的爆品是哪一款 ？

嗯 ， 就第一个特别爆的其实是一个我们叫口红的充电宝 ， 就是它用一颗圆柱电芯做出来的尺寸跟一个口红差不多大 。

嗯 。

那个产品因为放在包里特别的方便 ， 然后给手机大概能补到一半的电 ， 所以就是它生命周期里应该卖了几百万台 。 那应该是 2013 年吧 。

2013 年 ， 创业两年 。

创业两年 。

那两年你们公司的营收和利润是不是都还不错 ？

其实从零开始的时候 ， 其实增长的速度肯定是非常快的 ， 对 。

嗯 。

我其实不太有 ， 就我的数字没有那么记得清楚 。 嗯 ， 我印象里面一二年肯定应该是过亿的营收的 。

哦 。

我和东平我们选择的这个道路其实确定性是蛮强的 。

哦 。

就是左边你能看得见需求 ， 对吧 ？ 右边你能够确定性地找到 ， 或者包括定制出好的供给 ， 中间的这个 ， 这个桥你自己搭起来是没有任何困难的 ， 对吧 ？ 所以就是应该是确定性是蛮高的 。

所以你们是一个很容易发现商机的团队是不是 ？

我觉得应该说我们是个很务实的团队 。 我们每一次都是站在自己的能力上往前够那个 ， 诶 ， 你应该能够得着的那一步 。 其实我们在公司老说 ， 就是我们是一个踩稳了一个台阶 ， 就一定会去努力地够下一个台阶的公司 。 所以回到你最开始的问题 ， 对吧 ， 好像我们从充电宝做到今天的芯片 、 机器人 。

嗯 。

这其实就是一个你稳稳当当地一级踩稳之后一定会去够下一级 ， 它必然会达到的一个状态 。

嗯 。 在你创业最初 ， 你考虑过融资没有 ？

嗯 ， 其实我们的现金流一开始就是正的 ， 因为其实每一轮的循环其实都能产出不错的利润 ， 所以我们其实一直没有真实的融资的需求 。

嗯 。

我们第一次融资是在 2017 年 ， 那会儿融资 ， 呃 ， 跟今天 DeepSeek 融资一样 ， 就不一定是需要钱 。 因为我们最开始从电子商务开始 ， 每一轮的循环就是从采购到销售的过程 ， 其实都有还不错的毛利 。 那所以公司的整个现金流一直是正的 ， 我们其实不需要融资 。 到 2017 年我们第一次融资 ， 其实也不是为了要需要资金 ， 而是我们需要 ——

因为我们当时给员工发了很多的股份 ， 大家觉得这个东西到底值多少钱 ？ 不知道 。

嗯 。

我们就说 ， 诶 ， 找当时头部的 VC 来给我们投一些钱 ， 相当于定了一个价 ， 这样的话 ， 大家手里的股份就好像有个明确的价值了 。

这个对你们的好处是什么呀 ？

定价的好处是让手里拿到股份的同学们就实打实地相信你好像这个股份值这么多钱 。

哦 。

因为你跟他说这股份值这么多钱 ， 他总觉得 ， 嗯 ， 你说得靠不靠谱 ， 对吧 ？

嗯 。

但今天到一个 VC， 头部的 VC， 当时是 IDG， 真金白银地掏这么多钱买这个股份的时候 ， 那你再跟他说 ， 你看我给你发的股份值这么多钱 ， 他就比较容易相信了 。

这跟 DeepSeek 今天融资的策略其实是一样的 。

呃 ， 我觉得不一定 ， 因为 DeepSeek 到底是不是需要钱 ， 其实我们还知道 ， 因为大模型公司逻辑上其实是需要融很多钱的 。

对 。

所以我刚刚觉得我那个说的不太对 。

哦 。

它不止 ， 就我觉得 DeepSeek 大模型公司应该是需要很多钱做训练的 ， 因为如果说去到去年的这个时候呢 ， 那定价其实可能是有需要的 ， 因为市场上没有一个完整的定价 ， 对吧 ？ 但是年初其实像智谱他们都上市之后 ， 那我觉得 DeepSeek 的同学也可以参照智谱的价格来给自己手里的股份定价了 。

嗯 。

所以我觉得需求没有那么强烈 。

嗯 ， 但是你们当时是 ， 就是完全对资金没有那么高的需求的情况下出来融资定价的 。

对 ， 我们当时第一没有可比的参照系 ， 就没有说好像跟我们同类型的这家这家公司融资这么多 。 其实我们当时在电商里边认真做产品 ， 这种公司就是没有的 。

嗯 。

因为当时做电商的公司大家就不停地在想买和卖 ， 对吧 ？ 然后而产品公司的话 ， 其实当时也很少 。 对 ， 所以我们真的是需要好像做一个定价出来 。

嗯 ， 然后后来你们也启动上市 ， 这个在你融资的时候就已经决定好了 。

其实我们上市也很明确 ， 就是希望员工能够把他的股票能够变现 。

嗯 。

对吧 ？ 然后其实选择上市地最后选了中国 ， 也是觉得说在中国可能员工变现他们股票能拿到的收益更多 。

如果把你们公司十五年的发展历史分成某一些节点的话 ， 你会怎么划分 ？

呃 ， 我觉得前十年是一个阶段 ， 前十年我们从一个品类做到很多个品类 ， 从一个渠道做到很多渠道 ， 从一个国家做到很多个国家 。

嗯 。

它其实是一个非常自然的一个延伸的过程 。 嗯 ， 首先我们会把所有的用户群分成四个人群 ， 呃 ， 我们叫一系人群 、 三系人群 、 五系人群和七系人群 。 一系呢 ， 就是他在这个品类里面只愿意花最少的钱买一个基本能用的东西 ， 就最便宜的东西 。

嗯 。

三系的话呢 ， 他要买一个最好的性价比 。 五系呢 ， 他希望 ， 嗯 ， 不错的 、 稳定的性能 ， 对吧 ？ 然后很好的质量 ， 然后愿意付一定的溢价 。 最后的话呢 ， 七系就是要最贵最好的东西 。 那我举一个例子啊 ， 比如说我们说奶茶 ， 对吧 ？ 最便宜的奶茶是六块钱一杯的蜜雪冰城 ， 这是一系 ， 对吧 ？ 然后那性价比最好的可能是十块

十二块的一点点 。 然后再到我们说的很稳的是比如说四五六块钱的 ， 像这个护士阿姨 ， 对吧 ？ 最后到性能最好的喜茶 ， 可能二十来块钱 。

嗯 。

呃 ， 再换一个品类举例子 。 比如我们说汽车 ， 最便宜的四轮车是四万块钱的 QQ。

嗯 。

对吧 ？ 所以 ， 呃 ， 一系的车是四万块钱 。OK， 然后最贵的有量的车基本上是奔驰 、 宝马 、 奥迪 ， 均价大概在四十万左右 。 所以你发现一系是四万块 ， 七系是四十万 。

嗯 。

对吧 ？ 那中间的话 ， 回到油车时代的时候 ， 你发现 ， 呃 ， 比亚迪大概在十万左右 ， 呃 ， 我们的大众 、 丰田基本上在十五六万 。

嗯 。

很多时候他们都用的是同一款发动机 ， 就同一款合资厂的发动机 ， 装在比亚迪里卖十万 ， 装在大众里卖十六七万 ， 请问是不是都有人买 ？

嗯 。

对吧 ？

当然 。

那你想 ， 买比亚迪的人会怎么看买大众的人 ？

嗯 。

对吧 ？ 反过来想 ， 买大众的人怎么看买比亚迪的人 ？

嗯 。

所以你会发现很好玩 ， 就是其实 ， 呃 ， 跨品类看 ， 抽象地看的时候 ， 人群就是有四 ， 根据他的消费习惯的不同 ， 可以分成这四群人 。

嗯 。

对 ， 一三五七 。 那所以我们的前十年的这家公司 ， 你会觉得我们做的是一个几系的品牌或者产品 ？

我觉得你们产品很多还偏高端 ， 中高端 。

那是最近几年才给你这样的一个印象 。

哦 ， 开始呢 。

其实最开始那个十年 ， 呃 ， 有很多人会说 ， 哦 ， 安克是个海外的小米 ， 对吧 ？

对 。

如果是这么说的话 ， 那我们就是一个 ， 因为小米大家肯定有理解 ， 它是以性价比著称的 ， 所以它其实是一个三线的品牌 ， 至少在雷总希望高端化以前是这样的 。

嗯 。

对吧 ？ 那 ， 呃 ， 所以很多人会说我们是海外的小米的时候 ， 就是安克其实是个三线的品牌 。

嗯 。

但是真的在海外买安克东西的同学会知道 ， 安克的东西其实并不便宜 。

嗯 。

对吧 ？ 它其实往往比市面上的均价可能贵个百分之二十甚至三十的价格 。 这个背后是一个很好的品质在支撑的 。 就是你看安克的产品在网上的星级 ， 一星到五星的尺度的话 ， 我们通常都是四点五星甚至更高 。 所以其实我们前十年就是一个五系公司 。

嗯 。

就我们把产品做到很好的品质 ， 很稳 ， 对吧 ？ 然后有一定的溢价 ， 但不太多 ， 呃 ， 扩展到很多品类 ， 做了一个这样的公司 。 这也跟我们最开始出生的渠道是个必然的结果 。

嗯 。

因为亚马逊 ， 你在那买东西就知道 ， 其实你一定会挑那个星级好的东西去买 ， 对吧 ？ 所以说对于一个品牌来讲 ， 呃 ， 当然你有一个选择是说你去刷屏 、 刷单 ， 把自己刷到 ， 那就不止刷到四点五了 ， 你可能就刷到五星去了 。

嗯 。

对吧 ？ 但安克其实 ， 呃 ， 我和东平我们一直是一个 ， 就我们觉得希望把事情做得长长久久 ， 不然的话 ， 我们还不如回公司去打工 ， 对吧 ？ 所以要把事情做长久 ， 我们就觉得不能做那些就是 cut corners。

嗯 。

就是违规的事情 ， 越界的事情 。 所以我们一直不刷屏 ， 不刷单 。 当你在不刷屏 ， 不刷单的情况 ， 你要这个产品能够做到四点五星的话 ， 其实你就在倒逼你的产品经理和研发团队把这个产品的品质做到特别好 。

嗯 。

所以你看安克的产品就是品质很好 ， 有一点点溢价 ， 这就是前十年的安克 。

嗯 。

这是我们的第一个阶段 。

那这里我有一个问题啊 ， 因为大家以前说安克的时候都会说它是一个在中国知名度不高 ， 但是在海外的知名度很高的公司 ， 这是你主观选择吗 ？ 这是哪一年做的一个选择 ？

这肯定是个主观选择啊 ， 因为我们最开始选择亚马逊这个渠道的时候 ， 那么像美国 、 日本 ， 对吧 ， 欧洲的国家 ， 它其实是发展得最好的 。

嗯 。

中国的亚马逊后来应该已经 ， 对吧 ， 就关掉了 。

嗯 。

对吧 ？ 所以 ， 那当我们今天从这个品 -- 从这个渠道长出来的时候 ， 其实我们在那些国家就会涨得更快一些 。

你们考虑过做中国吗 ？

其实我们最早 ， 我们很长一段时间一直没有做 ， 一直到 18、19 年 ， 当时有很多人从海外代购我们的产品回中国的淘宝来卖 。

嗯 。

我们觉得这好像也不应该 。

嗯 。

对吧 ？ 所以我们在 19、20 年才开始做中国市场 。 对 。

为什么那么晚 ？ 很多人可能会觉得 ， 你是不是觉得中国市场太卷了 ， 所以我不卷了 ， 我就做海外 ， 我就悄摸摸地做海外 。

其实呢 ， 中国的消费升级的确是在 17、18 年之后才开始的 。

嗯 。

因为就很简单 ， 那会儿你去淘宝上如果买充电宝 ， 可能最早的时候均价可能是三五十块钱 ， 一直到 17、18 年之后 ， 你看到大家的 ， 就对更好的产品的追求才会越来越 ， 越来越就是冒出来 ， 然后这个时候一个相对五系的产品在中国才开始会有市场 。

哦 ， 所以你们其实做了一个产品定位 ， 是一个五系的产品 ， 但那时候可能它还不 match 中国市场 ， 它第一步 match 的是欧美 、 日本市场 ， 所以可能这 ， 这也是一个主观的选择 。

其实这些定位都是事后再去分析 、 归纳 、 总结的时候提出来的 。

嗯 。

那会儿就 ， 你就只知道你要把产品做好 ， 对吧 ？ 然后 ， 那亚马逊上你发现一个好的产品其实就是一个五系的产品 。

所以这个就是你说你跟你们长出来的渠道有很大的关系 ， 你最早选择的是在 Amazon 开始的 。 因为什么这个看起来是一个蓝海是吗 ？ 算吗 ？ 在那个年代 。 为什么是你发现这个商业机会 ， 其他人没有发现 ？

嗯 ， 那个点肯定是非常蓝的蓝海 。

嗯 。

对 ， 然后我是一天到晚在亚马逊上买东西 ， 因为我是个特别 ， 就是懒得去线下店的人 ， 所以其实我基本上所有的东西都在线上买 。 那我刚去美国读博士的时候 ， 当时 2003 年 ， 你基本上就是会去各种各样的网站上买东西 ， 但是几年下来之后 ， 你就发现你慢慢地基本上只在亚马逊买东西了 ， 因为它无论是选择的丰富度 、 价格

、 质量保证 ， 还有时效都最好 。 对吧 ？ 所以然后那你在买一些东西的时候 ， 你会发现 ， 欸 ， 好像你买不到你真的最好的那个选择 ， 最想买的东西 。

嗯 。

那后来就自己做了 。

嗯 。

就是回头看 ， 你说我们经过深思熟虑 ， 对吧 ？ 然后有今天的商业的眼界 ， 有今天的呃 ， 战略的思维 ， 然后选择了这个品类 ， 那我觉得就今天的认知 ， 我大概率不会选择这个品类 。

为啥 ？ 不喜欢啊 。

不是 ， 其实 ， 嗯 ， 因为你发现很好玩 ， 这世界特别公平的 。 刚刚讲就是我们前面其实也没有经过融资的困难 ， 对吧 ， 然后过得也很顺 。 那这几年其实我们过得还是挺痛苦的 。

哦 ， 你顺了多少年 ？

呃 ， 一直到 2022 年吧 ， 我算是顺了十一年时间 。

哇哦 。

对啊 。

就是十一年也不缺钱 ， 然后产品也挺顺的 ， 然后也上市了 。

对 ，2020 年上市 ， 然后一直觉得好像能够 ， 呃 ， 开拓和做得更好 。

在你非常顺的那十年里 ， 你们怎么选择一个品类或者产品 ， 你们进还是不进 ？

嗯 ， 其实我们品类的延伸是蛮自然的 ， 就最早的时候做了充电相关的产品 ， 对吧 ？ 然后那你做了充电宝之后 ， 你发现大家还缺充电器 ， 缺充电线啊 ， 所以这一条线哗哗做起来 。 然后那再沿着智能手机你发现 ， 哦 ， 其实大家还缺 ， 比如说耳机 ， 对吧 ， 缺蓝牙的音箱 。 呃 ， 当时其实还有保护壳 ， 只是那个品类我们做得不太

成功 。

嗯 。

对 。 然后再往后到 2016 年的时候 ， 你就发现其实当时大家说就是物联网 ， 对吧 ？ 也就是今天所有的产品都应该带上 IoT， 所以那很自然的就是你到 IoT 的这个品类里边 。

嗯 。 有想过做手机 、 做汽车吗 ？

我们其实下意识地就觉得那些特别大的品类我们不太应该去碰 。 到 2020 年 ， 我们第一次真的做战略的系统性的思考的时候 ， 我们就意识到这种直觉背后其实是有一个逻辑体系在背后支撑的 。 我 - 我们叫超级品类和中小品类 ， 呃 ， 也叫深海和浅海 。 对 ， 那么其实把一个行业打开看 ， 你会发现里边那个规模特别大的品类 ， 我

们叫超级品类 。

嗯 。

对吧 ？ 消费电子里边手机是五千亿美金 ，PC 两千亿 ， 电视一千亿 ， 这是一 、 二 、 三名 ， 第四名是平板 ， 平板只有六百亿美金 。 所以你看从第一千 -- 第一名的五千亿到第四名的六百亿 ， 其实规模已经差了十倍了 。 这是我们说的深海 。

嗯 。

那么浅海今天其实五百亿美金以下有 -- 你能数出一两百个品类出来 。 对吧 ？ 就是我们说的今天的 ， 对吧 ， 就是像充电宝是一个五十亿美金的品类 ， 充电线五十亿 ， 然后跨出来 ， 就是说耳机可能是个两百亿到三百亿 ， 然后到今天 ， 比如说消费类的无人机 ， 你觉得这是个多大的品类 ？

应该也是浅海吧 。

消费类无人机全球的每年销售额大概应该不到五十亿美金 。 对 ， 所以它其实被我们的定义里边算到是一个浅海 。

嗯 。

很多人关于这个观点是有误解的 ， 大家会认为说 ， 哦 ， 好像浅就代表简单 。 其实我们的浅是代表了它的规模小 。

市场小 。 哦 。

对 ， 因为市场规模决定了这个品类 ， 其实它的饱和投入 ， 也就是说你要把这个品类产品做好 ， 大概会需要投多少人 。 对 。 然后呢 ， 在这样的一个就是比较浅 ， 就规模比较小的品类里边 ， 你发现其实它的饱 - 饱和投入不会太大 。

嗯 。

反过来的话 ， 今天你发现无论你做平板 、 做电视 、 做持 -- 呃 ， 手机还是做车 ， 对吧 ？ 那你最起码 ， 最起码你都是几千人的团队 ， 研发团队啊 ， 才能把这个品类做好 。 对 。 其实我们有个比方 ， 就是德州扑克的比方 ， 就是好像哪个品类如果算是一张德州扑克的台 -- 牌桌 ， 对吧 ？ 那所谓的浅海就是它的盲 - 盲注在几百万你注

的品类 ， 对吧 ？ 那这样的话 ， 就正常游戏打下来 ， 你的输赢可能就在几个亿 ， 几十个亿的样子 。

嗯 。

这就是我们说的浅海的小 -- 就是规模小的品类 。 呃 ， 那我们刚刚讲的超级品类就是那种一个盲注可能在五个亿 ， 对吧 ？ 所以你带着五十亿上桌打 ， 然后可能你打个三局牌 、 五局牌就没有了 。 这种就是我们说的深海的品类 。

嗯 。

对 。

其实你们过去十年 ， 最早的十年是根据直觉一直在往前走 ， 但是没有复盘过 ， 一直站在 2020 年才开始有了一个对于过去阶段性的复盘和总结 ， 然后总结出来浅海战略 ， 对吧 ？

对 ， 其实前十年 ， 这也是我觉得回头看 ， 作为一个 CEO， 我的没做好的地方 ， 就是并没有特别认真地去说系统性地拉着公司的人一起思考 ， 说我们到底 ， 呃 ， 做多少品类 ， 对吧 ？ 然后为什么做这么多品类 。

嗯 。

然后做哪些品类 ， 为什么做哪些品类 。

嗯 。

然后更多的就是好像我也也凭着直觉在往前走 ， 我们同事们也凭着直觉在往前走 。

站在 2020 年 ， 你觉得安克当时是一个什么样的公司啊 ？

回到我们 20 年搭的那个逻辑框架里边 ， 就是超级品类有四个 ， 消费电子里的 ， 对吧 ？ 然后很多中小品类 。 那你看到 20 年 ， 其实我们大概做了十几个中小品类 。OK， 然后我们在这些品类里边做的是一个五系 ， 应该说在这品类里边我们有 ， 呃 ， 相当一部分做的是五系的产品 ， 然后极少数当时做的是七系 。 我们的安防在北美当时

卖得很贵 ， 然后卖得也挺好的 ， 所以安防是七系 。 然后呢 ， 还有一些品类 ， 其实我们本质上是个三系品牌 ， 所以其实是做了十几个品类 ， 然后以五系为主 ， 一个品类是七 ， 然后还有好几个品类是三 ， 所以其实是一个相对发散的公司 。

嗯 。

它并不聚焦 ， 并没有特别地清楚自己要到哪里去以及为什么到哪里去 。

嗯 。 你觉得前十年公司凭着直觉做成这样 ， 跟你的性格有什么关系 ？ 就回到 CEO 个人上 。

嗯其实还是回到价值创造 ， 对吧 ？ 然后其实前十年还是嗯一方面是比较快乐 ， 就觉得其实我们在实际地给客户创造价值 。 但另一方面呢 ， 其实呃一六年开始 ， 因为一六年我去湖畔读商学院 。

嗯 。 第二期学员 。

对 。 当时就被问到说 ， 诶 ， 呃 ， 你的品类会不会变成一个千亿品类 。 那我的答案其实很吓人 ， 就是我说我的品类 ， 就是如果仅你看充电宝这个品类的话 ， 它不但一定不会变成千亿品类 ， 它大概率过几年就死了 。

嗯 。

因为那个时候开始就是抽象地看问题 ， 你就发现 ， 呃 ， 消费电子其实是一个产品来得很快 ， 去得也很快的行业 。

速生速死 ， 你说 。

就比如说你买过 MP3。

嗯 。

对吧 ？ 然后如果你像我这个年纪的话 ， 你大概率还买过磁带机或者 CD 机 。

嗯 。

这些产品从你开始买它 ， 到你不买它了 。

就这几年 。

中间的跨度也就十年时间 。

嗯 。

对 ， 所以我们当时觉得 ， 那充电宝这个东西 ， 我们从一二年开始买 ， 我们当时觉得可能也就十年到十五年的生命周期 ， 就是到二二年或者二七年之间 ， 它就 -- 大家就不会买了 。 所以事后看起来还是有点儿过虑了 ， 就是现在充电宝还没有到那个 ， 对吧 ， 就是消失 -

消亡的节点 。

消亡的节点 。 但是我们相信充电宝这个品类一定会消失 。

嗯 。

对 。

所以就让你产生了某种恐惧 。

所以对 ， 当你今天就是开始问 ， 对吧 ， 战略的时候 ， 你就会对自己的品类产生恐惧 。 对 ， 然后这样的话 ， 其实中间有几年其实就 ， 对吧 ， 你就会想说 ， 那我们怎么能做一些其实是不会消亡的品类 。

嗯 ， 有吗 ？

当时还真看到过一个品类 ， 就是电子烟 。

哦 。

对 ， 因为其实你会理解 ， 就是尼古丁 ， 我大 -- 我觉得大概率是人类不会消失的需求 。

嗯 。

对吧 ？ 然后那前面的几百年是通过燃烧来摄入尼古丁 ， 那么从燃烧转成用电加热来摄入尼古丁 ， 我们觉得这个转变也大概率是会发生的 ， 对吧 ？ 而发生了之后它大概率就不会再变了 。 所以从逻辑上来推演的话 ， 你觉得这个品类它长出来稳定之后就应该不会再变了 。

嗯 。

它也不会消失 。

嗯 。

对 。 但后来发现这个品类其实是一个强监管的品类 ， 它其实真的不太适合就是创业公司去做 。

嗯 。

对 ， 就应该说不会消失的品类还是有的 ， 比如说今天你说空调会消失吗 ？ 对吧 ？ 你说洗衣机会消失吗 ？ 但是这些品类其实长期还是 ， 就是 ， 或者那个点其实 ， 对 ， 就是已经有人在做了 。

嗯 。

我们真正找到这个问题的答案其实是在一九年 。 当时有看到 ， 呃 ， 讲 IPD、 讲华为的书 。

嗯 。

也就是讲说怎么把你在一个品类做成功的能力 ， 能把它 ， 呃 ， 体系化下来 ， 并且通过一个 ， 一个组织能够系统化地去做好更多的品类 。

嗯 。

所以换句话就是把人的能力沉淀到组织里 ， 然后这个组织就能做更多的品类 。 就开始在公司里边推 ， 我们就就是组织变革 ， 对吧 ？ 但我们 -- 呃 ， 那个点的话 ， 公司是几个事业部 ， 嗯 ， 其实事业部的负责人去做产品的 ， 的决策 。 然后我们就在事业部下面长出了产品线的组织 ， 然后回头在销售的区域里边长出了商业线的组

织 。

嗯 。

就总而言之就是把这个公司从少量的人做决策 ， 变成今天划分得更清楚的一个一个的决策单元 ， 然后赋予这些 leader 们更大的决策的权限 。

嗯 。

应该这么讲 ， 就把公司划成更细的 ， 就是我们说产品线和具体的商业线 ， 然后让这些 leader 们他们自己去做百分之九十八甚至更多的决策 。

在那之前都是你一个人管吗 ， 产品 ？

并不是 。 其实我们很早就做了事业部化 ， 其实我们是几个事业部的负责人在管产品的 。

你不在一线管产品是吧 ？

我不在一线管产品 。 就二零二零年我们开始做变革 ， 就不只是开始擅长 -- 不只是有产品线 ， 其实是让这个公司的权力 ， 或者让这个公司的业务真正运行在一个系统里边 。

嗯 。

就你理解有事业部之后 ， 它好像还是一个 ， 就事业部的负责人说怎么做好像就怎么做的方式 。

嗯 。

对吧 ？ 那这里面最大的变化其实并不是说好像事业部下面增加了一层产品线 。

嗯 。

而是让整个公司运作在一个就是我们说的一个系统化的方式里边 。

嗯 。

对 。

二零年开始提出了前海战略 ， 并且对公司的组织做了变革 ， 对吧 ？ 这是一个你们非常关键的时间点 。 但是你刚才也讲到 ， 就是前面十一年非常顺 ， 到二二年就变得不顺了 。 所以你觉得当时提出的这一套的战略和组织是正确的吗 ？ 今天看 。

今天看来是对的 ， 但是二二年的时候非常的怀疑 ， 或者说就是很绝望 。

为什么二二年会遇到那些危机 ？

嗯 ， 因为从现 ， 现象来说 ， 就是我们当时建出来的产品线 ， 呃 ， 那么在真实的商业竞争里边 ， 是你发现竞争不过各个 -

对 。

行业的那些独角兽公司的 。

对 。

所以当时大家一度会问说 ， 凭什么好像公司的一个产品线 ， 对吧 ， 能够打得过外面的一家独角兽 。 当时的确遇到了很系统性的失败 ， 所以产生了一股很就是压抑甚至绝望的一股情绪 。

嗯 。

但后来你理解到 ， 其实 ， 呃 ， 并不是说今天你有一个流程性的系统 ， 然后就是你有一套阵法 ， 好像你的产品线就能够打赢这个仗 。 而事实上你的公司如果没有清楚的使命 、 愿景和价值观 ， 对吧 ？ 没有这些 ， 就是到底是什么 ， 就是为什么 ， 这公司要做成什么样子 ， 然后以及今天怎么样做成这样子 ， 以及这些在人身上的映

射的时候 ， 那么就是你再好的流程方法 ， 最后也是打不赢人的 。

嗯 。 有流程方法 ， 有了价值观就能打赢吗 ？ 这个是公司战斗力的问题 ， 怎么提升公司的战斗力呢 ？

嗯 ， 其实我们说 ， 就今天到底一个成功的公司 ， 应该这么说吧 ， 做的品类少的公司和做很多个品类的公司 ， 它的管理方法天然是不一样的 。

对 。

那 ， 呃 ， 做的品类少的公司 ， 你发现它一年可能就这么几个产品 ， 它需要做的决策不太多 。 这个时候其实你更应该相信一群很有能力的人把这些决策做了 。

嗯 。

而不会需要说设计一套 ， 对吧 ， 系统和流程 ， 然后来让好像一群人来分担这些决策 。 然后反过来呢 ， 对于一个品类很多的公司的时候 ， 那么你一个人做决策 ， 或者少数的几个人做决策 ， 一定不能让这个公司长期持续地好 。

嗯 。

所以你就需要设计一套系统来让就是不同层级的人 ， 然后各自做好各自应该做的决策 。

嗯 。

所以我觉得首先公司的运营方式是跟它的品类的复杂度有关系的 。 对 。

嗯 。 你们就是一个品类多的组织 。

对 ， 我们是个多品类的组织 。

因为你当时说你当时有二十七个产品线 ， 快二十个都打不赢别人 。 嗯 ， 这个是不是因为产品线扩得太多了 ？

嗯 ， 跟多肯定有关系 。 那但是你说少一点的话就一定能打赢吗 ？ 其实发现最大的差异点还不是在多和少 。

嗯 。

嗯 ， 我觉得往下的话还是说今天你有没有核心竞争力 ， 对吧 ？ 那今天我们看的话 ， 就是其实有没有真正领先的核心技术 。 那小的话就还是说你的组织有没有特别明确的这群人在一起想达成的使命 。

嗯 。

然后以及这群人在一起的行事方式是不是能够真正达成这个使命 。

嗯 。 就你现在解了 22 年的困难没有 ？ 怎么解的呢 ？

嗯 ， 今天看起来 ， 我们从结果来说 ， 肯定比那个时候好很多了 。

你做了什么 ？

最近几年我们都在大力地 ， 就是我们说从公司的使命 、 愿景 、 价值观做变革 。 对 。

怎么变革呢 ？ 换人 ？

就那个是最简单的 ， 但是通常其实它不是那个 ， 就是目的 。

嗯 。

哦 ， 那我们说目的还是回到说讲清楚这家公司到底要做一个什么样的这个公司 。 因为回到我们说在这公司的前十年 ， 对吧 ， 我们去做的是一个 5C 的公司 。

嗯 。

就做的是品质很好 ， 然后那么带一些微创新的产品 。

嗯 。

就回到第二个十年开始 ， 我们在自己做战略研讨的时候 ， 我们觉得我们长期来看 ， 并不希望自己是一个 5C 的公司 ， 就是还是回到我们之前说的 ， 我们站稳一个台阶 ， 我们就希望去迈下一个台阶 。

嗯 。

我们觉得 ， 这真的要做很好的用户价值 ， 对吧 ？ 真的要把事情做得特别漂亮 ， 其实你需要去做极致的创新 。

嗯 。

而且你有 ， 有能力在那个基础上去做极致的创新 。

所以你要做几 C？

所以就做 7C 啊 。

要做 7C 的公司 。

对 。

所以是希望再迈一个台阶 。

对 ， 就是你觉得好像你的 —— 就你好像打游戏一样的 ， 可能我一开始选的不是那个 hard 模式的游戏 ， 对吧 ？ 我一开始选的是个 easy 的模式 ， 然后打得 ， 诶 ， 很好了 ， 你就想去打 medium 的难度 ， 然后现在 medium 难度打得也不错了 ， 其实我们就想去打那个 hard 的目 ， 的难度 。

你刚才也提了几个问题啊 ， 就是你作为一个 CEO， 你觉得你们要进多少个品类 ， 为什么要进这个品类 ， 哪些品类进 ， 哪些品类不进 ， 你们今天是怎么做这些选择的呀 ？

呃 ， 说实话 ， 今天的大多数的品类应该都是在有选择能力或者有选择意识之前就已经就做了 。

做了 。 哦 。

所以是被继承下来的 。

哦 。

就说个很有趣的一个 ， 这是个真实的事儿 ， 就 ， 呃 ， 因为你知道我们做 UV 打印机 ， 对吧 ？ 然后就是在任何物体上面都能打出一个漂亮的一个带一点点 3D 的一个图案的这样的一个打印机 。 嗯 ， 它的喷头是 Epson 供的 ， 所以 Epson 的 CEO 在今年的 2 月份来我们公司拜访 。

嗯 。

那就是介绍产品的时候 ， 他会首先从技术介绍 ， 他会说你看我们 Epson 做了比如 MEMS 的技术 ， 对吧 ？ 这个技术我们做得很深 ， 然后从这个技术里边研发衍生出了一二三个品类 。 对 ， 然后那到我的时候呢 ， 其实我也跟他讲 ， 你看我们做了充电 ， 我们做了影音 ， 然后我们做了家庭自动化 。

嗯 。

然后 ， 呃 ， 对吧 ， 在这个方向底下 ， 我们大概做了这些品类 。 所以他当时很真诚地问我 ， 他说 ：“ 杨桑 ， 你们好厉害 ， 你们能做这么多品类 。” 对 ， 然后 ——

你当时心里什么反应 ？

我 ， 我当时就说 ， 我说 ， 我说我很 ， 很 —— 就听 ， 听完你讲 ， 我说 ， 包括结合我今天的认知 ， 我觉得我肯定是很惭愧的 。

嗯 。

对吧 ？ 那回过头再看来一遍的话 ， 其实我觉得那更好的 ， 或者说更 ， 就是 ， 怎么说呢 ， 更理想的方式应该是今天你有一个很好的底层技术 ， 对吧 ？ 然后依托于这个底层技术 ， 今天 ， 诶 ， 你好像延伸到一个 、 两个 、 三个品类去 。

嗯 。

对 。 马云有打过一个这样的比方 ， 他说你创业的时候有点像你在一栋大楼的第一层 ， 你的眼界 ， 对吧 ， 你看到的事情就是一层看到的 。

嗯 。

那么你慢慢地创业 ， 如果做得好 ， 你应该在不断地往上 ， 对吧 ？ 从十层 、 二十层 、 三十层 ， 那么到了更高的楼层之后 ， 你对整个 ， 对吧 ， 这个世界的理解 ， 你对应该怎么做的理解应该是提升的 。

嗯 。

对 。

你现在在几层 ？

嗯 ， 我觉得今天就是游戏的难度已经到了一个 —— 就打游戏的时候 ， 比如说我觉得 hard 往上 ， 但估计应该还没有到 nightmare。

哦 。

对 。

你觉得拓竹现在在第几层 ？

其实我觉得他们的 OK， 其实我觉得拓竹跟我们走的是一个完全不一样的路线 。

嗯 。

对 ， 如果我们是一开始选 easy， 然后一层层往上打的话 ， 那他们可能一上来就选的是一个非常难的 - 的模式 ， 对吧 ？ 就是他们是前面很困难 。

嗯 。

然后但是前面很困难打通了之后 ， 那后面其实就会容易很多 。

这两种路径你觉得哪一条路径更好啊 ？ 长期看 。

嗯 ， 我觉得它跟个人的性格和时代的特点都有很大的关系 。

嗯 。

对 。 个人的性格的话 ， 就像刚刚我说的 ， 你打个游戏 ， 你一上来就打那个最难的 ， 对吧 ？ 还是就是你今天可能选择从相对容易的开始打 。 然后另外的话就是这个时代 ， 其实今天我觉得 ， 嗯大家的认知 ， 对 ， 包括整个时代的包容度 ， 可能对今天大家一上来打一个特别难的游戏也会变得更容易 。 对 ， 所以我觉得个人性格和

时代的共同叠加 ， 最后会让人产生出不同的选择出来 。

陶也是一个什么样的人啊 ？

嗯 ， 我其实 ， 我跟陶波只打过一次交道 ， 没有那么熟到可以发表观点 ， 对 。

嗯 ， 你之前有以拓竹为例来复盘过你们当时 20 个产品 ， 其中有 20 个打不赢别人 ， 他 ， 他们是一个例子嘛 。 然后你当时的总结是觉得你当时的一号位更适合创新 ， 在抓执行等方面就是做得不够 。 但是我在想 ， 拓竹是整个公司 all in 一个产品 ， 他们也可能是 CEO 功臣 ， 那你们的产品线这么多 ， 是不是不管你怎么选人 ， 可能都打

不过这样的一个品类的一个公司啊 ？

嗯 ， 并不是说今天你有一个特别好的一号位 ， 对吧 ？ 你就一定能打得赢外面的独角兽 。

嗯 。

对 。 最后还是回到说今天这个 ， 你的公司在这个领域里面有没有好的底层技术的积累 。

嗯 。

那 ， 呃 ， 当然往前 ， 对吧 ， 你的这些商业化的能力和渠道 、 品牌肯定是可以复用的 。

嗯 。

对 ， 但是就是 ， 对啊 ， 你今天如果在这个品类里边 ， 你完全没有技术的积累的时候 ， 它肯定是会更困难的 。

嗯 。22 年你们遇到一系列危机 ， 你觉得后来的现在这些对深科技的探索是对它的一个解法吗 ？ 这里面有因果关系吗 ？

22 年其实挫折促成我们最大的变化 ， 其实我们就是 ， 当然就是首先第一收缩到更少的品类 ， 然后往下精耕去深挖深的 - 的科技和极 - 极致创新的技术 ， 对吧 。 另一个方面就刚刚讲的 ， 就是我们提到整个公司需要讲清楚我们到底要创造什么样的产品 ， 以及我们有什么样的价值观 ， 对吧 ， 能够创造出这样的产品 。 你说 22 年

的就是产生了什么变化 ， 刚刚讲一个是往技术上的 。

嗯 。

对吧 ？ 就是其实我们在 2023 年成立了一个叫 2023 实验室 ， 就是去做深度的技术 。

嗯 。

然后大家刚刚看到我们发布的存算一体的芯片 ， 就 - 就是这个实验室过去几年的成果之一 。

嗯 。

对 。 然后另外一个就是使命愿景的变化和价值观的变化 。

嗯 。

就是我们提出这个一三五系的的概念 ， 就是 2020 年 。

嗯 。

就是当我们认真地开始思考战略之后 ， 然后就形成一些抽象的框架之后 ， 那么就觉得 ， 哦 ， 好吧 ， 对吧 ， 你看消费者被分成这四个人群 ， 然后我们过去做的是什么 ， 那我们未来想做什么 。

嗯 。

那下面就是怎么去做 。

嗯 。

其实你发现从一个五系的公司要今天变成一个七系的公司 ， 是个非常不容易的过程 。

嗯 。

对 。 那 ， 呃 ， 最基础的话 ， 就是一个五系的公司 ， 大家能做得很好的就是今天第一把品质做好 ， 对吧 ？ 然后第二的话在产品上做一些改良和做一些微创新 。 对 ， 所以我们那会儿呢 ， 其实公司有一个 ， 我 - 我们那会儿的价值观啊 ， 叫做讲道理 ， 求卓越和共成长 ， 对吧 ？ 那求卓越的话 ， 我们讲我们当时有一个三个超越 ， 就

是叫超越昨天的自己 ， 超越最好的同行 ， 再超越消费者最本质的需求 ， 对吧 ？ 那你好想觉得每天你在这个三个台阶上在往上迈 ， 对吧 ？ 那么感觉好像你其实 ， 你看已经走到第二个了 ， 然后在下个阶段可能走到第三个了 。 但其实你会发现一个公司 ， 本质上这个它不是个三级的台阶 ， 就是前两级就是我们说的超越昨天的自

己 ， 超越最好的同行 ， 它其实是在一个确定性的道路上往前走的 。 而当今天你想说要超越消费者本质的需求的时候 ， 它需要 —— 往往需要你脱离一些有的轨道和道路 ， 走上一条就是完全不同的路 。

嗯 。

这条路可能没有人走 ， 对吧 ？ 甚至说有人走还死在路上嘛 。 然后那你要敢去走这条路 ， 或者你要先看见这条路 。 第二 ， 今天你整个组织要敢去走这条路 。 所以这个对一个前面十年都在走非常确定性的道路的公司来讲 ， 其实这样的一个就整个心智的变化 ， 它并不是好像战略变了 ， 你的心智就会变那么简单的 。

嗯 。

换句话就是整个组织的 ， 对吧 ， 大家的 - 的氛围 ， 大家相信的东西和大家觉得 ， 诶 ， 我们能做 、 会做的东西都在上一个战略里 。 而 ， 而今天你的新战略需要大家走上一条完全不同的道路的时候 ， 那么这个几千个人怎么过去 ？

嗯 。

其实是一个我们过去几年一直在探索 ， 呃 ， 很痛苦 。 但是呢 ， 我觉得到今天其实有一些不错的收获的 ， 的一件事情 。

嗯 ， 能做到哪些事情啊 ？ 以及你对七系的标准是什么 ？

就其实七系一定今天刚刚讲就是性能最好 ， 对吧 ， 然后最创新的东西 。 那其实有一些品类做七系其实相对容易一些 ， 比如在充电 。 其实我们在 20 年那会儿 ， 整个市面上最贵的充电器 、 充电宝可能就是五六十美金 。 那 ， 呃 ， 我们要制作七系的时候 ， 我们就觉得 ， 诶 ， 那怎么今天把这个产品真的就做到特别的极致 ， 对吧 ？

然后我们在这个领域里边的确也是我觉得研发能力最强的 。

嗯 。

所以当你给团队好像提这样的要求之后 ， 团队每一年前进一些 ， 每一年前进一些 ， 它其实就做出了行业里边就是最极致的产品 。 所以现在我们安克的充电的我们叫 Prime 这个产品线 ， 就是 7 系的产品线 ， 那它的均价已经到了 100 多美金 ， 对吧 ？ 那么其实 ， 呃 ， 我觉得应该已经算是站到了一个 7 系的一个就稳定的一个位置上 。

嗯 。

对 ， 但是对很多其他的品类来说 ， 比如说像耳机 ， 那么 7 系里边已经占住了 。 就换句话就是像充电这种品类 ， 其实 7 系以前并没有的 ， 对吧 ？ 然后我们今天去第一个成为 7 系 ， 打造出 7 系 ， 然后那我们过去几年也做到了 。 但是有其他品类 ， 比如像耳机 ， 其实里边已经有非常成功的 7 系 ， 就是说苹果的 AirPods 的系列 ， 那这个

时候你要做到就是跟它一样好 ， 甚至你比它更好 ， 其实就需要一个非常长的时间和非常困难的过程 。 所以这种品类真的做到 7 系就是非常考你的第一性和你的求极致 。 那对 ， 这个其实我们花了几年时间 ， 我觉得到今年 ， 呃 ， 这个节目播出的时候 ， 我们已经发布的那款产品 ， 我觉得 -- 我相信应该是做到了 。

嗯 。

对吧 。 那 ， 呃 ， 对 ， 其实往回看 ， 就是说 ， 就刚刚讲 ， 其实对一个做 7 系产品的公司来讲 ， 那么我们觉得其实你 -- 换句话就对一个做极致创新的公司来讲 ， 其实你要回答几个问题 ， 对吧 ？ 第一个就是你 ， 你怎么能做到 ？ 就是你 ， 你的公司或者你的人 ， 这怎么做才能今天做出极致创新出来 。

嗯 。

呃 ， 这件事情呢 ， 其实你 ， 你再去抽象它 ， 就是你看那些做极致创新的成功的一些公司 ， 像乔布斯 ， 像 Musk， 对吧 ， 以及回到我们公司内那些做极致创新做得很好的人 ， 你去看他们身上的特质 ， 你会发现其实它就是归纳到最后三点 ， 就是你怎么思考问题 。

嗯 。

你怎么做事情 ， 最后以及你怎么自处 。 那么你怎么想事情 ， 其实就是第一性 ， 就是你愿意不去从别人怎么做 ， 对吧 ， 不去从你过去怎么做开始思考 ， 而是你回到说什么是最好的用户价值 ， 就用户最 -- 什么样他最开心 。 然后那么你回到了 ， 对吧 ， 就物理学的本质去就是拆解这样的一个问题 。

嗯 。

然后往往你通过 -- 就刚刚讲 ， 从基础原理开始一层一层上搭这个框架的时候 ， 然后去解那个用户价值的问题的时候 ， 你就会发现 ， 诶 ， 这个地方有一块是缺的 。 那么缺的这一块其实就是我们说第一性里边你找到的方向 。

嗯 。

然后 ， 那这个方向呢 ， 通常来讲都没有人做过 ， 对吧 ？ 然后那这个时候就考验你的敢不敢去做 ， 你能不能顶着巨大的风险 ， 想尽一切的办法去把这个事情做出来 。

嗯 。

所以就是你怎么做事情 。 对 ， 最后的话呢 ， 其实想和做这 - 这个大概是跟事情相关的 。 你会发现最底下其实还有一层是在这个做事情的很困难的过程里面 ， 你怎么自处 ， 就是你怎么 deal with yourself， 对吧 ， 你的各种情绪 ， 你的各种困难 。 所以 ——

对未知的恐惧 。

对 。 所以这个背后呢 ， 我们说其实这一层 ， 自处这一层 ， 你需要几个品质 。 第一个我们说长期主义 ， 就是你能够看见未来的局面 ， 对吧 。 然后第二呢 ， 你能够忍受说为了长期利益而放弃当下的短期利益 。 所以这个我们加起来叫长期主义 。 呃 ， 之外的话呢 ， 我们说还有就是你今天的 ， 呃 ， 自我净化 ， 就自我觉察和自我净

化 。 自我觉察 ， 我们的定义里面叫做首先看见问题中自己的部分 。 自我净化叫通过改变自己解决问题 。

嗯 。

这个听起来是很大白话啊 ， 但你会发现这个其实是很难做到的 ， 对吧 ？ 就是今天一个事出了事 ， 出了问题之后 ， 到底是我先从自己身上找原因 ， 还是我先从 ， 对吧 ， 外面找原因 ， 然后我到底是通过改变自己来解决这个问题 ， 还是说我努力去改变别人 。

嗯 。

所以这个背后我们觉得 ， 就刚刚讲自我觉察 、 自我净化 。 所以长期主义 、 自我觉察 、 自我净化 ， 还有持续学习 ， 这个是我们把它包在一起 ， 我们叫共成长 。 这实际上是一个我们觉得自处的品质 。 对 ， 其实你抽象看完之后 ， 你会发现 ， 我们觉得这个框架是蛮稳定的 ， 就它可以被用来描述 ， 就是全世界的创造者 ， 包括就描

述说怎么样创造的一个必经之路 。

嗯 。

想象一下是不是这样的 。

嗯 。

就是如果你要创造一个 ， 对吧 ， 特别全新的东西 、 全新的价值的话 ， 你一定要有第一性的思考 ， 对吧 ？ 你一定要求极致的执行 ， 最后过程中间你要能够长期主义 、 自我觉察 、 自我净化 。

嗯 。

对 ， 所以我们找到这个框架之后 ， 觉得 ， 嗯 ， 还挺本质的 。 呃 ， 就像前面讲的一 、 三 、 五 、 七 ， 对吧 ， 讲的超级品类 、 基准品类一样 ， 我们 —— 说实话 ， 这也是公司自己的风格 。 就当我们今天讲我们做事情要第一性求极致的时候 ， 那回到今天这家公司 ， 那我们也希望能在第一性的原理上把这家公司讲清楚 。

这个框架是怎么找到的 ？

其实就是抽象归纳 ， 就是你理解今天 ， 那你今天看到说刚刚讲外面的成功的案例 ——

嗯 。

...... 和你内部的成功的案例 ， 你把这些行为写下来 。

嗯 。

然后你再去抽象它 ， 你就发现其实它就是这么 。 然后你再给它一个框架 。

嗯 。

对吧 ？ 你发现它就是这么三条 ， 就怎么想事 、 怎么做事和怎么自处 。

因为你们不是一个 day one 就这么做的公司 ， 你们是一个从以 - 以前做了 11 年然后转型的公司 。 在这个转型路上有多少人能转过来 ， 多少人转过来 ？

呃 ， 的确就是其实 ——

当你要从一个做五系产品的公司 ， 对吧 ， 转成一个做七系产品的公司的时候 ， 你首先刚刚讲 ， 讲清楚怎么样才能做出七系的产品 ， 对吧 ？ 就刚刚讲第一 ， 究其是工程的 。 呃 ， 那这个行为其实讲得很清楚了 ， 那你就回头看 ， 说你的做五系的这些同事里边 ， 他们怎么样 ， 他们的行为能够调整到 ， 对吧 ？

嗯 。

这个上面去 。 其实客观讲 ， 这个是个很困难的事情 ， 你想大家都有自己的成功路径 ——

对 。

并且都觉得做得还挺好的 。 但是呢 ， 这又回到东平有我的特质 ， 就是我们其实一直在说 ， 我们说踩稳一个台阶 ， 我们就有能力去够下一个台阶 。 我们觉得说我们这群人 ， 包括我们的高管团队 ， 大家觉得我们的确不应该满足于只做一个五系的公司 ， 对吧 ？ 我们在这个时代 ， 我们在我们已经达到的一个楼层上 ， 我们有能力

去做其实创新的时候 ， 我们就想去做它 。 所以这个意愿最后其实我觉得会带领我们 ， 其实会 ， 就是经历很多的 ， 其实是走进一个很困难的 - 的过程 。 你看啊 ， 这打游戏我们从 easy 开始打起 ， 打到了 ， 对吧 ，medium， 对吧 ？

嗯 。

然后又打到了 ， 我觉得其实其实创新我们觉得最起码是个 hard 模式 。 在一些刚刚讲对吧 ， 就是七系的强手特别强的品类里边 ， 它可能就是一个 nightmare 的模式了 。

嗯 。

对吧 ？ 但我们总觉得说那 medium 打挺好了 ， 我们就应该去打 hard， 而不是应该停在 medium 就舒舒服服的 。

那你平时自己打游戏吗 ？ 你是什么 ， 什么风格 ？

我其实不太打游戏 ， 因为你觉得其实整个商业世界 ， 整个企业的创造就是一个最有趣的游戏了 。

嗯 。

东明其实老说 ， 说你的人生 ， 其实你的工作其实就是你好像成就感最强的那个游戏 。

嗯 ， 对 ， 你们最近也做了很多事情 ， 都感觉非常的波澜可 。 比如说你们发了一款芯片 ， 这个决策是怎么做出来的呀 ？ 这应该是三年前做的 ， 对吧 ？

呃 ——

确定 。

其实回到其实讲的 ， 对吧 ？ 这个价值观引导我们做出了做芯片的决策 。 我们在语音领域边 ， 其实我们要好的声学算法 。

嗯 。

对 ， 所以我们在 21 年就建立了我们的声学算法的团队 。 那么 ， 呃 ， 大家开始就是在的声音领域里边 ， 其实最开始呢 ， 是用一些小模型在解问题 。

嗯 。

呃 ， 因为声音其实你知道 ， 就是它在降噪的过程里边 ， 通常大家分成几个步骤 ， 对吧 ？ 第一个叫就是 beam forming， 就是通过几个麦克风 ， 然后去算出来这个声音应该从哪儿过来 。 然后第二个步骤就是降掉背景噪音 ， 对吧 ？ 第三个可能还要做 ， 比如回声消除 。 然后第四步的话就做人声增强 。 呃 ， 十年以前的话 ， 这个四个步骤可能

都是通过就是一些数学的模型 ， 对吧 ？ 通过一些这个 ， 就是程序来做的 。 那么 21 年的时候 ， 我们开始做的时候 ， 就已经把它转成了一些深度学习的模型 ， 就是有一些子问题开始用深度学习的模型来解了 。 而到 23 年的时候呢 ， 我们其实看见 ， 就是 ChatGPT， 然后你特别的相信说未来应该是一个端到端解问题的时代 。 呃 ， 这个地方

也是一个抽象啊 ， 就我们说其实计算机的前面的八十年是一个用分治法解问题的时代 ， 就是把一个大问题分成很多个小问题 ， 然后再往下分 ， 再往下分 。 譬如说我当年做搜索的时候 ， 对吧 ， 搜索就可以分成很多个词 。 其实搜索本身就是自然语言处理中间的一个子问题 ， 对吧 ？ 然后搜索的问题再往底下分成很多个子问题

， 再往下分 ， 再往下分 ， 然后每一个问题今天 ， 呃 ， 有一群人进去解 。 所以那你发现就是 ， 其实整个搜索里边可能就需要一个几百人 、 上千人的团队来解这些拆出来的问题 。

嗯 。

对 ， 但是呢 ， 嗯 ，ChatGPT 一出来 ， 其实那个过程里面你看得非常清楚 ， 未来其实不应该再使用分治法来解问题 ， 其实应该 ， 呃 ， 我们说从 ， 对吧 ， 就分治法转到端到端 。 那端到端的话 ， 本质上你发现它其实抽象看就是第一从数据里学 ， 第二 ， 学出这个基础模型之后 ， 再到现实过程里面去强化 ， 就是数据学习加强化学习 ， 我们

觉得构成了未来学习的范式 。 所以其实那这就是一个你看得见一个特别明确的会发生的事情 ， 对吧 ？ 就是 ， 呃 ， 那应用在声学领域里边 ， 就意味着说我们要把以前那些分治法的那些 ， 对吧 ， 程序代码和小模型都扔掉 ， 然后换成一个端到端的一个大模型 。 当然这个大可能跟今天的语言模型的大是完全不同的尺度的 。

嗯 。

那 ， 呃 ， 当这个模型要跑在耳机这样的可穿戴设备里的时候 ， 其实那么你能够 ， 就当时我们的硬件条件最好的芯片可能跑一个就是几百 K 参数的模型 ， 就已经会出现巨大的瓶颈 ， 就意味着这个模型其实在耳机里其实跑不动 。 然后你再往下看 ， 你发现为什么 ？ 其实本质上是因为声音这样的一个应用 ， 它需要在每秒里边切

成很多个时间片 ， 然后持续地去处理每一个时间片的声音 。 那么每处理一次时间片呢 ， 呃 ， 那么你需要把这个 frame 出来 ， 就 encode 出来的十几个 、 几十个 token， 然后完全过一次模型的全部参数 。

嗯 。

这个挑战就变成说 ， 其实每一秒钟 ， 每一个 frame， 你都需要把模型的所有参数从内存里搬到你的 NPU 里边去一次 ， 而这个搬运本身就占了就是最大的瓶颈 。 那么所以当时我们的挑战就是我们能够做出 ， 对吧 ， 几兆的 ， 呃 ， 性能其实是显著更好的端到端的模型 ， 但是我们发现在耳机的芯片里面 ， 其实它跑不起来 。 因为这个模型

在每秒的几百次推理过程中间的参数需要不停地被搬 ， 对吧 ？ 搬多了之后功耗大 ， 所以最后我们只能降格到一个比如说小几百 K， 就三百 K、 五百 K 的模型 ， 这个时候它的性能就会被巨大地影响到 。

嗯 。

所以那就回到价值观 ， 对吧 ？ 这个时候你知道 ， 就是你要今天做一个 ， 呃 ， 更大的模型 ， 端到端地解决个问题 ， 然后你又知道现在的芯片跑不了这个大模型 ， 而跑不了的原因是它要不停地搬数据 。

嗯 。

那么你非常自然的方法就是什么呢 ？ 我能不能不搬数据 ， 对吧 ？ 只要我今天这个数据不搬运的话 ， 其实这个搬的功耗是不是就被消除掉了 。 然后所以很好玩 ， 就是 ， 呃 ， 你回去看 ， 你发现就计算机的前八十年的架构叫冯 · 诺伊曼架构 。

对 。

冯 · 诺伊曼架构就是一句话 ， 就是叫存和算分离 ， 就是你把程序和代码放在内存里边 ， 呃 ， 到 CPU 里去做计算 ， 对吧 ？ 那你发现其实就是冯 · 诺伊曼架构和解问题的方法叫分治法 。

嗯 。

还有分治法产生的软件叫程序和数据 。 这三个其实构成了一个特别稳定的三角 。 就是你 —— 当你通过分治法来解决一个问题的时候 。

嗯 。

你写出来的是一段一段的 ， 对吧 ， 代码和程序 ， 然后以及它的数据 。 任何一个时间点 ， 其实你都只需要运行这个程序中间的一小部分 ， 对吧 ？ 所以呢 ， 你就会在计算的时候 ， 架构的时候 ， 把计算器和存储器分开 ， 然后把程序和代码放在内存里边 ， 然后只把每一秒钟或者要算的那一小部分放到 CPU 里面去算 。

嗯 。

但是你发现 ， 就端到端的时代 ， 这样的一个稳定的三角形其实是应该被打破的 。 因为首先你解问题的方法就不再是分治法了 。

对 。

它已经变成数据学习加强化学习 ， 端到端 。 那么你产出的其实也不是一个几十万 、 几百万行的代码 ， 对吧 ？ 而它是一个神经网络 ， 而这个神经网络 ， 当然你说 MOE 的话 ， 它可能只会激活一部分 ， 对吧 ？

嗯 。

但是即使激活的那一部分也代表了几百万 、 几十 —— 甚至到几十亿的参数 。 那这个时候你再沿用一个冯 · 诺伊曼架构 ， 对吧 ？ 当你发现你把你的参数存在你的内存里边 ， 然后每一次计算的时候 ， 需要把所有的参数捣进你的 CPU 去算的时候 ， 这个天然的效率就会很低 。

嗯 。

打一个比方的话 ， 它就有点像 ， 比如说 ， 呃 ， 你把你所有的知识存在你的左脑 ， 对吧 ？ 然后以前的话呢 ， 刚刚讲分治法的时候 ， 每次解问题可能只会有一小部分的知识 、 代码被用到 ， 把那一部分搬到你的右脑里去计算就可以了 。

嗯 。

那个时候看起来是合理的 ， 对吧 ？ 但是今天的话呢 ， 因为 ， 呃 ， 今天你的知识不再 —— 或者你解问题的方法不再是被拆成很细的 ， 而是它是一个整体 ， 就是一个端到端的模型 ， 对吧 ？ 这个时候你解每一个问题的时候 ， 其实你需要把整个的左脑或者左脑中间相当大的一部分搬到右脑去计算 ， 这个时候你是不是觉得它就开始

变得不太合理了 ？

有点低效 。

对吧 ？

嗯 。

那所以你看人脑是怎么做的 。

人脑是一体的 。

对 ， 其实人脑就是今天你的存储 ， 就是你所有的模型参数 。

嗯 。

在你的神经元里边 ， 然后同样的神经元其实也扮演了计算的角色 。 所以这样的话 ， 你的脑子是不搬运 —— 在计算的时候是不搬运任何参数的 。 那么这样的话 ， 天然就是更高的效率 。 所以那是不是今天我们从一个存算分离的冯 · 诺伊曼转成一个存算一体的像大脑这样的一个架构 ， 其实我们说的功耗就会显著地下降 ， 然后这

样的话 ， 我们就能在耳机这样的小设备上面跑起来一个大参数的模型 。

你们这个模型参数有多大 ？

呃 ， 今天我们其实大概才不到两百万的参数 ， 但是对一个耳机里面能跑的模型来说 ， 这已经是巨大了 。

为什么要把它放在耳机上 ？ 这是一个第一个产品吗 ？

嗯 ， 还是回到今天 ， 从消费者的痛点出发 。

嗯 。

那今天我们说你用今天最好的耳机 ， 在比如说嘈杂的地方打电话 ， 或者比如你去机场 ， 对吧 ， 然后对方 —— 打电话对面的人会听到你机场里背景的播报吗 ？

还是听得见 。

或者说你在开视频会 - 会议的时候 ， 是不是经常会有一个人上来之后 ， 你觉得他背景噪音很嘈杂 。

嗯 。

对吧 ？ 然后最后其实他的声音反而听不清楚 。 所以今天你会发现说 ， 本质上 ， 呃 ， 在就是拾音 ， 就是我们说把声音从背景噪音里面分出来这件事情上面 。

嗯 。

今天的耳机 ， 对吧 ， 然后能够达到的水平 ， 其实离一个比较理想的状态还是有很大的差距的 。

嗯 。 在这个品类里 ， 你自己定义的 7 系产品 ， 它的标准是什么呀 ？

呃 ， 今天最好的 7 系耳机应该是就 AirPods Pro， 对吧 ？ 然后那有些人会说索尼或者 Bose， 你把他们所有的最好的耳机买回来去测 ， 在嘈杂的环境下面的通话效果的话 ， 你就会发现其实是很挑战的 。 就刚刚讲背景的噪音 ， 呃 ， 很多时候不会被滤掉 ， 然后如果一定要滤掉之后 ， 你发现 ， 那么它的人声就会变得非常的残缺 ， 甚至不自然 。

所以呢 ， 今天怎么样能够在有效地滤掉背景噪音的同时 ， 还能让人声非常的清楚和自然 ， 你就一定需要一个大模型来做这件事情 。

嗯 。

对 ， 还是回到我们自己的经历啊 ， 就是其实 ， 那你想我们从 23 年 ， 我们第一 ， 我们意识到通话不够好 ， 要解好通话的问题 ， 必须要用刚刚讲的百万级往上参数的模型 。 然后 ， 那要跑起来这样的模型 ， 在耳机里边你就必须要有承载一体的架构 。 对 ， 在这个时候呢 ， 其实你就抬头去看 ， 欸 ， 你希望说今天谁已经做出来这样

的芯片 。

嗯 。

对吧 ？ 然后你可以拿来用 。 但是你真的放眼世界 ， 就是没有人当时今天真的做出了那样的芯片 。 我们有做运算的公司 ， 但大家今天定 —— 那个时候定义的产品 ， 跟今天我们要的东西是完全不一样的 。 对 ， 所以其实 ， 那我们就非常自然地选择 ， 其实这个事情在公司层面并没有经过什么大量的反复的研讨 ， 因为今天还是说你

的价值观变了 ， 你的使命愿景变了之后 ， 你就觉得 ， 嗯 ， 这就是你应该做的事情 。

嗯 。

对吧 ？ 所以当我们的团队提出来说 ， 那我们要跑大模型 ， 我们需要去有这样一颗芯片的时候 ， 那我们就说了 ， 我们做这颗芯片 。

嗯 。

对 ， 所以事实上我们当时就找到 ， 就是刚刚 ， 你在全市场找了一圈 ， 我们找到那个领域里边其实很强 ， 最强的一家公司 ， 我们跟他们在一起 ， 一起定制开发了这样的一颗芯片 。 那 ， 呃 ， 这个过程其实说实话是非常的困难的 ， 因为你想 ， 历史上没有这样的东西 ， 对吧 ？ 所以从 ， 呃 ， 模型到底是什么样子 ， 它对这个芯片提

出什么样的要求 ， 对吧 ， 芯片怎么样定义 ， 然后怎么样优化 ， 工具链怎么搭 ， 然后最后就是各种各样的要解的 bug， 和今天把它在产品上真正地拉起来 。

嗯 。

所以 ， 呃 ，23 年的八月份开始这个项目 ， 到今天 ， 就是 2026 年的四月 ， 五月份 。

嗯 。

2026 年的 5 月份 ， 对 ， 然后这个产品 ， 搭载这个芯片的产品终于上市了 。

嗯 。

那它所达成的效果呢 ， 因为讲了这么多 ， 大家说那你到底能干嘛 ， 对吧 ？ 它能达成的效果其实是非常清楚的 ， 就是 ， 呃 ， 在任何嘈杂的环境下 ， 它都可以准确地把你的人声跟环境噪音分离开 。

这感觉是一个细节的产品优化 ， 就感觉造了一个这么大的锤子 ， 就做了一个这么小的细节产品优化 ， 这个值得吗 ？

呃 ， 其实往长期看 ， 它其实是 ， 就是一个锤子系列的第一个锤子 ， 对吧 ？ 然后 ， 但往细节看的话 ， 这其实是个非常确定的 ， 而且用户很痛的痛点 。 就是我们说从刚刚讲通话的 ， 就是任何时候都能有效地通话的角度 ， 对吧 ？ 因为今天我相信你也可能很多时候打很多的的会议电话 。

嗯 。

那么今天 ， 无论刚刚讲在什么样的环境下都能安心地通话 ， 这个产品或者这样的一个 ， 就是我们说的价值的变化 ， 你觉得对你来说它是个特别特别小的事情 。

我用的 AirPods。

对 。 就很多时候你可能 ， 就是可能从你的角度 ， 因为 —— 这个很好玩 ， 因为这个 feature 它的确不是一个你自己感受特别强的 feature。

嗯 。

就换句话就是你的声音有没有跟 ， 对吧 ， 或者噪音有没有被带进对话里面 ， 其实你是不知道 。 换句话说 ， 今天你有没有还是在一 ， 一个星期里有一些时候被那种对方的噪 —— 通话对方的噪音所 ， 所 bother， 就是所打扰呢 ？ 我觉得因为我们日常开会还是经常会遇到这种情况 。

嗯 。

对吧 ， 包括说有些人专门为了这个原因要找一个安静的环境去开会 。 我们这个产品其实刚刚讲 ， 不仅它可以把噪音滤掉 ， 它还可以实现一个效果 ， 叫轻声通话 。 就是你在你的座位上 ， 你用很小的 ， 比如你用这样的声音 -

哦 。

... 说话 ， 然后对方也能听得清清楚楚 。 所以轻声通话加上极致的降噪 ， 这个背后其实 ， 对 ， 它其实本质上代表的是一类我觉得解问题的范式的第一个应用 。

嗯 。

对 。

所以其实你做芯片的起因也是一个用户体验侧的感知 ， 还是一个产品洞察 ？

对 ， 其实我们一直是一个我觉得还是很务实的公司 ， 就是我们一直 ， 就我们做任何事情的起点 ， 都希望是说这个能产生一个特别实际的客户价值 。

嗯 。

对 。

那这个新芯片未来会运用在其他场景吗 ？

对 ， 其实我们讲的就是通话降噪 ， 只是这个芯片能运用的场景之一 。

对 。

本质上就是当今天我们能跑了一个百万参数的大模型 ， 对吧 ， 然后在一个功耗很受限的环境的时候 ， 嗯 ， 就它不只是刚刚讲通话降噪这样的一个事情 ， 它还有很多其他的 feature。 就这个芯片它并不是一个我们大家日常熟悉的芯片 ， 对吧 ， 好像所有人都会做 ， 所有人都觉得说理所应当 。

嗯 。

它其实是一个 ， 就市面上并不存在的 ， 的一个就第一颗这个领域的真正地运用到产品上的芯片 。

嗯 。

而这个过程其实就是刚刚讲 ， 你要克服的不仅仅是困难 ， 而实际上说这个方向对不对 ， 对吧 ， 这样做到底能不能做出来 ， 这个很多的好像就是 ， 就是未知的的风险 。 但是呢 ， 其实回到第一性 ， 你今天真的想清楚说 ， 它必然应该这样 ， 那这些困难你就去克服 。 所以一路过来 ， 其实团队 ， 嗯 ， 大家打怪 ， 打了很多的怪 ， 然

后就是也有很多 ， 对吧 ， 艰难的时刻 ， 但最后其实都闯过来 ， 然后所以最后 ， 大家在产品上大家能感受到的其实体验是觉得非常地好 ， 然后回过头觉得这个过程是非常值得的 。

那目前我们看到一些小参数的模型 ， 比如说 Kun 的那个 7B 的模型 ， 它的智能程度不高吗 ？

我们觉得未来其实你肯定是需要在很多个不同的尺度的上面有不同的模型的 。 呃 ， 万亿甚至几万亿的模型 ， 你可以叫超级大脑 ， 对吧 ？ 那么它们在云端解决最困难的问题 。

嗯 。

呃 ， 从十亿到百亿的模型 ， 大概率是要跑在端侧 ， 那么高效率实时地解决我们现场的问题 。 然后最后的话呢 ， 那么刚刚讲的这种几百万 ， 对吧 ， 甚至几千万参数的模型 ， 它可能是跑在一些就是感知和控制器官里面 。 其实我拿人来打比方吧 ， 那么我们如果用深度神经网络来看的话 ， 人的大脑其实是一个深度神经网络 。 对

吧 ？ 人的小脑可能又是一个不同的数量级尺度的深度神经网络 。

嗯 。

然后再往下 ， 你身上的 ， 比如你的眼睛 ， 对吧 ， 你的耳朵 ， 这些感知器官 ， 然后你的就是肌肉这些控制器官 ， 它是不是其实都是有一个一个的深度神经网络控制的 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 问一下 ， 你的眼睛是把它所有看到的参数直接传到大脑去处理吗 ？

应该不是 。

对吧 。 所以你眼睛肯定是有一组视神经 。

嗯 。

这组视神经负责处理好看见的光信号 ， 然后只把少量的信号传给大脑 。 反过来讲 ， 你的大脑今天是直接控制你的肌肉的每一个细胞的运动吗 ？

不是 。

也不是 ， 对吧 。

嗯 。

你大脑大概率就是其实在控制你的肌肉的一个整体的运动 ， 然后回到你的肌肉上面 ， 它其实有一些 ， 呃 ， 一种神经细胞 ， 它其实在控制肌肉的具体的运动 。

嗯 。

所以我们觉得 ， 我们觉得未来大概率也应该是这样 ， 就是那么你不同的感知器官和控制器官上面都应该跑一些跟它的问题的复杂度相关的 ， 或者跟它的问题复杂度匹配的一些神经网络 。

嗯 。

对吧 ？ 比如说你觉得你的比如肌肉神经大概应该是多少参数 ， 你的眼神经和你的耳朵的神经大概应该多少参数 。

嗯 。

它们是不是应该比你大脑的神经的参数要低一个 、 两个甚至更多的数量级 。

嗯 。

对吧 ？ 那么刚刚讲的这些神经网络 ， 当然了 ， 这里面有两派的理论啊 ， 一派是说今天 ， 今天的情况实际上是说并不单独地拆出这些神经出来 ， 而是今天把所有传感器的原本的数据直接倒到大模型里边去 。

嗯 。

对吧 ？ 但是那我们会觉得这个长期来看真的是那个最好的和最正确的方式吗 ？ 因为你发现大家的频率不同 ， 对吧 ， 大家处理的复杂度不同 ， 所以我们觉得未来的确有一种方式 ， 其实应该会 —— 所以我们觉得未来的确有一种可能性 ， 就是这些 ， 呃 ， 不同的感知 、 控制器官由各自独立的神经网络控制 ， 然后那么它们的参数规

模量级差很多 ， 那么所以这些小的模型其实应该就跑在一些就是独立的硬件上面 ， 对吧 ？

嗯 。

包括其实我们说大脑 。

嗯 。

就大家有想 ， 今天 ， 呃 ， 巨牲的大脑其实今天是一个比如几十亿的神经参数的规模 ， 那么这样一个规模今天 ， 呃 ， 是不是也应该跑在存算一体的芯片上面呢 ？

嗯 。

对 。

这存算一体的芯片你也希望能够给巨牲智能大脑用是吗 ？

今天我们的参数量肯定是跑不了大脑的 ， 今天只能跑一点神经器官 ， 对吧 ？ 但是我相信这条路往前走 ， 是一定会走到这个芯片能够承载一个几十亿甚至几百亿参数的大脑的 、 的阶段的 。

所以你们这个未来的规划是什么样的 ？ 存算一体的芯片 。

所以从我们的角度的话 ， 我们还是会首先把感知做好 ， 对吧 ？ 就我们刚刚讲的 ， 其实我们的无论是声音还是视频的感知 ， 那么今天我们把这些模型做好 ， 把这些相应的芯片做好 ， 然后当然我们也有自己的巨牲的业务的探索 ， 在巨牲的领域里面 ， 我们也会探索更大的模型和今天跟更大模型匹配的存算一体的芯片 。

芯片是你只给你们自己用 ， 还是所有人都可以用 ？

呃 ， 是给我们自己用的 。 就这颗芯片其实今天完全是由我们的模型定制出来的 ， 就是它的这些算子 ， 对吧 ， 它的这些模型结构都是我们的模型所 ， 所适配的 。

嗯 。

呃 ， 换句话就它是我们自己的小裤衩 。 那今天我把这个芯片给别人用 ， 就意味着说其实我要把模型也给别人 ， 对吧 ？ 那这样的话 ， 我可能变成一家芯片公司了 ， 就我是对外销售芯片的公司 。 但这个地方我其实有个观点 ， 就是你发现说 ， 你看苹果 ， 你看华为 ， 他们的最好的芯片 ， 就苹果的 A 系列 、M 系列的芯片 ， 华为的麒

麟系列的芯片 ， 在它自己的硬件设备里边 ， 是不是都给它自己在用 ？

嗯 。

对 ， 因为其实从这个闭环的角度来讲 ， 它能产生第一最好的用户价值 ， 因为你自己的设备能够把这个芯片跑出最好的性能 ， 对吧 ， 它能产生最好的商业价值 。

嗯 。

就是换句话说 ， 这个芯片团队来讲 ， 你把这个芯片卖出去所能产生的商业价值 ， 跟今天你把它放在自己的器械产品里边 ， 这个产品能卖得更贵 ， 产生的价值比 ， 就是后者会要比前者大好多 。

嗯 。

对 。

但是存算一体的芯片就是包括英 ， 包括英伟达 ， 包括国内的 GPU 公司一定也会加入吧 。

所以我们还是要分成训练侧和推理侧 。

嗯 。

今天我觉得存算还是在推理侧更实用 。 那么 ， 呃 ， 不同的模型 ， 刚刚讲的参数规模 ， 对吧 ， 今天万亿级的模型规模 ， 存算应该说还很难够得着 。 所以我们今天首先从百万开始 ， 然后那么下个阶段的话 ， 到几十亿 、 几百亿的参数规模 ， 我觉得这个阶段到存算是 ， 我觉得未来的几年能看得见的 。

嗯 。

对 。 呃 ， 我觉得推理未来的确就是存算应该是一个就非常有竞争力的选项 。

你们是一个多大的模型啊 ？

我们的芯片其实是一个四兆的参数的总量 。

嗯 。

然后它其实分到刚刚讲几个不同的种类的模型 ， 然后单个模型大概最大是两兆左右 。

我相信端侧肯定是未来啊 ， 但是这个多久能到呢 ？ 会是 26 年的一条主线趋势吗 ？

嗯 。 还是说今天你什么时候能够把产生价值的模型 ， 对吧 ， 跑在端侧 ， 那么讲 ， 所以当你什么时候能够高效地把模型跑在端侧 ， 并且产生出很好的客户价值 ， 这个时候端侧就会爆发 。

嗯 。

对吧 ？ 那么所以 ， 呃 ， 第一是说今天你到底能跑什么样的模型 ， 对吧 ？ 第二 ， 今天这些模型到底能创造什么样的客 ， 客户价值 。

嗯 。

我觉得对最长期的愿景的期望来讲 ， 我觉得 ， 呃 ， 就是我们说这种 training 级别的超级大脑 。 就是万亿参数的超级大脑 。 我们觉得如果今天在 ， 呃 ， 存算真的做得非常好的阶段 ， 是有机会在家庭里边用几千美金的成本去部署这种万亿级别的超级大脑 。

嗯 。

部署一个 。

嗯 。

然后呢 ， 在各个具身的机器人 ， 对吧 ， 包括一些复杂的设备上 ， 可能需要部署 ， 呃 ， 十亿 、 百亿参数的这些我们说大脑 。 然后最后呢 ， 在各种各样的设备里边 ， 会有大量的我们说的神经元 ， 就是感知的神经元或者控制的神经元 。 对 ， 其实很好玩 ， 就是 ， 呃 ， 我们一直说智能家居 ， 智能家居 。

嗯 。

对吧 ， 好像我们的东西是智能的 。 那 ， 呃 ， 举个例子 ， 比如说你的马桶上面有十几个按钮 ， 对吧 ？ 它就智能了吗 ？

呃 ， 不智能 。

所以你发现很好玩 ， 我们会说 ——

是功能 。

对 ， 是功能 ， 或者它叫可调节 。

嗯 。

它本质上那个所谓的智能其实叫可调节 ， 对吧 ？ 包括今天你家里装了一套可能智能家居系统 ， 请问它是智能的吗 ？

不智能 。

它其实很大程度上也是说你预先设置成什么样子 ——

嗯 。

...... 它就一直是那个样子 。

嗯 。

对吧 ？ 所以其实今天的所谓的智能家居 ， 本质上是叫可调节 、 可预设的 ， 的家居 。 所以我们说其实所有的产品其实可以分三个阶段 。 第一阶段呢 ， 我们叫不可调节的 ， 对吧 ， 比如说以你的马桶为例 ， 它其实就没什么可以调的东西 。

嗯 。

然后第二阶段呢 ， 就是它长出十几个按钮 ， 突然变得可以调节了 。

嗯 。

但它不是智能 。 第三个阶段 ， 它其实应该是它可以自己调节自己 ， 那它能够感知到 ， 对吧 ， 你在做的事情 ， 然后调节它 。 呃 ， 我换一个比方 ， 比如说凳子 ， 一个不可调的凳子 ， 就是我们今天做的这样 ； 一个可调的 ， 就像人体工学 。

人脚 ， 嗯 。

对吧 ？ 今天已经可能有十几个地方可以调 ， 然后你发现 ， 第一你也不太会调 ， 第二呢 ， 你也不太想得起来你要去调它 。

嗯 。

等到你腰酸背痛的时候 ， 其实 ， 对吧 ， 你才可能想起这件事情 。 所以这都是我们叫 ， 叫可调节阶段 。 而一个真正的智能的凳子应该怎么样 ？ 它应该是能感知到 ， 比如说你过来了 ， 对吧 ？ 它就自己后退 ， 然后让你站在它的前面 ， 它把自己推到前面 ， 让你 ——

很有意思 。 嗯 。

对吧 ？ 包括说它感知到你打游戏 ， 它就把靠背往后放 ， 让你能躺着 。

嗯 。

感知到你开会 ， 就把座位往前调 ， 对吧 ？ 所以这个背后其实它应该能感知到你的状态 ， 并且自己调节自己 。

嗯 。

对吧 ？ 所以这是我们觉得将来家居应该变成的样子 ， 就是真正的智能 。

嗯 。

那么你就问了 ， 就是为什么好像 ， 对吧 ， 这都 2026 年了 ， 我们的家居都还不是真智能呢 ？

模型能力不够吧 ， 不够聪明 。

它们上面其实根本就没有模型 。

对 。

对吧 ？ 你其实想 ， 要达到真的智能 ， 它需要三个能力 ， 就 ， 就是感知 、 规划 、 控制 。

嗯 。

就是你要让它智能起来 ， 它就必须要有感知能力 。

嗯 。

它必须要能规划 ——

嗯 。

...... 自己 ， 对吧 ？ 并且它要能控制自己 。

嗯 。

所以今天其实 —— 呃 ， 而且这个下面需要有硬件 。

对 。

对吧 ？ 就是感知器 ， 然后更好的控制器 ， 对不对 ？ 然后上面需要有 ， 有模型 ， 有软件 ， 然后这些东西呢 ， 你其实发现都是在一个逐步成熟的过程里面 。

嗯 。

对 。 其实最早的时候是从自动驾驶的车开始成熟的 。 我们刚刚讲的感知 、 规划 、 控制 ， 典型的就是自动驾驶的三步骤 。

对 。

对吧 ？ 所以从车里面开始成熟之后 ， 我觉得现在其实到了溢出的时候 ， 就是这个能力 ， 对吧 ， 它下面的传感器 、 上面的模型能力 ， 应该向我们家庭里的各种各样的产品去溢出 。 然后这样的话 ， 这些产品被重新做一遍之后 ， 它就变成是真正智能的产品了 。

所以消费品是不是都可以重新做一遍 ？ 就是这种家居 ——

应该说就是所有的不可调的 ， 或者说可调但是需要人调的消费品 ， 都可以变成真正自己调节自己的消费品 。

所以这里面需要端侧模型 。

这里面需要你有感知的能力 、 控制的能力 ， 感知 、 规划和控制的能力 。

嗯 。

对吧 ？ 然后这些能力都应该是有一个一个的模型 ， 或者说一个端到端的模型来实现的 。 所以你需要能力 ， 你需要模型 ， 然后你也需要今天跑这些模型的高效的芯片 。

所以这会让你们重新梳理你们公司的产品吗 ？AI 时代的产品 。

呃 ， 我觉得这首先会让我们重新思考这个公司的 ， 就是我们的底层能力 ， 我们这个核心技术到底应该是什么 。

嗯 。

换句话你理解 ， 就是回答 ， 就 —— 其实我觉得 ， 就是刚刚讲那个故事啊 ， 就是我们在 AI 升的 CEO 的时候 ， 其实 ， 诶 —— 嗯 ， 我们说这个公司好像历史上并不是由一个核心技术所驱动长出来的 。

对 。

对吧 ？ 但今天我觉得我们清晰地看见了这样一个核心技术 。

嗯 。

就今天说能够把感知 、 规划和控制的这一整套 ， 从芯片到模型 ， 对吧 ， 然后到应用的一套技术栈打磨得特别的成熟 、 特别的有效的时候 ， 这就是变成这个公司的核心技术 。

那为什么其他公司没有呢 ？

呃 ， 我觉得逻辑上大家都可以有 。

嗯 。

但是刚刚讲了 ， 就是从芯片开始到模型 ， 你发现这个其实都还是要克服很多的 ， 就是第一性的认知上的挑战 。

嗯 。

加上今天 ， 对吧 ， 你需要很努力地把它做出来 。

这个耳机是你们的面向 AI 时代第一款产品吗 ？

嗯 ， 大家可能不太知道 ， 我们的安防的系统其实在全球是第二名的安防系统 ， 然后如果你看高端市场 ， 就是五百美金以上的安防系统的话 ， 我们大概有超过一半的市场份额 ， 对吧 ？ 所以安防其实已经搭载了本地的大模型 。

嗯 。

就是我们搭了一个不到两 B 的模型 ， 在我们的安防的基站上面 ， 所以它在本地处理你的所有的视频 ， 这样的话 ， 你的视频不用离开你家 。

嗯 。

然后呢 ， 你又不用今天去 ， 去找你的那些视频 ， 你可以直接通过文字问它 。 比如你可以问它说 ， 诶 ， 我女儿回来没有 ？ 对吧 ， 你可以问它说我们家的猫和狗在哪啊 ， 这些问题 。 所以它其实是把 ， 嗯 ， 就是 AI 的应用真正地落到了你的家庭的日常的应用里边 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 其实我们算一算 ， 其实我们公司的 ， 呃 ，AI 相关的工程师已经有接近三百个 ， 两百六七十吧 。 所以其实这不是我们的 。 对 ， 所以 ——

哦 ， 这是从什么时候开始招的 ？

呃 ， 其实我们从应该是一七年吧 ， 就我们开始做安防的时候 ， 其实我们就 —— 因为安防一定需要 AI， 对吧 ？ 换句话就是你一定需要 AI 去做人的检测和动作的检测 。 所以一七年的时候我们可能有几个 AI 工程师 ， 对吧 ？ 到今天我们已经有两百多个 AI 工程师了 。

那我记得英奇跟我说 ， 就上一代人工智能的公司都试图打过安防这场仗 ， 然后在国内惨败给了国内的那几家安防巨头 。 你是怎么在海外开拓这个市场 ？

我们做的是消费级的安防 。 对 ， 就是换句话 ， 我们做的不是像海康 、 大华那种 ， 就是工业级的 。 那么消费类的话呢 ， 其实也有巨头 。 嗯 ， 亚马逊收购了一家叫 Ring 的公司 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 他们依托于亚马逊的云计算的能力和价格 ， 他们做了就是其实是一个 3 系 ， 对吧 ， 然后价格其实真的不贵 ， 然后 ， 呃 ， 所有的数据都上云的一个安防系统 。 那么我们呢 ， 首先因为我们也作为 ， 作为一家中国公司 ， 我觉得还是要有一些敏感的意识 ， 包括我们觉得要跟 Ring 差异化 ， 所以我们做的安防就是一个叫不

上云的安防 。 那么 ， 呃 ， 我们在用户家里边放一个基站 ， 这个基站呢 ， 它一方面具有长距离的 WiFi 连接能力 。

嗯 。

就你摄像头装得很远 ， 它依然可以把数据送回来 。

嗯 。

第二 ， 这个基站今天有存储 ， 对吧 ， 然后能够把数据都存在本地 。 第三个当然就是在它本地做 AI 分析 ， 然后给你做提醒啊之类的 。

嗯 。

所以我们从 ， 嗯 ， 一八年推出这样的一个品类 ， 一直到今天 ， 应该说就是从至少市场角度的角度来说 ， 还是是成功的 。

这是市场选得好 。

呃 ， 我们还是回到最后用户价值吧 。 就是我觉得我们今天看到了用户价值上明确的缺口 ， 对吧 ， 并且通过产品和技术今天实现了这个用户价值 。

嗯 。

对 。

那这个产品啊 ， 属于这个产品本身 ， 就已 ， 已有产品加 AI， 它不是一个 AI native 的产品 ， 你们现在有 AI native 的产品吗 ？

其实我可以打个比方啊 ——

嗯 。

就是回到十年以前 ， 真的 exactly 就十年以前 。

嗯 。

然后物联网当时刚兴起 ， 对吧 ？ 大家觉得 ， 哦 ， 你看 ， 好像所有的硬件都应该被重新做一遍 ， 对吧 ？

对 。

所以好像你 ， 你看你有物联网的技术 ， 你来做的硬件产品 ， 就是物联网的 ， 对吧 ， 就是我们说的智能家居的产品 。

嗯 。

然后你是一个传统的厂家 ， 你好像是生在这个时代以前的 ， 同样做这个品类 ， 好像 ， 对吧 ， 你就是不太对的 ， 就是比较落后的 。 但事实上你看这个十年下来怎么样 ？ 其实你发现那些在一个品类里有很扎实的场景 ， 对吧 ， 并且能够进化的公司 。

嗯 。

和最后那些就是有 AI 技术 ， 然后一定要进这个品类的公司 ， 然后两边 PK 下来之后 ， 你的感知最后哪边赢得多一点 ？

嗯 ， 这点 。

最后还是有场景的公司赢得更多一些 。

对 。

所以我觉得今年 ， 那有这样的一个对过去的观察 ， 你再回来看今天的所谓 AI 时代的 ， 对吧 ，AI native 的硬件 ， 你觉得这一代会跟十年以前那代很不一样吗 ？

你怎么认知 AI 呢 ？ 你 ， 你觉得 AI 会对消费电子行业的带来的改变和或者变革会是什么样 ？

嗯 ， 其实客户是不关心 AI 的 ， 客户关心他怎么体验更好 。

嗯 。

对吧 ？ 就回到我们刚刚讲的 ， 就是其实我们定义的明确的路径 ， 就是 AI 今天让你的各种设备从好像你需要去调它 ， 对吧 ——

嗯 。

...... 变成今天它真的能够适应你 ， 它知道你在干什么 ， 它会调它自己 ， 然后让你今天几乎是无感地在使用 。

它成为了一个生命体了 。

呃 ， 它是一个服务体 。

它是一个服务体 。

它是一个服务体 ， 但是它的存在并不是 ， 就是好像它自己有它的生命 ， 而是这样 —— 呃 ， 当然了 ， 这里边我觉得也要分 ， 对吧 ？ 如果你说具身的机器人 ——

嗯 。

...... 包括机器狗 ， 它未来是不是有它自己的自主的意愿 ， 这是一回事儿 ， 对吧 ？ 但是今天你说那一张 ， 就是可以自己调节自己的椅子 ， 你会觉得它是个生命体吗 ？ 可能那个就有点 ， 有点夸张 。

有点过 。

有点过 ， 对 。

哦 ， 所以你会在既有的硬件 ， 硬件上都会加上 AI， 都加模型 。

嗯 ， 不是说我会 ， 我觉得这个 ， 这个世界 ， 对吧 ——

都会 。

其实这个世界会把所有的那些 ， 不 —— 举 ， 举个例子啊 ， 比如你的微波炉 ， 你微波炉上同样有十几个按钮 。

哦 。

对吧 ？

嗯 。

然后你觉得你会用中间的几个 ？

嗯 ， 一两个吧 。

对 ——

常用就一两个 。

我就会用那个 ， 那个分钟数的那个 ——

哦 。

...... 那个 ， 那个 ， 那个旋钮 ， 对吧 ？ 除了那个之外 ， 其他的我都不太会用 。

嗯 。

但是你想 ， 今天那样的微波炉是不是应该被改造到它能感知你放进去的是什么 ， 对吧 ？

哦 。

它能给你建议 ， 然后完了之后 ， 它甚至说可以跟你语音交互 。

嗯 。

对吧 ？

嗯 。

所以所有的这些 ， 我觉得 ， 嗯 ， 家庭里边的这些 ， 就是我刚刚讲的需要被你调节的东西 ， 其实都应该变成它能够根据你的需要去自己调节自己 。 所以这个是我觉得我们真实地会给消费者带来的价值 。

所以所谓的 AI native 并不是第一性原理 ， 是吗 ？

嗯 ， 物联网是第一性原理嘛 。

对吧 ？ 你发现十年以前大家说物联网来了 ， 所有的东西都要重新再来过一遍的时候 ， 每个人都很兴奋 ， 对吧 ——

嗯 。

...... 觉得它会带来很大的变化 。 但最后我觉得其实消费者真的不关心你的物联网 ， 不关心你的 AI， 消费者今天真实关心的是我的体验怎么变得更好 。

嗯 。

对吧 ？ 就我怎么比以前更舒适 ， 更高效 ， 更开心 。

嗯 。

所以今天我觉得 ， 嗯 ， 这也是我觉得其实我们就一直立公司的本 ， 就是我们说 ， 其实我们一定是从让用户的价值变得更好出发 。

嗯 。

改变一个品类 ， 对吧 ， 它一定会需要三个东西 。OK， 第一个是你要领先的技术 。 对吧 。 第二的话呢 ， 你要有真的是场景 ， 在这个场 - 场景里的产品化的能力 。

嗯 。

它不仅仅是能力啊 ， 实际上你对这个产品 ， 对这个场景的理解 ， 对吧 ？ 最后当然你需要有很好的全球化的商业能力 。 对 ， 所以呢 ， 其实对我们来说 ， 就是我们一定从给客户创造价值出发 ， 就对我们来说 ， 我们从给客户创造价值出发 ， 我们觉得其实商业能力我们是强的 。 在今天要改变的领域里边 ， 其实我们还缺那个技术

。

嗯 。

应该是说回到 2021、2022 年的时候 ， 我们认真想的时候 ， 我们觉得我们还缺技术 ， 对吧 ？ 那今天 ， 嗯 ， 这个世界本来就没有十全十美的 - 的公司 ， 没有今天好像万事俱备 、 只欠东风的事情 ， 对吧 ？ 所以那缺你就去补 。 所以过去几年 ， 其实我们刚刚讲吧 ， 我们的 AI 的团队建大 ， 把我们的芯片团队建起来 ， 我们觉得所以到今天 ， 当

然了 ， 我其实来这个节目最主要的目的是我们觉得还 —— 我们还有很多的要做的事情还没有人去做 。

嗯 。

对吧 ？ 所以来的目的其实也是希望能向你的听众们讲述一个我们的未来的愿景 ， 然后能够吸引更多的人能来加入这个公司 ， 一起把这个愿景变成现实 。 所以我们觉得刚刚讲我们有 ——

你还缺什么样的人 ？

我们有商业化的能力 ， 对吧 ？

嗯 。

我们有场景化的产品能力 ， 我们的技术能力现在也不是零 ， 我们现在我觉得可能是个零点几 ， 对吧 ？ 所以我们缺很好的技术人才 ， 大家一起来把我们的技术能力也做成一块很强的板的时候 ， 那我觉得我们真的能够创造特别特别好的客户价值 。

AI、 芯片 、 具身智能 ， 你分别愿意给的投入有多大呀 ？

呃 。 这个问题很难 。 你从好像一个 ， 就是一个总数的角度来回答 ， 对吧 ？ 还是回到就是说今天我们具体的问题是什么 ， 然后那么我们要解那几个问题 ， 然后以及我们今天 ， 呃 ， 解这个问题 ， 我们需要一个什么样的投入 。

嗯 。

像刚刚讲的就是我们大概率不会去训一种万亿级别的模型 ， 对吧 ？ 然后所以我们也不会去做那个级别的芯片 。OK， 当我们今天在训 ， 就是 ， 呃 ， 我们说的就是从一些神经元这种百万到几百万参数到几千万参数的模型的时候 ， 包括我们在探索具身 ， 对吧 ， 具身领域现在大家基本上是个几十亿的 - 的模型 ， 我们在训这些模型的

时候 ， 然后我们匹配的就是模型的训练的资源和芯片的资源 ， 我觉得大概应该在就是几个亿的量级吧 。

嗯 。

对吧 。 然后至于 AI 的话 ， 其实 ， 嗯 ， 你很难说你的 AI 上的投入具体是多少 。

嗯 。

或者 ， 就是其实一定要算数的话 ， 可以算 ， 就是举个例子 ， 我们两百多个工程师 ， 对吧 ， 人均的收入估计在大几十万的样子 ， 所以 —— 但这个算起来就很 ， 对 ， 就很 ， 就好像就很 ， 很无聊了 ， 对吧 ？ 对 。

嗯 ， 说说你们机器人的业务吧 ， 具身的业务 。

嗯 。 呃 ， 其实 ， 那 ， 嗯 ——

刚才说的是芯片 。

对 ， 刚刚说了一些芯片 ， 对吧 ——

嗯 。

说了一些运算的东西 。 那具象机器人 ， 其实我们把机器人分成三个形态 。OK， 呃 ， 二维的平面机器人 ， 就是今天的扫地机 、 割草机 ， 对吧 ， 包括泳池机器人 ， 它可以理解成 2.5D 的机器人 ， 呃 ， 这是第一阶段 。 然后第二阶段呢 ， 就是今天三维空间里边的移动和交互的机器人 。

嗯 。

今天其实机器狗 ， 对吧 ， 宠物属于这个类型 。 第三阶段肯定就是最后的皇冠明珠了 ， 就是操作的机器人 ， 然后大概率今天大家认为是一个人形的一个状态 。

嗯 。

对吧 ？ 那么所以今天 ， 呃 ， 一二三三个阶段 ， 那么其实我们在做 —— 你知道我们其实有一个扫地机器人和割草机器人的业务 ， 呃 ， 我们在做第一阶段的业务 ， 然后我们在开发第二阶段的产品 ， 呃 ， 我们在探索 ， 在前沿预研第三阶段的人形的东西 。

嗯 。

对 。

呃 ， 人形机器人会是你们的一个很大的 bet 吗 ？

今天我们的团队还是在一个就是预研和探索的状态 。

嗯 。

因为 ， 呃 ， 我们觉得今天这个领域的技术战还完全不收敛 。

嗯 。

如果你看的话 ， 嗯 ， 大脑到底是什么样的状态 ， 对吧 ？ 然后今天这个人到底他的 ， 就是说他的腰关节到底长什么样 ， 你发现这些东西其实大家的 solution、 解决方案都还完全不同 。

嗯 。

所以这个时候我们觉得可能还不是一个产品化的时候 ， 它比较适合去做预研 。 而相反的话呢 ， 今天你观察像狗这样的产品 ， 就是二阶段的产品 ， 其实各家的形态都已经非常接近了 。 呃 ， 所以从硬件上来讲 ， 这个技术战已经比较收敛了 。 那么回到今天的模型阶段的话 ， 大家的做法基本上也非常的一致 ， 对吧 ？ 就是今天 agent

跑在一个模型上面 。

嗯 。

所以我们觉得 ， 那这样的一个产品应该是可以进入产品化的阶段 。 所以我们就从去年开始 ， 就是有个团队 ， 我们在开发一条机器狗 。 其实狗今天在我们的生活里到底扮演什么样的角色 ， 提供什么样的价值 ， 对吧 ？ 那当然今天狗是一个宠物 ， 它给你提供情感价值 。 但你发现狗最早进入家庭的时候 ， 它其实起的是一个看家

护院的作用 。

嗯 。

它提供的是功能价值 ， 对吧 ？ 那其实你发现今天的宠物狗很大程度上已经失去了当年那个功能价值 。 而我们自己做安防系统 ， 那么 ， 呃 ， 我们在全球的几百万户机器家庭里边持续面对的一个问题 ， 就是说你在家里面装满了安防的系统 、 摄像头 ， 对吧 ？ 然后 ， 呃 ， 保护报警的设备 。 但是今天如果有人闯入你家的时候 ， 事

实上你能做的事情是很少的 。

嗯 。

那今天我们觉得当你有一条看家狗 ， 在今天有闯入者被这个安防系统监测到的时候 ， 这条狗可以去驱离这样的一个闯入者 ， 实现了一个真正的用户价值的闭环 ， 对吧 ？ 就不只是今天发现闯入者 ， 而实际上是能够驱离闯入者 ， 让你家真的变得安全 。

嗯 。

这样一个产品听起来是不是有道理的 ？

嗯 。

所以事实上我们去做用户研究也发现说我们那些 7 系的用户 ， 然后大家今天有相当的比例愿意用相当的金额去买这样的一条家庭的看家狗 。

嗯 。

换句话就这个产品其实在我们开始做的时候 ， 我们就确定它是能卖出去 ， 而且它是卖出去很大的量 ， 因为它能创造特别明确的客户价值 。

嗯 ， 听起来这个时代跟上一个时代 ， 你们做产品的方法论也没有什么很大的区别 ， 对吧 ？ 依然是定义市场的能力 ， 定义产品的能力 。

我觉得任何一个时代 ， 只要你叫产品公司 ， 你就必须给客户创造价值 。

嗯 。

不可能说你的产品对吧 ， 技术特别先进 ， 但是 ， 哦 ， 客户其实觉得它没有价值 ， 那这绝对不是一个好的产品公司 。

嗯 。

所以我觉得我们这么多年 ， 从简单的产品 ， 像充电宝那样的吧 ， 一直做到今天复杂的像看家狗这种产品 ， 公司的我们信念非常的一贯 ， 就是我们一定要做给客户创造真实价值的 ， 的产品 。

那为什么战略要从浅海转向深海呢 ？ 有转不过行吗 ？

嗯 ， 我们还是说今天深不是今天这个品类有多复杂 。

嗯 。

深是代表这个品类的规模有多大 。

嗯 。

对吧 ？ 换句话说 ， 呃 ， 我们说所谓的深是这个品类的销售规模在五百亿美金以上的 ， 这个其实它就像我们刚刚举的这个德州扑克的例子 。

嗯 。

其实实际上是你这个德州扑克桌上每一注盲注的大小 。

嗯 。

所以换句话就是我们说浅海就是盲注在几百万人民币 ， 对吧 ， 到可能几千人民币的市场 。

嗯 。

然后所谓深就是一个盲注 ， 可能五个亿 、 十个亿的市场 。

嗯 。

所以在这样的市场里边 ， 你发现其实你即使是 ， 对吧 ， 就是有几十亿的钱 ， 甚至几百亿的钱 ， 其实你可能打不了几局牌就会下去了 。

嗯 。

所以那种市场我觉得其实跟 —— 就我觉得那个是深海和浅海的差别 。 从这个角度的话 ， 我们今天做的依然也是浅海的市场 。

嗯 。

你理解 ， 对吧 ？

嗯 。

即使是安防系统 。

嗯 。

像看家狗这种市场 ， 它的整个市场规模大概率也不会超过五百亿美金 。

嗯 。

对 。

所以浅海战略是依然延续的 。

所以从我们定义的浅海里边 ， 就是刚刚讲市场规模不那么大的品类里边 。

嗯 。

我们依然会延续 。

你会进深海吗 ？

其实你现在能看得到的两个未来确定性会长出来的深海 。

嗯 。

一个就是我们刚刚讲的人形机器人 。

对 。

对吧 ？ 然后第二个呢 ， 其实我们会觉得是智能眼镜 ， 也就是个人交互终端的第四 —— 就全新的一种形态 。

嗯 。

那今天 ， 呃 ， 人形眼镜的话 ， 我们觉得前面有一大堆公司 。

就智能眼镜 。

对 ， 智能眼镜 ， 哈 ， 我们觉得前面会有三波大厂在 ， 在竞争 。

嗯 。

第一波是我们说的所有的手机厂 ， 第二波是所有的互联网大厂 。

嗯 。

然后第三波是所有的模型公司 。

嗯 。

所以 ， 所以你知道 ， 因为这三波人最后都会希望去抢那个跟人交互的那个入口 。

嗯 。

对吧 ？ 所以任何的一家公司进这个品类的时候 ， 你都要回答说今天你能怎么能打得过前面一二三这三类大厂 。

嗯 。

对 。

所以你到底进还不进 ？

所以我们今天是不会到智能眼镜那个品类去的 。

嗯 。

对 ， 但是人形机器人的话 ， 像我们刚刚讲的 ， 它今天是还完全没有收敛的 ， 对吧 ？ 然后我们今天在开发了 ， 就是刚刚讲狗这个形态的 ， 呃 ， 产品的时候 ， 其实我们的技术 zaten 已经在向那个领域延伸了 。

嗯 。

那我们希望说到那个点 ， 就是真的技术大家已经开始收敛的那个点 ， 我们有能力去挑战那样的一个市场 。

嗯 。

当然那个一个挑战大概率就不是说用今天公司这种好像一个 ， 嗯 ， 组织的一部分去做 ， 可能就是从公司里边成立一个更加独立的团队 。

哦 。

去打那样的一个超级品类的市场 。

有可能会 spin off。

嗯 ， 对 ， 它其实做得好 ， 它才有 spin off 的必要 。

哦 。

所以其实它有点像华为的运营商业务里边长出来的手机业务一样的 。

嗯 。

对吧 ？ 它其实变成一个深海之后 ， 这个业务就完全独立地在自己跑了 。

嗯 。

然后到今天也跑得很成功 。

这对你来说是一个必须要做的事情吗 ？ 还是你其实是观望的状态 ？

嗯 ， 我们觉得今天作为一个做浅海的公司来讲 ， 这个其实不是我百之百必须要做的事情 ， 对吧 ？ 而是今天当时机成熟的时候 ， 我有能力做的时候 ， 然后我们又有合适的 leader 去做这个事情的时候 ， 我们觉得我们愿意挑战的事情 。

就它就是你们公司也许可能的皇冠上的明珠 ， 但是今天其实它不确定 。

嗯 ， 我觉得今天其实你看华为 ， 华为其实它的运营商业务本质上是一大片浅海凑在一起的 ， 就它是很多很多中小品类拼起来的 。

嗯 。

然后它的手机业务其实是一个巨大的深海 ， 对吧 ？ 所以今天我们觉得 ， 呃 ， 在一个公司里边 ， 既有今天大片的浅海业务 ， 又有一个深海业务 ， 华为是前面的一个很好的榜样 。

嗯 。

但要做成他们那样其实需要非常好的底子 ， 对吧 ？ 然后非常强的组织的能力和技术能力 。 然后我觉得我们今天朝那个方向在努力 。

嗯 。

对 。

你如果用比较精炼的语言来总结你做了十几年的这种产品的理念 、 产品的方法 ， 你会怎么总结 ？ 从最早的选品 ， 然后到选人 ， 到把它执行出来 ， 你们会有一套完整的方法吗 ？

我觉得这个背后其实是一个复杂的系统 ， 对吧 ， 它很难用一句话就是讲得那么清楚 。 如果今天你一定要讲一句话的话 ， 我觉得还是说从细分的用户人群上创造独特的价值 ， 以这个为根本 。

嗯 。

对 ， 就是如果一定要讲一句话的话 ， 就是细分出人群出来 ， 为他们创造实实在在的独特的价值 。

嗯 ， 你们把人群会看得多细啊 ？

我觉得其实所有的有价值的商业都是从人群细分开始的 。 你回到像乔布斯 ， 乔布斯从 ， 呃 ， 九六年回到苹果的时候 ， 对吧 ， 他面对苹果有几十个产品它其实也是把人群夸夸地分成了两个人群 ， 就是我们说的呃 ， 专业类用户和普通用户 ， 然后生出了两个场景 ， 一个是移动设备 ， 一个是放在桌子上固定不动的 。

嗯 。

所以两个人群 ， 两个场景 ， 最后就切出了四个产品的坑位 ， 然后每个产品 ， 每个坑位做了一个有价值的产品 ， 然后这公司就变得很成功 。

嗯 。

所以我觉得其实对所有的 ， 对 ， 就是我觉得做产品的人来讲 ， 我觉得这是一个你可以理解为 ， 如果只讲一个原则的话 ， 今天就是为细分人群的确定的场景 ， 然后创造独特的价值 。

你有过失败的产品经历吗 ？

那就不要太多吧 。

成 - 成 -- 胜率能有多少 ？

嗯 ， 其实我们在 2022 年做过一次收缩之后 ， 我们后面再也没有今天减少过品类了 。 对 。

你是在选择品类上变得更谨慎了吗 ？

对 ， 的确是 。 就 ， 嗯 ， 应该这么讲 ， 就它不只是变得更谨慎了 ， 而回到最后 ， 实际上是有更清楚的原则和方法 。 嗯 ， 应该从两端出发 ， 一端就是你现在有什么人群 ， 就这些人 ， 他已经买你的产品了 。

嗯 。

然后他今天对你有个基础的了解和信任 。 然后另外一端呢 ， 就是技术 ， 就今天你有什么底层技术在 ， 对吧 ？ 然后那么有些通用的技术 ， 也有一些今天极致创新的技术 。 所以今天最好你的新进的品类是你在人群上的重叠度是很高的 。

嗯 。

然后在技术上的重叠度也是很高的 。 在这样的发展 ， 就是这样情况下的品类拓展的成功率就是很高的 。

嗯 。

对 ， 如果今天你的人群也不同了 ， 然后技术也不同了 ， 你这脚跨出去大概率挑战是比较大的 。

嗯 。 你是那种天才型产品经理型的人吗 ？

嗯 ， 我觉得我的产品 sense 是 - 是好的 。 对 ， 然后 ， 那 ， 嗯 ， 但是呢 ， 其实说实话 ， 消费电子的产品其实是做不完的 。 做不完的意思就是说十年以前有新的消费电子产品 ， 对吧 ， 今天有全新的 ， 我觉得大概率十年以后也会有全新的消费电子产品 。

嗯 。

然后 ， 呃 ， 我觉得我是一个长期主义的人 。

哦 。

就我一直想说 ， 诶 ， 做一个什么产品 ， 能够这个产品能够一直用 。

哦 。

对 ， 然后所以其实我今天把这个公司看成是我的产品 ， 就是今天能够让很多很多的年轻的产品的人 ， 对吧 ， 技术人在这个平台上面 ， 呃 ， 持续地去创造 -

嗯 。

他们想创造的产品 。

嗯 。

这样的一个平台 。

嗯 。

它本身也是一个产品 ， 对吧 ？ 那这个产品其实它做起来的难度和挑战 ， 其实在我理解是远远比做一个具体产品要大的 。

你什么时候有这个意识的 ？ 意识到你做的是一个平台 ， 而不是一个单个的产品 。

2020 年我们在做战略的研讨的时候 ， 我们就意识到刚刚讲的 ， 对吧 ， 第一 ， 我们到底做了多少品类 。

嗯 。

我们未来要做多少品类 。

未来要做多少 ？

呃 ， 还是说我们会在几个领域里边 ， 对吧 ？ 那么 -

我看你们画的是三个领域 。

对 ， 我们今天有 ， 呃 ， 充电和储能是一个领域 。

对 。

影音是一个领域 。

对 。

我们第三个领域就是家庭自动化 。 对 ， 呃 ， 其实我们还在做一个领域 ， 就是健康领域的孵化 ， 对吧 ？ 那未来在这个四个领域里边我们发展 ， 呃 ， 我觉得品类的数量 ， 其实每个领域最后我觉得十个二十个品类都是很正常的 。

嗯 。

对 。

呃 ， 是这种大的垂类 ， 大的品类是吧 ？ 十个二十个 。

十个二十个就是很具体的产品品类了 。

哦 。

就是说在充电储能里 ， 我就把充电宝和充电器算成两个不同的产品品类 。

哦 ， 现在有多少个了 ？

现在我们大概有二十来个吧 。

嗯 。

对 ， 所以今天你如果从四个产业方向 ， 然后每个产业方向最后是到二十个的话 ， 最后我觉得公司可能会有四十个到六十个品类 。

嗯 。

这就是我们刚刚讲的 ， 这就是我们说的叫第三类公司 ， 对吧 ？

嗯 。

因为我们说 ， 呃 ， 你看底下的品类有少量的超级品类和大量的中小品类 。

嗯 。

上面呢 ， 有三类公司 ， 第一类公司就是今天做了特别少的超级品类的公司 ， 就比如说苹果 、 特斯拉 ， 对吧 ？ 第二类公司呢 ， 就是它做了少量的中小品类 ， 其实绝大部分的公司属于第二类 。

嗯 。

第三类公司就像我们愿景那样的 ， 我们今天能做到几十个中小品类了 ， 而且 ， 嗯 ， 能够把它做成 ， 对吧 ， 做出很好的客户价值 。

嗯 。

其实消费电子品类里面历史上是有这样的公司的 ， 比如说像当年的索尼 ， 对吧 ， 后来的飞利浦 。 然后如果你跨到不同的行业去看 ， 你会发现 ， 呃 ， 比如说宝洁 ， 对吧 ， 它是一个很多很多品类 ， 很多品牌的公司 。

嗯 。

比如耐克 ， 耐克其实也是很多很多细分品类组成的 。

嗯 。

对 ， 然后那像电子品类里的 ， 比如说德州仪器 ， 对吧 。 然后我们都觉得其实 ， 嗯 ， 最后在每一个行业里边 ， 你发现都会出现几个成功的第三类公司 。

嗯 。

所以我们希望安克能成为中间的一个 。

成为第三类公司一般需要 CEO 是一个什么样的性格和个性 ？

呃 。

不是一个集权的人 。

对 ， 其实这就需要第三层 。

嗯 。

我们刚刚讲底下一层是 landscape， 就是你改变不了的地形 ， 对吧 ？ 中间一层最后长出了三种不同形态的公司 。 顶上一层的话呢 ， 其实我们觉得是两种不同的管理模式 。

嗯 。

一种叫国王和骑士团 ， 就是王国内大小事务皆由国王和他的骑士团们裁决 。

嗯 。

另外一种叫总统和联邦 ， 就是今天 ， 对吧 ， 这个总统负责整个国家的整体的建设和运作 。

嗯 。

然后那么 ， 呃 ， 底下的具体的联邦一个 ， 一个州一个州去负责某一个具体的领域的运作 。 对 ， 那我们觉得第三类公司你发现最后长期成功的第三类公司其实都去到了总统和他的联邦的模式 。

嗯 。

呃 ， 最后退回来 ， 就是今天其实你是希望一个非常具体的 ， 对吧 ， 去一件一件事情管的 。 还是你往后退一点 ， 你更希望其实是 ， 就是 ， 你这个背后的原因 ， 不管是因为你懒 ， 对吧 ， 还是因为今天你就不希望今天特别做具体的事情 。

嗯 。

呃 ， 这背后的性格 ， 它其实我觉得是几个因素的叠加 。

嗯 。

对吧 ？ 其实第一个 ， 呃 ， 你可能不希望就是持续做那么具体的事情 。

啊 。

对 。 而第二个呢 ， 很重要的其实是说 ， 诶 ， 你还希望今天能够去赋能一些 ， 赋能别人 ， 呃 ， 赋能很多人去把这些事情做出来 。

嗯 。

因为我们刚刚谈到的 ， 你看所有的智能家居都值得重新再做一遍 ， 对吧 ？ 那当然你今天有选择说我去做一家全新的公司 ， 来去重新做某个品类的真智能的设备 。

嗯 。

但是呢 ， 呃 ， 恕我直言 ， 就在硬件品类里面创业 ， 做一个全程化的公司 ， 它的挑战其实是非常大的 。 呃 ， 我们把就是一个公司打开看 ， 对吧 ， 它的价值链 。

嗯 。

所谓价值链就是今天你把这个客户价值要创造出来所要经过的不同的岗位和角色 ， 这就是我们说的把它串在一起 ， 就是一个价值链 。

嗯 。

譬如说我们硬件首先需要做战略 ， 对吧 ？ 然后后面需要做产品 ， 产品里边要做用户研究 ， 对吧 ， 然后做就是技术的前沿的研究 ， 然后再去开发产品 。 所以其实 ， 呃 ， 我们说消费电子 ， 就电子产品其实是一个价值链非常长的公司 ， 那么价值链其实是今天把用户价值创造出来所要经过的不同的岗位和角色的一个连在一起的

总和 。 那么我们的公司有六千人 ， 呃 ， 我们有两百个不同的岗位 。 换句话就是我们这个价值链如果你去数它的长度的话 ， 它其实是有两百个不同的岗位那么长的 ， 就是我们属于价值链长的 。

嗯 。

然后更长的就是像汽车 ， 对吧 ， 像火箭这样的品类 。 那么今天在一个长价值链的公司创业意味着什么呢

？

难啊 。 难 。

对 ， 它意味着说其实你需要在你有限的起飞的跑道 ， 叫 runway 里边 。

嗯 。

对吧 ， 就你有限的时间和钱和机会里边 ， 你需要把这些价值链里面的大部分能够打磨到基本能用 ， 对吧 ？ 少量做到可能是比较强 。 所以它的难度其实是一个 ， 是很难的 。 然后呢 ， 你说价值链变长之后 ， 它的难度是一个线性增长的 。 还是 -

不是 。 嗯 ， 非线性 。

它是非线性的 。

嗯 。

因为价值链里面并不是说每一个点只跟下一个点沟通 ， 对吧 ？

嗯 。

它其实是一个点跟一片点之间都要进行沟通合作 。

嗯 。

所以你发现价值链增长之后 ， 组织的复杂度其实是一个 ， 就是我觉得平方 、 幂级甚至更高的的复杂度在 ， 在上升的 。

嗯 。

所以这个过程里边 ， 你要把一个长价值链的公司真正地打磨出来 ， 你发现它其实是个非常非常困难的一件事情 。 所以你就看硬件公司的创业成功率就能看到 。

嗯 。

对吧 。 互联网时代 ， 就智能硬件时代 ， 就十年以前 ， 其实有很多很多被投资的公司 ， 到今天真正活下来 ， 活得好的 ， 其实肯定是可以数得过来的 。

嗯 。

对吧 ？ 所以呢 ， 面临 ， 到今天我们说 AI 来了之后 ， 那么想要重新创造这些产品的 ， 我们说的这些创造者呢 ， 其实同样面临选择 ， 就要不然今天你是 ， 对吧 ， 自己好像创了一个公司 ， 要把这个价值链真的从头到尾做出来 。 那么我们希望提供另外一个选择 ， 就是今天 ， 诶 ， 我们这个公司的平台上 ， 其实我们通过很多个品类

的成功实践 ， 那么我们有一套成熟的价值链 ， 并且有这个价值链上面做得很好的人 ， 对吧 ？ 今天其实我们还有这个价值链里边沉淀出来的智能体 ， 那么所有的这些东西在今天有效地支持这个创业者的过程的时候 ， 那么我们相信它能够更高概率地在这个品类里边 ， 对吧 ， 就是存活下来 。

嗯 。

和活好 。 呃 ， 然后最后我们要解决分配的问题 ， 因为如果就是做出了很好的产品和技术 ， 对吧 ， 但不像自己创业那样的能够拿到很多的回报的话 ， 这个逻辑也是不通的 。 所以我们还说 ， 就是我们说把大部分的创造的成果分给创造者本人 。

嗯 。

就我们觉得我们希望能提供一个这样的 ， 就是在自己创业之外另外一个选择 ， 就是加入一个成熟的平台 ， 对吧 ？ 然后在这个平台里边来打造全新的技术 ， 然后全新的产品的物种 。 对 。

我能理解你很希望这些创 ， 创业者 -

创造者 。

创造者加入你们的公司 。

对 。

那我 ， 我也很好奇啊 ， 从你的视角 ， 你觉得什么样的是硬件的好的产品 ？ 因为你现在并不勘造地做产品 ， 你是在搭这个平台 ， 但从你的视角来看 ， 什么样的产品经理是一个好的产品经理 ？ 也许叠加了 AI 之后他会不一样吗 ？

嗯 ， 我觉得一个好的产品经理首先是一个要执着于交付客户价值的产品经理 。

嗯 。

对吧 ？ 而且它不是一个泛的客户价值 ， 它一定是一个聚焦了具体人群 、 具体场景 、 独特价值 。

嗯 。

我觉得一个坚持做好具体人群 、 具体场景 、 独特价值的产品经理 ， 他才是一个好的产品经理的基础 。

嗯 。

对 。 当然这个点呢 ， 说实话 ， 它跟互联网产品是相反的 。 互联网的平台类的产品是不挑人群的 ， 就是说淘宝 ， 就是抖音 ， 基本上所有的人群 ， 所有的场景都希望能够适用 ， 对吧 ？ 但硬件里边我们说 ， 去到我们说中小型类的硬件 ， 它一定是挑人群 、 挑场景的 。

什么样的一个产品经理在 ， 在你面前来面试 ， 你会直觉觉得他就是一个非常好的产品经理 ， 什么样的是你不会再见第二次 ？

嗯 ， 我们首先有很多的失败的教训 ， 对吧 ？

嗯 。

然后所谓的背景 ， 然后所谓的学历 ， 对吧 ， 包括甚至面试的过程里边很多的就是过程其实我觉得都不足以今天成为有效的 ， 的证明 。 对 ， 所以呢 ， 其实回到我们为什么有价值观这个东西 ， 呃 ， 它就是今天去检验一个人是不是有创造力的我们觉得最有效的一个标准 。

嗯 。

也就今天你的思考过程是不是足够的第一性 ， 对吧 ？ 换句话就是今天呢 ， 从过去的职业生涯里边 ， 如果你以前做产品的话 ， 那么你有哪些今天跟别人不一样的第一性的思考 ， 以及当时的出发点是什么 ， 你的思考过程是什么 。 然后乞讨求极致就是说光有思考没用 ， 对吧 ？ 你怎么克服巨大的困难 ， 然后想尽一切办法把它做

出来 。

嗯 。

然后最后的话 ， 这个过程其实刚刚讲的对吧 ， 呃 ， 我们是不是有足够长期主义的眼光 ， 这过程中间我们是不是足够地在 ， 我们是不是持续地在觉察自己和进化自己 。

嗯 。

所以你发现我其实持续在讲同一套东西 。

嗯 。

因为我们相信说 ， 你会看到那些最好的创造者 ， 他们就是有这些行为特质的 。 所以当我们今天把自己这个公司定义成为要一个创造的公司的时候 ， 那我们吸引的其实无论是产品经理还是技术的人才 ， 甚至包括一个商业的人才 ， 对吧 ？ 然后今天假设说 ， 比如说你希望在某一个国家 ， 今天诶 ， 能够把这个品牌从零到一做起

来 。

嗯 。

你发现你也需要第一性的特质 ， 思考的方式 ， 对吧 ？ 你也需要求其事的 ， 的执行 ， 最后你也需要刚刚我们讲的那些更成長的特质 。

嗯 。

所以这个其实并不是说给产品经理或者技术的开发者的独特的特质 。 但凡今天你想要做一些从零到一的事情的时候 ， 嗯 ， 你就需要这些特质 。

这些人如果能自己创业 ， 他会去安克吗 ？

呃 ， 在消费电子这个领域里面创业 ， 呃 ， 我们说它的价值链非常的长 ， 对吧 ？ 一个长价值链的业务就意味着其实你要把这个价值链打造起来 ， 它的复杂度是非常高的 。

嗯 。

那么换句话就是说你的成功概率其实是很挑战的 。 我们看过去的历史的大数据是这样的 ， 那么今天 AI 来了之后 ， 这个会变化吗 ？ 我们觉得其实涉及到人的事情 ， 对吧 ？

嗯 。

因为价值链上其实是一个一个的人 ， 然后我们觉得也没有那么容易今天就是彻底的变化 。

嗯 。

对 ， 所以我们觉得最后如果是想把这件事情做成 ， 对吧 ， 那我们觉得来我们这儿可能是更能把这个事情做成的方式 。 更不用提今天安克已经是一个全球大家消费者了解的品牌 ， 然后我们有全球化的渠道 ， 这个都能给一个好的产品的商业化带来巨大的便利 。

我们刚才其实聊到你们融资的事情 ， 就是你们 -

对 。

... 启动了一轮融资 ， 然后紧接着上市了 ， 启动了资本化的动作 。

对 。

你觉得如果今天回过头看 ， 你当时没有做这个事情的话 ， 今天的安克会是什么样的 ？ 如果没有资本化 。

你说我们当时如果不融资 。

不融资 ， 不 ， 不上市 ， 对 。

呃 ， 我觉得其实融资和上市其实客观地说给了你一个外部的压力 ， 对吧 ？ 然后但我觉得我们这群人不是被外部压力驱动的 。

嗯 。

换句话就是说 ， 东萍和我我们这十几年创业并不是好像说看着别人做怎么样 ， 我们就要做怎么样 ， 我们还是我们那个 ， 就是真的是坚定地就是一个台阶踩稳就迈下一个台阶 。 所以我觉得其实不融资 、 不上市 ， 我们也应该会走到今天的道路 。

对于你们留住人来说 ， 会有不好的影响吗 ？ 如果不上市的话 。

呃 ， 这是个很好的问题 。 对 ， 其实 ， 嗯 ， 我们刚刚讲的分奖金 ， 对吧 ？ 其实刚刚讲 ， 就我们把当期的利润的很大部分分给员工 ， 这个是一种激励的方式 。 但是呢 ， 的确今天说上市了之后 ， 对吧 ， 或者说通过股份变现 ， 你把今天把未来五年 、 十年甚至更长时间的利润都能够分给员工 。

嗯 。

这肯定也是一个很大的吸引 。 对 ， 所以呢 ， 其实 ， 呃 ， 我们当年上市的 ， 因为 ， 呃 ， 中国的规定是 ， 不 ， 没有上市的公司最多也两百个股东 ， 对吧 ？ 所以我们当年大概分到了一百七十多个员工有公司的股权 。

哦 。

对 ， 所以 ， 呃 ， 上市之后 ， 这些员工的收入其实都是非常好 。

他们上市完了会留下吗 ？

客观地说 ， 其实 ， 呃 ， 很多人的确他有足够的钱之后 ， 他会重新考虑他的人生 。

嗯 。

对吧 ？ 然后但是呢 ， 今天我觉得更大的比例并不是说他因为有钱和没有钱 ， 而是他觉得说这样一个地方 ， 他今天是不是 ， 嗯 ， 还能让他持续地就是有成长和开心 。

嗯 。

对 ， 我们看到肯定有一些人 ， 他就是钱过了一个数字之后 ， 他可能会想选择另外一种不同的生活方式 。

嗯 。

对吧 ？ 其实我们有个特别好玩的例子 ， 就是我们有一个财经的同学 ， 就在公司上市之后 ， 他觉得自己钱也够了 ， 然后他就 ， 呃 ， 辞职去 ， 呃 ， 中央戏剧学院学了一个编剧专业 。

哦 。

然后正儿八经地做了几年编剧 。 对 ， 但这个故事的 ， 的结尾 ——

又回来了 。

对 ， 他又回来了 。 他发现编剧那个行业也不是那么好玩的 。

嗯 。

对 ， 最后回到这个公司 ， 他觉得 ， 诶 ， 好像我们这群人他很怀念 ， 然后我们又在做更有趣的事情 ， 他最后又回来了 。 就是你发现你可能就是你一毕业在一个轨道里往前走 ， 对吧 ？ 到了一个阶段 ， 你就公司上市了 ， 你觉得好像 ， 诶 ， 你给自己一个可以休息的一个理由 ， 但你发现你好像也不能一直休息 。

嗯 。

对吧 ？ 你换一个领域 ， 换一个赛道之后 ， 你比现在更开心吗 ？ 很多人尝试之后发现并不是 。

所以我其实想问的是 ， 现在很多 ， 不少吧 ， 就可能做 AI 硬件的公司 ， 或者做硬件的公司 ， 它一开始都是有利润的 。

对 。

那对于一家有利润的公司 ， 什么情况下应该考虑上市 ， 什么时候 ， 情况下应该考虑不上市 ？ 就是这是有一个标准答案的吗 ？ 从你的体感上 。

就我 ， 我想两个不同的视角 。

嗯 。

我讲一个员工视角 ， 讲一个创始人视角 。 嗯 ， 我觉得从员工视角来说 ， 就是 almost always， 就几乎所有的时候 ， 员工都希望这家公司能上市 。 因为这很简单 ， 就不上市的话 ， 呃 ， 我的股份很难变现 ， 对吧 ？ 即使像我们这样每年给他分很多的 ， 就是分很多的钱 ， 但是它都跟上市变现那一把带来的巨大的收入比是少很多的 。

嗯 。

所以从员工的角度 ， 我觉得员工几乎所有的时候都希望是上市 。 那对创始人来说呢 ， 我觉得这个问题就要 ， 就创始人的视角可能又不一样 。 如果你去看历史的话 ， 你就发现其实就中国的台湾 ， 呃 ， 有很多八十岁的上市公司董事长 ， 他们都是公司在最好的时候 ， 就可能四十年以前 ， 他们四十岁的时候上市 ， 对吧 ？ 然后当

然这个公司几十年也活下来了 ， 但你发现就是这个公司也没有长到更大 ， 对吧 ？ 而且长期的过程里边 ， 比如说家里人也不愿意接班 ， 然后 ， 呃 ， 后面的同事们也不能有效地把这个事情接起来的时候 ， 那么虽然你在四十岁的时候享受了一次好像上市敲钟的快乐 ， 但是当你年纪更大 ， 对吧 ， 的时候 ， 你还在持续地得为这个

公司付出 ， 然后让这个公司持续跑下去的时候 ， 呃 ， 这个事情我觉得其实它肯定我觉得对一些人的 ， 的长期是 ， 或者说 ， 我 ， 我觉得 ， 你理解我想表达的意思 ， 对吧 ？

就把你锁在这儿了是吧 ？

就对创始人来讲 ， 因为你的员工可以走 ， 但创始人你今天大概率是走不了的 ， 对吧 ？ 所以你的公司今天上市了 ， 然后你好像敲钟了 ， 你很开心 ， 但你要想十年 、 二十年 、 三十年的事情的话 ， 那你还最好是给这个公司一个能够长期发展下去的一个道路和愿景 。

不能交给二代吗 ？

事实上 ， 今天如果你的公司走在一条特别平稳的 、 平顺的道路上 ， 不管什么弯 ， 对吧 ， 也不做今天这种 AI 变革 ， 可能今天一个二代或者一个职业经理人都能把公司管好 。

嗯 。

对吧 ？ 但今天如果走上一条变革的道路 ， 就无论你今天的品类发生了变化 ， 还是说今天你面临像 AI 这样的 ， 呃 ， 全社会的铺天大浪潮的时候 ， 你觉得一个二代和一个职业经理人真的能把这个事情做好吗 ？

那如果不上市也不能解决这个问题啊 ， 你也还得在这儿干啊 。 不上市的好处是什么呢 ？

这是个好问题啊 ， 就是今天不上市的话 ， 这个公司依然要往前走 。 但客观地说 ， 今天不上市之后 ， 嗯 ， 就是退出的途径其实更多 。

嗯 。

对 。

就你可以卖了 ， 然后退后 。

对 ， 譬如说今天你可以把公司卖给一个像我们这样的更大的第三类公司 ， 对吧 ？ 所以你发现 ， 就是当我们回到刚刚讲那个一 、 二类 、 三类公司的比方的时候 ， 你发现大量的第三类公司的成长 ， 一方面是自己内生做了很多品类 ， 另一方面是它通过兼并 ， 对吧 ， 通过收购 ， 其实传了很多新的品类进来 。 所以你看宝洁 ， 对吧

， 你看德州仪器 。

没错 ， 嗯 。

它都是这样 。

诶 ， 你们兼并过什么公司吗 ？

中国现在的环境我觉得好像还不是特别地适合兼并和收购 ， 因为大家都还觉得说自己上市是更好的选择 。

哦 。

对 。

所以从你选择上市的那个时刻 ， 就决定要跟这个船坊在一起 ， 一起要走几十年 ， 是吗 ？

我觉得客观地讲 ， 当你今天选择上市的时候 ， 在中国今天现行的 ， 把市场环境的要求底下 ， 你 ， 你是没有 ， 就是离开这个 ， 或者你就是跟这个船坊在一起 。

你当时有什么信息做这个决定吗 ？ 因为当时你们利润也很高 。

对 ， 其实我们还是当时想清楚了 ， 对吧 ， 就是今天因为能够通过一个系统的方式 ， 有机会去做好很多个品类 。

嗯 。

那我们当时说我们有一个底子 ， 我们能把自己做成了第三类公司的时候 ， 就是系统性地做好很多个品类的时候 。

嗯 。

我们觉得这样 ， 那我们上市就是一个好像做成一个第三类公司比较确定的一个中间的一个过程 。

嗯 。

对 。

为什么大家不上市啊 ？

呃 ， 我觉得这个要问问他自己 。

不上市可能会对人才还是有影响 ， 对吧 ？

就这回来刚刚讲 ， 我们回到就是从员工的角度 ， 员工就是 almost always 希望公司是上市的 。

嗯 。

对 。 所以呢 ， 我们给第一波员工发完期权 ， 大家都很开心 ， 然后财富自由之后 ， 那你要解决后面的员工 ， 对吧 ？ 那他没有我们那一把预抵兑现的问题 。 所以其实我们在我们的新品类里边 ， 也是给员工呢画了一个我们说的股权池 。

嗯 。

那么当这个新品类今天过了投入期 ， 它产生利润之后 ， 那么按照上市公司的规则 ， 我们是可以把这些员工的股份再回购回来 。

嗯 。

也给他产生一个很好的回报 。 所以其实 ， 对啊 ， 就我觉得最后其实我后退一步啊 ， 就我们刚刚好像刚刚一直在谈回报 ， 对吧 ？ 但是其实这么多年下来 ， 你的感受就是你那些最好的创造者 ， 就是最其实想创造事情的人 ， 他其实大概率不是把回报放到第一位的 。

但是你钱也得给够 。

是的 。 今天那我们觉得 ， 嗯 ， 对最好的那些人才来讲 ， 他首先寻找的是一个机会 。

嗯 。

就这个机会是一个让他今天能够挑战一个特别难的 ， 他从来没有做过的事情的机会 ， 对吧 ？ 然后那么在这个机会里 ， 他会获得成长 。 当今天有公司给他托底 ， 对吧 ， 有人能帮他 ， 有人能跟他一起相互探讨的时候 ， 他会有成长 。 然后第三步才是有回报 。

嗯 。

然后跟回报我觉得等同的还有一个就是意义 。 就是你一定会今天想说 ， 诶 ， 我是挣到钱了 ， 但是 ， 诶 ， 好像我就跟同学吃饭的时候 ， 我也要可以吹牛的地方 ， 对吧 ？ 然后回去跟小朋友 ， 我也要觉得爸爸妈妈很 ， 很厉害的地方 ， 这就是一个意义 。

嗯 。

所以我们就说其实一个好的公司应该能给它的创造者提供我们叫机会 。 成长 。

嗯 。

对吧 ？ 回报和意义 。 然后 ， 呃 ， 我们觉得其实一个公司如果能给创造者们提供一次 ， 就是一个机会 ， 可能你需要花两年 、 三年甚至五年时间把它做到很成熟 ， 对吧 ？ 提供一次我们说有机会 、 有成长 、 有回报 、 有意义的机会 ， 这已经是个很好的公司了 。

嗯 。

但我们觉得最好的公司应该能够持续地 ， 最起码是两次 、 三次 、 四次 、 五次地给这个员工持续地提供有机会 、 有成长 、 有回报 、 有意义的机会 。

嗯 。

这样的话 ， 其实在这个三轮 、 五轮的成长 ， 对吧 ， 下来之后 ， 他会变成一个非常厉害的人 。

嗯 。

然后也会比较全面和完整 ， 对吧 ？ 这个时候如果再要选择去创业 ， 我觉得他的成功率会更高的 。

诶 ， 你刚才也提到消费电子产业是一个速生速死的 -

速死的行业 。

...... 行业 。

对 。

而且看起来垄断效应比较少 。

嗯 。

你觉得 ， 呃 ， 你今天做消费电子比你当年开始做肯定要红海太多了 。 深圳出现了这么多的竞争对手 ， 大疆啊 、Insta360 啊 、 郑浩啊 、 拓着啊等等等等 。 所以你觉得今天这一做一家消费电子公司的护城河到底是什么呀 ？

我觉得我想三层的护城河吧 。

嗯 。

对 。 嗯 ， 第一层其实是你的独特的领先的技术 。 当今天这个事情它 ， 对吧 ， 只能你做 ， 在这个阶段只能你做出来 ， 别人做不出来的时候 ， 这肯定是一个有效的护城河 。 但是呢 ， 呃 ， 我觉得技术一定会遇到我们叫边际效应递减 。 什么意思呢 ？ 因为人的感知能力 ， 人作为一种模拟的动物 ， 人的感知能力是有上限的 。

嗯 。

当你的技术碰到了这个人的感知上限的时候 ， 你发现你的技术往前走的空间就不大了 ， 这个时候别人就能追上来 ， 所以你的技术优势可能就会消失 。

嗯 。

我举几个例子啊 ， 就是说苹果的屏幕 ， 对吧 ？ 呃 ， 最开始十几年以前 ， 大家肯定会认为 iPhone 的屏幕比其他的手机都好 。 今天你还这么觉得吗 ？

嗯 。

今天你不觉得了 ， 对吧 ？ 包括苹果自己都出来说 ， 嗯 ， 屏 - 屏幕有一种规格叫 Retina。Retina 的意思是它的像素点如此之密 ， 以至于一个正常人看不出差别出来 。 换句话就是人今天你的眼睛只能分辨到这么细的颗粒度的时候 ， 对吧 ？ 那么当今天我的技术做到这个分辨率的时候 ， 再往前做 ， 人已经感知不出来了 。

嗯 。

再举一个例子 ， 我们今天的比如充电器 ， 我们把它做到就是体积很小 ， 对吧 ？ 然后功率很强 ， 我们把一个一百四十六瓦的充电器做到真的是一个小卡片那么大 。 呃 ， 你觉得很小 ， 你觉得很好 ， 当我把它再做小一倍 ， 你可能觉得还有意义 。 但再做得更小 ， 你觉得还有意义吗 ？

不大 。

已经没有意义了 。

嗯 。

对吧 ？ 所以我们就会说 ， 当你今天理解说技术它总会遇到人的感知的极限的时候 ， 当你遇到极限的时候 ， 你发现你再往上做的空间不大了 ， 而这个时候别人会逐步地追上来 。 所以你最后理解你的超额的技术优势 ， 放在一个足够长的时间里边 ， 是一定会被抹平的 。

嗯 。

就我们认为这是一个基本上是个第一性原理 。 好 ， 那么当你今天说你的技术已经被抹平了之后 ， 那么剩下来这个时候你的护城河是什么 ？

品牌 ， 媒体 。

对 。 一定是品牌 ， 就是你存在用户心中的信任和那一份想起你的品牌的时候 ， 那一份情绪 。 其实 ， 呃 ， 存一个品牌的信任出来是非常非常困难的 。 消费者可能 ， 对吧 ， 需要很多次建立起对你品牌的信任 ， 但你可能做错一次 、 两次 ， 这个信任就永久地消失了 。

嗯 。

而且他这一辈子可能都不会再回来 。

嗯 。

对吧 ？ 所以今天你发现说一个好的公司 ， 它需要很长的时间去积累 ， 然后跟用户的信任 ， 那么这个会构成一个巨大的第二层的护城河 。 但是呢 ， 其实你放到最长时间来看 ， 其实我觉得无论是技术还是品牌 ， 都不是这个公司最深的护城河 。 这个公司最深的护城河是它的使命 、 愿景 、 价值观和一群真正的相信使命 、 愿景 、

价值观的人 。 呃 ， 为什么这么说啊 ？ 因为你看到有很多好像有那些品牌基础 、 有信任的公司 ， 慢慢的是不是好像也不太行了 。

诺基亚吗 ？

诺基亚举例子 ， 对吧 ？ 甚至今天 ， 呃 ， 我不知道我们应不应该在这里谈论 ， 比如像索尼这样的品牌 。

嗯 。

对吧 ？ 其实某一个时间点 ， 其实你也是 ， 就是或者说应该还有很多的品牌吧 ， 对吧 ？ 像索尼 ， 像飞利浦 ， 就是你对它的信任还在 ， 对吧 ？ 但你发现好像你选择它的概率也没有那么多了 。

嗯 。

对 。 最后你发现还是说今天这个公司是不是持续地有一群人 ， 他今天 ， 诶 ， 他能够保持一种极致的创新的精神 。

嗯 。

对吧 ？ 他对自己能够 ， 刚刚讲第一性 ， 要求极致和共成长 。

嗯 。

就这样的一群人 ， 我觉得会是这个公司最长时间的护城河 。

嗯 。

如果这样的一群人能够 ， 对吧 ， 十年 、 二十年 、 三十年持续地保持这样的话 。

嗯 。 你们公司现在你觉得有这样的人吗 ？ 多吗 ？

拿我们公司自己的例子来检验刚刚这个一层 、 两层 、 三层的一个基础 ， 对吧 ？ 那我觉得首先就是每一个方面它都不是 0 和 1， 就不是你有或者你没有 ， 它是一个你从 0 长出来逐步就像逼近的过程 。 然后这里边的话 ， 像我们刚刚讲的 2023 年开始 ， 我们 ， 嗯 ， 成立组织 ， 打造技术 ， 就到今天像存算一体这样的芯片和它的应用 ，

我觉得在一段时间里边 ， 你可能看不到有其他人有类似的东西 。

嗯 。

所以我觉得在技术这个领域里边 ， 我们到了一个零点几 ， 但我觉得立意上看起来 ， 我觉得可能还只有一个 0.2、0.3， 对吧 ？ 所以后面还有巨大的空间 ， 我们希望还是能吸引到 ， 对吧 ， 就是好的创造者 ， 大家一起把技术这个板从现在零点二 、 零点三能够涨到一去 。 嗯 。 对 。 到品牌的话呢 ， 呃 ， 这个的确是我觉得我们过去的 15 年就

是努力的积累和认真呵护的结果 。 其实安克的品牌在全球范围内大家的 ， 就是信任度 ， 呃 ， 还是挺高的 。 呃 ， 举个例子 ， 我们今年的二月份发布了一套就是互用储能的产品 ， 那么 ， 呃 ， 客单价一万美金 。 嗯 。 呃 ， 没有线下店可以看 ， 对吧 ？ 就是发布完 ， 你可能就是在我们的官网上就直接下单 ， 花一万美金买这个东西 。

你可以想象 ， 对吧 ， 对用户来讲 ， 这是一个多么艰难的决定 ， 因为你 —— 在这个品牌来讲 ， 我们有几百美金 、 几千美金的储能 ， 但是到一万美金的储能 ， 今天还是第一次 。 嗯 。 OK， 然后这个产品刚发布 ， 然后线下也没有店可以让你去看 ， 那你觉得今天是什么样的信任让用户愿意直接掏一万美金在网上买这个产品 ？ 对品质比

较信任 。 这还是需要 - 对质量信任 。 对 ， 这个质量 ， 对这个品牌 ， 对吧 ， 对它的负责任的程度有很高的信任 。 嗯 。 所以我们第一个月就是有超过一千个客户 ， 大家都在网上买这个东西 。 所以其实这个是这个品牌信任的 。 所以我觉得这三块板里边 ， 可能到今天我觉得我们最长的是中间这块板 。 嗯 。 我觉得 ， 嗯 ， 如果按零

到一的话 ， 我觉得零点六 、 零点七 - 嗯 。 有这样的一个长度 。 嗯 。 对 。 然后最后就是我们讲的就是今天一群 ， 呃 ， 相信一个使命愿景 ， 对吧 ？ 今天大家能够 ， 就是在一起第一性求其实的一群人 。 其实如果你回到 ， 呃 ，2020 年 ， 我们刚开始做这个 ， 就是往整个公司的转型的时候 ， 那个点我觉得我们的人的比例和浓度还是挺低

的 。 嗯 。 对 。 所以过去几年的话 ， 其实说实话我们经历了一个很痛苦的一个变化的过程 。 嗯 。 对吧 ？ 其实这个公司的确我们 ， 呃 ， 当然也有很多同事像你说的 ， 就是我们上市之后有钱了 ， 可能就 ， 对吧 ， 干别的去了 。 然后我们还引入了很多的创造者 。 其实这个过程你真的感觉它是一个量变到质变的过程 。 嗯 。 就是前几

年可能慢一点 ， 到最近这一两年其实越来越快 。 因为一方面也是因为我们在出来讲这些东西 ， 对吧 ？ 呃 ， 就是我有过一些内容里的曝光来讲 ， 安克想成为一个什么样的公司 ， 对吧 ？ 然后我们能给创造者们提供什么样的环境 ， 对吧 ？ 然后什么样的回报 。 嗯 。 呃 ， 但是你老讲这样的好像愿景 。 有点虚 。 对 。 所以呢 ， 其实 ，

呃 ， 最后应该是你的产品说话 。 嗯 。 对吧 ？ 换句话 ， 就是如果我今天老在讲说我们要极致创新 ， 我们要怎么样 ， 最后你发现 ， 欸 ， 我们的产品还只是一个微创新 、 改良型的产品 ， 对吧 ？ 那你该 - 大概率是不信我讲的话 。 但其实从去年开始 ， 我们的一些上市的产品 ， 比如说 ， 呃 ， 你看到我们那个 UV 蓝机 。 嗯 。 它其实是这

个品类里第一个消费级的产品 ， 把一个就是桌子那么大的一个工业设备做到了一个像手提箱那么大的小设备能放在桌子上 。 你看到我们发的这个存算芯片 。 嗯 。 和大家存算芯片的耳机 ， 这些其实都是真正的创造者在这个公司做出来的不一样的东西 。 嗯 。 所以我也希望说 ， 呃 ， 再过两年我也不用来上节目了 。 我也希望我

们的 ， 第一 ， 我们的产品自己会说话 ， 那些极致创新的产品会让大家觉得 ， 诶 ， 这就是一个创造的公司 ， 对吧 ？ 嗯 。 其次呢 ， 我真的希望让我们这些创造者们他们出来讲自己的故事 。 嗯 。 因为其实你理解 ， 我作为产品经理 ， 我创造的是这家公司 。 嗯 。 而今天我们这些真的创造性的产品 ， 其实是我们的一些一个一个领域

的技术创造者 、 产品创造者他们创造的 。 那么今天站在台上 ， 对吧 ， 骄傲地讲自己的创造 ， 这样的一个机会不应该是我的 ， 应该是他们的 。 你们公司现在是一个 bottom up 的文化还是一个自上而下的文化呀 ？ 呃 ， 我们今天其实是一个我们叫分层授权的文化 。 嗯 。 也就是说 ， 呃 ， 每一层做每一层该做的决策 ， 然后最大程度地向

下授权 。 嗯 。 换句话说 ， 作为 CEO， 那么我决定的是这个公司的形态是什么样子 ， 对吧 ？ 我们的战略框架 ， 我们的能力框架 ， 呃 ， 我们的组织框架 ， 我们的人才框架 ， 包括我们的回报怎么来设计 ， 这些是我决定的 。 呃 ， 那么去到我们的事业部 ， 当然我还说 —— 当然我还决定我们做哪些品类 ， 大的宏观的品类 。 然后但是具体这

个品类里面怎么做 ， 我们会授权给事业部去来做 。 嗯 。 在一个品类里面做哪些具体的细分的子品类 ， 对吧 ？ 然后做成什么样子 ， 这个会在事业部这一层来决策 。 嗯 。 然后再往到产品线 ， 那么具体的产品做成这个样子里面 ， 绝大部分的细节是授权给产品线去决策的 。 嗯 。 所以换句话就是我们其实公司有很多 ， 就是我们在

公司这个三层结构里边有很多独当一面的机会 ， 对吧 ？ 就因为你能够做这个事情相关的绝大部分的决策的时候 。 嗯 。 你实际上是个独当一面的决策者 。 呃 ， 我们在商业化的线条是一样的 ， 就是刚刚讲我们的公司的很多个大区 ， 大区下面很多的商业的商业线条 ， 他们也有很多独当一面的决策者 。 嗯 。 对 ， 所以呢 ， 呃 ， 其

实你理解这个公司有很多的独当一面的机会 ， 我们觉得对创造者来讲 ， 有一个能让他独当一面的机会 ， 其实就是他成长的最好的方式 。 嗯 。 对 ， 所以我们觉得真的是能给创造者提供一个很好的一个成长的一个赛道 。

你刚才说三防护 - 护城河 。

对 。

第二个品牌 ， 你们得分是最高的 。 我很好奇啊 ， 就是你作为一个在深圳成长的公司 ， 为什么在 —— 尤其是在欧美市场做出了一个不错品牌 ， 你这里面有什么 know-how 可以给大家分享 ？

其实我们说品牌的留下来的东西就是跟客户的信任 。

嗯 。

对吧 ？ 那么今天如果你在做所有的事情都是从要累积客户的信任角度去出发 、 去决策的话 ， 那最后你是不是应该收获最多的信任呢 ？ 换句话就是你今天以给用户产生信任为目标 ， 那么你做所有的事情都是朝这个目标去前进的时候 ， 你是不是应该会收获一个比较好的品牌呢 ？

这是你 ——

我 ——

...... 一天就想通的事情是吗 ？

呃 ， 我觉得这是个很 - 很简单的道理 ， 对吧 ？

嗯 。

第一性的原理 。 但第一性的原理其实在一些 ， 就是大的决策面前是会被检验的 。 就比如说你可能知道我们去年有一个很大的召回 。

嗯 。

对吧 ？ 我们在全球召回了几百万个充电宝 ， 这个经济损失肯定是按亿来算的 ， 若干个亿 ， 对吧 ？ 那这么大的决策 ， 呃 ， 你当然可以选择不召回 。

嗯 。

对 ， 但不召回的结果就是今天的确会有很多用户面临到 ， 就是这个充电宝会过热 ， 对吧 ， 甚至燃烧的风险 。 我们在做这个决策的时候没有经历 ， 你知道 ， 就是反复的研讨和大量的好像争论 。 大家觉得说 ， 哦 ， 我们今天看到这个问题了 ， 对吧 ？

嗯 。

那么今天我们从用户价值的出发要怎么做 ， 那就去做 。

嗯 。

所以像这样的事情 ， 当它发生在公司的每一个层次的时候 ， 我觉得它最后产出的东西才是 。 当然 ， 我觉得我也很难说每一个层级 ， 因为的确对一个公司来讲 ， 对吧 ， 它大了 ， 它复杂之后 ， 你一定最后有很多的局部的决策 ， 它可能不是遵守全局最优的 ——

嗯 。

...... 这样的一个原则 。

嗯 。

对 。 但是每当我们发现一个问题 ， 我们一定会去改 ， 解决这个问题 。 就是 ， 我们每当我们发现一个没有按原则来做的 ， 我们一定会去改正它的时候 ， 这个最后从概率的角度来讲 ， 我们在就是很多次的接 - 接触里边 ， 呃 ， 努力地赢得了大多次数的用户的信任的时候 ， 我觉得它最后就产生了一个有信任的品牌 。

嗯 。

对 。

你觉得当下的品牌有什么时代叙事的变化没有 ？

嗯 ， 我觉得还是回到从第一性的角度来说 ， 就是今天 ， 嗯 ， 从信任这个角度出发一定是不会变的 。

嗯 。

对吧 ？ 然后再往上的话 ， 你给用户带来什么样的信任基础上的情感 。 对 ， 这个的话呢 ， 我觉得其实有的品牌会让你很激动 ， 对吧 ？ 有的品牌会让你觉得好像 ， 哦 ， 就是很特别 。 对 ， 呃 ， 我觉得这些不同的情绪它天然就存在 ， 并不由好像时代发生改变 。

嗯 。 我看到你们也成立了 AI 中台 。 嗯 ， 你们现在在 AI 上 ——

嗯 。

...... 花的时间多吗 ？ 你个人花的时间多吗 ？ 你怎么学 AI 啊 ？

嗯 ， 你理解我的背景就是做 AI， 对吧 ？ 所以其实 ， 所以当年虽然自己没有能力把它做好 ， 但今天这个大浪潮来了之后 ， 我觉得我肯定是坚定地相信它的未来的 。 对 ， 所以其实我过去的 ， 呃 ， 半年有 - 有大量的时间其实花在这个领域里边 。

嗯 。

我们公司其实从去年的九月份开始到现在 ， 呃 ， 公司内部使用 ， 就是不算说给消费者服务所使用的 token， 我们内部使用的 token 到节目播出的点应该已经过十万级了 。 对 ， 我们每天现在大概是一千五百亿内部使用的 token， 而且这个数字还在快速地往上走 。 对 ， 而这过程里边 ， 嗯 ， 我们公司才六千个人 ， 这意味着说每个人每一天有两

千五百万的 token， 然后每个月大概有六 - 六 —— 五六亿的 token。

嗯 。

而这些里边大约有 ， 呃 ， 三分之一是最高档的模型 ， 对吧 ？ 然后 ， 嗯 ， 大概百分之五十左右的呀 ， 百分之四十几是中档的模型 ， 然后百分之二十是我们说的入门级的模型 。

嗯 。

对 。

分配到了做什么事情上 ？

嗯 ， 其实今天 —— 因为大家传统说好像写用 AI 就是拿来比如说写代码 ， 对吧 ， 做产品 。 其实今天公司的各个我们说的智能条线 ， 然后都在今天 ——

嗯 。

...... 其实都有大量的 AI 使用 。

嗯 。

那我们今天的 AI 使用并不是说 ， 嗯 ， 给大家好像开很多账号 ， 对吧 ， 然后大家去各种各样的平台上用 AI， 而是我们建立了一个中台 ， 那么我们把各种各样的模型接进来 ， 然后在前端的话 ， 我们提供聊天 ， 提供本地的命令行 ， 对吧 ， 提供网页 ， 提供各种各样的接入方式 ， 然后 ， 呃 ， 让全公司的人在同一个平台上用 AI。

嗯 。

那这个也就是我们说的 AI 中台 。 对 。 嗯 ， 其实我们去看的话 ， 首先就是今年很火的 ， 比如 OpenCloude， 对吧 ？ 呃 ， 那我们说 OpenCloude 代表的是我们叫做即时编排型的任务处理 。

对 。

也就是今天你告诉它一个需求的时候 ， 它现场帮你编一个流程 ， 帮你处理这个需求 。

嗯 。

那它的挑战就是它今天其实是 ， 呃 ， 第一 ， 它是临时的 ， 它是不稳定的 ， 然后第二 ， 它今天大概率不完全了解你的企业内的数据 ， 对吧 ？ 然后你已经有的流程和方法 。 所以呢 ， 我们觉得企业级的应用 ， 它其实应该是很大程度的预编排的智能体 。

嗯 。

也就是我把这个企业成功的方法 、 流程 ， 以及我们今天企业已有的数据 ， 把它集成到智能体里边 ， 让这个智能体确定性地能产生我们所期待的价值 。 所以这个是我们觉得今天企业内用 AI 和今天个人用 AI 一个巨大的差别 。

嗯 。

那么今天一个企业级的各种各样的不同的智能 ， 对吧 ， 它要能把它的能力沉淀下来 ， 到一个预编排的智能体里边 ， 然后今天这个预编排的智能体要能够在一个平台上 ， 然后被承载起来 ， 然后 ， 呃 ， 去被分发到不同的模型去运行 ， 其实这个背后还是需要一套复杂的系统和一个完整的全面的思考 。

嗯 。

对 。

回到最初啊 ， 你当时说全员 Token 无限 ， 这个当时管理层当时有反对声音吗 ？

呃 ， 其实我们觉得 ， 因为后来很多人也问说你们怎么衡量 AI 的产出 。

嗯 。

对吧 ？ 嗯 ， 那句话叫因为相信所以看见 。 其实在一直到这个点 ， 我们并没有去严格地衡量过说我们花出去的所有的 Token， 它具体今天产出了什么 。

嗯 。

换句话 ， 我们就相信说未来的组织 ， 它一定是要被 AI 将加强过的组织 。

嗯 。

那么今天你最好是早开始 。 对 ， 所以其实整个这过程我们并没有算过什么账 ， 对吧 ， 我们就觉得说 ， 哦 ， 就应该去做 。 而且实际上 ， 呃 ， 很有趣啊 ， 就是 ， 呃 ， 因为今年我们的 AI 的花费就的确已经上升到了一个很 - 很大的数字了 ， 对吧 ？

嗯 。

所以 ， 那 ， 呃 ， 我们开始要说 ， 今天 ， 诶 ， 那这个成本可能大到了一个我们今天真的足够要认真地去看它 ， 甚至可能要去优化它的程度 。

多少钱 ？

呃 ， 今年肯定已经是小几个亿的费用 。

哦 。

对 ， 就是 ， 这是我们企业内部 ， 今天员工使用 Token 的费用 。

你心里的上限是多少 ？

呃 ， 我觉得最后它其实跟价值相匹配 ， 对吧 ？ 如果我们能创造出很好的客户价值 ， 就是我们今天能从客户那挣出很多的钱出来 ， 那我觉得这个其实是不应该有什么上限的 。

大家现在都在说 AI 原生组织 ， 你觉得你们需要变成一个 AI 原生组织吗 ？

这个问题像刚刚你问说 ， 就 AI 原生硬件一样 。

嗯 。

对吧 ？ 那到底什么是 AI 原生硬件 ？ 其实你发现就是无论是硬件还是组织 ， 我们觉得它有一些一定是不变的东西 ， 然后 ， 那我觉得把这些不变的东西想清楚 ， 然后再去想 AI 会怎么样让它变化 ， 然后这样产出的组织可能就是我们说的 AI 时代的组织 。

嗯 。

对吧 ？ 所以回到说组织 ， 什么东西是不变的 。 呃 ， 首先第一个就是用户价值 ， 就是你发现今天可能整场里面 ， 对吧 ， 最可能高频的词 ， 用户价值 ， 我们觉得换句话 ， 就对一个产 - 产品组织来讲 ， 我们让用户觉得开心和满意 ， 这个是不变的 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 创造用户价值的价值链 ， 就刚刚讲 ， 你要经历的把这个用户价值创造出来的一个一个的过程 。 举个例子啊 ， 我要做个硬件产品 ， 那我先要做用户研究 ， 然后我要定义这个产品 ， 对吧 ？ 定义完了之后有一些技术我可能要去研发 ， 有一些 ， 比如设计我要做 ， 对吧 ？ 最后我要把它组织成一个很好的产品 ， 然后我要

把品质做好 ， 我要把生产做好 ， 并且我要把买到很 - 很好的东西 ， 然后这个还只是把产品生产出来 ， 后面我还有营销 、 销售 、 服务 ， 我还有很多很多事情要做 。

嗯 。

所以请问 AI 来了之后 ， 这些价值点会消失吗 ？

不会 。

就你发现把一个产品做出来 ， 让用户觉得满意 ， 你还是要经历这些价值点 ， 对吧 ？ 所以我们说 AI 不会今天改变这个整个组织的价值链 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 其实你去认真看价值链的话 ， 你发现看起来是个大组织 ， 其实价值链上是由一个一个的小团队串起来完成的 。 呃 ， 软件开发里把它叫 Scrum， 对吧 ？ 硬件公司的话 ， 我们现在也就复用了这个 Scrum 的说法 。 就换句话说 ， 每一个价值链上的一个点 ， 其实它是有一个组织来交付的 。 所以那我们说今天这个组织会完全地消失

， 被 AI 替代掉吗 ？

消失肯定不会 。

那它会怎么被 AI 改变呢 ？

也许会缩小 。

这是我们今天看到的 。 就在软件领域里边 ， 呃 ， 举个例子 ， 一个传统的 Scrum 可能会有八到十个角色 。

嗯 。

对吧 ？ 从用户研究开始 ， 然后到最后做单元测试 ， 做测试结束 。 那么今天 AI 实际上带来了 ， 嗯 ， 岗位的融合 。

嗯 。

对吧 ？ 就是一个人可以多干几个不同的角色 。 就这种情况下的话 ， 这个 Scrum 会变小 ， 它可能会从一个十几个人的 Scrum 变成一个几个人的 Scrum， 但它不会消失 。

嗯 。

然后硬件领域其实不一样 ， 就比如 AI 来了 ， 今天我也不能让一个电子工程师突然会画结构图 ， 突然 ， 对吧 ， 突然能够就做嵌入式的代码 。

哦 。

因为这些的确它跟物理世界打交道 ， 它还是有很多的功夫要去花出去 ， 很多的经验需要去积累的 。

嗯 。

对 ， 所以那么你发现跟硬件相 ， 跟物理世界相关的 Scrum， 它的尺寸可能 ， 或者它的规模可能并不能减少 。

没有变化 。 哦 。

对 ， 或者它能减少一点 ， 对吧 ？ 呃 ， 所以刚刚讲 ， 就是所以 AI 带来的第一个变化是有一些 Scrum 的人数会减少 。

嗯 。

然后第二呢 ， 我觉得 AI 会带来的变化是这个 Scrum 内部的运行机制会变 。 就是它今天从好像人在定义目标 ， 对吧 ， 人在拆解过程和人在完成过程 ， 变成今天 AI 能够今天辅助你定义目标 ， 帮助你拆解今天项目和 OKR， 对吧 ， 和管理它 ， 以及最后可能帮助你完成很多工作 ， 所以它的效率会提升 。 对 。 然后今天另外就反映到 ， 就是跨

不同的 Scrum 之间 ， 它的协作 。 因为过去吧 ， 大家要相互之间开会 ， 这个其实 ， 呃 ， 我相信这样的一个就是过去这种传统的沟通方式 ， 在 AI 来了之后 ， 也会被 AI 变得更有效率一些 。 所以拉回来一点 ， 我们刚刚讲的就是 ， 第一 ， 用户价值不变第二 ， 价值链条不会变 。 第三 ， 这个链条上已经有的一个一个的交付组织 ， 这些组织

大概率也不会变 ， 对吧 ？ 但是这些组织 ， 第一 ， 有些会变小 ， 呃 ， 第二 ， 它的内部和组织组织之间 ， 其实它的协同效率会更高 。

嗯 。

所以我们觉得这样的一个组织 ， 就完成了这样的一个转型的组织 ， 它就是一个 AI 时代的组织了 。

你们现在转型进度为 ， 进度表为 ？

呃 ， 我觉得我们其实经过了大半年的实践 ， 我们把今天的路径看得很清楚了 。

嗯 。

对 ， 但是说实话 ， 其实 ， 呃 ， 人的转变和组织的转变其实都是需要一个过程的 。

嗯 。

我希望我们到年底能够完成这样的一个转变 ， 就已经就非常地棒了 。

有人会觉得在 AI 时代 ， 中层管理者变得更重要了 ， 也有人会觉得中层管理者会消失 。 你怎么看 ？

的确有人会认为说 AI 时代就不需要中层管理了 。 譬如说 Jack Dorsey， 对吧 ， 他前一段时间有一个很著名的文章说 ， 他觉得应该用世界模型来掌控这套公司 ， 然后应该要消灭中层管理者 。 那 ， 呃 ， 我实事求是地说 ， 我觉得今天的模型能够处理的 context 长度上面 ， 我觉得这大概率是做不到的 。 呃 ， 其实 context 的长度是今天你要把一个问题描

述清楚所需要的 token 的数量 。

嗯 。

就比如我今天有一个项目 ， 对吧 ， 然后这个项目把它讲清楚需要多少 token。 那么我有一个 Scrum， 这个 Scrum 可能同时在跑几个不同的项目 ， 这个 Scrum 需要多少 token。 而今天我的一个部门里面大概率有若干个 Scrum， 所以今天这个部门的 manager 需要多长的 context， 对吧 。 那么再往上 ， 今天你这一层层往上累加 ， 你发现到公司 ， 整个公司需要多长的 context。 那你这么

算完之后 ， 你理解今天把一个公司讲清楚 ， 它所需要的 context 长度一定是一个超过十亿 、 超过百亿 ， 甚至到千亿 、 到万亿的 ， 的数量 。

嗯 。

当然取决于公司的规模啊 ， 对吧 。 那这种情况的话 ， 以今天的模型的处理能力 ， 你说它超过百万 context 的时候 ， 它的能力会怎么样 ？

要么丢失 。

对 。

嗯 。

今天你可以说压缩 ， 但是压缩里面留什么东西 ， 不留什么东西 ， 对吧 ？ 这其实就是非常非常重要的的价值的选择 。

嗯 。

今天这个价值选择 ， 我觉得模型肯定还做得不太好 ， 对吧 ？ 所以今天的过程里边一定需要人今天在过程中间去做 ， 一个从大量的复杂 context 里边抓住关键的工作 。 然后再说一个 ， 嗯 ， 点 ， 就是我们说的组织和组织的结果之间的关系 。 这里面有一个著名的定律 ， 叫康威定律 。

嗯 。

康威定律是说你的组织的形态决定了你的产出的结果和效果 。 那么请问今天组织形态是由谁来定义的呢 ？

CEO。 或者长出来的 。

你会发现组织形态它长出来之后 ， 它今天还是由人在一起组织起来的 。

嗯 。

对吧 ？ 所以今天那么我们说一个高效的组织 ， 这里边有正确的人 ， 对吧 ， 他有正确的氛围 。

嗯 。

他有正确的沟通方式 ， 这些今天是可以说 CEO 一个人就支撑它长出来的吗 ？

好像不行 。

他一定不是 。

嗯 。

对吧 ？ 他一定是有一层一层的管理者 ， 今天去付出心血 ， 把这个组织今天真正培育出来的 。 所以我们说 ， 你不能假定说今天这个公司一来就有所有的正确的人 ， 并且他们在一起高效地协作 。 为了今天能够打造 ， 对吧 ， 刚刚讲正确的人 、 高效的协作和合适的组织 ， 这个是需要管理者付出巨大的努力和心血的 。 所以我的认

知里 ， 我觉得中层管理者不会因为 AI 的到来而消失 。

嗯 。

而且事实上他们可能会因为 AI 的到来而变得 ， 诶 ， 更有力量 。

那会消失的是什么 ？

呃 ， 我希望最后被消失的是那些重复的 、 无聊的工作 。

嗯 。

对吧 。

初级岗位会减少 。

呃 ， 对 ， 今天有一个提法 ， 大家会认为说 AI 时代 ， 对吧 ， 消灭了初级岗位 ， 所以未来就长不出高级岗位了 。 这个说法的假设是说高级岗位一定是从初级岗位长出来 。 那 ， 呃 ， 我给大家讲个反例啊 ， 比如说建筑 。 建筑的初级岗位 ， 比如可能是砌墙 、 抹灰 ， 对吧 ？ 就是总而言之是很多操作性的工作 ， 它的高级岗位可能就是

建筑设计 ， 对吧 ， 然后那些规划的人 。 那么如果你看古代的话 ， 古代真的就是建筑设计师是从一线的工匠慢慢地升上来的 。

嗯 。

对吧 ？ 就是你今天做到一个建筑设计师的时候 ， 你大概率前面的十几年做了很多很多的砌墙 、 抹灰的很具体的工作 。 那你看现代呢 ？ 对吧 ？

嗯 。

现代其实建筑设计已经变成了一个确定的门类 ， 对吧 ？ 你今天不需要说好像我砌过几年墙 ， 抹过几年灰 ， 才会能做成一个建筑设计师 。 所以我们觉得未来大概率也会这样 。 也就是说今天你不需要今天比如说学过比如说某个领域的编程 ， 调过很多的 bug， 你今天才能在顶层做一个架构师 ， 然后面向客户去构建方案和交付一个

价值 。 那事实上我们今天看到的确实是这样子的 。

嗯 。

就我们今天的校招 、 生里用 AI， 对吧 ， 很多就是完全没有任何编程能力的同学 ， 应该这么讲 ， 就是没有任何编程经验 ， 就他们本科学的也不是编程 ， 也没有写过程序的同学 ， 今天他在清晰的业务领域面前 ， 用 AI 支持他交付一套完整的系统 ， 去支持业务的 - 的运转 。 我们公司有很多这样的例子 。

嗯 。

所以这个其实就是完全跳过了好像所谓的传统的初级岗位 ， 对吧 ， 到了一个高级岗位的角色 。 所以我觉得其实 ， 嗯 ， 我不担心说 AI 消灭了初级岗位之后 ， 未来就不会有高级岗位的人才了 。

嗯 ， 你觉得组织会缩小吗 ？

我觉得组织的确会变得更加的就是精炼吧 ， 更加的高效率 。

嗯 。

对 。

那会少数人挣更高的薪酬了 ， 比如十倍 。

对 ， 其实 ， 嗯 ， 我们 ， 我们也在说一个这样的观点 ， 我们就说 ， 那么 ， 呃 ， 首先我们定义了一个词 ， 我们叫 N 倍效能个人 ， 对吧 ？ 呃 ， 我们叫 N-time efficiency worker。

嗯 。

然后它缩写完之后就是 NEW。

哦 。

就是 N-time efficiency worker， 就是这个 NEW 人 。 然后 ， 呃 ， 换句话就是他效能被提高 N 倍的人 。 那么你去 -- 你换个角度看之后 ， 你会发现这里面其实还分成两群人 ， 一群是今天用 AI 去构建能力的人 ， 就换句话 ， 这些人他其实是在业务里边去把业务的刚刚讲的认知 ， 对吧 ， 数据 、 流程 、 方法沉淀成智能体的人 ， 他们是那些就是造父子的人 。

嗯 。

然后呢 ， 另外一波我们叫小 NEW， 我们把这波人叫大 NEW 人 ， 对 。 另外一波使用这些 AI 智能体的人 ， 我们叫小 NEW 人 ， 就他们可能不用自己去从零开始做这个智能体 ， 但他们要能够高效地去掌握和使用这些智能体 ， 对吧 ？ 他们的效能也会因为这些智能体的存在而被 N 倍地提升 。 所以我们说就是大 NEW 人 、 小 NEW 人 ， 对吧 ， 大 NEW 人是

造 AI 智能体的人 ， 然后小 NEW 人可能是用 AI 智能体的人 。

嗯 。

对 ， 所以我们觉得最后其实这个组织可能会有少量的大 NEW 人 ， 对吧 ， 和今天 ， 诶 ， 呃 ， 就是更多的今天小 NEW 人来组成 。 然后这里边的分配的话 ， 因为他们的价值被 N 倍地创造了 ， 然后所以那么一个好的组织应该也给价值相应的方式去分配 。

嗯 。

对 。 呃 ， 因为我们作为一个消费电子公司 ， 其实还是回到我们说第一性 ， 对吧 ？ 我们说消费电子的价值是谁创造的 ？

是做产品的人 。

对 ， 其实因为消费电子我们刚刚讲的速生速死 ， 对吧 ？ 其实就是你的产品 ， 就是真的飞快在迭代 ， 如果你做不出最先进的产品 ， 你再厉害的公司可能过几年就 ， 就不行了 ， 甚至没了 。

嗯 。

诺基亚就是非常好的例子 。

嗯 。

对吧 ？ 所以其实我们说消费电子 ， 因为你要持续保持创新 ， 持续走在最前沿 ， 所以而这些一定来自你的员工 。 所以今天我们说它的价值是员工创造的 ， 那我们觉得一个持续能够成功的公司 ， 它的价值分配也必须要尊重这种价值创造的规律 。

嗯 。

对吧 ？ 所以那么我们觉得更多的价值应该分给员工 ， 就分给这些创造者 。

嗯 。

所以我们在公司一直讲 ， 我们说创造者拿七 ， 对吧 ， 然后股东拿三 。 对 ， 所以我们认真地思考过这个问题 ， 呃 ， 我们觉得就是在 AI 时代 ， 对吧 ， 然后我们的价值创造被 N 倍地提高之后 ， 但我们觉得人 ， 就是创造者呢 ， 依然是价值创造的主体 。

嗯 。

所以在 AI 时代的话 ， 我们依然会坚持这种 ， 就是劳动者创造了拿大头的这样一个分配比例 。 对 。

为什么是七比三 ， 不是八比二 、 九比一 、 六比四 ？

呃 ， 其实首先我们会说创造者应该拿更多 ， 对吧 ， 这意味著创造的这一头是大的 。

嗯 。

那么 ， 呃 ， 今天就是七三 、 八二之间 ， 我讲一个这样的底层原理 ， 就是 ， 呃 ， 我们定义一个词 ， 叫总剩余价值 。 总剩余价值就是你的收入里边刨掉今天所有你必须要支付的费用 ， 然后你所有剩下来可以在员工和股东里面分的比例 ， 就叫总剩余价值 。

嗯 。

对吧 ？ 那么 ， 呃 ， 很好玩 ， 你发现一流公司就是那些产品最创新 ， 对吧 ， 品牌最极致的公司 ， 它通常都有百分之三十以上的总剩余价值 。

嗯 。

然后这个里边呢 ， 那么百分之三十里边 ， 今天 ， 呃 ， 怎么去给员工分 ， 怎么去给员工和股东分 ， 对吧 ？ 那么股东分到多少基本上是比较合理的 。 我们会觉得因为一个公司如果今天总底下的净利润 ， 如果说只有比如三个点 、 五个点 ， 那么这个公司大概率不是一个大家通常认为的好公司 ， 对吧 ？ 股东的价值应该差不多有十

个点 ， 对吧 ？ 这才是我们认为一个好像好公司的一个基础门槛 ， 对吧 ？ 所以那你从这个角度看 ， 当你有三十个点的总剩余价值 ， 而股东要分十个点的时候 ， 差不多就是个七比三的比例 。

嗯 。 所以让你们公司成为一个创造者 ， 到底 ， 呃 ， 它能有多少现金回报啊 ？ 能不能给大家一个量化 。

呃 ， 其实我们还真的在算 ， 就是公司我们大家挣多少钱 。

嗯 。

对啊 。 嗯 ， 其实 ， 呃 ， 首先的话就是一个平均数 。

嗯 。

而且我们看这个平均数的变化 ， 其实公司 ， 因为我们刚刚讲的 ， 我们坚持说去创造更好的产品 ， 就是当我们开始从就往器械转型的这条道路的时候 ， 其实你发现你的器械产品的比例越高 ， 呃 ， 你所创造的客户价值就越大 。

嗯 。

所以事实上你最后能留下来分的总客户价值是越来越高的 。 所以反映在我们公司这几年 ， 我们的毛利率大概每年能涨一点 ， 一到一点五个点 。 然后更高的收入 、 更高的毛利之后 ， 那你看到其实我们的股东的分配那个部分没有怎么变 ， 所以多出来的这部分的钱其实都是分给我们的员工的 。 所以这几年其实我们的员工的收

入有一个真的是持续的一个上升 ， 对吧 。 所以我们内部会统计说我们二三年一月一号就在公司的同事 ， 他二四年的总收入跟二三年的总收入比 ， 平均会有个百分之二十的提升 。

嗯 。

然后二五年跟二四年同样也有一个平均百分之二十的提升 。

嗯 。

所以这个是你能看到当你的公司的产品更极致更创新之后 ， 然后你的客户价值更多 ， 对吧 ？ 然后你的总价值更多的时候 ， 我们的员工是持续分得更多的 。

嗯 。

然后回到具体的绝对数量来说的话 ， 呃 ， 我们还会统计一个数 ， 就是我们说像年收入过百万的人数的数量 。 其实公司我们在 24 年这个人数大概是五百人左右 ， 我们当时大概五千人 ， 然后呃 ，25 年我们六千人的时候 ， 这个数涨到八百人 ， 然后我希望这个数字在今年可能能过一千 。

嗯 。

对吧 ？ 然后 ， 呃 ， 最后的理想局面 ， 其实你如果能看见中国最好的 、 最创新的公司 ， 其实人均的收入能过一百 ， 就所有人几乎都是人均过百万的 。

嗯 。 你刚才提到现在面临这么大的一个 AI 的浪口 ， 然后大家都在做 AI 的变革 ， 你觉得你们今天做得怎么样了 ？ 有多痛苦啊 ？

刚刚我有分享说 ， 其实我们全员用 AI， 然后在我们自己的中台 ， 对吧 ， 然后来接入和使用 ， 然后把我们的业务的经验 、 知识 、 能力沉淀到 AI 的智能体里边 。

嗯 。

呃 ， 这个其实是大量的工作 。 你理解 ， 就是 AI 今天能够运作的基础是今天你的数据在系统里边 ， 对吧 ？ 那么今天 ， 呃 ， 互联网公司可能天然它绝大部分的数据是在系统里的 。

嗯 。

但今天作为一个硬件公司来讲 ， 我们其实大部分的数据是不在数字系统里边 。 对 ， 这过程里边 ， 你要努力地把大部分的数据逐步地扫进来 。

嗯 。

对吧 ？ 然后基于这些数据 ， 把刚刚我们讲的编排的智能体做出来 。 然后呢 ， 特别重要的是 ， 今天不同领域的智能体 ， 它还要能够拉通 。

嗯 。

换句话就是如果产品的智能体 ， 然后跟我的研发的智能体之间 ， 它的数据对象是不拉通的 。

嗯 。

就好像你讲德语 ， 我讲英语一样的 ， 这个沟通起来其实也是很不顺畅的 。

嗯 。

对吧 ？ 所以这个背后其实一定会需要 ， 就是在某一个 ， 在每一个领域里边建立起智能体之后 ， 再把这些智能体跨领域能够拉通 。

嗯 。

这个背后其实是巨大的工作量 。 对 ， 然后最后的话呢 ， 你发现其实你的组织要发生变化 。

嗯 。

对吧 ？

怎么变 ？

你的组织 ， 刚刚我们讲的 ， 对吧 ？

嗯 。

嗯 ， 那么你要拆出 squad 出来 ， 你这些 squad 要能够今天充分地把 AI 用起来 ， 这个背后所需要的变革其实是巨大的 。

嗯 。

对 ， 所以 ， 嗯 ， 当然回到最后 ， 你的人要发生变化 。 对 ， 就是你发现其实这个三个里边 ， 其实最难变的还是人 。

嗯 。

对 。

人是应该更适应 AI， 还是说要换人 ？ 人的变化 。

我觉得是人今天要相信说 AI 不会取代自己 ，AI 今天会让自己变得更强 ， 然后愿意今天去拥抱 AI。

啊 ， 然后把自己的东西交给 AI。

嗯 。

把自己的一些 -

它其实 ， 我刚刚讲 -

数据 。

对吧 ？ 其实 ， 呃 ， 第一个就是说少量的人会去建 AI， 建 AI 能力 。

嗯 。

就少量的人会去建数据 ， 对吧 ， 建智能体 ， 然后大量的人今天会用上这些数据智能体的应用 。 对 ， 所以 ， 对 ， 就是 ， 特普来讲 ， 这个其实我们会总结说三板斧 ， 对吧 。 第一是刚刚讲人拥抱 AI， 第二是能力沉淀成智能体 ， 对吧 ， 然后智能体之间拉通 。

嗯 。

第三的话是你组织发生变革 。 所以这三个都完成 ， 才能变成今天是一个我们说的 AI 时代的组织 。

你这个组织变化是从哪 ， 什么时候开始的 ？ 去年 ？

呃 ， 我们其实是从去年九月份开始 。

哦 。

它的最重要的契机其实是你看到了一个东西叫 Stacky。

哦 。

你知道 Stacky 其实是 ， 呃 ， 一套我们叫流程智能体 ， 对吧 ？ 其实 ， 呃 ， 它定义了产品经理怎么做 ， 然后开发怎么做 ， 测试怎么做 。 你就发现 ， 呃 ， 在模型上面好像并不能有效地完成的事情 ， 然后加上这一层智能体的 ， 呃 ， 描述 ， 对吧 ， 和限定之后 ， 它就跑得很顺畅了 。

嗯 。

所以从那个角度 ， 我觉得你就开始真的理解说组织应该怎么用 AI 了 ， 就一定是要构建出你的领域的流程的智能体出来 。 所以 Stacky 是一个面向软件开发的一套智能体 。

嗯 。

对吧 ？ 那你想今天在其他的领域里边 ， 你都能构建出那一套智能体的时候 ， 你的组织就会变得 AI 化 。

这个过程中有谁引导过你吗 ？ 做 AI 的组织变革 。 是自己想的 ？

嗯 ， 我们觉得应该被人 inspire。

嗯 。

就刚刚讲被 Stacky inspire。 但是我们是一个 ， 就是我们相信抽象 。 换句话就是说 ， 你看到了一个好像 ， 诶 ， 漂亮的 ， 或者你看到了一个很让你惊艳的事物 ， 对吧 ， 你去抽象这个事物背后的底层原理 ， 然后你再从抽象里边 ， 就是发散具象到各个不同的领域去 。 我们的组织进化方式一般都是这样的 。

嗯 。

对 。

你在 AI 时代变得是更焦虑了吗 ？ 周围好多人今年跟我说都非常焦虑 ， 你焦虑吗 ？

呃 ， 我觉得焦虑肯定是有一点的 ， 对吧 ？ 因为今天好像它的变化非常的巨大 。 对 ， 然后而且速度越来越快 。 但是 ， 呃 ， 我们的习惯就还是你要去问说什么东西是不变的 ， 对吧 ？ 像我刚刚讲的就是你的客户价值 -

嗯 。

...... 是不变的 ， 你的价值链是不变的 。 然后最后呢 ， 呃 ， 你的这些美好的价值需要靠今天创造者去创造出来 ， 这些东西是不变的 。 那你就会去问自己说 ， 这些不变的东西 ， 你是做得更好啊还是更不好 ， 对吧 ？ 然后 ， 那 ， 呃 ， 我们觉得我们这些不变的底层的是越来越好的时候 ， 那我相信不管在什么样的变化面前 ， 我都应该

是那个更好的那一个 。

嗯 。

对 ， 当然这个其实是一个理性今天帮助你去克服感性的方式 。 对吧 ？ 这不代表你内心完全没有感性了 。