对话姚颂:不想 boring,那就继续开心地 suffering

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2026-07-24 16:09:01
对话姚颂:不想 boring,那就继续开心地 suffering
姚颂十年三次科技创业:26岁3亿美元卖深鉴科技(AI芯片),后创东方空间推"引力一号"固体火箭,2025年再立正行创新(Striding AI)做物理AI与通用机器人,获正大/华勤场景与近亿美元天使融资;他主张"人生要么boring要么suffering"拒无聊,以"扩大生存圆、服务个体、优化关系"选方向,坚持系统级整合、算法每步产商业价值、拒遥操造假demo,从十分进攻转八分进攻两分防守,继续"开心地suffering"。

和姚颂的这次采访,发生在清华科技园。

2018 年,26 岁的姚颂 3 亿美元卖掉深鉴后,只高兴了两分钟,然后 “人生陷入了灰暗”。他试过做 “富贵闲人”,但很难。

人生就两种状态,要么 boring(无聊),要么 suffering(痛苦)。我更无法忍受 boring。

之后,他在 2020 年参与创立民营航天公司东方空间;去年下半年,他开始第三次创业,成立正行创新(Striding AI),以系统级思路来做物理 AI 和通用机器人。

紧邻清华西门的清华科技园,正是一个适合聊这十年的地点。从 2011 年物理竞赛保送清华大学电子工程系开始,过去 15 年,姚颂和更多中国科技人物的故事都被这里串联。

三小时多的访谈里,姚颂两次指向窗外——一次是商汤最早的北京办公室。2014 年商汤的成立,让当时上大四,正在做 AI 加速器毕设的姚颂看到了深度学习的应用机会,商汤也首开教授创业风潮。

另一次是回忆起十年前,姚颂和曹旭东在楼下散步。姚颂问:训好模型,关键靠什么?曹旭东说:50% 看数据,30% 看算力,20% 看经验和灵感,经验在灵感前面。同一年,曹旭东创立 Momenta,开始 “数据驱动”。

这里还有更多故事:深鉴的第一轮,见了 50 个机构没人投。最后出手的是一位电子系师姐,张予彤。

姚颂大一参加社团时,给科协招生的一位师兄是王鹤;本科期间,一起做科研项目的同学有高继扬、许华哲、周而进……现在他们都是新一批具身智能公司的创始人或联创。而姚颂创立的 SEE Fund 基金同时投了银河通用(王鹤)、星海图(高继扬)、破壳(许华哲)的天使轮。

当年和姚颂一起创立深鉴的另外 3 位:汪玉、韩松和单羿也都成为了连续创业者。

这十年,也是硬科技创业在中国从边缘走向主流的十年。现在的新一批年轻创始人,正感受极强的推背感。

第三次创业的姚颂经历波折、褪去青涩,不再那么爱讲 fancy 的技术名词,更多关注系统、组织和产业落地。这位昔日的 “天才少年”,向我们讲述了他这十年的历程。

01、十年三次科技创业,一个圆、两条线

晚点:你历史上有很多标签和 title。10 年前本科毕业就开始创业,26 岁 3 亿美元卖掉公司。如果以 “姚颂是谁” 来描述自己,你会怎么说?

姚颂:我就是一名创业者。

晚点:半年多前你开始了这次新创业,正行创新。你强调这是 “物理 AI”,不是 “具身智能”,二者的区别是什么?

姚颂:具身智能更多讲机器人本体智能。但只有本体智能,还不足以真正提供服务。比如一栋楼里有 10 台机器人,就需要对环境有感知,要能规划多机协作与路径,还得实时知道每台机器人的电量、状态和位置;可能还需要一套远程兜底系统,就像 Robotaxi 有时需要远程接管。综合考虑空间、本体、运动和操作,才是物理 AI。

晚点:从深鉴科技的 AI 芯片,到东方空间的商业航天,再到现在的正行创新,你过去十年的创业跨度很大。随流而动还是有贯穿的线索?

姚颂:有两条线。第一条是,我希望做对人类发展真正重要的事情。做深鉴时我还没想清楚,那是第一次创业,方向是汪玉老师定的,我负责团队管理。

后来我逐渐想清楚了一个 “什么是重要的” 图景——我们可以画一个圆,代表人类生存空间;圆里有很多点,是每个个体;点之间又有各种关系。这刚好是三类重要问题。

一是扩大这个圆的边界,即扩展人类生存空间,这靠的是能源、航天,比如核聚变、走出地球。二是服务圆里每个个体的生存、健康、幸福和快乐。三是优化点与点之间的关系,就是社会怎么提高效率、同时兼顾公平。芯片、火箭、机器人,都落在这三类问题里。

第二条线是我真正兴奋的事。我最有成就感的,是看到一个算法、一个最初的技术原点一步步变成产品,真的被很多人用起来。

对话姚颂:不想 boring,那就继续开心地 suffering

一次创业分享中,姚颂给这个思考框架画出的图示。

晚点:可以说,一条线是向外寻找要解决的外部问题,另一条线是向内发现驱动力。

姚颂:(笑)你总结得比我好。

02、人生要么 boring 要么 suffering,我不想 boring

晚点:回到十年前,你进入清华后经历了什么,让你在本科毕业后选择了创业?

姚颂:这事儿的源头还真是从大一就开始的。我是物理竞赛保送清华的,一开始学习压力很大,学神太多了。比如我们一字班(2011 级)电子系有一位神人韩衍隽,韩神,他后来拿了特奖,现在在纽约大学任教。当年我们微积分课期末考卷的最后一道题,是老师专门为了难住韩神等几个人的。

我大一上学期的常态是:每天带着老式电子表计时,必须学满 11 个小时,上厕所、吃饭都要按暂停。

当时一直紧绷到大一寒假,快崩溃时,我想明白一件事:初高中学习的目标是进入更好的学校,但高等教育是为了更好走向职业生涯,大学不只有学习,还有社工、科创、科研,你可以保研、直博、出国,也可以创业——路有很多,重要的是你得做选择。

晚点:你的选择是?

姚颂:科研和科创。我发现自己最喜欢、最有成就感的是把事情真的做出来,让小车动起来、程序跑起来,而不是做理论计算和发论文。

所以大一暑假,我就给汪玉(清华电子系教授,深鉴后来的联创之一)老师发邮件,开始在他的实验室做科研。我最开始做的是 EDA(集成电路设计软件),再往后做板卡,跑 AlexNet、VGGNet(几个知名的计算机视觉模型)。

晚点:这算一个主流选择吗?

姚颂:是,清华一直以科研和学习为最主流。这和很多现在的创业者都有关联。比如大一下学期我加入了电子系科协的硬件部,当时招新的一位师兄是王鹤(银河通用创始人兼 CTO);我后来做了电子系科协 11 级的主席,比我高几级的主席是姚卯青(智元机器人合伙人)。

清华还有很多超脱于院系的培养计划。比如思源计划、星火计划。后来和我一起创业的韩松(现 MIT 副教授、英伟达杰出科学家),还有许华哲(破壳机器人创始人)都在星火计划,杨植麟(Kimi 创始人)应该也在。我和高继扬(星海图创始人)一起参加过另一个计划 UGVR,是斯坦福本科生访问研究计划,这些都是非常好的科研经历。

晚点:杨植麟、高继扬、许华哲、王鹤等等现在都在创业,但他们都是读完博士后创业的。你当时也拿到了 CMU 的博士 offer,为什么选择直接创业?

姚颂:最开始我申请博士是随大流。但大三我第一次去美国参加学术会议,接触了很多在硅谷工作的师兄,他们工作悠闲、收入也高,比的是我去过黄石、你去过 30 个州。这也是很好的拓展维度,但不是我想要的。

后来有个老师总结了一句话,很切中我的心态:他说人生就两种状态——boring 或 suffering,我更无法忍受 boring。

晚点:读完博士后再创业和本科毕业就创业,你现在怎么看这两种选择?

姚颂:前者是更典型的路:积累技术和科研经验,当教授或工作几年后再看到商业问题。我可能把这条路走得更早:大一暑假开始做科研,本科发了四五篇论文,也在实验室开新方向,大二就开始带大一的同学。

所以我更早开始做方向选择和技术团队管理。到大四时,我们几个同学的毕设组装起来,已经是一个完整的 AI 芯片 demo,离创业很近了,那为什么不直接开始呢?

03、26 岁 3 亿美元卖掉公司,纯粹的高兴只有 2 分钟

不要搭上所有 all in,失败成本太大会动作变形

晚点:深鉴是怎么起步的,你和汪玉、韩松、单羿怎么组队的?

姚颂:一是前面提到的,我们几个同学做的毕设已是一个 AI 芯片雏形,我是这个项目的负责人。这里面也有一位创业者,是当时的算法负责人周而进,他现在是原力灵机的联创。

晚点:说到这个,旷视的联创和原力灵机的创始人唐文斌,以前也是计算机系的科协主席。

姚颂:对,我和唐师兄也认识了好多年。

晚点:怎么从毕设到创业的?

姚颂:正在我们思考这件事是值不值得创业时,2014 年 9 月商汤成立了,就在你右后方那栋楼(姚颂指向窗外)。

商汤一成立,徐冰(商汤联创)就找过来,想通过电子系科协招人。而我们看到的是,深度学习即将进入主流应用了,原来的 CPU、GPU 可能撑不住,会需要新的计算平台。这就动了创业的念头,开始和汪老师讨论。

接着 2014 年底,汪老师的学生,当时在斯坦福读博士的韩松师兄暑假回国,他也在考虑创业。他做的是算法压缩、稀疏化和量化,跟我们的硬件加速天然互补。最后加入的是单羿,他也是汪老师的学生。

晚点:你当时 22 岁,本科刚毕业生,汪老师也才 30 出头,刚做副教授没几年,创业对你们来说是一个冒险、反常的决策吗?

姚颂:最终迈出这一步是互相壮胆。CMU 全奖 offer 是条很稳的路,而汪老师帮我解决了两个心理负担:一是他告诉我,创业机会成本最低的时候恰恰是年轻时,到了三十多岁有家庭等各种负担反而不敢创业;二是如果不成功,他可以继续推荐我去美国读硕士,回到那条主流路径。我父母一开始坚决不同意,后来也是汪老师出面沟通说服了他们。

晚点:你没有回避你当时是有退路的,这会不会导致你不够 all in?

姚颂:你应该把时间、精力、注意力 all in,而不是退路封死、卖房创业式的 all in。失败成本太大时动作会严重变形。因为追求成功和防止失败是两种完全不同的心态。

04、见了 50 家机构没人投,张予彤投了

晚点:深鉴起步时,你最初见了 50 家投资机构,没有一个人愿意投。十年前做 AI 芯片,为什么如此遇冷?

姚颂:当时硬科技融资的环境很差。第一,中国投资者在科技投资上几乎没挣过钱。芯片领域能数出来的成功案例一只手都不到。第二,除了商汤,当时教授、学生创业很少。第三,那时大部分投资人看消费、文娱、互联网,没有技术储备,很难判断芯片项目。

晚点:你们当时怎么描述深鉴要做什么?

姚颂:很技术。大概是:我们有一个领先的芯片方案,在 FPGA(现场可编程门阵列,可在制造后重新配置逻辑功能的芯片)上能做到多少 GOPS per Watt(衡量芯片能效比的指标);未来 AI 算力需求会越来越高,GPU 不够专用,所以需要新的芯片技术。我们也列了几个场景,如安防、辅助驾驶。

直到我们 BP 改过很多次,北极光的邓峰学长看了后依然说:你们还是在讲技术可能性,而投资人的关心是:这个市场多大?需要什么产品?你们的技术如何实现?已经做到了什么指标?

也就是,要从市场倒推技术,而不是反过来。

晚点:你多年后曾分享,技术创业很重要的一件事就是要很快抛弃单纯的技术思维。

姚颂:对,创业公司做技术的目标不是发论文,也不是自嗨,而是在产品上创造价值。得先定义价值,才能想清楚技术的延展方向。

晚点:最后怎么拿到第一笔钱的?

姚颂:又是非常多机缘巧合。我们天使轮的领投方最后是金沙江,投我们的是张予彤。

晚点:张予彤怎么看到深鉴的?

姚颂:2016 年初,我们去硅谷参加一个学术活动,和予彤聊了后,她又把我们推荐给金沙江的合伙人林仁俊。他过去在硅谷投了多年半导体,对这个机会有认知。予彤自己也是清华电子系毕业,懂芯片基础知识,觉得我们的技术不错。

后来金沙江果断出了 TS(投资协议),按着我和汪老师在办公室当场签了才走。金沙江进来后,高榕也更坚定了,一起投了天使轮,投资人是另一个电子系的师兄,辛旺。

晚点:天使轮最终敲定,是在 2016 年 3 月 AlphaGo 击败李世石之前还是之后?这件事有改变你们的处境吗?

姚颂:之前。看到 AlphaGo 我们很高兴,但它对融资的改变不大。所以后来我们换了思路,重点不再是财务投资人而是产业投资人,就是我们的客户和合作伙伴,包括英伟达、英特尔、三星、赛灵思、联发科等等。他们都是做了 7 轮甚至 9 轮技术尽调后才做投资决策的。

05、拒绝英伟达、英特尔,推演出最后剧情

晚点:但你们后来拒绝了英伟达和英特尔,为什么?

姚颂:我在深鉴最得意的事就是这个决策背后的战略推演。

我当时开始思考公司的 ending(结局):最好情况是上市、独立发展,中等是被收购。如果上市,就要看美股、港股和当时传闻的战略新兴板,也就是后来的科创板的情况。如果被收购,就要想清楚凭什么?你一定是在某方面做到了世界第一,而且还是潜在买方战略里的重要一环。

当时有可能出现英特尔、英伟达、赛灵思,甚至 AMD 一起投我们的情况,短期看,这对品牌有巨大提升,但长期未必是好事。

比如在嵌入式芯片上,我们和英伟达的 TX1、TK1 等产品有竞争。再比如未来如果被收购,几家互为竞争对手的巨头都是股东,可能会互相捣乱。哪怕不考虑收购,也可能影响业务,比如 A 公司会担心投了后,最后我们却推 B 公司的产品,大家反而都不帮你。所以我们放弃了短期利好,选择了只拿中长期对业务最有帮助的赛灵思的投资,它的主业和我们最契合。

晚点:当时这些战略判断是你在负责吗?正好可以讲讲你们几个联创的分工、协作方式。

姚颂:我是 CEO,我和汪老师的搭配更像司令和政委。大方针是汪老师制定和拍板;平时的决策、经营和业务我来负责。如果我的决策犯了众怒,或者需要说服重要客户,汪老师会来收场。

单羿是 CTO,带整个研发团队,组织算法、软件、硬件出产品。韩松是首席科学家,负责前瞻算法研究,比如压缩、稀疏化、量化。

晚点:你们这个组合里缺少一个有商业经验和产业思维的人,你是自己成长成了这个角色吗?

姚颂:日常推进上,刘竞秀师兄帮了很大忙,他是汪老师同级的同学,在外企工作过近 10 年,有成熟的工作方法。但大的方向取舍,主要还是我先决策。重大问题,汪老师会介入。

晚点:你做过什么力排众议的决策吗?

姚颂:一个例子是砍掉无人机业务。当时我们和零度智控合作,做了服务无人机的板卡、算法和解决方案。2017 年 1 月,我们刚在 CES(国际消费电子展)发布了联合开发的智能无人机,有主人识别、手势识别和跟拍等功能,而同一个月,我决定砍掉无人机,转向智能安防和辅助驾驶。

团队内部很动荡、惋惜。而我认为,做重大决策时不应该考虑沉没成本。当时无人机市场 70% 以上是大疆,现在它份额更高了,而大疆不愿意和小公司合作。

晚点:你满意自己的这种角色转型吗?其实你也可能有另一条路,就是做更技术背景的创始人。

姚颂:这是一个必须的转变。如果所有人的精力都在研发上,那谁来承担战略思考、融资、跑客户、招人和组织建设?

晚点:深鉴当时考虑过像 Kimi 那样,有杨植麟和张予彤的组合吗?

姚颂:大家希望我变成 “张予彤”。

晚点:听起来有被动的成分。

姚颂:我挺接受的。CEO 在公司里,永远面对最难、最糟心的问题。“好和更好” 或者 “好和坏” 的问题都不会来到你面前,只有 “差和更差” 的抉择,大家才会来问你。

晚点:听起来都是痛苦,有什么好呢?

姚颂:痛苦带来成长,带来对心性的磨炼。

06、高兴了两分钟,然后人生 “灰暗” 了

晚点:深鉴在 2018 年被赛灵思以超 3 亿美元收购。为什么创业两年多就选择被收购?

姚颂:在赛灵思方面,2018 年 1 月,他们换了新 CEO,希望公司从器件公司变成平台公司,所以迫切需要我们这种在软件、算法、解决方案上都有能力的团队,给我们开了一个并购 offer。

和他们见面后,我们回酒店讨论。第一件事就是,我们没见过这么多钱,特别是对我一个刚毕业 3 年,又是工薪家庭出身的孩子来说,肯定有诱惑力。第二是,这个 offer 让我第一次更多从风险面去思考公司发展,很多第一次创业的人,包括当时的我自己,讲了几十遍 BP 后,会不断自我强化,全盘采信自己的故事,但反过来想,风险很多。比如 2018 年战略新兴板还没出来,国内上市仍要求连续三年净利润为正。就算能做到,可能也要等 5 到 6 年,中间会发生什么没人知道。

还有一个原因是,深鉴的平均年龄一直在上升,从 26.7 岁到了 31 岁。很多人的生活状态都不一样了,我们也从 996 改成大小周。有技术核心跟我说,他已经连续两周没和孩子说过话了。

晚点:真的卖掉公司后,什么状态?当时你才 26 岁,有了一大笔钱。

姚颂:我和单羿那时共用一个大办公桌。签完这个并购协议后,我绕着这个桌子踱步了两分钟。那两分钟后,我的人生就陷入了灰暗。

晚点:为什么用 “灰暗” 这个词?

姚颂:就像前面有一团雾,你根本不知道有哪些路,那是一种混沌、模糊的状态。

我这个人不适合在大公司长期工作。我追求持续挑战,很难接受按部就班。我也不擅长向上管理,和汪玉老师这么多年合作,我们都是直接、透明的沟通。所以我知道自己一定要从大公司出来。但出来干什么?我还没找到答案。

第一次创业不是我自己定的方向。最早我是因为喜欢三维集成电路,进了汪老师组里;后来实验室新开 AI 加速器方向,我成了负责人;再后来这个方向变成公司,我成了 CEO。下一次创业就要自己定方向了。

晚点:后来你们看到寒武纪、地平线的发展,遗憾吗?他们成立时间和你们相似,大方向也相似。

姚颂:还好。2018 年以后,我有了做更多自己喜欢的事的台阶。而且我认为财富超过一定数值,比如 5 亿、10 亿后,它本质上就不是你的了,它属于社会。

回到第一性原理,人这一辈子最重要的事是什么?是时间。把时间花在自己激动、感兴趣,自己高兴的事情上就可以了。

07、东方空间的 5 年,我开心的、我遗憾的

1、在经纬的自由时间

晚点:从 2018 年卖掉深鉴到 2020 年前后做商业航天,你怎么慢慢走出灰暗,找到方向的?

姚颂:做决定的前提是获取足够的信息。2018 年底,经纬正好缺一个纯技术背景的合伙人,我就开始在经纬兼职。张颖(经纬创始合伙人)给我的一个便利是:可以获得经纬所有投资决策信息,任何一个会,我可以推门进去听。他对我说:你缺的不是钱,是信息。

这期间我接触了非常多方向,激光雷达、脑机接口、量子计算、商业航天、可控核聚变……

晚点:怎么 pass 掉商业航天之外的方向的?

姚颂:比如激光雷达,当时的一个技术机会是固态激光雷达。我见了很多团队,也找禾赛的李一帆聊。

他认为,这个领域的技术路径远没有工程能力重要:一个技术原型,三个月就能做出来;难的是把技术原型真的变成产品原型,再做到小批量生产和大批量交付,以及把生产过程逐渐自动化。走完这条工程路径要 3 到 5 年。所以固态雷达的机会还是大概率属于禾赛、速腾这些更早出发的公司。

晚点:李一帆的判断现在已经验证了。

姚颂:对。工程难度高于一两个技术点和技术路径,这在很多科技行业都适用。

再比如脑机接口,我认为它推进的速度会很慢,实验和审批周期太长,那时不是一个好的创业 timing,更适合做研究。我投资了这个方向,但没有自己创业。

晚点:2019 年到 2020 年,你看到了国产 GPU 的机会吗?摩尔、沐曦、壁仞都是在这个时间段成立的,这和你的专业背景也最契合。

姚颂:这是我的短板所在,一个懂某种技术的人,有时反而过多放大它的缺点。而且坦率讲,如果没有后来的大模型,这些公司的业务增长也充满变数。

我希望找的方向,是未来 3 到 5 年能清晰看到工程化和商业化价值的事。我甚至考虑过去读一个博士,不过后来也确实看到了火箭这个机会。

2、中国商业航天的关键是:中国、商业、航天

晚点:一起创立民营火箭公司东方空间是你第二次创业,这五年有成果,也有波折。如果你自己来描述,它是一段什么故事?

姚颂:成长故事。

晚点:它是怎么开始的?

姚颂:经纬是中国投商业火箭、商业卫星最多的 VC,当时已投了星际荣耀、蓝箭航天等等。我在经纬接触到了一个非常优秀的团队,他们当时刚从体制内出来,在寻求创业、融资建议,我越和他们交流越觉得互补。他们懂技术和发射流程;我懂战略、资本和市场。

晚点:2020 年看到的商业航天机会是什么?什么团队能抓住?

姚颂:我把中国商业航天拆分成三个关键字——中国、商业、航天。

首先是中国,一定要适应中国的系统,为国家服务。第二是商业,要考虑成本、规模、融资、现金流和地方合作。第三是航天,除了要做出能发射上天的火箭,还要往可回收方向创新。

晚点:为国家服务和商业怎么结合?

姚颂:国家任务也可以市场化释放。我当时判断,未来两三年,国家可能会成立类似星链的卫星互联网计划。5G 后的 6G 不一定还依托地面基站,可能要往天上走。这些后来基本也发生了。也是从这个基点,我开始思考做火箭的优先级,最后排下来是:好、多、快、省。

晚点:经典的四个字,你重组了顺序。

姚颂:对。“好” 代表高成功率。如果发射成功率只有五六成,没有卫星互联网组网计划敢用你。“多” 代表运力,卫星互联网至少需要数吨级的运载能力。“快” 是抢占市场先机,卫星刚出来时可能找不到足够多的火箭,等三四年后大家都反应过来,市场就白热化了。“省” 在这个阶段反而没那么重要,保障任务发射、把卫星送上去的优先级更高。

所以我们制定了一个从固体到液体再到可回收的渐进路径。固体火箭发射成功率高,也更快,同时能实现 6 吨以上的运载能力。

3、开心的和遗憾的

晚点:2024 年,你们的第一个火箭 “引力一号” 首飞成功,而且这是第一次民营航天发射的直播,这是你的决策吗?

姚颂:是。我接受可能失败的风险。因为我认为航天应该离普通人很近,不该是秘密任务,我希望它像音乐节,我还请了水木年华去现场演出,做了海澜之家号的火箭冠名。

晚点:你敢这么做,是不是也因为引力一号采用了全固体这种相对成熟的路线?

姚颂:还真不是。引力一号是固体捆固体的构型,中间和周围四个助推器都是固体,而一般的做法是固体捆液体。

新构型的挑战是:固体发动机最后几秒的燃烧不一定均衡,不同发动机推力可能变化。在船上发射还要解决火焰溅射、船体烧蚀、海面风浪等复杂工程问题。

晚点:引力一号发射之后,东方空间有一些组织纷扰和风波,外界也有诸多传闻,你怎么面对和度过的?

姚颂:完全不影响我睡眠。

晚点:如果说引力一号首飞成功是你这 5 年最开心的时刻,你在东方空间最难受的时刻是什么?

姚颂:整体很好。创业这十年,我也越来越感受到,塞翁失马焉知非福,你的痛苦就是你的成长。

晚点:这 5 年核心的成长是?

姚颂:一是,在东方空间,我的职责和深鉴不太一样,战略思考更完整,这对后来判断具身智能的发展也很有帮助。二是,我收获了在中国踏踏实实推动重大事项的能力,这个流程我完整经历了一到两遍。

晚点:去年夏天你离开东方空间是一个什么过程?

姚颂:好聚好散。公司已经平稳发展,也签了十几亿合同。我也可以去追求自己更喜欢的事。

晚点:在商业航天上,你有什么没有实现的遗憾吗?

姚颂:没能见证可回收火箭发射成功。不过大概今年底或明年上半年,引力二号就能发射了,并且可能在第一次发射时就做一些大胆尝试。

08、大步走向物理 AI

2025 年开始物理 AI 的天时、地利与人和

晚点:从东方空间到去年下半年创立正行创新,再一次重新找方向,还有灰暗的感觉吗?

姚颂:毕竟是第三次创业了,资源和信息量不一样。我也是 SEE Fund 的创始合伙人,我们在天使轮投了银河通用、星海图、穹彻、智平方、松延、光轮、无问芯穹等具身智能相关企业,所以我的市场观察比较多。同时这次更快碰到了一些机缘巧合,天时、地利、人和,看到了一条相对清晰的路。

晚点:具体哪些天时、地利、人和?

姚颂:我遇到了两个很好的合作伙伴,正大集团和华勤技术,他们都有丰富的场景。物理 AI 一定要基于场景,先采数据、有模型、有产品、有解决方案,上到产线或工作环境,产生更多数据,才能真正迭代起来,形成从算法、模型到应用的闭环,数据飞轮也能滚起来。

晚点:正大和华勤具体可提供哪些场景?

姚颂:正大有消费零售场景,在泰国等国有 16000 家 7-Eleven 便利店,其中约一半是直营,还有近万家卜蜂莲花超市,其中约 2700 家直营。

华勤主要是工业生产场景,特别是 3C 电子生产。它是全球头部 ODM(设计制造商),覆盖手机、笔记本电脑、服务器和手表、手环、眼镜、扫地机等电子产品的生产。

晚点:他们的股权比你更多还是更少?

姚颂:这家公司我是董事长、CEO 和创始人。正大是除了我和团队之外的最重要股东。

晚点:能提供场景的合作伙伴之外,还有什么此时来做物理 AI 的条件?

姚颂:另一个机缘是团队。这是我和汪玉老师的再次合作,他团队里几十个学生这五六年一直在做具身智能,覆盖强化学习、世界模型、基础架构,都是我们的同学和师兄弟,互信很强。

第三是技术变化。去年下半年我判断 VLA 差不多走到头了——训练数据增加后,性能没有按预期增长,反而开始下降,这里面会有一波新机会。

对话姚颂:不想 boring,那就继续开心地 suffering

零售场景收银算法任务,来自 Striding AI。

晚点:那么天时呢?2025 年下半年你们成立时,智元、宇树已成行业头部。天时还站在你这一边吗?

姚颂:先出发确实决定了一些事,首先是更多的资本,这件事没法抵消,比如我们投过的一些公司今年就会上市。先发优势也能带来业务资源,这件事我们能抵消——这次采访前,我们已经和一些上市公司有落地合作。第三是对人的号召,这部分也能抵消。就像壁仞、燧原、沐曦出现时,又召集了一批比深鉴早期更好的团队。

晚点:你说的都是相比更早成立的公司你能补上什么。有什么是人无我有的东西?

姚颂:有一件事大家比较难做到:我们从第一天起,就是一个立足中国、面向国际化市场的企业。

晚点:为什么其他公司做不到?

姚颂:这跟股权结构的国际化程度有关,一旦股权定下来,后续一些事不太好调整。

同时,很多公司也已经开始国际化了,比如智元和银河通用。但他们的创始人要么是在全球化大型企业工作过多年,要么不是第一次创业。而大部分物理 AI 创业者是第一次创业,他们在过程中才考虑出海。

晚点:正大集团的掌舵人谢国民为什么愿意支持你做这件事?

姚颂:他是我很尊敬的长辈,合作的基础是互相欣赏和认可。

这得回到 2022 年冬天。正大集团日本社长徐志敏是水利系 79 级的师兄,他给我发微信,说谢董事长来了北京,想接触中国科技行业的年轻人,问我能不能去讲讲最近在做什么,也可以推荐几个朋友,我就邀请了戴雨森(真格合伙人)和银河航天联创刘畅等人一起。

那场会大概三小时,谢老爷子当时已经 80 岁了,西装领带、正襟危坐,一直认真在听,不断提问,中间没起身、没看过手机。聊完吃晚饭时,我们提出想留联系方式。他说:“不对,你们是老师,你们别动,我来加你们。” 说完拿出手机,弯下腰一个个扫我们的微信。我对他很佩服。

后来他每次来北京,都会让团队约我,让我带不错的同龄科技从业者一起聊。他关心算力,我请了并行科技的陈健、青云科技的林源还有汪玉老师;他关心自动驾驶,我请了印奇(旷视创始人、千里科技董事长)师兄;他关心具身,我请了王鹤、许华哲。

聊了几次之后,他提出有没有机会一起做点事。那时我还在做火箭,婉拒了。等我从东方空间离开,他的态度是无条件支持:商业合作照常谈,但物理 AI 这块,他选择跟我独家合作。

一两个小天才无法解决问题

晚点:除了国际化布局,Striding AI 还有什么独特的思路和做法?

姚颂:我们是以系统化的思路在解决整个问题。现在大家最近最关心的是世界模型、WAM(世界动作模型)的创业 “小天才”。但坦率讲,一两个年轻老师或小天才,没法解决这些问题。

晚点:为什么?

姚颂:讲个十年前的故事。当时我跟曹旭东在这个楼下散步,那会儿他还没成立 Momenta。我问他:做出一个优秀算法,主要靠什么?他说 50% 是数据,30% 是算力,20% 是人的经验和灵感,而且他把 “经验” 排在 “灵感” 前面。

十年后再看大模型,中国现在最厉害的几家公司,也没有一家是靠小天才或年轻教授单独创业做出来的。

晚点:那靠 100 个年轻人,像 DeepSeek 那样呢?

姚颂:这是重要因素,但还不够系统。你得同时解决数据、算力和人才资源池这三件事。

比如现在大家都买第一人称视角的视频数据,如果没有自己的数据源,价格是每小时 300 到 600 元,用几十万到一百万小时数据训个模型,3 到 6 亿就砸进去了。

晚点:那么,我以小天才光环获得更多钱,去买更多算力,同时也承担更高的数据采集成本不行吗?

姚颂:那你的产品就不会有竞争力。因为你的算法成本是别人的十倍甚至二十倍,将来的产品怎么定价

晚点:要高效、低成本地做这件事,需要什么能力?

姚颂:得找到能跟你紧密合作的、高质量、海量的数据来源。比如我们找到了正大集团,它有四十多万全职员工,通过这种方式,我们能把数据成本降到正常市场采购价的十分之一以下。

晚点:那如果号召 100 个小天才——算法、设备、infra 的都有,开发出创新的低成本采集方案,再放到场景里,是一种路径吗?

姚颂:那他去哪儿采?

晚点:因为成本相对低,可以说服一些有场景的公司让我去采?

姚颂:你说的这些有资源的公司,他们关心的不是采数本身的收益,而是你首先不能影响我的业务和生产。而且大部分公司的操作、生产流程涉及保密数据,也不愿意商业化。和这些场景方、数据方建立信任需要周期,这一点我有优势,有前几次创业的积累。

晚点:除了合作伙伴的场景和数据源补充,还需要什么?

姚颂:第二是算力,以及使用算力的效率。比如我们能用 256 卡做出别人千卡的效果,这靠的是 infra 的大量优化。三是要有一个足够大的人才资源池,你看 DeepSeek 技术报告的作者,贡献者一直在变。

AI 领域一直如此。CNN 时代,AlexNet 出自 Hinton 组,后来牛津 VGG 组提出 VGGNet,谷歌又提出 GoogLeNet,但真正让它大规模落地的是何恺明提出的 ResNet,它解决了模型加深之后效果反而变差的问题。目标检测也一样:R-CNN 太慢,有了 Fast R-CNN,后来又有任少卿做的 Faster R-CNN 和代季峰的 R-FCN (全卷积网络),速度进一步提升。

我相信物理智能时代也一样:没有谁能在一个技术领域里永远领先,你需要一个足够大的人才资源池。

晚点:如果一个研究团队没法一直保持世界领先,这件事有可能被一家公司做到吗?

姚颂:很难。所以我觉得像智谱、DeepSeek、Kimi 的成绩,真的是 “国运级” 的表现。但他们也是交替领先。

所以我们还应该做一件事:尽可能缩短前沿算法到最终商业价值之间的链路。

晚点:先说人才池,怎么建一个足够大的人才池?

姚颂:大家有不同方式。杨植麟更多靠技术形象和感召力,最开始就拉了一批清华同学、校友,再通过信息竞赛、开源社区筛选更年轻的天才。唐杰老师天然有很多优秀学生,而且越往后,学生的精英程度越高。DeepSeek 初期靠有竞争力的薪资,它也有独特的工作氛围和梁文锋的个人感召力。

我们是多管齐下:一方面和汪玉老师团队深入合作,让更多同学来实习,未来可能成为全职;另一方面也靠一定的个人感召力,我邀请了几个很不错的技术核心——比如我们现在的算法负责人高枫,好几位老师评价他博士期间的工作一个能顶十个,这种人不是单靠钱能吸引的。

晚点:尽可能缩短前沿算法到商业价值的链路,这又怎么做到?

姚颂:本质能力是组织——要让一群舒适区完全不同的人紧密协作,实现从算法到软件、硬件和解决方案的全通路全栈自研。

我们跟清华合作算法,自己也有算法团队;机器人的技术软件、端侧软件全自研;结构设计、硬件设计也全自研,硬件生产不做;云端的遥操平台、云服务平台全自研;最终解决方案的提供和现场实施,也全部自己做。

晚点:你们在本体形态上怎么选择?

姚颂:真要做场景落地交付,我一直认为应该用轮式双臂,它能适应绝大部分作业场景。双足人形有两个问题:一是关节多、贵,整体成本高;二是电池得装在胸腔,不像轮式那样在底盘,这样重心太高,运动不够稳定,会影响算法执行。但我们同步也在探索双足人形,长期目标是追求通用物理 AI。

晚点:SEE Fund 也投了许华哲的新公司破壳,3 月我们采访他时,有一个想法跟你相反:很多具身智能公司太想什么都自己做,其实没必要,该把一些事交给生态。你怎么看这种 “分” 与 “合” 的选择?

姚颂:这都是可能的路径,一般行业早期是垂直整合,后来是分合并存。比如 1970 到 1980 年代,跑在最前面的电脑公司苹果、IBM 都是自研芯片、软件、应用,自己生产。但到 80 年代末,行业开始出现标准化接口和标准化供应商:CPU 用英特尔,操作系统用 Windows,生产也外包出去。而到今天,整体体验最好的又是生态闭源的苹果,芯片、操作系统和核心的应用都自己做。

而到今天为止,物理 AI、具身智能行业还没有形成标准化接口,各类部件尺寸也没有特别成熟的供应商体系。所以像关节、结构件,我们可能不会自己做;但上层的软件、大脑系统,我们肯定要自己垂直整合。

晚点:你们会自己做灵巧手吗?

姚颂:短期不考虑,自研和外购都不考虑。我一直有个观点:机器人的自由度有多少,不是硬件决定的,是算法的控制能力决定的。人形机械臂一只七个自由度,灵巧手少则六个、多则二十几个——现在的算法还没法稳定操纵灵巧手。

智能优先的路只适合极少数者

晚点:你的推演有一个前提——现阶段就需要商业落地。这也是行业一直争论的问题:到底是智能优先,还是智能和落地两条腿一起走?

姚颂:智能发展过程中,每一个里程碑都必须有商业化落地。

晚点:节奏呢?有一种观点认为,2026 到 2027 年的竞争焦点还是在谁能先接近 GPT-3.5 的智能水平、有比较强的通用性苗头后再考虑落地。

姚颂:这不矛盾。我们希望把研究和商业化这条链路缩到最短:软件接口统一、硬件本体统一,来了新算法,换掉 foundation model,剩下的马上就能交付。

我觉得一个行业发展会有三个时间点,我们希望能同时是三个时间点的参与者和见证者。第一就是你说的 GPT-3.5 时刻,即初步验证技术可行性——物理 AI 还没到 GPT-2,甚至不一定到 GPT-1。

晚点:你认为物理 AI 里的 “GPT-3.5 时刻” 具体是能做到什么?

姚颂:拿一个模型放到任意机器人、任意任务上,能在 zero-shot(零样本学习)情况下做到 95%、甚至 99% 的 成功率。当然,落地时不需要完全 zero-shot,花一天或数小时调优也可以接受,所以这其实是个渐进过程。

晚点:后两个时间点是?

姚颂:第二个时间点是大众感知到事情真的变了——在大模型领域是 DeepSeek-R1。第三个时间点,是商业价值被验证。这在大模型领域已有苗头:今年一季度 Anthropic 做到了 400 亿美元 ARR,二季度实现了经营性盈利。这也解释了 MiniMax 和智谱估值的此消彼长。

晚点:而在物理 AI,现在连第一个时间点还没到。

姚颂:没错。但物理 AI 不一样的地方是,数字世界没到 GPT-3.5 时很难变现,但物理世界,有可能提前实现巨大价值。

这就像自动驾驶——也有做 L2 的地平线;做矿山的易控、踏歌;做港口的主线、西井,他们通过任务或环境限制,能在全无人驾驶实现前就创造很大价值。

区别是,我们不会为单一场景做一套工程化技术栈,一定是基于通用化模型,落地时再加一些东西。

晚点:其实在数字世界,GPT-3.5 前也有商业价值,比如当年做营销邮件自动化撰写的 Jasper,但 ChatGPT 后,它快速被覆盖掉了。物理 AI 会不会重蹈覆辙?

姚颂:不太可能。物理世界比数字世界复杂得多。硬件这一层也天然会带来多样性和分散性。

晚点:你不相信 “语言即世界”?

姚颂:不可能。语言是清晰的逻辑结构,物理世界是模拟的、连续的,比如你很难用语言精确描述一个杯子倾斜的角度。

数字世界的大语言模型现在到几千亿到十万亿参数,未来两三年可能到百万亿;按照这套方法去做包罗物理世界的模型,5 P(P 即 1000 万亿)、10 P 甚至 100 P 参数都不一定够,这个模型我无法想象。

晚点:模型这么大,怎么部署?

姚颂:这就是物理 AI 和大语言模型最重要的区别——物理 AI 要求实时性,这得把模型放到算力受限的端侧芯片上,要解决这个问题,不能光靠模型技术。

晚点:沿着你的推理,怎么看 VLA、WAM 这些技术路线?

姚颂:所有模型现在都还在幼儿园水平,大家追求的都是成功率。但只有成功率,无法真正推动这个行业的落地实用。

晚点:有种想法是先追求成功率,按以往的规律,成本和时间都能之后再压缩。你同意吗?

姚颂:部分同意。以前也都是这么干的:比如 CNN 时代,是先做出高精度算法,再做稀疏化压缩。大模型也会做蒸馏,但蒸馏出的模型跟原始模型还是量级相似,小几倍、几十倍,不会小一万倍。

物理 AI 的问题是,部署在端侧的模型可能比训练出的模型小一万倍甚至一百万倍——现在能做到实时性的模型,可能是 2.5B、5B 规模。

纯粹追求通用智能这条路也 OK,等达成智能再压缩部署;但这大概率是一条长时间没有商业成果的路,需要持续投入巨大资源。我还是希望,算法每前进一步都产生新的商业价值。

晚点OpenAI 今年二季度开始扩招 Robotics 团队,Anthropic 也在研究这个方向。他们的入局对其他创业公司意味着什么?

姚颂:对中国公司是利好——中美是唯二能做出这类创新的国家,OpenAI 一旦做出新思路,我们能迅速跟上。

晚点:你们在基础模型层面的思路是什么?

姚颂:总体是隐空间思路,从第一性原理判断:如果精准预测所有像素信息,模型会太大,没法部署。模型核心该学的一是物理定律,比如动量守恒、牛顿三大定律;二是物理常识,比如纸杯很轻很软,铝不太重、金子很重——而纸上印的文字、衣服的颜色,对操作影响不大。我们更愿意回到隐空间、规则空间,而不是在像素空间。

晚点:这个思路跟你以前搞物理竞赛的经历有关吗?

姚颂:物理跟数学的思维确实不太一样——数学竞赛要算无遗漏,物理要果断舍弃小量,只保留主干。

晚点:隐空间思路是一种 “正确的模糊”,不追求还原每个细节。而现在很火的 WAM,正是以视频生成模型为骨干,它是像素生成的逻辑。你怎么看这个方向?以及它为什么融资这么火?

姚颂:这是两件事的叠加。一是大家在看到 VLA 的瓶颈后,需要找新方向,WAM 看起来上限高、短周期就有正反馈,比如精度明显提升。二是类似投资人投壁仞、沐曦时的心态——看到更早成立的寒武纪、地平线已经成功,而现在又有技术或市场变化,新人用新思路可能做得更好。

晚点:今年成立的世界模型公司中,有的 4 个月就到了 10 亿美元估值。中国做 WAM 方向公司的估值比同期创业的 WAM 代表成果 DreamZero 原作者 Joel Jang 自己的公司还高数倍。你不认为这是噪音和泡沫?

姚颂:泡沫没想象中那么大。2018 年的地平线,一亿人民币收入、三十几亿美元估值,大家都觉得泡沫大,但 2020 年地平线出货 10 万颗芯片后迅速规模化。拉长时间看,泡沫并不大。

晚点:你说的是活下来的公司。现在有数百家做通用机器人、具身智能、物理 AI 的公司,你觉得最后什么样的公司能活下来?

姚颂:如果路线是先追求通用智能,之后再考虑商业落地的,那能活下来的就是融资能力最强的,应该围绕融资来组织工作。

但如果想走地平线、Momenta 这样的发展轨迹:以业务为基础,同时持续迭代算法。那就要建设好系统级能力:算力、数据、人才池,同时缩短前沿算法到商业价值的链路。

所有巨头都会做物理 AI

晚点:你觉得往后推演几年,物理 AI 领域会发生什么?

姚颂:中国所有的制造业企业和互联网企业都会投身物理 AI,就像现在他们全部投入做大语言模型一样。

晚点:会是多大程度的投身?大语言模型是很多公司的战略重点,物理 AI 也会这样?

姚颂:会,因为大型互联网公司都想从线上走到线下,从数字经济渗透到实体经济,肯定是战略级投入,区别只在时间点。

同时,中国主要制造业企业也都会投。这包括汽车公司,理想、小鹏、赛力斯、小米华为、比亚迪、吉利、北汽、上汽、广汽……大家普遍认为物理 AI 或者说通用机器人在 15 到 20 年内会超过汽车行业产值,我甚至觉得 10 到 15 年就会超过。手机公司 OPPO、vivo、小米、华为、荣耀,手机产业链公司华勤技术、蓝思科技、鼎桥通信,重型机械公司中联重科、三一重工也都会跟进。

晚点:我前段时间和星海图的高继扬聊,他说具身智能未来会是百业之王。按你的描述,它是一个经济支柱。

姚颂:这是有可能的。汽车行业已经是我们的经济支柱,一个 15 年内会超过汽车产值的产业一定就是未来经济支柱——它会覆盖社会所有方面,第二产业、第三产业,甚至很多第一产业都会被机器人渗透。

晚点:你觉得现在这个行业里有什么乱象?

姚颂:比如有大量企业用加速视频放 demo。我看视频,就会先看有没有标 1x、5x 还是 10x——大部分 VLA 和世界模型视频都加速了五到二十倍。还要看有没有标 “全自主” 或 “遥操”,我特地跟品牌同事说,我们所有 demo video 必须标清楚,因为很多看起来很丝滑的操作其实是全程遥操,不标注清楚就有虚假的嫌疑,有些表现确实 too good to be true。

晚点:那按你之前的逻辑,一些极致追求智能的公司的最重要工作之一就是融资。如果为了融资,demo 稍微夸大能接受吗?

姚颂:就我自己而言,不可接受。

晚点:因为你道德标准高,还是因为这件事从功利角度也行不通?

姚颂:都有。第一,我的标准是有些话我可以不说,但我说出来的一定是真话。第二,这么做可能被反噬——就像当年的《坏血》(Theranos 医疗科技创业诈骗案),幸运的话,你也许真能在大家失去耐心前做出东西;不幸的话,纸包不住火。

晚点:所以你不信奉 “fake it until make it?”(假装直到真的做成)

姚颂:风险太高,也不符合我的价值观。

晚点:在竞争这么激烈的行业里,相对保守的代价是什么?

姚颂:投资人每天被各种技术名词冲击,会不理解你为什么做系统级公司,为什么不是 “世界模型公司” 这种性感的定位。但世界模型、强化学习这些只是我们的一个组成部分,远不能代表整个公司在做的事情。

晚点:方便透露 Striding AI 的融资额和估值量级吗?

姚颂:天使轮系列融资近一亿美元。

晚点:你觉得发生什么事,有可能导致物理 AI 行业全军覆没?

姚颂:已经没有这个可能性了。我们正在经历第四次工业革命,大模型和 AI 会颠覆第三次工业革命的成果,这在数字世界更快,在物理世界更慢,但一定会发生。

09、创业者是十分进攻,0 分防守;企业家是 8 分进攻,2 分防守

晚点:之前我们聊过,你说经历几次创业后,你觉得自己在创业者里更偏企业家,这是什么意思?

姚颂:很多第一次创业的人纯粹追求成功,是十分进攻、零分防守。对我来说,是八分进攻、两分防守,心态不完全一样。

晚点:你要守的是什么?

姚颂:守的是我不会 “进去”,也不会变成一个破产户。而且我坚定地认为,我是一个中国人,我不希望到哪一天,我必须待到某个其他国家去。

晚点:光脚的不怕穿鞋的,你输的概率会不会变大?

姚颂:激进程度和输赢概率是两回事。真正需要的是持续的战斗力,而不是短期冲到估值多高、收入多大。

晚点:你开始第一次创业时,科技创业不是主流;而现在这批 2023 年之后出发的创始人,推背感非常强。你的幸运和不幸是什么?他们呢?

姚颂:所有事都是福祸相依。一些创业者如果不能意识到这个推背感是来自 “国家需要你这样的公司”,会出很大问题。

晚点:你觉得前两次创业算是成功吗?

姚颂:我觉得还 OK。

晚点:“还 OK” 是因为做到了什么?

姚颂:第一次创业,我觉得我真的走通了从研发到价值创造的一个过程——从实验室的科研,到把这件事产品化,装上几百万台车。技术真被用上了,我很高兴。

第二次,航天不是我的老本行,锻炼了我的学习能力、战略思考、系统性工程的组织能力。

第三次,我开始摆脱小年轻心态,希望能有一个长期结果,参与并见证物理 AI 的 3 个时间点。这次能从创业之初就看到一个进度条了,我希望把它做成一家长期经营、对技术和产业有推动的企业。

晚点:有的人会认为,你之前是有成功退出,但公司都还没做得足够大。

姚颂:你问这个问题的假设是,事业足够大或财富足够大是定义成功的标准。

晚点:是一个普遍的标准。

姚颂:我前面讲过,当财富和事业过了一定量,其实都不是你的,它应该属于社会。

晚点:为什么这一次创业,公司起名叫 Striding AI,中文叫正行创新。

姚颂:Striding 是行走的意思,而且是大步行走,正行,要行得正。

晚点:第三次创业,还兴奋吗?

姚颂:依然兴奋。看着团队一步步成长起来,看着技术从 demo 到落地,这是作为技术人和创业者发自内心的高兴,跟估值成长没关系。

晚点:未来 12 个月,在你看到的这个进度条里,你希望 Striding AI 做到什么?

姚颂:今年之内,我们就会在零售和 3C 生产两个场景开始落地。希望一年左右,我们产品能真正在大家日常能感知的场景里提供服务,让更多人真实体验到,机器人能做的远不只打打拳、跳跳舞。

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