三星電子今年盈利將超過蘋果微軟Google。蘋果候任CEO特納斯將繼承不斷上升的成本壓力。祖克柏將銷售放緩歸咎於戰爭裁員則因AI成本。中國新能源車品牌發佈4月份交付資料。雅詩蘭黛預計將最多裁員一萬人。Sandisk、威騰電子、希捷科技、巴斯夫、林德、埃克森美孚、雪佛龍、安賽樂米塔爾、開利、雅詩蘭黛、高露潔棕欖、驪住集團公佈業績。去年年底，全球在人工智慧(AI)領域的投資已將儲存晶片行業推入“超級繁榮周期”，利潤屢創紀錄。當時預計，2026年頭三個月的價格將較上一季度再上漲50%。但實際情況遠不止於此，而是好上加好。三星電子(Samsung Electronics)的盈利料將超過蘋果、微軟和Google，另有兩家儲存晶片巨頭預計也將躋身今年的利潤榜前十。儲存晶片在AI熱潮中成為了全球最賺錢的產品之一。韓國三星電子發佈的一季度財報顯示，半導體部門營業利潤達到53.7兆韓元(約365億美元)，同比增長48.8倍。在蘋果公司(Apple)公佈毛利率接近50%之際，候任CEO約翰·特納斯(John Ternus)向投資者發表了講話。他稱，能追隨庫克的腳步是“莫大的榮幸”，並大力推介了蘋果公司的產品路線圖，但對具體細節不願多談。蒂姆·庫克(Tim Cook)的繼任者將接過iPhone和Mac銷量強勁的家底，但也將繼承不斷上升的成本壓力。倫敦高等法院當地時間5月1日就三星電子與中興通訊之間的全球專利許可糾紛作出判決，裁定三星須向中興通訊一次性支付3.92億美元，作為使用其移動通訊專利的許可費用。雙方的糾紛源於2021年達成的專利許可協議到期後未能就續約條款達成一致。三星於2024年12月在倫敦提起訴訟，請求法院裁定公平、合理且非歧視性的許可條款。中興通訊則在中國、德國和巴西等地同時提起了平行訴訟。今年，AI資料中心支出的持續攀升讓華爾街的耐心經受考驗。但本周，投資者似乎暫且放下部分不安，開始審視那些承諾投入的、以吉瓦計的新增算力可能帶來的潛在回報。周三發佈的一些大型科技公司最新季度財報顯示，一條新的、更高的增長軌跡或許正開始形成。大型雲端運算公司的利潤率意外上升。這似乎表明，AI基礎設施熱潮的回報正逐漸顯現——若不是有一個令人不便的事實：即便增長加快，資本開支仍在不斷飆升。資料中心熱潮帶來的財務壓力開始顯現。Meta Platforms首席執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)在周四的一次全公司會議上，就公司激進的AI計畫給出了新的細節，並回應了市場對其第一財季業績的負面反應。祖克柏將Meta股價8%的下跌歸因於投資者對其預期資本支出上修的擔憂，以及該公司對第二財季增長放緩的預期。祖克柏將銷售放緩歸咎於戰爭，裁員則因AI成本。祖克柏還談到，為了體現AI為工作流程帶來的更高速度和效率，將縮減整個公司的團隊規模。松下控股(Panasonic Holdings)在越南復活了原三洋電機的“SANYO”品牌。松下對空調新產品冠以“SANYO”品牌，增加了在越南的中端產品陣容。此舉意在通過與“Panasonic”平行的雙品牌戰略來提升市場份額。松下於2011年將三洋電機納為全資子公司。次年將三洋的白色家電業務出售給了中國的海爾集團(Haier)。除了生產基地和技術資產之外，還轉讓了限期使用SANYO商標至2017年3月的權利。海爾在2017年前將品牌統一為“AQUA”，並停止銷售“SANYO”品牌的產品。中國新能源汽車品牌發佈2026年4月份銷量交付資料。零跑汽車交付71387台，理想汽車交付新車34085輛，深藍汽車全球銷量33187輛，鴻蒙智行交付32759輛，極氪交付新車31787輛，小鵬集團交付新車31011台，小米汽車交付超過3萬台，蔚來公司交付新車29356台，嵐圖汽車交付15146輛，阿維塔交付11681輛新車，智己汽車銷量10016台。比亞迪發佈2026年4月銷售資料，當月共銷售321123輛，其中乘用車銷量314100輛。4月乘用車及皮卡海外銷售134542輛，同比增長70.9%，刷新單月紀錄。各子品牌中，王朝網和海洋網銷量273448輛，方程豹銷售29138輛，騰勢銷量11250輛，仰望銷售264輛。2026年1到4月，比亞迪集團累計銷量達到1021586輛，乘用車及皮卡海外累計銷售454293輛。奇瑞集團公佈4月份集團銷量251386輛，同比增長25.2%；集團出口177573輛，同比增長102.4%。集團新能源汽車銷量100276輛，同比增長63.8%。1-4月份，奇瑞集團累計銷售汽車853098輛，同比增長3.9%，其中集團出口570884輛，同比增長 66.3%；集團新能源累計銷量261480輛，同比增長16.4%。奇瑞汽車股份有限公司4月銷售汽車236,427輛，同比增長27%；1-4月累計銷售802547輛，同比增長4.1%。吉利汽車4月份乘用車銷量為235164輛，新能源銷量135591輛。其中，吉利品牌銷量180622輛，領克品牌銷量22755輛，極氪品牌交付量31787輛，海外出口銷量83186輛，實現連續4個月同比翻倍增長。大眾汽車(Volkswagen)計畫將其在歐洲的年產能再削減50萬輛，為與中國競爭對手共享工廠鋪平了道路。這家汽車製造商正努力應對日益激烈的競爭。這家德國集團周四表示，正計畫將其全球年產能降至900萬輛，在此前宣佈的減產基礎上進一步擴大。這家公司正應對來自中國市場的壓力以及美國提高關稅的影響。大眾汽車披露稱，由於停止其田納西工廠的電動汽車生產，第一季度計提了5億歐元的損失。這筆費用將本期營業利潤拉低至25億歐元，較去年同期的29億歐元有所下降。美國石油巨頭重燃投資委內瑞拉的興趣。幾個月前還認為委內瑞拉風險太高的埃克森美孚和康菲石油等石油公司，如今重返該國進行重新評估。來自美國石油行業的工程師、律師和其他使者紛紛向委內瑞拉同行推介重振該國老舊油田的計畫。埃克森美孚(ExxonMobil)首席執行長達倫·伍茲周五表示，他對委內瑞拉的投資前景感到“積極”。他強調，埃克森美孚在重油生產方面擁有悠久歷史，而重油正是委內瑞拉儲量的主要組成部分。雅詩蘭黛公司(Estee Lauder)周五宣佈，為加速推進與西班牙香水巨頭璞致(Puig)的合併計畫並提振盈利水平，將在全球範圍內再裁減多達3000個崗位，並因此上調了全年利潤預期。新增裁員將使雅詩蘭黛的總裁員規模達到9000至10000人，高於此前宣佈的7000人目標，最高將佔到其全球5.7萬名員工的約17.5%。公司表示，超過70%的新增崗位來自對百貨專櫃人員的削減。裁員與業務重組被視為雅詩蘭黛為潛在收購鋪路的重要舉措。公司正就收購西班牙Puig集團進行談判。糖果及口香糖製造商和分銷商不凡帝范梅勒(Perfetti Van Melle)5月1日宣佈任命任遠(Rita Ren)為中國區董事總經理，該任命於2026年5月6日正式生效。任遠將全面負責中國市場的整體業務營運和戰略發展。任遠將接替即將退休的Ramesh Jayaraman。Ramesh在不凡帝范梅勒集團擁有長達20年的服務經歷，將於5月底正式退休。財報資訊衛浴巨頭驪住集團(LIXIL)公佈截至2026年3月31日的財年業績。財年合併營收為1.5107兆日元，同比增長0.4%。核心利潤為385億日元，同比增長22.9%。歸屬於母公司所有者的淨利潤為81億日元。日本市場業務營收為1.0234兆日元，同比增長0.5%。國際業務營收為5,209億日元，同比增長0.3%。巴斯夫(BASF Group)公佈2026年第一季度業績。季度銷售額160.2億歐元，上年同期為165.09億歐元，同比下降3%。季度EBITDA利潤21.86億歐元，上年同期為20.7億歐元，同比增長5.6%。季度淨利潤9.27億歐元，上年同期為8.08億歐元，同比增長14.8%。林德(Linde plc)公佈2026年第一季度業績。季度銷售額87.81億美元，上年同期為81.12億美元。季度營業利潤24.39億美元，上年同期為21.84億美元。季度公司淨利潤18.57億美元，上年同期為16.73億美元。鋼鐵巨頭安賽樂米塔爾(ArcelorMittal)公佈2026年第一季度業績。季度銷售額154.57億美元，上年同期為147.98億美元。季度營業利潤7.53億美元，上年同期為8.25億美元。季度歸屬母公司股東淨利潤5.75億美元，上年同期為8.06億美元。埃克森美孚(ExxonMobil)公佈2026年第一季度業績。季度總營收和其他收入851.38億美元，上年同期為831.3億美元。季度歸屬公司的淨利潤41.83億美元，上年同期為77.13億美元。雪佛龍(Chevron)公佈2026年第一季度業績。季度總營收和其他收入486.07億美元，上年同期為476.1億美元。季度歸屬公司的淨利潤22.1億美元，上年同期為35億美元。開利(Carrier Global)公佈2026年第一季度業績。季度淨銷售額53.41億美元，上年同期為52.18億美元，同比增長2%。季度營業利潤2.59億美元，上年同期6.29億美元，同比下降59%。季度歸屬普通股東的淨利潤2.38億美元，上年同期為4.12億美元。高露潔棕欖(Colgate-Palmolive)公佈2026年第一季度業績。季度淨銷售額53.24億美元，上年同期為49.11億美元。季度營業利潤9.64億美元，上年同期為10.76億美元。季度歸屬公司的淨利潤6.46億美元，上年同期為6.9億美元。美妝產品製造商雅詩蘭黛(Estee Lauder)公佈截至2026年3月31日的第三財季業績。季度淨銷售額37.12億美元，上年同期為35.5億美元，同比增長5%。季度營業利潤2.49億美元，上年同期為3.06億美元，同比下降19%。季度淨利潤8900萬美元，上年同期為1.59億美元，同比下降44%。閃迪(Sandisk)公佈截至2026年4月3日的第三財季業績。季度淨營收59.5億美元，上年同期為16.95億美元，同比增長251%。季度營業利潤41.11億美元，上年同期營業虧損18.81億美元。季度淨利潤36.15億美元，上年同期淨虧損19.33億美元。威騰電子(Western Digital)公佈截至2026年4月3日的第三財季業績。季度營收33.37億美元，上年同期為22.94億美元，同比增長45%。季度營業利潤11.9億美元，上年同期為7.6億美元，同比增長57%。季度淨利潤32.05億美元，上年同期為5.2億美元。希捷科技(Seagate Technology)公佈截至2026年4月3日的第三財季業績。季度營收31.12億美元，上年同期為21.6億美元。季度營業利潤9.98億美元，上年同期為4.31億美元。季度淨利潤7.48億美元，上年同期為3.4億美元。 (全球企業動態)

馬斯克在庭審中親口承認：xAI用OpenAI的模型訓練了Grok。被追問時他的辯解是——"所有AI公司都這麼幹"。諷刺的是，他正以此起訴OpenAI違約，索賠金額高達天文數字。馬斯克到達加州聯邦法院4月30日，加州奧克蘭聯邦法院，馬斯克坐在證人席上，面對OpenAI律師William Savitt的追問。這場面本來應該是馬斯克證明OpenAI"背叛初心"的舞台——他要讓陪審團相信，Sam Altman把一家本該屬於全人類的公益實驗室，變成了一家謀取暴利的商業公司。但Savitt問了一個看似技術性的問題，把馬斯克逼到了牆角。"你知道什麼是distillation（蒸餾）嗎？"馬斯克答："就是一個AI模型用來訓練另一個AI模型。""xAI有沒有用OpenAI的模型做過這件事？"馬斯克沒有說"沒有"。他說的是："一般來說，所有AI公司都這麼做。"Savitt追問："所以這是'是'的意思？""Partly（部分地）。"這就是法庭記錄的原文。這場官司，從何而來？2015年，馬斯克和Altman共同創立OpenAI——一家明確以非營利方式營運的AI實驗室，使命是"確保AGI造福全人類"，技術"屬於全世界"。馬斯克是這個項目的主要推動者，捐款約3800萬美元，佔早期資金六成，還親自出謀劃策。但2017年，聯合創始人Greg Brockman和Ilya Sutskever等人開始擔心：馬斯克對OpenAI的控制慾太強——內部郵件顯示他們警告，馬斯克可能最終"獨攬AGI的絕對控制權"。馬斯克隨即退出董事會。內部日記裡寫著："這是我們唯一的機會，必須擺脫埃隆。"馬斯克離開13個月後，2019年OpenAI宣佈轉型為"利潤上限"公司，接受微軟數十億美元投資，Altman擔任CEO。ChatGPT於2022年一炮而紅，OpenAI躍升為全球估值最高的AI公司。2023年，馬斯克創立了自己的AI公司xAI，對標OpenAI。2024年，他正式起訴OpenAI及其CEO Altman，索賠1340億美元，理由是OpenAI背叛了"技術屬於全人類"的創始承諾。2026年3月，OpenAI估值達8520億美元，宣佈Q4 IPO計畫。4月27日，這場持續數年的訴訟正式開庭。所以4月30日當馬斯克坐在證人席上，被問到自己是否也在用競爭對手的模型"蒸餾"來訓練商業產品時——這場戲的諷刺程度，大概連編劇都不敢這麼寫。"標準做法"：行業公開的秘密馬斯克在法庭上的辯解，揭露了一個AI行業心照不宣的潛規則：幾乎所有公司都在用競爭對手的模型來訓練自己的模型。這個過程叫"蒸餾"（distillation）——用一個強大的"教師模型"的輸出，來訓練一個更小的"學生模型"。學生模型用遠低於從頭訓練的成本，就能達到接近教師模型的性能。合法的使用方式，是AI公司蒸餾自己的模型——比如OpenAI把GPT-4蒸餾成GPT-4o mini，Anthropic把Claude Opus蒸餾成Claude Haiku。這讓模型更便宜、更快，但能力保留大部分。但問題是：如果你用競爭對手的模型來蒸餾呢？OpenAI、Anthropic和Google一直在公開指責中國公司這麼做。OpenAI在今年2月寫給國會的信中，點名DeepSeek"非法蒸餾"其模型。Anthropic也在部落格中點名DeepSeek、Moonshot和MiniMax，稱它們"用蒸餾竊取前沿能力"。Google更是直接把這種行為稱為"蒸餾攻擊"——一種侵犯智慧財產權的盜竊行為，違反Google服務條款。諷刺的是，馬斯克在法庭上承認的，正是美國AI公司一直指責中國公司干的事。互搧耳光：Anthropic已經切斷了xAI的訪問行業裡的"蒸餾冷戰"已經公開化了。2025年8月，Anthropic以"違反服務條款"為由，切斷了OpenAI對其Claude模型的API訪問。理由是OpenAI用Claude來"蒸餾"自己的能力。最近，Anthropic又切斷了xAI對其模型的訪問。換言之，馬斯克的AI公司已經被同行"制裁"了。而馬斯克在法庭上的證詞，等於把這件事擺到了檯面上——是的，我們幹了，但大家不都這麼幹嗎？Savitt繼續追問："OpenAI的技術有沒有以任何方式被用於開發xAI？"馬斯克答："用其他AI來驗證你的AI，這是標準做法。"這句話的潛台詞是：我不只是用OpenAI的模型來訓練Grok，我還用它們來"驗證"xAI的模型。這是行業標準操作，你OpenAI不也這麼幹嗎？馬斯克vs OpenAI：一場關於"誰擁有AI未來"的戰爭這場庭審的核心，是馬斯克在2024年發起的訴訟——他聲稱OpenAI違背了最初的非營利使命，變成一個以盈利為目的的公司，而Sam Altman是這場"背叛"的主謀。馬斯克要求OpenAI回到"開源、非盈利"的初心，或者至少讓他拿回自己當初投資的那部分權益。但OpenAI的律師在庭審中提出了一個尖銳的矛盾：如果馬斯克真的認為OpenAI的技術應該屬於"全人類"，那他為什麼要用OpenAI的模型來訓練自己的商業產品Grok？xAI是馬斯克的商業公司，Grok是它的產品，它們和OpenAI一樣，都在爭取付費使用者和企業客戶。所以這場訴訟的荒謬之處就在於：馬斯克一邊在法庭上說OpenAI"偷了全人類的技術去賺錢"，一邊用OpenAI的技術來訓練自己的賺錢工具。馬斯克在法庭上的"Partly"，可能是整個AI行業最誠實的一句話。蒸餾到底是"竊密"還是"標準做法"，取決於你是誰——如果你是中國公司，那是"竊密"；如果你是馬斯克，那是"大家都這麼幹"。這道雙重標準，AI行業自己可能也解釋不清。 (超前觀察)

一場發生在街頭的影像戰爭：大疆十年線下深耕優勢難以撼動，影石快速擴張勢頭難以忽略。當兩個品牌的門店間距縮短至幾十米，競爭也進入更白熱化階段。大疆和影石在無人機和全景運動相機領域的纏鬥，過去多集中在產品對標、專利、供應鏈、人才爭奪上，如今戰火燒到了線下市場。線下，是消費電子從產品競爭走向品牌競爭的必經之路。大疆有“強管理、廣覆蓋”等先發優勢，影石則以“擴張效率+挖角滲透”展開攻勢，雙方具體競爭點涉及經銷體系、門店卡位、排他性爭議等多個戰線。隨著影石宣稱在全國一、二線城市的全面覆蓋，三、四線或將成下一階段的主戰場。01. 線下戰，是必經之路影石與大疆的全面競爭，蔓延到了線下。大疆線上下擁有十年先發優勢。早在2015年，大疆就開始系統性布局線下，至今已在無人機和手持裝置領域建立完善的零售網路。公開資料顯示，大疆在國內的授權零售店/體驗店已超700家。客觀而言，在影石開始重視和佈局線下之前，這個市場的競爭狀況並不適合用“肉搏戰”這種詞語來形容。但影石對管道市場發起的攻勢，以驚人的速度追趕前者，讓外界不得不提前嗅到一些暗湧和硝煙。具體來看，影石國內專賣店數量在三年時間實現了50倍的增長。2025年財報顯示，影石線下專賣店數量近300家，同期單店銷售額同比提升近五成。專賣店數量幾乎完成了對所有一、二線城市的全覆蓋。影石為什麼愈發注重線上下的佈局？有兩方面的原因。站在行業視角，做過多年智能硬體的朱茜認為，消費電子品牌都會經歷從1.0到2.0的階段轉變。1.0階段更像是打磨產品和營造市場聲量，靠產品驅動，能快速觸達早期使用者。2.0階段屬於靠品牌全面驅動，需要通過線下體驗建立更廣泛的使用者心智，拓寬使用者群體。同時，隨著市場出貨量和零售使用者數量的增長，消費者對親手體驗真實產品質感、獲取更完善服務的訴求日益強烈。換句話說，線下能有效彌補線上行銷難以跨越的近距離體驗障礙。這個論斷是站得住腳的。據尼爾森IQ在2025年發佈的《中國消費管道變革白皮書》披露，2024年國內線上與線下零售交易佔比約為3:7。同時具有參考性的智慧型手機線上線下佔比在4:6左右。線下管道的補充，不僅可以拉平與競爭對手的差距，也是獲得規模增長的動力。2025年年報顯示，影石線下營收同比增長83%，快於線上增速。不過線下拓展的成本也是高昂的，影石在相關方面的成本增速更快。為了加快佈局線下，影石採取了一系列從人員到組織的激進動作。2025年下半年，影石挖來大疆的銷售核心管理人員張博。據雷峰網報導，張博曾在大疆原銷售副總裁袁棟麾下任職，完整經歷過大疆改革代理商體系的全過程。除了張博，公開報導顯示影石還從大疆挖走了多名行銷、管道人員。影石試圖快速搭建一支能打地面戰的團隊。招聘平台上可見，影石及其代理在大量招募零售、管道和市場類崗位，職責描述明確涉及“負責線下門店日常經營管理”“拓展區域內經銷商網路”“組織門店促銷活動”等內容。財務上的投入則更直觀地反映了這場攻勢的烈度。據財報，2025年影石銷售費用達到16.8億元，同比增長103%，遠高於營收增速。銷售費用率為17.2%，同比增長了2.4個百分點。熟悉該領域的人士強調，從投入成本來說，手持裝置、無人機等賽道品牌得自己先捨得投入，線下的店面建設、樣機資源等，都需要品牌配合和提供支援服務，這必然會帶來一些費用上的開支。影石方面此前亦明確表示過，公司明確將部分短期費用視為未來競爭力建設的必要投入。投入背後，影石和大疆在管道堡壘上的競爭會更加白熱化。02. 十年沉澱VS快速擴張隨著影石帶著從大疆學到的經驗加快殺入線下市場，它面臨的首要問題是：如何在一個已經被對手深耕十年的市場中找到自己的生存發展空間？管道模式、店面維度綜合競爭的較量，都考驗著影石的打法和策略。據悉，大疆線上下管道的佈局分為官方直營旗艦店、授權體驗店、授權專區專櫃等。直營店層面，從2015年首家直營旗艦店在深圳開業，到目前大疆在國內至少有6家直營店。影石也正在加快開旗艦店的步伐，3月影石在深圳開設了全球最大的旗艦店，按計畫影石今年還將開設約10家城市旗艦店。這個時間節奏說明，影石很想在大疆已佔據優勢的賽道，打出自己的差異化聲量：城市智能影像體驗名片。並試圖用沉浸式的全景影像體驗建構自己的高端品牌陣地。在授權管道側，影石也在加快滲透。大疆的代理模式歷經打磨，已經非常成熟。在授權經銷體系中，它主要採取與手機行業類似的批發代理模式，其中授權體驗店在一些區域採取大區代理制（如西南部分地區的授權體驗店由雲南九機公司統一代理），而非體驗店的授權零售商則在各省市都設有相應的省級代理客戶。雖然影石在官網開通了加盟申請通道，但沒有披露具體申請成為經銷商的條件。對影石來說，挖來大疆負責管道層面的高管之後，摸著大疆的石頭過河顯然能成為一條備選方案，但兩家的授權管道經銷體系能否完全復用則是另外一回事。有接近大疆經銷商的人士表示，在他看來，大疆在消費級無人機領域是絕對龍頭，具有品牌、流量、利潤空間優勢，多年來對經銷商的資源投入和扶持力度巨大，同樣對體驗店等不同店面都有考核。在此背景下，如果大疆銷量比重不低，出於商業利益平衡的考慮，有的商家在選擇大疆後，便不一定會再選擇影石，影石在個別城市拓展經銷商方面就得另尋他法了。無獨有偶，影石除了在開店數量、速度上持續加碼，甚至在部分城市與大疆門店的安全邊界也被打破。一方面，雙方在產品專利層面的排他性競爭，曾蔓延至線下具體門店。據南方都市報報導，2025年，湖南攝影城一家影石授權體驗店因商城排他性協議，不得不拆除帶有影石二字的門頭，一度引發市場爭議。隨後，影石創始人劉靖康將其比作“這只是我們不同層面所面臨挑戰的冰山一角”。不過，後續每經等媒體也報導，大疆知情人士透露，大疆內部排查，未發現各經銷商有任何“商場排他協議或條款”。另外一方面，影石在授權體繫上以授權專賣店（專區）和合作體驗點為主，在開店滲透策略上，影石除了搶佔潮玩/攝影/運動商圈（如深圳前海、上海淮海路）位置外，很多店面同樣選擇了優先覆蓋商圈、IT城和競爭對手有佈局的地帶，這導致了兩者線上下保持著貼身競爭的焦灼態勢。《豹變》在重慶石橋鋪街道發現，但凡搭建大疆門店的地方就少不了影石的身影，甚至不少門店的距離僅有幾十米。這個門店分佈特徵，在為消費者提供更多元化的選擇同時，也表明雙方線上下的競爭激烈程度絲毫不亞於手機廠商。回過頭來看，影石的“直營店樹立形象、授權店擴大覆蓋、體驗點引流獲客”打法，與大疆和消費電子行業的管道同行策略高度相似，這既是遵循規律所需要採取的措施，也是補齊短板的辦法。然而，有人對線下勢頭正猛的影石有不同的看法，“從我們做大疆的角度看，沒遇到過用影石的客戶，感覺真沒啥競爭。”一位接近大疆相關業務的人對《豹變》表示。這或許源於當前大疆在管道成熟度（具備十多年基礎）、門店總數（仍是影石的多倍）、門店密度（三、四線提前佈局多年）等方面依舊佔據優勢，而影石只是開始在大疆走過的路上補功課，兩者在管道層面的競爭，還遠未到見勝負分曉的時候。03. 比效率更重要的效應在消費電子行業，與覆蓋效率同樣重要的是效應。一方面是整個線下管道帶來的經營規模結果效應，由於大疆和影石並未對外披露線下管道和門店層面的盈利詳情、閉店率等資訊，導致外界難以從這個視角洞察兩者線上下的具體經營指標和質量。另一方面，是線下門店帶來的品牌溢出價值和使用者心智效果，門店形象、陳列水平、店員能力、售後服務等都對其產生影響。作為行業的後來者和追趕者，影石在此方面具備一定基礎，也同樣面臨挑戰。換句話說，隨著後續越來越多城市旗艦店的落地，影石能通過全矩陣的產品，深度融合沉浸式場景，打造一個線下的“使用者社區”，並提供“銷服一體”的服務，讓售後像買產品一樣方便，增強使用者的黏性和忠誠度。在授權店層面，縱深覆蓋策略既帶來了廣泛的流量曝光，也讓不同點位、層級的門店呈現出截然不同的現狀，也需要品牌繼續補足管理功課，尤其是店端服務能力方面。例如，我們在重慶解放碑和石橋鋪發現，優質一點的授權店，店內環境整潔、庫存充分，陳列效果良好，門口還有豐富的物料。但也有門店店內貨物擺放雜亂，甚至存在缺貨、產品矩陣不太完善的客觀事實。這種參差，反映的是經銷商營運能力的差異，也是影石在快速擴張中必然面臨的標準化管理難題。還有一個需要補上的課題：隨著影石首款無人機產品影翱A1陸續上架各地門店，線下空間作為無人機產品的“候機廳”，對試飛體驗提出了更高要求。大疆的門店往往配備專門的試飛區域或戶外飛場，而影石在這方面的積累還不夠。當越來越多的消費者帶著“看看影石的無人機怎麼樣”的念頭走進門店時，能否提供足夠好的體驗，將在很大程度上決定其無人機業務能否線上下站穩腳跟。回過頭來看，線下管道的競爭，最終會回歸到品牌價值的競爭。大疆已經在這條路上走了十多年，建立了深厚的品牌護城河。影石雖然起步較晚，但憑藉差異化的產品和快速的執行力，正在一步步縮小差距。兩者的競爭也是中國消費電子行業值得持續觀察的商業現象。（應受訪者要求，文中均為化名） (豹變)

01. 從"天才少女"到小米大模型掌門人2024年底，一條傳聞震動AI圈：雷軍親自出手，以千萬級年薪挖來一位95後女生，執掌小米大模型團隊。她叫羅福莉，彼時在DeepSeek擔任核心研究員，參與研發的DeepSeek-V2模型讓她在圈內聲名鵲起。這不是一個普通的職場跳槽故事。羅福莉的履歷自帶"爽文"色彩：本科：北京師範大學電腦專業碩士：北京大學計算語言學研究所，在ACL頂會發表8篇論文，其中2篇為第一作者職業軌跡：阿里達摩院→幻方量化（DeepSeek母公司）→小米在DeepSeek期間，她參與研發的DeepSeek-V2以"性價比之王"著稱，推理成本僅為GPT-4 Turbo的1/70，被業界稱為"AI界的拼多多"。這段經歷讓她深刻理解了一個道理：大模型的競爭，最終是效率與成本的競爭。2025年初正式加入小米後，羅福莉迅速進入角色。2026年3月，小米發佈兆參數MoE大模型MiMo-V2-Pro，全球榜單排名第八；4月28日，MiMo-V2.5系列正式開源，採用最寬鬆的MIT協議，同步啟動百兆Token激勵計畫。申請了沒有？一般有2億token的免費使用量。從被雷軍挖角到主導開源戰略，羅福莉用一年半時間，完成了從研究員到戰略決策者的蛻變。02. AGI時間窗口只剩1-2年羅福莉的激進，不僅體現在技術迭代速度上，更體現在她對行業趨勢的判斷上。在近期一次深度訪談中，她拋出了幾個極具衝擊力的觀點：關於AGI時間線"一年前我覺得要三到五年，現在我認為時間窗口已縮短到1-2年。"她認為，當前行業整體進度約20%，2026年將推進至60%-70%。這意味著，我們正處於AGI爆發的前夜。關於開源戰略"AGI不可能由一家公司獨佔，必須走開源協同路線。"這種認知直接影響了小米大模型的開放策略——MIT協議、百兆Token免費發放、首日即適配國內外主流AI晶片。在羅福莉看來，封閉生態在AI時代是死路，只有最大化社區參與度，才能加速技術迭代。關於競爭核心"行業競爭核心不再是對話體驗，而是長程自主任務執行、工具呼叫與自我修復能力。"這句話解釋了為什麼MiMo-V2.5-Pro的標竿測試是"4.3小時自主完成編譯器開發"——這不再是聊天機器人的遊戲，而是AI Agent替代人類工程師的預演。03. 600億背後的人車家野心羅福莉的技術理想主義，需要龐大的資源支撐。雷軍給了。2026年3月，雷軍宣佈：未來三年小米AI投入超600億元，2026年當年超160億元。這是什麼概念？小米造車三年投入約100億元，AI投入是其六倍。這筆錢正在流向三個方向：大模型底座：MiLM/MiMo系列持續迭代，從7B到兆參數全覆蓋端側智能：手機、汽車、家居的AI原生改造機器人：人形機器人已進入汽車工廠實習，打螺絲成功率超90%更關鍵的是，雷軍透露2026年有望在一款終端上實現自研晶片+自研OS+自研AI大模型的"大會師"。這款被推測為小米17S Pro的重磅產品，將搭載新一代自研晶片玄戒O2，成為小米技術自主化的標誌性節點。羅福莉的大模型團隊，正是這場"大會師"的核心一環。從雲端到端側，從手機到汽車，她的模型正在嵌入小米生態的每一個毛孔。04. 25歲平均年齡：一支少年軍的AI遠征小米大模型團隊的另一個標籤，是年輕。羅福莉本人出生於95年的，而她的團隊成員平均年齡僅25歲。看到這個數字真是浮誇到我了，老了呀。這是一支典型的"少年軍"——沒有大廠包袱，沒有路徑依賴，只有對AGI的純粹信仰。年輕，就是幹！這種年輕化的組織架構，或許正是小米能在一年內完成從MiLM到MiMo-V2.5跨越的原因。當其他大廠還在糾結匯報層級時，小米的工程師已經在為開源首日適配七八家晶片廠商而通宵奮戰。羅福莉的管理風格也帶著鮮明的技術理想主義色彩：她強調"長程自主能力"而非短期對話最佳化，推崇"開源協同"而非封閉壟斷，預判"1-2年AGI"而非保守觀望。這種激進，與雷軍"風口上的豬"的哲學一脈相承。05. 國產開源大模型的"羅福莉時刻"羅福莉的崛起，恰逢國產開源大模型的集體爆發。2026年4月，堪稱中國AI開放原始碼的奇蹟月：4月8日：智譜AI開源GLM-5.14月20日：月之暗面開源Kimi K2.64月23日：小米MiMo-V2.5公測4月24日：DeepSeek-V4正式發佈並開源4月28日：小米MiMo-V2.5正式開源上個月體驗新的大模型，針對是人都麻木了，沒幾天來一款爆款。Hugging Face顯示，其平台上41%的大模型下載量來自中國模型。中國已成為全球開源大模型最活躍的供給方。羅福莉現在是一個符號——她代表著中國AI新生代的力量：年輕、激進、開源、務實。當她說"我們已經摸到AGI的邊界"時，這不僅是技術判斷，更是一代AI人的集體宣言。 (程式設計師失控了)

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無論市場泡沫如何，其應對的核心原則是堅守價值底線。大模型的語言世界已經走向真實的物理世界，AI正在開啟新一輪的產業革命，新概念也層出不窮，一級市場的熱錢蜂擁而至，即便團隊尚小、收入微薄，估值也能輕鬆衝至百億；但另一邊，從實驗室走向真實場景，AI與物理世界的融合仍面臨著感知、決策、執行的重重關卡，技術落地道阻且長。4月24日，在“第20屆中國投資年會・年度峰會”上，國科嘉和總經理、執行合夥人陳洪武，天創資本洪雷，聚合資本創始人李旺，中關村原生引擎總經理馬建平，九合創投創始人王嘯，遠毅資本楊瑞榮，這批國內一線硬科技投資機構“話事人”，圍繞“投資於‘AI走向物理世界’的處理程序”這一主題，展開了一場精彩的巔峰對話。陳洪武在風險投資行業深耕20餘年，長期聚焦科技領域投資，他認為，具身智能對物理環境的多維度感知與動作決策，複雜程度遠超自動駕駛，短期內行業難實現全場景突破，核心將聚焦特定場景的技術最佳化，具備真實落地能力、能解決真問題的企業具備長期投資價值。同時他也指出，當前具身智能賽道估值泡沫顯著，無團隊、無收入的項目估值高企，對創業者是福音，對投資則禍福相依。他認為泡沫是產業發展的必經階段，建議企業把握窗口期多融資、嚴控燒錢節奏，投資端則需理性看待估值快速上漲。天創資本先後佈局中科曙光、智譜、kimi等AI產業鏈核心項目，在智能類股形成了系統化佈局。洪雷表示，3年內大模型對物理世界的感知理解仍有較長路要走，AI走向物理世界將遵循從實驗場景到結構化、半開放場景，最終實現泛化的漸進路徑，核心硬體、VLA與世界模型領域具備長期投資價值。在洪雷看來，資本市場的熱度波動與泡沫是行業常態，當前AI具身賽道的火熱與此前科創板牛市的周期規律一致。應對泡沫的核心策略，是“往前多走半步”，平衡機會與估值，在市場形成共識前提前佈局，同時引導被投企業儲備充足現金、穩健發展。聚合資本由華為、中興、比亞迪核心成員發起成立，深耕科技產業生態投資，已佈局星動紀元、松延動力等具身智能明星項目。李旺認為，3年內AI走向物理世界難實現全場景泛化，將率先在物流等簡單標準化場景落地突破，家庭、複雜製造業場景成熟仍道阻且長，最具投資價值的是具備全端技術能力、能實現漸進式場景落地的企業。他明確表示，當前熱點賽道已形成高度共識，存在顯著的結構性泡沫，雖對產業長期發展有利，但對投資回報形成挑戰。其應對策略為上半年完成賽道核心佈局後，將轉向科技出海等價值窪地，整體保持謹慎樂觀，在市場高熱度階段逐步收緊投資節奏，規避估值泡沫風險。中關村原生引擎是集孵化與投資於一體的平台，馬建平提出，AI走向物理世界可分為in AI、for AI、be AI三個層次，3年內前兩者將迎來大量落地機會，對於be AI的具身智能落地核心要打通資料閉環、多感測器融合、量產三大環節，均具備極高投資價值。對於市場泡沫，馬建平認為其是多方情緒共振的結果，只有價格嚴重偏離價值才是真正的泡沫，能解決真問題、可落地量產、有真實收入的企業，估值溢價並非泡沫。他表示，應對泡沫要做清醒的樂觀主義者、冷靜的長期主義者、堅定的價值主義者，堅守價值投資，鎖定技術源頭，深耕投前投後服務。九合創投專注早期科技投資16年，累計投資三百余家科技企業，在工業機器人、具身智能、端側晶片等領域早有佈局，投資了自變數機器人、地瓜機器人等明星項目。王嘯判斷，3年內AI走向物理世界將率先在工業場景實現規模化落地，家庭場景成熟至少需要3-5年，行業核心門檻集中在資料積累、世界模型迭代、端側算力升級、本體成熟四大方向，均存在優質早期投資機會。他分析，本輪泡沫由美股科技股估值抬升傳導而來，結構性泡沫客觀存在，如果泡沫持續時間長，更有可能誕生偉大企業，需警惕渾水摸魚、純炒估值的項目。他認為VC的本質就是投資預期與夢想，天然與泡沫相伴，應對核心是不被市場情緒裹挾，堅守商業本質與項目基本面，通過組合投資平衡風險。遠毅資本專注數字醫療領域投資，累計佈局七八十家AI與數字醫療相關企業，在醫療AI、手術機器人等賽道有著深厚的產業積累。楊瑞榮指出，醫療領域AI走向物理世界，3年內難實現通用具身智能落地，核心將聚焦單病種、單場景的小閉環應用突破，具備單病種資料閉環、能與醫療硬體深度融合的AI技術企業，具備核心投資價值。他表示，每一輪技術革命都會伴隨泡沫周期，本輪AI熱潮中，“這一次不一樣”的論調正是最需要警惕的泡沫訊號。無論市場泡沫如何，其應對的核心原則是堅守價值底線，聚焦醫療領域能真正創造臨床價值、為患者帶來實際獲益的項目，拒絕純概念炒作的標的。3年，AI走向物理世界怎麼落地？張楠：各位上午好！感謝大家來參加投中的年度峰會。我是投中網的副主編張楠。大家手裡都有一個牌子，後面有個環節，6位嘉賓要互評一下，覺得那位嘉賓說得最真實、最是心裡話，就給他投一票，我們最終會評出本場的MVP。今天我們的主題是“投資於‘AI走向物理世界’的處理程序”，不知道大家怎麼看這個話題，反正我乍一聽有點抽象。為什麼？因為從2015年開始，我就感覺AI已經在走向物理世界了，當然，2015年的AI和今天以AI大模型為基礎的AI，不是一回事。現在LLM已經解決了基本的理解問題，但是現實世界還有很多未解決的問題。我想問各位的第一個問題是，你們怎麼理解AI走向物理世界的具體過程？我們不聊10年、20年、30年之後的事，想5年的事都已經很難了，就聊3年。你們覺得3年之內，AI走向物理世界是怎麼個過程？能解決什麼問題？順帶說一下，你們認為那一個環節的投資價值是最高的？大家也可以先簡短介紹一下自己。先請洪武總。陳洪武：大家上午好！我是國科嘉和總經理陳洪武，在風險投資行業幹了20幾年，國科嘉和自成立以來一直專注於硬科技領域的投資。剛才主持人問的AI和物理世界的關係問題，是當下最受關注的行業風口。現在這個領域裡，各種新概念層出不窮，具身智能是當前市場的熱點。這個賽道的估值，在我的投資生涯裡還沒見到過——很多企業在還沒有多少團隊人員、也沒有實質性收入的時候，估值就能喊到100億，即便如此，依然有大量投資人趨之若鶩。這種情況對創業者來講是福音；但從投資角度來講，是禍福相依的。畢竟創業的成功率就擺在那裡，不可能所有企業都能走到最後。回到物理世界的話題，我們投資的馭勢科技，剛剛順利過了港交所的聆訊。他們主攻自動駕駛領域，核心要解決的問題就是精準評測車輛周邊環境，確保車輛不發生碰撞。但即便只是這樣一個看似簡單的目標，落地起來依然很困難。在和創始人交流時他也坦誠表示，要實現真正意義上的完全解放雙手、不需要人類干預、完全自主可控、機器自主營運，未來至少還需要十到十幾年的時間。機器解決真實物理世界的複雜場景，難度遠比我們想像的要高。對機器來講，所有決策本質上都是基於統計分析得出的，而真實世界裡要解決的變數、應對的突發情況實在太多了。現在的具身智能，更是要對物體的材質、大小、形狀、軟硬程度、顏色等每一個維度都做出精準判斷，再決策自身的動作，其複雜程度比自動駕駛要高很多。當然，可以想像，一旦這項技術真正實現突破、成功攻克，它能創造的價值也將是不可估量的，當然難度也同樣巨大。這個領域不斷有新技術迭代，從原來的“VLA（Vision-Language-Action）”到現在的“世界統一模型”，幾乎每一個新概念出來，都會引發行業內的廣泛關注和熱烈討論。但客觀來講，一個技術從提出概唸到最終落地、形成真正可用的產品，還有很長的路要走。我很看好這個領域的技術發展，也知道未來機器能幫我們解決問題、帶來巨大價值，但到底什麼樣的技術算真正成熟、真正具備實用價值，還有待我們從業者一起探索和驗證。我先說這些，把時間留給其他嘉賓。張楠：謝謝洪武總，說得很謹慎很藝術。我們邀請洪雷總。洪雷：大家上午好！我是來自天創資本的洪雷。天創資本在投資圈做了超過20年，始終致力於硬科技方面的投資，智能類股是我們最重要的佈局方向。我們十多年前參與了中科曙光的投資，之後投了一系列晶片企業，過去兩三年，在人工智慧領域參與了kimi和智譜的投資，目前還在緊密觀察智能領域的進展和變化。今天的主題是個非常宏大的問題，AI如何走向物理世界，我們全行業都很關心。剛才陳總也說到了它的巨大意義，這一點已經取得了社會、國家和資本市場的共識。剛才嘉賓們也在聊，現在一級市場的火爆程度不亞於二級市場，我們的選擇也相對比較謹慎。主持人讓我們只聊近3年，那我就聚焦這個周期。近3年，我們能看到大模型真正理解我們的感官世界還有很長的路要走，現在它只是從字意上、機率上實現了人工智慧，對於物理世界的溫度、大小等屬性，它的感知還有很多功課要補。從感知-決策-執行，這是一個非常複雜的工程問題，需要大模型不斷演進，同時還要完成工程化落地，所以這個題目難度非常高。未來3年，我們更關注這樣的團隊：既能拿到足夠多的社會資源、做好募資，同時創業時還能保持長期主義心態，真正沉下心解決問題。因為這個問題不是一瞬間就能解決的，必然要從實驗場景，走向結構化場景、半開放場景，最終實現泛化，每一步都需要硬功夫。說到我們關注的方向，從核心零部件硬體，再到VLA、世界模型，長期來看都有很大潛力。在這一領域，我們今年有兩家企業上市，一家是杭州易思維，這是一家天津大學孵化出的科技型企業，做工業場景化視覺；另一家是智譜，其實這條路很長遠，也有大量機會，希望大家都能抓住。謝謝。張楠：謝謝。智譜、MiniMax在市場上的表現大家有目共睹，核心還是有底層token消耗量的確定性在裡面。有請李總。李旺：大家上午好，我是聚合資本的創始人李旺。我們來自深圳，聚合資本是強產業背景的投資團隊發起成立的，核心成員來自華為、中興、比亞迪，所以我們的投資風格也是沿著科技產業生態做佈局。基金創立快6年，在市場站穩了腳跟，做了比較系統的科技生態佈局。今天的主題是AI走向物理世界，剛才幾位嘉賓也聊了，這確實是當下行業最熱的話題，也是資本市場的共識，過去半年相關標的估值漲幅非常大。在這個問題上，行業似乎有很大共識，但我們團隊雖然看好長遠方向、看到行業趨勢在加速，可對落地這件事還是偏保守的。去年上半年我就在看這個領域的項目，帶著團隊去了比亞迪、小米的智能製造工廠，當比亞迪和小米給這些項目一些場景任務時，它們基本都接不住。但今年再看，行業已經有一些場景逐漸落地了。比如星動紀元，我們也參與了投資，看到它最近在物流場景實現了落地，效率能達到人的80%，這種長時間枯燥的工作，能做到80%的人效，同時精準率達到90%以上，這比我們預期的速度要快。我們認為這是個好現象，說明行業在加速，具備全端能力的企業，一旦在相對簡單的場景落地，會給行業打開新的天窗。但同時我們也看到，很多做具身大腦的項目，想進入家庭、酒店、製造業場景，我們覺得這條路還很遠。智駕走了20多年，現在基本剛做完L3，當然美國Robotics已經能做全端了。今天的具身智能，要實現泛化場景，難度是數量級增加的，不只是一個數量級的提升，我們認為路徑會非常難。它的落地路徑，一定是先在相對簡單的場景實現突破，能在簡單場景落地的企業，才會逐漸成為行業的勝出者。聚合資本也投了幾個項目，比如北京的松延動力，我們對它的定義很簡單，就是一個大玩具，但它把成本做得更低，比早些年的具身智能有更強的科技屬性；還有就是星動紀元。最近我們在看深圳一個華為出來的早期團隊，他們做家電場景，沒有提終極解決方案，而是走漸進式路線，認為要把全球創客集中在一起共創場景，我們反而覺得這種漸進式的模式更符合行業發展規律。一上來就想解決某個具體場景的全能力問題，還是太遙遠了。理想是遠大的，但路徑是曲折的，不可能一帆風順。所以今天，對創業者和投資人都是考驗，這是我的理解。張楠：聚合有很深厚的硬科技產業背景。下面有請馬總。馬建平：各位好，我是中關村原生引擎的總經理馬建平，可能大家對我的身份好奇，其他都是投資機構，怎麼來了個企業。因為我4月份從啟航投資調到了集團的原生引擎，原來只干投資，現在不僅要干投資，還要干孵化，所以中關村原生引擎是既要干孵化、也要干投資的平台。聽前面幾位嘉賓分享，我感觸很深，我們從2010年前後開始做投資，投了350多個項目，跟具身、AI相關的差不多有100個。今天這個話題很有意思，我拿到的時候就在想，AI走進物理世界，要分開三個層面看。第一個，是in AI的機會。現在AI已經成了共識、成了底座，未來三年，傳統企業怎麼擁抱AI、轉型AI化，是很重要的機會。第二個層面，是for AI的機會。你能為AI做什麼？有人說做資料採集不行嗎？這個事當然香。特種場景的資料能賣到八九千塊錢一條，北京的某個資料採集廠，一條資料也得十幾塊錢。所以for AI的過程中，未來3年有非常多能落地的機會，像松應這些做素材的企業，增長和估值都非常快。我認為最難的是第三個層次，be AI，你能不能做成一家真正的AI公司。是做垂類模型、基礎大模型，還是真的做一家具身企業，現在有很多技術變種，包括超級OPC、OPU、OPD等等。未來，inAI是普適性的，只要擁抱AI，都有被投資的機會；forAI是做細分賽道，要想清楚你的客戶是誰、產品賣給誰；最難的還是be AI，怎麼讓自己成為真正的具身公司，走進物理世界。2017-2018年我們投機器人的時候，根本沒有具身的概念，大家只說工業、服務、特種、協同機器人，我們投的博清科技做銲接機器人，史河做高空清洗索並聯機器人，博雅工道做水下機器人，艾力特的協作機器人，靈動的搬運機器人，國廣順能的充電機器人，最近投的月泉做仿生機器人，其實它們早就走進了物理世界，只是當時沒套上具身的概念，大家只覺得它是個能幹活的機器人本體。現在具身這個概念，是AI走到物理世界特別好的載體。前段時間我跟團隊分享，AI走到物理世界，具身智能要打通三個核心環節：第一個是資料閉環，網際網路的公開資料已經被LLM用完了，具身智能需要的真實世界資料，必須高品質採集上來，否則機器人擰不開瓶蓋、穿不了針、引不了線。我還給項目方出了主意，就該把機器人放到技工學校，跟藍翔合作，去採集最標準的具身運算元據。第二個，是和資料採集配套的感測器融合落地。要採集真實世界的資料，感測佈局必須到位，是多感測器融合還是單一感測器，邏輯和自動駕駛是一模一樣的。沒有多感測器融合的合成資料，具身智能走不遠。最後一個是量產。所有AI加到具身機器人身上之後，最大的問題，是能不能用高性價比的方式量產，讓它走進千家萬戶、工廠、學校、我們的生活，這才是真正走到了物理世界。當然我說的不全，資料、感測器、本體，未來三年都有機會。現在市場的熱鬧，是大家把未來的機會和期望值，折現到了現在，去投當下的項目。最後說說原生引擎在做的事。我們承接了教育部全國高校人工智慧區域技術轉移轉化中心，能給大家提供更早期的原始創新技術，把它變成可落地轉化的機會、可投的項目，涵蓋資料採集等各個模組。也歡迎在座的投資機構、合作夥伴，未來有機會一起合作。謝謝大家。張楠：謝謝馬總，有請王嘯總。王嘯：大家好，我是九合創投的王嘯，我們做早期投資15年，投了三百多家公司，主要聚焦科技領域，具身智能和世界模型我們一直在看、很早就有佈局。九年前我們投了一家工業機器人公司，現在已經進入富士康的工廠，和人協同做上下料、基礎操作，其實具身走入物理世界早就開始了，只是我們期待的、能全自動自主思考、長周期完成家庭任務的最高級機器人，目前還沒真正實現。我們天使階段投的自變數機器人，馬上要把機器人放進家庭收集資料了，現在正在招募志願家庭，已經開始向難度最大的家庭場景、完全自主機器人的高峰攀登。我認為，從資料收集到世界模型建立，到家庭場景適配，再到機器人最佳化和價格普及，這個過程至少需要三年甚至五年，才有可能性，中間要邁過的門檻非常高。第一個門檻是資料。網際網路上存在的資料，具身智能基本用不了，這個領域需要大量的場景化資料，而且每個機器人不一樣，不同機器人採集的資料最後能不能適配新的機器人，也要打個問號。高品質、複雜場景、長周期的資料收集，是目前最難的。第二個門檻，資料收集之後，現有的大模型架構，沒辦法很好地處理時空資料。大模型處理的資料，本質上是沒有時空屬性的，語言模型最大的問題，就是“一根三米長的竹竿能不能通過一扇門”這種問題，它都有可能會答錯，因為它沒有時空概念。現有的大模型升級到世界模型，從LLM到世界模型的過程中，整個演算法需要大規模迭代，而且目前技術路線還沒有統一。有人從視訊起步，有人從語言模型+圖像識別起步，有人直接從機器人起步，有人從因果模型起步，這些路線最後都會融合，但融合的過程還需要兩年時間，才能看到技術路線的統一，和能真正解決問題的世界模型的誕生。除此之外，還有端側計算能力的提升。這些模型需要在一秒內做出判斷，現在機器人的動作都很慢，加倍速之後才看起來像正常速度，核心就是端側推理晶片的算力明顯不夠，也不一定符合具身模型、世界模型的算力要求。端側這個方向，我們投了地瓜機器人，和一家做端側NPU晶片的公司。第四個門檻是本體。本體大家做得很多，但真正能適配家庭場景、低成本、高可靠、能完成基礎任務的本體，還沒有實現規模化出貨和銷售。大腦還沒成熟，本體需要適配大腦、適配環境，靈巧手這些部件也沒成熟，本體自然也沒成熟。從這四個角度來說，四個方向都有投資機會，目前還沒有成建制的龍頭公司，都還有創業公司的機會，我們也都做了佈局，包括華為“天才少年”的項目、松延動力、自變數，端側晶片有地瓜和另一家企業，我們一直在沿著這個思路佈局。我們最早還投了工業方向機器人，我覺得工業場景最容易落地，場景簡單、標準化程度高，重複性工作多，我們投的那家工業機器人公司已經有規模化收入了，今年預計五個億的收入，已經算是具身領域裡有規模化收入的標的。反過來看，AI走入世界，從自動駕駛就開始了，我們十年前也投了Momenta這樣的公司。甚至最早進入物理世界的，是人臉識別，現在過個門都要人臉識別，那時候AI就已經走進物理世界了。掃地機器人、割草機器人也早就走進了物理世界，背後都是AI演算法在支撐，不然沒法實現自動清掃。AI進入物理世界，包括我們手上戴的各種感測器，告訴你睡眠、休息情況，這些都和生活息息相關。但真正讓大模型完成自主決策、有自主意識、完成高複雜任務，還需要很長時間，三年是非常樂觀的預期，五年是更中性的預期。張楠：謝謝，前幾天自變數的發佈會我也去了，我也特別期待家裡能有一個幫我掃地、洗碗、洗襪子的全能機器人，泛化能力的實現，真的需要非常長時間的資料積累。有請楊瑞榮總。楊瑞榮：大家好，我是遠毅資本的楊瑞榮，我們專注在數字醫療方向，一直在研究AI和大模型在醫療領域的應用，過去投了七八十家跟AI和數字相關的企業，從技術投入、數位化疾病管理到創新支付，全鏈條去改善醫療環節。從我個人的感受來說，大家聊的大模型和具身智能之間，其實是有割裂的：大模型是大模型，所謂機器人大部分還只是簡單的工具，真正能實現具身智能的機器人，離得還很遠。我們在醫療領域投了手術機器人等一系列帶智能屬性的產品，但它們和大模型沒關係，只和AI有一定關聯。我們投的AI影像、AI腔鏡手術相關產品，包括AI製藥、合成生物學、類器官，都和智能有關係，但理論上的智能，和實際上的具身落地，還是有很大差距。尤其是從網際網路大模型走向具身智能，在醫療領域，我認為有兩個非常大的門檻必須先突破，我對未來的判斷，比王嘯總還要悲觀一些。我理想中醫療領域的具身智能終極形態，是家裡有個機器人，不只幫你掃地，還能在你睡覺的時候，把你身上的病全治好，這個景象，我在十年、五十年、一百年之內都看不到。問題在那？兩大核心門檻。第一個就是大家反覆提到的資料。現在大語言模型能在網際網路領域實現巨大突破，核心是有海量的公開資料。大家可以想想，生活裡的各個場景，你的社交、消費、金融、出行資料，不管你願不願意，其實都已經被分享了。但醫療領域不一樣。我可能是在場把醫療資料做到極致的人，我身上戴著智能戒指、智能手環、智能運動手錶，還有很多裝置能夠收集資料，同時我還能夠把自己的醫療資料都整合在一起。但即便如此，能真正被大模型、被具身智能所用的醫療級資料，還是非常少。就算是在美國，醫療資訊化系統做得很強、行業高度集中、系統相對互通，醫療資料的可用性依然非常低。在中國，有國家隱私保護法規，醫院體系對醫療資訊的保護門檻是最高的，這就成了最大的壁壘，大部分醫療資料根本沒法用。普通人的健康資料，運動、睡眠、飲食、心理、社交資料，要和院內的診療資料、甚至體檢資料結合起來，都非常困難。只有當所有資料整合起來，每個人都形成完整的資料閉環，醫療資料的應用才能進入好的狀態，才能被具身智能所用。現在連基礎的診療環節都還沒做到，這是第一個最大的門檻。第二個最大的門檻，來自於監管。我說的監管是廣義的，不只是批藥、批器械、批醫護資質。在技術發展的過程中，有個詞叫Human in the loop，擁護和反對的人都非常多。所謂的人工智慧，是脫離人之外的智能，那人在裡面的干預到底該是什麼樣的？有個反對Human in the loop的美國漫畫：汽車剛發明的時候，所謂的人為干預，就是一個人站在汽車前面，控制它的速度跟馬車差不多，防止它撞人。其實現在很多監管，在Human in the loop這件事上，起到的就是這個作用，在安全環境裡不敢放開，反而限制了行業發展。這在醫療領域更是如此，醫療出不了事，一出事就是人命關天的大事，還會涉及嚴重的倫理和道德問題。這兩大門檻疊加，導致醫療領域裡，大模型走向物理世界的具身智能，還有非常長、非常難的路要走。那落地路徑是怎樣的？我們也做了很多探索。醫療領域的AI和具身智能，和其他行業的落地路徑完全不一樣。從我們的經驗來看，它不是靠一個最大的通用模型就能實現的，現在醫療AI裡，真正實現落地、產生巨大商業價值的，不管是AI影像、手術機器人，還是單病種病理分析，都是單病種、單場景的，是一個一個的小閉環。先在一個細分疾病領域，集中最核心的資料，再從文字智能，走向物理智能。拿手術機器人舉例，它可能是醫療領域最像通用行業具身智能的產品，但現在，那怕是全球最頂尖的達文西，或是國內的天智航，都只是一個工具，沒有智能，因為它沒有後端的資料閉環。我們在四川天使投了一家企業，專門做腔鏡下手術人工智慧，積累了大量的手術資料，現在正在和全球頂級的手術機器人合作。有了我們的演算法和資料，手術機器人才有了大腦，才能真正往具身智能的方向走。只有一個一個的小場景形成小閉環，才能為未來的通用醫療具身智能，打下基礎。資料是最大的門檻，因為我們永遠不可能實現手術室全場景、全物理空間的資料全覆蓋，這是永遠做不到的。未來只有先把垂直疾病領域的小步AI做好，才能真正走向具身智能的長遠發展。謝謝。泡沫，這次會不一樣嗎？張楠：謝謝楊總。不管是醫療方向，還是具身智能，乃至AI走向物理世界的整個處理程序裡，資料都是一個核心的關鍵點。時間關係，我們直接進入下一個問題，這個問題昨天和前天的會場上，也有很多嘉賓隱晦地提過，我們就開門見山，聊跟市場最相關的話題。大家覺得現在市場上有沒有結構性的泡沫？泡沫體現在那裡？為什麼這麼判斷？以及，你們是怎麼應對的？時間關係，希望大家儘量簡短。為什麼提這個問題？比如昨天毅達的應總說，他在2024年中開了戰略會，強制要求團隊必須把錢趕緊投出去，大家都知道，2024年7、8月是市場的低谷，之後才有了“924”行情。剛才私下交流，王嘯總也說，去年春節之前，他就催著團隊趕緊投、趕緊定項目，因為預判到了後續市場的火熱。所以回到問題，泡沫到底有沒有？有的話在那？你們怎麼應對？現在還投不投？我們還是從陳總開始。陳洪武：現在這個階段對具身智能創業者來說無疑是好時機，只要核心團隊具備技術背景、做好專業打磨與合理包裝，就能高效對接資本、順利完成融資，這個窗口期對創業者非常友好。但泡沫要分兩面看，就像買彩票，市場平均回報率其實很有限，為什麼還有這麼多人衝進來？因為萬一中了頭獎，回報是幾十萬倍、上百萬倍的。在投資裡也是這樣，當某個賽道出現泡沫時，很多人明知道風險很高，依然選擇進場，不只是為了理性計算下的平均回報，更是為了不錯過那個“萬一中了頭獎”的機會。泡沫在某種意義上，是市場在為可能性定價，為不確定但具備巨大潛力的未來買單。從整個社會的角度看，任何新興產業最終格局定型、誕生龍頭企業的過程，必然伴隨優勝劣汰，腳下一定是一片“屍體”，這是所有科技產業發展的客觀規律。現在資源大量湧進這個領域，會給產業發展注入充足養分，成為技術迭代與落地突破的重要催化劑，加速行業整體成長處理程序。也希望我們的從業者能抓住這個機會，謹慎看待市場裡的熱錢，把握窗口積極融資，同時精細化管控成本，合理規劃燒錢的節奏。眼下行業行情向好，但兩三年後的市場環境充滿不確定性。參考Gartner曲線，當前行業正處在泡沫膨脹的上行階段，但頂峰之後的回呼深度，沒人能夠預判。總體來說，就是把握現在的好時機，多融錢，少花錢。謝謝。張楠：謝謝陳總，昨天也有嘉賓提到，建議被投企業現在能融趕緊融，最好能融到2030年夠花的錢，這個規劃確實非常長遠。有請洪雷總。洪雷：市場確實很火，說到泡沫，我們的理解是，這個話題其實並不新鮮，資本市場永遠是處於波動的狀態。就像2022年疫情期間，科創板行情火熱，天創資本在那一年有4個項目上市，很明顯是牛市，當時我們就預判，市場總會有關門的時候，很快就迎來了兩年的靜默期。現在市場又火了，波動是永遠的常態。問到VC怎麼應對，其實答案是不變的，我們永遠要在產業發展前半步做投資，永遠在平衡機會和價格。真正想參與硬科技投資的，都可以和我們多交流。比如2023年，OpenAI帶來了行業巨變，我們就決定必須重點關注這個領域，包括AI延伸的人形機器人、具身智能，都要深度跟蹤，2024年必須出手，不出手就來不及了。王嘯總投了松延，我們投了加速進化和逐際動力，都是那個時間段佈局的，現在就相對輕鬆。也和陳總一樣，勸被投企業多拿錢，少花錢，平穩落地。謝謝。張楠：還是要在產業和市場形成非共識的時候果斷出手，通過資產配置平衡風險。有請李總。李旺：這肯定是大家現在都面臨的問題。投資的最佳方案，是“投在無人問津處，退在人聲鼎沸時”，但這件事太難了，大家都在這個產業裡，很難做到世人皆醉我獨醒。毫無疑問，今年這幾個熱點賽道，已經形成了高度共識，肯定有結構性的泡沫。這個泡沫對創業有利，對產業長期發展也一定有利，中美都是如此。但站在投資機構的角度，我們不是做慈善，還是要給基金、給LP創造超額回報，所以應對策略，取決於每家機構的不同定位。站在聚合的角度，去年到今年上半年，我們還是處於加速投資的過程，2024年也是我們的重點投資年份。但我估計，這幾個熱點賽道，今年上半年投完，我們可能就會收手。同時我們也看到了其他的價值窪地，比如出海，我們團隊在深圳，有很多科技出海的項目，雖然也有一點泡沫，但遠比現在這些熱點賽道小得多。這些企業本身就是為了商業落地，很快就能形成商業閉環，項目反而更紮實。一個機構在不同階段，要有不同的投資組合，中國的科技產業生態足夠大，東方不亮西方亮。第二點，還要看二級市場，包括美國市場的後續走勢。如果今年二級市場橫盤甚至向下，估值回呼會來得更快，這也是我們重點關注的。總體來講，我們還是謹慎樂觀，現在已經到了高風險階段，所有機構都會比較難受，我們今年也會越來越謹慎。張楠：謝謝，一級市場的二級化，也是現在大家非常關注的問題。有請馬總。馬建平：大家說得都非常好，我分四個層面來理解這個事。第一，什麼是泡沫？我認為泡沫是多種情緒的共振疊加。我其實一直覺得有泡沫不是壞事，當國家的支援力度、機構的認可度、企業的賽道選擇、老百姓的接受度，這幾方認知一致、對大勢判斷一致的時候，就會形成同頻共振，自然就會出現所謂的泡沫。第二，到底是不是真的泡沫，核心要看價格和價值。當價格嚴重偏離價值，那才叫泡沫；如果價格沒有偏離價值，那就是正常的價值回歸。怎麼判斷價值？我跟清華的老師們交流，有句話特別重要：你是不是真解決了一個問題，解決了一個真問題，有抓手、能落地、能量產、有收入。能做到這些的企業，就是真正有價值的，給這樣的企業和技術多一點估值溢價，完全沒問題，能鼓勵大家創新，推動科技成果轉化。第三，我對創投的理解，創投就是創業服務+非共識投資。大家看到投資人光鮮的一面，都是做了非共識投資，比如我投了迅策，從沒人看懂的階段投進去，現在估值1000多億，賺了很多倍。但非共識從那來？其實是靠大量的投前服務，鎖定了技術的源頭。非共識投資這個動作只佔10%的工作量，剩下90%時間都是投前和投後的服務。第四，我一直跟團隊、跟被投企業說，不要怕泡沫，送給大家三句話：第一，要做清醒的樂觀主義者，市場狂熱的時候，要清醒判斷價格和價值是否匹配；第二，要做冷靜的長期主義者，任何一次創業、一次成果轉化，沒有10年左右的打磨，很難上市、給市場一個交代；第三，要做堅定的價值主義者，投資的本心，永遠是投價值，不管什麼賽道、什麼技術，核心都是能不能解決真問題。總結下來，只要能做到這三點，泡沫並不可怕。張楠：謝謝馬總，非常樂觀。我想到昨天一位嘉賓說，他最後悔的事，是2015-2016年，沒有著眼於解決國家急需問題的公司，反而投了市場追捧的標的。有請王嘯總。王嘯：這波泡沫的成因，本質上是美股的持續上漲，頭部科技公司估值抬升，國內對標公司的估值水漲船高。國內看起來估值很高的公司，放到美國也就幾百億美金，而美國的頭部公司都上兆美金了。問題不是有沒有泡沫，而是泡沫能持續多久。泡沫持續得久，泡沫裡的公司，真的有可能把估值變成現實，成長為偉大的公司；就怕泡沫來了一波，擠破之後，所有人都落荒而逃。我們肯定希望泡沫能持續得久一點，那怕最後只有一小部分公司跑出來，也足夠了，納斯達克上萬家公司，最後也就跑出了“美股七姐妹”，行業本就是如此。泡沫肯定是有，最好能持續久一點，全行業都能受益。但確實有渾水摸魚的公司，什麼業務都沒有、要解決的問題都不明確，先把估值拉到極高，讓投它的人一起把泡沫做實，這是非常危險的，最終一定會水落石出。我們必須警惕這種純炒概念的公司。第二，回到VC的本質，VC就是別人告訴你，“我十年後要做成一家百億美金的公司，現在估值一億人民幣，你投我一千萬”，本質上就是買夢想、買預期，你說這是不是泡沫？VC的本質就是在投有價值的泡沫，三個人的初創公司，什麼都沒做，拿了一千萬融資，估值一個億，這就是VC日常在做的事，只是其中只有一小部分，能最終成長為偉大的公司。我們基金通過組合投資，能賺到相對穩定的回報，本質上就是在投夢想。泡沫不是現在才有，VC做的所有事，都會有一定程度的泡沫，只是大小、結構性的區別。我們反而怕結構性沒有泡沫，市場只看收入和利潤，那科技創業就會非常難。現在沒有盈利也能融資、也能上市，企業才能做長期的研發投入，壘高自己的壁壘，才有機會成長為偉大的科技公司。第三，投資過程中，一定要小心被情緒裹挾。如果有項目明顯是衝著騙投資來的，這就完全不合適了。我們還是要回歸業務本身，看項目的落地可能性，而不是靠“別人要投了，你再不投就沒額度了”這種邏輯，來推高估值。估值的增長，必須靠階段性的成果、明確的目標落地、團隊的成長來支撐，靠焦慮感推高估值的項目，註定走不遠。泡沫到底高不高，核心看終局空間和當前價格的倍數關係，而不是絕對價格，這是我的幾個核心看法。張楠：謝謝王嘯總，總結下來就是，啤酒泡沫可以享受，肥皂泡沫必須警惕，尤其是一戳就破的那種。有請楊總。楊瑞榮：每隔幾年，市場就會提起泡沫，泡沫是經濟周期裡不可避免的環節。去年年底我看了一本書，是美國一家避險基金的首席風控官寫的，大概叫 Engines that move Market（《泡沫逃生》）。 這家基金在網際網路泡沫時期成功避開了所有陷阱，最終成長為美國頭部基金。書裡回顧了工業革命以來，蒸汽機、鐵路、電報、電話、電燈，汽車，再到網際網路，每一次技術革命，都給社會帶來了巨大價值，但也都伴隨著泡沫和投資陷阱。裡面有個核心觀點：每一次泡沫出現的時候，所有人都會說一句話——This time is different，這一次跟以前不一樣了。在泡沫裡，不管是創業者還是投資人，都會跟你說，這次不一樣，我們沒有泡沫，和過去完全不同。而這句話，恰恰是最需要警惕的時候。作為投資人，核心判斷力，就是分清這次到底和以前的陷阱，有沒有本質區別。對我們而言，核心的判斷標準，就是在醫療領域，這個項目能不能創造真正的價值，能不能給患者帶來實際的獲益。無論市場泡沫如何，我們都堅守這條原則，不管是社會價值，還是國家戰略導向，核心都是創造真實價值。張楠：謝謝。今天時間關係，我們的話題討論就到這兒，有點意猶未盡。現在請各位嘉賓，寫下本場你們心中的MVP，我來統計票數，看看誰是今天聊得最好的嘉賓。因為我們是6位嘉賓，最終出現了平局。現在我宣佈：本場的MVP，由國科嘉和陳洪武陳總，和九合創投王嘯王總共同獲得！謝謝二位，有請二位舉牌，我們合影留念。 (投中網)