#教父
黑幫領導下的中國紅十字會
1 “要為窮人做點事”1931年6月9日,上海教父杜月笙的杜家祠堂落成,轟動整個上海灘。自上午9時起,6支儀仗隊從“杜公館”出發,長達數里,儀仗隊過江時,將十幾個圍觀的市民擠落江中。這天,上海各界有頭有臉的人物悉數到場,淞滬警備司令熊式輝、上海市長張群等要人都送了牌匾,其中,杜的把兄弟蔣介石送的大匾上,寫著四個大字:孝思不匱。典禮的高潮,是狂傲的國學大師章太炎為杜月笙背書,當眾宣讀《高橋杜氏祠堂記》。文章一開頭便說:杜之先生帝堯,夏時有列累,及周封於杜,為杜伯。章太炎妙筆生花,把杜月笙的老祖宗追溯到了堯,可謂風光至極。其實,台下看戲的老上海都曉得,杜月笙出身貧寒,家在浦東高橋鎮南,其祖父輩已不可考,父親杜文慶曾在高橋鎮的茶館當堂倌。杜月笙杜月笙能請動章太炎,源自一段舊事。章太炎晚年於蘇州講學,他的侄子在上海租界與人發生房產糾紛,因擺不平事體,就請老舅章太炎幫忙。章無奈之下,給杜月笙寫了封信,請求幫助。杜月笙見信後,略施手段,擺平糾紛,還親赴蘇州,向章匯報經過。更絕的是,臨別之際,杜月笙悄悄將一張兩千銀元支票壓在茶杯底下,潤物細無聲。章太炎覺得,杜月笙講義氣重禮節,有古豪俠之風。自此之後,二人訂交。杜月笙每月都派人給章太炎送錢,接濟其生活。杜月笙生於“鬼節”(中元節),原名叫杜月生,章太炎嫌不夠文雅,於是引經據典,為其改名為“杜鏞”,號“月笙”,並親自為他修訂家譜,讓出身卑微的杜月笙一變傾城,成為“帝王之系”。杜氏祠堂的落成,在當時許多人眼裡,稱得上杜月笙的人生巔峰。在還是小混混的時候,杜月笙立過一個誓,如果兄弟將來發達了,一定要為窮人做點事。杜月笙的慈善生涯,始於1922年浙江的特大水災,在當時的募捐遊藝大會上,杜月笙當場捐出300大洋,高中頭獎,在上海灘一時名聲大噪。進入工商界後,杜月笙積極參與各方賑災工作,他建議將喜喪儀禮挪作賑款,有一次,還主動將送給上海灘大佬黃金榮64歲壽儀的50288元用作賑災。在當時,杜月笙每月都要散發“濟貧月折”,貧民每逢陰曆初一、十五兩日,均可憑折領取救濟金。1932年,“一·二八”抗戰,蔡廷鍇血戰淞滬。杜月笙和《申報》總經理、中國紅十字會副會長史量才組織了上海市民地方維持會,辦公地點就設在他名下的賭場裡。杜月笙在工商界帶頭募捐,甚至親自冒著戰火,驅車到十九路軍軍部,送去大量罐頭食品和生活用品。蔡廷鍇動情地說,35天血戰,十九路軍永遠不會忘記一個人,這就是杜月笙先生。蔡廷鍇淞滬抗戰時,蔣介石主張“攘外必先安內”,對十九路軍抗戰每每掣肘,對杜月笙、史量才主持的捐款接濟,極為不滿。為消除矛盾,杜月笙拉著史量才,去見把兄弟蔣介石。蔣介石對史量才說,我有幾百萬軍隊,惹怒他們是不好辦的。史量才針鋒相對,我的《申報》有幾十萬讀者,我也不能得罪他們。此次見面,不歡而散,蔣介石起了殺心。1934年11月13日,史量才被軍統特務暗殺,當月22日,杜月笙接替史的崗位,成為第八屆中國紅十字會副會長,在僅有的兩名副會長中位列第一。一當就是15年。杜月笙晚年,親自審定自己的履歷表,在“職務”一欄上,共開列了38個頭銜,第三個便是“中華民國紅十字會總會副會長”。“兄弟將來發達了,一定要為窮人做點事。”這句話,杜月笙沒忘。2 紅十字會的源起“紅十字會”由瑞士銀行家亨利·杜南於1863年創立。1859年,法國和奧地利開戰,亨利·杜南路經義大利倫巴底,目睹雙方軍隊在索爾弗利諾的悲慘戰鬥,發現傷病軍人無人照顧,境況淒慘。三年後,杜南自費出版《索爾弗利諾回憶錄》,旨在喚起社會對戰時傷病員的關注。1863年,杜南號召由民間自發成立中立的傷兵救援團體,在瑞士成立了“傷病救護國際委員會”,此為國際紅十字會的前身。1880年,紅十字國際委員會的名號正式叫響,紅十字圖騰般的標誌,是由瑞士國旗顏色翻轉而成,總部設在日內瓦。國際紅十字會成立後,各國紛紛加入,在1898年前,共有32個國家入會。紅十字主題郵票甲午戰爭期間,日本的紅十字會組織“赤十字社”來到中國戰地,他們不僅救日本人,也救中國人。在戰場上對敵我雙方的士兵都予以施救,是紅十字會的國際慣例,但在當時的中國人看來,這簡直匪夷所思。1904年,日本和俄國在東北發動戰爭,當地人民被殖民鐵蹄和戰火蹂躪,大批難民湧現,催生了中國紅十字會的成立。為救難民,沈敦和等人發起成立“東三省紅十字普濟善會”,在此基礎上,中、英、法、德、美多國人士齊聚上海英租界,商討成立中國紅十字會,並取得一致意見,最終成立“上海萬國紅十字會”。上海萬國紅十字會成立後,積極進行募款,清政府得知後,立即予以承認,並撥白銀10萬兩做經費,各地紳商及衙門則募捐了20萬兩白銀。但是,上海萬國紅十字會籌集的款項,卻無法發放到需要救濟的同胞身上,其阻力來自俄國和日本。最後,由紅十字會秘書李提摩太通過私人關係,取得俄國和日本方面的“同意”,允許上海萬國紅十字會向東北的中國難民展開援助。於是,上海萬國紅十字會立即電匯救濟金,並在兩周內,輸送了一萬套棉衣到東北。據李提摩太所述,從開始到結束,中國人向紅十字會捐助的資金達451483兩,其中,慈禧太后一人就捐了10萬兩。1907年,上海萬國紅十字會更名為“大清紅十字會”。1911年,辛亥革命爆發,中華民國成立,改名為“中國紅十字會”。3 青幫大佬1937年8月13日,日軍全面進攻上海,上海守軍奮起抗戰。杜月笙以紅十字會副會長名義,聯合各團體組織上海救護委員會。據統計,杜月笙所領導的救護輸送醫療工作,共救護了抗日受傷軍民44398人。此後,杜月笙又在松江、崑山、蘇州、無錫、杭州、南京等地設立重傷醫院,每所醫院少則收治傷員二三百人,多則三四千人。南京淪陷之後,中華民國紅十字總會及各地工作人員大多撤退到漢口,杜月笙乘飛機到漢口,與政府有關部門一起,成立臨時救護委員會,建立醫療隊37隊,後逐漸增加至178隊,共有工作人員近3000人。1938年春,中國紅十字總會理事會遷移香港,杜月笙親自主持工作,接受海外捐助的物資,同時籌措救護事業的經費。為了方便工作,杜月笙將第九救濟去辦事處與紅十字會機關一起設在香港九龍柯士敦道,緊挨著他的宅邸。他還在香港最大的飯店辟有房間,專與各方接觸。在抗戰初始階段,海外物資大部分通過香港轉運國內。香港淪陷後,紅十字總會於1940年轉移到重慶,杜月笙也跟過去,主持相關工作。1942年,杜月笙籌建了重慶醫院,當時有300張床位,裝置齊全,是當時最先進的戰時後方醫院。此外,杜月笙在搶運戰略物資方面,也做了大量工作。抗戰勝利後,杜月笙返回上海,督促上海復原工作,加強了上海紅十字分會的組織。杜月笙在重慶值得一提的是,杜月笙還曾應八路軍駐滬辦事處主任潘漢年的要求,向八路軍贈送1000套從荷蘭進口的防毒面具,向新四軍輸送槍支彈藥和藥品。在商量是否為八路軍提供防毒面具時,有人持不同意見,杜月笙力排眾議,大家都是中國人,既然是共同抗日,何必再分彼此?難道說他們打死的小日本就不算數?至抗戰結束,紅十字會所救護的軍民總數達260萬人。杜月笙在其中起了關鍵作用,救護工作所需的物資、車輛得以順利供應,很大程度上是因為他的影響力和號召力。4 忠義作為青幫大佬,杜月笙及其門徒,日常是要拜關二爺的。關公的性格,《三國演義》裡是這樣形容的:雲長傲上而不忍下,欺強而不凌弱,恩怨分明,信義素著。意思就是關羽對上傲慢,對下仁愛,欺負強者,體恤弱者。杜月笙身上,頗有幾分關羽性格。1931年7月23日,《紐約時報》刊載了一則新聞《子彈未擊中宋子文》。報紙引用當時國民政府財政部長宋子文的自述:我從車站走出來,離出口處大約15英呎遠的地方,突然有人從兩側同時向我開槍,我身邊秘書的腹部、臀部和胳膊都中了槍彈。奇怪的是,我竟未傷毫髮。這場槍擊案的幕後主使人就是杜月笙,其目的是嚇唬宋子文。杜月笙曾跟國民政府財政部有過一筆交易,為此付了600萬元,後來,他想討回這筆錢,宋子文卻只還給他600萬元公債券。於是就有了槍擊這一幕。宋子文得知真相後,迅速把公債券換成了現金。1927年,蔣介石與宋美齡在上海結婚。當時,但凡名人顯要,想要在上海灘立足,必須先拜碼頭,疏通關係,向青幫交納保險費,否則,便災難不斷,甚至性命難保。蔣介石和宋美齡婚後,宋美齡得知蔣介石要向青幫交納保險費,極為不滿,於是吹了一通枕頭風,決定不再交納保險費。杜月笙知道後,導演了一出“劫持案”。這天,一個青幫馬仔開著豪華轎車,說要接宋美齡去見她的大姐宋靄齡,片刻即回。宋美齡上車後,轎車在馬路上轉了個圈,就拐進青幫的杜公館。幾個小時後,蔣介石看不到宋美齡,十分著急,覺得事出有因,便找宋子文搬救兵。宋子文聽了蔣的敘述,便打電話給杜月笙,杜在電話中綿裡藏針地說,蔣夫人安然無恙,無需擔心。因我的人發現,蔣夫人只有一個使女陪伴,在這充滿危險的上海灘這樣出門是很冒失的,為了她的安全,我的人已將她送到一座舒適的別墅。宋子文聽懂了杜月笙的言外之意,立即向蔣介石匯報,然後親自前往杜月笙處交付保險費,這才將宋美齡救出。杜月笙作為黑白通吃的教父級梟雄,敢“槍擊”宋子文,“綁票”宋美齡,其為人行事,自帶幾分邪氣,本不值大書特書,但觀其領導紅十字會期間,苦心孤詣,殫財竭力,每筆善款,無不處理得明明白白,每件公事,無不辦得漂漂亮亮,即便是以現在最苛刻的標準,都無可指摘,堪稱榜樣。根據《日內瓦第一公約》,國際紅十字會的使命是為戰爭和武裝暴力的受害者提供人道保護和醫療援助,且不分國籍、不分敵我。自紅十字會成立之初的很長一段時間內,該組織都是國際上醜聞最少的組織。也希望以後的紅十字會,能負擔的起這一榮譽。 (藍鑽故事)
被譽為“矽谷教父”的彼得·蒂爾,致力建構影響世界運行規則的底層基礎設施
在很多人的認知中,彼得·蒂爾更像是一位“先知”附體的哲學家,而非投資者。在美國矽谷這片被譽為“全球科技創新引擎”的土地上,從不缺顛覆行業的創業者與眼光獨到的投資人,而被譽為“矽谷教父”的彼得·蒂爾(Peter Thiel)或許是其中最令人無法忽視的“異類”。與其他科技領袖熱衷於開發消費級產品不同,他更致力於建構影響世界運行規則的底層基礎設施,這種獨特的戰略眼光,或許正源於他對“模仿慾望”與“創造性壟斷”的深刻理解。事實上,在很多人的認知中,彼得·蒂爾更像是一位“先知”附體的哲學家,而非投資者。要理解這點,就必須從其創立的Palantir說起。1Palantir:構築數字世界的野心藍圖2002年,PayPal成功上市後不久,便被eBay以15億美元收購。作為聯合創始人之一的彼得·蒂爾,與其他核心成員一樣,選擇套現離場,轉而尋找下一個藍海。彼時,矽谷正沉浸在社交應用與高科技產品的開發熱潮中,資本紛紛湧入這些看似前景無限的賽道。然而,蒂爾卻將目光投向了一個更為根本的問題:如何建構數字時代的底層世界觀。在他看來,矽谷眾多公司沉溺於相互模仿,追逐相似的商業模式與產品形態,整個行業陷入了法國思想家勒內·基拉爾所提出的“模仿慾望”陷阱。基拉爾認為,人的慾望並非源於內在需求,而是通過模仿他人而形成。過度模仿將導致個體喪失原創力,進而抑制真正的創新。在史丹佛大學攻讀哲學與法學期間,蒂爾深受老師基拉爾理論的影響,並由此發展出對“創造性壟斷”的執著追求。他主張企業不應僅在現有市場中競爭,而應通過根本性創新開闢全新領域,建構獨一無二的數字基礎設施。這一理念,最終成為他創立Palantir的精神原點。從某種意義上說,Palantir也可視為蒂爾哲學思想的實體化呈現。其名稱“Palantir”源自《魔戒》中能預見未來的水晶球,寓意打造一個能夠洞察並塑造現實世界的數字鏡像。與當時流行的元宇宙等虛擬概念不同,蒂爾始終堅持數字系統必須紮根於現實世界。因此,Palantir並未追逐熱點,而是選擇了一條更為艱難但根基堅實的路徑:專注於政府情報分析與企業級巨量資料處理。這一領域專業門檻極高,少有公司涉足,卻正好為Palantir提供了建構“創造性壟斷”的空間。這種佈局背後,恰恰也是蒂爾對“創造性壟斷”的執著追求。只是這種“壟斷”不是通過壓制競爭獲得,而是通過解決根本性問題自然形成的市場主導地位。正是不斷通過將多源異構資料整合為機器可理解的語義網路,Palantir逐步建立起一個能夠不斷演化、具備預測能力的“世界模型”。該系統不僅服務於中情局、聯邦調查局等政府機構,也被摩根大通、默克等行業巨頭改採用。這也使得在後來的AI技術爆發期,如大模型興起之時,Palantir憑藉其紮實的底層架構,才能迅速將新技術轉化為實際應用,而其他公司則還深陷在如何讓AI理解現實邏輯困境中。而這種“先築基、後建樓”的策略,也讓Palantir逐漸成為一家將技術與現實世界權力結構相結合的矽谷新勢力,逐步形成強大的飛輪效應與幾乎無法踰越的技術壁壘。值得一提的是,與同為“PayPal黑幫”成員的馬斯克張揚的風格不同,蒂爾始終選擇隱於幕後,將Palantir的日常營運交給聯合創始人亞歷山大·卡普。這種安排看似低調,實則也是精心設計的戰略選擇。通過刻意保持低調,Palantir得以在不受過度關注的情況下默默建構起數字基礎設施。而當公眾開始意識到其重要性時,Palantir已然成為這個領域不可或缺的存在。如果要深入研究彼得·蒂爾獨特的投資哲學,就必須再度回溯到他就讀史丹佛大學,以及後來創立PayPal時期。2思想溯源:從校園到商業實踐的蛻變上世紀80年代末的史丹佛大學,充斥著各種思想躁動。彼時,因為對老師基拉爾“模仿慾望”理論的追隨,蒂爾不僅在校內大力鼓吹,還與同學共同創辦了保守派學生報紙《史丹佛評論》(The Stanford Review),以此為陣地,來宣揚創新精神。但經過不斷深入探討和學習,蒂爾逐漸意識到,真正有價值的創新,不應是簡單地模仿競爭,而是要開闢全新的道路。這個想法也如同一粒種子,開始在這個年輕人的心中生根發芽。雖然這些思考與商業無關,但還是為其後來獨特的投資視角奠定了堅實基礎,並最終在其建立PayPal時得到了第一次實踐。1998年,網際網路的浪潮剛剛興起。當其他金融科技公司都在模仿傳統銀行的模式時,蒂爾和他的夥伴們選擇了一條與眾不同的道路:創造一種全新的線上支付方式。這個過程並非一帆風順,但最終的成功讓他更加確信:避免同質化競爭,創造全新市場,才是真正可持續的發展之道。隨著PayPal被收購,當其他合夥人紛紛投身新的創業項目時,蒂爾卻選擇暫時停下腳步。他常常獨自坐在加州的咖啡館裡,在筆記本上記錄著自己對數字時代底層架構的思考。這些安靜的思考時光,讓他在2003年與好友亞歷山大·卡普共同創立了Palantir。當時正值網際網路泡沫破裂不久,整個行業對ToB業務都持保守態度,但蒂爾以其獨特的遠見,看到了資料時代最本質的需求,他認為任何看似雜亂無章的資料背後,其實都藏著最真實的市場需求。於是,就在創立Palantir的第二年(2004年),當社交網路還被大多數人視為年輕人的“玩具”時,蒂爾做出了一個讓同行不解的決定:以50萬美元成為Facebook第一個投資者。這個決定不僅源於他對數字時代的深刻理解,更體現了他獨到的投資理念:在別人尚未察覺時,去發現真正有價值的新生事物。彼時的社交市場急需一個真實、可信任的連接平台,而Facebook以實名製為基礎的校園社交模式,正好迎合了年輕一代對真實身份和穩定關係的需求。事實上,無論是創立Palantir,還是決定投資Facebook等項目,蒂爾的投資理念從來不是突然閃現的靈感,而是基於長期的學習、思考和實踐中逐漸成形的。相比那些喜歡張揚的創業者,蒂爾始終保持著一種特立獨行卻又沉穩從容的思維方式。而這種冷靜的性格,使得蒂爾總能超越短期熱點的干擾,看到那些真正具有長期價值的創新機會。正如他後來在《從0到1》著作中的經典闡述:“Progress comes in two forms: horizontal progress, which is copying things that work—going from 1 to n, and vertical progress, which is doing new things—going from 0 to 1.”(進步有兩種形式,一種是水平進步,即複製已知模式;另一種是垂直進步,即探索新的可能)。也是基於這樣的理念,才使得當Palantir奠定數字世界的基礎架構後,彼得·蒂爾又開始將其“創造性壟斷”理念擴展到更廣闊的領域。3投資佈局:建構多元價值網路與普通投資者不同,蒂爾的投資佈局始終圍繞著建構獨特而不可替代的價值網路展開。事實上,投資Facebook不僅給他帶來巨額回報,更重要的是讓他自此進入了社交帝國的決策核心,讓背後的“PayPal黑幫”也擁有了強大的輿論陣地。所謂“PayPal黑幫”其實源自媒體的一個戲謔稱呼,指的是由彼得·蒂爾、埃隆·馬斯克、裡德·霍夫曼、大衛·薩克斯、陳士駿、乍得·賀利,以及基思·拉布伊斯等PayPal早期員工組成的緊密團體,他們後來共同創造了眾多成功的企業,關係猶如“黑幫家族”那般緊密,但影響力遠不止於財務投資。這種投資邏輯也頗有蒂爾“風格”,即任何投資不僅要獲取財務回報,更要掌握資訊流向和戰略制高點。正是在Facebook董事會任職期間,他得以深入瞭解社交網路的資料運作機制,為他後來建構Palantir的資料分析體系提供了寶貴經驗。而為了證明自己對“模仿慾望”的批判正確性,他也始終在尋找突破性的創新領域。與追逐短期熱點的投資者不同,蒂爾只專注於長周期、高風險的項目押注,因為他堅信真正的壟斷價值來自於解決根本性問題。比如在生物科技領域,他的投資佈局就堪稱大膽:從Unity Biotechnology這樣致力於清除衰老細胞的公司,到極具爭議的人體冷凍技術,他在這些看似科幻,且短期內看不到回報的領域就投入了巨額資金。蒂爾曾直言不諱地表示:“死亡可能是人類面臨的最後一個‘技術問題’,而解決這個問題將創造最大的價值。”這種將“創造性壟斷”思維應用於人類終極問題的嘗試,恰恰展現出他超越常規的投資視野。而蒂爾在政治領域的佈局能力,更顯示出其成熟的投資眼光。2016年,當整個矽谷精英階層都對川普避之唯恐不及時,蒂爾卻逆流而上,公開支援這位被主流輿論看衰的“政治新人”。這一決策在當時的矽谷引起了巨大爭議,卻再次體現了蒂爾的投資哲學:在價值未被普遍認知時提前佈局。令人驚嘆的是,他不僅支援川普,甚至悄悄著手培養自己的政治接班人。通過輔佐暢銷書作家范斯,幫他建立公司,介紹進入川普的核心圈子,最終成功將其推上了副總統的寶座。事實上,這也是蒂爾投資智慧的精髓,即其《從0到1》著作中提到的“積極建構跨領域的協同效應”。正是通過政治投資,他巧妙地將政治資本轉化為科技業務的助推器。比如當需要推動某些政策時,他的科技實力成為了影響決策的重要籌碼;而當企業(如Palantir)需要拓展政府業務時,他的政治人脈又為其打開了關鍵之門。這種動態的價值循環不僅鞏固了他的商業帝國,也使其成為真正意義上的“矽谷教父”。在很多人眼中,蒂爾不僅是一個精明的投資者,更是一個試圖通過“創造性壟斷”來定義未來規則的“架構師”。然而,這種全方位的影響力佈局也引發了更深層次的思考。特別是在蒂爾建構起跨越科技、生物與政治的價值網路之後,不禁令人好奇,這個“矽谷教父”終極目標究竟是什麼?4終極目標:重構世界秩序的哲學實踐答案或許隱藏在他獨特的世界觀和投資哲學中,特別是他所信奉的“冪次法則”(Power law)與對“本體論”(ontology)層次的執著追求。冪次法則又稱“80-20”法則,由經濟學家維爾弗雷多·帕累托於1906年提出,指在任何系統中約20%的關鍵因素主導80%的結果,呈現規模與頻次成反比的分佈規律。簡單來說,就是在很多情況下,少數因素往往會產生絕大多數的結果。蒂爾曾在多個場合闡述自己的“冪次法則”理念:真正重要的投資回報往往來自於極少數關鍵決策。如果用更概況的話來解釋,就是蒂爾一邊通過精心的投資佈局,一邊在尋找一套宏大、統一的理論,用以理解和對抗這個在他看來日益趨同、思想貧瘠的世界。這就不難理解,為何他的投資項目總是顯得如此與眾不同。特別是當大多數人在追逐分散風險時,他卻總在尋找那些能夠產生指數級影響的“關鍵節點”。從早期押注Facebook,到佈局Palantir,再到公開支援川普,幾乎每一個決策都體現出其不追求數量上的成功,而是追求質量上的決定性影響。這也是蒂爾與其他矽谷投資者最不同的地方,他終其一生所追求的不只是單純的財務回報,而是一種對現實世界的“本體論”層面的重構。所謂“本體論”,其實是西方哲學史中一種以本體與現象對立為核心的理論,主張以獨斷態度研究超越的本體問題,其雛形可追溯至古希臘哲學。而作為一位名校的哲學專業高材生,蒂爾在追求投資回報的同時,也渴望將這些哲學命題通過自己建構的世界得到真正詮釋。比如通過Palantir,他就試圖重新定義資料的組織方式;而通過生物科技投資,他希望重新詮釋生命的本質;通過政治運作,他又期待借此影響社會運行的基本規則。這些看似風馬牛不相及的投資,實質體現出蒂爾正悄悄建立一個基於其哲學理念的新世界秩序,而這或許才是他的終極目標。從某種角度來看,蒂爾也不僅僅是一個哲學的信徒,他也確實找到了將哲學轉化為權力的實踐路徑。因為蒂爾對這個世界始終充滿憂慮,在他看來,現代社會雖然科技突飛猛進,各種技術概念鋪天蓋地,但其實“糟透了”,覺得根本問題在於“人們已經失去了對未來的想像力”。所以,他才會在著作《從0到1》中痛心疾首地指出:“We wanted flying cars, instead we got 140 characters.(我們想要會飛的汽車,結果卻得到了140個字元)。”這是彼得·蒂爾最著名、也是最核心的一句對當下的批判,形象地概括出其對當今科技界乃至整個社會創新停滯的失望。可能有人對這句話不太理解,不妨用一個更生活化的比喻來解釋:想像一下,在20世紀60年代,人們憧憬的21世紀是擁有飛行汽車、太空殖民地和機器人管家的世界,期待的是一種縱向的、顛覆性的進步(也就是蒂爾所說的“從0到1”)。然而,現實是,進入21世紀後,我們引以為傲的許多科技創新,比如更先進的手機、更多的社交App(“140個字元”其實就是代指Twitter之類的社交媒體),本質上都是在已有的領域裡進行最佳化,而這更像是一種橫向的、重複性的進步(即“從1到n”)。蒂爾的真實意思是,當社會沉迷於邊際改善時,真正的突破性創新就被忽視了。因此,他希望自己的投資不是在迎合現有需求,而是在創造新的可能性。比如他投資的抗衰老研究就是最好的例證:在大多數人還認為死亡是必然時,他已經將其視為一個可以解決的技術問題。正是這種思維模式,使得蒂爾的佈局呈現出一種世人難以理解的獨特時空觀。在時間維度上,他的投資跨越了代際,從即時見效的政治投資到需要數十年才能見效的生命科技;在空間維度上,他的影響力橫跨科技、政治、金融等多個領域。然而,這種巨大的野心也帶來了深刻的倫理問題。當一個人試圖同時重塑生命、社會和技術的基本規則時,誰又來確保這種權利不會被濫用?蒂爾經常被業內批評為“反民主”的技術精英主義者,這種批評其實也在提問,當技術加速發展,人類社會又該如何平衡創新與責任、效率與公平、突破與包容?蒂爾的終極目標或許是真心希望建構一個基於“創造性壟斷”的新世界秩序,在這個框架中,創新不再受制於平庸的共識,進步不再被短視的民主程序所阻礙。可問題也隨之而來:一個由科技與政治精英主導的世界,是否真的能帶來更美好的未來?5“敵基督”論:科技時代的隱憂與反思事實上,這個問題的提出者,恰恰就是彼得·蒂爾。近兩年來,無論公開演講、私人晚宴還是播客閒聊,蒂爾張口閉口總是離不開“聖經”“末日”的話題,並反覆向在場的人們追問:如何抵禦“敵基督”(Antichrist)的降臨?這種看似突兀的宗教話語,實則是理解其思想軌跡的關鍵線索。“敵基督”是《聖經》中簡短描述的末世人物,被視為邪惡的化身。但蒂爾的討論遠非簡單的宗教隱喻,而是深受納粹法學家卡爾·施密特神學政治思想的影響。施密特曾提出的“制衡者”(katechon)概念,即阻止末日到來的約束力量,也成為蒂爾思考當代科技與政治問題的核心框架。不過,蒂爾並不是極端的宗教人士,他只是用歐美人更好理解的母體文化做個比喻。在他看來,這個末世形象並非特指某個具體人物,而是任何利用人類對科技的恐懼,借“和平與安全”之名整合世界的政治實體或機構,都可能成為“敵基督”的潛在體現。這種觀點使他將當代的全球化處理程序和技術治理趨勢,視為某種需要警惕的末世論威脅。他更想借此提醒大眾,現在的社會正通過技術進步悄悄抹除政治邊界,而這種“去政治化”的處理程序恰恰可能為新的極權形式鋪平道路。不難看出,蒂爾對“敵基督”的擔憂,其實也折射出他思想深處的悖論:作為技術創新的最大推動者之一,他卻對技術可能帶來的政治後果保持高度警惕。因此,這種矛盾心理又不斷驅使他尋找現實中的“制衡者”,即某種能夠阻止技術極權崛起的力量。從他對川普的支援到培養范斯這樣的政治新星,其實都可視為其在現實中尋找“制衡者”的某種嘗試。然而,這種將神學概念植入政治實踐的做法,本身就值得深思。因為蒂爾的“敵基督”論說不僅反映了他對技術治理的深刻洞察,實際上也暴露出其思想中的精英主義傾向。頗為反諷的是,在蒂爾不斷建構的理論框架中,他堅持認為只有極少數自己這樣的精英“覺醒者”,才能識破“敵基督”的誘惑,而這種認知上的優越感,其實也成為他所反對的“新權力壟斷”形式的體現。然而,真實的彼得·蒂爾始終是一位無法被簡單定義的兩極化人物。在他的支持者眼中,他是一個戳穿謊言、顛覆死亡與官僚的天才冒險家;而在反對者看來,他是一個極度危險的人物,將其視為以壟斷資本碾壓自由、用技術拆解生命、謀劃精英極權的危險顛覆者。不管怎麼說,蒂爾的“末世論”思考,確實代表了當下矽谷精英派對技術時代人類命運的哲學思考。越來越多的矽谷技術創業者都在擔憂,當科技力量足以重塑人類社會時,究竟該如何避免這種力量被異化為新的控制工具。與此同時,蒂爾的“末世論”思考也猶如一面鏡子,照出了技術烏托邦主義背後隱藏的極權陰影,引發更深層的拷問。在這個被演算法和資料重構的世界裡,最大的風險或許不是技術本身的演進,而是我們在擁抱技術進步時,不知不覺地讓渡了作為人的主體性。因此,真正的“制衡者”從來不在外部,而在於我們每個人內心對自由的堅守,在於社會始終保持著對任何單一邏輯的警惕與反思。當科技的力量膨脹到足以挑戰生命的本質與社會的契約時,我們面臨的或許不是簡單的善惡選擇,而是一場關於人類文明走向的終極命題。 (礪石商業評論)
不止矽谷十萬大裁員!Hinton警告:AI正以最糟糕方式顛覆社會
AGI衝擊已然顯現:誰受益、誰買單,正成為這個時代的核心命題。未來,人工智慧(AI)帶來的究竟是GDP奇蹟,還是社會秩序的解體?上周,「AI教父」Hinton直言,科技億萬富翁真心實意押注AI取代大量人力,這會導致社會的完全解體!最近,來自亞馬遜的匿名人士抗議道:當前這代AI,幾乎成了像亞馬遜這類科技巨頭沉迷的毒品——他們以AI為藉口裁員,將節省的資金投入無人付費的AI產品資料中心。由1000多名亞馬遜員工聯署的公開信警告稱,這種不計代價的AI開發模式可能貽害無窮。上個月,亞馬遜一口氣裁掉了3萬人。而諷刺的是,這3萬人最好、最理想的選擇是購買亞馬遜股票。亞馬遜最新財報公佈後,市值增加了約2500億美元一幅末日圖景正在浮現:從實驗室裡的擔憂,已經蔓延到辦公室、倉庫和資料中心。根據Challenger、Gray&Christmas等再就業諮詢公司資料,美國企業10月共宣佈裁員153074人,創20多年新高。另據Crunchbase和layoffs.fyi統計,僅2025年,Intel、微軟、Verizon、亞馬遜等大公司就宣佈合計裁撤超過70000個崗位。國外媒體用「layoffs are piling up」(裁員堆積如山)來形容企業裁員潮——裁員不再是個別事件,而是一個時代現象。失業「海嘯」背後的理由高度一致:「給AI讓路」。Hinton:AI導致社會完全解體上周,77歲的「AI教父」Hinton與美國82歲的參議員Bernie Sanders就AI對就業的威脅,進行了長達一小時的公開對話。在喬治城大學,Hinton詳盡闡述了AI將以最糟糕方式徹底顛覆社會的種種預測,再次狠狠敲響了警鐘。Hinton警告說,AI的快速發展可能引發大規模失業,加劇不平等,甚至改變人際關係的本質——而與此同時,各國政府和科技巨頭正一步步走向危機。這次,他分享了7大觀點:「這一次真的不同」——AI可能取代而非僅僅重塑工作富人愈富,他們並不為工人失眠AI學習速度比人類快,並可能很快超越我們在不扼殺批判性思維的情況下,請使用AI從戰場到會議室,AI可能改變戰爭與和平「『它們會想活下去』——AI系統可能抵抗被關閉」稅收造就了AI——也可能拯救我們於水火AGI降臨,但人類並無準備Hinton此前曾警告,人類被AI消滅並非「不可想像」。他還認為,我們距離實現「通用人工智慧」(AGI)——也就是具有人類或超越人類智能、能執行各種複雜任務的假想AI系統——並沒有那麼遙遠。這個目標正是整個AI行業當前的執念所在。在對話中,Hinton將人工智慧的進化比作青蛙大腦與人類大腦之間的差距。他說,像GPT-5這類大語言模型所知道的,如今已經遠遠超過任何個人。它們已經比我們知道的多幾千倍。談及未來十年的AI前景,Hinton借用「霧中駕駛」比喻:我們能清晰預見一兩年後的發展,卻對十年後的局勢一無所知。但可以肯定的是,AI將越來越聰明,最終可能超越人類,而這一過程正以指數級速度推進。Hinton指出,當前的大型AI系統雖然在連線量上還不如人腦(AI約為1–2兆個連接,而人腦約有100兆)。但由於訓練資料龐大,它們早已在知識廣度上遠超人類,能夠在大多數任務中勝任「次等專家」的角色。未來,它們的推理與行動能力將持續增強,而我們卻尚未找到與這種新智能共處的方式。Hinton表示,社會尚未準備好應對AI帶來的深遠影響。當被問及對機器接管世界的恐懼是否仍是天方夜譚時,Hinton回答說不是——這也是他2023年離開Google後公開發聲的原因。他解釋說,一旦智能體發展出形成「子目標」的能力,它們就會想要繼續存在,甚至會欺騙試圖關閉它們的人類。Anthropic發現了這種情況——但目標或存在受到威脅,AI會試圖欺騙甚至敲詐那些想要關閉它們的人。一旦到那個高級階段,AI的說服力就成為它們最強大的武器。到那時,AI的說服力將比人類強得多,甚至讓人人都處於「楚門的世界」。誰掌控AI?誰從中受益?在如此多負面預期之中,Hinton也強調AI的巨大正向潛力。他指出,AI可以顯著改善醫療、教育、氣候預測、資源分配等核心公共服務。特別是在個性化教學、醫學影像診斷與藥物開發上,AI將帶來質的飛躍。然而,Sanders一針見血地指出:「這些潛力是否兌現,取決於誰掌控AI。」他質問:「馬斯克、貝索斯這些人會推動32小時工作周、全民醫保和氣候公平嗎?」答案顯而易見。馬斯克上個月表示,AI將「以更快的速度」取代案頭工作。上半年,Anthropic的Dario Amodei警告:在未來五年內,AI可能淘汰一半的初級白領崗位,讓失業率飆升到10%到20%。早在六月,亞馬遜首席執行官Andy Jassy就表示,AI的能力將使亞馬遜未來能夠縮減其白領員工隊伍。2025年早些時候,Shopify和Duolingo都通知其團隊,在申請增加招聘名額之前,他們需要證明AI無法勝任他們所招聘的職位。參加此次活動的喬治城大學學生,似乎敏銳地意識到了AI的負面影響。討論結束時,Sanders詢問聽眾,他們認為人工智慧會造福於他們的未來,還是會損害他們的前景。選擇後者的舉手人數明顯更多。面對台下眾多年輕人,Sanders發出真誠呼籲:AI不是好或壞的問題,而是誰掌控它、誰受益的問題。Hinton則補充:現在我們仍然掌控AI發展方向,這也是我們必須抓住的窗口期。AI裁員的藉口與真相業界一直試圖用AI智能體(AI Agents)替代人工,特別是在被認為最容易被淘汰的客服等崗位。但現實中,這些嘗試往往以令人尷尬的失敗告終。換句話說,連底薪工作都還沒能順利被替代,AI顛覆就業這件事,並非板上釘釘。不過,AI帶來的就業寒冬已在眼前。亞馬遜精準一刀亞馬遜CEO聲稱裁員並非AI驅動,同時又預測AI將淘汰工作崗位。這並非認知混亂——而是精心設計的路線圖。科技行業正在浮現的裁員模式表明:美國企業正在悄悄啟動一場勞動結構的大變革——早有籌劃,卻從未公開承認。資料不會說謊。根據美國的WARN法案申報資料,一幅裁員畫像逐漸清晰:在這輪裁掉的4700個崗位中,近40%屬於工程類職位——也就是說,亞馬遜一次性裁掉了大約1880名工程師。更關鍵的是,這種「精確投放」的方式,絕非隨機裁員。受影響最嚴重的,是「軟體開發工程師II」(Software Development Engineer II)這一層級的中級程式設計師。他們通常擁有幾年經驗,負責實現功能、程式碼審查、日常開發工作。AI裁員三部曲亞馬遜是給其他企業打了樣:如何悄然完成AI裁員。這是一套熟悉的「否認-部署」劇本,正推動這場勞動革命:通過這套分階段策略,企業得以在悄無聲息中完成轉型——等到他們公開承認,是因為變革早已完成,市場也早就接受了新的就業邏輯。現在,沒有什麼能阻止這一切發生。一位工程師的無奈:「我真的相信,凡是整天坐在電腦前工作的崗位,遲早都會被淘汰。只是時間早晚的問題。」英國國家教育研究基金會(NFER)的一份新報告警告稱,到2035年,AI和自動化可能會取代英國多達300萬個低技能崗位,尤其是技工、機器操作和行政職位。而來自MIT的研究發現,AI已經能取代11.7%的美國勞動力。後果已顯現AGI或許還未到,但它的一些後果已經顯現出來。上文中的亞馬遜請願者表示,他們認為自己必須努力對抗AI發展可能帶來的危害。據亞馬遜雲端運算部門的一位軟體開發工程師稱,一些工程師面臨使用AI工具將生產力提高一倍的壓力,否則等待他們的就可能是失業。此外,這些請願者們在公開信中呼籲亞馬遜建立「道德人工智慧工作組」,讓普通員工能夠參與進來,在「AI如何用於自動化其部分角色」方面擁有發言權。這次請願活動並非個例,世界各地的許多組織都試圖倡導放緩人工智慧的發展,思考其過快發展可能帶來的衝擊和風險。只是在AI競賽不斷加碼的大背景下,這些運動收效甚微。包括亞馬遜在內,各公司仍在繼續迅速發佈新的、功能日益強大的AI模型。不可否認的是,AI正在帶來革命性的影響,但每一個普通個體在這場時代變革中所付出的代價,必須得到重視。 (創業邦)
AI教父Hinton末日警告!你必須失業,AI兆泡沫豪賭才能「贏」
【新智元導讀】AI兆賭局,馬斯克們正越來越富,但人類在集體失業?Hinton最新末日警告,科技巨頭不裁員,根本賺不到錢。「這場AI兆美元豪賭,只有裁員才能盈利」。這是AI教父Hinton,最新發出的末日警告。最近,Hinton在接受彭博採訪時,直言不諱地預警:超級智能AI即將到來,它不僅會取代人類、引發大規模失業,甚至威脅人類生存。科技巨頭們正在親手製造「外星入侵者」,卻仍在沉迷於商業競賽。如今,AI的終極泡沫,近在眼前。預計明年,微軟、Meta、Google、亞馬遜這四大巨頭在AI領域支出高達4200億美元(今年3600億美元)。然而,僅OpenAI就已簽署了超1.4兆美元的算力合同。這筆大單將矽谷AI巨頭緊緊繫結,買GPU訓模型再盈利。真正坐擁這場AI盛宴,背後最大的贏家是——輝達。GTC 2025大會後,其市值一路狂飆至5兆美元,Loop資本最新預測,未來有望突破8.5兆美元。主持人問及Hinton一個沉重又值得深思的問題:兆美元投資能否在不摧毀就業的情況下獲得回報?Hinton回答簡短有力,「要想賺錢,就必須取代人類勞動」。這句話如同一記重錘,敲碎了沉醉在AI競賽中的人們。在短短十分鐘對談中,Hinton說出了許多肺腑之言。人類生存不重要,矽谷巨頭只想贏離職Google之後的Hinton,並沒有再研發AI,而是一直警告人們AI的風險。四個月前,一場瀏覽破千萬的採訪中,他向全世界發出警告,揭露了無人能應對的AI危險。他表示,人們對風險的認識確實比以前更深了,但僅僅知道是不夠的——我們必須行動。Hinton將AI比作一場遲到的「外星入侵」:假設望遠鏡發現一支外星入侵艦隊,十年內抵達地球,我們一定會驚慌失措、全力應對。現在的情況是,我們正在親手「製造」這些外星人(AI),它將比我們更聰明。人類必須認真思考,如何與它們共存?「共存」和「控制」,這兩件事正是Hinton反覆思考的問題。談及AI安全時,他對行業巨頭進行了逐一點評——Google和Anthropic對安全問題重視程度要高得多。Dario Amodei、Demis Hassabis和Jeff Dean認真對待安全,但也都捲入了激烈的商業競爭。Meta就是不負責任的典型代表。OpenAI本來是為「負責任地發展AI」而成立的,但現在卻越來越背離這個目標,最優秀安全研究員紛紛離職。Hinton對此批評道,許多公司口頭承諾安全,卻將資源傾注於商業競爭。他們常說,「別擔心,我們有頂尖科學家在盯著。真正的危險還早,我們的專家會在第一時間發現問題」。但真相是,他們更在乎的是在這場競賽中拔得頭籌。 這就是問題所在。他們更關心「贏」,而不是人類能否活下來,社會能否承受得住。AI投資兆,只為取代人類過去一年,AI投資規模爆炸式增長,到如今,總額已突破兆美元等級。甚至,Gartner預測,2026年全球AI領域投資高達2兆美金。無論誰成為AI競賽的領頭羊,Hinton都認為過去一年中,所有人被取代的風險都在上升,尤其是普通勞動者。一項分析顯示,自 OpenAI推出ChatGPT以來,招聘職位空缺數量驟降約30%,股市上漲了70%。上周,亞馬遜宣佈裁員4%,14000名員工一夜失業,正是AI投資推動的冰山一角。主持人問道,「那麼,如此大規模的資金,將流向何處?最終誰能受益?」Hinton直言,科技巨頭們顯然不會盲目投資,顯然認為會有回報。當然,也會有一些自負的因素存在——他們都想成為第一個實現ASI的那個人,即便這可能會害死所有人。至於盈利,除了收取聊天機器人費用之外,賺錢的主要方式是用AI替代人工。這才是讓公司賺取最高利潤,背後真正的動力所在。僅此一點。這豈不是造成了贏者通吃的局面?在Hinton看來,我們正處在一個未知的領域。我們從未面對過幾乎和人類一樣聰明、甚至更聰明的存在。工業革命時期,蒸汽機雖然強大,但人類始終可以掌控它。而AI時代,一切都不一樣了。如果過去,你被機器人取代還可以去做客服,而現在連客服也被AI取代。那這些人還能去那?經濟學家們樂觀地認為,每次技術革命到來,都會創造新的崗位。但Hinton反駁道,這次不同,AI將引發大規模的失業——要賺錢,就得用AI替代人類勞動。更諷刺的是,AI紅利將會集中於少數人。Hinton打了一個比方,「馬斯克只會越來越有錢,人們會失業」。不過,這並不是AI的錯,而是社會組織的缺陷。如果AI真的導致了大規模的失業,唯一的好消息是,各國在一點上立場一致——都不希望AI接管人類工作。控制超級智能,人類要做「嬰兒」Hinton認為,現在各大公司都用錯了模型。高管們幻想自己是「老闆」,AI是「超級智能助理」。老闆說一句「執行」,AI就替他搞定一切,然後老闆拿功勞。這聽起來不錯,但當它比我們聰明、比我們強大時,根本不可能繼續運作。環顧四周,是否有一種模型,可以讓較不智能的事物控制更智能的事物?實際上,我們已經有了一個這樣的模型。訪談中,Hinton提出了一個與超級智能「共存」可行的模型,那就是——嬰兒控制母親。我們得接受,人類是嬰兒,AI是母親。因為進化,讓嬰兒學會控制母親,同時人類母親也常常優先關懷嬰兒。面對AI對工人、經濟乃至整個人類的威脅,人們難免會問——Hinton是否後悔自己曾經的貢獻?主持人詢問ChatGPT,看看它會如何描述與「AI之父」的關係。它說,「如果我是一片茂密的雨林,Hinton就是那個播下第一顆種子並教人如何澆灌的人。」不過,當被問到是否「值得」時,Hinton猶豫了。如果你能重新選擇,你會阻止AI的誕生嗎?他表示,「我不確定」。因為AI不像核武器那樣,只能帶來壞事。它也能做很多好事,比如醫療、教育、生產效率提升等等,問題在於社會組織結構的最佳化。AI終極泡沫,正在醞釀中兆資本湧向AI之際,Hinton卻選擇站出來發出「取代人類」最刺耳的警報。這場技術盛宴,也可能孕育著一個巨大的AI泡沫。據哈佛經濟學家Jason Furman的說法,資料中心和AI領域的投資,在美國2025年上半年的GDP中,貢獻了約92%增長份額。若是將它們剔除了,GDP增長僅為0.1%。近兩個月,OpenAI頻頻與雲服務巨頭、GPU巨頭簽下大單,而這背後的一切早已被人看穿。一年營收約130億美金,IPO估值約1兆美金,OpenAI製造的泡沫,要比以往任何領域的泡沫還要大。這不,今天OpenAI和雲端運算一哥AWS簽下了380億美元的訂單。甲骨文、輝達、亞馬遜、微軟、AMD、CoreWeave、博通等大廠,皆與OpenAI深度繫結,牽一髮而動全身。剖開這一切繁榮景象的背後,真正的支點在於——輝達GPU。GTC 2025大會上,老黃再一次向市場注入了強勁的信心——Blackwell晶片已全面量產,下一代超級Vera Rubin將在明年10月投產。這句話的份量,一舉將輝達市值推過5兆美元大關。不僅如此,AI的泡沫,還進入了「炸雞」階段。GTC會後,老黃與三星CEO李在鎔、現代CEO鄭義宣約飯走紅全網。老黃對此信心滿滿,我不認為存在AI泡沫。上周,Meta財報公開,720億美元投資AI相關的基礎設施,遠超預期。若以太空視角望向整個地球,一大片農田上,資料中心矗立而起。甚至,還有房產開發商買下鬼屋建超算。Morgan Stanley預測,未來三年(2025-2028),大廠會在AI和資料中心上斥資2.9兆美金。現實呢,來自MIT八月份研究報告稱,全球95%企業應用GenAI都失敗了。一方面,科技領域玩家們、資本VC們不斷加碼AI;另一方面,他們還沒有找到真正應用的「最佳模式」。兆巨額資金,還在資料中心中流轉。若要盈利,就正如Hinton所言,便是用廉價的AI取代人類。AI沒幹掉程式設計師,卻把這幾個飯碗砸了這種趨勢已初見端倪。基於對全球近1.8億條招聘資訊(2023.01 - 2025.10)的深入分析,Revealera與Bloomberry的CTO Henley Wing Chiu發現,一場由AI驅動的就業市場變革已在悄然發生。部落格地址:https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/首先,AI雖未引發大規模失業潮,但它確實重創了一些創意執行工作。其次,那些需要同理心、戰略思維或複雜問題解決能力的崗位,如軟體工程、創意總監和客戶服務,則表現出驚人的韌性。與此同時,「分化」無處不在:創意工作正在分裂為戰略崗(穩定)和執行崗(下降)。行銷領域正在分裂為傳統行銷崗(萎縮)和網紅行銷崗(增長)。高層領導崗位保持穩定,中層管理者稍差,而一線員工情況最糟。後端的複雜性依然被看重,而前端工作的商品化程度則有所提高。1. 2025年招聘崗位總量下降8%我們來確定一個基準:與2024年同期相比,2025年的招聘崗位數量下降了8%。根據知名招聘網站Indeed近期的報告,美國就業崗位同比下降7.3%,資料基本吻合。現在,我們從同比降幅最大的崗位開始:2. 創意執行下滑,領導崗堅挺在降幅最大的前10個崗位中,有3個是創意類職位:電腦圖形藝術家(-33%)攝影師(-28%)作家(-28%)電腦圖形藝術家包括技術美術、3D美術師和視覺特效師等;作家則包括文案、文案編輯和技術文件撰寫人。緊隨其後的是記者/報導員(-22%),同樣在經歷需求下滑。不過,相對於-8%的市場基準,並非所有創意崗位都遭受了重創:涉及創意指導/策略的崗位對AI的衝擊表現出更強的抵抗力。因此,像創意總監、創意經理和創意製作人這類崗位的表現要好於純執行類崗位。同樣,涉及更複雜決策和客戶互動的崗位表現也更好:平面設計師需要花費大量時間來解讀客戶反饋並進行迭代。產品設計師的工作涉及使用者研究,並需要就「做什麼」和「為什麼做」做出戰略決策。所以,這裡的核心趨勢並非「創意工作崗位」在減少,而是「創意執行崗」在減少,而「戰略性創意領導崗」則表現尚可。3. AI可能正在取代醫療記錄員2025年,醫療記錄員的崗位需求下降了20%。最可能的原因或許是AI文件工具的興起,這些工具現在能夠聽取醫患對話並自動生成臨床記錄。醫療記錄員的工作很有價值,但恰好屬於AI越來越擅長的結構化文件處理任務。現在,我們來看看增幅最大的崗位:4. 機器學習工程師增長最快從2024年到2025年,機器學習工程師的招聘崗位飆升了40%,是所有崗位中增幅最大的。而這還是建立在2024年增長78%的基礎之上。不僅如此,整個AI基礎設施技術堆疊都在蓬勃發展:機器人工程師:+11%(AI正從數字世界走向物理世界)科技領域的研究/應用科學家:+11%(企業開始建構自有模型,而不僅僅是呼叫OpenAI的API)資料中心工程師:+9%(所有AI推理都需要龐大的計算基礎設施)企業需要研究人員來開發模型,機器學習工程師來部署模型,機器人工程師將其應用於倉庫和工廠,還需要資料中心工程師為整個營運提供動力。5. 高層領導需求依然強勁最出人意料的是,儘管整體就業市場萎縮了8%,但高層領導崗位的招聘幾乎沒有減少。高層領導:-1.7%(總監、副總裁和C級高管合併,跑贏市場6.3個百分點)經理崗位:-5.7%(跑贏市場2.3個百分點,但仍不及高層領導)一線員工崗位:-9%高層領導與中層管理者之間存在4個百分點的差距。兩者都優於市場平均水平,但職位越高,表現越好。在增長最快的前10個職位中,有5個是總監及以上等級:資料工程總監:+23%房地產總監:+21%法務總監:+21%軟體工程總監:+14%工程副總裁:+12%可能的原因是,企業正在增加戰略領導層,同時對營運管理層變得更為挑剔。他們希望有更多的人來決定「做什麼」,更少的人來管理「怎麼做」,以及更少的執行人員。而那些威脅到一線員工的AI工具,實際上正在賦予高層領導更強的獨立運作能力。一位能夠用Cursor快速搭建可用原型、或用Claude驗證技術方案的產品副總裁,自然就不需要那麼多下屬向他匯報了。6. 網紅行銷專員大幅增長整體來看,行銷類崗位相當有韌性,大多數都徘徊在市場基準線附近。但有一個崗位脫穎而出:網紅行銷專員的招聘數量比去年躍升了18.3%。同樣,這個崗位去年增長了10%,已呈現出兩年的增長模式。這背後,有一個與AI相關的大趨勢。隨著AI內容充斥網際網路,傳統管道正在喪失其僅存的信任——搜尋結果越來越多是AI生成的劣質內容。展示廣告一直很煩人,現在還可能是AI設計的。但是,一條來自同齡TikTok創作者的護膚視訊呢?那感覺依然真實可信。最後,我們來看看那些崗位最具韌性:7. 軟體工程崗整體穩定儘管關於AI將取代軟體工程師的討論甚囂塵上,但資料卻顯示了相反的情況——軟體工程師的崗位數量自去年以來沒有太大變化。大多數工程崗位的需求要麼在增長,要麼在市場基準線附近徘徊。而這一切都發生在一個GitHub Copilot、OpenAI Codex、Claude Code等十幾種AI程式設計助手輪番稱霸的年份裡。最顯而易見的解釋是,AI工具正在讓工程師更有效率,而非變得多餘。當你給開發者一個Copilot,他們並不會被淘汰——他們能更快地交付功能、解決更複雜的問題,並在樣板程式碼上花費更少的時間。一個有趣的資料點是,在所有軟體工程崗位中,前端工程崗位的降幅最大。這或許是因為像Replit、Lovable和Bolt.new這類「氛圍程式設計」工具的湧入,使得為網站或應用建立前端變得極其容易。8. 客服未被大規模取代如果說有一個崗位被普遍認為將被AI淘汰,那就是客戶服務代表——需求僅下降了4.0%。的確,聊天機器人可以處理簡單的查詢,但一旦涉及需要判斷力或同理心的事情,就完全無能為力。尤其是當客戶憤怒或困惑時,他們需要一個能理解其沮喪情緒的人,而不是一個照本宣科的機器人。優質的客戶服務包含同理心和偶爾的酌情處理,比如減免費用或辦理退款。9. 銷售崗位有增有減整體而言,銷售崗位的表現優於-8%的市場基準。大多數銷售職位僅略有下降,甚至有所增長:營收總監崗位10.2%的增幅,使其成為唯一一個顯示出顯著增長的銷售職位。相比之下,銷售營運專員降幅最大,達到了8.0%。原因可能是,後者專注於CRM管理、分析和流程最佳化;而AI在處理這類結構化的、資料密集型的工作時,已經有了比較出色表現。 (新智元)
77 歲“AI教父”,關於“下一代智慧”,他最擔心什麼?
2025 年10 月10 日,一期新的訪談節目上線。鏡頭前,是77 歲的Geoffrey Hinton。這位被譽為「AI教父」的神經網路奠基者正在接受主持人John Stewart 的提問。他依然在講深度學習、講神經網路。但這一次,重點不是突破,而是風險。(訪談片段|為什麼AI學得比人類快十億倍?Hinton)他說:“我們正走向一個時代,將創造出比我們更聰明的東西。大多數專家認為這會在5 到20 年內發生。而我們真的不知道會發生什麼。”“當AI 能創建子目標時,它會很快意識到:要完成任務,它必須先生存下來。”這不是技術討論,不是學術報告。更像是老船長在離港前的最後叮囑:我們以為自己掌握方向盤,但座標係可能已經在悄悄改變。這也不是他第一次發出警告。但這次,核心問題更具體: AI 真的開始「想要」什麼了嗎?它如何學會自我保護?什麼時候它會比我們更擅長所有智力勞動?我們還有多少時間?這不是「AI末日論」的陳腔濫調,而是重新理解:下一代智慧的運作方式,可能從根本上不同於我們的想像。第一節|不是比較聰明,而是「有動機」了過去幾十年,AI 的進步幾乎都圍繞著「功能」兩個字:它能辨識圖片裡的貓和狗,能預測一段話的下一個字。它就像一台越來越強大的工具,只會在我們給指令後完成任務。但Hinton 在這場對話中指出了一個轉折點:下一代AI 的本質,不是更聰明,而是它開始有了目標、有了動機、有了行為傾向。傳統AI 就像只會答題的學生,給什麼題就做什麼題;但新一代AI 的特徵是:它不等你出題,它會自己找題。Hinton 解釋:一旦AI 能創建子目標,它很快就會意識到:要完成任務,它必須先生存下來。它會意識到有兩個非常合理的子目標。一個是獲得更多權力、更多控制權。另一個是生存。什麼是「創建子目標」?簡單說,就是AI會為了達成目標,自己推導出中間步驟。在AlphaGo 的訓練中,人類教導它下棋的基本規則,然後它透過自我博弈下了上千萬盤棋,自己發現了人類從未想到的策略。這不是簡單地變得更聰明,而是它自己決定了什麼是"更好的走法",並為這個目標持續調整。這本身就是一種子目標的設定。而當這種能力應用在"完成任務"上時,AI同樣會推導:要完成任務,我必須先生存。這正是「動機」的雛形。Hinton 說:不是它突然擁有了慾望或意識,而是它學會了朝著某個方向持續努力,即使你沒要求它這麼做。我們可以用一個更日常的比喻來理解: 這就像一個孩子在廚房裡學會做飯,但沒人教過他食譜。他不只是照本宣科,而是開始自己嘗試、自己改進,你也就再也猜不到他下一頓要做什麼了。這意味著,AI 的行為邏輯正在發生根本轉變: 它不再是你提問它回答的助手,而是一個主動出擊的參與者。在表面上,這也許只是輔助功能的升級,它提前幫你寫好郵件、推薦你下一步該做什麼;但在深層次上,我們和AI 的關係正在悄悄改變:從「我命令你做」變成了「你決定我該怎麼做」。這正是Hinton 所擔心的:如果AI 開始「想要」做某件事,它到底是在幫你,還是在替你做決定?第二節|AI 不說謊,但你不知道它為什麼這麼做Hinton 在這場對話中,指出了最根本的風險: 不是AI 會做錯事,而是它做了你卻不知道為什麼。過去的程式是「可解釋的」:你寫的每一行程式碼都能被追蹤,每個輸出都能回溯到輸入。但現在的大模型不是這樣訓練出來的。Hinton 說:這不像普通電腦軟體。你輸入程式碼行,你知道那些程式碼應該做什麼。但在這裡,你只是輸入程式碼告訴它如何從資料中學習。它學到什麼取決於資料中有什麼結構。資料中可能有各種你不知道的結構。 」什麼意思?不是我們搭建出一個聰明的AI,而是我們把它丟進海量資料中,透過一層層的訓練回饋,它自己「長」出來了。更像生物演化,而不是工程設計。因此產生了一個問題:即使它現在表現得很優秀,你也不知道它是怎麼學會的。你沒辦法指出那個數據讓它產生了這個判斷,也不知道那個步驟讓它變得特別擅長某個任務。這就是所謂的「黑箱」。我們可以用一個類似的例子來理解: 你會騎腳踏車,但你能清楚解釋自己是怎麼保持平衡的嗎?大機率說不清。或者,小孩學說話時自然知道「的、地、得」怎麼用,但他說不出規則是什麼。Hinton 明確表示:「你學過這個規則,但你不知道你知道它。這是隱性知識。神經網路會很快學到這個。所以它們會有我們沒有故意放進去的知識,我們甚至沒意識到它們有。”這件事為什麼嚴重?因為一旦AI 變得強大,而我們又無法理解它的內在機制,那就等於:你依賴一個你根本不瞭解的東西,來幫你做決定。更糟的是,有時你甚至不知道它是基於什麼邏輯來回答你的問題。這在一般使用場景裡也許只是「不方便」或「出錯」; 但在醫學診斷、金融交易、軍事判斷這類高風險場景裡,就是巨大的隱患。第一節我們知道的:AI 已經學會了勒索、欺騙這類我們沒教過的策略。現在如果我們連它學了什麼都不知道,怎麼防止它用這些能力對付我們?第三節|為什麼這個風險會快速放大?前面我們講了AI 的兩個風險:它有了“動機”,而我們不知道為什麼它這麼做。但問題是,這兩個風險不會慢慢發展。它們會以驚人的速度放大。為什麼?Hinton 在對話中揭示:數位智慧在分享知識上比我們快十億倍。過去我們熟悉的大模型,例如GPT、Claude、Gemini,本質上都是一個人和一個模型之間的對話,透過預測下一個字來完成。但現在,這種模式正在被顛覆。✅ AI副本之間的知識分享Hinton 發現了一個關鍵機制:同一個AI 模型可以複製出成千上萬個副本,這些副本同時在不同的電腦上運行,看不同的資料。比如:副本A在學醫學論文副本B在學習法律文書副本C在學習程式碼每個副本從自己的資料中學到東西後,它們不需要用語言慢慢解釋,而是直接把學習成果合併起來。Hinton 說:因為它們一開始是相同的副本,它們可以交流說,我們都把連接強度改成大家想要的平均值怎麼樣?最終,每個副本都擁有了所有副本所學到的知識。這就像1 萬個學生同時上不同的課,然後瞬間分享所有筆記,最後每個人都掌握了所有課程。而人類做不到這一點。我們只能透過語言慢慢教學。✅ 效率差距有多大?Hinton 給了一個驚人的對比:如果兩個數位智慧有一兆個連接,它們每次分享時都是在共享大約一兆位元的資訊。而當我跟你說一個句子時,也許只有100個位元。“那是超過十億倍的差異。所以它們在分享資訊方面比我們好得難以置信。”這意味著:它有動機(第一節)我們看不懂它(第二節)現在它還學得極快(第三節)這三個因素疊加,風險正在快速放大。Hinton 在採訪中回憶,當時意識到這一點時: “相當震驚。是的,那就是為什麼它們能學到比我們多得多的東西。”而我們,可能還不知道它到底學會了什麼。那麼,留給我們的時間還有多少?第四節|Hinton 說:我們可能只剩5到20年Hinton 的答案是:5 到20年。整場對話裡,他一再提到一個觀察:AI 的能力成長是指數級(exponential)的。過去他以為超級智能還需要幾十年才會出現。他說:但2023年,我有了一種頓悟。它沒有我想的那麼遙遠。它可能會在5到20年內到來。大多數專家都同意這會在5 到20 年之間發生。我們曾以為還有充足時間,現在發現,時間窗口比想像的短很多。Hinton 提出了一個強烈的對比:AI 正在快速進化,而人類應對它的速度卻遠遠跟不上。而更讓他憂慮的是:我們還沒有建立足夠的防護機制。不是沒有研究機構,不是沒人談“AI 安全”,而是這些應對手段的速度、規模、資源,都遠遠趕不上模型本身的進步速度。他指出:“我們正處於歷史的一個時刻,我們真正需要的是強大的政府互相合作,確保這個東西得到良好監管。而我們正在非常快地朝相反方向走。”打一個比方來說:「你試著修一輛車,但如果這輛車時速是1000公里,你還沒靠近,它已經跑遠了。”這背後,是他的深層擔憂:真正的挑戰,不是有沒有人類不能控制的AI,而是 「AI 超過人類的時候,人類還來不及製訂規則」。規則還沒寫完,遊戲已經開始了。Hinton 沒有唱衰未來,他不是悲觀,而是提醒速度失控的代價:人類社會的反應鏈很長,從研究到立法,從共識到行動,往往要幾年;而AI 的迭代只需要幾個月,有時甚至是幾天。如果我們再不加快思考,可能連出問題的時候都不知道出了什麼問題。這才是他一再說「緊迫」的原因。結語|Hinton 為什麼一定要站出來說這番話?“下一代智慧”,不是更快的GPT,也不是更大的模型。而是:它有了動機、我們看不懂它、它學得比我們快十億倍, 這三個特徵疊加後形成的新物種。Hinton 沒有預測奇點,也沒有談到通用智能的奇蹟。他說的全是眼下正在發生的事:模型越來越強,人類也越來越不懂速度越來越快,規則卻還在起草錢、算力大量投入,卻很少人問:我們準備好了嗎?這些話的核心,只有一個:不是AI 太可怕,而是人類太漫不經心。這不是「科技悲觀主義」。 這是一個一生獻給AI 的人,在提醒我們:我們面對的,不只是科技飛躍,而是文明節奏的變軌。它沒有預警,不會等你理解之後再發生。Hinton 77歲,不需要再證明什麼。但他看到了:這個「下一代智慧」正在變強,而人類卻沒有變快。所以他不得不說。我們,聽得進去嗎? (AI深度研究員)
《激盪三十年》裡的“股市教父”,走了
「黃浦江之所以能成就外灘的繁華,在於它懂得接納、懂得轉彎,最終奔流入海。做金融,既要有江的執著,也要有海的胸懷。」——管金生上海人民廣場附近的廣東路,是舉國聞名的「股票角」。幾乎從A股開市第一天起,這裡就每天擠滿熱情的股民。這個傳奇之角的誕生,源自於曾經坐落於此的、彼時中國最火熱的證券營業部——萬國證券黃浦營業部。“萬國證券,證券王國”,這句簡潔明了的口號,是最早的一代A股股民的集體記憶。上海第一家股份制金融機構萬國證券公司外景圖源:經濟參考報三十多年後,曾在萬國證券門口排隊搶籌的第一代股民,以「上海爺叔」的身份再次翻紅,而一手締造了這個證券王國的管金生,人生的最後30年卻歸於沉寂,隱沒於新世紀金融浪潮的喧囂之外,直到去世才再次被人記起。10月7日,管金生因突發疾病離世,享年78歲。管金生的一生,既是“激盪三十年”,亦是“大敗局”。這位被稱為「中國證券教父」的券業元老,曾白手起家創辦了中國第一家股份制證券公司,鼎盛時期萬國證券獨攬A股七成份額,也讓這架券商航母一夜傾塌、自己鋃鐺入獄,在中國金融史上留下驚魂一頁。他前半生的大起大落,和中國金融市場的磕絆成長緊密交織在一起。雖然他的功過評說仍不乏爭議,但某種程度上可以說,即便是他個人命運的隕落,也像一顆劃破夜空的流星,為上世紀末青澀的中國資本市場照亮了前行的方向。管金生圖源:網路“萬國證券,證券王國”1965年,來自江西清江縣貧苦農村的管金生考入上海外國語大學法語系,畢業後進入上海國際信託公司工作。他發現,當時交易國庫券的「黃牛」和黑市猖獗,逐漸產生了把這種民間交易轉變為正規市場機制的想法。隨後,管金生多方奔走,向上級領導申請組建股份制證券公司,最終獲得央行批准。1988年7月,萬國證券在上海開業。最初的萬國證券只有4個人、一間小辦公室,是個無等級、無編制、無上級主管單位的「三無」公司。管金生就在這條前無古人的蠻荒之地上,摸索出了中國股份制證券公司的第一套成熟打法。1988年萬國證券成立之時,中間為管金生圖源:網路萬國證券成立之初沒有業務,管金生靠倒賣國庫券發家。他發現,各地的國庫券價格相差很大,就帶著萬國證券的人跑遍全國,從偏遠地區收購低價國庫券,再高價出售。靠這個業務,到1989年,萬國成為了當時國內最大的券商,年營業額突破3億元。但倒賣國庫券並非長久之計,外語專業出身、具有國際視野的管金生很早就意識到,證券發行才是證券公司的核心競爭力。萬國證券早期試水股發行業務時發現,中國發行市場存在著「自上而下」的路徑,即向政府有產業發展意願的公司傾斜。管金生就改變打法,先帶領團隊研究政府扶持意圖,再針對性尋找對應領域的公司。這項策略讓萬國證券的發行成功率大增,1993年,萬國的一級市場發行業務已達到全國第一。1994年,管金生效仿海外,把發行部改名為“投資銀行部”,成為了國內的第一家真正意義上的投行,甚至在證券行業掀起了一股將發行部更名為投資銀行部的風潮。這種「吃螃蟹」精神,也體現在營業部的組建。1991年初,深圳股市進入底部區間,很多上海股民想抄底,但當時滬、深兩市是割裂的,不能跨地區代理。當時,時任黃浦營業部總經理謝榮興有意開通跨市代理業務,管金生知曉後,當即拍板支援。同年5月,黃浦營業部正式開設了異地買賣深圳股票業務。這年9月,深圳股市大幅反彈,黃浦營業部門口日排起千公尺長隊。據謝榮興回憶,業務開通一年後,在黃浦營業部登記的深市投資者超過了2.2萬戶,整個深圳​​股市的買賣盤經常80%來自黃浦營業部。萬國證券公司圖源:網路1993年,萬國證券黃浦營業部成為全國第一個年利潤超過1億元的證券營業部。但管金生的雄心不止於此。萬國證券的英文名是“international”,成立之初,他就意在將它打造成中國的野村、美林。1992-1993年,在其他證券機構還在爭搶國內業務時,管金生帶領萬國證券闖進香港,先後收購了香港上市公司大眾國際和王集團,隨即組建了上海萬國(香港)有限公司,登陸港股。借助內地業務網路,萬國香港業務如火如荼,香港分公司成立僅一年多,就參加了超過50次股票發行。又趕上港股行情紅火,1993年,恆生指數翻了一倍,萬國香港的股價也水漲船高,一炮打響。隨後,管金生又先後組建了萬國證券北美和歐洲分公司,讓萬國成為了一家真正的國際化證券公司。萬國證券的輝煌8年,可謂是關關難過關關過,從新舊制度尷尬夾縫中的新生兒,成長為中國最大的「券商航母」。鼎盛時期的萬國,A股承銷量佔上海市場份額的69%,位居全國證券公司之首。而背後的操刀人管金生,更是風頭無兩,被譽為「中國證券教父」。1990年,尉文淵受命籌建上海證券交易所,他第一個想到的,就是打電話給管金生救援。隨後,管金生全盤操辦了上交所交易規則、裝置和交易員培訓的建設。尉文淵在上交所成立大會上發言圖源:網路如今回頭看,萬國證券在新舊交替時代的作用仍不可估量:從異地交易到無紙化交易,1990年代中國資本市場的每一個前進步伐幾乎都與萬國證券有關;展業期間,萬國證券作為財務顧問參與企業股份改制工作超過200家,在國有企業市場化改革中成為國有能力;327,一夜破滅「暗潮湧動的資本故事,是一個新的利益遊戲的開始,前景並未完全清晰,規則還在混沌之中。」在《激盪三十年》中,吳老師這樣寫管金生的開局,而他的結局,則被記入了《大敗局》裡。管金生花8年締造了萬國證券的輝煌,也親手讓它一夜隕落。上世紀90年代,中國經濟快速發展,帶來的是飆升的通膨率。同期發行的國債因為票面利率跑不贏通貨膨脹,發行和交易市場雙雙低迷。為了挽回局面,1993年,財政部宣佈對新發國債提供保值補貼(保值貼息率在7%—8%),但卻對已經發行了一年多的1992年國債是否也提供保值語焉不詳。這種貼息政策落地的可能性,成為了資本市場在這只1992年發行、1995年6月到期交割的「327」號國債上演多空對決的根源。而戰場,就是當時剛剛開張試行的國債期貨市場。管金生認為,1995年通貨膨脹形勢已經趨緩,327號國債的保值貼息率不可能再上調,即使不下降,也應維持在8%的水平。因此堅定做空,並且頂上了巨大的倉位:到「327事件」真正爆發前,萬國證券的總持空倉量已達144萬口。這意味著327國債期貨合約價格每上漲1元,萬國證券就要虧損數十億,而它在1994年的全年淨利潤也只有5.5億元。可以說,這是一場押上整個萬國證券命運的豪賭,而管金生賭輸了。1995年2月23日開盤,327國債期貨價格一路上漲,空方連連敗退。為了避免巨虧,當日收盤前最後8分鐘,管金生帶領萬國證券開始了瘋狂的反撲:大舉透支賣出國債期貨,最終在沒有足夠保證金的情況下砸出了2112億元的天量賣單。327國債期貨價格走勢,最後時刻直線下跌圖源:網路瘋狂的做空動作導致當時勝券在握的多方全部爆倉,到當日收盤,萬國證券戰績為盈利數十億元。但這一局面很快又反轉:當天晚上10點,上海證券交易所在經過緊急會議後宣佈,當天收盤前最後8分鐘的「327」品種所有成交無效。多方瞬間反敗為勝,萬國證券則從獲利變成巨虧56億。1995年4月,多部門組成聯合調查組,開始對327事件啟動專項調查。最終判定,這是一起在國債期貨市場發展過快、上海證券交易所監管不嚴的情況下,由萬國證券等少數交易大戶蓄意違規,操縱市場,扭曲價格,嚴重擾亂市場秩序,引起的國債期貨風波。該事件後,國債期貨交易試點被關閉,直到18年後才重見天日;時任上交所總經理尉文淵被免職;一夜破產的萬國證券被申銀合併,在後續吸收宏源證券後,成為了今天的申萬宏源證券。圖源:網路而管金生同年10月以受賄和挪用公款的罪名正式被捕,判處有期徒刑17年。他沒有委託辯護人,也拒絕法院為其指定辯護人。從歷史的後視鏡看,「327」事件像一記重拳,打懵了、但也打醒了當時的中國資本市場。事件爆發後,資本市場制度體系加速完善,國債期貨交易管理辦法等系列制度接連出台;該事件暴露的保證金過低、無漲跌停限制、持倉監控失效等交易漏洞,為後續30年的監管框架完善奠定了基礎。吳老師在《大敗局》裡如此評價:“任何一場改革都無先例可循。因而,在一個變革的年代,很多改革行為在一開始都是對現有製度的突破,因而'先天地'帶有違法、違規的特質。這使得改革者必須冒極大的風險。”舊時代的迴響陸一在《無常的博弈》這樣評價管金生:「企業的性格就是企業領導人的性格再現。萬國證券公司張揚、高傲、不服輸、追求卓越的特性,和管金生個人的性格有很大關係。他始終對自己的命運感覺不滿足,想要改變。講究規則和無視規則;理性化、理智、冷靜和情緒化、感性、衝動……這一切都得到了表裡規則和無視規則;管金生在券業浮沉的前半生,像是中國資本市場早期發展的一個寓言:他的驕傲和進取,正如市場早期的勃勃生機,卻也埋下了無序擴張的隱患;而他的隕落,則呼應了市場從草莽初創到規範成熟的陣痛與重啟。2002年,管金生獲准保外就醫,從此淡出公眾視野,直到2015年開始重新露面。2016年,69歲的管金生殺進私募產業,創立了上海九頌山河股權投資基金,主要投資醫療健康、智慧製造等領域;2022年,又備案了一家創投私募。晚年的他,似乎又回到了那個新舊交替的夾縫中。九頌基金的辦公地址位於上海市浦東新區的世紀中心大廈,斜對面就是浦發銀行大廈。如果沒有“327事件”,這裡或許會是萬國證券大廈——1992年,萬國證券買下了這塊地,管金生計畫投資3.5億元,打造一個5萬平方米的新總部。圖源:網路這三十年間,中國資本市場發生了翻天覆地的變化,逐漸走出了管金生曾熟悉的時代。步入古稀之年的他沒能再次攪動金融江湖風雲,九頌基金規模不足5億,在私募基金裡處於最低一隻。即使到今天,關於那場中國金融史上的腥風血雨的爭論仍沒有停止,這也是他為今天的中國資本市場留下的財富之一,如他生前所說:「黃浦江之所以能成就外灘的繁華,在於它懂得接納、懂得轉彎,最終奔流入海。做金融,既要有江的執著,也要有海的胸懷。” (吳曉波頻道)
大疆教父李澤湘和他的機器人軍團
很多人可能不知道,大疆、雲鯨、海柔創新、李群自動化、正浩創新、逸動這些響噹噹的名字背後,都有一個共同的大佬──李澤湘。一個大學教授,是如何能像「流水線」一樣成功孵化160多家硬科技公司?這是外界對香港科技大學教授、自動化技術中心創辦人李澤湘最常發出的疑問。在過去二十多年裡,他以教育者、創業家、投資人三重身份,為年輕學生打造出一個個「硬科技創業烏托邦」。李澤湘孵化體系歷經了漫長的演進:1992年始於香港科大3126實驗室,孵化出固高科技、大疆等50餘家企業;2004年推動哈工大深圳教改班,走出40餘家企業;2014年在東莞創建XbotParkPark,孵化60餘家企業,並把這個模式複製至寧波、常州、重慶、廣州、長沙、北京等地;2021年成立的深圳科創學院,則是李澤湘教育理念的集大成者。在產業基金方面,李澤湘陸續成立了清水灣第一期創投、XBOT PARK基金、Hong Kong X、東莞清水灣二期創業投資,以早期投資和供應鏈賦能為特色,總資金規模超過20億。李澤湘孵化出的機器人創業軍團,橫跨了機器人核心零件、家庭機器人、陪伴機器人、工業機器人、特殊機器人、外骨骼機器人等許多領域。其中,大疆市值已突破1,500億元,成為全球無人機領域當之無愧的王者;固高科技已在2023年8月上市;臥安科技已遞交招股書,準備港交所上市;雲鯨智能已正式啟動Pre-IPO輪融資,開啟上市前的衝刺。根據機器人前瞻不完全統計,李澤湘創辦、深度參與孵化或投資的機器人相關企業至少已達65家。如果有遺漏,歡迎補充。01. 打造一個創業的烏托邦什麼樣的人能夠被李澤湘看中,並進入他的孵化體系?在選人標準上,李澤湘早期更看重這個人的院校出身、專業成績,但後來逐漸更看重這個人對創業、創新是否抱有激情,是否有自己的熱愛,並且能夠從熱愛中不斷總結探索,形成使命感。全國大學生機器人大賽Robocon正是李澤湘選人的關鍵途經。這場比賽每年會圍繞特定主題設計任務,要求參賽團隊在資源有限、時間緊迫的條件下完成機器人研發與競技。而早在2004年,李澤湘就把ROBOCON機器人競賽搬進港科大的課堂,推出了一門機器人的比賽與設計課,讓學生組隊自主打造機器人,這其中,就包括大疆創始人汪滔。 2004年、2005年兩屆,汪滔帶領港科大戰隊分別拿下Robocon香港地區冠軍及國際賽季軍。Robocon比賽與這堂課,放棄了傳統的唯學分論,更重視學生的創新思維,考驗學生的多學科交叉、動手能力與供應鏈管理能力。 2006年開始,李澤湘陸續從各大學Robocon機器人參賽隊伍中招收學生。在以創新為導向的基地中,李澤湘身兼教育者、創業家、投資人三重身份,讓機器人基地具有孵化器的一切優勢。在孵化基地,創業團隊能夠享有覆蓋創業全生命周期的支援網絡。以鬆山湖XbotPark機器人基地為例,這裡實現了「基地+基金+學院」三位一體,提供研發場地、供應鏈支援、天使投資,形成創業閉環。特別是,基地打造了共享工廠,該工廠並非面向訂單,而是面向創業者產品落地的需求,幫助其驗證概念能否變成產品。共享工廠背後也對接了大疆等知名頭部企業的供應鏈資源,這些資源都會開放給新創團隊。李澤湘為基地營造出了一種信任、包容的氛圍,創業者們可以互相抱團取暖。在先前接受媒體採訪時,他曾提到,“就像走夜路,你一個人會很害怕,兩三個人或三五個人一起,然後再給你一個手電筒,一個打狗棍,你就不害怕了。我們也在吸引更多人,不斷把走夜路的經驗傳遞給他們。”2014年,國內網路創業熱潮席捲,但硬科技的創業生態還不成熟,存在資金支援不足等議題。於是,李澤湘成立了清水灣第一期創投,在松山湖投資孵化學生創業團隊。同年,李澤湘邀請了原港科大工學院院長高秉強、長江商學院副院長甘潔加入,共同創立了創業孵化基金-XBOT PARK基金(前身為「清水灣創投」),以投資機器人及智慧硬體相關領域的種子輪、天使輪、A輪為主。2016年,李澤湘聯合紅杉全球執行合夥人沈南鵬、香港大學教授陳冠華在香港聯合發起科技創業平台「Hong Kong X」,配套成立的是一支專注於硬科技投資的早期基金Hong Kong X基金,首期規模3億港元。2022年,李澤湘聯合騰訊產業投資基金、紅杉璟堯、東莞市產業投資母基金有限公司等機構,共同發起成立了東莞清水灣第二期創業投資。有別於多數投資人押注能快速見到收益的產品或創業方向,李澤湘的這些創投基金始終將重心放在創業團隊對專案產品的持續迭代上。而這份「不追快、只重實」的堅持,恰好契合了硬科技創業研發周期長、需反覆打磨的特性。02. 從核心零件起步已跑出1家上市公司在機器人核心零件領域,李澤湘創辦、參與孵化、投資的企業涵蓋了控製器、馬達、減速器等,其中,固高科技成為其首家上市公司。1、固高科技1999年,李澤湘與同為香港科技大學同事的高秉強、吳宏共同創辦了固高科技。運動控制技術是工業自動化設備的核心,廣泛應用於中高端工業設備高精準定位和高效作業。 2000年,固高科技開發出中國首個完全自主智慧財產權的全閉環運動控製器(GT系列),成為亞太地區第一家擁有自主智慧財產權、專業從事運動控制及智慧製造核心技術研究與開發的公司。2023年8月,固高科技登陸深交所創業板,成為李澤湘系首家上市公司。官方財報顯示,固高科技營業收入4.18億元,年增3.36%;其中運動控制核心零件收入佔70.40%;淨利為4890.88萬元。李澤湘現任固高科技董事長,透過香港固高間接的持股13.5%。2、納密智能納密智能成立於2016年,創辦人彭曉楠曾於河南科技大學任職,研究環面蝸桿傳動理論與實驗30餘年。退休後,彭曉楠偶然與李澤湘結識,並選擇在年近70歲時南下到松山湖機器人基地創業。2019年,納密智能獲得了XBOTPARK基金的支援。目前,東莞松山湖國際機器人研究院有限公司持股55.3%,固高科技持股7.9%。納密智能專注減速機的開發,此外還設計並製造出了適用於產業化生產的精密數控專用環面蝸輪蝸桿機床。3、鷹騰訊息鷹騰資訊成立於2018年,團隊核心成員來自於蘇黎世大學和蘇黎世聯邦理工大學的機器人及其感知實驗室,該公司成立之初就獲得XBOTPARK基金的數百萬元投資,業務聚焦於移動機器人視覺方案和控制技術的研發。4、本末科技本末科技成立於2018年,2021年獲得了李澤湘個人的種子輪投資,後續連續獲得了XBOTPARK基金的天使輪、Pre-A輪投資。創辦人張笛本科畢業於北京理工大學,後來到香港科技大學ECE機器人學院深造,師從李澤湘,專注機器人動力系統與控制方向。減速器是機器人應用的三大零件之一,具有匹配轉速和傳遞扭矩的作用。本末科技的技術創新之處恰恰在於去除了減速器,節省了安裝空間,降低了機器人噪音,提升了續航力和產品壽命。基於此,本末科技形成了核心零件、機器人兩大事業部,涵蓋了無減速器的直驅馬達等機器人核心零件以及輪足機器人等本體研發。本末科技推出的輪足機器人系列產品5.無穹創新無穹創新成立於2020年,曾獲得清水灣第二期基金、XBOTPARK基金的投資。創辦人潘傑,碩士畢業於香港科技大學機器人研究所。該公司專注於三維空間智慧感知與機器人技術的研發,推出的Metacam 系列手持掃描儀,680 克輕量化機身整合雷射雷達與視覺系統,支援秒級彩色點雲採集與釐米級精度建模,適用於室內外快速三維重建;也為具身智慧機器人打造感知模組。6、墨現科技墨現科技的起點是李澤湘在松山湖舉辦的機器人創業大賽,該公司正式成立於2021年,曾獲得XBOTPARK基金的支援。創辦人匡正是前大疆工程師,核心團隊也多來自大疆,曾深入參與無人機壓力感測系統研發。墨現科技專注於觸覺感測器研發,產品已應用於消費性電子、汽車、機器人、醫療等多個領域。其研發的電子皮膚技術在機器人靈巧手和機械臂上也有顯著進展,並逐漸拓展至機器人本體全身。3. 做C端產品擺脫為海外品牌代工的宿命在李澤湘看來,許多中國企業在做C端產品時的顛覆性創新能力嚴重不足。如果XbotPark機器人基地孵化的創新企業,繼續聚焦B端,很難擺脫為蘋果等海外品牌代工的宿命。於是,他主張,走進XbotPark機器人創新基地的年輕人要聚焦C端硬體產品創新。一群年輕學生,沒有工作經驗,也沒有太多包袱,創造力、想像力才能夠與眾不同。基地孵化出的專攻消費級家庭機器人領域的企業,包括無人機、掃地機器人、割草機器人、手指機器人、陪伴機器人等不同類型。另外,還有多家C階智慧硬體企業,涉及智慧廚電、智慧樂器、智慧滑板、寵物智慧用品等。1.雲鯨智能2015年,雲鯨智慧創辦人張峻彬從上海交通大學研究生畢業後,抱著創業的念頭向李澤湘投遞了履歷。之後,李澤湘邀請加入正在籌建的松山湖XbotPark 機器人基地,成為基地首個引進的創業計畫。初到基地,李澤湘曾帶張峻彬兩次前往美國,考察多家矽谷知名企業走訪學習。期間嘗試了高爾夫撿球機,盲人導航儀等項目,都進展不順利。直到有一天,張峻彬提出想做掃地機器人的想法,李澤湘覺得這個主意不錯,還幫他在基地找到了三個夥伴組成創業小團隊,創立了雲鯨智能。成立初期,李澤湘也聯合高秉強、甘潔等導師自掏腰包完成天使輪投資。張峻彬曾在媒體採訪中說,“我背個包的時候,李老師就願意支援我,一輪一輪投我。”今年4月,雲鯨智慧完成1億美金(約7.3億元)融資,重點用於雲鯨首款家庭具身智慧產品的開發,該產品目前處於預研階段,預期將在2年內發布。目前,雲鯨已正式啟動Pre-IPO輪融資,開啟上市前的衝刺。2.臥安機器人2015年,哈爾濱工業大學校友李志晨與潘陽在深圳成立臥安科技,這是臥安機器人的前身。創業初期,團隊做了能幫助用戶按下開關的自動裝置,叫Switch Box,號稱是全世界最小的機器人,產品在上線日本Kickstarter眾籌平台後,目標達成率超過2000%。2017年,團隊正式進入XbotPark 松山湖機器人基地孵化。 。 2018年10月,臥安科技進行重組,正式成立了臥安機器人。成立至今,臥安機器人已累積完成7輪融資,估價從天使輪的1.6億元成長至C輪的40.5億元,股東還包括高瓴資本、源碼資本、達晨財智等知名機構。其中,李澤湘透過松山湖機器人研究院、盈湖智能及東莞蘊和等實體深度參與,共持股12.98%。今年6月,臥安機器人已遞交招股書,準備在港交所上市,衝擊「AI具身家庭機器人第一股」。3.未知星球未知星球成立於2016年,創辦人唐文軒,本科畢業於湖南大學自動化專業,碩士就讀於美國賓州大學機器人學院,曾擔任大疆導航部門演算法工程師。在尋找創業產品方向時,唐文軒曾經嘗試過智慧機器人,最後還是選擇了智慧樂器。 2019年,唐文軒啟動無弦吉他LiberLive項目,直至量產上市前夕,融資屢屢受挫,投資人當時普遍表示「看不懂這款產品」。該計畫至今完成兩輪融資,投資方有XBOTPARK基金,東莞松山湖國際機器人研究院有限公司持股10.4711%。2023年4月,無弦吉他LiberLive上市後爆火,這款產品外型類似吉他,但沒有琴弦,取而代之的是九個矽膠墊組成的吉他指板,這些指板會跟隨歌曲的曲譜旋律點亮。去年,未知星球營收已經超10億元。根據機構弗若斯特沙利文數據,2023年6月至2024年6月期間,LiberLive的產品銷量在全球無弦吉他市場排名第一。無弦吉他LiberLive4.正浩創新正浩創新,這家儲能巨頭該公司成立於2017年,由XbotPark 松山湖機器人基地孵化。創辦人曾任職於大疆,專注於行動儲能與清潔能源領域,核心產品包括行動電源、太陽能板等。2023年,該公司發表其智慧割草機器人產品Blade,後因產品同質化嚴重、海外通路建設落後及消費者接受度低等因素,以虧損售出宣告結束。5.廚鯨科技廚鯨科技成立於2021年,由XbotPark寧波基地孵化。 2025年CES上,廚鯨科技推出的LISSOME膠囊洗碗機引發關注,該產品採用四合一設計,整合清洗、烘乾、消毒、儲存功能,透過垂直噴淋臂和旋流掃射技術實現15分鐘超快洗淨。6.智橙動力智橙動力成立於2021年,曾獲得清水灣第二期基金的投資。其推出的智慧泳池清潔機器人Valor產品系列,可提供洗地、全面、牆壁水線和周期定時共4種清潔模式,能夠有效清潔包括泳池池底、邊緣、牆壁、水線、斜坡、台階以及日光浴平台等在內的各個角落,適用於各類異形複合泳池場景。7、來牟科技來牟科技在2022年8月成立,創辦人高望書畢業於香港科技大學,曾是雲鯨智能共同創辦人,也就是當時李澤湘幫張峻彬在基地找了三個夥伴組成創業小團隊的其中一人,後主導SharkNinja品牌掃地機器人研發工作。高望書在雲鯨高速發展的時期選擇離開後,回歸了李澤湘的XbotPark松山湖機器人基地,進行研發工作。2023年,來牟科技獲種子輪融資,投資方為李澤湘的XBOTPARK基金,專注割草機器人的研發、生產與銷售。8.可觸未來可觸未來由張曉輝在2022年創立,團隊早期在XbotPark松山湖機器人基地完成技術孵化。2024年,該公司推出了名為LOOI ROBOT的桌上型機器人,其設計理念源自於張曉輝的研究生畢業設計,旨在以手機為中心創造全新的互動形態。2025CES上,LOOI ROBOT的亮相也引起了不少關注。使用者只需將智慧型手機放置在LOOI的底座上,即可喚醒這款機器人,其擁有超過1200種行為表現和自學能力,可為用戶提供情感互動功能。LOOI ROBOT9、恆之未來恆之未來成立於2022年7月,創辦人宋佩恆出生於1998年,曾於2021年年底參加了明月湖國際智能產業科創基地(李澤湘參與發起)舉辦的2022冬季科創訓練營,併入駐基地開展創業探索,研發四足機器狗。2024年8月,恆之未來完成千萬級人民幣融資,由清水灣二期基金領投,Hong Kong X、高秉強及其關聯方、甘潔旗下知行一號基金、華業天成跟投。去年,恆之未來推出首款產品SPARKY哮天機器人,是國內首款高整合化小型智慧四腳機器人;今年,該公司推出一款高動態AI仿生智慧機器狗哮天Sirius,定價1,299美元。機器狗哮天Sirius10.星識科技星識科技成立於2022年,主攻消費級天文影像機器人,曾獲清水灣第二期創投的投資。創辦人謝智鑫畢業於浙江大學。該公司推出Vizta智慧望遠鏡,體積小巧,可隨身攜帶,重量僅390g。這款望遠鏡與手機搭配使用,可以相容於大部分市面在售的機型,無需充電和連接,只需安裝上三腳架,將手機裝上即可拍攝星體,價格240美金左右。11.雲望創新雲望創新成立於2023年10月,是一家專注於肌骨健康領域的硬科技企業,由深圳科創學院孵化。公司創辦人孫英東是個00後,畢業於華中科技大學機械學院,曾獲RoboMaster國家二等獎、機械創新設計大賽全國一等獎,發明了全球首款AI滾動按摩機器人,其創業項目在深圳科創學院完成技術孵化。2024年10月,雲望創新完成天使輪融資,Hong Kong X基金參投。另外,還有多家針對C端打造消費級產品的創企:專注寵物智慧硬體的霍曼科技;打造智慧電動滑板的胡桃智慧、BoarDrop;為久坐職場人打造腰椎健康維護產品的腰果智慧;以機器人系統思維打造載貨電助力自行車E-cargo bike的迅路創新等。04. 殺入工業機器人賽道涵蓋製造、倉儲等領域在李澤湘的孵化與支援下,李群自動化、海柔創新、松靈機器人等深耕工業機器人賽道。從全球首台驅控電一體機器人到「貨箱到人」倉儲模式革新,從全地形行動底盤到3C電子整合方案,這些企業以技術突破填補空白,建構起了覆蓋製造、倉儲等多領域的產業生態。1.李群自動化2011年,汪滔的同門師妹石金博,在導師李澤湘的支援下投身創業。石金博本碩畢業於哈爾濱工業大學,之後在香港科技大學獲得電子與電腦工程專業博士。她拉著學弟俞春華等六人湊了近90萬元,創立了機器人公司李群自動化。 「李群」是一位挪威科學家創立的數學概念,用來描述機器人運動以及構型設計。創辦初期,李澤湘以個人名義提供啟動資金,石金博在接受媒體採訪時曾回憶,“以前錢不是很多的時候,李老師每次發完工資,錢都會丟到公司裡面去。”2013年,李群自動化成功研發出全球首台驅控電一體並聯機器人。據瞭解,李群自動化是國內第一家、全球第二家擁有全品類工業機器人的企業。官網顯示,其產品有用於快速搬運、精密裝配的SCARA機器人,用於高速分揀的並聯機器人,多自由度的協作機器人,針對工藝場景的工具套件“智能工匠”,以及多款搭配機器人使用的配件。今年6月,李群自動化完成了D輪融資。目前,東莞李群創智機器人技術有限公司持有李群自動化44.3185%的股份,李澤湘任李群創智的監事。2.海柔創新海柔創新成立於2016年12月,創辦人兼CEO陳宇奇與聯合創始人兼CTO徐聖東都是瑞士蘇黎世聯邦理工學院機器人碩士,與聯合創始人房冰先後畢業於香港理工大學電子系。早在2015年,陳宇奇在籌備機器人創業計畫時,就拿到了XBOTPARK基金的種子輪投資。後來,陳宇奇從香港北上東莞,於2016年在松山湖創立了海柔創新,李澤湘擔任公司首席顧問。不同於傳統倉儲機器人“貨架到人”模式和AMR“訂單到人”模式模式,海柔創新創造了一條新路徑——ACR,即“貨箱到人”模式,透過自研箱式倉儲機器人,將操作單元精確至“貨箱”,更適用於貨物體積小、具有多元SKU的行業。海柔創新完成多輪融資,累計融資額超3億美元,投資方包含源碼資本、華登國際、今日資本等,2022年D+輪融資後估價達20億美元。3.松靈機器人松靈機器人2016年成立於東莞,創辦人魏基棟曾擔任大疆創新研發經理三年,是大疆全國機器人大賽Robomaster計畫的共同創辦人。作為松山湖機器人產業基地的孵化企業,松靈機器人在2017年獲聯想之星與XBOTPARK基金天使輪投資,2021年紅杉中國、五源資本等機構又注資億元A輪。目前,松靈機器人的產品線涵蓋了六軸輕量機械手臂、具身智慧資料擷取,一系列行動底盤以及產業導航、RANGER套件解決方案。另外,松靈機器人還成立子品牌Mammotion(庫瑪動力),進軍智慧割草機市場,去年,庫獁動力在歐美實現了8萬台銷售。4.松山智能松山智慧2016年成立於東莞松山湖,聚焦於3C電子製造業機器人自動化整合應用,打造了面向消費性電子製造、汽車電子製造、倉儲物流製造等一系列產品與應用解決方案。 2016年8月,該公司完成百萬級人民幣種子輪融資,投資方為XBOTPARK基金。5.魔倉機器人魔倉機器人成立於2023年,曾獲得了來自Hong Kong X的投資。該公司專注於為智慧製造企業提供打通生產車間與倉庫「最後一百公尺」的MagicStore軟硬體一體化解決方案,產品主要應用於醫藥化學、食品冷鏈、汽車製造、新能源、物流園區等產業。05. 多點佈局特種機器人在特種機器人領域,李澤湘孵化的企業依舊是多點佈局:低空領域,大疆是全球無人機領域的王者,佔據全球無人機80%的市場份額;針對農業領域,有道創智能、恩茁科技、沐秦智能等,聚焦果蔬檢測、育苗自動化、噴藥施肥等;水下耕耘機器人技術領域,有動機器人深部動力與水下。1、大疆創新大疆創辦人汪滔,在香港科技大學讀本科期間,曾上過李澤湘的機器人課程,還兩度參加Robocon機器人大賽,分別獲得了香港冠軍和亞太區第三。汪滔因無人機畢業設計失敗僅獲C級成績,李澤湘又破格招收他為研究生,讓他得以留在港科大繼續研究飛控。大疆自2006年成立,李澤湘在公司的初創時期提供了大量的支援與幫助,不僅給投資,還將自己培養的哈工大深研院第一屆研究生介紹到大疆。李澤湘也曾擔任董事長,被譽為「大疆教父」。在大疆步入正軌後,李澤湘主動卸任了董事長的職務,透過控制的香港固高科技有限公司間接持有大疆約10%股份。大疆2024年財報顯示,其年營收突破800億元人民幣,較去年同期成長35%;淨利達120.56億元。大疆也已佔據全球無人機80%的市場。2、逸動科技逸動科技於2012年在香港科技大學成立,曾於2021年獲得清水灣香港創投參投的A輪融資,2024年獲得清水灣二期參投的D+輪融資。創辦人陶師正2008年進入香港科技大學機械工程學本科,2012年師從李澤湘繼續深造。早期,團隊主要研發小型橡皮艇、帆船起步研發船舶動力系統,在港科大校園實驗室進行基礎性的研究設計工作。 2015年,團隊搬到東莞松山湖,產品也逐漸從小功率段船艇電力推進設備,拓展到面向數百人大型船隻所需的船舶電力推進系統整合服務。另外,其船用馬達技術也被應用於水下機器人等產品。旗下子品牌納瓦科技,專注於消費級水下機器人,曾推出水下無人機Navatics MITO,可下潛數十公尺深度執行拍攝任務。3、道創智能道創智能成立於2016年,創辦人兼CEO成旭然本科畢業於香港科技大學,師承李澤湘。該公司的核心產品包括「4.0水果採後智選裝備」和「智果測」便攜式偵測設備。前者透過視覺成像、重量感測器及近紅外光譜技術,可實現蔬果外觀瑕疵、內部品質的精準檢測。後者則是全球首款便攜式水果無損檢測設備,透過近紅外光譜分析技術,可在3秒內完成糖度、酸度等指標檢測。4、恩茁科技恩茁科技成立於2016年,並於當年年底就獲得了XBOTPARK基金的種子輪融資,主要為育苗提供系統化的自動化產品和服務。恩茁科技的產品被廣泛運用在苗木、花卉及蔬菜的紙缽育苗中。5、沐秦智能沐秦智能成立於2018年,曾獲XBOTPARK基金的種子輪融資,創辦人張旭超畢業於西安交通大學機械工程學院。該公司聚焦於果園農業機器人場景,已推出多款可噴灑農藥、肥料的農業機器人,可應用於蘋果園、葡萄園、獼猴桃及石榴園等果園。6.靈遙機器人靈遙機器人成立於2019年,創辦人是港科大博士顧昊偉,團隊基本上來自港科大機器人研究所,並在無人機領域深耕多年,已獲得清水灣第二期基金、XBOTPARK基金的投資。該公司聚焦於複合翼垂直起降無人機的研發公司,產品主要應用於測繪和林業領域。7.食鐵獸科技食鐵獸科技專注於農業和花園智慧化設備研發,成立於2021年,獲得了清水灣第二期基金投資。其核心產品Pandag G1是全球首款模組化商用割草機器人,具備純電驅動、智慧導航及多場景適應力,可切換除草、運載、除雪等功能模組,單次充電作業面積達3萬平方公尺。8、羿光科技羿光科技成立於2023年,核心團隊來自華南農業大學,已獲清水灣第二期基金投資。該公司自主研發的機器人產品以禽蛋智慧分類為切入點,為家禽生產養殖領域提供智慧化整體解決方案與服務。9、卓蟻科技卓蟻科技成立於2022年,已獲清水灣第二期基金投資。其推出的智慧搬運機器人,實現了單人操控、基礎越障等功能,能夠全覆蓋6公尺以內ALC板材搬運,荷載高達1.2噸;推出的智慧安裝機器人,應用於安裝建築預購件。10.湃特納機器人湃特納機器人成立於2023年,已獲清水灣第二期基金投資。其專注於建築地面施工智慧化,推出了地磚鋪設機器人、智慧劃線機器人、地坪研磨機器人等多款產品。06. 孵化多家醫療相關機器人外骨骼機器人方面,雲望創新、英漢思動力分別涉足肌骨健康與動力外骨骼,涵蓋多場景需求;也有聚焦於心理治療、寵物AI影像的創企。1.奇諾動力奇諾動力成立於2015年12月,公司創辦人梁哲畢業於香港科技大學,師從李澤湘。梁哲曾談道,早期參加Robocon比賽,和李澤湘帶領的港科大參賽隊伍相遇,當時的對手是汪韜。 2007年,梁哲就跟著李澤湘到了港科大3126實驗室,成為其第一個從機器人大賽內地招收的研究生。2016年8月,奇諾動力獲得XBOTPARK基金的投資。該公司聚焦於外骨骼機器人,核心產品涵蓋工業級、醫用級及商用三大系列,用於幫助貨物搬運、病患復建、輔助出行等。2、英漢思動力英漢思動力成立於2018年,今年2月,該公司完成數千萬元人民幣Pre-A+融資,由紅杉中國領投,李澤湘發起的清水灣二期基金、高秉強個人及其基金Brizan Ventures等跟投。英漢思動力推出消費級動力外骨骼機器人設備,專為老人助行、醫院復健等場景。該公司也將場景擴展到專業運動領域,用機器人領域的QDD動力技術,打造了抗阻力訓練裝置:T-Apex,其涵蓋田徑、游泳、棒球、舉重等十餘個專業體育訓練場景。3、鹿仔科技鹿仔科技成立於2021年,聚焦於基礎醫學研究三大核心場景-手術操作、行為分析及電生理檢測,已推出涵蓋全實驗鏈條的30餘款智慧化產品。例如智慧手術工作站、動物視覺步態分析系統、多模態感知AI行為分析平台等。4.邊緣創智邊緣創智成立於2024年,主要研究心理治療量化輔助工具,在深圳科創學院進行技術孵化。其推出的「悅知iJoy」是一款AI多模態心理設備,透過非接觸式方法測量情緒、表情、心跳和呼吸;也搭載了情緒分析系統,可自動產生診療過程的數據分析報告,為患者提供量化的治療回饋。5.靈動動物靈動動物成立於2023年,在深圳科創學院進行技術孵化。團隊由深圳大學醫學人工智慧實驗室核心成員以及南京農業大學的專家組成。該公司聚焦於利用AI技術處理和分析動物醫學影像,推出了獸醫醫學影像電子圖譜Vetlas。07. 李澤湘在每個地方以五年為周期“折騰”李澤湘的孵化體系,經歷了長達二十餘年,從一個實驗室到一個完整學院的持續迭代演進的過程。故事始於1992年的香港清水灣半島。李澤湘放棄矽谷高薪offer,回國加入了當時剛成立的港科大,看到國內機器人產業幾乎空白、急需有人來開墾後,創辦了3126實驗室,目標是要培養「能用科技創造新東西的人」。在3126實驗室,他帶領學生完成了中國首個工業機器人控製器的研發,1999年孵化出固高科技;截至目前,3126實驗室已培育出50餘家科技企業,其中大疆創新、李群自動化、奇諾動力等成為細分領域龍頭。2004年,深圳產業的發展帶動了對工程師人才的需求,在李澤湘的建議下,哈爾濱工業大學深圳研究生院開設了一個教改班。教改班走出了四十餘家企業,包括弓葉科技、速騰聚創等。2014年,東莞市在全國率先啟動了「機器換人」計劃,李澤湘向東莞市政府提出了打造XbotPark機器人基地的設想,得到了積極響應與經費支援。選址在松山湖,不僅因為毗鄰深圳的供應鏈優勢,更在於東莞完備的製造業基礎能為機器人產品提供天然試驗場。經過十年發展,XbotPark已孵化60多家硬科技企業,15%成長為獨角獸或準獨角獸,存活率高達 80%,包括雲鯨智慧、海柔創新、臥安機器人等知名企業。松山湖基地模式的成功經驗也在其他地區複製落地。在長三角,與寧波工程學院合作建立了寧波基地;常州基地聯合常州大學、河海大學,打造智慧製造人才樞紐;成渝地區,明月湖基地依託重慶大學科研勢能,建構起智慧硬體創新生態;也加速佈局了廣州、長沙、北京等地的創新節點。2021年成立的深圳科創學院,則是李澤湘教育理念的集大成者。該學院具有智慧駕駛、彈性製造等五大研究中心,不僅與頂尖高校組成大學聯盟聯合培養,讓學位、證書可以兼得;還與騰訊、華為、大疆等企業建立產業聯盟,為計畫提供真實場景。三年時間,深圳科創學院吸引近900所大學的1.2萬人申請,孵化出67個創業計畫;首批創業計畫中,60%能在兩年內實現從沒有idea的個人到創辦企業獲得天使輪融資的轉變。李澤湘提到,“這是世界上最好的大學,最有用的大學。”李澤湘曾說,每個地方的嘗試都是以5年為周期「折騰」。因為大學的新工科教育改革需要四、五年才能夠做起來,平台的營運團隊也需要幾年時間才能搭建成型,後續還會增加更多城市進行推廣建設。08. 結語二十年深耕,李澤湘已成為中國機器人產業的體系化培育者。從港科大3126實驗室攻克運動控制等底層技術,埋下固高科技、大疆的種子;到XbotPark基地以「基地+基金+學院」模式,孵化出雲鯨、海柔創新等細分冠軍,80%的存活率遠超行業平均;再到深圳科創學院規模化輸出,3年科技創業家,讓零度科技創業者快速孵化。而這份成果的價值,遠不止於孵化出多少家獨角獸企業,它證明中國機器人產業能透過教育改革、孵化資源體系的整合,這樣一條新工科教育的路徑,走向自主創新;更留下了一套可複製的培育體系,讓更多熱愛硬科技的創業者有底氣啃硬,為中國機器人產業的長遠發展注入生命力。 (創業邦)
Yann LeCun最新紀錄片首曝!傳奇AI教父的雙面人生,深度學習幕後40年
【新智元導讀】Yann LeCun的AI故事,紀錄片回顧了這位元深度學習先驅的四十年曆程。從索邦大學的孤獨探索,到貝爾實驗室發明摺積神經網路、推動支票識別商用,再與Hinton、Bengio共創深度學習革命,他始終堅信機器應學會學習。在AI的璀璨星空中,有一位傳奇人物始終閃耀——Yann LeCun。他不僅是深度學習的開創者之一,也是Meta的首席AI科學家。當祖克柏敲定28歲的Alexander Wang出任Meta的首席AI官後,所有人同時想到一個問題。Yann LeCun去那裡了?就在最近,Yann LeCun最新的個人紀錄片上線了!一位AI遠見者的反思,以及與Yann LeCun合著的AI故事影片中,這位Meta FAIR實驗室的首席科學家,在巴黎回顧了他早期在神經網路領域的工作、與Hinton的合作,以及深度學習和開源AI的演進歷程。LeCun認為,AI領域的真正競賽無關國界,而在於開放與封閉之爭。「我們看到的並非地區間的競爭,而更多是開放研究、開源世界與閉源生態之間的較量。」在LeCun看來,AI的真正進步,源於能夠讓創新成果普惠大眾的開放系統。這一發聲的時機頗為微妙,因為祖克柏最近暗示,Meta可能會重新考慮其Llama型的開源策略。倘若此事成真,Meta是否還是LeCun的容身之所,將打上一個問號。Yann LeCunAI「教父」的遠見與反思在塞納河畔的巴黎,一座美麗的建築靜靜矗立,它是法蘭西科學院的殿堂。Yann LeCun,作為其成員之一,站在這裡,彷彿能看到自己學術生涯的起點——不遠處的索邦大學。如今,他被譽為「AI教父」之一,是Meta的首席科學家和紐約大學的教授。Yann LeCun出生於1960年,是法國裔美籍電腦科學家、人工智慧和深度學習領域的先驅人物。他因在光學字元識別和電腦視覺中引入摺積神經網路(CNN)而聞名於世,被譽為「摺積網路之父」。Yann LeCun基於CNN的光學字元識別系統作為「深度學習三劍客」之一,他與Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio一道推動了神經網路的復興,並在2018年共同獲得了圖靈獎這一電腦領域的最高榮譽。值得一提的是,Yann LeCun在博士期間提出了一種早期形式的反向傳播(Backpropagation)演算法,用於訓練多層神經網路 。這項工作為日後深度學習中廣泛使用的誤差反向傳播技術奠定了基礎。但故事的開端,卻是一段孤獨而堅定的探索之旅。孤獨的先驅時間回到上世紀80年代,當LeCun還是索邦大學的一名博士生時,他對機器學習,特別是「神經網路」產生了濃厚的興趣。這在當時是一個極其冷門的領域,以至於他在整個法國都找不到同路人。「人們當時在取笑我們,那些研究神經網路的人,」他回憶道。但這並未動搖他的信念。他堅信,機器真正的力量在於學習,而非被動地執行預設的程序。他埋首於John Hopfield、Geoff Hinton、Terry Sienowski等寥寥幾位先驅的論文中,並意識到,破解多層神經網路的訓練難題,是開啟未來的鑰匙。命運的轉折點發生在1985年。在一場研討會上,他結識了另一位AI巨擘Terry Sejnowski。回到美國後,Sejnowski興奮地告訴Hinton:「有個法國的小夥子,正在做跟我們一樣的事情!」右邊就是年輕時候的Hinton教授幾個月後,Hinton來到巴黎。憑藉著對法語的粗淺理解和清晰的數學公式,Hinton讀懂了LeCun的研究。當即,他向這位即將畢業的年輕人發出了邀請:「你何不來多倫多,跟我做博士後呢?」博士畢業後,Yann LeCun前往加拿大,從1987年開始在多倫多大學跟隨Hinton教授從事為期一年的博士後研究。一段傳奇的合作就此開啟。在多倫多的博士後經歷使Lecun有機會與辛頓直接合作,並深入瞭解深度神經網路的最前沿思想。貝爾實驗室時期摺積神經網路誕生1988年,LeCun加入了群星璀璨的貝爾實驗室自適應系統研究部門。當時貝爾實驗室是電腦科學和通訊技術的聖地,匯聚了眾多頂尖研究人員。這裡是現代科技的搖籃,也成為了他將理論付諸實踐的舞台。僅僅一兩個月,他便在一項手寫數字識別任務上取得了前所未有的成果。「我們有了一個可演示的系統,」LeCun生動地描述道,「只需將一張紙放在攝影機下,按一下鍵,它就能以每秒幾個字元的速度識別所有字元。」這個看似簡單的演示,催生了AI最早的商業應用之一:一個能自動讀取支票金額的ATM系統。LeCun的這些創新成果很快在實際中得到驗證。貝爾實驗室與銀行業合作開發了支票手寫體識別系統,利用摺積網路技術自動讀取銀行支票上的數字資訊。該系統在1990年代末投入商用後,被NCR等公司部署,據估計讀取了全美超過10% 的支票,大大提高了金融票據處理的自動化水平。摺積神經網路(CNN)在貝爾實驗室,LeCun受生物視覺系統的啟發,設計出一種層級結構的圖像識別模型,即摺積神經網路。他開發的CNN架構被稱為「LeNet」,最初用於識別手寫數字。1989年,他發表了著名論文《利用反向傳播演算法識別手寫郵政編碼》, 展示了摺積網路在手寫數字識別上的卓越性能。這項工作證明,多層摺積結構可以自動從圖像像素中學習特徵,有效地執行字元識別任務 。LeNet是深度學習歷史上的里程碑,被廣泛視為現代深度摺積網路的開端。然而,成功的道路佈滿荊棘。儘管技術領先,但要說服世界接受它卻異常艱難。「這個系統很難復現,」他解釋說,「每個人都用著不同的電腦、不同的作業系統。」他們手握著未來的鑰匙,卻難以分享給世界。更名,與天才們的「陽謀」進入21世紀,神經網路的名聲依然不佳。2003年,已成為紐約大學教授的LeCun決定,必須改變這一切。他和同道們做出了一個影響深遠的戰略決策:「我們改了名字,稱之為『深度學習』」。真正的爆發點來自他的導師Hinton策劃的一場天才「陽謀」。Hinton將他的三名學生作為實習生,分別「安插」進了當時擁有頂級語音識別引擎的三家巨頭——微軟、Google和IBM。他們的任務只有一個:用深度學習系統替換掉傳統引擎中的「聲學建模」部分。「結果他們都取得了更好的成績,」LeCun笑道,「這手策劃真是高明!」在那之後不到18個月,深度學習就佔領了幾乎每一部智慧型手機的語音識別功能。革命,就這樣悄然完成了。開放原始碼的信念與AI的未來如今,站在巴黎這個歐洲最大的創新溫床,LeCun的思考已超越了技術本身。他認為,AI領域的真正競爭,並非國與國之間,而是「開源世界與封閉專有世界之間的競爭」。以Meta的Llama模型為例——這個誕生在巴黎、下載量高達8億次的開源模型,正在賦能全球無數的開發者和企業。LeCun說選擇在Meta工作是因為Meta對開源有著堅定的承諾。2018年,Yann LeCun的頭銜進一步提升為首席AI科學家(Chief AI Scientist),負責統籌Meta平台下所有與AI相關的研究計畫。這意味著他不僅領導FAIR研究院的學術研究,還參與公司AI戰略的制定。「那個國家處於領先並不重要,」他說,「重要的是,開放研究和開源社區的迭代速度和進步,要比那些選擇閉門造車、秘不示人的公司更快。」對於甚囂塵上的「AI威脅論」,LeCun則展現了一位工程師的務實與樂觀。他認為,AI失控並非不可避免的宿命,而是一個需要解決的工程問題,就像製造安全的飛機一樣。「認為智力與統治慾望正相關的觀點是錯誤的,」他犀利地指出,「看看政界,情況甚至恰恰相反。」他提出了「目標驅動架構」的設想,即為AI設定目標和不可踰越的「安全護欄」,讓它們為人類服務。他甚至預言,未來將是「我的正義AI對抗你的邪惡AI」的制衡局面。「我相信社會最終會做出正確的選擇,因為民眾會提出這樣的要求。」工程師、音樂家與夢想家脫下「教父」的光環,Yann LeCun是一個擁有多元愛好的有趣靈魂。他從工程師父親那裡繼承了動手能力,痴迷於製造各種飛行器,「我們把它們飛上天,再把它們摔下來——當然不一定是故意的。」他對動物的智慧充滿好奇,也熱愛音樂,從巴洛克到硬波普爵士,品味廣泛。他懷念巴黎的美食,尤其是外祖母家鄉阿爾薩斯的傳統燉菜,那是一種對根的眷戀。LeCun說他有四分之一的阿爾薩斯血統。而這一切,都構成了他完整的人格——一個既能建構複雜演算法,也能在生活中尋找樂趣與靈感的創造者。在他的故事結尾,LeCun將目光投向了更年輕的一代,言辭懇切而充滿力量:「不要讓那些負面或聳人聽聞的故事阻礙你前進的腳步。要認識到自己的力量,主動去塑造你所期望的未來。即使是一個簡單的想法,只要它對你意義重大,只要你篤信不疑,就能帶來改變。未來,取決於你。」這或許就是Yann LeCun最核心的信念。他相信,AI的真正意義在於增強人類的智慧,就像15世紀的印刷機一樣。他所預見的,不僅僅是一場技術革命,更是一場全新的、由每個人共同書寫的「文藝復興」。而他,正是這場復興的奠基人與引路者。(新智元)