這是鉛筆道與Global AI 推出的聯合專欄,探討AI應用的主流機會。Global AI是由行行AI推出的一個全球超早期AI應用投資加速器。
訪談 | 鉛筆道創始人 王方
整理 | 鉛筆道編輯 趙松格 吳欣曉
AI機器人的終極形態是什么?給你2個選項,看你能否猜準確。
形態一:純工具。比如某車間里,一臺方頭方腦的機器人正沿著既定路線巡檢。它靈活繞行,掃地,搬東西,巡檢...
形態二:生物AI。深夜的醫院走廊,一臺搭載AI系統的護理機器人停在病床前,它沒有機械地詢問"哪里不舒服",而是通過患者微表情和語音顫抖識別出焦慮,主動調暗燈光,播放對方喜歡的鋼琴曲。
你可能猜對了。“這種“有文化+有情感”的AI,可能是機器人的終極形態。”沸點資本創始合伙人于光東說道,早在2019年,公司就押注AI+機器人,從送餐機器人到牙科手術機械臂,投資邏輯始終明確:未來的機器人,必須符合2個特征——文化與情感。
于光東將機器人發展路線總結為3個階段:
第一階段(現在):效率工具。
疫情催生了第一批成功案例:YJKJ從酒店送餐拓展到寫字樓清潔,年收入翻倍;AI影像診斷公司SZKJ靠自動生成報告實現利潤。這類項目的共性是替代“人力不愿做、做不好”的重復勞動,比如分揀、檢測、搬運。
第二階段(進行時):半人化助手。大模型讓機器人學會了部分“拐彎思考”,能補充人類已知的知識盲點,甚至部分情感盲點。
第三階段(5年內):生物AI爆發。
“文化+情感是核心指標。相當于你們身邊多了一種生物。以后的AI機器人,有可能訪談的比你還好,提的問題比你還尖銳,提的問題比你還溫暖,然后甚至還有各種各樣的call back。”
在這個階段,醫療陪護、文化創作、企業管理是比較好的破局點。
最近,于光東也加入了Global AI的投資人陣容,后者是一個面向全球AI應用創業者的超早期投資加速平臺,旨在推動“一人AI獨角獸”時代的到來。
在這篇文章里,他將為我們解讀AI+機器人的系統性機會。敬請閱讀鉛筆道創始人王方與沸點資本創始合伙人于光東的對話。
聲明:訪談對象已確認文章信息真實無誤,鉛筆道愿為其內容做信任背書。
01 過去7年 只投AI+機器人
鉛筆道:最近幾年,投資精力放在哪里?
于光東:2019年之后,我們就專注于投AI+機器人。今年,我們投的DRob機器人引發市場關注,沸點資本是其首輪投資方。
此外,我們還投了SZKJ,用AI分析醫療影像(手持超聲,面向基層醫院銷售)。后來,他們探索出更優的商業模式,通過機器人生成診斷報告,現在僅診斷報告業務就實現年純收入數億元。
鉛筆道:2019年就專注AI+機器人,那么早?
于光東:因為我從03年開始就涉足互聯網,是互聯網創業者出身,我在長期實踐中發現一個底層規律:任何一個行業,當應用創新顯著超過技術迭代時,往往預示著技術即將迎來升級。
2019年,我們觀察到移動互聯網應用已無明顯紅利。例如抖音崛起后,新 APP 的突圍難度極大。
投資的互聯網創業公司用戶量遭遇增長瓶頸,發展面臨天花板。這說明什么?這說明產品已觸及發展上限。
所以2019年,我們就開始研究下一代基礎技術該是什么。
當時OpenAI 的擬人化技術尚未成熟,智能助理功能也不完善,但已具備視覺識別、聽覺處理、語言邏輯判斷等基礎能力 —— 盡管技術形態較為初級,但方向正確。
我們當時研究投資方向時,發現AI與機器人必須如同大腦與手腳般協同。最早啟發我們的是YJ機器人,它證明了AI決策+機械執行的黃金組合。
無論是機械臂還是移動底盤,本質都是替人類‘行走’于不同場景。基于這個認知,我們干成了件大事:我們與(北航)王田苗教授合作,投資了MC —— 一家專注于AI牙醫+齒科手術機器人的公司,其核心能力是用 AI診斷+智能制造牙套+手術機器人執行種植牙等手術。
這次投資后,我們明確鎖定AI+機器人賽道。
鉛筆道:這個想法在什么時候嘗到了甜頭?
于光東:我們從 2019 年啟動投資,未曾料到2019 年年底疫情突然爆發。這疫情三年,對所有項目來說,尤其是此前投資的移動互聯網、消費領域的項目造成嚴重沖擊。當時很多基金都受到影響,我們也不例外。我的合伙人在上海,受封城影響長達半年,團隊無法當面溝通。
當疫情緩解后,我們重新聚到一起,再回頭審視投資的公司時,卻發現了意外之喜:我們所有被投企業竟因疫情成為受益者。以我們投資的酒店機器人公司YJKJ為例,其借疫情契機實現了快速發展。
鉛筆道:具體說說看?
于光東:疫情前機器人使用率較低。疫情期間,外賣配送受限,人員流動管控嚴格。我們就研究新商業模式,探索倉儲配置與酒店電商的融合。同時,寫字樓對非接觸服務的需求激增,掃地機器人的市場需求顯著提升。YJKJ業務從酒店業務拓展到寫字樓,又進入更多場景。疫情對勞動密集型行業的沖擊,反而為 AI 機器人創造了發展機遇。
我們投的AI +超聲機器人公司也是如此。疫情期間,線下就診受限,醫生資源緊張,但肺部感染患者對 B 超檢查的需求激增,患者也增加了醫護人員風險,遠程和全自主掃查的超聲機器人需求就出來。
鉛筆道:AI可以與萬物結合,你為什么選擇AI+機器人公司?AI純軟件公司你看不看?
于光東:我們為什么強調 “AI 技術+機器技術的結合”?當時OpenAI 尚未崛起,我們就在思考:單純的 AI 能否落地成為實際應用嗎?
在 2019 年那會兒看來,顯然不能。我們當時就判斷,必須把 AI 技術和機器人技術結合,通過一個終端載體,才能在各行各業發揮作用。
但這里頭有個有趣的點。不同行業對機器人的要求差異顯著。就以我們投的骨科機器人項目為例,進行骨盆手術時,傳統方式需要四五個 200 斤的壯漢固定患者,否則骨頭易受損。這種力量型工作,人力難以實現精準且無創傷的固定。因此骨科手術機器人的手臂必須具備相應力量,這構成了較高的技術門檻。
再比如我們投的牙科公司,制作矯正牙套等精細工作需達到微米級精度,以前只能依賴人工。這就需要機器人有像針一樣精細的小手。所以說,機器人技術本身就存在機械壁壘,每個細分領域都有自己的門道。
其次,光有機械還不行,必須得加上 AI 大腦。就說我們投的YJ機器人,現在全國這么多臺機器人,云端都有統一的AI系統在后臺支撐。
這就是這個投資方向的由來。
圖注:鉛筆道作者認為,于光東這張照片像極了世界拳擊比賽冠軍-鄒市明
02 機器人進化的3個階段
鉛筆道:如果是純終端但沒有AI大腦的機器人,你們不會投?
于光東:如果沒有AI大腦,技術再好也不行。我們見過太多例子,像刷墻、擦玻璃、刷船、泳池清潔、除草的機器人,這些對 “大腦” 依賴度低。
以前酒店寫字樓門口也放機器人,但只能靜態陳列,無法執行外賣配送等任務,為何發展受限?因為其功能局限,既無法處理酒店數據,數據收集也無實際意義。
但我們投的YJ機器人不同:配送外賣需具備電梯操作、行人規避等能力,這需要 “大腦” 支撐。具備躲避行人、操作電梯的能力后,自然能獲取電梯開關次數、客流量等數據,配送后還能掌握門店銷售情況。
為何要這樣設計?因為通過數據可了解訂單量、客流高峰時段的商品銷售情況(如牙刷、方便面的購買量)。如此一來,YJ便成為酒店的 CRM 系統,這正是機器人與 AI 結合的價值所在。
鉛筆道:2019年那時候,人形機器人算是一個行業話題嗎?
于光東:并非如此。但技術發展并非一成不變—— 我們研究 AI 這么久,發現它根本不是大家以為的“線性遞進”。若技術進步呈可預測的規律,我們早已能精準投資最具潛力的項目,事實并非如此。
技術發展充滿突變性,甚至可能出現階段性倒退后突然突破。如同人形機器人,如今雖被廣泛討論,但其爆發時點難以預判。
AI 技術也是這個邏輯,以當前的大模型為例,誰敢斷言這就是終極形態?無人能下此結論。
鉛筆道:大模型火了之后,你是否關注它對機器人的影響?
于光東:始終保持關注。為何?因為機器人技術必須配 AI 大腦,而AI大腦本質就是大模型。只不過 OpenAI 的進展超出了所有人預期。
我最早是做搜索出身的,以前研究自然語言處理、NLP這些技術,本來是搜索領域用的。但后來發現,這些技術和大模型的底層邏輯截然不同,屬于不同技術路徑,并非漸進式發展的結果。
OpenAI 和 ChatGPT 解決的最大問題是 “擬人化”—— 或者說,它們學會了人類的思維方式。原來的 AI 是靠數據做直線學習 —— 給它 A,它回 A+;給它 B,它回 B+;給它 C,它回 C+。本質上就是機械對應。但如今的 DeepMind,其思路變成了模擬人類的曲線思維。這才是擬人化的核心。
鉛筆道:原來的AI喂進草吐出的是草,現在的AI喂進的是草,吐出的是奶。大模型與機器人結合后,你認為發展路線是什么?
于光東:大致分為三個階段。
第一個階段是純工具階段,即當前階段。機器人的主要作用是提升效率、增加產能、提高利潤、降低成本,比如物流機器人、工業機器人等,執行掃地、搬運等標準化作業。
第二個是“半人化助手”,或稱為高級智能工具。機器人能補充人類的知識盲區,甚至部分情感盲區 —— 如同現在的豆包所發揮的作用。
第三個階段是“生物AI”。它的核心是:文化+情感溝通——也是我們要重點投資的方向。
它具備兩個特征,文化理解與情感交互,
它會變成生物,或者叫生物化AI,相當于身邊多了一種新生物。或者說舉個現實的例子,未來的 AI 機器人可能在訪談中表現更優,提出的問題更具深度與溫度,甚至能呼應前文話題。
鉛筆道:三個階段到來的時間點是什么時候?
于光東:第一、二階段已經到來了。第三個階段,我認為五年之內一定會到來。
鉛筆道:第一個階段的機器人,目前還剩多少問題沒解決?
于光東:第一階段的問題已無需過度考慮時間因素,因為終將解決,只是時間問題。從技術到方法論,我們投資的企業已形成成熟體系,“AI 大腦 + 機器人執行” 的標準清晰明確。
其應用場景由人類設定,主要針對人力效率低下或難以完成的任務,如分揀、奢侈品檢測等。例如,我們投了一家 AI 奢侈品檢測公司,用于鑒定真偽。
鉛筆道:如果現在出現一個優秀的團隊,還在做第一個階段的機器人,你愿意投嗎?
于光東:會綜合評估,關注利潤率、營收等指標,最終以利潤和現金流為導向。具體方向上,我會更關注醫療領域。
鉛筆道:第二階段的機器人什么時候到來?
于光東:第二階段其實還在發展,本質是與人類需求對齊的過程——如同優秀的心理醫生需多次溝通才能挖掘患者內心真實問題。
鉛筆道:你現在的主要精力放在哪個階段?
于光東:目前更多聚焦第二階段,比如各行各業的 AI 應用。但我覺得真正的AI應用爆發是在第三階段。因為第二階段,大廠一定會介入。
鉛筆道:哪個階段的獨角獸更多些?
于光東:獨角獸肯定會有。這個規律跟所有行業一樣——從PC互聯網到移動互聯網,每個周期都是這樣。最終能成功上市的可能就千分之二。分母是VC投過的公司,分子是上市公司。但上市并非終極目標(笑)。
第一階段應用比較分散,缺乏平臺化可能,都分散在各行各業里,因而能躲過巨頭競爭。
第二階段算是過度階段,因為生態仍是原有體系,硬件還可能是智能手機或者智能眼鏡,操作系統也未更新 —— 這些核心資源掌握在巨頭手中。
只有當全新技術與硬件終端出現時,才有可能迎來AI爆發時代。
03 看好方向:醫療、文化、公司管理
鉛筆道:從全世界角度,這三個階段的機器人,最先進的公司已經走到哪一步了?
于光東:國外已經有公司處于第二階段向第三階段過渡的階段了。
比如內容創作機器人。輸入關鍵詞即可基于用戶深層思維生成故事。還有三分鐘時長的冰島紀錄片,制作成本約 40 美元。實際使用中發現:輸入信息越多,成片效果反而越差(笑)。
再比如醫療+情緒機器人。
鉛筆道:你提到的這些公司,現在屬于什么階段?
于光東:我認為最多到B輪吧,A、B輪融資額已經較高了,達到數億元規模。
鉛筆道:這些類似公司,在國內有嗎?
于光東:目前尚未看到。國內受政策、市場環境影響,主要仍在解決第一階段的問題。
我始終堅持核心觀點:不論國內還是國外,終極的機器人一定是生物AI,未來具有突破性的應用必然與文化、情感相關。。否則AI這么擬人化演進意義何在?當年我們一天處理10億數據的時候,數據處理能力就已經足夠了——關鍵是要解決人類大腦的復雜情感需求。
鉛筆道:文化+情感機器人,你最看好哪些應用?
于光東:比如公司管理。未來具備 AI 管理能力的公司才堪稱領先。
深入思考可知,無論經營何種企業,都需要明白一個道理:公司管理最需要文化、情感和執行力這三樣東西結合。
效率與成本控制是基本要求,但若單純追求效率,將員工視為機器,要求其超負荷工作,顯然不現實。因此,必須以文化為支撐。
咱們今天探討一件事兒,當下中國頗具影響力的公司是哪家?字節跳動當之無愧。
我認為其核心競爭力在于 AI 應用,突出體現在用機器管理公司,這已超越所有傳統互聯網公司。
我曾長期從事互聯網行業,實話而言,互聯網公司的成敗最終并不取決于產品或技術 —— 因為互聯網本質是勞動密集型行業,核心在于管理能力。
這道理很簡單。當互聯網公司做到一定規模,提升效率的首要任務是優化管理流程。例如管理一個日活過億的 APP,不斷有人尋求將內容優先排序,面對宴請、娛樂等誘惑,人力難以完全規避干擾,如何解決?
鉛筆道:現在很多企業在用AI做“數字員工”,你看好嗎?
于光東:個人認為這些做法創新性不足。最值得關注的是字節跳動的 AI 管理模式 —— 即機器管理,本質是通過多維度機器識別實現。若采訪直播公司便可知,任意一家領先的直播公司都會認同抖音 AI 管理的精準度。例如主播直播時,抖音可采集至少 50 個維度的數據進行評級。
傳統公司如何操作?比如說評A級商家時,可能存在送禮拉關系的現象,導致 A 級商家獲取資源卻無相應產出,C 級商家缺乏流量效率低下,整個體系效率極低。但抖音完全依靠機器管理 —— 是 A 即 A,是 B 即 B,無人能干預。
我個人認為,在公司管理上,字節的高管只能起到30%~40%的作用。
鉛筆道:文化+情感機器人,你還看好哪些應用場景?
于光東:首先是醫療領域。我認為 AI 技術未來肯定會進入醫療和陪護領域。思考一下,以往需要人力解決的問題,如醫患關系,僅靠法律或保險能解決嗎?顯然不能,最終還是要靠富有溫度的溝通與關懷。
比如問診環節,我相信未來必然依賴機器人,這是巨大的痛點。問診包括生病掛號等一系列流程,簡單而言,患者如何描述癥狀、如何選擇科室掛號。
其次是內容/文化機器人。比如,國外有家視頻AIGC公司,把這套生成工具出售給大企業。
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