机器人行业不浪漫：链条太长，人得把头伸到土里
星海图创始人高继扬说，机器人创业的竞争是六边形：整机、供应链、数据、模型、渠道、终端，算法传播周期只有两三个月，壁垒最小。
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核心论点 · 点时间戳可跳到原声
Waymo 的问题不是技术，是没有创始人
高继扬 2019 年初加入 Waymo，走的时候感知团队从十来个人扩到七八十人，公司从一千人涨到快两千人。他判断 Waymo 有两个问题：一是太有大公司病，所有体系都跟 Google 对齐，还没做出价值就进入了大公司状态；二是大公司病只是表象，本质是 Waymo 没有 Founder——它的 Founder 是 Google 的 Founder，但 Google 的 Founder 没时间直接管这事，所以自上而下的力量是缺失的。他说在这种行业里创业，错不怕，怕的是力量不集中、不统一。
— 高继扬自动驾驶四种商业模式，华为是第四种
高继扬把自动驾驶的商业模式拆成四类：第一类是 Waymo 的 robotaxi，自己运营车队按单收费；第二类是车企卖车、把自动驾驶做成软件订阅；第三类是 Momenta 这样的供应商，NRE 加 License 向车企提供解决方案；第四类是华为，介于车企和供应商之间，本质上赚的是整车层面的利润——用顶级自动驾驶体验和座舱体验重新定义车，再加上自己的品牌和渠道。他认为 Waymo 的商业模式本身没问题，只是周期非常长，到今天算是看到走通的曙光。
— 高继扬从 Momenta 出来创业，放弃了上千万美金
高继扬 2023 年 5 月从 Momenta 离职，此前他在 M 做过感知、定位和泊车系统、infra、规控，最后一件事是高速高价 NV 系统的量产交付给上汽。他说从 M 出来创业放弃了所有的齐全，按当时那个时间点算，一千万美金可能是有的。被问到心不心疼，他说一点都没有，因为和想做的事比起来其他东西价值不大。他 2022 年底三十岁生日时想清楚要创业，触发点是 GPT-3 和 InstructGPT 让世界再一次相信 AI，以及量产自动驾驶把端侧智能的传感器和算力产业链带起来了。
— 高继扬第一份 BP 不堪入目，天使轮三千万人民币
高继扬 2023 年 8 月开始整 BP，回看当年那份 BP 他说「简直就是不堪入目」。最早想做的是末端配送机器人，很快被自己否定。第一轮融资三千万人民币，IDG 领投、百度风投和金沙江跟投，投前或投后估值两亿人民币；紧接着 CFound 王老师基金做了加轮，投了一两千万，投后估值三四个亿。他说当时投资人明确讲「你们想做的这个事应该不 work，再琢磨琢磨吧」——这就是天使，接受你的错误和不完美。
— 高继扬先做整机，是因为数据闭环必须有载体
高继扬解释为什么创业第一件事是啃最陌生的整机：长期壁垒建立在物理世界的数据闭环之上，而数据闭环必须有载体，这个载体就是整机硬件；中短期要交付的商品也不是算法或大脑，而是整机加智能形成的、在物理世界有执行能力的物理实体。所以从长期和中短期两头倒推，都必须先把整机和供应链做好。2024 年一整年公司的主题就是整机和供应链，他称之为补课。
— 高继扬一小时真实数据的成本是 200 到 250 块
高继扬算了一笔账：真实世界采一小时数据，实际投入人力三到四个小时，加上机器人折旧（按十万块钱算、保守按一千小时寿命报废），一小时成本约 200 到 250 块钱。他进一步说数据获取成本和训练成本的关系大体是 1 比 5 到 1 比 10——花一块钱搞来的数据，得花五到十块钱训明白，所以数据质量低就是把钱浪费在训练上。他还说十万小时数据是一个人从生下来到十八岁和物理世界交互的总量级。
— 高继扬data recipe 是今天最大的秘密
高继扬说数据分很多种：robot centric 的真机摇操作数据、human centric 的 5 米和采集手套数据、POV 头戴摄像头数据、第三视角互联网视频、以及 graphics based 或世界模型生成的仿真数据。但没有人知道这些数据的比例关系应该是什么，这个叫 data recipe，很多大模型公司今天最大的秘密就在这。他明确说星海图以真实数据为主，但到底是一万小时真机数据、五万小时 5 米数据还是二十万小时 POV 数据，得试出来——AI 归根结底还是实验科学。
— 高继扬算法的传播周期只有两三个月，壁垒最小
高继扬用「传播周期」衡量各要素的壁垒：整机和供应链是 12 到 18 个月，客户渠道建立轮回起步、大客户更长，数据体系要在整机基础上再加 6 到 12 个月，而算法的传播周期对第一梯队公司来说只有两到三个月。所以算法投入大但壁垒小，防止被抄袭的壁垒很小。他由此解释公司价值观为什么叫「务实创新」——创新前面先要务实，理想主义不能变成空想，理想主义能实现的基础是每天算 ROI。
— 高继扬原话 · 已逐字校验
本质是我觉得 Waymo是没有Founder的 对 它的Founder其实是Google的Founder 但是Google的Founder又没时间直接去管这事 所以在这个里面就是自伤而下的力量 我觉得是缺失的
本质是我觉得 Waymo 是没有 Founder 的，它的 Founder 其实是 Google 的 Founder，但 Google 的 Founder 又没时间直接去管这事，所以这里面自上而下的力量我觉得是缺失的。
高继扬41:30
我觉得我最care的事 还是我想去做的那件事 而不是一些钱什么东西的 然后我觉得和那件我想做的那个事比起来 其他的这些东西都价值不大
我觉得我最 care 的事还是我想去做的那件事，而不是一些钱什么东西的。和那件我想做的事比起来，其他这些东西都价值不大。
高继扬1:20:49
如果我的数据的质量是低的 我其实把很多钱浪费在训练这一步了 所以这是我们就是说 从一个成本的角度 你去算这个事 你也要想尽办法把数据的质量贴上去 你这样才节约你的训练成本
如果我的数据质量是低的，我其实把很多钱浪费在训练这一步了。所以从成本角度算这件事，你要想尽办法把数据质量提上去，这样才节约训练成本。
高继扬1:58:23
算法传播周期是两到三个月 所以它竞争壁垒最少 是的 它投入大 但是壁垒小 对 它在创新上面 投入非常大 但是它在 防止被抄袭 这件事上 的壁垒很小
算法传播周期是两到三个月，所以它竞争壁垒最少。它投入大，但是壁垒小——在创新上投入非常大，但在防止被抄袭这件事上壁垒很小。
高继扬2:35:51
我觉得这个行业 不允许这样的人存在 如果有这样的人存在 可能他会 会有很大的suffer
我觉得这个行业不允许这样的人存在，如果有这样的人存在，可能会有很大的 suffer。
高继扬3:03:23
数字与实体
| Waymo 员工规模 | 入职时约 1000 人，离职时接近 2000 人 | 39:28 |
| 星海图加轮融资 | 一两千万人民币，投后估值三四个亿 | 1:27:57 |
| 真实数据采集成本 | 每小时 200 到 250 元人民币 | 1:59:23 |
| 数据获取与训练成本比 | 1 比 5 到 1 比 10 | 1:57:22 |
| 算法传播周期 | 第一梯队公司两到三个月 | 2:35:51 |
| 整机和供应链传播周期 | 12 到 18 个月 | 2:34:51 |
| 星海图团队规模 | 从十几人扩到 200 多人 | 2:47:06 |
术语
- VLA视觉语言动作模型
- 输入 vision 和 language、输出 action 的基础模型，驱动本体执行任务。
- data recipe数据配方
- 不同类型数据（真机、5 米、POV、仿真）的混合比例，决定模型效果。
- sim-to-real gap仿真到现实的差距
- 图形学渲染出的仿真数据与真实世界数据之间的分布差异。
- domain transfer域迁移
- 把一个领域训练出的模型迁移到另一个领域，高继扬认为不如直接用该领域数据。
- NRE 加 License一次性工程费加授权费
- 供应商向车企提供自动驾驶解决方案的收费模式。
收听指南
做机器人、自动驾驶和具身智能的创业者与工程师，以及正在判断这个赛道壁垒在哪里的早期投资人。
1:49 到 1:23 的成长与求学段落可快进，核心信息集中在 1:35 之后的整机、数据与组织部分。