機器人行業不浪漫：鏈條太長，人得把頭伸到土裡
星海圖創始人高繼揚說，機器人創業的競爭是六邊形：整機、供應鏈、數據、模型、渠道、終端，算法傳播週期只有兩三個月，壁壘最小。
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核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
Waymo 的問題不是技術，是沒有創始人
高繼揚 2019 年初加入 Waymo，走的時候感知團隊從十來個人擴到七八十人，公司從一千人漲到快兩千人。他判斷 Waymo 有兩個問題：一是太有大公司病，所有體系都跟 Google 對齊，還沒做出價值就進入了大公司狀態；二是大公司病只是表象，本質是 Waymo 沒有 Founder——它的 Founder 是 Google 的 Founder，但 Google 的 Founder 沒時間直接管這事，所以自上而下的力量是缺失的。他說在這種行業裡創業，錯不怕，怕的是力量不集中、不統一。
— 高繼揚自動駕駛四種商業模式，華為是第四種
高繼揚把自動駕駛的商業模式拆成四類：第一類是 Waymo 的 robotaxi，自己運營車隊按單收費；第二類是車企賣車、把自動駕駛做成軟件訂閱；第三類是 Momenta 這樣的供應商，NRE 加 License 向車企提供解決方案；第四類是華為，介於車企和供應商之間，本質上賺的是整車層面的利潤——用頂級自動駕駛體驗和座艙體驗重新定義車，再加上自己的品牌和渠道。他認為 Waymo 的商業模式本身沒問題，只是週期非常長，到今天算是看到走通的曙光。
— 高繼揚從 Momenta 出來創業，放棄了上千萬美金
高繼揚 2023 年 5 月從 Momenta 離職，此前他在 M 做過感知、定位和泊車系統、infra、規控，最後一件事是高速高價 NV 系統的量產交付給上汽。他說從 M 出來創業放棄了所有的齊全，按當時那個時間點算，一千萬美金可能是有的。被問到心不心疼，他說一點都沒有，因為和想做的事比起來其他東西價值不大。他 2022 年底三十歲生日時想清楚要創業，觸發點是 GPT-3 和 InstructGPT 讓世界再一次相信 AI，以及量產自動駕駛把端側智能的傳感器和算力產業鏈帶起來了。
— 高繼揚第一份 BP 不堪入目，天使輪三千萬人民幣
高繼揚 2023 年 8 月開始整 BP，回看當年那份 BP 他說「簡直就是不堪入目」。最早想做的是末端配送機器人，很快被自己否定。第一輪融資三千萬人民幣，IDG 領投、百度風投和金沙江跟投，投前或投後估值兩億人民幣；緊接著 CFound 王老師基金做了加輪，投了一兩千萬，投後估值三四個億。他說當時投資人明確講「你們想做的這個事應該不 work，再琢磨琢磨吧」——這就是天使，接受你的錯誤和不完美。
— 高繼揚先做整機，是因為數據閉環必須有載體
高繼揚解釋為什麼創業第一件事是啃最陌生的整機：長期壁壘建立在物理世界的數據閉環之上，而數據閉環必須有載體，這個載體就是整機硬件；中短期要交付的商品也不是算法或大腦，而是整機加智能形成的、在物理世界有執行能力的物理實體。所以從長期和中短期兩頭倒推，都必須先把整機和供應鏈做好。2024 年一整年公司的主題就是整機和供應鏈，他稱之為補課。
— 高繼揚一小時真實數據的成本是 200 到 250 塊
高繼揚算了一筆賬：真實世界採一小時數據，實際投入人力三到四個小時，加上機器人折舊（按十萬塊錢算、保守按一千小時壽命報廢），一小時成本約 200 到 250 塊錢。他進一步說數據獲取成本和訓練成本的關係大體是 1 比 5 到 1 比 10——花一塊錢搞來的數據，得花五到十塊錢訓明白，所以數據質量低就是把錢浪費在訓練上。他還說十萬小時數據是一個人從生下來到十八歲和物理世界交互的總量級。
— 高繼揚data recipe 是今天最大的秘密
高繼揚說數據分很多種：robot centric 的真機搖操作數據、human centric 的 5 米和採集手套數據、POV 頭戴攝像頭數據、第三視角互聯網視頻、以及 graphics based 或世界模型生成的仿真數據。但沒有人知道這些數據的比例關係應該是什麼，這個叫 data recipe，很多大模型公司今天最大的秘密就在這。他明確說星海圖以真實數據為主，但到底是一萬小時真機數據、五萬小時 5 米數據還是二十萬小時 POV 數據，得試出來——AI 歸根結底還是實驗科學。
— 高繼揚算法的傳播週期只有兩三個月，壁壘最小
高繼揚用「傳播週期」衡量各要素的壁壘：整機和供應鏈是 12 到 18 個月，客戶渠道建立輪迴起步、大客戶更長，數據體系要在整機基礎上再加 6 到 12 個月，而算法的傳播週期對第一梯隊公司來說只有兩到三個月。所以算法投入大但壁壘小，防止被抄襲的壁壘很小。他由此解釋公司價值觀為什麼叫「務實創新」——創新前面先要務實，理想主義不能變成空想，理想主義能實現的基礎是每天算 ROI。
— 高繼揚原話 · 已逐字校驗
本質是我覺得 Waymo是沒有Founder的 對 它的Founder其實是Google的Founder 但是Google的Founder又沒時間直接去管這事 所以在這個裡面就是自傷而下的力量 我覺得是缺失的
本質是我覺得 Waymo 是沒有 Founder 的，它的 Founder 其實是 Google 的 Founder，但 Google 的 Founder 又沒時間直接去管這事，所以這裡面自上而下的力量我覺得是缺失的。
高繼揚41:30
我覺得我最care的事 還是我想去做的那件事 而不是一些錢什麼東西的 然後我覺得和那件我想做的那個事比起來 其他的這些東西都價值不大
我覺得我最 care 的事還是我想去做的那件事，而不是一些錢什麼東西的。和那件我想做的事比起來，其他這些東西都價值不大。
高繼揚1:20:49
如果我的數據的質量是低的 我其實把很多錢浪費在訓練這一步了 所以這是我們就是說 從一個成本的角度 你去算這個事 你也要想盡辦法把數據的質量貼上去 你這樣才節約你的訓練成本
如果我的數據質量是低的，我其實把很多錢浪費在訓練這一步了。所以從成本角度算這件事，你要想盡辦法把數據質量提上去，這樣才節約訓練成本。
高繼揚1:58:23
算法傳播週期是兩到三個月 所以它競爭壁壘最少 是的 它投入大 但是壁壘小 對 它在創新上面 投入非常大 但是它在 防止被抄襲 這件事上 的壁壘很小
算法傳播週期是兩到三個月，所以它競爭壁壘最少。它投入大，但是壁壘小——在創新上投入非常大，但在防止被抄襲這件事上壁壘很小。
高繼揚2:35:51
我覺得這個行業 不允許這樣的人存在 如果有這樣的人存在 可能他會 會有很大的suffer
我覺得這個行業不允許這樣的人存在，如果有這樣的人存在，可能會有很大的 suffer。
高繼揚3:03:23
數字與實體
| Waymo 員工規模 | 入職時約 1000 人，離職時接近 2000 人 | 39:28 |
| 星海圖加輪融資 | 一兩千萬人民幣，投後估值三四個億 | 1:27:57 |
| 真實數據採集成本 | 每小時 200 到 250 元人民幣 | 1:59:23 |
| 數據獲取與訓練成本比 | 1 比 5 到 1 比 10 | 1:57:22 |
| 算法傳播週期 | 第一梯隊公司兩到三個月 | 2:35:51 |
| 整機和供應鏈傳播週期 | 12 到 18 個月 | 2:34:51 |
| 星海圖團隊規模 | 從十幾人擴到 200 多人 | 2:47:06 |
術語
- VLA視覺語言動作模型
- 輸入 vision 和 language、輸出 action 的基礎模型，驅動本體執行任務。
- data recipe數據配方
- 不同類型數據（真機、5 米、POV、仿真）的混合比例，決定模型效果。
- sim-to-real gap仿真到現實的差距
- 圖形學渲染出的仿真數據與真實世界數據之間的分布差異。
- domain transfer域遷移
- 把一個領域訓練出的模型遷移到另一個領域，高繼揚認為不如直接用該領域數據。
- NRE 加 License一次性工程費加授權費
- 供應商向車企提供自動駕駛解決方案的收費模式。
收聽指南
做機器人、自動駕駛和具身智能的創業者與工程師，以及正在判斷這個賽道壁壘在哪裡的早期投資人。
1:49 到 1:23 的成長與求學段落可快進，核心信息集中在 1:35 之後的整機、數據與組織部分。