月前，地平线创始人兼CEO余凯博士受邀做客【泉果无限对话】。

作为一名真正的长期主义者，如他所说，“其实考量任何一个战略，至少也要以十年为基本单位，10年、20年、30年……”

站在创业10年的关键节点，余凯在分享中，坦诚地回溯了创业过程中走过的岔路、积淀的经验，以及对于未来的展望；

余凯还基于全球科技产业数十年亲历者的前沿视角，分享了对于智能驾驶行业、商业战略与市场周期的观察与研判，提出了中国科技产业走向全球化的深刻洞察：

■  智能驾驶在2025年迎来了价值拐点。当一个产业的核心生产要素，在发生十倍速变化的时候，就是改写生产关系的时候——这时候，最需要的战略选择就是“跟”，而且要快速地跟。

■  自动驾驶的终局，可能是20%的车型或20%的厂家自研，80%一定是跟行业冠军深度合作。因为越往上走，会发现越是巅峰对决，技术难度越来越高，考验的是系统化建设的能力，所以到最后能够“幸存”的玩家或许不会很多。

■第一，永远在没有竞争的地方竞争，不要去热闹的地方扎堆，找一个人迹罕至的区域，建立起自己的壁垒；第二，永远不要在悬崖边跳舞，维持健康的现金流，是一切理想的前提。

■  创业要搏一个无限大的未来，但最重要的是，“搏”不等于“赌”，好的战略是不能去赌的。在一个领域里已经建立起领先优势的企业，想象他们会在自己的“正面战场”犯错，这就是在“赌”。

■  顺周期的时候，可以不顾一切抓机会；但在逆周期的时候，风险管理一定是高于机会捕捉的。我认为企业家至少要花70%的时间，思考“死门”在什么地方。

■  中国走向科技全球化的过程中，还真有几个供应“富余”（over-capacity）的要素：首先，中国拥有最完备的制造业体系；第二，充满“鸡血”和“韧性”的企业家精神；第三，无与伦比的工程师红利。

媒体评价余凯：

“2010年后，是中国第一批技术型创业者大规模入场的时代。他们大多是科学家背景出身，很多并没有过商业实操经验，但又需要在一个技术的Vision上，用商业的方式去推动愿景的实现。

而余凯就是其中‘兼具技术深度和商业视野’的代表之一。”

从学界到业界，余凯三十年如一日专注机器学习。

在慕尼黑大学数学与计算机科学系博士毕业后，余凯多年从事机器学习的前沿学术研究，在国际学术会议和杂志上发表了百余篇论文，被引用超30000次；他还曾是多个顶级国际会议的程序委员会成员，并作为为数不多的华人学者，曾担任ICML和NIPS两大机器学习国际会议的领域主席（Area Chair）。

他资深学术派的烙印，也深深植入了自己创业公司的基因中：

2024年，地平线在机器学习顶尖会议ICML上发表了关于下一代通用视觉主干模型Vision Mamba的论文，在2024年全球AI领域发表的所有论文里，引用率排名第三。

从学界进入产业界，余凯成为了深度学习技术在中国产业应用的主要推动者：他相继创建并领导了中国第一家深度学习研发机构、第一个自动驾驶项目，以及中国第一个深度学习平台......

2015年，余凯创立智驾科技公司地平线，今年是第10年。

  以下为余凯分享实录精选：

  硅谷往事：

一场竞拍背后的深度学习革命

创立地平线马上满10年了。回头想想中间走过的路，我常开玩笑说，如果要我从头重新走一遍，我可能都不太敢。

可能大家也会有点关心，我是怎么样的一步一步，从做学术走上创业路的?

所以一开始，先跟大家分享一些轻松的小“八卦”。

2006年，我加入了NEC Lab，那时的NEC Lab是神经网络研究的大本营，也是全球最早开始深度学习研究的机构之一。

图1. 位于“硅谷心脏”库比蒂诺市的NEC Lab

大家可能都知道，李飞飞有个著名的项目叫ImageNet，被看作是计算机视觉和人工智能进步的重要标志。

图2. 李飞飞的ImageNet项目

2010年，第一届ImageNet图像识别大赛，有三十多个团队参加，我当时是NEC Lab的实验室主任，带领团队拿到了大赛第一名。

到了第二届，因为整个行业并没有新理论和算法的进步，所以参加者寥寥，整体的图像识别准确率也没有很大提升。

美国的“互联网女王”在报告里说，中国的AI发展虽然厉害，但往往是跟随者，一开始取得breakthrough（突破）的，肯定不是中国人。她引用了ImageNet挑战赛来佐证这个观点，说后面几年成绩好的都是中国团队，但第一届就不是中国团队。但她不知道，第一届冠军团队，带队的是名中国人。

其实我们在人工智能、深度学习的原创性研究方面，一直有可圈可点的地方。

2012年春节前夕，我结束了六年的硅谷生涯，回国加入了百度。

也正是在2012年，第三届ImageNet挑战赛的准确率，一下子从75%提升到了85%。冠军就是诺奖得主Geoffrey Hinton团队研发出的卷积神经网络AlexNet。

这个结果一出来的时候，全世界没有人比我更震惊，我是首届的冠军，所以清楚地知道10%的准确率的提升意味着什么。

图3. 2012年，Geoffrey Hinton 团队研发出的神经网络 AlexNet 在ImageNet 上夺冠

我当即给Hinton发去邮件，表达想要合作的迫切期待。这封邮件启发了Hinton发起一场秘密竞拍。

2012年12月初，人工智能机器学习领域的顶级会议NIPS，在美国内华达州太浩湖举办——别人在开会，我们在忙着在酒店竞拍。

当时有四家公司参与竞拍，彼此不知道对方是谁，但我猜想一定有Google，后来也印证了我的猜想。

难以想象，出价几千万美金拍卖的是一家竞拍前才紧急成立的公司DNNresearch，公司总共3个人——Hinton带着自己的两个学生，没有发布任何产品，甚至没有任何idea。

图4. DNNresearch公司三人组

竞价到2000万美金的时候，一家公司退出了；2400万美金的时候，又一家公司退出了；剩下的两家公司，一家是百度，一家是Google；到4400万美元的时候，Hinton叫停了竞拍。第二天，Hinton决定去Google。

其实这完全在我的预想之中，同样的钱，他一定会去Google，因为距离上不用长途奔波，整体的文化环境也更熟悉。

其实每个参与这场秘密竞拍的人，都不知道这件事情全貌。大约十年以后，《连线》杂志和《纽约时报》的知名科技记者凯德·梅茨（Cade Metz）采访了几十位参与者，在《Genius Maker》这本书中还原了整个事件。

图5. 《The Secret Auction That Set Off the Race for AI Supremacy》，凯德·梅茨（Cade Metz），2021.03.16

我起初猜第四家公司是IBM，因为当时IBM在深度学习方面做得很好。但这本书出版以后，我才知道我猜错了——是一家才成立两年的伦敦初创公司，DeepMind，他们甚至没有现金，是拿自己公司的股权在竞拍。后来的AlphaGo也好，诺贝尔奖也好，在当时就已经可见DeepMind的雄心壮志。

最后虽然没有赢得竞拍，但我们也是个“赢家”——通过竞拍，我们最直接地看到了，大洋彼岸的科技公司为了一个技术，愿意去花多少钱。因此开始真正重视这个领域。

回来以后，百度就宣布成立了深度学习研究院，这也是国内开始发展深度学习的一个重要标志。我们用深度学习做搜索、广告、图片搜索、语音识别，取得了很多的进展。

之后，我又进一步推动发起了国内第一个自动驾驶项目。

如果把当时自动驾驶原型车的后备箱一打开，会发现是一坨机器，而且跑半个小时左右就停了，成本、散热、稳定性等问题，都有待解决。

图6. 余凯博士早期参与自动驾驶项目

我就想，如果能把整个机器，集成到一个方寸之间的芯片上，是不是可以真正推动行业进步？让这个停留在实验的项目，可以真正进入到更多的寻常百姓家？

我一直在思考这个问题，这也成为我后来开始创业的动力之一。

  柳暗花明：

永远在没有竞争的地方竞争

除了深度学习，ImageNet大赛还让一个东西变得非常热门——GPU，因为用GPU来训练神经网络，速度远比CPU要快。

那个时候黄仁勋本人都没意识到，原来他躺在一个“金山”上。到2014年左右，他才意识到，原来打游戏的显卡，可以推动机器学习和人工智能的发展。

我们算是最早用英伟达的芯片进行深度学习训练的团队之一。

这也启发了我，要推动整个人工智能向下一个高度去发展，不能满足于做软件算法的创新，还要从算法深入到底层的硬件架构，去做革命性的创新。

但那个时候市场普遍认为，做硬件、做芯片，往前回溯20年，基本没有什么好结果。投资重、周期长、风险高、挣钱慢，这样的生意干嘛要去做？

但我觉得，要么就不要创业，要创业就要搏一个无限大的未来。

2015年5月，我离职开始创业，6月接受创业以来的第一个采访时提到：

“我们要做的就是把深度神经网络放置在芯片中，也就是机器人的大脑芯片，实现真正的，从万物互联到万物智能。

物联网只是开始，设备的联网不等同于智能。真正的智能是每一辆车、每一个电器都具有环境感知、人机交互和决策控制的能力。”

十年后回溯这个采访，比较欣慰的是，我们的业务确实是紧紧围绕着这个愿景展开的。

当然，这中间也经历了些波折。

我们在整个创业过程中，不可避免地走了一些岔路。但因为最基础的几个战略与方向在一开始就定好了，就不会太过跑偏，或者犯致命的错误。

创业要搏一个无限大的未来，但最重要的是“搏”不等于“赌”，好的战略是不能去赌的。

2015年7月，英伟达还是一个市值100多亿美金的公司，整个资本市场对它的估值，实际上还是游戏显卡的定位。

但我当时已经意识到，虽然它还只是在一个小众的群体里发酵，但整个数据中心、服务器、云端，CUDA的生态基本上是很难撼动的。

在一个领域里面已经建立领先优势的企业，想象他们会在自己的正面“战场”犯错，这就是在“赌”，因为这件事几乎是不可能的。

我们必须独辟蹊径——云端是一个广袤的商业领域，那它的反面——终端，是不是也是一个足够大的未来？

我们就想反其道而行之，投入到未来无处不在的机器人，和机器人技术的重要的落地场景之一——汽车。

所以2015年公司刚创立的时候，我们瞄准了AIoT和汽车两大领域，两个方向同时搞。

这个设想听起来非常完美，而这就是科学家创业的一个大忌——科学家创业往往不是从一个商业切口出发，而是从一个技术领域出发。然后基于一个假设，我的技术足够牛，可以360度扫射任何业务方向。

到了2019年的时候，两个领域都打得很焦灼，每件事情都走得不太顺。

我们公司核心管理层在一起，经过了长达半年的战略讨论：我们的业务本质是什么？该怎么做？有时候会一直讨论到天亮，甚至泪洒会场，因为项目做久了，都是有感情的。

我们用商业第一性的原理，反复思考了三个问题：

■  首先要问，你的客户是谁？这个问题一定要反复讲。

■  第二个问题是，客户的痛点和需求是什么？这个问题也要反复讲。

■  第三个问题也很重要，你有什么别人难以复制的方式、有壁垒的方式去满足用户的需求跟解决用户的痛点。

第一个问题比第二个问题重要，第二个问题比第三个问题重要，都很重要。

任何一个业务领域，其实最重要的是客户，比技术要难得多。你要围绕着这个客群，精准地打造你的技术、产品、商业模式、组织流程、资源投入等等。

想明白这些之后，2019年11月份，我下定主意——把AIoT方向全砍掉，All in智能汽车。

汽车是当前最大的根据地，是既有客户，又有钱，又对技术和智能有需求的赛道。把端侧架构以及软件生态都做成熟，直至把自动驾驶行业击穿之后，才有可能去发展AIoT。

汽车的智能化是第一步；未来无处不在的机器人，是第二步。

整个团队也因此脱胎换骨，从一个充满理想和抱负，但不知道咋干的团队，进化成了一个真正的创业团队。

随着业务的不断推进，整理自己的思维框架非常重要，并且要在实践中反复实践、检验、迭代。

在不断的摸索中，我们沉淀了两个重要的思维模型：

第一，永远在没有竞争的地方竞争。

李云龙那种“两军相争勇者胜”、“硬碰硬”的战略，在创业和商业上是行不通的。

你看毛主席作为卓越的军事家，他就从来不打没把握的仗，而是打游击战、突围战。四渡赤水就是一场经典的突围之战。

彼得·泰尔在《从0到1》里面讲，商业中，what's your secret?什么是你想到了，但别人没想到的？

不要去热闹的地方扎堆，而是要找一个人迹罕至的区域，建立起自己的壁垒。

第二，永远不要在悬崖边跳舞。

我一直都是一个风险厌恶型的玩家，永远在离悬崖50米开外的地方跳舞。

账上要永远有钱，因为维持健康的现金流，永远是一切理想的前提。

尤其是今天，全世界都进入了“逆周期”。

我认为在顺周期时，一个企业家，在“生门”跟“死门”这两件事情里面，可能80%的精力要放在“生门”，不顾一切地抓机会，比如烧钱打“商战”。

但在逆周期的时候，风险管理一定是高于机会捕捉的。我认为至少70%时间，要思考“死门”在什么地方。因为不只是有现金流的风险，还有社会舆论的风险、数据合规的风险……这些风险，都有可能一下子让你痛不欲生，甚至是一招毙命。

查理·芒格讲，“如果我知道我在哪死，我就不去了”，这对于指导企业的战略，也非常有用。

唯快不破：

行业迎来了十倍速的价值拐点

回到汽车行业，去年年底，国内新能源车的占比超过了50%，国产品牌接近70%，这完全是之前难以想象的。

图7. 中国汽车行业迈入智能化下半场，2025年成为行业拐点

这意味着什么？

当一个产业的核心生产要素，在发生十倍速变化的时候，就是改写生产关系的时候——以前的“庄家”现在下牌桌了，以前在牌桌下的，现在要争“庄家”了。

这时候，最需要的战略选择就是“跟”，而且要快速地跟。

回顾PC时代和移动通讯时代，当产业核心技术要素发生十倍速变化时，基本上在五年内，战斗就结束了，格局被重新改写。

现在，当电动化这一技术要素在发生十倍速变化时，汽车行业的游戏规则已经被完全颠覆了，智能驾驶迎来了价值拐点。

特别是今年开始，车厂纷纷打响“智驾平权”，让智能驾驶普及到10万以下的车型上。

这时候，无论是自研，还是第三方合作，都可以。

重要的是，必须稳准狠地定位市场需求，快速地跟。

得益于我们出发得比较早，并且快速迭代，现在已经成为目前最大规模量产辅助驾驶计算方案的中国公司。

在这中间，“软硬结合”，是我们追求量产效率的一大法宝。

传统的研发与合作模式中，芯片厂商管芯片，软件厂商管软件，整车厂管整车……本质上是一个串行的链路。在硬件上，不能最高效地进行软件开发，整个软件开发跟整车之间，又往往是脱节的，所以迭代的非常慢，往往以年为单位。

然而要开发专用的智能驾驶硬件，必须对智能驾驶的算法，有最前沿和深刻的理解。所以我们在整个软件算法方面，一直在持续地深耕。

2024年，我们在机器学习国际顶级会议ICML上，发表了下一代通用视觉主干模型Vision Mamba*的论文，这是现在最具潜力的下一代通用视觉主干模型之一；这篇文章在2024年全球人工智能领域发表的所有论文里，引用率排名第三。

泉果视点注：Vision Mamba是一种高效的视觉表征学习模型。该论文的研究表明，与传统模型相比，Vision Mamba在处理长序列和高分辨率图像时，具有更好的速度和内存效率。

图8. Vision Mamba模型的网络构架图

来源：地平线官网，Zhu L, Liao B, Zhang Q, et al. Vision mamba: Efficient visual representation learning with bidirectional state space model. In ICML 2024.

把对于整个软件算法的深刻理解，注入到对芯片底层架构的设计和创新中，两者协同优化，这种独特的打法，让我们的芯片更有竞争力，让我们的系统的更有竞争力，最关键的是，让我们的迭代速度更快。

而对于整个行业竞争终局的判断，我认为可能是20%的车型或厂家自研，80%一定是跟行业龙头深度合作。

这个观点可能是反共识的。

但事实是，越往上走，会发现越是巅峰对决，技术难度越来越高，考验的是系统化建设的能力。

因为以前做智能辅助驾驶、高速辅助驾驶，基本上200人到300人的团队都能做到。

现在，整个行业要从城区辅助驾驶，逐步走向百分之百的“脱手”(hands off)，到百分之百的“脱眼”(eyes off)，最终目标实现百分之百的“脱脑”(minds off)，其复杂度和挑战以及对资源的消耗都是指数级上升的。

其实移动通讯时代的基带，跟自动驾驶这件事很像。

为什么做基带业务的就那么几家供应商，手机厂商为什么不自研？因为要保证手机上网打电话，在各种遮挡，高楼反射，地铁信号屏蔽……都要做到稳定、可靠、流畅，是很不容易的；而这个体验，不会因为身份的不同，而产生差异。

一个标准的、收敛的业务，只涉及“做的好不好”，不涉及“做的不同”，而品牌正是由差异化定义出来的。如果你的资源、技术没有几个基带龙头好，那就不应该做。

而手机厂商都在自研摄影方案，正是因为这能做出差异来，满足个性化需求，比如我和女大学生对摄影的需求肯定是不同的。

智能驾驶就像是汽车的“基带”，无论是在上海的闹市区，还是到东北的冰天雪地、杭州潮汐车道，出口到交通规则都不同的国家，无论何时何地，都要保证你的技术稳定、可靠、安全、流畅……这是刚需。

这是一个系统级的迭代，很残酷，到最后能够“幸存”的玩家或许不会很多。

  科技全球化：

中国的几大“富余”要素

我整体判断，未来十年是中国科技公司Go global（全球化）的十年。

外面总是讲说，中国的制造业over capacity（过剩）了，其实我认为这是非常肤浅的认识。

我们身处在中国科技行业这么多年，深刻地知道，中国有世界上无与伦比的工程师红利。

在今年年初，DeepSeek放大了这些东西，让国外初步认识到，我们的科技发展水平。

我认为中国走向科技全球化的过程中，还真有几个供应富余的要素：

第一个是制造业产业链的over capacity；

第二个是工程师红利的over capacity：

统计数据表明，尽管我们的生育率有所下降，但一直到2040年，我们的大学毕业生还有1000万。要消化这么多新生力量，必然是全球化。

第三个是企业家精神的over capacity：

因为我从来没有看到哪个国家像我们这样，身边的创业者、企业家就跟打了鸡血一样，哪怕遇到再多的挫折，还是在那边猛干。

有这三个over capacity的要素，中国科技企业的全球化，必然是未来十年的大主题之一。

我认为中国香港市场，也是承载这样的主题最好的地方之一。

   无人驾驶：

技术是为了让人

享有更高水平的自由

至于无人驾驶这件事，什么时候能实现？

我个人感觉，至少要五年以上，有可能是十年，因为这件事的容错率极低。从A到B，中间不允许有任何的风险。这是非常难的事情。

中间可能会实现局部的无人驾驶，比如说通过大量的数据训练，在上海的延安路高架桥区间路段，实现了无人驾驶，但驶离这个区间的时候就不行了。然后不断地去拓展。

我判断，从今年算起，三年内实现“脱手”(hands off)通勤，五年内实现“脱眼”(eyes off)驾驶，十年内可以实现“脱脑”(minds off)驾驶，车会自己把你送到目的地，你在车上可以完全做自己的事。

我也算中国第一个RoboTaxi（无人出租车）项目的“始作俑者”，但是我反思过，这件事还是得一步一步来，因为这相当于是直接“脱脑”驾驶了。

还有个很有意思的事情，从用户体验角度来说，假设把你塞进一个封闭的盒子里，没有方向盘，开车就像开盲盒一样的，车按照自己的想法走，其实你会非常煎熬。

从用户心理来讲，这个体验是非常不安定的。哪怕某天实现了完全自动驾驶，可能还是要保留人的操控能力，实际上这会给我们带来更强的安全感和自由感。就像骑马一样，可以让马自己走，但人手里必须握有控制它的缰绳。

我认为一切技术的发展，目的不是让机器更强大，而是让人们享有更高水平的自由化。

如果真的没有方向盘，第一，用户体验会非常差，第二，系统的容错率极差，万一有不受控的车开过来，该怎么办？

智能驾驶正在快速发展，这时候，信任反而比以往任何时候都更加重要。

认真地把基础技术和AI能力做好，是一切智能和自由的必经之路。

泉果博物馆

《Living Architecture：Casa Batlló》

活的建筑·巴特罗之家

建筑投影作品

艺术家：Refik Anadol

世界著名新媒体艺术家Refik Anadol被称为“数据炼金术师”，他的每件作品，都是一次颅内狂欢的极致显化。

当巴特罗之家（Casa Batlló）被视频映射投影，并根据现场的实时天气与环境而不断发生变化，这个1877年的建筑，正变得流动与鲜活。

对于Refik来说，“数据”是作品中的一个极为重要的元素。他提出了“数据绘画”（Data Painting）的概念，强调将数据当作一种物质、一种颜料和一种材料。

在过去的9年里，他和团队处理了超40亿张图像、训练了300多个AI模型，于技术与艺术、机器智能与人类情感的交汇边界，呈现出“有别于过去任何形式的一种巨大的进化，一种新的想象力”。

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（转自：泉果视点）