# 对话姚颂：不想 boring，那就继续开心地 suffering
**作者**: 晚点 LatePost
**日期**: 2026-07-24T10:30:18.000Z
**来源**: [https://x.com/latepostnews/status/2080601462103490916](https://x.com/latepostnews/status/2080601462103490916)
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和姚颂的这次采访，发生在清华科技园。
2018 年，26 岁的姚颂 3 亿美元卖掉深鉴后，只高兴了两分钟，然后 “人生陷入了灰暗”。他试过做 “富贵闲人”，但很难。
> 人生就两种状态，要么 boring（无聊），要么 suffering（痛苦）。我更无法忍受 boring。
之后，他在 2020 年参与创立民营航天公司东方空间；去年下半年，他开始第三次创业，成立正行创新（Striding AI），以系统级思路来做物理 AI 和通用机器人。
紧邻清华西门的清华科技园，正是一个适合聊这十年的地点。从 2011 年物理竞赛保送清华大学电子工程系开始，过去 15 年，姚颂和更多中国科技人物的故事都被这里串联。
三小时多的访谈里，姚颂两次指向窗外——一次是商汤最早的北京办公室。2014 年商汤的成立，让当时上大四，正在做 AI 加速器毕设的姚颂看到了深度学习的应用机会，商汤也首开教授创业风潮。
另一次是回忆起十年前，姚颂和曹旭东在楼下散步。姚颂问：训好模型，关键靠什么？曹旭东说：50% 看数据，30% 看算力，20% 看经验和灵感，经验在灵感前面。同一年，曹旭东创立 Momenta，开始 “数据驱动”。
这里还有更多故事：深鉴的第一轮，见了 50 个机构没人投。最后出手的是一位电子系师姐，张予彤。
姚颂大一参加社团时，给科协招生的一位师兄是王鹤；本科期间，一起做科研项目的同学有高继扬、许华哲、周而进……现在他们都是新一批具身智能公司的创始人或联创。而姚颂创立的 SEE Fund 基金同时投了银河通用（王鹤）、星海图（高继扬）、破壳（许华哲）的天使轮。
当年和姚颂一起创立深鉴的另外 3 位：汪玉、韩松和单羿也都成为了连续创业者。
这十年，也是硬科技创业在中国从边缘走向主流的十年。现在的新一批年轻创始人，正感受极强的推背感。
第三次创业的姚颂经历波折、褪去青涩，不再那么爱讲 fancy 的技术名词，更多关注系统、组织和产业落地。这位昔日的 “天才少年”，向我们讲述了他这十年的历程。
## 十年三次科技创业，一个圆、两条线
晚点：你历史上有很多标签和 title。10 年前本科毕业就开始创业，26 岁 3 亿美元卖掉公司。如果以 “姚颂是谁” 来描述自己，你会怎么说？
姚颂：我就是一名创业者。
晚点：半年多前你开始了这次新创业，正行创新。你强调这是 “物理 AI”，不是 “具身智能”，二者的区别是什么？
姚颂：具身智能更多讲机器人本体智能。但只有本体智能，还不足以真正提供服务。比如一栋楼里有 10 台机器人，就需要对环境有感知，要能规划多机协作与路径，还得实时知道每台机器人的电量、状态和位置；可能还需要一套远程兜底系统，就像 Robotaxi 有时需要远程接管。综合考虑空间、本体、运动和操作，才是物理 AI。
晚点：从深鉴科技的 AI 芯片，到东方空间的商业航天，再到现在的正行创新，你过去十年的创业跨度很大。随流而动还是有贯穿的线索？
姚颂：有两条线。第一条是，我希望做对人类发展真正重要的事情。做深鉴时我还没想清楚，那是第一次创业，方向是汪玉老师定的，我负责团队管理。
后来我逐渐想清楚了一个 “什么是重要的” 图景——我们可以画一个圆，代表人类生存空间；圆里有很多点，是每个个体；点之间又有各种关系。这刚好是三类重要问题。
一是扩大这个圆的边界，即扩展人类生存空间，这靠的是能源、航天，比如核聚变、走出地球。二是服务圆里每个个体的生存、健康、幸福和快乐。三是优化点与点之间的关系，就是社会怎么提高效率、同时兼顾公平。芯片、火箭、机器人，都落在这三类问题里。
第二条线是我真正兴奋的事。我最有成就感的，是看到一个算法、一个最初的技术原点一步步变成产品，真的被很多人用起来。
一次创业分享中，姚颂给这个思考框架画出的图示。
晚点：可以说，一条线是向外寻找要解决的外部问题，另一条线是向内发现驱动力。
姚颂：（笑）你总结得比我好。
人生要么 boring 要么 suffering，我不想 boring
晚点：回到十年前，你进入清华后经历了什么，让你在本科毕业后选择了创业？
姚颂：这事儿的源头还真是从大一就开始的。我是物理竞赛保送清华的，一开始学习压力很大，学神太多了。比如我们一字班（2011 级）电子系有一位神人韩衍隽，韩神，他后来拿了特奖，现在在纽约大学任教。当年我们微积分课期末考卷的最后一道题，是老师专门为了难住韩神等几个人的。
我大一上学期的常态是：每天带着老式电子表计时，必须学满 11 个小时，上厕所、吃饭都要按暂停。
当时一直紧绷到大一寒假，快崩溃时，我想明白一件事：初高中学习的目标是进入更好的学校，但高等教育是为了更好走向职业生涯，大学不只有学习，还有社工、科创、科研，你可以保研、直博、出国，也可以创业——路有很多，重要的是你得做选择。
晚点：你的选择是？
姚颂：科研和科创。我发现自己最喜欢、最有成就感的是把事情真的做出来，让小车动起来、程序跑起来，而不是做理论计算和发论文。
所以大一暑假，我就给汪玉（清华电子系教授，深鉴后来的联创之一）老师发邮件，开始在他的实验室做科研。我最开始做的是 EDA（集成电路设计软件），再往后做板卡，跑 AlexNet、VGGNet（几个知名的计算机视觉模型）。
晚点：这算一个主流选择吗？
姚颂：是，清华一直以科研和学习为最主流。这和很多现在的创业者都有关联。比如大一下学期我加入了电子系科协的硬件部，当时招新的一位师兄是王鹤（银河通用创始人兼 CTO）；我后来做了电子系科协 11 级的主席，比我高几级的主席是姚卯青（智元机器人合伙人）。
清华还有很多超脱于院系的培养计划。比如思源计划、星火计划。后来和我一起创业的韩松（现 MIT 副教授、英伟达杰出科学家），还有许华哲（破壳机器人创始人）都在星火计划，杨植麟（Kimi 创始人）应该也在。我和高继扬（星海图创始人）一起参加过另一个计划 UGVR，是斯坦福本科生访问研究计划，这些都是非常好的科研经历。
晚点：杨植麟、高继扬、许华哲、王鹤等等现在都在创业，但他们都是读完博士后创业的。你当时也拿到了 CMU 的博士 offer，为什么选择直接创业？
姚颂：最开始我申请博士是随大流。但大三我第一次去美国参加学术会议，接触了很多在硅谷工作的师兄，他们工作悠闲、收入也高，比的是我去过黄石、你去过 30 个州。这也是很好的拓展维度，但不是我想要的。
后来有个老师总结了一句话，很切中我的心态：他说人生就两种状态——boring 或 suffering，我更无法忍受 boring。
晚点：读完博士后再创业和本科毕业就创业，你现在怎么看这两种选择？
姚颂：前者是更典型的路：积累技术和科研经验，当教授或工作几年后再看到商业问题。我可能把这条路走得更早：大一暑假开始做科研，本科发了四五篇论文，也在实验室开新方向，大二就开始带大一的同学。
所以我更早开始做方向选择和技术团队管理。到大四时，我们几个同学的毕设组装起来，已经是一个完整的 AI 芯片 demo，离创业很近了，那为什么不直接开始呢？
## 26 岁 3 亿美元卖掉公司，纯粹的高兴只有 2 分钟
不要搭上所有 all in，失败成本太大会动作变形
晚点：深鉴是怎么起步的，你和汪玉、韩松、单羿怎么组队的？
姚颂：一是前面提到的，我们几个同学做的毕设已是一个 AI 芯片雏形，我是这个项目的负责人。这里面也有一位创业者，是当时的算法负责人周而进，他现在是原力灵机的联创。
晚点：说到这个，旷视的联创和原力灵机的创始人唐文斌，以前也是计算机系的科协主席。
姚颂：对，我和唐师兄也认识了好多年。
晚点：怎么从毕设到创业的？
姚颂：正在我们思考这件事是值不值得创业时，2014 年 9 月商汤成立了，就在你右后方那栋楼（姚颂指向窗外）。
商汤一成立，徐冰（商汤联创）就找过来，想通过电子系科协招人。而我们看到的是，深度学习即将进入主流应用了，原来的 CPU、GPU 可能撑不住，会需要新的计算平台。这就动了创业的念头，开始和汪老师讨论。
接着 2014 年底，汪老师的学生，当时在斯坦福读博士的韩松师兄暑假回国，他也在考虑创业。他做的是算法压缩、稀疏化和量化，跟我们的硬件加速天然互补。最后加入的是单羿，他也是汪老师的学生。
晚点：你当时 22 岁，本科刚毕业生，汪老师也才 30 出头，刚做副教授没几年，创业对你们来说是一个冒险、反常的决策吗？
姚颂：最终迈出这一步是互相壮胆。CMU 全奖 offer 是条很稳的路，而汪老师帮我解决了两个心理负担：一是他告诉我，创业机会成本最低的时候恰恰是年轻时，到了三十多岁有家庭等各种负担反而不敢创业；二是如果不成功，他可以继续推荐我去美国读硕士，回到那条主流路径。我父母一开始坚决不同意，后来也是汪老师出面沟通说服了他们。
晚点：你没有回避你当时是有退路的，这会不会导致你不够 all in？
姚颂：你应该把时间、精力、注意力 all in，而不是退路封死、卖房创业式的 all in。失败成本太大时动作会严重变形。因为追求成功和防止失败是两种完全不同的心态。
见了 50 家机构没人投，张予彤投了
晚点：深鉴起步时，你最初见了 50 家投资机构，没有一个人愿意投。十年前做 AI 芯片，为什么如此遇冷？
姚颂：当时硬科技融资的环境很差。第一，中国投资者在科技投资上几乎没挣过钱。芯片领域能数出来的成功案例一只手都不到。第二，除了商汤，当时教授、学生创业很少。第三，那时大部分投资人看消费、文娱、互联网，没有技术储备，很难判断芯片项目。
晚点：你们当时怎么描述深鉴要做什么？
姚颂：很技术。大概是：我们有一个领先的芯片方案，在 FPGA（现场可编程门阵列，可在制造后重新配置逻辑功能的芯片）上能做到多少 GOPS per Watt（衡量芯片能效比的指标）；未来 AI 算力需求会越来越高，GPU 不够专用，所以需要新的芯片技术。我们也列了几个场景，如安防、辅助驾驶。
直到我们 BP 改过很多次，北极光的邓峰学长看了后依然说：你们还是在讲技术可能性，而投资人的关心是：这个市场多大？需要什么产品？你们的技术如何实现？已经做到了什么指标？
也就是，要从市场倒推技术，而不是反过来。
晚点：你多年后曾分享，技术创业很重要的一件事就是要很快抛弃单纯的技术思维。
姚颂：对，创业公司做技术的目标不是发论文，也不是自嗨，而是在产品上创造价值。得先定义价值，才能想清楚技术的延展方向。
晚点：最后怎么拿到第一笔钱的？
姚颂：又是非常多机缘巧合。我们天使轮的领投方最后是金沙江，投我们的是张予彤。
晚点：张予彤怎么看到深鉴的？
姚颂：2016 年初，我们去硅谷参加一个学术活动，和予彤聊了后，她又把我们推荐给金沙江的合伙人林仁俊。他过去在硅谷投了多年半导体，对这个机会有认知。予彤自己也是清华电子系毕业，懂芯片基础知识，觉得我们的技术不错。
后来金沙江果断出了 TS（投资协议），按着我和汪老师在办公室当场签了才走。金沙江进来后，高榕也更坚定了，一起投了天使轮，投资人是另一个电子系的师兄，辛旺。
晚点：天使轮最终敲定，是在 2016 年 3 月 AlphaGo 击败李世石之前还是之后？这件事有改变你们的处境吗？
姚颂：之前。看到 AlphaGo 我们很高兴，但它对融资的改变不大。所以后来我们换了思路，重点不再是财务投资人而是产业投资人，就是我们的客户和合作伙伴，包括英伟达、英特尔、三星、赛灵思、联发科等等。他们都是做了 7 轮甚至 9 轮技术尽调后才做投资决策的。
拒绝英伟达、英特尔，推演出最后剧情
晚点：但你们后来拒绝了英伟达和英特尔，为什么？
姚颂：我在深鉴最得意的事就是这个决策背后的战略推演。
我当时开始思考公司的 ending（结局）：最好情况是上市、独立发展，中等是被收购。如果上市，就要看美股、港股和当时传闻的战略新兴板，也就是后来的科创板的情况。如果被收购，就要想清楚凭什么？你一定是在某方面做到了世界第一，而且还是潜在买方战略里的重要一环。
当时有可能出现英特尔、英伟达、赛灵思，甚至 AMD 一起投我们的情况，短期看，这对品牌有巨大提升，但长期未必是好事。
比如在嵌入式芯片上，我们和英伟达的 TX1、TK1 等产品有竞争。再比如未来如果被收购，几家互为竞争对手的巨头都是股东，可能会互相捣乱。哪怕不考虑收购，也可能影响业务，比如 A 公司会担心投了后，最后我们却推 B 公司的产品，大家反而都不帮你。所以我们放弃了短期利好，选择了只拿中长期对业务最有帮助的赛灵思的投资，它的主业和我们最契合。
晚点：当时这些战略判断是你在负责吗？正好可以讲讲你们几个联创的分工、协作方式。
姚颂：我是 CEO，我和汪老师的搭配更像司令和政委。大方针是汪老师制定和拍板；平时的决策、经营和业务我来负责。如果我的决策犯了众怒，或者需要说服重要客户，汪老师会来收场。
单羿是 CTO，带整个研发团队，组织算法、软件、硬件出产品。韩松是首席科学家，负责前瞻算法研究，比如压缩、稀疏化、量化。
晚点：你们这个组合里缺少一个有商业经验和产业思维的人，你是自己成长成了这个角色吗？
姚颂：日常推进上，刘竞秀师兄帮了很大忙，他是汪老师同级的同学，在外企工作过近 10 年，有成熟的工作方法。但大的方向取舍，主要还是我先决策。重大问题，汪老师会介入。
晚点：你做过什么力排众议的决策吗？
姚颂：一个例子是砍掉无人机业务。当时我们和零度智控合作，做了服务无人机的板卡、算法和解决方案。2017 年 1 月，我们刚在 CES（国际消费电子展）发布了联合开发的智能无人机，有主人识别、手势识别和跟拍等功能，而同一个月，我决定砍掉无人机，转向智能安防和辅助驾驶。
团队内部很动荡、惋惜。而我认为，做重大决策时不应该考虑沉没成本。当时无人机市场 70% 以上是大疆，现在它份额更高了，而大疆不愿意和小公司合作。
晚点：你满意自己的这种角色转型吗？其实你也可能有另一条路，就是做更技术背景的创始人。
姚颂：这是一个必须的转变。如果所有人的精力都在研发上，那谁来承担战略思考、融资、跑客户、招人和组织建设？
晚点：深鉴当时考虑过像 Kimi 那样，有杨植麟和张予彤的组合吗？
姚颂：大家希望我变成 “张予彤”。
晚点：听起来有被动的成分。
姚颂：我挺接受的。CEO 在公司里，永远面对最难、最糟心的问题。“好和更好” 或者 “好和坏” 的问题都不会来到你面前，只有 “差和更差” 的抉择，大家才会来问你。
晚点：听起来都是痛苦，有什么好呢？
姚颂：痛苦带来成长，带来对心性的磨炼。
高兴了两分钟，然后人生 “灰暗” 了
晚点：深鉴在 2018 年被赛灵思以超 3 亿美元收购。为什么创业两年多就选择被收购？
姚颂：在赛灵思方面，2018 年 1 月，他们换了新 CEO，希望公司从器件公司变成平台公司，所以迫切需要我们这种在软件、算法、解决方案上都有能力的团队，给我们开了一个并购 offer。
和他们见面后，我们回酒店讨论。第一件事就是，我们没见过这么多钱，特别是对我一个刚毕业 3 年，又是工薪家庭出身的孩子来说，肯定有诱惑力。第二是，这个 offer 让我第一次更多从风险面去思考公司发展，很多第一次创业的人，包括当时的我自己，讲了几十遍 BP 后，会不断自我强化，全盘采信自己的故事，但反过来想，风险很多。比如 2018 年战略新兴板还没出来，国内上市仍要求连续三年净利润为正。就算能做到，可能也要等 5 到 6 年，中间会发生什么没人知道。
还有一个原因是，深鉴的平均年龄一直在上升，从 26.7 岁到了 31 岁。很多人的生活状态都不一样了，我们也从 996 改成大小周。有技术核心跟我说，他已经连续两周没和孩子说过话了。
晚点：真的卖掉公司后，什么状态？当时你才 26 岁，有了一大笔钱。
姚颂：我和单羿那时共用一个大办公桌。签完这个并购协议后，我绕着这个桌子踱步了两分钟。那两分钟后，我的人生就陷入了灰暗。
晚点：为什么用 “灰暗” 这个词？
姚颂：就像前面有一团雾，你根本不知道有哪些路，那是一种混沌、模糊的状态。
我这个人不适合在大公司长期工作。我追求持续挑战，很难接受按部就班。我也不擅长向上管理，和汪玉老师这么多年合作，我们都是直接、透明的沟通。所以我知道自己一定要从大公司出来。但出来干什么？我还没找到答案。
第一次创业不是我自己定的方向。最早我是因为喜欢三维集成电路，进了汪老师组里；后来实验室新开 AI 加速器方向，我成了负责人；再后来这个方向变成公司，我成了 CEO。下一次创业就要自己定方向了。
晚点：后来你们看到寒武纪、地平线的发展，遗憾吗？他们成立时间和你们相似，大方向也相似。
姚颂：还好。2018 年以后，我有了做更多自己喜欢的事的台阶。而且我认为财富超过一定数值，比如 5 亿、10 亿后，它本质上就不是你的了，它属于社会。
回到第一性原理，人这一辈子最重要的事是什么？是时间。把时间花在自己激动、感兴趣，自己高兴的事情上就可以了。
## 东方空间的 5 年，我开心的、我遗憾的
在经纬的自由时间
晚点：从 2018 年卖掉深鉴到 2020 年前后做商业航天，你怎么慢慢走出灰暗，找到方向的？
姚颂：做决定的前提是获取足够的信息。2018 年底，经纬正好缺一个纯技术背景的合伙人，我就开始在经纬兼职。张颖（经纬创始合伙人）给我的一个便利是：可以获得经纬所有投资决策信息，任何一个会，我可以推门进去听。他对我说：你缺的不是钱，是信息。
这期间我接触了非常多方向，激光雷达、脑机接口、量子计算、商业航天、可控核聚变……
晚点：怎么 pass 掉商业航天之外的方向的？
姚颂：比如激光雷达，当时的一个技术机会是固态激光雷达。我见了很多团队，也找禾赛的李一帆聊。
他认为，这个领域的技术路径远没有工程能力重要：一个技术原型，三个月就能做出来；难的是把技术原型真的变成产品原型，再做到小批量生产和大批量交付，以及把生产过程逐渐自动化。走完这条工程路径要 3 到 5 年。所以固态雷达的机会还是大概率属于禾赛、速腾这些更早出发的公司。
晚点：李一帆的判断现在已经验证了。
姚颂：对。工程难度高于一两个技术点和技术路径，这在很多科技行业都适用。
再比如脑机接口，我认为它推进的速度会很慢，实验和审批周期太长，那时不是一个好的创业 timing，更适合做研究。我投资了这个方向，但没有自己创业。
晚点：2019 年到 2020 年，你看到了国产 GPU 的机会吗？摩尔、沐曦、壁仞都是在这个时间段成立的，这和你的专业背景也最契合。
姚颂：这是我的短板所在，一个懂某种技术的人，有时反而过多放大它的缺点。而且坦率讲，如果没有后来的大模型，这些公司的业务增长也充满变数。
我希望找的方向，是未来 3 到 5 年能清晰看到工程化和商业化价值的事。我甚至考虑过去读一个博士，不过后来也确实看到了火箭这个机会。
中国商业航天的关键是：中国、商业、航天
晚点：一起创立民营火箭公司东方空间是你第二次创业，这五年有成果，也有波折。如果你自己来描述，它是一段什么故事？
姚颂：成长故事。
晚点：它是怎么开始的？
姚颂：经纬是中国投商业火箭、商业卫星最多的 VC，当时已投了星际荣耀、蓝箭航天等等。我在经纬接触到了一个非常优秀的团队，他们当时刚从体制内出来，在寻求创业、融资建议，我越和他们交流越觉得互补。他们懂技术和发射流程；我懂战略、资本和市场。
晚点：2020 年看到的商业航天机会是什么？什么团队能抓住？
姚颂：我把中国商业航天拆分成三个关键字——中国、商业、航天。
首先是中国，一定要适应中国的系统，为国家服务。第二是商业，要考虑成本、规模、融资、现金流和地方合作。第三是航天，除了要做出能发射上天的火箭，还要往可回收方向创新。
晚点：为国家服务和商业怎么结合？
姚颂：国家任务也可以市场化释放。我当时判断，未来两三年，国家可能会成立类似星链的卫星互联网计划。5G 后的 6G 不一定还依托地面基站，可能要往天上走。这些后来基本也发生了。也是从这个基点，我开始思考做火箭的优先级，最后排下来是：好、多、快、省。
晚点：经典的四个字，你重组了顺序。
姚颂：对。“好” 代表高成功率。如果发射成功率只有五六成，没有卫星互联网组网计划敢用你。“多” 代表运力，卫星互联网至少需要数吨级的运载能力。“快” 是抢占市场先机，卫星刚出来时可能找不到足够多的火箭，等三四年后大家都反应过来，市场就白热化了。“省” 在这个阶段反而没那么重要，保障任务发射、把卫星送上去的优先级更高。
所以我们制定了一个从固体到液体再到可回收的渐进路径。固体火箭发射成功率高，也更快，同时能实现 6 吨以上的运载能力。
开心的和遗憾的
晚点：2024 年，你们的第一个火箭 “引力一号” 首飞成功，而且这是第一次民营航天发射的直播，这是你的决策吗？
姚颂：是。我接受可能失败的风险。因为我认为航天应该离普通人很近，不该是秘密任务，我希望它像音乐节，我还请了水木年华去现场演出，做了海澜之家号的火箭冠名。
晚点：你敢这么做，是不是也因为引力一号采用了全固体这种相对成熟的路线？
姚颂：还真不是。引力一号是固体捆固体的构型，中间和周围四个助推器都是固体，而一般的做法是固体捆液体。
新构型的挑战是：固体发动机最后几秒的燃烧不一定均衡，不同发动机推力可能变化。在船上发射还要解决火焰溅射、船体烧蚀、海面风浪等复杂工程问题。
晚点：引力一号发射之后，东方空间有一些组织纷扰和风波，外界也有诸多传闻，你怎么面对和度过的？
姚颂：完全不影响我睡眠。
晚点：如果说引力一号首飞成功是你这 5 年最开心的时刻，你在东方空间最难受的时刻是什么？
姚颂：整体很好。创业这十年，我也越来越感受到，塞翁失马焉知非福，你的痛苦就是你的成长。
晚点：这 5 年核心的成长是？
姚颂：一是，在东方空间，我的职责和深鉴不太一样，战略思考更完整，这对后来判断具身智能的发展也很有帮助。二是，我收获了在中国踏踏实实推动重大事项的能力，这个流程我完整经历了一到两遍。
晚点：去年夏天你离开东方空间是一个什么过程？
姚颂：好聚好散。公司已经平稳发展，也签了十几亿合同。我也可以去追求自己更喜欢的事。
晚点：在商业航天上，你有什么没有实现的遗憾吗？
姚颂：没能见证可回收火箭发射成功。不过大概今年底或明年上半年，引力二号就能发射了，并且可能在第一次发射时就做一些大胆尝试。
## 大步走向物理 AI
2025 年开始物理 AI 的天时、地利与人和
晚点：从东方空间到去年下半年创立正行创新，再一次重新找方向，还有灰暗的感觉吗？
姚颂：毕竟是第三次创业了，资源和信息量不一样。我也是 SEE Fund 的创始合伙人，我们在天使轮投了银河通用、星海图、穹彻、智平方、松延、光轮、无问芯穹等具身智能相关企业，所以我的市场观察比较多。同时这次更快碰到了一些机缘巧合，天时、地利、人和，看到了一条相对清晰的路。
晚点：具体哪些天时、地利、人和？
姚颂：我遇到了两个很好的合作伙伴，正大集团和华勤技术，他们都有丰富的场景。物理 AI 一定要基于场景，先采数据、有模型、有产品、有解决方案，上到产线或工作环境，产生更多数据，才能真正迭代起来，形成从算法、模型到应用的闭环，数据飞轮也能滚起来。
晚点：正大和华勤具体可提供哪些场景？
姚颂：正大有消费零售场景，在泰国等国有 16000 家 7-Eleven 便利店，其中约一半是直营，还有近万家卜蜂莲花超市，其中约 2700 家直营。
华勤主要是工业生产场景，特别是 3C 电子生产。它是全球头部 ODM（设计制造商），覆盖手机、笔记本电脑、服务器和手表、手环、眼镜、扫地机等电子产品的生产。
晚点：他们的股权比你更多还是更少？
姚颂：这家公司我是董事长、CEO 和创始人。正大是除了我和团队之外的最重要股东。
晚点：能提供场景的合作伙伴之外，还有什么此时来做物理 AI 的条件？
姚颂：另一个机缘是团队。这是我和汪玉老师的再次合作，他团队里几十个学生这五六年一直在做具身智能，覆盖强化学习、世界模型、基础架构，都是我们的同学和师兄弟，互信很强。
第三是技术变化。去年下半年我判断 VLA 差不多走到头了——训练数据增加后，性能没有按预期增长，反而开始下降，这里面会有一波新机会。
晚点：那么天时呢？2025 年下半年你们成立时，智元、宇树已成行业头部。天时还站在你这一边吗？
姚颂：先出发确实决定了一些事，首先是更多的资本，这件事没法抵消，比如我们投过的一些公司今年就会上市。先发优势也能带来业务资源，这件事我们能抵消——这次采访前，我们已经和一些上市公司有落地合作。第三是对人的号召，这部分也能抵消。就像壁仞、燧原、沐曦出现时，又召集了一批比深鉴早期更好的团队。
晚点：你说的都是相比更早成立的公司你能补上什么。有什么是人无我有的东西？
姚颂：有一件事大家比较难做到：我们从第一天起，就是一个立足中国、面向国际化市场的企业。
晚点：为什么其他公司做不到？
姚颂：这跟股权结构的国际化程度有关，一旦股权定下来，后续一些事不太好调整。
同时，很多公司也已经开始国际化了，比如智元和银河通用。但他们的创始人要么是在全球化大型企业工作过多年，要么不是第一次创业。而大部分物理 AI 创业者是第一次创业，他们在过程中才考虑出海。
晚点：正大集团的掌舵人谢国民为什么愿意支持你做这件事？
姚颂：他是我很尊敬的长辈，合作的基础是互相欣赏和认可。
这得回到 2022 年冬天。正大集团日本社长徐志敏是水利系 79 级的师兄，他给我发微信，说谢董事长来了北京，想接触中国科技行业的年轻人，问我能不能去讲讲最近在做什么，也可以推荐几个朋友，我就邀请了戴雨森（真格合伙人）和银河航天联创刘畅等人一起。
那场会大概三小时，谢老爷子当时已经 80 岁了，西装领带、正襟危坐，一直认真在听，不断提问，中间没起身、没看过手机。聊完吃晚饭时，我们提出想留联系方式。他说：“不对，你们是老师，你们别动，我来加你们。” 说完拿出手机，弯下腰一个个扫我们的微信。我对他很佩服。
后来他每次来北京，都会让团队约我，让我带不错的同龄科技从业者一起聊。他关心算力，我请了并行科技的陈健、青云科技的林源还有汪玉老师；他关心自动驾驶，我请了印奇（旷视创始人、千里科技董事长）师兄；他关心具身，我请了王鹤、许华哲。
聊了几次之后，他提出有没有机会一起做点事。那时我还在做火箭，婉拒了。等我从东方空间离开，他的态度是无条件支持：商业合作照常谈，但物理 AI 这块，他选择跟我独家合作。
一两个小天才无法解决问题
晚点：除了国际化布局，Striding AI 还有什么独特的思路和做法？
姚颂：我们是以系统化的思路在解决整个问题。现在大家最近最关心的是世界模型、WAM（世界动作模型）的创业 “小天才”。但坦率讲，一两个年轻老师或小天才，没法解决这些问题。
晚点：为什么？
姚颂：讲个十年前的故事。当时我跟曹旭东在这个楼下散步，那会儿他还没成立 Momenta。我问他：做出一个优秀算法，主要靠什么？他说 50% 是数据，30% 是算力，20% 是人的经验和灵感，而且他把 “经验” 排在 “灵感” 前面。
十年后再看大模型，中国现在最厉害的几家公司，也没有一家是靠小天才或年轻教授单独创业做出来的。
晚点：那靠 100 个年轻人，像 DeepSeek 那样呢？
姚颂：这是重要因素，但还不够系统。你得同时解决数据、算力和人才资源池这三件事。
比如现在大家都买第一人称视角的视频数据，如果没有自己的数据源，价格是每小时 300 到 600 元，用几十万到一百万小时数据训个模型，3 到 6 亿就砸进去了。
晚点：那么，我以小天才光环获得更多钱，去买更多算力，同时也承担更高的数据采集成本不行吗？
姚颂：那你的产品就不会有竞争力。因为你的算法成本是别人的十倍甚至二十倍，将来的产品怎么定价？
晚点：要高效、低成本地做这件事，需要什么能力？
姚颂：得找到能跟你紧密合作的、高质量、海量的数据来源。比如我们找到了正大集团，它有四十多万全职员工，通过这种方式，我们能把数据成本降到正常市场采购价的十分之一以下。
晚点：那如果号召 100 个小天才——算法、设备、infra 的都有，开发出创新的低成本采集方案，再放到场景里，是一种路径吗？
姚颂：那他去哪儿采？
晚点：因为成本相对低，可以说服一些有场景的公司让我去采？
姚颂：你说的这些有资源的公司，他们关心的不是采数本身的收益，而是你首先不能影响我的业务和生产。而且大部分公司的操作、生产流程涉及保密数据，也不愿意商业化。和这些场景方、数据方建立信任需要周期，这一点我有优势，有前几次创业的积累。
晚点：除了合作伙伴的场景和数据源补充，还需要什么？
姚颂：第二是算力，以及使用算力的效率。比如我们能用 256 卡做出别人千卡的效果，这靠的是 infra 的大量优化。三是要有一个足够大的人才资源池，你看 DeepSeek 技术报告的作者，贡献者一直在变。
AI 领域一直如此。CNN 时代，AlexNet 出自 Hinton 组，后来牛津 VGG 组提出 VGGNet，谷歌又提出 GoogLeNet，但真正让它大规模落地的是何恺明提出的 ResNet，它解决了模型加深之后效果反而变差的问题。目标检测也一样：R-CNN 太慢，有了 Fast R-CNN，后来又有任少卿做的 Faster R-CNN 和代季峰的 R-FCN （全卷积网络），速度进一步提升。
我相信物理智能时代也一样：没有谁能在一个技术领域里永远领先，你需要一个足够大的人才资源池。
晚点：如果一个研究团队没法一直保持世界领先，这件事有可能被一家公司做到吗？
姚颂：很难。所以我觉得像智谱、DeepSeek、Kimi 的成绩，真的是 “国运级” 的表现。但他们也是交替领先。
所以我们还应该做一件事：尽可能缩短前沿算法到最终商业价值之间的链路。
晚点：先说人才池，怎么建一个足够大的人才池？
姚颂：大家有不同方式。杨植麟更多靠技术形象和感召力，最开始就拉了一批清华同学、校友，再通过信息竞赛、开源社区筛选更年轻的天才。唐杰老师天然有很多优秀学生，而且越往后，学生的精英程度越高。DeepSeek 初期靠有竞争力的薪资，它也有独特的工作氛围和梁文锋的个人感召力。
我们是多管齐下：一方面和汪玉老师团队深入合作，让更多同学来实习，未来可能成为全职；另一方面也靠一定的个人感召力，我邀请了几个很不错的技术核心——比如我们现在的算法负责人高枫，好几位老师评价他博士期间的工作一个能顶十个，这种人不是单靠钱能吸引的。
晚点：尽可能缩短前沿算法到商业价值的链路，这又怎么做到？
姚颂：本质能力是组织——要让一群舒适区完全不同的人紧密协作，实现从算法到软件、硬件和解决方案的全通路全栈自研。
我们跟清华合作算法，自己也有算法团队；机器人的技术软件、端侧软件全自研；结构设计、硬件设计也全自研，硬件生产不做；云端的遥操平台、云服务平台全自研；最终解决方案的提供和现场实施，也全部自己做。
晚点：你们在本体形态上怎么选择？
姚颂：真要做场景落地交付，我一直认为应该用轮式双臂，它能适应绝大部分作业场景。双足人形有两个问题：一是关节多、贵，整体成本高；二是电池得装在胸腔，不像轮式那样在底盘，这样重心太高，运动不够稳定，会影响算法执行。但我们同步也在探索双足人形，长期目标是追求通用物理 AI。
晚点：SEE Fund 也投了许华哲的新公司破壳，3 月我们采访他时，有一个想法跟你相反：很多具身智能公司太想什么都自己做，其实没必要，该把一些事交给生态。你怎么看这种 “分” 与 “合” 的选择？
姚颂：这都是可能的路径，一般行业早期是垂直整合，后来是分合并存。比如 1970 到 1980 年代，跑在最前面的电脑公司苹果、IBM 都是自研芯片、软件、应用，自己生产。但到 80 年代末，行业开始出现标准化接口和标准化供应商：CPU 用英特尔，操作系统用 Windows，生产也外包出去。而到今天，整体体验最好的又是生态闭源的苹果，芯片、操作系统和核心的应用都自己做。
而到今天为止，物理 AI、具身智能行业还没有形成标准化接口，各类部件尺寸也没有特别成熟的供应商体系。所以像关节、结构件，我们可能不会自己做；但上层的软件、大脑系统，我们肯定要自己垂直整合。
晚点：你们会自己做灵巧手吗？
姚颂：短期不考虑，自研和外购都不考虑。我一直有个观点：机器人的自由度有多少，不是硬件决定的，是算法的控制能力决定的。人形机械臂一只七个自由度，灵巧手少则六个、多则二十几个——现在的算法还没法稳定操纵灵巧手。
智能优先的路只适合极少数者
晚点：你的推演有一个前提——现阶段就需要商业落地。这也是行业一直争论的问题：到底是智能优先，还是智能和落地两条腿一起走？
姚颂：智能发展过程中，每一个里程碑都必须有商业化落地。
晚点：节奏呢？有一种观点认为，2026 到 2027 年的竞争焦点还是在谁能先接近 GPT-3.5 的智能水平、有比较强的通用性苗头后再考虑落地。
姚颂：这不矛盾。我们希望把研究和商业化这条链路缩到最短：软件接口统一、硬件本体统一，来了新算法，换掉 foundation model，剩下的马上就能交付。
我觉得一个行业发展会有三个时间点，我们希望能同时是三个时间点的参与者和见证者。第一就是你说的 GPT-3.5 时刻，即初步验证技术可行性——物理 AI 还没到 GPT-2，甚至不一定到 GPT-1。
晚点：你认为物理 AI 里的 “GPT-3.5 时刻” 具体是能做到什么？
姚颂：拿一个模型放到任意机器人、任意任务上，能在 zero-shot（零样本学习）情况下做到 95%、甚至 99% 的 成功率。当然，落地时不需要完全 zero-shot，花一天或数小时调优也可以接受，所以这其实是个渐进过程。
晚点：后两个时间点是？
姚颂：第二个时间点是大众感知到事情真的变了——在大模型领域是 DeepSeek-R1。第三个时间点，是商业价值被验证。这在大模型领域已有苗头：今年一季度 Anthropic 做到了 400 亿美元 ARR，二季度实现了经营性盈利。这也解释了 MiniMax 和智谱估值的此消彼长。
晚点：而在物理 AI，现在连第一个时间点还没到。
姚颂：没错。但物理 AI 不一样的地方是，数字世界没到 GPT-3.5 时很难变现，但物理世界，有可能提前实现巨大价值。
这就像自动驾驶——也有做 L2 的地平线；做矿山的易控、踏歌；做港口的主线、西井，他们通过任务或环境限制，能在全无人驾驶实现前就创造很大价值。
区别是，我们不会为单一场景做一套工程化技术栈，一定是基于通用化模型，落地时再加一些东西。
晚点：其实在数字世界，GPT-3.5 前也有商业价值，比如当年做营销邮件自动化撰写的 Jasper，但 ChatGPT 后，它快速被覆盖掉了。物理 AI 会不会重蹈覆辙？
姚颂：不太可能。物理世界比数字世界复杂得多。硬件这一层也天然会带来多样性和分散性。
晚点：你不相信 “语言即世界”？
姚颂：不可能。语言是清晰的逻辑结构，物理世界是模拟的、连续的，比如你很难用语言精确描述一个杯子倾斜的角度。
数字世界的大语言模型现在到几千亿到十万亿参数，未来两三年可能到百万亿；按照这套方法去做包罗物理世界的模型，5 P（P 即 1000 万亿）、10 P 甚至 100 P 参数都不一定够，这个模型我无法想象。
晚点：模型这么大，怎么部署？
姚颂：这就是物理 AI 和大语言模型最重要的区别——物理 AI 要求实时性，这得把模型放到算力受限的端侧芯片上，要解决这个问题，不能光靠模型技术。
晚点：沿着你的推理，怎么看 VLA、WAM 这些技术路线？
姚颂：所有模型现在都还在幼儿园水平，大家追求的都是成功率。但只有成功率，无法真正推动这个行业的落地实用。
晚点：有种想法是先追求成功率，按以往的规律，成本和时间都能之后再压缩。你同意吗？
姚颂：部分同意。以前也都是这么干的：比如 CNN 时代，是先做出高精度算法，再做稀疏化压缩。大模型也会做蒸馏，但蒸馏出的模型跟原始模型还是量级相似，小几倍、几十倍，不会小一万倍。
物理 AI 的问题是，部署在端侧的模型可能比训练出的模型小一万倍甚至一百万倍——现在能做到实时性的模型，可能是 2.5B、5B 规模。
纯粹追求通用智能这条路也 OK，等达成智能再压缩部署；但这大概率是一条长时间没有商业成果的路，需要持续投入巨大资源。我还是希望，算法每前进一步都产生新的商业价值。
晚点：OpenAI 今年二季度开始扩招 Robotics 团队，Anthropic 也在研究这个方向。他们的入局对其他创业公司意味着什么？
姚颂：对中国公司是利好——中美是唯二能做出这类创新的国家，OpenAI 一旦做出新思路，我们能迅速跟上。
晚点：你们在基础模型层面的思路是什么？
姚颂：总体是隐空间思路，从第一性原理判断：如果精准预测所有像素信息，模型会太大，没法部署。模型核心该学的一是物理定律，比如动量守恒、牛顿三大定律；二是物理常识，比如纸杯很轻很软，铝不太重、金子很重——而纸上印的文字、衣服的颜色，对操作影响不大。我们更愿意回到隐空间、规则空间，而不是在像素空间。
晚点：这个思路跟你以前搞物理竞赛的经历有关吗？
姚颂：物理跟数学的思维确实不太一样——数学竞赛要算无遗漏，物理要果断舍弃小量，只保留主干。
晚点：隐空间思路是一种 “正确的模糊”，不追求还原每个细节。而现在很火的 WAM，正是以视频生成模型为骨干，它是像素生成的逻辑。你怎么看这个方向？以及它为什么融资这么火？
姚颂：这是两件事的叠加。一是大家在看到 VLA 的瓶颈后，需要找新方向，WAM 看起来上限高、短周期就有正反馈，比如精度明显提升。二是类似投资人投壁仞、沐曦时的心态——看到更早成立的寒武纪、地平线已经成功，而现在又有技术或市场变化，新人用新思路可能做得更好。
晚点：今年成立的世界模型公司中，有的 4 个月就到了 10 亿美元估值。中国做 WAM 方向公司的估值比同期创业的 WAM 代表成果 DreamZero 原作者 Joel Jang 自己的公司还高数倍。你不认为这是噪音和泡沫？
姚颂：泡沫没想象中那么大。2018 年的地平线，一亿人民币收入、三十几亿美元估值，大家都觉得泡沫大，但 2020 年地平线出货 10 万颗芯片后迅速规模化。拉长时间看，泡沫并不大。
晚点：你说的是活下来的公司。现在有数百家做通用机器人、具身智能、物理 AI 的公司，你觉得最后什么样的公司能活下来？
姚颂：如果路线是先追求通用智能，之后再考虑商业落地的，那能活下来的就是融资能力最强的，应该围绕融资来组织工作。
但如果想走地平线、Momenta 这样的发展轨迹：以业务为基础，同时持续迭代算法。那就要建设好系统级能力：算力、数据、人才池，同时缩短前沿算法到商业价值的链路。
所有巨头都会做物理 AI
晚点：你觉得往后推演几年，物理 AI 领域会发生什么？
姚颂：中国所有的制造业企业和互联网企业都会投身物理 AI，就像现在他们全部投入做大语言模型一样。
晚点：会是多大程度的投身？大语言模型是很多公司的战略重点，物理 AI 也会这样？
姚颂：会，因为大型互联网公司都想从线上走到线下，从数字经济渗透到实体经济，肯定是战略级投入，区别只在时间点。
同时，中国主要制造业企业也都会投。这包括汽车公司，理想、小鹏、赛力斯、小米、华为、比亚迪、吉利、北汽、上汽、广汽……大家普遍认为物理 AI 或者说通用机器人在 15 到 20 年内会超过汽车行业产值，我甚至觉得 10 到 15 年就会超过。手机公司 OPPO、vivo、小米、华为、荣耀，手机产业链公司华勤技术、蓝思科技、鼎桥通信，重型机械公司中联重科、三一重工也都会跟进。
晚点：我前段时间和星海图的高继扬聊，他说具身智能未来会是百业之王。按你的描述，它是一个经济支柱。
姚颂：这是有可能的。汽车行业已经是我们的经济支柱，一个 15 年内会超过汽车产值的产业一定就是未来经济支柱——它会覆盖社会所有方面，第二产业、第三产业，甚至很多第一产业都会被机器人渗透。
晚点：你觉得现在这个行业里有什么乱象？
姚颂：比如有大量企业用加速视频放 demo。我看视频，就会先看有没有标 1x、5x 还是 10x——大部分 VLA 和世界模型视频都加速了五到二十倍。还要看有没有标 “全自主” 或 “遥操”，我特地跟品牌同事说，我们所有 demo video 必须标清楚，因为很多看起来很丝滑的操作其实是全程遥操，不标注清楚就有虚假的嫌疑，有些表现确实 too good to be true。
晚点：那按你之前的逻辑，一些极致追求智能的公司的最重要工作之一就是融资。如果为了融资，demo 稍微夸大能接受吗？
姚颂：就我自己而言，不可接受。
晚点：因为你道德标准高，还是因为这件事从功利角度也行不通？
姚颂：都有。第一，我的标准是有些话我可以不说，但我说出来的一定是真话。第二，这么做可能被反噬——就像当年的《坏血》（Theranos 医疗科技创业诈骗案），幸运的话，你也许真能在大家失去耐心前做出东西；不幸的话，纸包不住火。
晚点：所以你不信奉 “fake it until make it?”（假装直到真的做成）
姚颂：风险太高，也不符合我的价值观。
晚点：在竞争这么激烈的行业里，相对保守的代价是什么？
姚颂：投资人每天被各种技术名词冲击，会不理解你为什么做系统级公司，为什么不是 “世界模型公司” 这种性感的定位。但世界模型、强化学习这些只是我们的一个组成部分，远不能代表整个公司在做的事情。
晚点：方便透露 Striding AI 的融资额和估值量级吗？
姚颂：天使轮系列融资近一亿美元。
晚点：你觉得发生什么事，有可能导致物理 AI 行业全军覆没？
姚颂：已经没有这个可能性了。我们正在经历第四次工业革命，大模型和 AI 会颠覆第三次工业革命的成果，这在数字世界更快，在物理世界更慢，但一定会发生。
## 创业者是十分进攻，0 分防守；企业家是 8 分进攻，2 分防守
晚点：之前我们聊过，你说经历几次创业后，你觉得自己在创业者里更偏企业家，这是什么意思？
姚颂：很多第一次创业的人纯粹追求成功，是十分进攻、零分防守。对我来说，是八分进攻、两分防守，心态不完全一样。
晚点：你要守的是什么？
姚颂：守的是我不会 “进去”，也不会变成一个破产户。而且我坚定地认为，我是一个中国人，我不希望到哪一天，我必须待到某个其他国家去。
晚点：光脚的不怕穿鞋的，你输的概率会不会变大？
姚颂：激进程度和输赢概率是两回事。真正需要的是持续的战斗力，而不是短期冲到估值多高、收入多大。
晚点：你开始第一次创业时，科技创业不是主流；而现在这批 2023 年之后出发的创始人，推背感非常强。你的幸运和不幸是什么？他们呢？
姚颂：所有事都是福祸相依。一些创业者如果不能意识到这个推背感是来自 “国家需要你这样的公司”，会出很大问题。
晚点：你觉得前两次创业算是成功吗？
姚颂：我觉得还 OK。
晚点：“还 OK” 是因为做到了什么？
姚颂：第一次创业，我觉得我真的走通了从研发到价值创造的一个过程——从实验室的科研，到把这件事产品化，装上几百万台车。技术真被用上了，我很高兴。
第二次，航天不是我的老本行，锻炼了我的学习能力、战略思考、系统性工程的组织能力。
第三次，我开始摆脱小年轻心态，希望能有一个长期结果，参与并见证物理 AI 的 3 个时间点。这次能从创业之初就看到一个进度条了，我希望把它做成一家长期经营、对技术和产业有推动的企业。
晚点：有的人会认为，你之前是有成功退出，但公司都还没做得足够大。
姚颂：你问这个问题的假设是，事业足够大或财富足够大是定义成功的标准。
晚点：是一个普遍的标准。
姚颂：我前面讲过，当财富和事业过了一定量，其实都不是你的，它应该属于社会。
晚点：为什么这一次创业，公司起名叫 Striding AI，中文叫正行创新。
姚颂：Striding 是行走的意思，而且是大步行走，正行，要行得正。
晚点：第三次创业，还兴奋吗？
姚颂：依然兴奋。看着团队一步步成长起来，看着技术从 demo 到落地，这是作为技术人和创业者发自内心的高兴，跟估值成长没关系。
晚点：未来 12 个月，在你看到的这个进度条里，你希望 Striding AI 做到什么？
姚颂：今年之内，我们就会在零售和 3C 生产两个场景开始落地。希望一年左右，我们产品能真正在大家日常能感知的场景里提供服务，让更多人真实体验到，机器人能做的远不只打打拳、跳跳舞。
题图来源：晚点
文丨程曼祺 实习生付自文
编辑丨宋玮
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