禾赛 CEO 李一帆口述激光雷达 11 年创业史:从 99.5% 降本到 2000 万大单
禾赛联合创始人兼 CEO 李一帆在《商业访谈录》3 小时访谈中口述了公司做激光雷达 11 年的创业史,访谈录制于 2025 年 4 月。他回顾了激光雷达 99.5% 的降本历程、罕见的 3 人平分股份、第一笔 2000 万大单以及定价思路等关键节点。
禾赛联合创始人兼 CEO 李一帆在《商业访谈录》3 小时访谈中口述了公司做激光雷达 11 年的创业史,访谈录制于 2025 年 4 月。他回顾了激光雷达 99.5% 的降本历程、罕见的 3 人平分股份、第一笔 2000 万大单以及定价思路等关键节点。
阶跃星辰联合创始人朱亦博在播客中系统讲述 AI Infra 的定义、衡量指标与投入 ROI,并称 DeepSeek 能冲出来的一大原因是选对了优化目标。他提到阶跃近期开源了推理效率更高的基模 Step 3,团队同时正在招人。
俄亥俄州立大学在读博士郑博元逐段解读 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 三份技术报告及 Manus 技术博文,对比其 Agent 技术路线。内容涵盖 Agent 的感知与行动定义、Coding/Search/Tool-Use/Computer Use 四类划分,以及合成数据、强化学习、安全三大训练环节。
云磬投资创始人张立阳在42章经播客中拆解并购的资本逻辑,并回应智元机器人买入上市公司控股权是否属于「借壳」。他指出做并购与做 VC/PE 的核心区别在于:VC 是投梦想,并购是盘生意,并购投资人更像工程师,要靠财务模型拧紧每一颗螺丝。节目最后还从并购视角给 AI 创业者分享了收并购建议。
光轮智能创始人兼 CEO 谢晨在访谈中讨论具身智能的仿真与合成数据实操,指出行业仍处 GPT-1 阶段、尚未找到 scaling law 配方,真实数据在训练中占比极低。他拆解了 Sim2Real 的 gap、合成数据与真实数据的配比,以及智能驾驶与具身智能在物理交互上的差异,并辣评 Meta 300 亿美金收购 Scale AI 与 Alexandr Wang。
地平线创始人兼CEO余凯在播客中口述其30年经历,回顾从慕尼黑大学毕业后就职西门子、NEC研究院,2012年回国加入百度,2015年离职创立地平线,2025年恰逢地平线创立10年。他讲述了与Geoffrey Hinton、Yann LeCun、吴恩达、Richard Sutton等人的交往,以及融资、转战汽车江湖等创业历程。
清流资本创始合伙人、百度前技术VP梦秋在播客中与张小珺catch-up,直言2025年资本寒冬未过,DeepSeek的出现也没让AI应用创业变活跃。她点评了微信、元宝和小红书的Bot体验,并探讨微信里如何做Agent、通用Agent是否成立、垂直Agent的创业机会,以及具身智能、可穿戴设备和大模型公司等方向。
北京大学助理教授、银河通用创始人兼CTO王鹤在播客中梳理了具身智能从计算机视觉流派萌芽到成为资本宠儿的学术边缘史。他指出真实数据在训练数据中仅占1%,合成数据管线挑起大梁,并称具身智能是"生产力即产品"。他批评行业内摇操冒充自主的乱象,呼吁真实展示,并警告5年内若做不到万台以上应用,这个领域就被证伪了。
奔驰中国自动驾驶与车联网研发负责人王忻在访谈中回顾了过去20年全球汽车产业的几个技术周期,并谈及中国团队与德国总部的话语权争夺与battle机制。他透露去年从规则算法切换到端到端的过程相当煎熬,并提到CLA与豆包合作大语言模型。
Rokid创始人祝铭明在播客中回顾硬件创业第11年,其第一家公司曾以1000万美金被阿里收购,2019年他决定在一周内从AI切换至AR赛道。他认为当前智能眼镜处于黑莓到iPhone 1之间的阶段,明年上半年将是与巨头竞争的时间点。
Grasp 创始人雷磊在 42章经播客中判断,Agent 热潮之后下一波机会可能出现在 Agent Infra,即给 Agent 用的 SaaS。
Sam Altman 在博文中称人类已越过事件视界,接近造出数字超级智能,GPT-4 和 o3 背后的科学洞见是最难的部分且已过去。他预测 2025 年出现能完成真实认知工作的智能体,2026 年出现能产生新洞见的系统,2027 年可能出现能在现实世界执行任务的机器人。他还提到一次 ChatGPT 查询平均耗电约 0.34 瓦时、耗水约 0.000085 加仑。
Lovart 创始人陈冕在播客中复盘创业两年:2023 年 6 月至 9 月三个月烧掉 200 万美金,产品前一秒拿下中国第一、下一秒被下架并裁员,公司账上只剩 4000 块。2024 年他一个月完成一轮融资、连续 close 3 轮,随后预研第二代产品 Lovart,这款面向设计师的垂直 Agent 在 2025 年走红,成为继 Manus 之后又一获得全球知名度的 Agent。
阶跃星辰首席科学家张祥雨在播客中回顾多模态研究10年历程,并预判未来两年将出现2个“GPT-4时刻”。他透露训练中发现模型推理能力(尤其数学)随规模先升后降,认为这是next token prediction的本质缺陷,解决方案是引入RL。他还提出o1范式本质是Meta-CoT,下一个“GPT-4时刻”指向模型的在线学习与自主学习。
绿洲资本合伙人张津剑在播客对谈中提出,世界正加速分化,根源在于注意力失控,而注意力是大脑进化出的主动滤波器。他认为 Agent 是一场感知革命,AI 能处理的模态和频谱理论上无限,人类因有限性进化出的审美成为 AI 时代最核心的价值。
AI应用创业者、YouWare创始人明超平在3小时访谈中提出,今天的Agent就像大猩猩刚拿起一根烧火棍。他认为AI时代关键指标之一是"token消耗速度",要追求"per token valuation",并称Coding的发展与当年Camera类似,催生了"Vibe Coder(氛围编程师)"这一新人群。
奔驰全球CEO康林松(Ola Källenius)2025年3月底来华9天并接受访谈,谈及上任6年来的豪华车战略、电动化战略及中国市场得失。他回应了特斯拉在电动车领域领先10年的说法,并谈及固态电池测试进展、AI对汽车行业的改变,以及是否考虑与中国DeepSeek合作。
PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在播客中复盘公司从 0 到 1 的关键决策:开源、选择关系型数据库方向、做全球化、转型云服务,并透露 PingCAP 最新公开估值达 30 亿美元、海外年收入已相当可观。他还分享了国际化踩坑经验,认为先做美国市场事半功倍,并指出 AI 还缺一个通用的 sharing memory layer。
前 Kimi 产品经理丁丁在播客对谈中分享了她对 Benchmark 与 Evaluation 的思考,认为进入 AI 下半场后「重新定义 Benchmark」比「刷榜提分」更关键。她结合在 Moonshot 负责 Kimi App 的实践经验,讨论了无标准答案问题的 Benchmark 制定方法、如何衡量 Benchmark 好坏,以及 AI 产品经理与古典产品经理的异同。
能量奇点创始人杨钊在访谈中回顾了公司2024年建成全球首台全高温超导托卡马克"洪荒70"的历程,并介绍了后续"洪荒170"、"洪荒380"的"三步走"规划。他测算,高温超导可将装置体积与建造成本各缩小约两个数量级,而当前全球聚变装置的Q值刚过1,行业正追求Q>10。
Sheet0 创始人王文锋在播客对谈中提出,Agent 的三要素是 LLM、Context 和 Tool Use,并梳理了 Function Call、MCP、A2A、Computer Use、Browser Use 等工具调用方案的差异与优劣。他认为脱离 RL,Agent 就不成立,并称 AI Coding 是大模型的「灵巧手」。Sheet0 已开放 waiting list 申请,即将内测。
清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇逐篇讲解机器人基座模型与 VLA(Vision-Language-Action Model,视觉语言动作模型)经典论文,梳理从用 LLM 替代 Planning、VLM 替代 Perception 到为机器人预训练基础模型的两阶段路径。
清华大学交叉信息研究院助理教授、前 OpenAI 研究员吴翼在播客对谈中系统讲解了强化学习(RL)原理、RL 与 LLM 的结合路径及行业非共识。他提出 Intelligence = LLM(理解)× RL(决策),并指出 RL 三大分支为泛化(DeepSeek)、代码(Anthropic)、Agent(OpenAI)。
广密在《全球大模型季报》2025年Q1特辑中重新坚信Pre-training,认为只有预训练决定模型内在上限,Post-training+RL只是加强。他提出AGI主线是智能提升,ChatGPT只是山脚第一站,接下来Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、Robotics才是后续山头,并称Manus平均消耗70-80万Token。
42章经创始人曲凯与家族办公室从业者莫傑麟对谈,推演二级市场「东升西落」叙事的演绎过程与底层逻辑,认为此前市场过于低估国内 AI。两人简评 DeepSeek 与 Manus,称 Manus 是最典型的中国式 AI 产品,并讨论腾讯是 DeepSeek 这波的最大受益者、芯片「卡脖子」及股市未来走向。
理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋回顾自动驾驶10年演进:2018年行业从高精地图+激光雷达转向BEV+Transformer,特斯拉是标杆;早期激光雷达50-60万/台,百度一辆测试车成本达500万人民币。他提出"L3不是L2的延长,而是L4的先导",并称端到端+VLM+世界模型是强化学习架构。
连续创业者肖弘在访谈中回顾从 Monica.im 到即将发布的 Agent 产品 Manus 的思考历程,称新产品是"国内 Agent 的第一枪",并提到自己正经历"制造生命一样"的 A-ha moment。他总结 DeepSeek 全球爆火而 OpenAI o1 错过的产品逻辑,认为 Founder 应以博弈而非逻辑推理的方式思考,让自己成为博弈中的重要变量。
ACE Studio 创始人 Joe 分享入驻硅谷孵化器 HF0 三个月、收入增长 10 倍并跻身千万美金 ARR 的经历。这款面向专业音乐人的 AI 音乐工作站自 2023 年 10 月上线,月收入已达 80 万美金。Joe 复盘了 HF0 注入的信念感、价格模型调整、influencer 合作方式改进,以及将付费广告 ROI 提高至 2 倍等具体做法。
播客邀请 MIT 计算机科学与人工智能实验室在读博士松琳,逐篇解读 DeepSeek、Kimi 同天发布的两篇注意力机制论文及 MiniMax 春节前的相关论文。
心影随形 CEO Binson 在播客访谈中回顾车祸后住进 ICU 六天的经历,以及这段经历如何改变他经营公司的方式。他此前历任百度副总监、360 助理总裁、bilibili 副总裁,其公司推出的 AI 桌宠软件逗逗游戏伙伴已有 600 万用户规模。他还谈到 LLM 进展超出预期、多模态不及预期,并判断今年会陆续有一批 AI 公司被淘汰。
OpenAI CEO Sam Altman 撰文提出关于 AI 经济学的三点观察:模型智能大致等于训练与运行资源投入的对数,使用某一智能水平的成本约每 12 个月下降 10 倍,线性提升的智能带来的社会经济价值呈超指数增长。
前 Meta 应用强化学习组负责人、Pokee AI 创始人兼 CEO 朱哲清提出一种"RL 做核心、LLM 做翻译"的 Agent 架构,认为直接用 LLM 做不出规划型 Agent。其团队已在电商领域做出通用型 Agent,通过 self-play 让 Agent 学会调用上千个底层 API,体验相当于一名资深网站负责人,且训练与推理成本都很低。
Sam Altman 发文回顾 OpenAI 近九年历程,称 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后开启前所未有的增长曲线,周活跃用户从约 1 亿增至超 3 亿。他表示公司已进入可做复杂推理的新模型范式,并反思一年前自己被突然解雇一事是治理上的重大失败。
42章经在年终复盘播客中判断,25 年将是 AI 爆发的一年,还没进场的人当下可能是最好的机会。复盘认为 24 年 1-9 月一级市场为过去十年最差,但 9 月后融资市场明显复苏、多模态能力持续加强、AI 创始人画像明显变化,构成乐观理由。展望 25 年,市场关键词从 23 年「大模型」、24 年「具身智能」转向「应用落地」,最看好 Prosumer、Agent 和多模态。
前 Character.ai 模型应用算法专家 Ted 在播客中复盘了 C.AI 的 Post Training 实践,称其核心是设计高效的迭代路径,主要依赖 SFT、RLHF、DPO 三大件,RAG 和 Prompt Engineering 几乎没做。他还提到 C.AI 的语音延迟基本是业界做得最好的,并观察到 ChatGPT 内部也是多模型混用、硅谷 Post-train 人才极其抢手。
EVE 创始人 Tristan 在播客中表示 Character.ai 类产品根本不算真正的陪伴,并介绍了 EVE 的实现方式:用 128 个记忆槽位区分被动记忆与主动记忆,以十几个模型搭建工程管线解决长期记忆问题。他将 AI 陪伴的核心要素归纳为超级对齐、真实时空感知、独立人格与荷尔蒙钩子,并称《奇点时代》一年流水 2 亿。
Gru.ai 创始人张海龙在播客对谈中复盘 AI Coding 现状:Coding Copilot 已明确跑通 PMF,Github Copilot 是赛道老大哥,Cursor 靠大胆创新成为新晋顶流,而 Devin 等 Agent 产品有声量无留存,Agent 尚未找到 PMF。他认为国内 AI Coding 不温不火,海外则在 PMF 之前就已开卷,并坚定认为 AI 替代不了人类程序员。
高途 AI 提效与创新产品负责人封诚在播客中披露,AI 在获客、转化、交付三环节中转化端价值最大,可稳定提效至少一倍,成单率提高 3-4 倍。他认为提效本质是给金牌销售配一堆助理,并称招人时让懂 AI 的人学业务好过让懂业务的人学 AI。
连续创业者 Albert 在与 42章经的对谈中提出,找 PMF 就是要做没壁垒的事,工具产品的要义只有一个:用速度换规模。他还分享了 AI 创业的本质是通过数据提升模型交付能力、核心在于评估,并讲述了向张一鸣请教的经历,包括"对于有才华的人,要做更有把握的事"以及如何训练平常心。
心识宇宙创始人陶芳波在播客中提出,个人模型可能是下一个十年的“个人计算机”,未来大模型将像个人电脑一样走向去中心化。他回顾了从 MindOS 到 Me.bot 的产品思路转变,认为 bot 是 AI 的最小基础单元,并分享了团队在 AI 记忆训练方法上的新进展。