AI催生下一代智能终端，万亿市场该如何破局？｜CES 2025

美西时间2025年1月7日至10日，作为全球科技界备受瞩目的盛事之一，国际消费类电子产品博览会 （CES）在美国内达华州拉斯维加斯如期拉开帷幕。

作为连续多年的CES全球官方合作中国科技媒体，今年钛媒体CES Talk to China stage以“科技引领，创新无界”为主题，邀请不同领域最具代表性的中国创新力量来到TMTPOST Media Stage，参与为期三天的「Talk To the World Forums·对话世界」系列论坛。与众多全球前沿趋势代表、本地化生态伙伴一起，探索科技及品牌全球化的路径和方法。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在刚结束的2025CES开年演讲中表示，“AI Agent或将是下一个机器人行业，是一个蕴藏着万亿美元机会的市场。”从今年的CES上可以看到，AI也有了更多的场景落地。

在产业规模巨大的智能硬件场景，展会的第一天，钛媒体集团创始人、董事长、CEO赵何娟与FPSolution VC创始合伙人、抖音硬科技媒体“小乔斯硬科技”联合创始人Lewis Hong、hohem浩瀚创始人兼CEO陈敏以及Traini创始人、CEO孙邻家Arvin，进行了《当AI遇见未来：下一代智能终端的破局密码》为主题的圆桌讨论。

此次参与圆桌讨论的有投资人，也有AI硬件和AI应用创业者，谈及此次参与CES的感受，他们都提到了一个人，那就是英伟达的创始人黄仁勋，开展前一天的Keynote更是提前点燃了CES的热情。陈敏表示，“老黄的演讲让大家对于AI落地，在各行各业的热情已经膨胀到顶点了，所以从今天开始的时候，其实很多人就开始来看，各个场景的落地最后到底当前实现到了什么样的形态。”

Lewis Hong更是给了高度的评价，称历年来CES的Keynote好像都没有这么的火爆，并认为唯一能够跟黄仁勋去坚持这么抗衡的可能是马斯克，因为马斯克除了在既有的这些体系里面的生根以外，还正在push一些全新前所未有的。

从概念到落地，AI有了更多的场景应用，孙邻家指出，“你会发现AI Agent这两个单词是到处都是，然后印象特别深的是有一个做拖拉机的那家公司，然后旁边的墙上写着AI Agent， AI现在已经在各个领域里边非常广泛的应用了，所以把今年称之为LLM的 AI硬件的元年的话，我觉得一点不为过。”

值得一提的是，AI和各行各业的融合，也带来了很多创业机会，尤其是对于硬件终端来说，AI的火爆也会催生出下一代终端产品。孙邻家认为，在垂直领域里边还是会优先爆发新一代的AI的硬件，无论是穿戴的还是手持的，它一定是在细分领域优先，为什么？因为在细分领域里边，首先需求它是非常的专注的，然后其次的话你对模型端的要求也会更明确，这个模型它不需要很大，它要更垂直更专注去解决。

陈敏也表示，从个人趋势方向上来看，穿戴肯定是让大家日常生活场景可以更加少的负担去感知的。这一次CES秀，眼镜是大家都在看的一个小爆点，其实这算是其中的一个形态，我们在做智能拍摄产品的时候也有提一个概念，就是没有负担的去体验，如果说有负担，他其实就可能很难成为一个大家日常每天都愿意随身携带，或者每天都去体验试用的这样的一个高频需求的产品。

不过，在AI终端变革开启之后，大家还会遇到一个问题，那就是怎么做市场。简单来说，很多科技产品可能有很强的技术，或者有很领先的某一些创新的点，但是它转化市场却变得非常的艰难，尤其是这种消费级的科技产品，如果你不能做好市场，意味着你这个产品的技术再强都是失败的。技术上的领先不等同于市场需求，所以如何真正找准市场需求，可能是接下来AI创业跟终端结合很重要的一个点。

Lewis Hong表示，核心的关键在于创业者是不是在解决一个确实存在的问题，并且有没有一个真的倍增式的 solution来解决这确切的问题，所以我们比较没有那么多的这种市场定义，更重要的是timing，我觉得在我们这个领域里面还是一样，timing is everything。

他还认为，创业者需要有长期的定性，也要有适当的弹性，并有这样的耐心，马斯克和黄仁勋都是在过去20年深耕企业，到今天大家才看到这个成果，然后把他们封神，但是大家没有看到过去20年完全无间断，持续稳定的朝着目标一直走的定性。所以，各行各业行行出状元，但是你在你的领域里面是最深的，我觉得就这样才能够真正地迎合新的AI时代。

以下是《当AI遇见未来：下一代智能终端的破局密码》圆桌对话内容，略经编辑：

赵何娟：众所周知，CES是全球规模最大的科技展会，相信在座的各位嘉宾也都不是首次参加CES。我先邀请各位嘉宾分享一下今年参加CES的感受，以及展会给你们留下的深刻印象。

首先有请Arvin先生发言。Arvin先生的公司总部位于硅谷，专注于宠物AI领域，他们的工作十分有趣。Arvin先生，能否请你先介绍一下自己的公司业务，再谈谈你对本次CES的感受？

孙邻家Arvin：我们公司致力于开发端侧的专家级小模型，专注于人宠互动领域，旨在帮助宠物主人更好地与宠物进行交流，让宠物主人能够理解宠物的需求和表达。我们的业务主要服务于全球180多个国家的英文用户，专注于解决狗狗与主人之间的沟通问题。

此次参加CES，我有几方面的深刻感受。首先，昨晚聆听了黄仁勋的演讲，演讲中提到的许多内容已经逐渐成为现实，这表明当前的技术基础非常坚实。我特别关注与我们业务相关的部分，因为我们专注于端侧模型，希望这些模型能在更多应用场景中得到应用。

其中一个关键的应用领域是机器人，尤其是具身机器人。如果具身机器人在未来的发展中成为一个重要的方向，我们希望我们的解决方案能够在机器人与宠物的沟通交流中发挥作用。

其次，今天在现场，我们与一家专注于端侧计算芯片的公司共同参展。这使我深刻认识到，端侧技术的发展离不开芯片这一核心部件的支持，芯片必须能够适应多模态的发展需求。

最后，漫步于整个展会，我注意到“AI Agent”这两个词随处可见。特别是有一家生产拖拉机的公司，其展台旁边明确标注着“AI Agent”。这表明AI技术已经在各个领域得到了广泛的应用。因此，将今年称为LLM（大型语言模型）AI硬件的元年，我认为是恰如其分的。

赵何娟：Lewis先生长期驻扎在洛杉矶，主要从事投资工作。请你从投资的角度出发，分享一下你对今年CES展会变化的观察以及你的个人感受。

Lewis Hong：感谢你的邀请。正如你所提及的，我主要从事早期投资，重点关注的领域包括太空能源和自动化等。昨日观看了黄仁勋的主旨演讲，个人感觉此次CES的主旨演讲在历届中都算得上是极为精彩的，现场的氛围和展示的内容都非常出色，堪称开幕的亮点。同时，我也认为NVIDIA在接下来的数年中将在多个领域占据主导地位，而不仅仅局限于人工智能领域。在业界能够与黄仁勋相抗衡的，或许唯有马斯克。原因在于，马斯克不仅在其现有的业务体系中根基深厚，而且还在不断推动一些前所未有的创新和发展。

赵何娟：接下来，请陈敏说一说，你对今年CES展会变化的观察以及你的个人感受。

陈敏：非常感谢。我们是一家来自深圳的品牌，专注于直播和短视频拍摄领域。正如刚才所提及的，端侧应用的发展为行业带来了新的机遇。昨日黄仁勋的演讲激发了大家对AI在各行业落地应用的热情，达到了前所未有的高度。从今日起，众多参与者开始关注AI在不同场景中的实际应用形态。

我们专注于智能拍摄领域，利用端侧模型对人物和场景进行识别，进而模拟专业摄影师的运镜技巧，帮助用户实现自动成片和智能跟拍。这一技术旨在替代传统的人工拍摄，使AI稳定器成为智能拍摄机器人，为用户提供AI摄影辅助。这是我们过去十年持续专注的方向。

我们有幸见证，越来越多的用户开始重视日常生活场景中流媒体的记录与分享，甚至将其视为重要的社交属性。这为我们带来了机遇，即智能跟拍设备需求的快速增长。我们期待通过端侧AI的应用，助力更多用户更好地记录和分享生活中的美好瞬间。

赵何娟：很有意思，我现在用的稳定器就是你们家，我刚听你说的才知道，2024年就这一款稳定器卖了一个亿，在抖音这一个渠道。

陈敏：1.2个亿，而且让大家都想不到的是，我们针对的是精致妈妈这一个人群标签。

赵何娟：就是大多数买这一款，就是像我这样的精致妈妈。

陈敏：平时记录日常生活，然后拍家里小朋友再拍拍自己日常，过去大家可能是用一个自拍杆去拍照片，但是在流媒体的时代，AI跟拍稳定器其实是降低了视频拍摄门槛，帮助大家更便捷、轻松地记录生活高光瞬间。

赵何娟：我觉得这也很有意思。陈敏的公司已经成立了10年，但销售真正爆发可能只是在最近两三年，对吧？这是因为短视频的兴起，使得每个人都成为了内容创作者，从而产生了对稳定器的需求。然而，在公司成立的前10年里，只有最近几年销售才如此火爆。那么，在此之前的前几年，你们是如何维持和发展的呢？

陈敏：在公司成立最初的五至六年期间，我们的主要关注点是那些重度使用产品的内容创作者。这些用户群体，包括一些摄影发烧友、专业工作室以及专业主播等，他们对稳定器设备的需求相对聚焦，主要将其作为提升内容创作生产力的工具。由于这一用户群体相对小众，因此在早期阶段，我们将产品定位为内容创作的生产力工具，并依据摄影器材的营销、设计和销售理念来进行市场推广。

最近三四年，其实我们通过端侧AI不断赋能普通人轻松拍摄的能力。过去许多人认为，拍摄优质视频门槛很高，随着端侧AI赋能稳定器自动化拍摄，小白用户也能快速上手拍摄和运镜，拥有“专属智能摄影师”。这极大地加速了智能影像设备对用户场景的普及与渗透，让更多人轻松记录生活。

赵何娟：短视频和人工智能（AI）的发展，尤其是生成式AI（GenAI）的兴起，为普通用户带来了诸多新的创业和产品机会，这也正是我接下来想探讨的问题。随着生成式AI的火爆，黄仁勋昨日也提到，AI Agent将成为下一个爆发点。AI Agent的兴起将为AI与硬件或终端的结合带来哪些新的机遇呢？

在座的各位嘉宾中，有两位是终端领域的创业者，还有一位是专注于深科技领域的投资者。我想请问各位，除了你们自己的产品之外，你们认为AI的发展将为终端硬件带来哪些新的机遇？你们看好哪些尚未被充分挖掘的方向？

孙邻家Arvin：我认为AI Agent与操作系统（OS）深度结合后，将形成AI OS。目前，用户对AI Agent的认知较为模糊，因为在移动互联网时代，用户习惯于接触具体的APP，而AI Agent则相对抽象，难以直观感知。然而，当AI Agent与OS融合后，在手机等设备上的应用将变得更加直观。例如，当用户在文档中滑动或进行录音、翻译等操作时，AI OS能够提供即时帮助，让用户切实感受到其存在。

此外，AI OS将从手机扩展到各类端侧硬件，彻底改变硬件的交互方式。我个人特别看好Voice Agent，即通过语音进行交互的方式。例如，用户只需发出指令，设备便能自动执行相应操作，无需手动遥控。

我仍然坚信，在垂直领域，新一代AI硬件将率先取得突破，无论是穿戴设备还是手持设备。原因在于，垂直领域的应用需求更加专注，对模型的要求也更为明确。这些模型不需要过于庞大，而是更加垂直和专注，以解决特定问题。

还有一个关键因素是效率。目前，AI Agent在硬件上的应用尚未大规模爆发，部分原因是端侧模型数量有限，且从云端调用成本过高，这使得用户不愿为此买单。如果能够像我们一样将模型部署在端侧，减少token消耗，同时保持良好的响应速度，那么AI硬件将迎来真正的爆发机会。以上是我较为看好的几个方向。

赵何娟：刚才Arvin先生提出了一个非常有价值的建议。目前，我们使用这款设备时，我是通过遥控器来控制它的。虽然设备具备“脸跟随”功能，即能够锁定并跟踪我的面部动作，但Arvin先生建议，未来可以加入声音识别功能。在AI技术的辅助下，声音识别的实现将变得更加容易。陈敏，你认为下一步是否可以考虑将声音识别技术融入到产品中呢？

陈敏：刚才我们有提到通过端侧的AI是能够对于场景做识别，我们现在也在对很多场景的拍摄模型在做训练，刚才你讲的场景很快就会有，实际上其实就是根据会议的场景，然后以及说话的人自动的去跟随在说话的人的拍摄角度，云台自动追踪当下正在发言的人，所以这个其实是很快就可以来到大家面前的一个拍摄场景化。

其实这个是一个非常细分的点，但是最终其实让我们大家感知到的通过端侧的算力以及垂类的模型的训练，是能够替代很多专业摄影师需要5年甚至10年才能积累的拍摄技巧，能够给普通用户都能够去感知到轻松化、智能化拍摄的乐趣，这个是未来我们可以预见到给大家带来一个比较重要的价值体现。

赵何娟：其他还有什么呢？

陈敏：从这一角度来看，这将成为未来一种极为重要的生活方式。作为终端产品的制造商，自产品开发之初，我们就需思考如何实现大规模量产，以满足多样化的用户场景需求。

近年来，端侧计算能力的成本显著下降，尤其在我们的产品中，过去成本较高的计算芯片，如今价格已降至约两个多美金。这使我们能够在消费级产品中广泛推广，这不仅是时代的红利，更是我们的责任。借助端侧技术的力量，我们能够在智能影像这一细分领域中，迅速让用户感受到时代变迁所带来的影响。

赵何娟：还有哪一些产品是你比较看好的，除了你们自己之外？

陈敏：从我自己最切身的感受，比如开车场景，目的就是更加结合生活，更便利化。无论是老人还是小孩，我们需要非常多关注的人群，其实将来通过端侧AI的赋能，就已经可以满足80%以上的日常跟拍运镜需求了。这个是我们可以看到对于这种能力的释放其实是非常立竿见影。

赵何娟：在你看来，何种硬件形态更能彰显端侧能力？

陈敏：从我个人的趋势观察来看，我认为穿戴设备的发展方向应当是让用户在日常生活中能够更加轻松地感知其存在，减少使用负担。当然，穿戴设备最终会以何种形态呈现，目前尚无定论。以本次CES展会上眼镜成为关注焦点为例，这仅仅是众多可能形态中的一种。我们一直以来在智能拍摄硬件产品的研发中，始终坚持一个核心理念，即提供无负担的用户体验。如果产品使用起来存在负担，那么它很可能难以成为用户日常随身携带或频繁体验试用的高频需求产品。

赵何娟：在这一轮AI革命之后，硬件或终端领域经历了显著的变革。然而，众多企业面临一个共同的挑战：如何有效地进行市场推广。许多科技产品虽然具备强大的技术实力或某些领先的创新特性，但在市场转化方面却遭遇重重困难，尤其是消费级科技产品。如果无法成功地打入市场，即便产品技术再先进，也难以避免失败的命运。

以英伟达创始人黄仁勋的早期创业经历为例，在其传记中提到，黄仁勋在创业初期推出的首款芯片虽然技术领先，但却未能取得市场成功。这一失败使他深刻认识到，技术领先并不等同于满足市场需求。因此，如何精准地把握市场需求，找到真正能够满足这些需求的AI创新点，成为了一个极具挑战性的问题。在此，我希望能听到三位嘉宾基于自身经验，分享如何成功地将产品推向市场，我们先从Arvin先生开始。

孙邻家Arvin：在我看来，每位创业者都是独一无二的，正所谓“一千个读者眼中有一千个哈姆雷特”，创业者亦是如此，他们各有特色。然而，他们都有一个共同的出发点：作为创业者，你们的起点应当是结合自己擅长的领域以及对用户需求场景的深刻理解，尤其是那些用户痛点，而非单纯地依赖技术，这是第一点。

第二点，你们所关注的痛点必须对应一个足够大的市场。否则，即便你们的技术创新出色，但若市场容量有限，投资回报率（ROI）可能不尽如人意。客户可能不会为你的产品买单，这将使商业化之路变得异常艰难。因此，选择一个具有广阔前景的市场至关重要。

我之前提到，我特别看好垂直领域的发展，但前提是这些垂直领域必须拥有庞大的市场潜力。例如宠物护理或养老服务等生活方式相关领域，虽然属于垂直市场，但市场规模庞大，值得深入挖掘。你们不能仅仅局限于小众市场，而应寻找那些既有深度又有广度的市场领域。

以我们公司为例，翻译宠物行为这一概念与日常生活紧密相连，易于传播。当大模型技术兴起时，人们开始期待能够实现宠物行为的翻译。然而，用户可能并不了解我们公司已经成立两年，且在大模型技术爆发之前就开始探索这一领域。

我们的需求源于多方面。一方面，基于自身的需求，我们认为这是一个细分市场。但如果众多用户与我们有相同的需求，那么这个市场就值得我们去开拓。另一方面，我之前从事亚洲餐饮外卖平台工作时，发现许多用户会要求司机代购狗粮，这促使我们关注到送狗粮业务，并进行了大量的市场和用户调研。在调研过程中，我们发现了用户对于宠物行为翻译的需求，于是决定针对这一场景提供解决方案。我们还考虑了全球一体化背景下年轻一代的少子化趋势、婚育率下降以及情感孤独等问题，希望通过增强宠物与主人之间的情感联系来解决孤独感。

明确了场景和用户需求后，我们才开始考虑采用何种技术以及如何实现。最初，我们只是创建了一个宠物行为纠正社区，并未使用大模型技术。但随着我们希望增加互动性，发现需要更先进的解决方案。当多模态标注和翻译技术成为可能时，我们开始开发自己的小型模型来解决这一问题，这是一个逐步发展的过程。

最后，当场景需求和技术路线都确定后，产品的交互方式就显得尤为关键。正如我之前提到的OSAgent，你们需要考虑如何呈现产品。我们计划开发硬件产品，原因很简单：使用APP追踪宠物有时并不方便，而如果宠物佩戴了专门的设备，就能更轻松地实现这一功能。因此，交互方式的确定有助于我们明确产品形态，无论是硬件、软件，还是APP、Agent或网站形式，都能自然而然地界定出来。

以上几点是我们公司在发展过程中遇到的一些问题和经验。路易斯作为我们的早期天使投资人，在最初投资我们时，我们只有一个PPT演示文稿。我们向他们阐述了我们正在创建的宠物行为纠正社区，以及我们所看到的背后的广阔市场和对产品的深刻理解。我们就是这样一步步走过来的。如今，当技术爆发时，人们认为我们是一家技术驱动的公司，但实际上，我们的路径是先从需求出发，再考虑技术应用。

赵何娟：好，这是一个非常好的案例。Lewis你觉得因为你投资的话也会遇到很多类似的一些情况，肯定会遇到这样的失败或者成功的创业案例。

Lewis Hong：关键在于，创业者是否正在解决一个真实且确实存在的问题，并且是否拥有一个能够真正成倍增加效率或效果的解决方案来应对这一具体问题。因此，我们的评估标准并不像黑白分明那样简单明确，也不局限于传统的市场定义。更为关键的是时机的把握，在我们所处的领域中，时机就是一切。

赵何娟：陈敏也可以说一说，就是刚才这个问题。

陈敏：其实关于产品的，我们通常说怎么去定义，过去几年其实我们自己有一个小小的心得，其实就是数据驱动，因为现在在整个线上各个类目的用户的数据，包括用户的评论，其实是有非常多的可以参考的地方。

拿我们在智能影像拍摄这个领域来说，首先我们会从用户的痛点的角度去梳理几条主线，比如我们现在像我们自己在讲的几个核心的方向，就是要小巧便携，让大家没有负担的去拍摄记录，然后要简单易用，小白也能5分钟10分钟就能学会，最后价格能够普惠，能够让更多的人去购买的时候，没有太长的决策路径。

依托于这几个点的话，我们就去思考说在这几个路径下，哪一些是用户当前的痛点，哪一些是通过技术的革新可以去改进的，我们基本上是通过这两个引擎去完成我们每一代的产品的迭代。从过去的这几年来看，其实会帮助在成长期的创业公司少走蛮多的弯路，因为完全定义一个全新的品类，其实是有非常大的风险的。

但是在当前用户有明确痛点的场景下，通过比如说端侧算力的能力的驱动，去快速的实现用户体验的这样的一个突围，其实是有蛮大的一个成功的机会。

赵何娟：在我们之前的单独交流中，你向我提及过。公司最初是从美国市场着手布局的，成功开拓并稳固了美国市场之后，才将业务拓展回中国，从而成为一家既在中国开展业务又深耕中国市场的公司，所以到现在你们的海外收入还占你们整体收入的65%。

所以我觉得也有点意思，你在选择市场定位的时候，你是一家base在中国深圳的一家公司，为什么你会一开始把你的消费级的产品定位在美国市场？

陈敏：对，其实这里面就回到了一个用户的场景适配，我们14年成立，然后15年底的时候，我们第一代产品就打磨成型，当时我们也是来到CES，当时的产品零售价大概在300~400美金一台，当时我们判断在那个时候在国内的消费市场其实很难快速的形成主流消费，所以我们当时在北美和欧洲市场锁定做户外运动以及一部分的发烧友的用户群体，他们有这样的一个购买力，我们为他们提供对应的这样的一个产品拍摄体验，作为我们的入局的第一个这样的一步。

在16年当时我们就进入了北美800家的BestBuy的线下连锁，当时其实我们的销售思路也很直接，就是摆在GoPro的边上，因为我们最早服务的是户外运动的这部分用户，我们就发现搭配购买率特别高，这个时候其实就帮助我们从一家技术公司迈向产品公司，就很快的迈过了门槛。

其实背后的逻辑是人群和场景，能够走到去买运动相机的用户，它对应的人群和场景就是高度匹配的，对于我们的产品它的选购率，它的决策成本其实就会好非常多去转化。

赵何娟 ：是的，所以很多人都说中国公司其实是蛮会做市场，蛮会做运营的。

陈敏：其实还是回到用户人群和场景，包括最近两年其实我们开始特别关注在整个线上社交平台的人群和触达，刚才我们也提到包括在国内的抖音平台，因为它可以非常好的去圈人群和场景，所以回到刚才我们在讲说数据驱动其实是可以帮助我们在做产品决策的时候少走很多的弯路，因为在线上的各大销售平台已经有海量的用户数据可以去分析和调研。

而且还有一点就是当我们在做技术创新的时候，因为现在在线上的整个投入和拿到结果的周期特别短，所以其实我们可以是小步快跑的这样的方式去快速验证场景和人群的这样的一个预判的成功率，然后再去做规模性的放大。

赵何娟：有点道理。我觉得对我也有一些启发，因为我们现在也在做美国市场，我们刚在美国硅谷成立了公司，然后也在做新的英文的产品，我觉得在一个全新的市场，其实是去做市场定位还是不容易的。

然后接下来这个问题也是给三位的，就是我们现在都在说 AI之后给了大家非常多的这种叫跨行业产生的价值，或者说新的一些创业机会，比如说有很多从来没做过电影的人，他突然就可以开始做电影了，然后很多类似的一些因为把门槛降低了，然后他又有一定的跨行业的这样的背景和能力，导致了很多的跨行业的一些创造性的机会，我不知道你们有经历过，或者说你们自己感受到一些因为AI带来的这种跨行业整合带来的新的一些机会，然后以及这种成长性比较好的这种案例，可不可以跟我们都介绍一下。

孙邻家Arvin：在当前这一波AI浪潮中，跨行业融合已成为一种必然趋势。创业者们致力于解决实际问题，但并非每个团队都能在一开始就具备相关行业的专业背景，跨领域合作因此成为常态。如果创始团队以技术为核心驱动力，他们就需要寻找合适的应用场景；反之，若以场景为出发点，则需寻找相应的技术支持。这种跨领域的特性不可避免地增加了创业的难度。

跨行业创业意味着创业者不仅要深入了解新行业的特点，还要面对新的用户需求和交互方式，这些往往是跨学科的，超出了创业者原有的专业范畴。此外，组建团队时需要吸纳不同领域的人才，这无疑增加了团队管理的复杂性。工程和技术协同的难度也随之上升。

在AI领域，创业难度的增加还体现在人才范式的转变上。过去在移动互联网时代，工程师是推动发展的主力军；如今，科学家成为了主导力量。如果一家从事模型开发的公司缺乏研究人员，其发展将面临巨大挑战。研究工作往往需要深入阅读大量英文论文，这对团队的专业素养提出了更高要求。

此外，当创业聚焦于垂直领域时，数据获取和融资成为关键挑战。这些因素不仅考验着市场的规模和需求，还对短期内实现盈利提出了要求，进一步增加了创业的难度。与过去开发一个APP就能轻松成立公司的时代相比，如今的创业环境已大不相同。

从我个人的观察来看，跨领域融合中最突出的例子是脑机接口技术。它涉及生物学、医学、工程学、化学材料以及AI计算等多个领域。要将这些领域的人才汇聚一堂，难度极大。然而，跨领域的研究对于深入了解人脑至关重要，因为目前我们对人脑的了解还不到3%，最多不超过5%，仍有大量未知领域待探索。这种跨领域的协同合作具有重大意义。

斯坦福大学的鲍哲南教授曾指出，从事科学研究的人未必能直接从其成果中获益，但他们现在所做的工作将推动未来30年的发展，对人类具有深远影响。因此，我认为这一研究方向具有巨大的潜力。关于创业时机，我认为当用户获取成本急剧降低，市场营销不再需要大量资金投入时，风口便已到来。

创业主要有两种方式：一种是基于对某一场景和需求的深刻理解，坚信长期投入将迎来自身发展的风口；另一种则是抓住当前的风口，迅速投身其中，寄希望于能够一飞冲天，但也有可能因未能成功而遭遇挫折。这两种情况都有可能发生。

赵何娟：跨行业的例子也很好，侧面也确实说明了创业变难会变得更难，在AI时代看起来其实AI降低了创业的门槛，比如说都不需要码农太多了，一下把可能原来50个人，我现在只需要5个人，这样看是降低了门槛，但实际上在别的地方的门槛抬高了，就像你说的人才范式改变了，然后再加上跨领域的要求的能力的整合能力，跨领域的整合能力要求更强。

孙邻家Arvin：你会发现科学家其实做的事情非常的窄，但是非常的深，就是因为它很窄很深，它就不能跨到另外一个，你另外一个领域就要另外一个又窄又深的人，一条一条的来组，然后你把这一些就跟显卡一样，你把这一堆组在一块，还要去考虑这10万块卡它的协同的问题，10万个科学家的协同的问题，它的难度是极大的。

赵何娟：这么一说好像现在创业等于集成电路一个，需要很多显卡，把它综合在一个小小的芯片，一个小小的集成电路板上。

孙邻家Arvin：我认为是这样的。

赵何娟：陈敏说一说，因为你现在这个领域其实我们会感到有很多思维定势，比如说我就是做自拍，我就是拍个短视频，你有没有想过用这种技术可能可以拓展一些新的比如说创意的场景或者新的应用的方向？

陈敏：是的，其实刚才我们说跨学科的给大家带来的差异，其实首先从用户侧来说，一定是带来好处，就是更加简单易用的去享受到更多便利化的体验。但是从作为创业公司的产品开发的维度，其实人才密度的需求比过往其实都要大非常多。但是这里面其实有一个我们说双刃剑，一旦在某一个领域多学科融合突破了，其实带来的能力沉淀的外溢是比较容易跨到别的场景下的。起步难，但是从0~1结束之后的1~10，可能会比以往的创业成长期走得更快，这是我们自己的一点点感知。

赵何娟：也是一种，创业者得有定力，持续做，就像英伟达，只有杰森黄一个人坚持，股价暴跌，他依然坚持，有时候创业者有时候也是需要一点定力，所以也是一个有意思的悖论，很难说什么时候要懂得变化，什么时候要懂得定力。

最后一个问题问到几位，就关于其实刚才大家反复有提到一个词就是人才，我们在接下来的 AI的变革，尤其是AI跟终端的大的变化里面，你们觉得不管是从工程师驱动到到科学家驱动，其实我觉得有很多原来的企业服务也好，还是这种产品服务也好，它其实也是户体验驱动，或者是甚至说toB的业务会是销售驱动，变成一种你说的科学家驱动之后，是不是整个团队的人才结构和整个团队的人才管理方式都会发生很多的变化？

所以我想听听三位来讲一讲，在下一个AI终端的时代里面，我们需要怎样的人才团队建设，以及我们需要找一些什么样的人，确定什么样的人才结构，接下来会投什么样的一个素质的创业团队，可能跟过去互联网或者移动互联网时代的创业团队会有一些什么样的变化。

Lewis Hong：在创业过程中，人始终是最重要的因素，尤其是创业者。他们必须能够清晰地阐述为何自己是从事这项事业的最佳人选，以及为何他们非得投身于此不可。

创业者需具备长期的专注与坚定性，同时也要拥有适度的灵活性和足够的耐心。以马斯克和黄仁勋为例，他们在过去20年间深耕于各自的领域，如今才收获了显著的成就，并被世人所推崇。然而，人们往往忽视了他们在过去20年里毫无间断、持续稳定地朝着既定目标前进的那份执着。在各自的行业中，他们都是出类拔萃的佼佼者。只有在自己所专注的领域达到深厚的理解和造诣，才能真正地适应并引领新的AI时代。

赵何娟：非常有趣，我正好想进一步追问。你提到了自己曾在SpaceX工作，也谈到了马斯克如今备受尊崇。然而，在过去20年中，他也经历了诸多波折。在其公司尚未取得巨大成功之时，他做了一件常被投资人，甚至在公开媒体上频繁批评的事情：同时涉足多个看似不相关的领域。对马斯克而言，他不仅涉足太空探索，还涉足汽车制造、星链项目，同时还开展其他各类业务，甚至进行投资，堪称一个多面手。

我想知道，Lewis，你与马斯克共事期间，对他的为人及行事风格有何看法？此外，尽管普遍观点认为创业者不应同时开展过多业务，但马斯克却能成功做到这一点，你认为原因何在？

Lewis Hong：他是一个天生的非常优质的领袖，他是一个跟你一样站在同一战线的领袖，他不是一个站在他坐在他的办公室，然后就只给你指令，然后你做不到了把你fire，他不是这种人，我觉得很多媒体或者很多的书把他可能塑造成差不多是这种类型，这种霸道老板。你想想看他身边有多少跟他一起十几年的这些元老级的员工，到今天还跟他继续再继续努力，继续在推进，可能是因为他自己是一个表里如一，站在第一战线，在最难的时候，因为他跟你站在他一起，然后去解决这个问题。

赵何娟：Arvin你觉得因为现在都说硅谷的人才都很贵，你要在硅谷创业其实不太容易。

孙邻家：我深有同感，且感受颇深。但在我看来，这不仅局限于硅谷，在任何地方都适用。这里有个观点，当你用美元赚钱并用美元聘请人才时，你的感受可能会相对淡一些，别把它换算成人民币，否则你会觉得成本确实很高。

然而，无论在哪个国家创业，寻找优质人才始终是三大难题之一：首先，这很难做到；其次，成本高昂；但最重要的是，这是必须完成的任务。作为创始人，你的主要任务是融资、招揽人才和制定战略，其中招揽人才尤为关键，这确实不容易。

我个人的体会是，在创业的不同阶段，所需的人才类型各不相同。不要期望最初加入的团队成员会与你共度一生，创业不是婚姻。在某种程度上，这种想法是不切实际的。很难说，如果一个人随着公司的发展，能否跟上步伐，承担更大的责任，这只有在事情发生时才能知晓。

如果有人跟不上，就应该有相应的策略帮助他们转岗或引入新鲜血液。在不同阶段，人才的需求是不同的，但前提是创始人自身的特质至关重要。以我们公司为例，我不是做大模型出身的，我们需要训练模型，所以我找到了OpenAI的工程师作为联合创始人。因为我之前没有宠物行业的经验，所以我还找了负责产品增长的人才来弥补这一短板。此外，我们还需要与科学家合作。因此，我们要不断寻找合适的人才，先补足这三个关键领域：产品、增长和技术，以及对行业的商业化理解。我认为大多数创业公司都是这样，首先要找到核心团队成员。

第二点，当你是创始人兼CEO时，你可能会觉得自己是不可替代的，这是完全错误的。在公司的某个阶段，创始人确实不可替代，但CEO的角色是可以被取代的。

当你认为团队中的每个人都可被替代，包括你自己，你在招聘时就不会感到太大压力。找一个适合公司未来四五年的候选人，比找一个能长期合作二十年的人要容易得多。如果五年后他们跟不上公司的发展，可以更换；如果他们能跟上，那就继续合作。

人才是不断进步的，即使人才模式发生变化，理念上也大致相同。在这种情况下，我们经常会遇到两个问题：一是你招聘的人可能比你更优秀、更资深，这时你该如何管理他们？我们的理念是“选择即信任”，只要他们专业且务实，就应该给予充分的信任和空间，让他们去尝试和犯错，因为没有人是完美的，大家一起解决问题。

二是管理专业领域的人才时会面临诸多挑战，无论是管理工程师还是科学家。专业的人做专业的事，避免外行领导内行。但作为CEO，即使你不是专业人士，也应该了解科学家和工程师的工作方式。你不必亲自编写代码，但要知道如何确定工作量、他们每天能完成多少工作以及可能遇到的问题，以及如何帮助他们解决这些问题，这非常重要。

赵何娟：好，谢谢，陈敏的团队是不是又更复杂？不能说复杂就是更成熟一些，因为时间长一些。

陈敏：在过去十年的发展历程中，我们经历了从纯粹的技术团队逐步转型为产品团队，并建立了自己的供应链体系、工厂以及分销渠道。这一转变标志着我们从传统的技术型创业模式迈向了一个更为完整的闭环阶段。然而，随着我们迈入新的十年，我们开始重新审视未来的道路，并意识到我们做事的逻辑正在发生显著变化。

以往，我们的经营思维主要集中在用户场景下的产品开发。但从今年起，我们将更多地关注用户本身的需求。过去，产品迭代受到技术限制，进展相对缓慢。然而，自2024年起，我们明显感受到端侧智能硬件产品的进化和迭代速度有了显著提升。此时，从用户最根本的需求出发，匹配合适的人才，包括研发人才，以实现用户需求，比以往任何时候都更具价值和意义。

因此，从去年开始，我们便开始更多地关注跨学科人才，以更好地满足这些需求。在这个过程中，我们发现一个有趣的现象：许多在垂直领域从事研究的专家，当他们看到某些应用场景具有爆发潜力时，会表现出极大的热情。这种相互吸引和成就的过程，对我们吸纳优秀人才起到了极大的促进作用。

在这样的背景下，我们进一步反思，尤其是企业创始人需要思考的是，整个行业未来的发展高度将直接影响人才的吸引力。这一点促使我们更深入地探讨行业未来的机遇空间。对于企业管理团队而言，清晰地认识到这一点至关重要。在此基础上，人才的吸引、市场容量的拓展以及合适产品的研发都将变得更加顺理成章。（本文首发于钛媒体APP，作者｜杜志强，编辑｜钟毅）