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      AI算法驅動的“商業帝國”:大疆憑什么不懼美國禁令?

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      撰 文|劉穎慧 《中歐商業評論》特約作者


      戰略定位

      從硬件銷售到

      AI智能生態服務

      在剖析大疆近二十年企業發展戰略之前,有必要先來解讀一下大疆的創始人汪滔,這位喜戴雙層鴨嘴舌帽子的80年生杭州籍的科技公司企業家,在創業之前都做過哪些重大選擇。

      首先是小學時代熱愛航模,曾經學習名列前茅,中途成績出現波動,考入華東師范大學后大三時主動選擇退學。本科重新擇校,就讀香港科技大學;大學期間兩次參加機器人大賽,因比賽中摔壞幾個航模而萌生出“做一個能夠自動控制直升機飛行的東西”的想法,隨后便把畢業論文的研究課題定為“遙控直升機的飛行控制系統”。在恩師李澤湘的引薦下汪滔有幸繼續攻讀香港科技大學兩年制的研究生,并于本科畢業的2006年在深圳南山創立大疆創新公司,意為“大道無疆”。之后的汪滔以半工半讀的形式,耗費5年時間完成研究生學歷學習,期間從未放棄解決本科課題研究展示失敗的“空中懸停”問題。

      汪滔作為大學畢業即創業且成功的標桿,其成功關鍵要素的提煉,大家更多看到的是“他把興趣愛好變成了事業”,而真正能將事業做成做大的底層邏輯卻是“有價值的產品一定是實現某種功能的載體”這一理念堅守資源(時間、精力、金錢、人力)進行布局,且始終領先市場需求半步

      不論汪滔當時有無使用邁克爾·波特的“競爭戰略”理論輔助決策,在大疆近二十年發展的關鍵階段,汪滔及其高管團隊似乎都踩著“戰略定位->選擇獨特價值,再并行推進“需求定位、價值定位、活動定位”的節奏做出了正確選擇。

      【2006-2012年

      技術模塊化生存期:專業領域的“飛行控制中樞”

      這一階段,汪滔為大疆做的戰略定位是專注服務全球頂級航模論壇用戶與影視制作公司,致力于解決直升機自動懸停的工程難題,面向極客與專業機構提供高精度飛控模塊,滿足目標客群的“精準控制”需求,通過將早期產品XP3.1飛控系統的懸停誤差從行業普遍2–3m壓縮到官方標稱的±1m(垂直)/±2 m(水平),直擊傳統方案價格高、操作復雜的痛點。

      與之相應的活動定位匹配的是:深耕技術如投入大量的研發資源于飛控算法迭代,通過MEMS傳感器融合技術消減機體振動對慣性測量的干擾;與用戶共創將代碼開源給極客社區,通過開發者反饋優化系統穩定性,形成早期技術口碑;進行核心部件自主生產如自建工廠控制硬件生產,確保飛控模塊與機體結構的高度適配。

      在此階段,汪滔的深刻反思是:容易賺的錢不長久,必須啃下核心技術”。

      2013-2015年

      消費顛覆期:開創大眾市場“會飛的照相機”品類

      隨著多旋翼技術的成熟,汪滔帶領大疆將戰略定位轉向消費級航拍一體機,并將價值主張升級為“讓普通人獲得上帝視角”。即通過重新定義需求,將用戶從專業玩家拓展至攝影愛好者與旅行用戶,解決“普通用戶無法操作復雜航拍設備”的痛點。比如:2013年推出的Phantom1首次實現開箱一小時飛行、墜機不解體,價格更是定為679美元,比競品價格低三分之一。

      與之相適應的活動匹配是顛覆性的:整合技術大疆通過對“飛控、三軸云臺、相機”進行的一體化預裝,實現了傳統模式DIY操作的簡化,使故障率大幅降低。控制供應鏈大疆以“自研云臺電機和圖像傳輸芯片”的方式替代核心模塊從海外采購的方式,妥妥地將成本和交貨周期掌控在自己手中,既保障以絕對價格優勢PK掉競對,又創造了產品迭代周期比競品短的優勢。營銷方面通過明星引流替代傳統的專業展會即在YouTube上展示明星航拍視頻,成功實現兩年時間便占領北美50%的市場。

      2013年時大疆的銷售收入僅為8.2億元,2014年銷售額實現了4倍的增長,達到30.7億元;2015時則為59.8億元。根據全球企業增長咨詢公司Frost&Sullivan的數據顯示,大疆2015年已擁有70%的全球市場份額。

      2016-2020年

      生態化平臺期:從硬件到機器人技術平臺

      2016年Phantom 4上市,標志著大疆開始把消費級無人機從‘飛行相機’升級為具備初級自主感知能力的‘空中機器人’。同期,汪滔提出,無人機的長期價值在于成為“空間數據采集終端”,這為大疆后續“硬件+數據+開發生態”的平臺化戰略奠定了技術與認知基礎。

      大疆持續的高研發投入占其營收比例達15%左右,專利申請量截至2021年累計達2685件,其中視覺避障等核心技術在美、歐、日等七個主要司法轄區均獲專利布局。其中,為降低對海外算力芯片的依賴,大疆暗中啟動自研AI視覺推理芯片項目。

      在生態層面,大疆以SDK(軟件開發工具包)形式開放飛控、負載與云端接口,注冊開發者超過50萬,催生出三百多種行業解決方案;開發者傭金及配套數據服務被產業鏈視為潛在的新增長引擎。

      2021年至今

      空間智能化時期:從無人機到空間智能

      行業普遍預計,消費級無人機將在2025年后步入個位數增速區間,大疆提前撕掉“無人機制造商”的舊標簽,將戰略定位升維至“空間智能企業”,官方口徑同步更新:無人機不再是單一硬件,而是“物理世界的感知神經元”。

      這一比喻并非修辭包裝,而是對AI本質的精準概括——AI(人工智能)即通過自主學習數據而掌握某種人類技能的算法模型。大疆把過去十多年在無人機領域沉淀的“視覺-慣導融合算法+電池管理算法”復用到地面移動場景:

      • 大疆的雙目視覺 ADAS(高級駕駛輔助系統)作為前裝零部件,已量產搭載于寶駿 KiWi EV,在僅20 TOPS 的車規級芯片算力條件下,實測城區復雜場景通過率達到智能駕駛L2級,驗證了‘低算力-高智能’的技術路線可行。

      • 大疆推出“處方圖訂閱”服務,就是讓無人機先飛一遍,用多光譜相機拍照片,由AI自動分析土壤和作物長勢,生成一張“施肥噴藥地圖”(即處方圖),農民訂閱付費,就能拿到這張“精準處方”,再通過T40 無人機自動調整每個點的藥量和肥料量,該多的地方多、該少的地方少。這樣,農民不用再一次性掏大錢買硬件,而是像充手機流量一樣,訂閱付費享受持續的“算法+數據”服務,既省錢又把農藥化肥用得更精準。這種模式,將硬件銷售讓位于算法和數據服務。

      • 大疆布局“具身智能”,僅是載體形態的變化,核心邏輯仍然是大疆的算法棧,通過AI算法完成“感知-建模-行動”任務。

      具身智能是被業界認為萬億級的新賽道,大疆為此做好了長周期、重投入的準備:單臺人形機器人的原型成本超過百萬。創始人汪滔堅持“不上市,靠無人機現金流造血”,意味著大疆必須在盈利與雄心之間保持平衡,以便打贏“萬億級商業帝國”的升維戰。

      管理啟示

      對任何處于成長期、亟需突破同質化的(硬)科技公司來說,大疆的戰略定位實踐帶給我們四點啟示:

      1.技術起點不等于終點先用“單點極致”建立品類話語權,再逐步外溢到相鄰場景。

      2.差異化與成本領先并非二元對立借助區域供應鏈紅利和全球化品牌杠桿,兩者可以同時實現。

      3.生態位比市場份額更重要當行業進入平臺期,把產品變成“數據采集+開發者接口”,可突破天花板。

      4.資本節奏決定戰略壽命在需要長周期投入的領域,保持現金流正向比估值膨脹更能贏得時間窗口。


      技術創新

      打造AI 算法

      專利矛+生態盾”

      大疆每一次戰略定位都能“快市場需求半步”,并非靈光乍現,而是依托于一套閉環的研發系統,即“研發→專利→產品→數據→再研發”的飛輪系統。

      大疆通過持續的算法創新形成技術突破(矛);依托專利全球布局形成競爭壁壘(盾);把專利封裝成芯片與整機,直接轉化為差異化賣點(產品);不僅通過SDK把專利能力外溢給50萬開發者,而且讓技術紅利在農業、巡檢、車載等300多個場景中持續裂變,進而形成開放生態(護城河),而且真實場景數據通過SDK回流,反哺算法進一步迭代(再研發),飛輪加速。

      拆解這個飛輪閉環,任何科技企業的管理者都能從中找到自己企業的推動力:

      首先,閉環起點:15% 營收投入研發,70% 砸向 AI

      把錢投向“研發”,不是把它當成非財務成本,更不是為獲取“專精特新”名頭下的政府補貼,而是把研發投入真正當成戰略KPI。把技術路線圖與商業路線圖對照著畫,兩條路線在實施過程中保持同頻。具體做法就是每年在立項前先做“場景-專利-變現”這三欄對照表,以確保研發即市場,專利即護城河。

      其次,閉環加速:把算法變成“可防御的專利資產”

      研發投入資金的70%用于AI,即算法和模型,算法可以持續迭代,因此,申請算法專利,即先占了坑位。假設大疆申請到1000個以上AI算法專利,就意味著站在1000 個“未來按鈕”之前,只要開始應用,就有數據可以深挖,一旦場景數據足夠多,就可按下按鈕,產生持續的專利變現。

      同時,AI專利不僅是榮譽,更是談判籌碼,比如:可以開展侵權訴訟、交叉授權、生態準入,這意味著一張專利證書等于商業談判時的三張底牌。

      既然把專利當資產打造,就應當考慮布局節奏,大疆的“T-2 原則”可供借鑒,即:在主流需求爆發前2年完成核心專利申請,只留給對手跟隨的空間;同時使用“專利族”覆蓋美、歐、日、韓,形成全球同一張網,避免競對區域繞行。

      再次,閉環放大:把專利嵌入SDK,讓第三方幫忙迭代

      AI生態盾意味著專利、API、SDK的三重防御,專利是“技術鎖”,API是“接口鎖”,SDK是“工具鎖”。競對可能繞過專利,卻繞不過開發者生態;開發者可能離開SDK,卻離不開專利算法。

      開發者產生的數據會回流,使生態即AI訓練場。各行各業的開發者應用SDK,每天產生PB級的真實場景數據,將反哺算法再訓練,使AI模型得到“周”級別的更新,進而形成“用戶越多→數據越多→算法越優→用戶更多”的梅特卡夫飛輪。

      梅特卡夫飛輪的本質,是將用戶連接轉化為生態動能的質能方程。大疆用50萬開發者鑄就的飛輪,每秒產生的價值,其威力遠超硬件利潤本身。企業從商品提供者進化為生態規則制定者,正是智能硬件企業對抗內卷的終極武器。

      最后,閉環固化:把技術紅利沉淀為商業模式

      ? 從硬件利潤到訂閱利潤的T40處方圖、智圖SaaS,是把一次性銷售變成持續的現金流。

      ? 從專利許可到生態分成的SDK的傭金,實質是“技術租金”,將專利進行了持續的變現。

      ? 從組織機制到戰略耐力,其堅持不上市,使用無人機現金流為長周期機器人研發輸血,是避免資本短視。

      【管理啟示】

      大疆的技術創新帶來的管理啟示是創新飛輪四個動作的復制:

      • 研發立項前,先問三句話:能否專利化?能否數據化?能否生態化?

      • 把專利當成“可編程資產”:用SDK把專利說明書描述的技術方案,經軟件實現后成為可調用的API。

      • 用“場景-數據-算法”三層儀表盤監控ROI:把技術投入變得“可視、可度量”。

      • 建立“內部現金流+外部生態”雙輪供血:避免單一融資路徑導致的戰略漂移。

      總之,像大疆一樣,把“技術”做成“資產”,把“專利”做成“入口”,把“生態”做成“飛輪”,研發投入就變成可持續、可防御、可擴張的利潤引擎。


      人才管理:

      為AI戰略落地

      提供核心支撐

      大疆的技術創新與戰略升級,離不開一支高素質的AI人才隊伍。汪滔曾說:“大疆最寶貴的資產不是專利,而是那些能讓專利持續產生價值的人。” 為此,大疆構建的人才管理體系成為大疆戰略落地的四梁八柱。

      首先,打造“技術極客”的聚集地

      大疆的招聘標準與眾不同,它更看重候選人的創新能力與技術熱情,而非學歷與背景。在大疆,有不少來自非名校但在 AI 領域有突出成就的技術怪才”。由于汪滔自己寫的代碼及其規范細致,“能寫漂亮代碼的,學歷不重要”會被破格錄用,甚至大學剛畢業的實習生,也能因獨到的想法而被授權領導百人團隊的項目。

      為了吸引頂尖 AI 人才,大疆提供了極具競爭力的薪酬福利與發展空間。其“無疆者”大咖計劃為優秀 AI 人才提供年薪百萬的待遇,同時給予充分的研發自主權。此外,大疆還在全球設立了多個研發中心,包括美國、德國、日本等國家,以便吸納當地的優秀 AI 人才。

      其次,構建鼓勵創新的企業文化

      大疆的企業文化充滿了“技術極客”的特質,鼓勵員工勇于嘗試、容忍失敗。在大疆內部,有一個名為 “創新實驗室” 的部門,該部門不受常規項目進度的約束,員工可以自由探索前沿技術。許多大疆的核心算法,如 VIO 算法,都源于該實驗室的探索性研究。

      同時,大疆建立了一套完善的創新激勵機制。對于有突出貢獻的 AI 研發人員,不僅給予豐厚的物質獎勵,還會授予 “技術勛章” 等榮譽稱號。這種激勵機制不僅激發了員工的創新熱情,更形成了一種崇尚技術、追求卓越的企業文化。

      最后,培養復合型 AI 人才

      大疆深知,AI 算法的落地需要既懂技術又懂行業的復合型人才。為此,大疆建立了一套獨特的人才培養體系,通過“輪崗制”“項目制”等方式,讓 AI 研發人員深入了解不同行業的需求。

      例如,大疆的 AI 算法工程師需要在農業、測繪等行業部門輪崗幾個月,親身參與行業項目的實施。這種輪崗經歷不僅讓工程師了解了行業的痛點,更有助于他們開發出更貼合實際需求的 AI 算法。

      此外,大疆還與高校、科研機構合作,開展 “產學研” 合作項目,共同培養復合型 AI 人才。通過設立獎學金、聯合實驗室等方式,大疆為高校提供了實踐平臺,同時也為自身儲備了大量的后備人才。

      【管理啟示】

      大疆的AI人才管理帶來的啟示是創新導向的“不拘一格選人才”。創始人汪滔自己就是技術控,與特斯拉的創始人馬斯克一樣,挑選研發技術人才都要自己“上眼+上手”。這對硬科技企業來說,CTO與CEO成為復合體,踐行錢德勒命題“組織跟隨戰略”成為必修課。


      小結

      大疆的“商業帝國”之戰揭示出AI時代的權力法則:“誰掌控(空間)智能的決策節點,誰就統治物理世界的運行效率”。

      AI時代下,算法驅動的商業帝國建造與穩健長久,大疆都回避不了必須解答的三大問題,即:

      1.數據使用權問題:大疆構建的生態,其中的數據權屬與價值分配的邊界定義問題。

      2.數據加工權問題大疆首先開源了自己的AI算法模型技術,在封閉的大疆生態中得到應用,開發者創新性使用AI算法模型的場景數據,回流大疆的模型而在同類場景被復用,或經脫敏加工的數據,延伸應用到其它場景,一定程度后存在對抗,即當下的開源是否等于永久開源?以及是否對所有開發者開源?

      3.AI模型遷移題:只要有“載體”,大疆的AI技術在空間智能上的應用可以無限擴展,能否轉化為國家在智慧城市、低空經濟的治理性應用數據,需要超常人的智慧。

      科技本身是中立的。大疆若能給出上述三個問題的積極答案,或將成為數字文明的引路者。反之,可能成為技術霸權的殉道者 。




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