對話宇樹科技CEO王興興：我把上市當成一次“高考”

9月11日，在外灘大會主論壇上，宇樹科技創(chuàng)始人王興興接受記者張小珺訪問，分享了對AI原生時代、機器人創(chuàng)業(yè)等多方面的看法。

王興興認為，AI原生時代對年輕一代尤其是學(xué)生是絕佳機遇。當下AI模型可看作預(yù)編程工具集，能助力創(chuàng)作圖像、影像，甚至編寫自己的agent，比以往更便捷直接。他鼓勵大家對AI模型認知更激進，將其視為全能型工具集，重新學(xué)習(xí)接納并善加利用。

回顧創(chuàng)業(yè)歷程，王興興表示宇樹科技2016年成立，早期發(fā)展較慢，近四五年加速。他自幼熱愛科技，2009年大一便制作出雙足機器人，公司現(xiàn)主營人形與四足機器人。早期創(chuàng)業(yè)源于興趣，雖曾因AI冷門而減少關(guān)注，但近年AI發(fā)展為其帶來新機遇。他覺得AI時代對所有人公平，當下讓AI“干活”領(lǐng)域尚處發(fā)展初期，充滿潛力。

對于市場十分關(guān)注的公司上市問題，王興興表示，他把上市當作一次“高考”，是企業(yè)邁向更成熟管理階段的標志，也是對股東的交代。

以下為訪問全文速記：

張小珺：

Hello，大家好，我是小珺。

據(jù)說今天這場嘉賓是全場主論壇里面最年輕的四位嘉賓，所以主辦方給了我們一個非常具有創(chuàng)業(yè)者氣質(zhì)的話題，叫作“AI原生時代，舊地圖上沒有新大陸”。

我非常想問在座的四位第一個問題是，在你們眼里什么是AI原生時代，以及你們眼前已經(jīng)浮現(xiàn)這片新大陸了嗎？它長什么樣？王興興你先來。

王興興：

目前我感覺最近幾年，尤其對年輕一代，尤其還在讀書的其實是個非常好的機會。目前大家知道，像以前大家編程主要是從一些基礎(chǔ)性的代碼做編程，現(xiàn)在大家使用工具，包括用AI，我一直感覺目前的AI模型你本身就可以把它當作一個很好的預(yù)編程的工具集，包括很多的能力。反而是原本大家都是調(diào)一些最基礎(chǔ)的代碼，但是現(xiàn)在可以用更高級的模型能力去創(chuàng)作作品，無論是圖像，或者是影像式生成的模型，或者用AI模型編一個自己的agent出來，都是比以前方便很多，也是更加直接的一個思想。

而且我個人感覺，包括我自己也在轉(zhuǎn)變一些思路，大家可能對AI模型本身的認知可以再更加激進一點，就不用把它當作一個模型，而真正是把它當作一個全能型的工具集，就是把過去的很多東西都給忘了去重新學(xué)習(xí)和接受它一下，再去把它用得更好。

張小珺：

給大家簡單地先鋪墊一下，坐在我左手邊的王興興和蘇昊他們是機器人領(lǐng)域，另外吳翼和吳承霖是軟件方向做agent和強化學(xué)習(xí)相關(guān)。接下來我想問問各位，都是怎么踏上這片新大陸的？王興興你創(chuàng)業(yè)時間最久，2016年就開始創(chuàng)辦宇樹科技，我記得2016年還是如火如荼的共享單車大戰(zhàn)，而你卻開始了機器人的創(chuàng)業(yè)，你是怎么踏上這片新大陸的？來得早讓你感受到了什么？

王興興：

我覺得現(xiàn)在我們公司確實2016年成立，到現(xiàn)在滿打滿算已經(jīng)9年時間了，這個時間也不算短。我們公司早些年，早幾年四五年可能發(fā)展比較慢一點，最近四五年發(fā)展比較快一點。我最大的點，我個人感覺我還是非常幸運的，很多情況包括我們讀書的時候，或者我剛創(chuàng)業(yè)的時候沒人想象到今天會發(fā)展成這樣子，無論是AI也好，包括機器人沒人會想象到發(fā)展到，比我原本預(yù)計的還要樂觀很多。

最早的時候，比如我小時候?qū)萍级挤浅Ｏ矚g，各種的化學(xué)、物理、生物，包括核聚變我都非常喜歡這些事情，畢竟后來大一2009年最開始做的機器人，而且非常湊巧，我也不知道是機緣巧合還是某種原因，我2009年大一做的第一款機器人，就是兩條腿的一個小的雙足機器人或者人形機器人，我們公司現(xiàn)在的主營業(yè)務(wù)也變成人形機器人和四足機器人。做機器人這塊已經(jīng)十幾年的時間了。

最大的點，當時主要是出于興趣愛好我覺得非常酷，大家也知道年輕一代大家想象的肯定是更加天馬行空一點，或者更加有一些夢想，比如說當時AI我本身2010年和2011年的時候我就非常喜歡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當時是非常冷門的學(xué)科。包括一些別的領(lǐng)域都非常喜歡，但機器人可能算是我過去的一個職業(yè)方向，相對來說可能做起來更加順理成章一點，但AI確實我覺得我過去做的最后悔的一件事，我雖然2011年非常喜歡AI，但是那時候真的是非常冷門的學(xué)科，相關(guān)的AI書籍或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都在圖書館吃灰的，我看了幾本書，覺得好像能搞的東西有點少，后來沒有花太多時間關(guān)注，后來很多年主要是搞機器人去了，對AI的關(guān)注度相對小一點。

最近幾年因為AI領(lǐng)域的發(fā)展，無論是大模型，包括機器人的AI模型進展非常快，這是最近幾年也是給我個人再一次的機會，把握住這個AI的時代，也是讓AI真正的落地去干活。現(xiàn)在的語言模型大家也知道在信息領(lǐng)域，包括文字圖像領(lǐng)域已經(jīng)做得非常好，我覺得比99.99%的人都要做得好，無論是語言，包括畫畫都好非常多。但是真正的在讓AI干活這個領(lǐng)域，現(xiàn)在整個領(lǐng)域都是荒漠的階段，就是荒漠上可能長了幾根小草，真正的大規(guī)模的在爆發(fā)性增長的前夜還沒有到來，這個時代對我人來說都是非常激動人心的。我對所有的人，尤其對現(xiàn)在在座的，包括現(xiàn)在的學(xué)生來說，我覺得AI時代都是一個非常公平的時代，我覺得比以前公平非常非常多。只要你聰明，你愿意做事，你能達到你自己想達到的目標，大家在這個荒漠上都可以長出一些參天大樹出來。

張小珺：

王興興我看到你曾經(jīng)公開說行業(yè)現(xiàn)在過度關(guān)注數(shù)據(jù)問題而忽視模型架構(gòu)缺陷，這其實跟蘇昊觀點有一些不同，你為什么持有這個觀點？以及你覺得架構(gòu)創(chuàng)新的方向應(yīng)該是什么樣的？

王興興：

這個點確實我前段時間說過，但我說這話也不是否定數(shù)據(jù)不重要，大家不要誤解。我只是說可能大家平時說數(shù)據(jù)說得比較多，模型說得少一點，這兩塊目前都非常重要。

當然核心的話現(xiàn)在很難判斷，單純從數(shù)據(jù)角度目前機器人的數(shù)據(jù)無論采集、噪聲、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題都非常大，包括現(xiàn)在為止大家可能在數(shù)據(jù)上面，比如說真正優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)怎么采？或者數(shù)據(jù)的質(zhì)量應(yīng)該達到什么樣的程度會是好的標準，或者這個數(shù)據(jù)當下應(yīng)該采集什么類型的數(shù)據(jù)？多大的規(guī)模？都是比較模糊的階段。當然我個人一直覺得還是希望能提高對于數(shù)據(jù)的利用率吧，比如說我們要更加確定說，從模型的角度，模型本身對數(shù)據(jù)理解能力更強，我本身數(shù)據(jù)可以少一點效果會更好，數(shù)據(jù)利用率會更高一點。

其次，從模型的角度，我們也可以發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)里哪些數(shù)據(jù)比較有價值我們重點采集一下，從語言模型的角度大家也發(fā)現(xiàn)很多情況下需要特征性的數(shù)據(jù)，而不是單純從量的角度，有些特征性數(shù)據(jù)非常重要，所以從機器人的角度，比如說到底哪些動作或者場景應(yīng)該怎么采是比較有質(zhì)量的，這從模型角度大家也要評價一下。

另外，確實目前的模型尤其是對多模態(tài)的融合做得不太理想，純語言模型或者純視頻模型大家也知道現(xiàn)在效果非常好，但單純把語言和圖像效果要做得很好，是當下比較大的難點，當然現(xiàn)在做得越來越好了。比如說你要控制好一個圖片生成的細節(jié)或者視頻生成的細節(jié)，你用文字單純?nèi)タ刂剖呛茈y的，目前通過一些插圖或者線稿生成效果會更好一點。目前在機器人領(lǐng)域的話，如果單純從語言或者什么方式跟它的模態(tài)，讓機器人的控制模態(tài)綁得更好一點，現(xiàn)在也是很大的挑戰(zhàn)。

比如說現(xiàn)在如果用視頻生成說要讓一個機器人去做一個家務(wù)，現(xiàn)在視頻生成效果還不錯，但生成的效果和機器人的控制模態(tài)要對齊的非常好，當下非常有挑戰(zhàn)，簡單來說，僅僅是讓機器人更好地運動、視頻與語言模型對齊，都是非常有挑戰(zhàn)的，包括語言模型要做得更好一點，大概是這樣的情況。

張小珺：

架構(gòu)創(chuàng)新呢？

王興興：

架構(gòu)和數(shù)據(jù)都非常重要的。

張小珺：

我們知道宇樹非常做硬件和本體，你們能給機器人做一個更聰明的大腦嗎？你們覺得需要多長時間？

王興興：

目前硬件跟大腦兩部分不是同一個事情的事情了。說實在的，硬件其實目前是足夠用的，一兩年前的硬件都完全足夠用，現(xiàn)在最大的問題還是說AI模型本身能力還確實不太夠，目前硬件沒辦法很好把這些硬件給用起來，包括大家也知道目前靈巧手大家也關(guān)注非常多，靈巧手這部分，你要把靈巧手用好目前AI是非常困難的一件事情，無論是數(shù)據(jù)采集包括你能控制靈巧手做一些更靈巧的事情，而不單單做一些簡單的抓取這些的事情，當下對AI領(lǐng)域也是非常有挑戰(zhàn)的事情。

張小珺：

王興興你以前說AI并不是資源多、人多、錢多就能做出全球最好的技術(shù)，中小團隊也可以，你認可剛才吳翼說的嗎？你認為什么樣的組織設(shè)計能夠更好孕育創(chuàng)新？

王興興：

AI時代對于小組織爆發(fā)的能力越來越強大。包括我覺得尤其是在純AI領(lǐng)域，我一直覺得目前純AI領(lǐng)域的團隊有非常頂尖的幾個人才，頭部的，非常有創(chuàng)新力的全球前沿的，可以做非常多的事情。

當然另外有一點，像我們公司畢竟做硬件事情比較多，我們面臨的組織問題其實是挺大的問題，我們有更多的產(chǎn)品、更多的客戶，我們給客戶提供更好的服務(wù)，所以面臨組織挑戰(zhàn)是非常大的一件事，我們當下公司最大的一件事情。

第一，非常缺頂尖人才，這是毋庸置疑的。

第二，管理和組織上的問題，很多情況下人多了反而效率更低了，人多了反而工作推來推去，或者大家覺得各種問題暴露更嚴重一些。

張小珺：

而且你們要同時管理硬件和軟件。

王興興：

對，這個挑戰(zhàn)是非常大的一件事，我覺得對于所有的人員擴增比較多的公司來說，哪怕對于一家大公司來說組織和管理是非常大的一個挑戰(zhàn)。

張小珺：

有沒有最近有一個Knowhow呀？在管理上。

王興興：

最大的點還是花時間。原本比如說想著招很好的人呀，或者自己不想管這件事，但后來發(fā)現(xiàn)還是要自己管一下。

張小珺：

我們的時間到了，最后問一個問題。你們作為先進入這片新大陸的人，如果給之后的人一個建議，讓他們能夠更好地一個技能點，讓他們能夠更好地在新大陸上存活下來你們會給什么建議？

王興興：

我個人現(xiàn)在最大的感受，大家可以把過去很多已經(jīng)現(xiàn)存發(fā)生的事情，能忘的盡量忘了。重新學(xué)習(xí)當下最新的，比如半年或者一年的新東西，以前的東西能忘的全忘了，我覺得這個可以發(fā)生更多的新的靈感，不然對過去經(jīng)驗的依賴，對未來的決策不是好事。因為過去有經(jīng)驗的人可能比你還多，反而可能把握一下當下已經(jīng)發(fā)生的事情做一些新的決策，反而更可能發(fā)生一些新的創(chuàng)造。