今日资本徐新对话星海图高继扬：谈具身本质、AI投资逻辑以及什么样的团队值得下重注

（来源：Stone Jin IPO早知道）

星海图是徐新最早出手、并多轮追加投资的具身智能企业之一。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

微信公众号｜ipozaozhidao

据IPO早知道消息，今日资本创始人徐新与星海图创始人兼CEO高继扬日前展开了一次对话。

作为“投资女王”徐新最早出手、并多轮追加投资的具身智能企业之一，星海图现也已成为中国发展最为迅速的具身智能企业之一。

以下系精编整理的对话金句：

投资方法论：见过森林，选择大树

1. 我们学习是三个方法论。一个是向founder学习，第二个是赢家模式研究，第三个是扫赛道——先见树木，再见森林。当你看一个新的行业的时候，你最大的错误就是只见树木不见森林。你怎么才能见到森林呢？你要把每一棵树拿来看一下，当你把每棵树都看一遍，你就有那个森林感。

2. 传统行业投资就像登山，山就在那里，你随时都可以投，赚的是一个相对predictable的钱。但是投技术它就像冲浪，大的浪来了，你没有赶上，你就得赶下一个浪了。

3. 10个科学家里面想去创业的其实不是很多，PhD读完都很理性了，机会成本很高。很多科学家说想离AGI最近，AGI在哪我就要去哪。所以10个里你还要做0.5个要创业，而且这0.5个要有创意，这是稀缺资源。学生来不来，不是看给多少股份，而是看这个老大是不是够牛、tech vision够不够好。'牛'的定义就是你能看到别人看不到的东西。

4. Tesla的自动驾驶一开始是rule based，写corner case，C++代码写到30万行，团队都绝望了。然后ChatGPT出来了。Elon Musk让把眼睛闭上了，想了20分钟。鸦雀无声。等他眼睛睁开的时候，说了一句'this will do'，然后就switch了——放弃9年的data、30万行代码、几十亿美金，全部变成机器学习，所以才有了现在的特斯拉FSD，这是多伟大的拐点。这就是个分界点，你相信还是不相信Scaling law，年份不一样，vintage不一样。

5. 我们扫遍了整个具身智能赛道，每个都见完了，然后找到星海图。当天见他当天就签term sheet。不是经常这样的——上一个让我第二天飞过去就签的，是杨植麟。星海图我先见的赵行老师在京，我问他创业跟当教授有啥区别？他说太累了。我说你怎么这么卷？他说公司有个卷王。第二天我就飞苏州去见了继扬，看见他在自研的机器人堆里指点江山。第一印象就是速度特别快，胆子特别大。一个学软件的去搞硬件，8个月就把本体搞出来了。改变一个行业的都是外行，因为他不害怕改变。后来我们又加仓了两次，他们又融资，我们都跟仓。

互联网、传统机器人与AI投资的底层逻辑

6. 互联网的是涨得快，京东一年涨3倍；移动互联网的外卖一年涨3倍、5倍；但是这一次是10倍，一年涨10倍。没有一个产品比ChatGPT涨得更快了。Anthropic每年涨10倍，涨了三年了，这是历史上没有过的。Kimi跟智谱也涨得很快。我觉得这个速度决定它的天花板有多高，它就是一个完全不同的生物。

7. 经济增长其实一个主要的动力就是token economy，靠生产token来创造财富。如果你不在这个上面，你基本上就成长乏力了。防御型的涨个10%到20%都好辛苦。但如果你是在token economy里面，每年涨个200%、300%没有悬念。投资视角，钱往哪放就很清楚了。

8. 这次技术浪潮真的不一样，比互联网大很多。互联网也好、移动互联网也好，它都是一种工具、一种连接。工具和连接改变的是效率，但具身智能改变的是生产力本身。全世界光是物流、仓储、搬运加起来1700万人，太多工作太苦太累太无聊了，人是不愿意干的，趋势势不可挡。这是工业革命级别的变革，不是上一代互联网的延续。

9. 我觉得AI可以再造每一个行业。就像所有的零售都被电商给洗掉了，我觉得AI可以再做一次。一个懂AI的创始人会颠覆一个不懂AI的创始人，这个就是未来10年、20年的增长动力。

10. AI的投资周期和传统机器人完全不一样：传统机器人研发18个月，全生命周期3到4年。AI是以3年作为基础研发时间，而且每一次生产都是非标生产。如果你用传统的"研发一款机器人，5000万研发费，算清楚卖多少台回本"去套AI，完了，不敢投入了。AI的人是scaling mindset：我现在必须到5到10，哪怕我不知道5和10会发生什么，但历史证明了5和10一定会有惊喜，市场会奖励这种惊喜。你可以把Pretraining（预训练）当成Fixed cost（固定成本），要投一段时间才赚钱。但Inference（推理）是个Variable cost（可变成本），越来越接近赚钱——大家都在涨价，Token成本在降价，模型毛利也不差。Anthropic第二季度赚钱了，行业第一次证明了这个可以赚钱。

11. 我经历过三次bubble。互联网bubble，99年投了网易，2000年上市后burst。别人都拿不到钱，血流成河。网易拿了8000万到1亿美金，三年没有对手，丁磊找到了游戏，变成中国首富。泡沫没什么了不起，bubble burst以后你还可以继续加仓，再拿长，那个是最合算的。短期大家都高估了它的价值，但长期你是低估了。就像Bill Gates讲的，短期高估，长期低估。熊市一到来，洗牌洗掉很多人，然后winner就更强了。真正的好公司、强的公司，是在牛熊市都受益、都赢。

具身智能的生意本质：护城河与定价权

12. 具身智能是不是好生意？用巴菲特的话说，好生意就是形成一个Monopoly——相对垄断，你有pricing power，你有涨价的能力。具身智能固定投资巨大，人才又稀缺，这两个条件一加，是极少的。固定成本太大，它就是个护城河。

13. 当跨越鸿沟进入暴涨期的时候，通常有三五家的player，但如果你是三五家里面跑得最快的、get big fast迅速做大的那家，你在那个阶段拿到的市占率是永恒的。PC时代有Intel，Mobile internet有iOS和安卓。大语言模型时代，Operating system（OS）加Agent是一体的，就是一个巨大的生态，可以形成垄断。最终结局是OS的市场规模是硬件基础设施的3到5倍，更值钱。具身智能的好处是——它是一体的，OS（具身基础模型）跟基础设施（本体），如果你像星海图这样两个都自己做，就会很厉害——Device是他的，OS也是他的。

14. 当巨大颠覆技术来临，技术penetration从innovator到early adopter要10到15年；但产品生命周期是20到30年。PC时代的Microsoft到现在还在吃红利。你可以技术判断曲线走完，再走产品的判断曲线，就是15年到30年。两条曲线叠加，具身智能是一个"超长待机"的赛道。具身智能的增速是越长越快的。第一阶段整机销售，年化30%到100%；第二阶段卖方案订阅，3倍到10倍；第三阶段卖通用Token，可能是几十倍一年。

创始人判断：什么样的团队值得下重注

15. 这一代AI创始人跟互联网的本质不同：互联网终端设备换了，从PC到手机，流量是新增的，优秀的产品经理可以成功。但这一次AI，技术特别颠覆，终端设备没有换，流量都在大厂手里。所以你的产品要真的好十倍，要不然UE根本不work，只有"最强大脑"才能在这场竞争中存活。

16. 判断创始人，第一他要有杀手的直觉：杨植麟看到了long context和agent，刘强东看到了自建物流，高继扬看到了"智能定义本体。继扬第一次见面就讲"智能定义本体"——大脑跟身体都要做，但大脑是最重要的，数据闭环也说了。过了两年了，核心逻辑没改变过，在一个人人追风口、改方向的赛道里，这种战略定力极其珍贵。所以tech vision非常重要——老板真的要founder mode，老板直接训模型，每次重大决策往哪走还不能犯错误，赌对了，这个很重要。

17. AI时代的创始人画像：第一是最强大脑，第二是90后、年轻，第三是组织效率极高。我们现在见到的创业公司，人真的很少，全部是founder mode。招人的时候看，一个中层加agent有没有大于agent？如果干的事情还不如agent好，你就没有必要。要找更好的人，因为他可以指挥agent干活，未来组织不再需要中层。

18. 为什么创业公司有机会？Google也很厉害，所有Transformer都是它搞出来的，但ChatGPT不是它的。花了三年时间组织架构才调对。国内创业公司组织更强，你看Kimi去年年底才300来人，DeepSeek才200来人，都是最强大脑。

19. 怎么区分一个人是淘金者还是真的有使命感？我觉得知行合一很重要。他做的事情就是他相信的，他说的话做的是一致的。还有他吸引的周边的人是什么样的人——他的Co-founder如果都是跟他一样的，志趣相投，你就能看出来。吸引一个很牛的co-founder，不是靠你个人魅力，只有靠你那个远大的梦想才能吸引他。

20. 企业做大过程中最容易踩的致命错误：典型错误第一，每次融了很多钱以后就头脑发热，容易做很多事情，不够focus。不聚焦是大忌。第二，创始人的精力错配——供应链也要管，HR也要管，但你的80%时间应该花在vision和方向上。一开始你不了解很憨仗，但你要迅速建立制度，把权放下去。张一鸣抖音多大的生意？50%的时间用在seed上面。

高继扬的经历与非共识

21. 我读PhD的时候是15年，深度学习革命。当时对我们这批PhD影响最大的一篇文章叫The Bitter Lesson——你得相信规模、相信数据、相信算力，不要相信human bias设计出来的规则，短期有效，长期来看都是无效的。

22. 做过自动驾驶你发现：要做物理世界智能，就得有物理世界数据；要有数据，就得有一个收集数据的载体——整机。以前做自动驾驶最大的问题就是软件供应商拿数据的链路不通畅，飞轮跑不起来，这就是致命的问题。做具身智能，第一没有现成的整机，这就是机会；第二要做好智能有上限，也需要整机。又有机会，又有必要性，那我们就干。唯一缺的就是不懂，不懂我们就去学一学，成长一下。

23. 具身智能不是一个纯软的人工智能，一定是软硬结合的。预训练这件事赋予我们一个长期的规模效应，叫学得越多越聪明，而不是传统的造得越多越便宜。

24. 回顾星海图过去三年，每一个阶段都有不一样的选择：第一，我们是具身智能的大脑企业，专注具身基础模型的预训练。第二，在所有的具身大脑企业中，我们的整机和供应链是最好的。第三，在技术路径上，我们最早押注真实数据，今天被证明是对的，最近发布的G0.5基础模型就是一个佐证。回到当时2024-25年，有阶段性劣势，投资人会说我们：“你搞智能得搞demo啊！你再搞整机也搞不过专门做整机的。”但我们还是坚持。坚持真实数据是指，2025年那会一堆在数采厂里采数据的，我们没有，我们坚持去开放场景采数据，证明质量高、有效。又因为我们有好的整机，所以基础模型才好。

25. 大家都在等具身智能的GPT时刻什么时候来。但我自己的感觉是：具身智能渗透的方式不是GPT的方式。GPT是一瞬间产品出来，手机APP下载都能体验。具身智能用起来的时候，可能是在哪个厂子里边在那干活呢。我们现在的G0.5模型，今天在部分toB作业场景里面已经可以做了，翻包、捡零件、万物抓取都有基本能力了。问题只是速度还不够快，速度翻译出来就是经济效益。但基础的有效性其实已经解决了。

26. 星海图要实现愿景需要五大条件：人才、数据、资金、供应链、渠道。创业公司要解决这么多维度的问题，挺复杂的。但这事恰恰太好了——好就好在太复杂了，要素太多了，链条太长了。大厂来搞也没什么特别优势。天然的给创业者的赛道。

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