Hello~欢迎来到今天的日课 这是一期关于认知升级和能量提升的新旧世界转换之路。用热爱驱动行动，用共赢替代博弈。旧世界的恶性循环提醒我们，负面能量只会让路越走越窄。而世界本质只有两种能量——爱与恐惧，你的直觉和身体反应，早已告诉你答案。 未来三年，与其被恐惧推着走，不如主动净化身心，提升能量频率，每个人都值得站上更高的人生舞台，用新世界的眼光审视自己，每天都进步一点点！ 让我们开启本期日课，以全新频率一起共振未来吧~ 00：20 当你要升级的时候，其实你不是一个点升级，你是一个整个系统的升级 02：48 工作室运行机制 03：52 新旧世界最大的区别：在旧世界，员工是人力资本；在新世界，员工是人，是一个独立完整的、有灵魂有偏好的生命个体 04：19 魔鬼猫：赚钱是IP的功能之一，但不是IP的目标 04：47 人活着是为了让自己的生命更好地舒展和体验，而不是来真的被PUA 05：43 只有同频才能共振，才能一起往前卷 06：45 新旧世界地第二个最大的区别：用爱做项目，用共赢实现双方的正向循环 08：23 旧世界最痛苦、最难受的地方在于，客户不会为你的负能量工作结果买单而出现的恶循环 09：29 这个世界只有两个能量，一个是爱，一个是恐惧 10：32 能量不能骗人，能量也骗不了人 11：01 请大家一而再再而三地相信自己的直觉、判断和你的身体反应，并好好保护自己的身体敏感度，让自己处于干净的管道状态去收到所有的信息 12：21 作业：从今天开始，每一次在去做大决策的时候，问一下自己：我这个决策是基于爱还是基于恐惧？ 12：59 请大家好好守护好自己，在未来这三年中想办法净化自己，锻炼好自己，保护好自己的感知，提高自己的能量，让自己以更稳定的频率进入新世界 13：32 推荐书籍《毫无意义的工作》 14：41 每个人都应该迈向更高的人生境界的舞台和旅程 15：44 如果你能够用新世界的方式去要求自己和去看自己、去判断自己，你就会可以变得更好一点点 * 关于我: * ✨深大老王WY麻麻，非常规大学教授，日读一本书的时间管理大师，整合多元跨学科思维与深刻日常体悟，转化为“麻麻日课”栏目。本栏目结合心理学、经济学、社会学等多元学科知识，囊括进化成长、自我管理、书籍分享等丰富内容，深刻洞察日常生命真相，拆解每日人生进化“大礼包”，助力每个个体开启独属自己的“英雄之旅”！ * 往期精彩： vol.89 麻麻欧卡——我们到底想过怎样的一生 vol.84 麻麻讲书——那些超级英雄带给我们的力量《追随直觉之路》 vol.97麻麻讲书——向那些拿到结果的人学习《打好你手里的牌》 * 往期活动： 2025人生改写实验计划 | 2025，加入一场酣畅淋漓的人生战斗！ 不惧怕未来，才能拥有现在。 生命是否有既定的轨迹？ 人生如何翻转局势？ 框架之外是怎样广阔的天地？ 如果人生是场游戏，我们要如何纵横棋局。 25年伊始，我们邀请你一起加入这场“人生改写实验”，在这一年的时间里，你将经历不同主题的课程任务，以一年为周期，清晰见证你的成长奇迹。 请记住，你的世界围绕你转！ 🔍详情请咨询实验助理：cindy526408087 2025人生技能工具包 | 2025，选择你的人生武器，直面战斗！ 生命的改写来自于每一秒的重新选择! 2025年开始，我们推出超实用人生工具课程包，从能量管理到思维提升，麻麻亲授超落地的实践心法，全方面武装你的迭代人生! 🔍详情请咨询实验助理：cindy526408087 * 找到我们的方式

2月22日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第38讲。DeepSeek的横空出世再次将AI模型的效率问题推到了风口浪尖。DS是怎么做到低成本、高性能的？目前AI需要跨越三个数量级才能达到人类智能的效率，有没有可能突围AI效率困境？在哪些特定应用场景下高效AI小模型可以率先突围？请随TSVC创始合伙人夏淳与模型算法专家陈羽北教授的炉边对话来一起探讨这些问题吧！ 嘉宾： 陈羽北，加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授。本科毕业于清华大学电子系，博士师从加州大学伯克利分校计算神经科学专家Bruno Olshausen教授，博士后师从纽约大学深度学习专家Yann LeCun教授。研究方向为无监督学习与计算神经科学，主要探索人脑及机器学习中无监督学习的基本原理。博士期间获得美国自然科学研究生奖学金，研究工作获得2023年国际表征学习大会(ICLR)杰出论文提名，2020年在硅谷联合创办人工智能公司Aizip.ai。 夏淳博士是TSVC联合创始合伙人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会（TEEC）创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund。夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 以下为正文： 03:04 今天参加本次活动的朋友们都比较踊跃，对于DeepSeek有很大的兴趣。在2024年12月的时候，TSVC在LinkedIn就发布过一个帖子，当时DeepSeek还没完全炒热，TSVC便已经关注到它。他们之所以关注这件事，是因为在两年以前，TSVC就清楚有效率的问题。这是从TSVC投资的Aizip陈教授那里学到的，并了解到该公司是专门解决效率方面的问题，这是一个全新的赛道，他们为此非常兴奋。那么DeepSeek这一路走来，证明了这个方向的重要性和成功性。 04:10 陈教授，从你的角度观察，DeepSeek为什么会聚焦到AI的效率问题？这个大背景是什么情况？因为你是长期在学术界多年，那么关于效率方面学术界是什么时候就开始研究了？ 陈教授指出，关于效率的问题，可以从多个角度进行探讨。第一，对于大模型来讲，效率会直接翻译成它的价格，如果效率很低，价格就会很高。对于大模型公司，不仅是提供自己独立平台上的应用，还提供AI的API接口，它的每一次计算，每个token所要花费的算力，会直接翻译成它的价格。对于DeepSeek这样的公司，既做大模型同时也做小模型，这点非常重要，因为既要提供服务和应用，还需要首先考虑到效率的问题。 第二，大模型每次训练已经变得非常贵了，以DeepSeek的一次训练计算，V3模型高达500多万美金，基本上价格是按照一至两美元一小时，用A100大概是一美元一小时，如果是H100在两美元一小时。通常数量比较小，拿到的价格还要再高一些。那么，如果可以提高它的效率，每一次训练的价格也会下降许多。一次训练需要花费500万美金，训练多次它的价格也会相应地增长，所以效率很重要。 除此之外，对DeepSeek的关注度比较高的一点，除了V3模型是去年12月发布的，还有这次的R1模型，其中主打推理和规划的能力。一旦使用在处理问题，其本质是搜索问题，那么搜索其实是非常贵的，如果搜索效率低，开销就增大。举个简单的例子，用DeepSeek R1来解数学题，随便列出一道题365×34-3+8÷2＝767，并对模型说“请加上一对括号，使得这个公式变成正确的”，那么这个模型会去搜索，如果问题稍微复杂一些，更多时候它需要搜索到十五分钟，这样一个问题会用到十万个token，甚至可能更多，如果它的效率很低，那么在使用的过程中，它的开销也会大幅度增加。对于一个商业化的产品，提高效率和降低价格是非常重要的。 从学术界的角度来讲，效率也是非常引人入胜的问题。看自然智能，是指人类和一些动物所具有的智能。相比现在的AI大模型，实际上从功耗或是模型的尺寸，以及从学习的效率来讲，大概都有三个数量级的差距，甚至可能更多。因此，不管是从商业还是从学术的价值来讲，效率都是一个至关重要的问题。而且在早期工业革命时，效率也是一个核心问题，当蒸汽机的第一次出现，它以前的功耗和今天机器的效率作对比，也是将近差三个数量级的。 夏博士补充道，在他的印象中，AI的学术界关注效率方面的问题，斯坦福在研究模型压缩方面至少超过十年了。 陈教授指出，关于压缩方面的问题其实并不是最近发生的，早在1989年，蒙特利尔大学教授，也是魁北克省Mila人工智能研究所的科学主任的Yoshua Bengio 教授，参与发表了一篇很有意思的文章《Optimal Brain Damage》，压缩模型从而减少它的一些参数，使得它的精度不变。应该是在80年代末，90年代初就在研究相关问题了。现在AI的逐渐发展，使得模型压缩变成了一个很有用的技术。但模型压缩仅是一小部分，除了模型压缩以外，还有一系列的问题需要攻克。 10:11 大家比较关心的DeepSeek取得的这些成就证明了哪些方法是有效的？记得陈教授原来讲过AI有三种效率，具体是哪三种？DeepSeek的效率又体现在哪一类？夏博士最早是在去年夏天关注到MoE，并有机会遇到李开复，说他们公司零一就是用了MoE模型取得超高的效率，这是最早了解到MoE完全可以与当时的OpenAI o1大模型相比，这是一个挺好的方向。请陈教授讲讲三个提高效率的方向。 陈教授表示，他对DeepSeek的了解有限，有更多人可能更早的时候就关注他们了，也知道他们一直在发表文章，但真正开始关注是从最近的V3模型开始，他认为V3的结果已经做得非常好了。具体而言，DeepSeek做了两件不错的事情。第一件，是整体的MoE模型，在不同expert上面的load balance不是很均衡，在这个问题上做了一些工作，使得它的load balance变得比较均衡。第二件，是DeepSeek一直在探索模型的结构上是否有可改进的空间，超过一般的注意力机制，V3模型做了一个latent space的Multi Token Attention，这个Meta之前也做过类似的工作，对于效率也有很大的提高。并且前不久，发布了稀疏注意力机制，这个可能要进一步地提高它的效率。 当你做了这两件事情以后，其实都是对模型的结构以及运算load balance做出的一些改进，非常有效地使得MoE它可以获得更好的性能。除此之外，还做了一些底层的事情，对于AI团队来讲永远都是两部分，一个是算法部分，一个是系统部分，两者缺一不可。从早年Google的时期，人们就意识到相关问题，计算和AI算法同样重要。这个逻辑与当年的Google对于Transformer架构的结构支持表现出了相似性，如果同样使用CUDA的kernel支持的话，效率就会非常低。对于做了结构上的改进以后，硬件的使用效率就会较差，所以DeepSeek在改进架构的同时，有一个非常强大的系统团队可以做到写底层代码，把改进后的架构依然做得高效。使得在V3的大模型上就已经获得了相当不错的成绩，而v3是个6000多亿参数的大模型。 最近把DeepSeek推到了风口浪尖上实际上是R1，做了比较直观的搜索功能，基本上是用了自己定义对于数学问题的推理能力。对于数学问题可以非常方便地设立奖励函数，这是一件讨巧的事，主要满足以下两个要求：一个是格式的正确性；第二个是与正确答案完全一样，并且可以计算出正确答案。因此，这两种是最简单的奖励机制。在这基础之上加入思考机制，让模型本身有思考的过程，犹如加了一块白板基本就有推理能力。 他认为，由于V3模型的能力已经足够好，使得在搜索的过程中精度比较高，可以做到自发的方式进行搜索，来获得比较好的推理能力。至于怎么做，又是一个非常简单的方法，对于每一个问题设置100条答案，再从这里面寻找是否有答对的迹象，从这些答对的情况下做出反馈。奖励函数实际上是比较直观的，所以可以用自发的方式。如果看training code一开始的起点不是零，而是有10%左右已经是比较高了，对于盲猜或者直接出100条这样的方式，已经有如此高的概率，其实是把稀疏奖励的问题几乎绕过去了。这是第二个取得的推理能力。 第三个除了推理能力以外，对于R1的小模型还做了蒸馏技术，把大模型的能力通过知识蒸馏技术用在小模型上，这点很有意思。证明在DeepSeek的大模型上，虽然用小模型无法用自发的方式学习到推理能力，但是如果把结果给你，小模型实际上是可以学到，很好的推理能力。让它自己去盲猜，自发方式不好做，因为本身小的模型不够好，但是可以用大模型的方式把正确的答案蒸馏到更小的模型中，并且实现推理能力，他认为这是可以去做的。 夏博士表示，这些都是非常明显的，并且收获了很好的结果。顺着这点往下讲的就是做出R1的小模型了，那么Aizip是聚焦在小模型以及微模型方面，TSVC基金在两年前就开始布局，认为这是一个全新的赛道，在AI领域关注效率的问题，并追求模型的小型化是一个重要趋势。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。

下一期稿子写了一半，和别人聊了聊父母，忽然想到点啥，遂水一期。 核心观点： 父母的“我这么做都是为了你好”，部分来源于，父母形成世界观的年代，投入皆有产出； 我们反感“我这么做都是为了你好”，部分来源于，我们形成世界观的年代，投入产出比是个玄学问题。 父母的“不结婚这辈子就完了”，部分来源于，父母形成世界观的年代，如果不按照模板走向成功，就会被唾弃； 我们的“一个人生活也没什么大不了的”，部分来源于，我们形成世界观的年代，基础设施已然完备，一个人生活是保底。 那我们的下一代会不会遇到类似的问题呢？ 当然也会，我也做了点展望。 鸽了许久，开始干活了。

1月11日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第37讲。制造业机器换人最难换的工位难在哪里？如何做到绣娘一样的“眼到、心到、手到“的灵巧细活？TSVC连续介绍了具身智能在机器换人中大显身手，本期TSVC硅谷访谈厅来与eBots创始人和投资人聊聊远胜人类的精细灵巧机器人，如何赢得世界上最难搞的制造业客户。 嘉宾： 徐博士是一位连续创业者、投资者和公司高管。他是eBots Inc的创始人兼首席执行官，该公司是一家专注于精密制造的智能机器人创新和制造企业。他曾是Silevo Inc的首席执行官和联合创始人，该公司致力于高效光伏电池和组件的研发和大规模生产。Silevo成功地被特斯拉旗下的SolarCity公司收购。 徐博士在太阳能和半导体行业有丰富的经验。他领导开发了商业规模上能效最高的光伏组件。他在美国和中国建设了高能效光伏电池组件大规模生产线。徐博士还主导了各种尖端半导体设备的开发（如物理气相沉积、化学气相沉积、原子层沉积、电化学镀膜等）和商业化。在担任全球最大的半导体设备制造商Applied Materials, Inc全球副总裁和金属沉积事业部总经理期间，取得了数十亿美元的年度销售收入。他开创并领导了铜薄膜工艺技术和设备的研发，实现了整个半导体行业芯片性能全面提升和降低成本。徐博士还担任一家快速成长的半导体设备公司的董事顾问，纳斯达克：ACMR。他还是硅谷知名风险投资公司TSVC的投资合伙人。 徐博士在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校获得材料科学博士学位。他还拥有日本大阪大学的电气工程博士学位。他在中国浙江大学获得了半导体物理和器件学士学位。徐博士持有104项美国专利。 夏淳博士是TSVC联合创始合伙人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。 夏淳博士是清华企业家协会（TEEC）创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund。 夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 以下为正文： 04:32 看徐博士的简历，一个是材料科学博士，一个是电气工程博士，都是非常硬核的博士，工作经历从半导体材料到光伏电池的研发和生产，现在又到制造业的机器人，跨度非常大，我们想了解您是个什么样的人？在生活中有什么爱好？能够有如此旺盛的精力。 徐博士表示，爱好也是为了丰富生活，例如他喜欢登山，曾经到过珠峰，同时也喜欢游泳，还爱好骑自行车，周末出去骑个60英里之类的，跟朋友的社交活动会相约去打网球，有各式各样的兴趣爱好丰富自己的生活。 05:53 从第一家Silevo公司成功退出后，因为什么原因激励自己第二次创业？ 徐博士表示，在创业的道路上，创业公司的盈利能力是一个至关重要的问题。但是他认为创业不仅仅是为了实现个人价值，更是为了解决社会问题和满足人们的需求，并能够对社会做出积极的贡献。所以，第一次创业是跟环保相关的，新能源高效太阳能；第二次创业，是因为看到了许多3C电子厂的工人们，他们的整体工作环境非常艰苦，虽然做出来的每部手机都很漂亮。正因为如此，他认为应该把这些生产线进行全面的自动化改造，使得这些工人们能够从生产线上解放出来，再回到大学里去实现他们的梦想。 07:20 请徐博士简单介绍一下eBots是做什么的公司？ 徐博士表示，eBots实际上是AI智能机器人公司，主要用于智能装备制造领域。在过去八至十年间，AI与机器人的结合经历了从理论到实践的转变，使得它能够真正达到手、眼、脑协调配合的程度，呼应我们今天主题所讲的眼到、心到、手到，能够达到灵巧以及精密制造。 08:21 TSVC也有一系列关于具身智能在机器换人中大显身手，但是在制造业里，哪些工位的难度是最大的？哪些工人是最后才能被取代的？为什么？ 徐博士表示，实际上在开创eBots公司之前，在深圳待了很长一段时间，走访了多家企业。其中最难的工位，第一个，是柔性化以及可变形性，这方面的技术难度非常高。例如像头发丝一样细的射频电缆，还有许多电子元件里各种各样的导线、插头、插座之类的都是需要人工操作。传统的机器人，还没有达到像灵巧的绣娘一样去做这件事情，它完全是依靠人类的双手去完成这些较复杂的任务。 第二个，非标准自动化设备确实在一定程度上替代了人工，但是做到一定程度时，发现非标准自动化设备已经无法再去替代人工，如较复杂多任务的装配工作，许多工作需要两只手配合在一起才能完成的装配工作。例如在某些装配行业里，每个工位要完成7步到15步的装配工作，机械臂点对点的编码通常涉及定义机器人目标点的数据结构，因为它每做一步，中间就需要做逻辑的判断，决定下一步该怎么做，而且它的位置是在不断地移动，也就是必须一个目标检测，以及事后估计等等这些工作，使得它能够完成多步骤、多任务的指令，并且是无法分解的一些动作。 第三个，是我们今天所讲的灵巧和精密的机器人，现阶段市场上售卖的6轴机械臂能够完成各种重复性动作，可以达到20微米，因为它只做一件事情，从a到b，再从b回到a。但在实际的整条生产装配以及组装过程当中，它的工作不仅限于从a到b，可能是从a到c、d、e、f等等，还需要在整体的操作空间里进行作业。因此，提到一个概念叫“绝对精度”，而现有的6轴机器人，在没有视觉或没有AI模型引导的情况下，它的绝对精度在500微米到一毫米之间，对于一些精密组装的电子产品，例如手机、手表等等是无法去做这件事的。所以，目前机器换人，归纳总结有三种工位是非常具有挑战性的，但实际上还有很多。 eBots正是找到了装配线上的痛点，总结三种工位来针对性地解决这些问题，能够真正做到机器换人。这些也是客户非常苦恼的痛点，eBots把产品提供给客户，并且解决客户在目前为止很难逾越的一个难点。 13:16 想问一下夏老师，因为TSVC关注具身智能的投资已经很久了，在这个过程中一直在讲具身智能如何在机器换人中大显身手，作为投资人，替代这些工位的市场价值如何？为什么要替换？ 夏博士指出，这是一个很好的问题。首先，替代这些工位与未来的工人群体息息相关，制造业对于他来说并不陌生，曾经在中国长三角、珠三角地区调研了200多家工厂。现阶段，年轻人已不再愿意进入工厂工作，包括在工厂中老一辈工人退休后，年轻人也不愿意接替他们的工作，导致工位空置，这是一件非常令人苦恼的事情。除此之外，人的因素中会受到情绪的影响，相对来说缺乏稳定性，容易导致生产的产品质量出现良莠不齐的情况。还有一些与劳动强度有关，许多工位由工人去做非常辛苦，越是辛苦的工位，也就意味着再去招下一代的工人去替补变得非常困难。随着用工难和招工难问题的日益严峻，自动化技术的价值不断升高，成为众多企业应对挑战的重要策略。除中国以外，尤其是回到TSVC一直主张的美国制造onshore，首先要把工人的问题解决好，这点至关重要，所以很多因素是与工人有着直接性的关联。 16:03 徐博士的eBots发现了这个痛点并且去解决，技术难点在哪里？用通俗易懂的话来解释一下。 徐博士指出，从技术角度观察操作工是如何工作的，首先，眼睛能够很敏锐地捕捉到东西，第一个难点，是需要克服的3D视觉问题，成像时间如果需要一秒或两秒钟的时间会比较慢，对于精密要求非常高，能够看到比头发丝更为细微的东西，这些都是精密灵巧的组装。其次，速度要非常快，基本能够达到实时的效果，可以实时指导机器人两只手的运动，达到真正的精密且可靠的装配工作。 第二个难点，可靠性非常重要，许多训练AI模型我们都知道，模型过度自信导致漏报，过度自卑导致谎报，都会失信。把这些东西都组合在一起之后，发现在生产线上会出现判断失误或动作失误的情况，结果造成良率的损失，而在生产上做的都是高附加值产品。 eBots与许多客户都有合作，基本上每个客户都表示良率达到99.95以上，最终他们的希望值是要达到99.9995，也就是5个9后面再有一个5的良率水平，所以这也是一个超高难点。AI模型，既要有随机性又要有确定性，确定性的可靠性还要很高，随机性可以使多用途方面，模型能够像操作工一样自主学习很多东西，但是一旦操作工被放在某个工位上的时候，必须能够非常可靠地完成任务，不会造成任何的失误。另外，在工厂里，生产线周期确实很短，时间就是金钱，因此提高生产效率是至关重要的。 eBots智能机器人，具备在不同的工位上移动作业，就像操作工一样的给他布置任务后就可以去做，这是通用性能方面。另外，灵巧与高精度，像绣娘一样拿起来一个很微小的东西就可以做起来。下面播放视频进行演示，eBots是如何很灵巧地去做这些小东西的。 演示环节： 现在给大家一个基本的感官认识，这是一个基本的技能训练，两个机械臂的前端是镊子，在互相交替地来回传递东西，实际上工位上的动作非常多，通过深度学习，把机器人训练成可以抓取东西。例如在工厂里，细如发丝的0.6毫米的射频天线用在手机上，无序地放在一个容器里，机器人可以找到一个最佳点抓取起来，一个动作一个训练，可以使小东西能够灵活地进行，而且可以24小时不分昼夜地运行，这是一个很重要的动作，相当于人的两只手抓着两把镊子在干活。 23:15 问一下夏老师，TSVC作为eBots种子轮投资人是看中了什么？为什么要投eBots？ 夏博士表示，TSVC基金是做早期种子轮的投资，利用独角兽三要素“天时、地利、人和”三个方面。“天时”指市场宏观的时机，有需求就会有市场，在美国，劳动力短缺的问题依然严峻，工人需求变得更加旺盛。实际上，许多操作工对技能有一定的要求，像绣娘一样，不是任何一个人都可以去做这件事，哪怕训练都不一定能够做好，还是存在一定的难度。这是市场端开始的好时机，现在正是需要有这样的解决方案。 “地利”是讲产品定位。做的产品，做的机器人用在什么方面？例如一般作为装料、卸料、码垛的机器人做的人非常多。TSVC之所以看中徐博士的eBots，因为他挑选了一个基本上是机器人里难度最高的精密加工，针对柔性。TSVC进行投资时分析，像绣娘一样做类似于穿针引线的活，传统的机器人根本做不到，确实是要求眼到、心到、手到，这些都能够无间的配合。同时还了解到，它的精确度已经超越了人类，精度达到22微米，即0.02毫米，这是非常高的精度，已经达到了微雕的层次，而且它是柔性的，这项技术的难度可想而知。 “人和”是看徐博士本人，他本人非常愿意接受高难度挑战，因为他过去在大公司里已经做到了高管，以及第一次的创业公司也很成功地被特斯拉并购，并且在特斯拉也工作过一段时间，他的职业生涯已经是很成功了。那么，在这之后他还愿意接受高难度挑战，的确令人钦佩。这类创始人有愿意挑战自己的勇气，并且有强烈的自我信念，一定会比原来在大公司做VP时还要难，一定比之前做新能源的公司难度还要大，所以非常看好eBots公司，他们认为一般的创始人很难坚持下去，既要坚持多年，还需持续地付出很多努力，而且更重要的是，创业难度增大后更能静下心来打磨产品，这点也是夏博士非常欣赏的。因为真正的好产品，能够进到工厂里使用在生产线上做高精密的零件加工，这绝不是短时间内就能够做到的，必然是经过了长时间的潜心打磨。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。

2025年度全新系列节目【一起听过四季】上线，诚邀各位听友，于春风吹起时，一同在耳机里埋下旋律的细芽，共筑属于我们的四季互动歌单。 四季更迭是亘古不变的自然韵律。每个季节随着时间气候变化，我总会制作更新与季节相关的歌单节目，季节主题也是比较受听友们的欢迎。 * 今年的季节歌单仍然会是我的选题，但与往年不同的是歌单增加了互动性，希望以我的季节歌单抛砖引玉，邀请听友们在评论区里留言提名你所喜爱的，与对应季节相关的歌曲，一起来制作听友们的四季歌单。 * 评论提名的音乐风格类型不限，演绎的语言没有限制，纯音乐也是可以的，只要让你感受体验甚至联想到相应季节特色的歌曲都可以 从2025年的四月出发，我会从听友们的评论提名里挑选20首歌曲制作一期听友季节歌单，每期的征集时间为15天，制作四期听友歌单，每期听友季节歌单票选前三首最受喜爱的歌曲，最终在2026年3月推出春夏秋冬12首歌的【四季回响】代表我们一起听过了四季。 第一期春日听友歌单欢迎你的评论提名推荐，期待4月20日的【听友歌单 春】，在春光消逝之前一起听歌吧 珍惜春光 不负音乐 春天消逝之前一起听歌 00:05 春天是一首浪漫诗——Youzee Music 02:34 春光——刘若英 06:04 卜卜脆——刘惜君 09:08 花一开就相爱吧——林依晨 12:39 住在春天——曹方 17:10 春天——张敬轩 21:33 春雨里洗过的太阳——王力宏 26:14 异次元的玫瑰——苏打绿 29:20 园游会——周杰伦 33:30 Monday——窦靖童 37:54 春风吹——方大同 41:09 看海——莫艳琳 45:59 春风十里不如你——李健 50:02 春雨——林忆莲 54:22 Before Spring Ends——王OK/李天责 欢迎各位听友在评论区里留言，提名推荐你所喜爱支持的，具有春日色彩的音乐歌曲

📝 本期播客简介 本期节目邀请到Cursor联合创始人Aman Sanger，分享他从MIT学生到创业者的精彩历程。Cursor是一款革命性的AI编程工具，致力于通过先进的AI技术提升开发者的工作效率。节目中，Aman详细讲述了Cursor的创业缘起、产品迭代过程、技术架构设计，以及如何在激烈的市场竞争中脱颖而出。特别亮点是Aman分享的创业初期经历，包括如何从最初的产品方向调整到最终锁定核心功能，以及如何通过快速迭代和用户反馈驱动产品发展。节目还探讨了AI编程工具的未来趋势，以及Cursor在提升开发者生产力方面的长期愿景。 👨‍💻 本期嘉宾 Aman Sanger，Cursor联合创始人，MIT毕业生，14岁开始编程。作为Cursor的核心技术负责人，他带领团队开发了这款革命性的AI编程工具，帮助开发者提升工作效率。Cursor在2023年正式推出，并迅速实现了1亿美元的营收，成为AI编程工具领域的佼佼者。 🌟 精彩内容 创业初期的挑战: Aman分享了Cursor在创业初期的产品方向调整和早期探索，如何通过快速迭代和用户反馈驱动产品发展。 技术架构设计: 详细解析了Cursor的技术架构，包括定制化模型的设计和优化，以及如何通过数据积累提升产品性能。 市场竞争策略: 探讨了Cursor如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，特别是与Copilot的竞争和市场策略。 用户粘性提升: 分享了Cursor如何通过核心功能和数据积累提升用户粘性，形成市场竞争优势。 未来趋势展望: 探讨了AI编程工具的未来趋势，以及Cursor在提升开发者生产力方面的长期愿景。 公司文化: Aman分享了Cursor的团队文化，如何通过技术创新和团队协作持续推动产品发展。 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Cursor Co-Founder Aman Sanger on the Journey from 0-$100M in 12 Months & the Future of Programming 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

灰灰的主账号在小红书【@渡人渡己 Overcome】(-蓝V企业号)和小红书【@灰灰是蓝猫律师】(-中英律师身份职业认证) 敏感字谐音处理【版权所有·侵权必究·认准灰灰和渡人渡己·拒绝仿冒·原汁原味专业内容·来自英国伦敦】 课程在灰灰的B站课堂（@我猫叫灰灰）付费直播回放在灰灰的B站课堂可以找到，请尽量不要错过付费直播，因为回放体积很大平台收沸高所以回放比较贵。 灰渡疗愈是灰灰渡人渡己疗愈空间的简称，灰灰是中国执业律师和英国事务律师，住在英国伦敦。灰灰曾经代表英国人打官司战胜的英国四大银行。灰灰毕业于中国政法大学法律本科和英国牛津大学法律硕士，曾在英国皇家私人银行工作，期间接触到心理疗愈技术，和在该银行从事心理疏导和培训工作的英国同事一起把它推广给大家。 有任何问题，直接到小红书来找灰灰：小红书渡人渡己的灰灰

本次话题是因为前些天一个意外事件强烈冲击了我，我决定为此做一次分享。 事情经过是有位客户添加我的微信咨询包装设计，一番常规沟通之后，她竟然说是通过DeepSeek的推荐找到我的。 为此感叹（也感激）自己过去能一直在坚持分享，想不到居然可以在AI应用中开花结果，直接带来业务。 也就着这个事情，结合自己的阅读实践心得，跟大家谈谈设计公司的经营战略问题。 ... 视频版本欢迎到B站检索“设计史太浓” 完整图文版本欢迎到知识星球检索“设计史太浓” 已出版相关书籍在当当、京东等平台均有售，感恩支持： 01、《设计大师启示录》 02、《创意国家漫游记》 03、《艺术风格启示录》 04、《设计风格启示录》

在商业浪潮奔涌不息的当下，创新成为企业破局突围、领航发展的关键密钥。美的、glossier、华为、抖音，这些来自不同领域的品牌，以独特的创新路径与卓越的发展成果，为商业世界点亮了前行的航标。深入剖析它们的发展轨迹，探寻其背后的创新密码，对各行业的发展有着不可忽视的借鉴意义。 “创 + 100 品牌榜” 作为一个独特的观察窗口，为我们呈现了不同品牌在创新道路上的探索与实践，对其深入解读，有助于我们理解当下商业发展的趋势与方向。“创 + 100 品牌榜” 所涵盖的品牌，无论是在国际市场崭露头角的，还是在本土领域大放异彩的，亦或是全球新兴的潜力品牌，都在以各自独特的方式诠释着创新的内涵。 共谈嘉宾： 钱峻 — M360 MSAI & 创+平台 创始人/联合主播 莫胜晖 — 创+智库战略顾问 Angela — 创+项目总监 Kant — 创+智库副总经理 SHOWNOTES： 1:04 美的是一个比较低调的传统家电企业, 2024年全球产值已经超过4000亿。 10:26 glossier是靠社交媒体起家的一个品牌，所有的风口都踩到了社交媒体。 15:01 华为不管从硬实力、软实力都是非常的突出，商业方面也有很多的突破创新。 20:01 抖音真的是具有全球影响力的内容科技公司，有数以万计的创作者生态。 一、美的：传统制造业的 “逆袭式” 创新转型 提起美的，多数人或许还停留在其传统家电品牌的印象中。但美的用实际行动证明，传统制造业并非创新的 “贫瘠之地”，而是孕育无限可能的潜力股。1998 年，美的 30 周年时产值仅 50 亿，到 2024 年全球产值突破 4000 亿，这一飞跃式的增长令人惊叹。 美的创新的核心在于深耕产业链，持续向上游攀升。从塑料瓶盖起步，发展风扇、空调业务，进而收购压缩机生产线，掌握核心技术。面对制造业升级，美的借助工业 4.0 东风，收购库卡进军工业机器人领域，打造智能制造服务。同时，积极跨界医疗、新能源汽车等领域，展现出强大的拓展能力。 美的的发展历程启示我们，传统制造业不应被固有思维束缚。只要坚守产业根基，不断深挖技术、拓展业务边界，就能打破发展瓶颈，实现从传统制造向高端化、多元化的华丽转身，为传统制造业的创新转型提供了可复制的成功范例。 二、glossier：社交媒体时代的 “小而美” 逆袭典范 glossier，一个在新兴品牌中崭露头角的彩妆品牌，它的成功是对社交媒体和电商风口精准把握的生动诠释。创始人 Emily Vice 从美妆博客起步，积累大量粉丝后创立glossier品牌。 在竞争激烈的彩妆市场，glossier倡导 “skin first，make up second” 的理念，推崇自然健康之美，与主流彩妆风格形成差异化竞争。借助 Instagram 平台推出产品并打造电商平台，实现业务爆发式增长。面对疫情冲击，glossier迅速换帅，抓住 TikTok 流量红利，采用 KOC 模式成功逆袭。 glossier的发展表明，在新媒体时代，品牌要敏锐捕捉市场趋势，借助社交媒体精准触达目标消费者。同时，坚守独特的品牌理念，在细分市场找准定位，以灵活应变的策略应对市场变化，即使是小品牌也能在红海市场中脱颖而出，开辟属于自己的广阔天地。 三、华为：科技战场的坚韧创新者与行业引领者 华为，作为中国科技企业的领军代表，在面对外部重重挑战时，展现出了强大的创新韧性和卓越的引领能力。在通信领域，华为凭借 3000 多项 5G 核心专利，引领行业发展，并积极布局 5.5G、6G 技术，持续拓展技术边界。 手机业务上，华为突破芯片封锁难题，不断迭代产品，Mate 系列、折叠屏手机备受市场青睐，成功重回巅峰。在智能汽车领域，华为重塑豪华车市场格局，打破传统豪车品牌的垄断地位。 华为的成功不仅在于技术创新，其独特的企业文化也是重要支撑。“狼性文化” 激发员工拼搏精神，强烈的生存危机感促使企业不断自我革新。华为的发展让我们看到，企业创新需要开放的心态，整合产业链资源，注重人才培养，坚持以人为本的创新模式，才能在科技浪潮中持续领航。 四、抖音：内容科技领域的创新变革先锋 抖音，作为全球极具影响力的内容科技公司，以创新的商业模式重塑了内容商业化格局。它将文化与科技深度融合，开创兴趣电商模式，实现短视频、直播、社交的有机结合，构建了内容即商业的生态闭环。 抖音的全球领先 AI 推荐算法是其核心竞争力，精准的信息分发增强了用户粘性。平台上繁荣的创作者生态，为中小企业和创作者提供了广阔发展空间，助力乡村振兴、个人创业等。在全球化进程中，TikTok 覆盖 150 多个国家，通过本地化战略与各地品牌紧密合作。 抖音的发展充分证明，科技创新是品牌发展的核心驱动力。构建多元化商业生态，注重用户共创和社会责任，能够使品牌在全球市场中获得强大竞争力，成为推动行业变革的先锋力量。 美的、glossier、华为、抖音，这四个品牌在各自领域的创新实践，为商业世界提供了宝贵的经验。它们的故事激励着各行业的从业者，无论身处何种领域，都应勇于创新、敢于突破。 TAKEAWAY 1、传统制造业不应局限于固有模式，像美的从塑料瓶盖厂成长为多元化巨头，证明了坚守产业根基、延展产业链能实现从传统到高端的转型。 2、新媒体时代为品牌发展提供了新机遇，glossier借助社交媒体崛起，表明品牌需紧跟潮流，利用新平台精准触达消费者。 3、独特的品牌理念是在竞争激烈市场中脱颖而出的关键，glossier倡导自然健康的美妆理念，在彩妆红海市场开辟出差异化路径。 4、面对外部挑战时，企业的创新韧性至关重要，华为在芯片封锁困境下突破技术难题，展现出强大的抗风险与创新能力。 5、企业文化对企业创新发展有着深远影响，华为的 “狼性文化” 和生存危机感，激发员工拼搏，推动企业持续革新。 6、科技创新是企业发展的核心动力，抖音依靠全球领先的 AI 推荐算法，构建起强大的内容生态，引领行业变革。 7、构建多元化商业生态能增强企业竞争力，抖音融合短视频、直播、社交与电商，形成内容即商业的闭环，创造巨大价值。 8、企业创新需具备开放心态，整合产业链资源，华为在发展中积极借鉴外部技术，同时也注重自身研发，实现协同发展。 9、重视用户共创和社会责任的品牌更易获得市场认可，抖音通过繁荣创作者生态助力创业，积极履行社会责任，提升品牌形象。 10、品牌发展要善于把握时代趋势和市场变化，无论是传统制造业、新兴美妆品牌，还是科技与内容产业，顺势而为、灵活应变才能持续发展。

在当下这个商业蓬勃发展却又竞争白热化的时代，营销领域正经历着前所未有的变革。对于品牌而言，找到精准的定位，无异于在复杂多变的市场中握住了开启成功之门的钥匙。在过往的品牌定位中，价格和功能曾是主要的衡量标准，众多品牌纷纷在这两个维度上发力，试图塑造差异化优势。但随着市场的发展，产品同质化现象日益严重，消费者的需求愈发多元且难以捉摸，这种传统定位方式的局限性逐渐凸显。 在这样的背景下，一种全新的营销理念 —— 认知图谱，悄然兴起。它打破了传统思维的禁锢，从消费者认知的深层次出发，为品牌定位提供了一个全新的视角和有效的工具。认知图谱究竟是什么？它又如何引领品牌定位的变革？在实际的商业场景中，它能发挥多大的能量？带着这些疑问，让我们一同深入探索认知图谱在品牌定位中的奥秘，揭开它为品牌发展带来的无限可能。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 SHOWNOTES 0:41 品牌的更高级的定位是认知的定位。 3:23 消费者是有价值观和个性的，这些个性和特点，最终会体现到词汇和语言上。 6:15 大五人格的理论的基础应用到品牌的定位研究里面来了。 13:30 感知地图到体验图: 左边理性，右边感性；下边传统保守，上面是现代进取。 一、突破传统定位困局，探寻品牌定位本质 在当今竞争激烈的商业世界，品牌定位无疑是企业成功的关键。传统的基于价格和功能的定位方式，正逐渐被市场的浪潮所淹没。在这场营销的变革中，认知图谱作为一种全新的定位工具，正崭露头角，为品牌的发展开辟新的路径。今天，就让我们深入探讨认知图谱在品牌定位中的重要作用。 品牌定位，绝非简单的价格与功能的划分。许多品牌试图通过标榜高端或低价、强调独特功能来脱颖而出，但这种定位极易被模仿和超越。当市场上众多品牌都追逐性价比或科技感时，竞争便陷入同质化的泥沼。真正的品牌定位，应深入到消费者的内心，基于他们的认知、价值观和个性。 二、认知图谱：开启品牌深度定位之门 认知图谱，正是实现这一深度定位的有力武器。它基于消费者的需求、价值观和个性，将这些要素转化为具体的词汇，并揭示词汇之间的内在关系。就拿豪华车市场来说，宝马、奔驰和奥迪虽同属豪华车阵营，但它们各自的 “豪华” 内涵却大相径庭。而如今的新能源豪华车，又为 “豪华” 赋予了新的定义。通过认知图谱，品牌可以清晰地了解消费者对自身及竞品的认知差异，从而精准定位，塑造独特的品牌形象。 三、绘制认知图谱：从心理学理论中汲取智慧 那么，如何绘制这张神奇的认知图谱呢？这就要借助心理学中的大五人格理论。该理论基于 “词汇假设”，认为人的认知建立在词汇基础之上。研究者从大量英语词汇中筛选出常用词汇，通过测试构建起词汇与人的联系，进而总结出开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质这五个维度，以此描绘人的特征。 在品牌定位研究中，我们可以借鉴类似方法，收集消费者对品牌的感受和需求相关的词汇，分析词汇间的关联，构建品牌定位地图。例如，通过研究发现 “高端” 与 “有设计感” 的距离较近，而与 “性价比” 较远，品牌在定位时就可以据此做出更符合消费者认知的决策。 四、认知图谱上的品牌坐标：洞察市场趋势 绘制出认知图谱后，品牌便能在这张 “地图” 上找准自己的位置。图谱中的词汇分布蕴含着丰富的信息，从左到右、从下到上呈现出不同的趋势和特点。左侧词汇代表理性、沉稳，如 “可信”“耐用”；右侧词汇则充满感性、梦幻，像 “好奇”“有趣”。下方体现传统价值观，是保守型定位；上方则代表现代感与进取精神。 这张图谱不仅能帮助品牌定位，还能解释许多市场现象，比如代沟问题。父母辈可能更倾向于实用、稳定的产品，而年轻人则追求惊喜和时尚，品牌需要根据不同目标群体的需求在图谱上找到合适的定位。 五、认知图谱驱动品牌实战：华为、小米的成功启示 在实际的市场竞争中，认知图谱的作用尤为显著。以华为为例，十年前华为更侧重于功能性和实用性，处于认知图谱的左下角。随着技术的发展，华为逐渐走向科技感领域，但由于政治因素经历了一些波折。其 P 系列和 Mate 系列分别向左、向右拓展定位，P 系列面向时尚女性，更偏感性；Mate 系列则强调权威、专业和效率。而新推出的 Pure X，为了吸引更多消费者，在产品表现和体验上开始向右侧偏移，追求精致时尚和个性化。 小米同样如此，借助汽车业务和雷军形象的转变，品牌定位也在不断向上提升，塑造出更具现代感和浪漫主义的形象。 六、展望未来：认知图谱助力品牌决胜市场 认知图谱为品牌定位提供了一种科学、系统的方法，帮助品牌摆脱价格和功能竞争的红海，进入消费者心智竞争的蓝海。在未来的营销中，品牌应充分利用认知图谱，深入了解消费者需求，找准自身定位，塑造独特的品牌形象，在激烈的市场竞争中脱颖而出。 最后，留给大家一个思考问题：在传统与现代、理性与感性之外，你认为还有哪些维度能够影响品牌定位呢？欢迎大家积极讨论，一起探索品牌定位的无限可能。 TAKEAWAY 1、传统基于价格和功能的品牌定位易被模仿超越，应深入消费者内心，基于其认知、价值观和个性进行定位。 2、认知图谱基于消费者需求、价值观和个性，将相关要素转化为词汇并揭示其关系，助品牌精准定位、塑造独特形象。 3、大五人格理论的 “词汇假设” 认为人的认知建立在词汇基础上，可用于构建品牌定位地图。 4、通过分析词汇间的关联，如 “高端” 与 “有设计感”“性价比” 的距离差异，能辅助品牌做出符合消费者认知的定位决策。 5、认知图谱中的词汇分布从左到右、从下到上呈现不同趋势，可分为理性感性、传统现代等维度，为品牌定位提供参考。 6、认知图谱能解释市场现象，如代沟问题，品牌需根据不同目标群体需求在图谱上找准定位。 7、华为通过不同系列产品在认知图谱上拓展定位，小米借助业务和形象转变提升品牌定位，均体现认知图谱在实战中的作用。 8、认知图谱帮助品牌摆脱价格和功能竞争红海，进入消费者心智竞争蓝海，是科学系统的定位方法。 9、未来营销中，品牌应充分利用认知图谱，深入了解消费者需求，塑造独特品牌形象，以在竞争中脱颖而出。 10、除传统与现代、理性与感性外，探索其他影响品牌定位的维度，有助于挖掘品牌定位的无限可能。

【库迪不卖咖啡】 准备很久的节目（主要是国米老师），主要是为了等太阳能不能进附加赛这事基本定了之后进行总结。从太阳开赛前预期、到这赛季的问题到未来走向，我们都尝试分析了一遍。应该比较全面了。 国际米兰目前已经追平魔封波成为参与我们节目最多的非常驻嘉宾。 原因是我们几个都太“随派”了，国米老师每次让我们感觉到，原来跟关注数据很少的人也是能很融洽的讨论。 MC：@-库昊- @daaayyy_ @炸号之王国际米兰

本集关键词： 从美国谈开去，关键时刻的关键人物，破山中贼易破心中贼难，被制造的焦虑，中国人的平衡点，小狼的高光时刻，听友反馈…… 片头BGM：Bailemen Swing - The Shanghai Restoration Project 上海复兴方案 片尾BGM： Rhapsody In Blue - George Gershwin