Vol.177 从工具、社区到情感大模型与具身智能：与任永亮聊2011、2016和2022几个技术周期中的测测
- 测测是一家"闷声盈利"的泛心理平台：约四千万用户、75%为女性，典型用户是20-40岁城市女性，2017年起持续盈利至今，靠咨询与用户付费养出AI团队和机器人项目。任永亮的思路与梁文锋同构："我缺乏顶级的融资能力……我们去利用业务的现金流，去养一个算法的团队。"公司现不到300人，一半以上是一年内入职，增速在加速。
- DeepSeek让AI战争结束，这是全篇最硬的判断："把我最后一点想象力的空间都给我挤没了"——此前所有AI创业公司可能都还残存"做中国OpenAI"的念想，如今归零；所有人被迫"放下身段去看应用"，具身智能成为新的热门赛道，反而加剧了他的竞争。"我只是没想到AI这个战争结束的那么快，应该再竞争个几年会更好。"
- 核心新押注：宠物大小的家庭情感机器人，预计明年上半年做出可以卖的产品（不是demo）。to-C机器人唯一成功品类是扫地机器人（应该是亿级用户），日本“Lavot”和国产玩具型出货量"可能都没有超过五万"；他的目标是几年内出货10万到百万台以上、"开创一个品类"——明确不做玩具、不做人形、不做工业操作，多模态交互+移动能力是两个必备项。
- 李翔概括AI在应用侧是成本中心：每次推理都要花token，任永亮表示"那当然了"；"满足情绪价值的最好商业模式……我相信它不是卖token"（他坦承还没有答案，有几个实验在做）。AI天然个性化，但"没办法形成规模效应，它提供的每一次服务的成本都是刚性的"；垂直玩家的护城河是场景、真实用户反馈与心理专业数据团队——"简单做一个demo很简单，关键是在真实场景里看长期的效果"。
- 宏观底色是通缩式的："AI不创造需求，它毁灭需求"——与工业革命不同，岗位只减不增、分工-收入-消费的循环被切断，"AI领域的创业公司成长为中型、大型公司的机会也会很少"；但心理与情绪需求温和上涨，口红效应受益——他点名港股的泡泡玛特、老铺黄金和《哪吒》，"我们平台就是提供一个按摩"。
- 真人咨询"一百年之内替代不了"：AI越普及、教育的用户越多，对真人的需求反而可能上升（有机蔬菜类比）。护城河是朱啸虎式的脏活累活——管理几万名咨询师、处理纠纷、认证定价体系；淘宝、百度都进来试过，"一看增长太慢，算了，我们不干了"。
- 学费清单值得记账：错过GPT-2（"当我知道的时候，就所有人都已经知道了"）、首席科学家一年和平分手、2023年投入几千万做AI团队、买卡、标数据等——"最终我们发现，标准答案是DeepSeek……其他我们所有人的想法，白努力了"。对通用大模型的幻想只持续了两三个月：资金与人才密度要求极高，"国内的巨头可能都很难追平和美国的差距"，芯片算力是卡点。
1. 四千万用户、75%女性：一个从二十万块钱起家的泛心理平台
- 任永亮（新颜集团创始人）给测测的定义："通过工具、平台、AI以及未来的机器人，为用户提供泛心理方面的服务。"典型画像是20-40岁城市女性、大学毕业前后，"面临的生活挑战比较多——感情方面、事业方面"，女性占75%。李翔的点评：这是所有消费品最喜欢的人群。
- 起点朴素到近乎天真：2011年在IBM打工挣了二十万出来创业，租个办公室、招两个北大实习生（一个学计算机、一个学心理）就开干；先押H5跨平台，"后来发现它的体验差的太多"。他对自己的复盘毫不遮掩："我过于依赖自己……还有一点个人英雄主义的想法。我是个程序员，不太爱去沟通、吹牛。"
- 2013年的转折他只用四个字解释："穷则思变。" 找了合伙人、直接上3W咖啡的Demo Day，当场敲定最早期的投资人王啸。"有时候还挺怀念那个时代的感觉——出去demo一下嘛，就有人过来跟你搭讪。"
2. 为什么是星座和MBTI：高频、自带传播，外加一个推荐引擎的执念
- 选品逻辑是排除法加交集：IBM的to B经历让这个自称I人的工程师断定"to B对资源、管理、沟通能力的要求都太高"；本科学医又觉得"医疗太专业太严肃，频率太低，不适合to C"。星座心理测试高频+用完有传播效应——"当我谈论这种话题的时候，它往往是在一个社交的场合。"
- 第一份BP的标题是"基于大数据的个性化推荐引擎"。李翔追问：这不就是字节后来做的事吗？他的自剖值得记下："那个时代大家都感受到了技术趋势，只不过我选的领域每天衣食住行的推荐内容太少；字节选的内容供给是无限丰富的，能最大程度把算法的威力发挥出来——所以人家就更成功了。"
- 冷启动零预算：到微博上找所有标签里带星座的人，"从那开始自然用户一直都是这个趋势没有停过"，自然流量占大半。至于自己信不信星座（双子座、INTP）："我一开始不相信，反正每失恋一次，相信的程度就增加一些。"
3. 被“芬达”点醒：两项基础设施成熟催生平台模式，2017年盈利至今
- 2015-16年工具型社区的数据"不足以支撑再拿融资"——"那时候都是爆发性的大机会，我们这种有增长但不是爆发性增长的产品，就不够性感。"一位拒绝他的投资人甩给他一款产品：“芬达”，果壳出品。回去研究后他抓住了两个时点变量：语音技术成熟+移动支付普及——"用户钱包里都会有几块钱，愿意花几块钱去购买新奇的服务"，而原来的BBS悬赏模式"是PC思维的惯性"。从那开始营收增长，2017年盈利，此后一直盈利，定位"泛心理在线平台"。
- 对这款产品后来的命运他有一段克制的感慨：泛心理咨询"恰恰不是一个以网红、以中心化传播为特点的行业，所有的服务都要一分一秒去交付"，不存在"王思聪一个回复所有人都想听"的时刻——"它是润物细无声的过程，没有那么大爆发力，但有持久的粘性。"
- 一个岔路的注脚：当年最火的同道大叔"星座理念都是跟我合伙人学的"，后来卖给了上市公司；合伙人曾想强化自媒体，"但毕竟我是个工程师……没想到到了今天还得做自媒体，绕了一大圈。"他也怀念七八个人的阶段："吼一下子就行，不用开会，那是效率最高的时候。"
4. AI起步早于ChatGPT，但错过GPT-2是"特别大的失误"
- 做AI的原始动机是供给侧卡脖子：泛心理服务"供给的数量、质量都受限，单一时间只能服务一个人，规模性效应一直卡住我们的增长天花板"。2017年筹备、2019年上线第一版AI服务——基于BERT、约一亿参数、只能单轮对话，"当时没人看好GPT这个路线，我们就用BERT去设计"。
- 2023年春节在家用上GPT，"跟所有从业者一样，受到巨大的冲击"，回来推翻刚定好的年度战略，宣布all in AI，使命定为"通过科技去服务人的心灵"。他最耿耿于怀的不是动作慢，而是感知慢："没有在GPT-2的时候就关注到这个技术，对我是特别大的失误……当我知道的时候，就所有人都已经知道了。"
- 冲击的底层是私人的：高中就想"用数学的原理去解释意识"，大学做生物信息学预测RNA序列，选泛心理领域也暗含这条线。"看到ChatGPT之后，我意识到它已经把这个问题解决了一大半——我们原来觉得很神秘的思想、意识，可能真的是由数学概率所决定的。"他补了一句时代注脚：很多人跳出来做中国的模型公司，"基本上都是在这么大冲击之下产生的雄心壮志"。
5. 2023年的学费：几千万、一位首席科学家，和一个叫DeepSeek的标准答案
- 那一年的动作清单：招首席科学家、买卡、收集标注数据、讨论"通用型AI对我们是机会还是威胁"，投入了几千万。朋友推荐的科学家干了一年"和平分手"——"我们一直在垂直领域深耕，真去做前沿创新，怎么管理团队、怎么和合作者合作，自己想的也不够充分，导致各自认知上的偏差。"
- 他给这段的总结近乎自嘲："AI在那个时间点没有一个标准的答案。最终我们发现，标准答案是DeepSeek。其他我们所有人的想法——白努力了，交了学费。"包括"到底什么是AI native，也没有想得特别明白"。
- 找人难的本质有两层：一是"这个东西到底要花多少钱、海量投入下我怎么保证决策正确"；二是人才的真伪——"每个做NLP的人都觉得自己懂，但如果没有真的训练过大模型，他只是表面。"他点出与DeepSeek的结构性差距："人家之前做量化，一直都有高级算法工程师；我们一直是做科技应用的。"对通用大模型的幻想只持续了两三个月："模型对资金和人才密度的要求极高，国内巨头可能都很难追平和美国的差距，芯片算力也是卡点"——于是退到应用和后训练。
6. 用现金流养AI：80后融不到模型的钱，垂直模型靠场景吃饭
- 不去市场上融模型钱的理由，他说得很直白："我缺乏顶级的融资能力，所以很简单，我们利用业务的现金流去养一个算法团队。"李翔指出这跟梁文锋想法一样，他笑纳。另外两个约束：投资人"头脑发热的窗口很短"，新老业务如何定位在融资叙事里是个问题，而且"大家更觉得AI应该是由更年轻的人做出来的，像我们这种八零后，很难给投资人建立起信心——我根本没有精力去试那个事情"。实际的外部输血：腾讯投过，2023年一家地方政府投了一笔，"投的钱我们都买服务器了"；那年买卡"还可以，稍微买的贵一点点"。
- 自研的星源大模型的两个期待：懂情感（打造类人的情感交互）与泛心理的专业性——"怎么倾听，在心理学里是有相应知识框架的"。决定因素"主要是数据"，配合训练和工程系统；这是短期内通用大模型不具备的，"但将来那都不好说"。
- 对"别人拿千问、DeepSeek做个同类模型"的防御性，他不吹不黑："难度没有那么高，但也不是很简单。我们的特点是有场景——模型上线能很快拿到用户真实反馈，有专业的心理数据团队持续优化。简单做一个demo很简单，关键是在真实场景里看长期的效果。"
7. 人与AI共生：真人"一百年之内替代不了"，脏活累活是护城河
- 他的生态定位与AI native产品根本不同：AI在测测里做科普与服务下沉，后面接一张真人服务网络，"我们的专家是服务型专家，不是知识型专家——他们和AI相互支持的作用更大，相互替代的作用更少"。虽然"我们也比较激进，也从替代能力的角度发力"，但他的底层判断是："这个行业比较特殊，至少一百年之内AI替代不了真人的价值。"类比是有机蔬菜："市场上流通的普通蔬菜占主流，但肯定还有用户愿意选有机蔬菜。"甚至反向："AI越发展，教育的用户越多，反过来大家对人的需求量有可能上升"——就像"天天吃快餐，突然有一天想吃家乡的味道"。
- 信任是不可跨越的一环："我不可能说这个咨询师是个AI，却告诉用户是真人。"虚拟心理咨询师他们也在做，"但它的用户群、消费习惯、认知是有区隔的……跟人聊天是人本性的需求，是几千年的缘由。当人性不改变的时候，这个市场大概率持续存在"——只是"你说它能做到多大、多具有爆发性，可能也不会"。
- 护城河的成色，他引朱啸虎："脏活累活才是护城河。"具体是什么？"每天改进产品细节，管理所有咨询师，处理用户和咨询师之间的矛盾"，外加认证、升级、评价体系、定价的全套运营。巨头都来过："淘宝里面、百度里面都有类似模块，有人还以投资的名义来聊一聊，了解一下情况——一看增长太慢，算了，我们不干了。"
8. AI是成本中心：天然个性化，但规模效应缺席
- 李翔概括AI每次推理都要花token、更多是成本中心，任永亮表示"那当然了"；他的结论带着切身的账本感：你要么在一个挣钱的领域做提效、锦上添花的事，要么你就是巨有钱的人赌未来。我们恰好是一个有现金流的公司，可以围绕它做应用落地，获取应用层的红利。
- 个性化是AI的天性也是它的商业死穴："你的prompt不同，答案就不同，甚至prompt相同每次答案也不同——它天然就是个性化的。但缺点是没办法形成规模效应，每一次服务的成本都是刚性的。从AI这个角度看，它还是一个早期阶段。"
- 他现在一半精力扑在的问题："在AI时代，满足情绪价值的最好商业模式到底是什么？我相信它不是卖token。"有答案了吗？"还没有最终的答案，但我有几个实验在做。"
9. DeepSeek挤没了最后的想象力：三个过不好的春节
- 看到DeepSeek的感受与看到GPT完全不同："它把我最后一点想象力的空间都给我挤没了——把我们内心残存的幻想全部消灭掉。"他解释这层幻想的普遍性："DeepSeek出现之前，所有AI创业公司可能都会觉得，我是不是还有机会做中国的OpenAI？我们这种虽然已经放弃了，但稍微还有一点自我安慰。"
- 二阶效应是他没料到的："我只是没想到AI这个战争结束的那么快——应该再竞争个几年会更好。战争结束之后，所有人第一要放下身段看垂直应用，第二，具身智能就成为新的热门赛道，所以会加剧我这块的竞争。"至于还没放弃通用模型的公司，李翔问是不是"必须残存"，他默认："不然就失去了那个意义了。"
- 时间线上的创伤记忆值得原样保留："二三、二四、二五这三个春节都让人过得很不好——二三年GPT，二四年春节出个Sora，二五年DeepSeek一出，给了人极大的冲击。每次春节都在高度的焦虑过程中度过。"现在他盯的是具身智能里的VLA："进展很快，感觉它要给人一统江湖的感觉。"
10. 押注情感机器人：宠物大小、家庭一员，明年上半年可卖
- 转向具身的起点在2024年年中（在一处字幕作“语数”的对象爆火之前，可能指宇树）。动机三层叠加：自己有了小孩后诉求从失恋转向陪伴教育，"我们很多用了八年十年的深度用户，结婚生子后重心也进入家庭"；公司要"延长生命线"；而"通用大模型肯定不是我们这种类型公司的菜——资金、人才成本太高，还有芯片的中美屏障"。去年AI营收已能覆盖成本，"但想象力还是不够大，让中国人为一个虚拟的AI付费，门槛还是蛮高的"——所以要"把虚的东西和实的东西做一个结合"。
- 产品定义有两条铁律："我肯定不做玩具——我的产品看上去就不是玩具"；多模态交互能力+移动能力是两个必备选项。目标形态是宠物大小，"他真的觉得它是家庭里一员，而不是工具，也不是玩具"。同时避开人形和操作物体的工业机器人，只切"家庭的情感、互动的场景"。他用一对年代感十足的词形容路线选择（likely"贸工技"与"技工贸"）："就像爬一个陡坡还是爬一个缓坡。"
- 进度实打实："预计明年上半年我们就能做出产品——不是demo，是可以卖的。"机器人团队几十人，测测侧两百多人，全公司不到三百人。硬件前科他也交代了：做过检测脑电波的头环、想做心理疗愈的VR眼镜，都不成功；更早的种子是2014年英特尔赞助的黑客马拉松，"一天一晚上做了个智能狗窝，拿了一千美金奖金"。
11. 机器人的风险账：PMF最难、内部"很不情愿的同意"、对标只有苹果特斯拉
- 市场现实他看得很冷：to C机器人"唯一成功的就是扫地机器人，应该是亿级用户；日本“Lavot”、中国很多偏玩具型的机器人，出货量可能都没有超过五万"。他的野心是"经过几年出货量超过十万甚至百万以上，开创一个品类"。最难的不是供应链而是PMF的确立："它是一个全新的品类，要做很多教育市场的工作，对我们这样的小公司来说，包含了一点不自量力……实在不行我就做一个先烈也可以。"产品定义已被推翻过多次——"跟这群朋友聊形成一个idea，再跟另外一个人聊，大家又把这个否了。"
- 内部的怀疑他原话奉上："很不情愿的同意。开会的时候大家都会去讨论——为什么这个事情会轮到你做？我们没有做过硬件的公司。"与当年做大模型的不自量力相比哪个更甚？"都差不多吧。大模型是资源上的，可量化，你一眼就看出来是几十亿美金还是几个亿人民币；今天做机器人，是对能力的不自量力——产品定位的能力，定义出来能不能卖出去。"
- 回应李翔朋友"硬件像芯片、没有战略决心别开局"的类比，他给了个中间态："做机器人难度介于软件和芯片之间——投入没到芯片那个程度，但灵活性比软件下降，不可能一周做个demo马上测。它非常考验产品定义能力——这也是我反而感兴趣的原因：比快、比资金量、比速度，字节会更有优势；我们是产品驱动的公司，喜欢工匠精神。"商业模式从先免费再付费切换到"硬件大额付费+后续订阅"，他自知对标残酷："能把软件、硬件、服务都做好的公司屈指可数——苹果、特斯拉。有时候感觉是不是自己不自量力了，对标太高了。"最近也为对冲硬件风险重新接触外部资本，"获得了一些融资"。
12. 宏观底色：AI不创造需求，口红效应托底，诸侯的自觉
- 这期最值得单拎的宏观判断："AI让我感觉有一种危险——它不创造需求，它毁灭需求。它跟历史上工业革命毁灭旧岗位、创造新岗位不一样，只把工作岗位减少，增加的没有那么多。工业革命从分工开始——有工作就有钱、就消费、就带来更多工作，AI把这个循环有点给切断了。"推论直接可用："因为AI不创造需求，AI领域的创业公司成长为中型、大型公司的机会也会很少"——移动互联网创造了外卖、打车、微信这些新需求，所以能长出百亿千亿美金公司；AI满足的是已有需求，已有公司用AI增强就够了。李翔的反问他也认账：只有心理这里有需求，"这不意味着竞争会加剧吗？""那倒是确实。"
- 需求端的对价是情绪消费上行：找他聊的投资人多从商业角度切入，"从精神消费——泡泡玛特、老铺黄金，看港股头部公司能明显感觉到大家在关注情绪性消费"。他把自己归入口红效应："经济发展有压力的时候，文化产品、精微消费就会有大的增长。《哪吒》为什么大家都去看？都把自己带入了，有一种呐喊的、反抗的精神诉求。我们平台就是提供一个按摩，让你别那么难受。"但他不高估爆发性：心理服务像医疗，"协和每年接收的病人基本在固定范围内，爆发性的只有传染病";教育有考试这个标准化刚需压着所以在线教育能爆发，"心理服务高频但不是刚需，只在某种状态下才是刚需"。
- 自我定位始终是诸侯的清醒："从春秋战国的比喻来说，我们就是在巴蜀这个地方——有一定生存空间，巨头也顾不上打我，在这儿休养生息。它肯定不是最终的答案——曹操从汉中撤军的口令是鸡肋，但刘备就很高兴。"当年"最懂星座的工程师"这个没人认可的定位反而给了他战略缓冲期；如今大模型、具身全是风口，"都是高手，压力比以前大了太多"——李翔点破"这两年做的都是风口上的事"，他承认"这也是我最担心我自己的"，解法只有差异化："我们干的一件事，就是把最新的技术和一个具体的需求相结合——从移动互联网到移动支付做平台，到AI服务，其实都是这一件事。"还有一句关于时代的收尾值得保留：八零后的成长经历"回头再去看，它居然不是普遍性，它是个特殊性，是一个可遇不可求的东西"。
Full transcript
这一期我们请来聊天的朋友是新颜集团的任永亮，他们同事都管他叫“亮总”，是吧？
对。
新颜集团这个名字大家可能比较陌生，但他们做了一款用户量还蛮多的App，叫“测测”，大概有4000万用户。我们听友里面，应该也有一些人用过测测。亮总，要不先跟大家打个招呼，也简单做一个自我介绍，包括自己的基本情况和公司的基本情况，稍微炫耀一下武力。
大家好，我是新颜集团的创始人，我们做的产品叫测测App。我从2013年开始做这样一款产品，很多女性用户可能会对它印象比较深，或者接触和使用的可能性会更多一些。
我们主要通过工具、平台、AI，以及未来可能希望通过机器人，为用户提供泛心理方面的服务。这是我们对产品的定义。
您刚才讲它是以女性用户为主。现在测测的典型用户画像是什么样的？
我们典型的用户是20到40岁之间的城市女性，这是我们主要的用户群体。大学毕业前后这一类用户可能会更多一些，因为在大学毕业前后，她们面临的生活挑战会比较多，比如感情、事业等方面的问题。
所以这一类人群相对来说会多一些。
大概比例是多少？女性用户占百分之多少？
75%是女性。
75%。理论上，这部分也是所有消费品都特别喜欢的人群。
是是是，欢迎来找我们合作。
1. Entrepreneurship Starts in 2011
亮总刚才介绍的时候说，您是从2013年开始一直做这款产品。但我看资料的时候发现，您2011年就开始创业了。
对，我是2011年开始创业的。最早做的也是和这个产品类似的方向，当时做了一些方向上的探索，做过一些网页版的产品。
网页版？
对。到2013年的时候，从我自己的状态来说，可能到了一个低谷期。之前我对创业了解得很少，完全靠自己的想象和热情去创业。到2013年，我感觉面临的困境比较多，必须得找投资，也必须改变原来单打独斗的一些做法。
所以2013年的时候，我融了第一笔钱，开始投入做这款产品。前两年也积累了一些认知，我一开始就觉得移动互联网肯定是我最想做的方向。但是当时我过于依赖自己，我在技术、产品、设计和用户认知方面都还不足，所以2013年对我来说是一个转折点。
一开始就认为要做移动互联网，但最后做的反而是一个网页版产品，是吗？
对。网页产品源于我之前的一些兴趣和探索，网页版也有一些用户。2011年创业的时候，其实我是按照移动互联网的思路去做的，网页版只是一个维持状态。
2011年移动互联网已经比较热了，当时微信也出现了。
对。我当时买了一个HTC智能手机，触动比较大，就觉得一定要做移动互联网。
2011年的网页版产品，也是和泛心理相关的？
对。
相当于从2011年到2013年，您一直没有融资，是用自己的钱做这件事？
对。当时比较天真，但按我的理解，那个时候创业融资的套路或者说路径，其实已经比较成熟了：一个创业者出来，拿着BP去融资。为什么您没有走这条路？
我也做过一些尝试，但当时认知还是比较浅。另外，我对团队的认识也没有那么深。2013年去拿钱，主要是找了合伙人，然后我们一起做这件事。
之前完全靠我自己，还没有团队，所以当时找投资时，我的经验、个人风格等各方面都会受到比较大的限制。
什么意思？
因为我是程序员，不太爱沟通，也不太爱吹牛。
您的意思是，您认为自己在跟投资人沟通方面，可能不像有些人那么擅长？
是的。而且当时希望凭借自己的力量打造一款产品，我觉得还是有一点个人英雄主义的想法。
到2013年，这个想法为什么发生了转变？是因为没钱了，还是遇到了什么瓶颈？
穷则思变。
您开始创业，完全是自己非常想做一件事情，还是有人鼓动您出来创业？
我自己想做。我很早很早就想创业。2011年时，我大概打工挣了20万元，就从IBM出来创业了。
所以20万元就是您的启动资金？
对，用来持续运营。
当时大概是什么状况？
就是一个非常小的团队，自己写代码。我先租了个办公室，然后招了两个实习生就开始做了。一个实习生是北大计算机专业的，另一个实习生是北大心理学专业的，我们就开始往前推进。
当时想做一个什么样的东西？
和后来测测做的东西比较接近。当时可能绕了一些远路。我想用H5技术去实现，因为H5是跨平台的，可以同时支持网页和手机，看起来会更好。
但后来发现它的体验差太多。当时我自己做手机原生App的经验也不是很多，虽然也学了一些，但进展太慢了。所以需要融资，重新建立团队。
2013年无论是找合伙人还是融资，过程顺利吗？
比较顺利。我觉得2013、2014年正好是“大众创业、万众创新”刚开始的时候。我记得当时找了合伙人，然后直接去了3W咖啡的Demo Day，在上面展示，就在那里敲定了最早期的投资人。
最早的投资人是王啸？
对。
他以前是百度的。你们之前不认识，是在3W认识的？
对，就是在3W认识的。2013、2014年，虽然融资也不容易，但还都能融到。
言外之意是，有时候还挺怀念那个时代。出去做个Demo，就有人过来跟你搭讪。
是是是。
2. Astrology Becomes the Entry Point
你们最开始为什么想到做星座和MBTI测试？这个小的切入点是怎么想到的？
我在IBM做的是To B服务。从MBTI类型来看，我是一个I人，也测过。我觉得To B服务不是特别适合我，因为它对资源、管理能力和沟通能力的要求都太高了。
所以我就觉得，创业一定还要做一个To C产品，这也是我的兴趣所在。做To C产品，我希望它是一种用户非常喜欢，或者能够让用户产生情感互动的媒介。
现在总结起来，就是要找到一个高频场景。
我本身是学医出身的，但医疗这种专业、严肃的东西，频率太低，并不适合做To C。进入To C市场之后，正好心理测试、星座测试是频率比较高的场景，而且用户用完之后还有传播效应。
从这两个角度来看，我觉得它是一个可选方向。另外，从个人偏好来说，我特别喜欢数学。当时我融资时的标题就是“做一个基于大数据的个性化推荐引擎”。
我希望根据用户提供的出生时间，或者用户提供的各种内容，给他推荐每天个性化的生活建议。从技术乐趣来说，这是我自己想做的事情。综合几个因素，后来就想从这个角度开始，做基于大数据的个性化推荐引擎。
这不就是字节后来做的事情吗？字节不也是基于大数据做个性化推荐？
不一样。我觉得那个时代，大家可能都感受到了这种技术趋势，只不过我选的领域不一样。当时我的个性化推荐引擎，可能每天只能推荐衣食住行，内容供给太少。
字节第一是因为它选择的内容供给无限丰富，第二是能最大程度发挥算法的威力，所以人家更成功了。
您自己是什么星座？
双子座。
MBTI是什么？
INTP。
所以您自己比较相信这些？
我一开始不相信。每失恋一次，相信的程度就增加一些。
失恋之后查一下，觉得还挺准？
是。
3. Word of Mouth Drives Growth
你们开始做App时，最初的用户冷启动怎么来的？
当时没有钱推广，融资的钱刚够把App开发出来。推广时我就很简单，直接到微博上找所有标签里带星座的人，告诉他们我做了一款产品，欢迎试用。
从那开始，自然用户一直保持增长，没有停过，基本上都是口碑传播和自然流量。
因为当我去谈论这类话题时，往往是在社交场合，不管是线下聚会，还是朋友之间聊天，它本身就有传播性。
您第一次融资时BP里要做的事情，和今天实际做的事情，差别已经非常大了吗？
有一个没想到。当时我是比较偏技术化的风格，觉得盈利模式可能建立在广告或者AI增值服务上。但后来发现，基于人工的平台，是我们后面才摸索出来的商业模式。
所以，怎么找到商业模式，和一开始想的并不完全一样。
但一开始也不需要想商业模式，按照移动互联网早期的创业思路，先做用户。
是是是。
您说的人工，是后来尝试做咨询师平台吗？
对。
4. Tools Become a Paid Platform
想做心理咨询师平台的想法是怎么产生的？相当于你们做一个平台，撮合咨询师和用户？
对。我们最早在用户认知里是一个工具，接着变成了一个工具型社区。到2015、2016年，在工具型社区这个阶段，我们发现如果再去融资，数据可能不足以支撑我们继续拿融资。
您说的用户数据，是指整个电商平台的表现？
我觉得那个时候都是爆发性的大机会。我们虽然有增长，但不是爆发性增长，所以不够性感，在投资人那里会比较吃力。
我当时见了很多投资人。到2016年，我去见一个投资人，他说没法投我，但给我看了一款产品，叫“芬达”。
芬达？
对，果壳做的。当时他让我回去研究一下这款产品。回来之后我们确实受到了一些启发，觉得这种模式可能比原来的社区模式效率更高。
第一，当时语音技术开始成熟；第二，移动支付也成熟了。这两个技术催生了产品形态的变化。原来如果做在线社区，借鉴的还是最传统的BBS思路，回答问题、悬赏，模式很麻烦，没有完全发挥移动互联网高效率利用碎片化时间的特点，还是PC时代的思维惯性。
移动支付普及之后，用户钱包里都会有几块钱，愿意花几块钱购买一些新奇服务。语音技术也成熟了，用户可以很方便地录音，通过语音给别人做解答。原来不具备的条件都具备了，我们就开始设计商业模式。从那以后，营收增长得比较好。
做平台时，你们已经有用户了。App上已经有一定用户活跃，所以当时要做的就是去说服一些心理咨询师加入，对吗？
我们当时的产品以专业性著称。产品本身既吸引专业用户，也吸引小白用户，所以理论上平台需要的两类人群都已经在平台上了。
当我们第一次提出这样的商业模式时，对他们的吸引力都很大。
我看到报道说，你们2017年已经盈利了。
对。
主要是通过咨询和内容付费做到盈利的？
主要是咨询，也就是在线咨询。
我还看到一篇报道，说你们当时定位是内容社区，有这个定位吗？
我看到的那篇融资报道，应该是2014年的，里面说我们定位为“情感消费社区共享平台”。那时还是早期设想阶段。
因为女性用户这么多，我觉得这肯定属于某种消费，所以就定位在精神消费、情感消费这个领域，但还没有发展到后来那么具体的状态。
到2017年，如果您去融资，会怎么定位自己？
泛心理在线平台。
当时团队规模多大？
2016年大概七八个人，2017年逐渐增加到20多个人。
2016年做业务创新时，七八个人是我创业过程中比较舒服的状态。
后来人太多了？
对。七八个人基本上吼一声就行了，所有事情吼一下，不用开会，效率最高。
你们受到包括芬达在内的产品启发，做了咨询和付费业务。后来看到这款产品的发展，您有什么感想？
我觉得泛心理咨询这个行业，恰恰不是以网红、中心化传播为特点的行业。它的所有服务都要一分一秒地交付，提供的更多是倾听、理解来访者，以及个性化互动。
所以我们的模式不是特别具有爆发性。芬达当年可能王思聪回复一个问题，所有人都想去听一下，但在我们的生态里不存在这种情况。它是一个润物细无声的过程，没有那么大的爆发力和影响力，但有一定持久力、长期黏性。
这是不同用户、不同市场的特点。只是当时看用户数据，它的增长速度确实不如网红产品，缺少那么高的爆发性。
那个时候您的想法是什么？投资人的想法又是什么？当时大家还是很追求用户量的。
我觉得这个其实也没什么用，它和个人禀赋有关。当时最火的是同道大叔，他是一个星座大V，崛起得很快，后来还卖给上市公司了。
他的很多星座理念都是跟我的合伙人学的，我们早期经常和他交流。当时我的合伙人希望强化自媒体这一部分，但毕竟我是工程师，那些事情我不太擅长，所以最终我们还是走了服务模式。
没想到到了今天还得做自媒体，绕了一大圈。
对。
5. AI Tackles the Supply Bottleneck
你们开始尝试用AI解决心理咨询里的供给问题，是什么时候？
很早。因为我是一个I人，不愿意跟人打交道。但做了平台之后，要运营几万名咨询师，我会觉得运营压力很大。
更关键的问题是，泛心理服务供给侧的数量和质量都很受限，再加上服务的性质，一个咨询师在同一时间只能服务一个人。所以规模效应一直是卡住我们增长天花板的因素。
我们很早就想做供给侧创新，想利用AI解决供给问题。2017年就开始筹备，2019年上线了第一个版本的AI服务。
那个年代的AI服务能做到什么程度？
当时只能完成单轮对话，因为参数量比较小，大概只有1亿参数。今天的大模型参数都几百亿了。
但我们确实做得比较早，在GPT出现之前就开始探索了。
你们当时探索AI的路径是什么？
我们是基于BERT模型做的。AI发展有BERT和GPT等不同路线，我们当时用的是常规路线。那个时候没人看好GPT，所以我们用BERT来设计产品。
主要是因为BERT参数量小，使用的数据也少，比较适合中小公司。
6. GPT Forces an AI Reset
看到GPT发布的时候，您是什么想法？当时在做什么？
是2022年底。其实我是在春节时意识到GPT的影响力。2022年公司管理上消耗了我比较多的精力，我没有太关注技术最新进展，公司内部的事情也挺累。
我记得2022年底我们定完了2023年的公司战略。2023年春节，我在家开始用GPT，和所有从业者一样，受到巨大冲击和震动。
回来之后我就说，我们要All in AI。当时确实有些头脑发热。我大学时做过一些科研项目，都是机器学习领域的；在IBM时也做语义分析，和数据挖掘、语义网等技术有关。再加上我们起步比较早，如果能在GPT-2时就关注到这项技术，对我来说会是一个特别大的机会。
如果当时能体验到GPT-2的服务，了解它的发展，我肯定会更早采取行动。但等我知道的时候，所有人都已经知道了。
不过，应该很少有人在GPT-2时就关注到GPT。
是是是。
你们原本定的2023年战略是什么？
还是原有服务的延伸，包括社区化、内容等很多方面。AI出现之后，我们就重新调整了方向，从心理咨询师到咨询师助手，甚至虚拟社交，各个领域都想试一下。后来还是会回归到做好自己的AI服务。
当时团队里的人应该也都用过GPT了。回来之后大家重新讨论，确定的新方向是什么？
当时我的想法很多，但最后大家讨论，还是聚焦测测的AI应用，把测测AI做好，并把使命定义为“通过科技服务人的心灵”。我们一直也是这么做的。
具体来说，先把测测AI做好，这是当时定下来的方向。
AI领域的学费应该也交了不少。
对。从搭建专门的AI团队，到怎么买卡，我都是一路走过来的。
2022年底到2024年初、战略调整之前，公司大概是什么状态？
还不错，一直在增长，而且增速已经在加速。基本上日活每年都翻倍，营收也是健康的状态。
如果没有ChatGPT，公司会一直这样增长下去吗？会是什么状态？
我们心里肯定抱着一个期望，希望它能成为一个国民级产品。随着经济发展，大家会越来越关注内心领域。衣食住行解决之后，人们会关注内心，我们提供心灵方面的解决方案，这个领域足以支撑一个国民级产品。
我们一直都在做AI、不断往前推进，只是OpenAI给大家指明了一个具体方向。
春节回来之后，大家要All in AI，把测测自己的AI能力提升上去。那一年具体做了什么？
那一年大家都特别忙：招首席科学家、买卡、收集数据、标注数据。我大概投入了几千万元，做这些事情，同时探讨具体的产品方案，讨论通用型AI对我们到底意味着什么，是机会还是威胁。
如果是威胁，我们到底该怎么做？思路上不停地想，行动上就是找人、买算力、做准备。
找人难吗？当时大家都在找人。
特别难。当时有一个朋友给我推荐了一位科学家，但后来冷静下来之后，我们发现双方可能存在误解，或者说认知上的误差，后来就分开了。第二年我还得重新找，首席科学家在公司待了一年左右。
我们之前一直是在一个垂直领域深耕，真正做前沿科技创新时，我发现自己对如何管理团队、如何和合作者合作，想得还不够充分，最终导致了认知偏差，所以后来就和平分手了。
你们各自对这件事的期待是什么？
肯定都有各自的理解，但那个时间点，AI还没有标准答案。现在回头看，标准答案是DeepSeek。其他人的很多想法，可能都算交了学费。
我觉得大家当时都没有找到什么是对的，至少我们做得不太对，包括什么是AI Native，也没有想得特别明白，也没有给自己特别大的信心。最终合作停止了，我们重新组建团队，但当时的人才还是留下了不少，具有一定延续性。
两个团队的区别是什么？
最早大家觉得，只有OpenAI的人知道大模型的奥秘。到了2023、2024、2025年，所有人都开始不断建立认知。模型到底怎么训练，边界在哪里，有哪些技术，大家变得越来越通用化，实践起来确定性也越来越多。
早期更多是盲目的期待，不确定因素更高，人才焦虑也更强。
当时您担心团队不了解最新进展，自己会看论文吗？
会。2023、2024年我也看一些论文，曾经想从头去理解这些东西，但后来发现这还是很专业、很难。大概原理可以理解，但真正深入还是很困难。
您刚才说，2023年回来之后找人很难。难点究竟是辨别人才本身，还是给足够多的钱，还是价值观、技术愿景一致？
从公司的出发点来说，我觉得最难的是，这个东西到底要花多少钱。投入这么海量的资源之后，怎么保证决策相对正确？要投入的资源太多了。
从人的角度来说，那个时间点懂大模型的人太稀缺。每个做NLP的人都觉得自己懂，但如果没有真正训练过大模型，可能只是表面了解，是自以为了解一些东西。
那个人才太少了。我们以前一直做科技应用，怎么招高级算法工程师、怎么搭建算法团队，对我们来说压力都很大。DeepSeek和我们不一样，它之前做量化，一直有高级算法工程师。我们之前一直做科技应用，所以找到特别优秀的算法工程师，对我们是很难的事情。
他来你们公司，肯定也会看：公司里有没有技术大牛，我能不能学到东西。
对，这一块对我们来说挑战也很大。
当时也是从大厂和实验室找人？
对，路径差不多，而且都很贵。那个时间点正是最火的时候。
现在没那么火了吗？
大家冷静多了。我昨天晚上吃饭时有人说，算力也还好，因为需求减少了，很多人已经不做这件事了。
2023年你们想做AI时，也想做一个通用大模型吗？
当时对通用大模型只能说还有一点幻想：也许我们可以试试，如果做出来真的就改变世界了。
但我们想先把泛心理这个领域做好，至少先做好这一块，才敢再往通用方向想。很快就认识到，这件事不可能，所以要不断调整自己的期望。
刚开始肯定有幻想，但后来发现模型对资金和人才密度的要求极高，甚至国内巨头都很难追平和美国的差距，芯片和算力也是卡点。当时可能对开源也有隐隐的期待，所以我们主要还是从应用和后训练开始。
对通用大模型抱有很高期待和幻想的阶段，持续了多久？
两三个月。
就是马上要改变世界了。
因为我是工程师出身，对这个东西有审美上的极大偏好。我对数学有一种信仰。当看到GPT的推理能力时，还是很震撼。
以前我有一个想法，想用算法或者数学方式解释意识的原理。高中时我就在想，人生还有什么未解之谜，意识是一个，生命是一个。我当时想，能不能用数学原理解释意识。
后来发现，不管是《三体》里的理论，还是其他理论，都没法用一个简单公式解答。我就突然喜欢上计算机，想用模拟的方式解答那个问题。包括一开始选择泛心理领域，其实也是想往这个方向做。
看到ChatGPT之后，我意识到它已经把这个问题解决了一大半。我们原来觉得很神秘的思想、意识，可能真的由数学概率决定。这对当时的冲击非常大。
当时很多人跳出来要做中国的模型公司，基本都是在这种冲击下产生的雄心壮志。2022年底、2023年初，你们公司大概多少人？
一百多人，应该有一两百人，是稳步增长的结果。
当您决定All in AI、把战略重心转向AI时，能意识到它会非常消耗资源吗？
肯定意识到，主要就是钱，会消耗很多。
那怎么办？
我缺乏顶级融资能力，所以觉得很简单：利用业务现金流去养一个算法团队。这是我们能开始的最简单的办法。
跟梁文锋的想法一样，用自己的钱养一个团队。
对。我们有现金流，所以我想先进入这个领域，先做起来。当时确实有点头脑发热。
为什么没有想到去市场上融资？
做模型需要很多钱，而且当时投资人也处于头脑发热的阶段，但窗口很窄，很快就过去了。
另外，我还有现有业务，新老业务如何定位、协调，在融资过程中也是问题。再加上大家会觉得，AI应该由更年轻的人做出来。像我们这些80后，很难给投资人建立起信心。
您试过吗？
没有，后来根本没有精力去试。2017年百合投资那一轮之后，后来腾讯也投过我们。2023年我们融了一笔钱，是地方政府投的，当时投的钱都拿去买服务器了。
2023年买卡，比较容易还是比较难？
现在看还可以，就是稍微贵一点。
你们自研的星源大模型，期待它建立什么竞争优势？
一个是希望它能懂情感，在泛心理领域具备专业性。比如如何倾听，在心理学里有相应的知识框架，我们希望把这些东西做出来，让它在专业领域提供更专业的支持。
另外，懂情感也意味着打造一个类人的AI，让它具备人的情感交互能力。
如果要做到这两点，主要由什么决定？数据吗？
主要是数据，配合训练和整体工程系统。
这些能力是那些资源丰富的通用大模型短期内不具备的吗？
短期内是这样。我觉得大家都在寻找自己的优势。至少短期内，我们还是相对有优势的，但将来不好说。
2023年应该不太有人讲应用，大家更多想做底层。
对。但我们已经意识到要做应用，因为我们有具体应用，应用必须先升级。升级之后效果比较好，数据增长也比较快。
如果一家公司借助开源大模型，比如通义千问、DeepSeek，做出类似心源的心理学应用大模型，难度会很高吗？
我觉得难度可能没有那么高，但也不是很简单。我们的特点是有场景。模型上线之后，我能很快拿到用户反馈，知道用户喜欢还是不喜欢。
我们还有专业的心理数据团队，能够持续优化。简单做一个Demo很容易，关键是在真实场景里看长期效果，持续做改进，这就不太容易。
那个时代大家都觉得AI能做很多事，我们的优势在于有具体落地场景，更贴近用户，能更快拿到反馈，也有更专注的团队。
场景就是你们已经有一个App，有很多用户真实使用、真实反馈，数据也真实进来。
是的。
但无论是ChatGPT、豆包还是元宝，它们原有的通用大模型也都有用户。这就涉及AI的定位。
在我们这里，AI是整个服务生态的一部分。通过AI服务，我实际上是在激发市场，做科普和服务下沉，让用户对这个领域有更深的认知。后面还有真人提供服务的网络，所以我是希望形成一个人、AI和谐共生的系统。
对于原生AI产品来说，AI在产品里的定位可能不一样，投入重点也不一样。我们的特点是提供泛心理领域的生态，包括工具支持和专家支持。
专家不是知识型专家，而是服务型专家，所以专家和AI之间相互支持的作用更大，相互替代的作用更少。
但随着AI能力进展，也会发生替代。
对。即使不这么做，我们其实也比较激进，希望从替代能力的角度去发力。但我相信，最终只要有一部分用户对真人有信念，还是希望和真人交互。
7. Robots Enter the Family
后来我们为什么不仅想做AI，还想做具身智能，其实也是一样的。人还是需要一种真实的存在、仪式感、可触摸感，真实的冲击力还是很大。
所以即使AI能力接近人，它更多还是起到普及和普惠作用，因为人的服务成本很高，AI可以大幅降低成本。但我相信，还是有一部分用户最终会选择和人沟通。
就像市场上肯定有有机蔬菜，也有普通菜市场里的蔬菜。普通蔬菜占主流，但还是有用户愿意选择有机蔬菜，可以做这样的类比。
你们开始做具身智能，不也是承认用户可以不跟人沟通，但也要跟一个机器沟通吗？跟硬件沟通，所有虚拟的东西最终还是一个东西。
对。
您会参加AI活动，和那些AI应用创业者沟通吗？
也会参加一些。目前主要是大家抄我的比较多，很多人创业都按照我们原来的方式在做。大家可能觉得这个领域更容易做，泛心理领域和AI的结合点比较多。
我自己现在的关注点更多在机器人这一块。泛心理这一块是一个AI垂直应用，我们团队目前状态也比较好，进入了良性阶段，所以我想把精力往其他方向探索。
您的注意力是什么时候转到具身智能的？
从去年开始，也就是2024年。
当您意识到不能做通用大语言模型，不能靠它改变世界之后，就会想，这个时代最大的机会到底在哪里？
对。技术创新带来的最大应用空间到底在哪里？我就想到了最早做测测的那个领域。
2013年时，我可能是因为失恋或者情感问题，做了测测。但现在有了小孩之后，我会对孩子教育和陪伴有更强的诉求，关注点也会往孩子身上转。
我们的用户也是这样。很多深度用户用了我们八年、十年，结婚生小孩之后，重心也会进入家庭。从个人兴趣和用户偏好来说，我也需要延长公司的生命线，找到未来的机会点。
从技术发展来说，大模型或者通用型大模型不是我们这种公司的菜，它对资金和人才的要求太高，还有芯片以及中美之间的屏障。
所以我们想，中国的创业团队、应用型团队，机会在哪里？我希望把AI能力和一个具体形体结合起来，让技术和场景深度融合。这样我们可能会有比较大的机会。
单纯靠AI收费，去年AI业务的营收可以覆盖成本，但想象力还不够大。让中国人为一个虚拟AI付费，门槛还是很高，竞争也很激烈。
所以我们希望把虚的东西和实的东西结合起来，打造一个完全产品化、可交付的产品，商业模式可能会更成立。
从技术发展路径来看，大语言模型、自动驾驶已经打通了很多技术范式，只是还没有人真正关注家庭和情感相关的机器人。大家更多关注操控、人形、自动驾驶等外部、物理场景，我们希望关注家庭情感和互动场景，形成自己的独特能力。
当时就想，打造一个真正能走入家庭的机器人？
对。我个人成就感也会比较大，因为目前市场上还没有成功案例。我们希望打造一个宠物大小的机器人，让它真正成为家庭的一员，而不是工具，也不是玩具。
当它成为家里的一员，就意味着它要有多模态互动能力和移动能力，对技术、产品和市场都提出了很高要求。
从去年开始，我们就在探索它到底是否可行，能不能落地。
去年大概什么时候？
2024年年中。
是在一个可能指“宇树”的对象爆火之前？
对。
你们之前没做过硬件？
做过一些不太成功的硬件。比如做过头环，用来检测人的脑电波；也想做眼镜，开发用于心理疗愈的VR产品。
但当我想到机器人之后，就把原来的方向都停了，开始做机器人。
做机器人本身不也需要很多钱吗？
后期量产需要的钱最多，前期还是可以启动的，当然也需要一些钱。
策略还是用业务现金流养这个项目？
是，思路一样。
现在进展到什么程度？
现在确实在实打实地做。我预计明年上半年能做出产品。
是一个Demo吗？
不是，是可以卖的产品，预计是这样。目前硬件和软件都在推进。
现在整个公司至少有三个业务领域同时推进。一个是原来App里的泛心理服务社区，商业模式没有改变，还是通过咨询和用户付费来完成营收。
一块是模型、人工智能领域；还有一块是机器人和具身智能。大的核心其实是两个：原有业务加垂直AI应用，以及机器人业务。海外也做了一些探索，但投入精力比较少。
现在不同业务的团队规模大概是什么样？
机器人这块大概几十人，包括软件和算法。测测这块大概有200多人，AI团队和测测在一起，也大概是几十人的规模。
8. Embodied AI Tests Product Judgment
做具身智能的难点在哪里？之前做AI，难点是人才、算力和技术方向。
人才挑战一如既往。不过好处是，很多人都想投身这个领域，所以我们可能还能吸引一批人才。
我觉得最难的还是PMF的确立。因为这是一个全新品类，需要做很多市场教育。对我们这样的小型公司来说，这多少有一点不自量力。
要让用户接受这样的产品，而当前技术阶段的成本又很难降下来，所以这是一个开拓性的事情。我们内部其实对这个想法仍然保留充分怀疑，这可能就是最有挑战的部分。
做具身智能的不自量力，和当时做大模型的不自量力，哪个更强？
差不多。做大模型时，一眼就知道它是资源上的挑战，是可量化的。几十亿美元、几十亿人民币，还是几个亿人民币，基本一眼就能看出来。
今天做机器人，是对能力的不自量力，不是市场能力，而是对个人能力的挑战。我的想法是，实在不行就做一个先烈，也想在这个领域多做一些事情。
这种能力挑战指的是什么？如果粗浅理解，可能包括硬件、供应链、产品定位，以及定义出来之后能不能卖出去。
对。机器人是全新的产品，不能像手机、汽车那样，用户心智里已经有一个品类。只要做得和别人不一样，找到固定用户，就不需要再教育用户这是什么东西。
但目前来看，To C机器人还没有特别成功的品类。唯一成功的可能是扫地机器人，它应该是亿级用户的机器人。其他机器人，包括日本的“Lavot”机器人，以及中国很多偏玩具型的机器人，出货量都不大，可能都没有超过5万。
我们希望经过几年，出货量能超过10万，甚至达到百万以上，相当于开创一个品类，那成就感会比较大。
团队会通过什么形式表达对这件事的疑虑？
就是很不情愿地同意。开会时大家都会讨论，为什么这件事会轮到我们做。我们没有做过硬件，做硬件很难，在决策、招人等各个环节都有挑战。
现在好一些了，大家逐步达成共识。
听上去，你们公司对战略的拷问，主要不是来自外部的投资人和股东，而是来自内部？
外部也有。只是目前我的决策空间更大一些，有一点自由度可以让我们试错。
这种自由度是怎么来的？因为你们很早就能自己养活自己？
对。我们可以把一部分自有资金或者营收拿来做创新性投入。
2017年开始盈利之后，就一直盈利吗？
对。理论上不需要再通过外部投资弥补现金流，理论上是这样。但现在我也会和外部资源接触，最近也获得了一些融资，因为硬件这件事风险还是很大。
做AI风险不高吗？
硬件的风险是，假设产品已经成功，或者确定可以往前推进之后，还会涉及退货以及各种相关问题，比较复杂。
我昨天一个朋友跟我讲，他说有些事情就像做芯片。如果没有战略投入的决心，就不要轻易开启这个实验，因为芯片需要一下子投入很多钱，你根本不知道结果怎么样，直到有结果那天，才知道成还是不成。
如果没有这么大的决心，就不要做。芯片不像做App或者其他东西，可以先小规模投入，收到用户反馈，再决定是否继续投入。
我觉得做硬件、做机器人，难度介于软件和芯片之间。它有高投入，但没到芯片的程度；不过和软件相比，灵活性肯定下降了。
你不可能一周做出一个Demo，马上测试并看到结果。它是一个周期很长、非常考验产品定义能力的事情。
这也是我对这个领域感兴趣的原因。我觉得我们公司或者我个人，可能比较喜欢工匠精神的风格。如果比快、比资金量、比速度，我觉得字节会更有优势。像我们这样的公司，可能更多是产品驱动型公司。
所以我愿意花精力打磨一款有长期价值的产品。
9. Profits Fund the Next Cycle
为什么你们公司从2017年开始一直保持盈利？是因为融资受阻带来的紧迫感，还是用户付费习惯确实很好？
2016、2017年那一轮，就是因为融资的问题，决定要做收入、做盈利。最终一切还是由市场决定。
大家对心理的需求是不断上升的。不管是这些年的社会经历，还是人均GDP达到一定程度之后，年轻人的工作机会必然竞争更加激烈，很多因素共同决定了需求温和上涨。
最近我们的增速快一些，但整体是逐步上涨的过程，所以营收模式相对健康。再加上我们盈利之后，移动互联网的机会也基本没有太多了，大家不再喜欢用烧钱的模式抢占市场，整个行业进入了相对稳健的状态。
我们没有必要采取过于激进的市场策略，所以形成了这样的发展节奏。主要还是大家需要这样的服务。
你们有竞争对手吗？
现在做类似产品的公司很多，很多初创公司都在做。
那个时代的对手现在已经不多了？
对，那个时代的对手已经不多了。我们每一个决策，包括进入移动互联网、和AI结合、做在线平台，都是最早在这个垂直行业里应用新技术的模式，所以我觉得有一定先发优势。
品牌和规模效应也积累了一些。
每次新的技术浪潮来，就会有新一波人盯上这个应用领域。
对，基本是这样。早期大家对市场没有更多认识时，我们做得比较早，所以传统业务上积累了一点品牌优势。
测测用户增长有没有特别快的时候，还是一直比较温和？
一直比较温和，但最近确实感受到有一点加速度，而且主要是自然流量，自然流量占一大半。当然我们也会做相应推广。
一开始选这个领域，也是因为它比较高频。有没有可能通过加大市场营销投入，用更激进的策略突然把用户量拉升？
也许有可能，但我们更注重长期数据，更倾向于用产品化思路，从用户体验角度去做。
过去投资人会给你关于这方面的建议吗？
投资人已经十多年不给我建议了。
失去了给建议的投资人？
对。他看到公司发展得不错，可能已经把我忘了。
投资人也有退出需求，有些人已经退出了？
对，不少人已经退出了。
你也提到，2023、2024年做AI时，2024年的营收已经可以覆盖AI成本，用户付费意愿很好，可以这么理解吗？
这个领域和场景肯定是存在的。
我的理解是，2022、2023年春节之前，公司整体还是平稳、温和增长。明确要做泛心理服务社区之后，就沿着这条路增长，从几个人增长到2023年的一百多人。
2023年春节之后又发生了一个很大的变化，可以这么理解吗？
对。2023年更多是认知上的触动，让我们感觉到大市场风向发生了变化，新的增长周期要来了。
从2023年开始，我们逼迫自己思考未来机会在哪里。它明显和以前的小趋势不一样，是一个大的宏观周期。我们感觉这个周期已经开始了，所以主观上会做得更激进。
这个未来机会，是技术从移动互联网、移动时代切换到智能时代吗？
对，还是一个大技术周期的变化。我觉得所有变化最后都是由技术变化驱动的。
2022年时，我感觉这个行业已经发展到尽头，没什么意义了，差点抑郁。2023年看到新技术之后，相当于给所有从业者打了一针强心剂。大家都觉得未来一定是智能时代。
但AI到底意味着什么，这几年还在不断迭代。到目前为止，AI还没有找到最好的商业模式，我们都在探索。
现在您发现，AI可能更多是一个成本中心。每次推理都要消耗Token、花钱，所以要么在能赚钱的领域做AI，要么做提效、锦上添花的事情，要么就是特别有钱，愿意赌未来。
对。我们恰好是一个有现金流的公司，可以围绕AI周边做应用和落地，获取应用层红利，这种机会肯定还会一直存在。
更长周期来看，我想从具身智能的角度思考，往机器人领域投资。
您说AI更多是成本中心，应该是切身体会。
当然。我很早就想推动个性化理念，包括我们解决的所有服务，都想主打个性化。个性化意味着这个服务专门针对某个人，不是通用产品。它的缺点是短期内不会增长特别大，但我觉得这是未来趋势。
AI天然就是个性化的。Prompt不同，答案就不同；即使Prompt相同，每次答案也可能不同。它天然个性化，但缺点是很难形成规模效应，每一次服务的成本都是刚性的。
所以从AI角度看，它还处于早期阶段，行业还在不断变化。
您对规模和增长没有那么强的执念？
我觉得可能是被生活教育过之后，觉得温和增长也很好。泛心理行业有点类似医疗或教育，很难快速增长。
比如协和医院每年接诊的病人，基本就在相对固定的范围内。城市人口增加，可能适当增加一些。我觉得这是供给能力的限制。大家对协和的需求肯定很多，但它也不会无限扩张，它不是爆发性的。
爆发性可能只有传染病，常规慢性病就是按照人群分布产生需求。所以不是我们不想做爆发性事情，而是市场本身的内在属性决定了它比较难爆发。
在线教育确实有爆发性，我们也都看到过。
教育毕竟属于标准化刚需，有考试标准压在那里，投入产出比明确，目标也明确。心理服务则更多是个人主观感受。
所以可多可少，现在做也可以以后做，不像考试那样有明确的卡点。
对。它可能是高频，但不是刚需，不是在所有场景下都是刚需。只有当一个人处于某种特定状态时，它才是刚需。
您看到DeepSeek时的感觉，和看到GPT时一样吗？
我觉得它把我最后一点想象空间都挤没了。它把我们对AI残存的幻想全部消灭，所以我更坚信要在机器人领域做。
DeepSeek出现之前，很多AI创业公司可能都会想：我是不是还有机会做中国的OpenAI？
对。虽然我们已经放弃了，但内心还稍微有一点想象力，或者说一种自我安慰。到DeepSeek时，这个想象空间没有了，但也不是坏事。
所以DeepSeek加速了您研究具身智能的步伐？
在它之前我就已经大规模投入了，只是没想到AI战争结束得这么快。我觉得如果大家再竞争几年可能会更好一点。
当战争结束之后，所有人第一要看垂直领域应用，必须放下身段看应用；第二，具身智能就成了新的热门赛道，所以会加剧这块的竞争。
报道和业内讨论里，有些大模型公司好像还没有放弃，对未来仍然抱有一丝念想。
可能因为他们必须保留这点念想，否则就失去继续做下去的意义了。
10. Software Becomes a Physical Product
AI和后面的具身智能两波浪潮，会改变您对公司商业模式的想象吗？原来是用户付费、咨询这样的收入。
没有那么多改变，更多是产品范式的切换：从软件产品变成软硬一体的产品。这可能是我需要面对的一个比较大的问题。
我算是一个古典的产品经理。古典产品经理的思路是先把产品做好，再考虑付费，或者产品自然会有人愿意付费。
硬件产品则是用户先支付一笔比较大的费用，这是一个很重要的决策，和我们原来先免费再付费肯定不一样。它可能是硬件付费，再加上后续订阅或软件服务。
对我来说，这也是一个比较大的考验。因为这个世界上能把软件、硬件、服务都做好的公司屈指可数。
比如苹果、特斯拉。
对，苹果、特斯拉。所以有时候我也会觉得，是不是有点不自量力，对标太高了。
移动互联网时代，我感觉自己只是一个诸侯，安分守己地在自己的领域把事情做好就行。智能时代一来，大家都会蠢蠢欲动，想看看能不能打造一个平台。
如果硬件机器人这个本体还没有一统江湖，是不是就还有机会？是不是可以不那么垂直？最大的诉求是，如果我打造的AI模型能力具有泛化性，就有可能在具身智能领域打造一个通用平台。
现在AI和具身智能的感觉，和移动互联网时代那种兴奋感差别大吗？
移动互联网时我30岁。我不知道是年龄问题，还是两个机会本身给人的感觉不一样。
移动互联网还是一种欣欣向荣、单纯美好的感觉。到了AI时代，就复杂很多。你不能百分之百确定它的未来一定是美好的，但又不可能抽身事外，一定要积极参与。
可能也是因为年龄增加了，兴奋里带了一点担忧。再加上事情本身挑战很大，所以心态上没有移动互联网时代那么单纯美好。
现在很多95后、00后创业做AI应用、Agent，他们的状态和您30岁时有什么差别？您和他们交流过吗？
交流过一些。我是I人，不太擅长和别人聊、点评别人，也不太会分析一个方向到底能不能做、这么做对不对。我更多关注自己。
我之前也做过孵化和投资，后来发现这件事我根本干不了，因为不可控因素太多。我适合做一个单一的、自己感兴趣的事情。做感兴趣的事，我可以每天百分之百地思考它。
后来我也发现，做得好的投资人往往是联合创始人。创始人做投资，通常不太适合。
但交流下来，我感觉现在的创业机会，如果是纯软件，竞争太激烈了。你只能在虚拟空间里辗转腾挪，巨头还可能随时下场，空间不断被压缩。
如果只看纯AI领域，现在可能只能做Agent。底层是能力不断提升的通用大模型，周围还有腾讯、苹果等巨头，所以对创业者的要求更高。
我那时候一开始什么都不懂，有很多试错空间。做不好也没关系，还可以继续尝试。但现在竞争太激烈，试错空间变小了。
移动互联网时代，做测测时，有巨头尝试进入这个领域和你们竞争吗？
肯定有，大家都想试一试。淘宝、百度里都有类似模块，这又不是我专属的领域。有人还会以投资或合作的名义来了解你的情况，一看增长太慢，就不做了。
他们一开始肯定会以合作的名义接触，后来也会自己做。百度有问一问，各种各样的服务，淘宝里也有类似模块。
这个领域大家都想看看，但里面有很多脏活累活。真正深入做下去，我们相当于做了这么多脏活累活，所以还有一点空间。
就像朱啸虎说的，脏活累活才是护城河。你们做的脏活累活是什么？
每天改进产品细节，管理所有咨询师，处理用户和咨询师之间的矛盾，解决用户各种各样的问题，这些都需要团队去做。
每天改进产品，是互联网产品经理的基本修养。处理咨询师关系、解决矛盾，在大平台公司里，可能就会被认为是脏活累活。
这些积累下来的优势，在人工智能时代还会延续吗？
一开始我们也在想，AI的发展会不会替代人工咨询师。但时间越长，我越觉得AI发展会教育更多用户，反过来大家对人的需求可能会上升。
我们这个行业比较特殊。我觉得至少100年之内，AI替代不了真人的价值。它们一定会处于更和谐的状态。
所以从这个角度来说，我们是有价值的。我们做的这些辛苦工作，肯定还能给我们提供优势。
包括所有咨询师的咨询记录、用户评价、成长体系，以及认证、升级、评价体系优化、定价等问题，都很复杂。
如果不发生线下交付，只是线上交付，AI会不会在某种程度上替代人类心理咨询师？
也不会。真人也不会被替代。
真人？
真人的感觉和AI的感觉一定不一样。我们也不可能把一个AI咨询师说成真人。
如果做一个虚拟心理医生，具备心理学知识，也输入很多成熟心理医生的历史数据，也很难替代真人吗？
很难，本质上是信任问题，是我是否相信这样的咨询师。这个技术我们也在做，也会推出心理咨询师AI，但它的用户群、消费习惯和用户认知是有区隔的。
它会有自己的AI生态。你用AI越多，可能某个时候突然想和真人聊聊。平时天天在城市里吃快餐，突然有一天想吃以前吃过的家乡味道，对人的感觉也是这样。
现在大家选择AI，成本是一个原因，有些用户不愿意和人打交道也是一个原因。新生代可能更喜欢和机器人打交道，觉得更安全，或者有其他方面的吸引力。
所以它会有自己的用户群和心智。但和人聊天是人的本性需求，是几千年来源于人性的诉求。人性不改变，这个市场大概率会持续存在，很难被AI颠覆。
只是它能做到多大、有没有爆发性，可能不会特别强。想要更爆发性的增长，可能要通过具身智能来实现。
虚拟AI也会做一部分？
虚拟AI也会做。垂直AI这部分肯定有爆发性增长的机会。具身智能则是一个更长远的想法，它不仅仅是从心理角度出发。
心理可以覆盖一部分，但更多的是希望在产业变革时，打造一个新的物种、新的产品品类。对我和公司来说，意义不一样，更多还是成就感需求：做出一个完全新的品类或产品。
它也需要教育市场。有些能力可以复用，比如AI能力、产品能力，也可能有一部分用户迁移，但本质上还是一件全新的事。
如果没有2022年底那一波AI浪潮，测测可能就在移动互联网框架里作为一个诸侯存在下去，护城河稳固、用户群稳定、营收状况良好，温和增长。
这波浪潮来了之后，对您来说，是带来新机会的可能性更大，还是冲垮原来领地的可能性更大？
我觉得它是一个加速。至于冲垮还是怎么样，就看我们怎么应对。
至少在AI领域，如果把它想象成一个Agent，我们的潜力还是巨大的。所有需求的源头，其实都是某种心理或情绪诉求。情绪诉求可能扩展到非常具体的指向。
如果一个问题有明确答案，可以去问ChatGPT或DeepSeek，它会给你一个答案。但如果问题没有规定答案，是和情绪相关的，我希望未来我们的AI能在这个领域占领一部分用户心智。
技术上大家可能比较接近，但如何理解用户、给用户最终解决方案，测测仍然有自己的价值。
你们在移动互联网时代创业时，有对标的公司吗？
我记得最早的BP上列了两个：大姨妈和豆瓣。
但现在这两家公司发展得也一般，可能对标错了。
对标错了。
这么大，应该列今日头条。
对。今日头条的爆发性太强了。我一度觉得，视频信息流或者内容Feed，应该是移动互联网所有产品最终探索出的最高智慧，或者精华。
它已经把人类分泌多巴胺的机制想透了。从心理学角度看，小红书、微信、快手，最后都会回到这个领域，大家互相模仿，变得基本一样。
当时为什么是豆瓣？因为从社区角度出发？
社区，包括推荐。豆瓣也推荐书，当时是这么想的。
公司增长最快是哪段时间？员工人数增长最快又是哪段时间？
最近几年，也就是开始琢磨人工智能之后。从2022年开始，整体增长速度比较快。
一方面，现有用户规模到了一个临界点；另一方面，外部市场环境让大家心里的不确定性越来越强，对我们的需求也增加了。
另外，我们公司的人才也在升级。移动互联网时代，我们可能不是第一梯队，甚至连第三梯队都算不上。但移动互联网到了临界点之后，我们反而能够吸引更多人，团队执行力也提升了。
您觉得谁和您是一个梯队？
我现在一头雾水。我觉得每个人对这个问题的认识都不一样。豆瓣当然也没有和我们在一个梯队。
我们在移动互联网时代就是一个很小的状态。如果用春秋战国来比喻，我们是在巴蜀，有一定生存空间，巨头也顾不上打我们。我们就在这个地方休养生息，但肯定不是最终答案。
像曹操从汉中撤军时说“鸡肋”，但刘备就很高兴。
对。现在用户增长比较快，员工数量增长也很快。公司现在一半以上的人都是一年之内入职，是一个快速迭代的状态。
现在整个公司有多少人？
不到300人。上次开会时的数据是，超过150个人是一年之内入职的。
这肯定会带来管理难度上升。
肯定会。但之所以这样，也是因为我们需要不断吸引人才，抓住一个窗口期。现在工作机会没有那么多，相对来说比较适合我们吸引更多人才加入。
如果是AI相关的人才，应该还是很抢手，因为他们不缺工作机会。
现在相对也没有两年前那么难了。毕竟大家都经历过一轮，DeepSeek出来之后，大家也更关注应用。原来想做通用大模型的人，可能也会出来加入应用公司。
所以现在状态还不错，营收也在增长。
尤其前两年，AI领域变化非常快，新论文不断出现，新公司不断出现，已有公司不断发布模型。那个阶段会让您很焦虑吗？
肯定焦虑。现在回想起来，2023、2024、2025年这三个春节，都让人过得很不好。
2023年第一次意识到ChatGPT的影响力和变革；2024年春节遇到Sora；2025年春节DeepSeek出现，带来极大冲击。每个春节我都过得不是很轻松，都是在高度焦虑中度过的。
现在进展比较快的可能是具身智能，尤其是VLA领域。感觉它可能会一统江湖，进展也很快。
这一波里，有投资人主动找您，了解这些事情或者讨论投资可能性吗？
投资现在交给我的合伙人在做，我基本上只管产品，做内部产品方面的事情。
没有人来找您聊吗？
有，很多人找我聊。
他们关心什么？
关心情感和人工智能的结合，比如是强情感、弱人工智能，还是强人工智能、弱情感，或者什么样的生态。他们觉得测测的生态很有意思。
他们更偏商业角度，还是技术角度？
我觉得偏商业、偏市场。技术方面，大家感受还没有那么深，但从精神消费来看，比如泡泡玛特、老铺黄金，以及港股的头部公司，都能明显感觉到大家开始关注情感和情绪消费。
他们会觉得，中国目前还有一家做情感的公司，可能就想和我交流一下这个市场到底是什么样。
但你们又不做消费品。
我们做精神消费。本质上是精神消费，或者说是一种口红效应。当经济发展有压力时，文化产品或精神消费产品往往会增长。
比如《哪吒》的情况，为什么大家都去看《哪吒》？因为大家把自己带入进去，觉得自己过得不好，有一种呐喊和反抗的精神诉求。
我们平台就是提供一种按摩，让你别那么难受。
2023年人工智能、2025年具身智能，对测测而言，都是比较新的变化，尤其具身智能更是如此。你们通过什么方式完成这部分学习？
我记得2014年时，我们在一个孵化器里，孵化器办了一个黑客马拉松，英特尔赞助，做一些硬件产品。我带着公司两个人参加，做了一个智能狗窝，花了一天一夜完成，还拿了1000美元奖金，得了奖。
其实我对硬件一直比较感兴趣。AI方面，我大学时就在做，虽然现在对技术细节没有那么深入，但它内在的逻辑，以及如何和产品结合，对我来说是不言自明的。
我每天都在想这些事情。现在回头看，我也不会别的事，每天想的就是和产品相关的事情。
从本心来说，您更希望看到AI在哪些方面创新？
我更希望看到AI在科学上的创新，这是最符合我内心期待的。比如最近的诺贝尔化学奖、物理奖，都和AI有关，最简单的就是生命科学领域的预测。
我大学做的是生物信息学，当时研究RNA序列预测，利用算法解决问题。其实我和马斯克想的也差不多，都会思考能源怎么解决。
除了心理，我对生命科学也很感兴趣，但这只是一个爱好。
现在在公司里，您和合伙人怎么分工？刚才提到和投资人交流由他来完成。
我现在一半精力放在测测相关的事情上，包括测测和AI；一部分精力放在机器人相关的事情上；大概还有10%用来见投资人，或者像今天这样和外界聊天。
测测和AI这部分，您主要关注AI能力如何改善已有用户体验吗？
本质上还是商业化问题。AI时代最好的商业模式到底是什么，尤其是满足情绪价值的最好商业模式是什么。
我相信它不是卖Token。除了卖Token之外，怎么构建一个模式或生态，这是我最关心的。
有答案了吗？
还没有最终答案，但有几个实验在做。
具身智能的商业模式相对成熟。只要产品做出来，商业模式本身不就比较成熟了吗？
相对成熟，难点是第一步能不能做对，能不能验证市场。
我自己对产品定义已经推翻过好几次。硬件到底满足什么样的用户、从哪类用户的哪类需求切入，这比较难。
产品不断被推翻，主要来自大家的讨论。还没有面对大量真实用户，可能我和一个朋友聊形成一个想法，换个人聊，大家又把它否了。我就要想为什么被否，究竟哪里不对，然后重新思考产品到底应该怎么定义。
具身智能火了以后，很多团队都想用AI做玩具，或者做小型家庭机器人。这些尝试会影响您、给您启发吗？
尝试肯定很多。我的第一条原则是，肯定不做玩具。我的产品一定要让大家一看就知道不是玩具。
它必须具备多模态交互能力，包括视觉、听觉等综合交互能力，以及运动能力。这两个是必备选项，也会把我们和玩具型AI产品区分开。
这就像“毛估估”和“精估计”一样，或者说是爬一个陡坡还是爬一个缓坡。我现在想走的是更陡的那条坡。
这两个词很有年代感，现在好像没人这么讲了。
对，确实有时代感。
现在AI领域变化还在继续，虽然可能没有前两年那么快，您还会因此焦虑吗？
对技术进展本身，我还好，没有过于敏感。但整体上会感觉到，AI带来的影响可能不仅是效率问题。
有点像《共产党宣言》里写的：当你第一次意识到资本主义，或者资本的力量时，就会不由自主地怀念田园诗般的风光。
将来我的小孩可能会听我讲年轻时经历的事情：我怎么在城镇化过程中创业，怎么从一个小地方到大地方。他可能根本无法感同身受。
我说当年看一本书有多高兴，或者吃到某种东西有多开心，他可能也很难理解。所以我觉得，可能我们80后这一代回头看，会发现自己的成长经历并不是普遍性，而是一种特殊性，是可遇不可求的东西。
每代人可能都会这么想。
有可能。但我们去看日本、美国，他们已经习惯了那个社会状态。我们现在到了一个节点，后面的变化可能不会那么多。
11. AI Could Destroy Demand
AI让我担忧的一点是，它可能不创造需求，反而毁灭需求。有人说用AI编程可以提高效率，我会想，未来还需要那么多编程的事情吗？
如果AI已经普及，能力提升了，但需求没有了，这个价值就没那么大，像屠龙之技，无处施展。
现在全球经济的问题，本质上也是需求问题。中国常说产能过剩，是因为制造能力超过了需求，需求本身已经很少。
AI到来之后，和历史上的工业革命不一样。工业革命毁灭了一些工作岗位，但也创造了新的工作岗位；AI可能只是减少工作岗位，增加的没有那么多。
这样一来，市场注定不会处于特别繁荣、膨胀的状态。至少我觉得，未来经济不是膨胀型的，而是在一个相对平缓的世界里运行，还需要继续观察和体会。
我想得没有那么宏大。AI不创造需求，所以AI创业公司成长为中型、大型公司的机会可能会很少。
移动互联网创造了很多新需求，比如外卖、打车、微信。应用本身创造了需求，所以才会出现百亿美元、千亿美元公司。
但现在AI不创造需求，都是已有需求。已有需求要么已经有公司很好地满足，要么已有公司利用AI增强自己，新公司就很难获得机会。
工业革命是从分工开始的。分工让每个人在体系里有一份工作，有了工作就有钱，可以消费，再带来更多工作。
AI可能把这个循环切断了。未来社会的心理需求可能越来越多，大家会回到自己，不再有那么多需要拼命打拼的时代。投入和产出比肯定会趋近平衡，最后回归内心。
那对你们来说，这不意味着竞争会加剧吗？只有这个地方还有需求，其他人也都会进来。
所以你们下一步的重点战略，就是把具身智能产品Demo做出来，能够试售，然后量产？
AI这块按照行业逻辑继续往前演进。你有没有发现，过去两年多、将近四年，我们做的事情都是特别风口上的事情：先是大模型，然后是具身智能。
这也是我最担心自己的地方。移动互联网时代做星座，认可的人并不多，但我认为自己的优势是，在星座领域技术最强，或者说工程师里最懂星座。这个优势给了我战略缓冲期，让我有生存空间去发展。
现在大模型、具身智能都是高手，压力比以前大太多了。所以我必须逼自己把产品和市场定位想得更准确，或者形成足够差异化。
具身智能是一个大领域，所有人都在做。但在这个领域里，我们会关注和情感相关的方向，这是很多人没有考虑、或者暂时不关注的部分。我们会关注情感、交互和心理相关的具身智能。
未来所有具身智能可能都具备这样的能力，但我们现在先从这个领域切入。这个领域也有很多竞争者，必要的竞争没法逃避。
相对来说，我们会避开人形机器人，也会避开操作物体的工业机器人，在定位上有所不同。AI也是围绕垂直场景去做，所以不是故意踏上风口，只是趋势太大了。
我们做的事情，就是把最新技术和具体需求结合起来。我本科是学医的，但特别喜欢技术，所以希望把技术进展和人的生活找到交叉点。
我真正擅长、真正关注的，可能就是这个交叉点，怎么不断找到这样的交叉点。从移动互联网、移动支付，到打造平台，再到打造AI服务，其实一直都在做同一件事。
我确实也安静不下来。从想创业到现在，心态好像没有太大变化。
心态没有大变化，说明心态还挺好的。
对。
谢谢您。