对卷卷的3小时访谈：从抖音到AI 3D、创业的过山车、成为制造业OS的野心、基础模型不会吞噬一切！

嗨，我是 Koji。本周《十字路口》的嘉宾是数美万物的创始人兼 CEO 卷卷任利峰。你好，卷卷，欢迎来到《十字路口》。

Koji 好，《十字路口》的朋友们大家好，我是卷卷。

卷卷也是字节跳动的核心高管，早期曾带领抖音实现从 0 到 1。关于卷卷的江湖传说，这几年我听过非常多。今天非常开心，终于请到本尊来上播客。

我们还是先从快问快答开始，帮助大家比较快地了解你。请问卷卷，你的年龄？

今年 39 岁。

求学经历呢？

本科在秦皇岛。

你的 MBTI 和星座？

INFP，金牛座。

用一句话介绍一下数美万物。

我们在自研 AI 生成式 3D 通用大模型，应用领域主要是结合制造业，少量用于游戏、影视等方向。我们在 To C 业务上有两个产品，一个是 Hi3D，一个是造好物，分别服务 Maker，以及平面的插画师、艺术家，帮助他们降低 3D 图纸获取的门槛，帮助他们把概念落地成实体，并提供交易服务的平台。

咱们服务的是中国用户还是全球用户？

目前服务全球用户。

融资情况呢？过去有几轮？

融资过亿美金。最近一轮大概接近 5000 万美金。

团队规模目前有多大？

100 多人。

在做数美万物这次创业之前，你做过些什么？

我 2010 年毕业，毕业之后去了百度，负责百度贴吧吧主的相关管理工作和运营。之后在赶集工作了一段时间，刚好那一年也是赶集和 58 合并。

再之后我去了字节跳动。当时主要的产品是今日头条，所以在做抖音之前，我负责过相关的一些工作，包括今日头条、问答，甚至直播相关的一些业务。

关于卷卷在抖音的江湖传说非常多。我们今天可能要把更多篇幅留给数美万物，留给 3D 模型，但在开始展开聊之前，先问一个我自己最好奇的问题：最初的最初，抖音究竟是怎么开始的？

1. 抖音从基础设施起步

其实，我们开始关注短视频这个产品概念，很大程度上还是和背后的基础设施有关。所谓互联网的基础设施，有两个关键要素：一个是硬件，一个是网络。

因为它是移动互联网产品，所以我们回到 2016 年之前，在 2015 年看到了两个比较明确的信号变化。一个是在 2015 年底，政府工作报告提到，2016 年要全面降低家庭宽带服务资费，大幅提升网速，包括 5G 的普及也开始加速，有相关的移动运营商去做基础设施建设。这是非常大的一个网络信号。

另一个要素是硬件，也就是我们的手机终端。当时我们观察到，以 OV、华米为主的移动终端厂商不约而同地提到，2016 年要开始全面普及大屏。大屏本身利好影像，而利好影像的背后，一定会带来图像渲染能力要求的提升，包括 GPU 能力的提升。

移动终端的采集和输出是一体的，采集端其实就是手机摄像头，所以摄像头的能力也会快速提升，不管是清晰度还是画质，都会大幅提升。不知道 Koji 有没有印象，那时候有一些厂商的广告词叫“照亮你的美”。

这个我好像想不起是哪家了，好像是 vivo？

对，我记得是 vivo。包括小米好像也和徕卡有相关合作，推出了一些特别的机型。

所以，那时候我们看到硬件和网络的变化，在这个基础之上才有做短视频的可能性。这是从行业趋势自上而下地看。那从下到上，当时也看到了一些信号和机会。

当时互联网行业里有哪些比较突出的产品？

当时有两个特别突出的产品。一个是国内的快手，另一个是国际上的 Musical.ly，后来也是我们的兄弟产品。

这两个产品分别从朴实的记录和增加音乐趣味性的表达上，做出了不错的效果。所以我们在思考，下一代移动互联网的视频类内容产品应该怎么做，也在观察这些行业变化。

当时的立项故事是什么样的？可以讲一讲吗？

立项还是公司管理层的决策。刚才提到的网络变化、硬件变化，以及行业 C 端产品的变化，在这些综合要素下，公司决定立项做两个方向。后来就有了火山小视频和抖音，分别对应刚才提到的两个业务方向。

其中抖音这个方向交给我来探索。

当时怎么会把这么重要的任务交到你这里？字节也是人才济济。

这里面有运气的成分。另一方面，也特别感谢公司管理层的支持。

过去我们其实都是 nobody，并没有特别引人注目的经历，但是公司给了我们非常好的成长环境。

但事实上应该不是 nobody，因为之前还是做出了一些成绩，对吧？你觉得是什么样的成绩，让组织对你有信心，觉得“卷卷来做抖音，应该可以把它带起来”？

很大程度上，可能是因为我的背景还是运营出身。

我之前在百度贴吧工作，有相关的用户和产品运营经验。另外，在工作过程中，我也有机会去做后端产品，比如运营后台、审核后台，以及内部协作的效率工具。

以前我可能在运营和产品两种岗位的技能上都有一些锻炼，而把这两种能力结合起来，可能对于内容型产品是比较契合的。我猜想是这样。

我这段时间也见了不少抖音早期团队的同学。比如蒋林安，小安，他的办公室就在这旁边，步行可达。他有次跟我说，他最早去你们抖音办公室的时候，觉得非常受感染，觉得大家怎么可以一边玩一边工作，还能那么开心。当时他就决定，一定要想办法加入这个团队。

你觉得这一次创业做数美万物，和当时从 0 到 1 做抖音，有哪些相同之处？这一次创业还像那一次那么快乐吗？

愿景是美好的，路径是曲折的，这一点都是一样的。

其实在做抖音之前，谁也没有开天眼，也没有办法预测它未来的走向。所以从立项之初，愿景还是非常美好的：年轻的用户通过镜头的语言，表达自己内心的世界和眼中的世界。

这种表现形式非常好，而且我们也相信，尤其是中国的年轻用户非常有趣，只是缺乏被看见的机会。所以那时候我们就奔着这个目标去做。当时的定位是 95 后、00 后年轻用户的音乐短视频产品，最早是这个定位。

后来你会发现，大家都说中国人可能内敛、不善于表达，但抖音让大家看到了这些人的另一面。原来他们都非常精彩。

这确实很让人意外。在抖音之前，我们都觉得大家比较内敛，怎么可能拍出那么多搞笑、夸张的内容？

当时是怎么激发大家的创作力的？你觉得有没有一些关键要素？

很大程度上，我判断需要几个点。

第一个是用户需要被激发。这种激发需要做一些引导，但又不能做成模板。如果做成模板化，虽然上手容易，却限制了用户创造力的表达，所以不合适。

但完全开放式的自由表达，在早期产品还没有定型的时候，可能又没有找到自己的内容主线，用户对玩法的认知也无法清晰表达。所以当时采用了一种半命题式的方式来做引导。

比如给你一段音乐，但你不需要关心这段音乐具体的歌词表达了什么、主题表达了什么，而是当你听到这段曲子时，内心产生了什么情绪，或者结合你当下所处的环境，想表达什么主题。音乐对你来说，更多是烘托氛围的作用。

后来我们说的激发，还包括贴纸、道具、特效。再后来甚至是美颜，包括“关掉滤镜、关掉美颜，还原真实”，也都被玩成了一个梗。

但反过来说，这些其实都是激发用户表达的关键内容生产要素。所以第一点是，用户需要被激发。

第二个事情是，用户需要被看见。好的内容应该得到更多传播。这个过程中，大家可能会提到推荐算法的能力，但我想说，算法固然重要，很大程度上我们还是要引入人的审美判断。

我们需要用运营思维，挖掘那些可能适合被更多人看到的标签、画风，以及主题形式。所以我们判断，比较重要的就是这两个要素：被激发和被看见。

我们再说回来，之前做抖音和这次自己创业做数美万物，有哪些相通的地方，又有哪些不同？

2. AI打开三维创业机会

相同的地方是，我们都会去看行业里的关键变量，判断一个业务方向是否存在机会。

前面提到，在移动互联网时代做内容型产品，要看硬件和网络这两个变量的变化。放到今天，我们同样在看变量要素的变化，其中一个一定是 AI，而我们关注的领域是 3D。

在 3D 方向，我们看到了从图片、音频、视频等多模态，延伸到 3D 领域的可能性。早在 2023 年底思考这个方向的时候，我们就做了一些技术推演，包括数据收集、技术路线演进和应用场景判断。我们判断，AI 3D 应该会享受到 AIGC 的红利，并且持续发展。

当时看到的具体信号是什么？

更早的信号，应该是 2022 年底 Midjourney 刚出来的时候。那时大家第一次对 AI 有了更明确的感知，觉得非常神奇：用自然语言表达，甚至那时候还有“Prompt Engineer”，教大家怎么写好 Prompt，就能得到一张神奇的图片。

那时候我们看到了 AIGC 演化的可能性。

另外，当时我在 Pico 的岗位上。Pico 大家都知道，是 VR 设备，也是 XR 业务的方向。我们当时已经在大量研究和运用 3D。

在虚拟现实里，有 Unity、Unreal 这样的引擎管线制作内容，也有交互式体验，以及大 FOV、3DoF、6DoF 的沉浸式互动。这些都需要增加我们对 3D 的理解。

当时我们也看到一个明确的瓶颈：硬件体验是极其关键的部分，内容生态又是另外一个关键要素。用户想不断获得好的内容体验，很大程度上取决于内容产能能不能跟上。

而在 VR 环境下，内容产能很大程度上依赖于 3D 美术资产的产能是否足够、效率是否够高。我们当时看到，不管是游戏、视频还是其他内容，如果要融入 VR 体系，3D 资产制作的成本都极高、周期极长，甚至几乎等同于一个迷你版的 3A 游戏制作过程，这件事非常痛苦。

当时看到 Midjourney，我的第一反应是：AI 生成图片可以有这样的效果，那 AI 生成 3D 什么时候会来？如果它能降低 3D 资产获取的门槛，大幅提升效果，对于整个行业变量的提升应该非常关键。

所以从那时候开始，我们就已经多多少少在研究这个方向。

另外，我们也看到了制造业的一些变化。

制造业听起来和你过去的从业经历跨度有点大。

从我的个人兴趣角度来说，我一直在关注制造业，甚至可以回溯到我在贴吧工作的时候。

当时为了管理好吧主相关工作，我们需要把自己代入吧主和用户的心态。所以出于个人兴趣，我们会“混吧”“混帖”，去自然地体验这个产品。

当时我比较有亲近感、混得比较久的有两个贴吧，一个是翡翠吧，一个是茶吧。

你现在戴着一个翡翠戒指。

这个是和田玉。

这是和田玉？

对，和田玉的猕猴桃料。以前更早的时候，我确实也戴过一个翡翠戒指。

那时候你才 20 多岁，差不多 23 岁，怎么会喜欢上这种可能要到四五十岁才慢慢有感觉的东西？

兴趣有时候很难用逻辑解释。所以我建议大家也一样，别人问你兴趣是什么时，不需要用逻辑解释它，而是看你自然亲近什么，看到什么会自然地产生美好向往和亲近感，那可能就是真实的兴趣。

有意思。

所以也不用管它老不老成，忠于内心就好。

那时候我就已经在关注具有审美属性的消费品领域。从翡翠、茶，到后来的瓷器、珠宝、文玩，还有服装。服装我也深度研究过，甚至做过相关的产品项目。

这些经历让我在材料、设备、工艺、产线、产业链协同等领域长期观察，用自己的兴趣去摸索行业认知。

这其实是一条大家不太熟悉的、我个人兴趣的暗线，一直持续到现在。

可能那时候你以为这只是消费行为，万万没想到，最后它会成为一项事业的基础。

回过头来看，行业的变量在制造业端。

中国是全球最大的制造业大国，全产业链分布非常齐全。我们看到，以珠三角、长三角为主的核心制造业产业带里，材料、设备、工艺、产线和产业链协同形成了一个网络，能力在快速提升。

数字化生产设备的变化也非常惊人。今天，可能还有部分用户刚开始接触 3D 打印机、激光雕刻、CNC 等桌面级设备，但在此之前的很多年里，我们已经看到工业级设备向桌面化设备演化的趋势。

桌面化设备会更利好普通用户。Koji 可能也会关心，为什么我们会从过去做内容型产品，转向今天主要和制造业结合的方向。

用一句话解释这个过程，可能是这样：过去我们用 15 秒短视频，帮助用户打发时间；今天，我们希望用 AI 生成式 3D 大模型，帮助用户提供创造空间。

人能理解的世界其实是四维：三维的立体，加上一维的时间。过去我做的事情，是让数字世界的表达更加普惠；今天则是满足人们在物理世界的创造，让表达欲变成创造欲。

所以，和当时做抖音、激发大家表达，让大家被看见，还是有很多相似之处的。那有什么不同吗？

3. 制造业成为新战场

不同之处，肯定在于刚才提到的制造业落地。

过去大家是在虚拟资产、虚拟内容体验中进行表达，但今天我们要突破数字世界和物理世界之间的屏障，把两者打通，甚至实现映射。这会涉及具体的制造落地管线。

对于互联网从业者来说，这是一道巨大的难关，确实是隔行如隔山。我经常和行业朋友开玩笑说，过去几年很大程度上是互联网人在当厂长，试图当好一个厂长。

你觉得自己也是在当厂长吗？

确实是这样。

这个行业有一句话，我非常认同：要尊重实体行业的规律。不能用互联网所谓的快速迭代、快速试错和一定的周期规律，去强行推演制造业的变化。

从制造业源头看，甚至要研究材料。材料学有很强的科研属性，也有偶然性，很难用过去的互联网思维，强行要求它快速变化。

更多时候，你要去寻找适合今天用 AI 管线串联制造的材料学基础。只有这样，才可能带来后续关于设备、工艺、产线、交付形式，以及最终是否符合用户对某一类产品特质的需求。

这些都是过去做互联网业务绝对碰不到的现实难关。

另外，制造业是一个网络，很难说一个工厂能够把全产业链的所有环节都自己做完。所以你一定要找到产业链里优秀的供应商和制造商，和他们一起共建能力。

这也会考验我们对于整个产业带的“寻源”能力，以及跨行业从业者如何向他们讲清楚我们要做的事情，让他们愿意参与其中，共建整个链条。这些挑战都非常大。

过去做互联网产品，大家经常是在工区里抬头看天花板，或者在会议室里度过时间。重要项目上线前，还要进小黑屋封闭开发，这是互联网工作的特点。

但在制造领域，你一定要和产业链的每个环节不断碰撞和互动。单是工作形式，就有非常大的区别。

这其中是不是也会遇到过去的职业经历、行事风格，甚至性格，和工厂厂长打交道时产生的摩擦？

一定会有。我举两个真实的例子，但不指代具体的人。

第一个，当你想和产业带的工厂讲述一段 AI 概念时，他们未必能理解。几年前 AI 才发展了几年，你回到更早的时候去和他们讲这些逻辑，他们很难理解你想做什么，也不明白为什么需要他们参与。

对于他们来说，你帮助工厂提效并不重要。说得现实一点，他们可能更关心：有订单吗？有收入吗？能保利润吗？能养活我的工厂吗？

你让他们抽出一部分精力和资源，去结合 AI 的所谓要素，探索一个新的领域，他们普遍没有动力。那怎么办？

被逼无奈之下，我们做了一个小型工厂实验，自己在广州番禺搭建了一个小厂。我们在核心产业带自己采购设备，聘请产业链里的行业专家，和我们的 AI 管线一起做探索实践。

这就是我们在行业中经常遇到问题时采取的解决方案。

这个工厂可以做什么？

我们有几种工艺类型，以及对应处理不同材料的设备。基本上有工业级 3D 打印机、激光切割雕刻机、小型化 CNC。附近的产业带里有精密数控车床，还有柔性面料处理的版房，以及毛绒玩具、布艺、刺绣等工艺的探索。

材料主要涉及树脂、金属、毛绒布艺，大致是这几种。其他材质也会和产业带一起探索，比如陶瓷。

听起来是一个很综合的工厂。

它更像是一个实验性质的厂房，但随着我们自己搭建业务，也在做柔性交付和小批量快速交付。

你刚才说有两个故事。一个是动力，另外一个可能是不可避免地把互联网行业的增长观念带进来。

对。我们不可避免地会对增长有渴望。做多了用户型产品，会对数字有渴望，希望看到规模化的表现。

但做制造业、做实体业务，要尊重行业规律。当行业变量还没有到来之前，很难通过强加外力让规模变大。

这也是我们在提升对商业逻辑的理解。过去我更多做用户型产品，今天也要在商业逻辑上进行很多实践和思考。

在推进业务时，我们经常会面对一些灵魂拷问：构建了这么长的业务链条，能不能形成一个好的商业模型？对于产业带的激发和提升，能不能真正给他们带来订单？如果不能，早期是否愿意像补贴 C 端产品一样补贴行业？补贴逻辑是什么？科研属性的投入，它的 ROI 和未来回报应该怎么计算？

这些问题都实实在在摆在我们面前。

还是有很多灵魂拷问的。

再说回创业的起点。你在字节其实也是功臣，日子应该过得很舒服，做了那么多项目。当时是什么 trigger 让你创业？

我前段时间见了 BAI 的龙宇、安娜贝尔。他们最近和你有两次交流，一次聊了 3 个小时，第二次把你邀请到家里又聊了 4 个小时。安娜贝尔跟我说，他觉得卷卷是对自己不满意，所以想创业。你认可吗？

4. 创业不是为了证明自己

我理解安娜贝尔想表达的，其实是我对自己比较苛刻。

你前面提到，我在字节做了那么多产品，应该比较舒服，但这可能很难这么讲。

第一，我们没有开天眼，都是普通人，没有预测未来的能力，更多是着眼当下把工作做好。第二，在工作过程中，我们面对的都是过去从未遇到的问题。

当大规模用户的需求来临时，挑战非常大，甚至会引入各种社会性问题。对于当时年轻的我们来说，都是巨大的挑战。

所以那时候每一天都有很大的工作压力，或者说，压力背后是责任。你要为这么多用户，甚至全球用户负责。

那时候我们确实经常对自己不满意，很多工作做得不好。我相信今天字节跳动的前同事们，也有很强烈的这种感受。我们始终在追求极致的路上，需要付出很多个人的思考和努力。

今天说起创业，其实也是因为前面提到的原因。我希望这件事有一种愿景感：帮助普通用户，让创造欲更加普惠。

我们看到很多人很有才华，很有设计感，甚至没有经过专业的设计训练，却有很强的表达欲。他们做了很多概念性的物品设计，但缺乏被看见的机会。

而被看见的机会中，最大的第一道屏障，就是没有产业链和产业带愿意帮助他们，以非常小的批量实现作品。

这是卡住他们非常大的一环。我们现在做的事情，就是奔着这样一个美好的愿望推进落地。

但过程中你问我满意吗？坦率说，很难满意。很多时候会觉得做得很不够、很不好。

对于行业的理解，我经常和团队反思。前两天我还在和团队反思，所以我们是比较坦率的人，不介意自我批评，也不介意打自己的脸。

我们觉得，随着发展，我们对问题的认知会发生变化，会推翻过去的一些认知。我们会勇敢地站出来说自己错了，然后学习和改进。

这个过程就是不断踩坑、交学费，不断提升。

回到创业的问题。2023 年底，我们看到了前面提到的 AIGC 要素变化，以及生产端、设备端数字化的可能性。

这两个变量加在一起，是中国目前最强的两个变量。一个是中国过去几十年积累的工科人才红利。中国互联网快速跟上世界信息化革命的步伐，很大一部分原因也是人才。放在今天的 AI 时代，更是如此。

行业里有人讨论，今天 AI 的很多发展，是美国硅谷的华人和中国的华人一起在这个赛道上竞争、努力。这是人才红利。

另一个变量，是中国作为全球最强制造业大国，积累了全球最多的生产要素认知。不管是基础数据，还是材料、设备、工艺路线的探索，以及产业链网络化的能力，这些要素结合在一起，才构成了我们做这件事的关键基础，才有更大的成功可能性。

甚至未来要做全球化业务，也只有在这些基础上，才可能形成巨大的优势。

听起来这是特别理性的推导。但“对自己不满意”又是感性的，是想证明自己、想创业的冲动。

我不是为了证明自己，不需要证明。

过去我们做字节的产品，也不是为了证明什么，而是看到了需求，觉得我们可能有机会把它解决好、满足好。我们是怀着利他、为他人成就的心态做这件事的。

很难说我们要强行把个人意志体现在产品里，不是这样的。

这很有意思。在一个组织里，比如在字节、百度，很多想法、构想和立项可能是自上而下的。但创业之后，很多人会觉得，终于可以做自己想做的事，做自己有热情、有激情的事情，这其实是某种自我表达。

但在你这里，好像不完全是这样。

不是这样的。

大家也会问，为什么离开字节。第一，不是因为我在字节待得不舒服，完全没有这个问题。第二，我依然认为字节是我的娘家，是我非常感恩的东家。

那里有很多共同工作、共同战斗过的伙伴和朋友，我们有非常深厚的感情。所以不存在和前一段工作经历有任何不愉快、不舒服的问题。

当时决定创业，主要有两个判断。

第一个，字节的平台可能不是这件事最佳的土壤。前面提到，我们要碰供应链、碰制造业，这和字节的人才构成、组织形式、业务方向都有较大差异。而且这是一个非常苦、非常累、周期比较长的过程，需要经过比较长周期的验证，和互联网快速迭代的逻辑存在差异。

第二，3D 在过去我们接触的题材里，在字节整个业务方向中涉及不多。从这个角度看，不光是腾讯，包括全球头部公司，比如 Meta、微软，也在做相关 3D 研究。

在 3D 这个独立模态下，大家的起跑线是相同的，这才有创业的机会。所以理性判断之后，我们决定成立一个独立组织来运行它。

决定创业之后，你做的第一件事是什么？

去体检。

去体检？

对，因为在按下那个 trigger 之前，我问了自己一句话：未来有没有任何可能性，会让这项业务做不成？

其中一个关键要素就是身体扛不住。于是我希望对自己、对他人负责，认真做了一次全身检查。

当时各项指标都不错，可能是老天爷同意了。所以有身体作为保障，我才有底气投入接下来一定会遇到、或者预见不到的困难，也才有穿越整个创业周期的勇气。

所以我决定创业的那一刻，先去体检，最后给自己一个保障。

我们来说一下。录播客的前一天，咱们的新模型 Twinkle 3.0 正好上线。要不要现场演示一下模型的效果？

好。

因为视频播客可以看到演示内容，听音频播客的朋友也可以到视频平台看看这部分。

5. Twinkle 3.0展示精度

大家看一下我们这一版的效果。Twinkle 3.0 是我们推出的行业首个商用级 2048³ 超高精度 AI 生成 3D 通用大模型。

我们先看一些案例。这是一只可爱的博美。

宠物其实是一个非常大的市场。如果我没记错，中国应该有超过 1.5 亿个家庭拥有宠物。宠物相关市场的发展也应该非常好。

目前我们的客户分布在全球，欧洲、日本、中国台湾地区，都有宠物线下实体的需求。

用户可能希望把自己的宠物做成手办，用来纪念，也可能做成玩具。在这个场景里，有一个要求很高的点，就是宠物神态的还原。

我们作为外人，可能不一定看得出来，但主人一眼就能识别出神态是否还原，所以一致性要求非常高。这一版 2048³ 超高精度模型最大的特点，就是还原一致性。

这只博美在同样视角下的还原度确实不错。

而且不只是纹理，我们还原到了几何层面。这里看到的是法线的表达。

动物毛发在过去的 3D 建模中非常难。毛发纹理的走向，需要用电子笔刷一点一点刷出来。建模过程中，刚才提到的神态也需要还原。

图片还可以垫图、描边，可能更容易还原，但 3D 没有这个过程。一张图片输入之后就要得到一个模型，在还原一致性上要求非常高。

这一版的表现还是不错的。这是白模表现，可以看到效果。

我们再看一些工艺品和家居摆件。

这是一个斗牛士和一头牛的铜雕。

这个确实很震撼。

它对于模型表达的难度在于人与动物的空间关系和位姿逻辑，需要还原得比较好。这里有比较明显的对抗动作。

我们看一下输入图。输入图中，牛的前肢部分挡住了人的一部分身体。3D 模型需要正确理解这种位姿关系，并且根据一张正面图片，把看不见的背部空间逻辑还原出来。

再看几何表现。放大之后，人的背部肌肉线条还原得很好。但这些其实是模型推演出来的，包括衣服褶皱、人物肌肉走向，以及牛的皮肤和毛发。

这个可以直接打印吗？

可以直接打印。这个模型推荐使用光固化打印。

在游戏和影视主题里，比如《哈利·波特》相关场景中的三头犬，这类模型对细节表现的要求非常高。

这也是一张图生成的吗？

对，一张图。它要把背面补充出来，难度比较大，因为这不是一个常见物体。只有一张正视角图片，也要得到完整模型，这是 3.0 做到的程度。

比起之前几版模型，或者友商模型，这一版最大的特点之一，是对文字符号几何层面的还原达到了前所未有的一致性。

过去大家知道，在多模态表现里，图片对文字的精准还原和可控生成，其实也是到去年下半年才有明显发展。图片作为 AI 更早训练和应用的领域，对文字的表现和可控发展也相对慢一些。

这一次，我们在 3D 几何层面实现了文字和符号的高度还原。比如这是一个计算器，上面有很多符号。它可以精准还原计算器上的英文字母、数字，甚至复杂符号。

这一点非常难。目前为止，在全球 AI 生成 3D 领域，只有我们这一版模型可以做到。

是独有的能力。

我们再看一个更复杂的案例。

这是什么？

这是一个面具收纳箱，每个面具都有自己的名字。可以看到，图片上有文字标注。

我们不光能呈现面具复杂的几何结构，它们的名字也都能一一清晰可见。

这些文字是在几何层面上的，不是贴图？

对，不是贴图，而是和原图输入保持完全一致。

这是超高精度模型带来的效果，厉害。过去如果建这样一个模型，工程量应该非常大，成本也会很高。现在一张图片输入，就能得到一个超高精度模型。

这个可以直接打印吗？

可以打印，但家用 FDM 设备可能还是有一定难度。使用光固化，甚至工业级设备，表现会更好。

如果用家用级设备，精度和细节会有一些损失，但因为原始模型精度足够高，即便有损失，也肯定比一般效果好很多。

我们看这个，甚至可以读一本书。看看它对中文的表达。

这是中国人都会背的一首元曲，《天净沙·秋思》。我们第一次在几何层面清晰看懂了上面的文字。

文字是雕刻进去的，凹进去的。

对。如果把它想象成石雕或玉雕，它已经完全把中文字体的特点用雕刻形式表现出来了，而且深浅也有区别。

很厉害。古时候雕刻东西也会有重笔和轻笔，重的地方可能就要雕得深一点。

对，包括这幅画也是立体呈现的。它把“枯藤老树昏鸦，小桥流水人家”的场景呈现出来，让一幅平面画走进现实。

所以这一版特别突出的特点，就是对文字的精准还原。

我们再看人像。这是 3D 应用领域非常常见的题材，有非常多的人像需求。

先看头雕，这是大家熟悉的金刚狼形象。我们把 PBR 渲染和光照去掉，看最真实的纹理。

眉眼、胡须、毛发都可以呈现。我们再把纹理贴图去掉，看几何。毛发细节也能呈现出来，包括眉眼神态。

甚至在白模状态下，可能都不需要再修改，已经达到了最初的需求。

我们再看原图还原性，这是我们对人像呈现能力的表现。

再看一位女星。能看出来她是谁吗？

关之琳吗？

对，她额前的刘海都还原出来了。

这个很有意思，因为平面输入图看不出她的刘海是微微飘起来的。

原图输入其实会受到光影影响。如果 3D 模型对光影处理不好，可能会在头部生成一团黑乎乎的、和头发融合在一起的结构。

但现在可以把阴影处理干净，准确还原人像结构。甚至她背后看不见的部分，模型也推演出了合理的发辫。

这是对人像的还原。自己看自己还是有点奇怪，但最容易看出到底像不像自己。

过去我觉得确实还有差距，但今天看起来还不错。甚至我觉得，真诚地说，比我本人更好看一些。

我们再看一些复杂结构，比如游戏和珠宝首饰中的形象、物品，这类呈现难度很大。

这是《黑神话：悟空》里的悟空形象。脸部神态还原的要求非常高。

他的眼神很有张力，很有戏剧性。

对，能看出斗战胜佛的气势。包括鼻孔、嘴型，这些都还原得很好。

他身上的甲胄，包括背部推演，都很合理。放在几何层面看，可能表现更好。我们看一下眉眼和白模呈现。

再看一个珠宝首饰领域的案例，这是一个佛牌。把贴图去掉之后，可以看到佛公的开脸非常慈祥、圆润，包括周围的莲花元素、手杖，以及整个牌的背部都很干净。

背部的浅浮雕细节也都有呈现。

所以，3.0 最大的变化是算法变化，还是 Scaling Law？是有了更多数据，还是几个方向的能力都有提升？

有几个方向。

一个是数据，这毫无疑问。我们对高质量数据的投入达到了前所未有的规模，这依赖于过去长期的数据积累，以及数据清洗和标注。

另一个方面是技术路线。我们对 3D 的表示采用了新的技术路线。

数据和技术融合之后，在模型训练完成后的后处理算法能力上，也做了管线化提升。

比如刚才提到，输入图片不可避免会受到光影影响。我们需要在后处理环节理解光影，并进行逻辑处理，准确提取原图输入的信息，才能完整、准确地还原一致性。

这是一个非常复杂的超高精度模型。我们再看一下输入图，一张图片。

六臂观音坐莲，确实很美。

看一下白模。白模直接出来就很像一件艺术品。

在过去，行业里建这样一个模型，可能至少要花一个月时间，成本也非常高。现在可以快速生成一个大型模型，再对局部细节做一些修补，就能大幅帮助行业提效。

还有潮玩手办的 Q 版形象。我拿一些造好物业务中用户生成的作品给大家展示。

这是一个穿着恐龙服的 Q 版潮玩形象，手里牵着一只小猴子。

输入是一张图片吗？

对，一张图片。这是 Q 版的表现。

再看一个我们最近推出的自有 IP。最近在上海举办的 QDF 展上，它的手办和周边售卖得还不错。

你们自己也在做 IP？

对。为了理解用户，我们做了自己的 IP 尝试。这个 IP 在 3 天时间内卖了十几万元。

酷。卖的是盲盒吗？

有大的娃、小手办以及周边。

这个 IP 叫雷拉？

对，叫雷拉。可以看到它和原始形象之间的还原。

我把生成的模型给我们的 IP 设计师看，他说现在 AI 3.0 版本生成的模型，水平可能已经超过了很多市面上他接触到的潮玩设计师。今天可能只需要在这个基础上再做一些调整，就可以达到商用级水平。

它的白模非常干净，结构也很准确。

再看机甲。这个是复杂人像、类机甲的表现，是一个由具有科幻概念的海底生物组成的铠甲。

背后也需要推断，背面很像。

而且它和前面的风格保持了极高的一致性，颜色也没有溢出，铠甲结构的推理非常合理，细节纹理呈现得也很合理。

再看一个纯机甲，是汽车人。

这个结构也够复杂，因为头上还有一个鹿角。

对，包括机械结构的合理推理、外部铠甲和内部机械结构的分布。

我们再看一下几何表现。轮胎和车辙的还原，也推理得比较好。这是我们在机甲上的表现。

有点难以想象，一张图可以还原出这么精致的 3D 模型。

去年 Nano Banana 刚出来时，大家可能记得，有一类需求非常广泛：把户外运动照片做成桌面级手办。比如骑行、攀岩、划桨板等。

很多人当时问我，你们能不能做出来？我说，现有技术还达不到，超高精度写实风格的人物手办还做不到。

但仅仅不到 1 年的时间，今天已经实现了这个能力。用工业级 3D 光固化设备，就可以把它做出来。

以上就是我们给大家做的简单展示。

我在看 3D 模型时有一个理解：你们做的 3D，最后都要可以打印，都要达到生产级。

对，我们的目标是可落地。

我们不是只在数字资产领域应用，更大的落地是和现在的制造设备连通。不管工业级还是桌面级设备，我们都要做管线适配。

大家现在看到的只是模型端的表现。更多和设备端管线相关的产品化服务，在 Hi3D 网站上可以体验。

举个例子，很多人买桌面级 3D 打印机后，不具备处理模型的能力，比如如何拆件，如何增加可拼装、可动的连接件。这些能力通常需要工程师才具备。

我们不光提供 AI 生成式 3D 模型，一张图片生成高质量模型，还提供基于 AI 语义理解的分割能力。比如把人体不同部位按照结构合理拆分，甚至在拆分部位打桩。

“打桩”是行业术语，我们会加桩位，增加球形榫卯、铆钉等连接结构件。

这件事过去并不是 AI 领域要研究的问题，而是传统制造几何领域要研究的问题。我们把 AI 模型和传统几何管线融合起来实现了它。目前，加连接件可能是全球唯一只有我们平台能提供的能力。

另外，我们还帮助用户自动摆盘。

3D 打印的托盘尺寸有限，很多大尺寸模型需要拆成多个部件摆放。部件的哪一面朝上、哪一面朝下，也会影响支撑数量、打印时间，以及拆支撑时模型是否损坏、公差是否受到影响。

很多人不知道该如何摆放模型的正确位姿，才能高效、成功地打印出来。不同材料的参数也不同，包括打印温度等。

行业里有人说，模型打出来“炒面”了。其实很多时候既不是模型问题，也不是设备问题，而是调参问题。不同材料有不同的打印温度要求。

这些能力都是基于 AI 模型，对模型进行识别，给出一套智能化参数，并融合到 3MF 文件中，帮助用户直接导入对应的打印机切片软件，实现打印。

国内做 3D 模型的友商很多，不管是创业公司还是大厂。感觉你们的优化目标和别人不一样，你们的目标是准确地打印出来。

这个目标会如何决定模型训练的不同？

训练时，我们对几何精度、结构理解，以及实际生产过的材料和结构力学信息的学习，都会包含在整个模型的数据构建、训练和调参目标里。

在基座模型完成之后，前面也提到，我们还有很多后处理模型组合应用。这些后处理模型会更加指向设备和工艺的可落地性。

简单来说，我们想做的是一站式 AI 3D 服务平台，从模型获取一直到最终可落地制造，提供完整管线服务。

在工艺路线上，我们也尽可能服务更多 Maker 门类，包括 3D 打印、激光、CNC，未来还包括柔性面料处理。我们希望成为 Maker 的 OS。

柔性面料我们待会儿再聊。现在像 C Dan 2.5 或 MiniMax H3 的视频模型都很强。过去很多人做 3D 模型，是为了服务游戏和影视。

但多模态模型变强之后，会不会直接用多模态模型去做影视需要的复杂图像，或者游戏里的内容，反而不太需要 3D 模型了？

这是有可能，而且已经在发生的事情。

从我们的视角看，AI 3D 生成领域在 2025 年的应用场景，分布还比较均匀，包括游戏、3D 打印、电商、影视、建筑、教育等领域。

但在 2026 年上半年的这段时间里，应用场景已经发生了很大变化。第一大应用场景已经绝对是 3D 打印，也就是直接指向制造和实体落地。

游戏、影视等方向的占比在 AI 生成 3D 应用中大幅下降，但这不代表需求消失，也不代表需求减少，而是这些需求在某种程度上被跨模态视频模型，甚至 Coding 等方向更好地满足了。这已经是正在发生的事情。

而在实体制造领域，3D 还是绕不过去的。很难用纯视觉表达去解决生产问题，所以 3D 领域会越来越指向实体落地的应用场景。

训练 3D 模型背后的数据，比获得语言、图片甚至视频数据都难很多。你们的数据主要来自什么地方？

训练模型分两个部分：一个是数据，另一个是参数化模型，也就是基座模型。

在数据构建方面，3D 应该是多种模态中最难获取的数据领域，没有之一。

过去这些数据基本分布在游戏公司、制造业的版房，以及一些模型网站中。所以早期决定做这件事时，第一道难关就是如何获取数据，甚至还没到获取高质量数据这一步。

这也和前面提到的个人兴趣有关。过去我们走访产业带比较多，和产业带老板、朋友们相处融洽。大家不把我当成纯互联网人，而会觉得我对制造业、产业带有一定理解。

所以当我提出想获取数据用于模型训练时，大家不会怀疑动机，不会觉得我们是为了复刻、抄袭他们的商品。

当时在数据获取阶段，我们获得了产业带、行业协会，甚至相关政府部门的支持，获取了一些数据用于模型训练。

另外，随着大家对 AI 训练有了认知，现在也出现了很多专业的数据服务商，我们也有正规的采购渠道，批量获取高质量数据。

这就是我们获取数据的方式。

这既是门槛，也意味着其他想进入这个领域的友商会遇到很大障碍。

确实比较难。但我也想和大家说，即便今天看起来有竞争友商，仍然有一件值得中国人骄傲的事情：在多种模态中，3D 领域从 AI 模型发展的早期到现在，一直都是中国人在领先。

其他模态大家可能比较熟悉，是中美之间博弈式、攀登式的竞争过程。但 3D 领域基本都是中国团队在引领，这一点非常值得关注和骄傲。

当然，不同团队的应用方向不同，也带来了模型研究上的差异。

我们前面提到，对高精度模型的研究比较深入，也比较领先，这会指向生产制造、游戏高模制作，以及影视 CG 特效等需要高视觉质量的场景。

而在一般游戏、中小型游戏的低模、拓扑、绑定和骨骼动画等领域，友商做得非常优秀，大家都可以去使用。

未来大家会在各自应用领域继续深入，呈现更加垂直、更加深入的能力。

聊一下用户。你们现在更多是 To C 还是 To B？

我们大头是 To C，因为有 To C 网站和 App。

现在用户最常见的需求是什么？不管是在 Hi3D 还是造好物上，大家最常做的东西是什么？

目前看，手办居多。

手办是年轻人，甚至成年人喜欢的玩具。大家会把感兴趣的主题，比如喜欢的游戏、场景、身边的家人朋友，或者自己创意出来的形象，做成实体物品。

第二个场景是宠物。前面提到，很多家庭养宠物，大家对宠物有情感投入，也会把宠物抽象、幻化成玩具和摆件，和它们互动或者送礼。

前面提到柔性材料，具体指什么？是毛绒玩具吗？

6. 柔性材料打开新市场

我们看到的一个行业信号是，Maker 领域过去的 3D 打印、激光、CNC，使用人群大头偏男性，DIY 需求比较强，处理的材料也偏硬体、刚体。

但现在有一个新的增长要素，就是女性 Maker 市场快速增长，以及未来可能爆发的趋势。

这个比较好理解。我妈妈这一辈过去会织毛衣，这也是手工。我的妻子这一辈会做十字绣，我们谈恋爱时，她还送过我很多十字绣作品。

现在更年轻的女孩会玩钩针、刺绣、毛毡，还有 Tufting，也就是搓绒枪。这类手工其实就是对柔性材料的处理，是女性 Maker 很喜欢的领域。

过去我们已经看到，相关桌面级硬件设备在快速向这个方向发展，而且也是从大型工业级设备向小型化延伸。

今年我走访了一些深圳团队，他们有很好的硬件从业背景，其中相当一部分团队正在围绕柔性材料处理相关的硬件小型化进行立项和创业。

我们看到这些变化后，希望在软件和模型端提供相应服务。目前主要研究两个领域：一个是毛绒的数字化开版算法，另一个是 AI 刺绣算法。

我们希望把过去非常依赖人工版师处理的工作，用 AI 学习并实现自动化管线落地。

这个事情的意义不只是行业提效，也和行业潜在的人才危机有关。像版房师傅，过去培养一个专精的版师，通常要 10 年起步，才能积累足够经验。但这样的人才非常稀缺，而今天需求又在大规模爆发。

大家能看到，毛绒玩具、服装服配相关的花纹和图示越来越丰富。再加上 AIGC 降低了创作门槛，更多人的创意会被表达出来。

如何把这些个性化创意落地到商品上，就变得很难。我们希望把算法能力和产线工艺结合起来，解决创意产能瓶颈。

是不是所有生产最终都要交付一个格式，给到工厂或者桌面级打印设备？

是的。

3D 打印最熟悉的格式是 STL，这是最标准、通用的网格模型，也就是 Mesh 模型的表达。源头其实是矢量模型，也叫参数化模型，比如 CAD。

很多时候，生产环节先有 CAD 模型，再导出、转译成 STL、OBJ 等格式文件，映射到设备进行生产。

柔性面料的生产工艺逻辑也是一样。以刺绣为例，它的输入可以是任意一张图，输出过程首先要获得一个矢量文件，也就是 EMB 格式的矢量文件。

这个格式包含两个信息：一个是针迹的路径规划，另一个是颜色信息，对应不同缝线的颜色。之后再导入电绣，也就是刺绣设备对应的格式，导出 DST 文件。

它和 3D 打印中的 STL 文件类似，本质上是格式映射。简单理解，就是输入任意一张图片，输出设备能够识别的文件格式，实现数字化生产。

比如做一个毛绒玩具，最难的是什么？我现在就觉得它非常千变万化。

毛绒可以类比服装，这样比较容易理解。

服装的基本逻辑分三步：第一步是概念设计，第二步是制版，第三步是量产。

第一步由平面服装设计师给出不同视角的设计图。第二步，版师其实就是我们熟悉的裁缝，需要在面料库里寻找相应材料和配饰。

版房里有一个典型场景，就是放一个人台。亚洲人和欧洲人的身材不同，大致有两种人台。

版师要做的工作，是在脑海里想象平面的服装如果立体呈现，应该裁成什么样的布片，也叫纸样。版师的大脑里有一个模型，所以我们也称他们为匠人。

版师会在纸面上画出裁剪好的纸样，再拿布料裁剪出来，放到人台上，用图钉或曲别针固定。定版之后，再看和设计图的还原度如何，并和设计师沟通：这里要不要再裁一点，那里要不要调整工艺。

反复调样之后，版型才能确定。所谓确定，就是每一个纸样的形状和具体参数都固化下来。之后拿着这些参数，就可以进行量产打样。

所以你们现在要生成到什么东西？

理解服装的过程之后，再映射回毛绒玩具，逻辑是相似的，但难点在于，毛绒玩具很多时候是在凭空创造一个角色。

服装有人台，可以按照人的参数采集和总结；但毛绒玩具可能原本不存在。比如我们想做一个小怪物，这个世界上没有这个小怪物，但我们想把它做出来。

我们今天试图用 3D 的方法解决这个问题。

第一步，为每一个平面的毛绒玩具建立一个 3D 模型，这就用到了我们自己的图生 3D 模型能力，先给它构建一个毛绒玩具的人台。

第二步，类似裁缝制版、画纸样和裁片的工作。我们要在毛绒玩具的 3D 表面找到并理解可分割的分割线，把表面拆成一块一块不同的纸样。

之后还要理解柔性面料的弹力系数，也就是弹性张力。曲面展开时，如果完全不裁剪，松开之后面料会因为张力收缩回去。

所以需要在弹力、张力较大的部位，模拟人工识别并进行裁剪，把张力卸掉，这样才能得到一张纯平的纸样。

之后，把整块面料输入 CO₂ 激光切割机，得到不同布片，再进行车缝和填充，最后得到毛绒玩具的版样。

我们就是把这个过程拆解出来，引申到 3D 问题上解决。

前面提到你们是 To C，毛绒玩具这一套也是 To C 吗？

To C 和 To B 都会提供服务。

To C 方面，今天潮玩领域中，毛绒玩具是非常主要的品类，大家有很多创意想法需要落地。如果产业带的产能都用于大货生产，就很难供给长尾、多样化的表达。

未来，如果小型化设备进入家庭，手工制作一个毛绒玩具就会成为现实。那时普通人可能真的需要这类能力。

目前观察下来，在造好物上，用户 To C 创作的频率足够高吗？

从投稿率来看是非常高的。放在过去的内容表达里，这是一个非常高的标准。

投稿率的概念是，在造好物上，大家把自己的概念、内容和作品发布出来。分子是每天发布作品的用户数，分母是每天活跃用户数，这就是投稿率。

在内容型产品里，这是非常常见的指标。我们现在的投稿率超过 20%。

比如每天大家打开抖音，很多人只是刷内容，所以投稿率可能会下降。你们的投稿率高，是不是因为刷的人不多？

不是。

我们理解它是一个 UGC 行为。如果创作门槛和工具门槛足够低，效果足够好，就会激发普通人的表达欲，用户更愿意投稿、发布和分享作品。

所以第一步，我们要努力满足创作需求。

在实体领域，用户持续投稿的动力，一定来自投稿后获得正反馈，以及真的能够拿到和模型一致的实物。收到实物的那一刻，他会再次产生投稿欲望，因为他发现这件事真的可以实现。

一句话来说，造好物在做的事情，就是把我小时候看过的童话故事《神笔马良》变成现实。

现在这些个性化打印的毛利，定价逻辑是什么？

基本定在 50% 以上。

目前还处在普惠阶段，毛利率没有定得特别高。但如果放到全球范围，毛利率会更高，因为存在汇率差，而且海外很多用户的供应侧能力相对弱，也存在供给优势。

如果用户家里有拓竹打印机，在你们平台做好模型后自己打印，你们怎么从他身上赚钱？

这是 Hi3D 提供的服务。

Hi3D 面向 Maker 用户，帮助那些不会建模，或者不具备复杂硬件操作能力的用户。我们提供一套 AI 管线服务，包括工具化连接能力，整体采用订阅制。

用户每月支付全球标准价格，大概人民币 130、140 元，就能够生成多样模型，并使用丰富的组合工具。

你们观察下来，买了拓竹设备的用户，使用你们服务的比例怎么样？

不只是拓竹，桌面级设备用户使用我们的比例都在持续攀升。

目前市面上很多能力只有我们有。普通人不具备刚才提到的增加连接件等能力，如果需要这些功能，目前最好的选择可能就是我们。

我们一直在讲生产级直出。怎么评估自己到底有没有做到生产级直出？

很好理解。造好物现在面临的一个问题，叫高并发非标商品订单的准时交付率。

这里有三个要素。首先是高并发，同一时间每天可能有很多作品发布，需要变成实体，订单量很大。

第二，每个订单都不一样，每个订单的造型都不一样。我们要在同样的承诺时间范围内，准时交付大量不同的订单，这非常难。

过去几乎只能顾及一头，最多兼顾两头。为了保证还原一致性，传统管线需要大量人工建模，每个模型都要重新建模和还原。要保证质量，交付周期就不可能短，因为会卡在建模环节。

今天我们统一在 T+7 的时间范围内发出物流，也就是从用户下单到收到物流信息，努力实现 T+7 的准时交付目标。

目前 T+7 的准时交付率能做到 90% 到 95%。

如果模型不能达到接近直出的效果，背后就会有大量人工修模成本，很难实现高并发、个性化、长尾商品的准时交付。这在商业逻辑上本身就是一个悖论。

交付需要调动大量产业链，是工厂一起完成吗？

目前我们有一小部分自产，也有一部分外发，一起完成交付。

这是我们自己实践模型是否可用、能不能直出，以及能不能支撑业务线的方式。

另外，在直出标准下，也要看建模师的一套评价和评测标准。我们设立了线下实验室，柯姐上次应该去过北京办公室。

我们采购了市面上大部分主流硬件设备，请外部专业建模师 KOL 组成评测专家团。每天不断把模型放到各个环节和硬件上进行测试，看它到底能不能适用和落地。

模型不光要能直出，导入硬件后还要看软件会不会报错，比如非流形、破洞、不水密、格式识别错误等问题。实际打印时，也要看能不能一键成功，是否会发生悬垂导致打印失败，多色映射方案是否合理，是否会出现溢色。

这些问题我们都在实实在在地测试，试图建立行业标准，评测模型的可落地性和一致性。

你们做的事情确实很多：3D 模型、工厂、Hi3D、造好物，还有一个我最近自己在用的 App，叫造物相机，我也挺喜欢。

业务跨度这么大，为什么一上来就要做这么多事情？都是觉得必须做吗？

其实不是一上来就做这么多。

最早上线的第一个产品是造好物。在造好物的过程中，我们发现要解决用户多样化的商品需求，就不得不解决模型端的问题。

但当时市面上没有可用的、能和制造结合的好模型。我们早期刚好也在技术路线上做了研究和预演，并且能获取相应数据，所以决定研发模型。

更早期，我们其实在研发模型阶段投入了比较多资源。

所以创业时没有决定一定要做模型？

创业初期已经决定做，只是具体什么时候做，没有那么确定。大概不到半年后，我们就坚定要往这个方向投入。

其他方向反而是在 To C 产品构建上做得比较晚。创业快一年时，才上线了自己的 To C 产品造好物。

之后 Hi3D 的出现，是因为我们内部使用模型时发现效果确实不错，于是想，我们自己使用效果还可以，是不是有机会为更多用户提供服务。

2025 年 6 月，我们把 1.0 模型版本发到 Hugging Face，让大家公开评测。当时反响不错，获得了超过 1000 个赞。

在 3D 垂类里，Hugging Face 上获得赞数较多的模型只有几家，包括微软的 TRELLIS、腾讯混元、Stability AI 的一个模型，以及我们，一共四家超过 1000 赞。

看到这些信号后，我们想，既然如此，能不能顺势把模型做成平台，为大家提供服务，而不只是发布一个评测接口。所以 Hi3D 是顺势而为推出的。

今天看起来，这些业务并不是一开始就设想好要做这么多，而是沿着一条主线不断延伸出来的。

现在拓竹算是大爆发了。以它为代表的 3D 打印，你们创业时看到这个趋势了吗？或者预测到了？

看到了。

我们不只是看拓竹。回溯到 2024 年之前的 5 年，3D 打印相关的桌面级设备，连续多年年复合增长率都在 23% 以上，持续快速增长。

如果大家感兴趣，可以看国家统计局、海关的出口数据。3D 打印设备出口，在细分品类中连续多年位居增速 Top 20。

在 2025 年，中国电商平台上桌面级 3D 打印机已经成为打印品类中的头部商品。

过去大家理解“打印”，可能首先想到纸质打印机。现在已经不是这个概念了，桌面级 3D 打印机卖得更多。

对。不仅海外在发生，中国也在发生。

拓竹有自己的平台 MakerWorld。你们和 MakerWorld 的区别是什么？MakerWorld 也提供 MakerLab，可以传图生成模型。你们提供的能力，或者优于它的地方是什么？

首先，我们目前是合作关系，不是竞争关系。我们的模型也在 MakerWorld 上提供接口服务，用户可以在 MakerWorld 体验我们的产品。

长期来看，我们要做的是综合性的 Maker OS。这个定位涉及多种工艺。

目前 MakerWorld 主要以 3D 打印和激光为主，但柔性面料相关能力目前还没有。所以在工艺多样性上，我们提供更多能力。

另外，我们连接的设备管线也非常丰富，不只是桌面级设备，工业级设备也在连接。非 FDM 的光固化服务也即将推出。

光固化领域里，很多人不懂如何处理模型。比如封闭空腔如果有积液，会大幅增加打印失败率，这时需要打孔。打孔位置、深度都会影响最终效果。

在光固化领域，我们也会提供模型处理服务，帮助用户自动解决这些复杂问题。因为涉及多种硬件、材料和工艺，所以我们是综合门类服务的定位。

你觉得 3D 打印未来会怎么发展？今天也有声音说它会不会见顶，是不是已经遇到瓶颈了？

目前还是比较乐观。

不光是 3D 打印单一品类。去年全球出货量大约 500 万台，仍然在快速增长，复合增长率也有 20% 多。年出货量超过 1000 万台，应该是确定性事件。

另外，前面提到的多种工艺，也在快速推出小型化设备。Kickstarter 上越来越多满足 DIY 的家庭消费级设备正在出现。

前两年 UV 打印机也出来了，安克的桌面级 UV 打印设备卖得不错。这也开始满足一部分女性用户在这个方向上的需求。

激光领域有 xTool，也是很大的消费级市场。To Small B 的应用场景也很多，规模很大。过去不到一年，桌面级 CNC 团队也出现了很多。Kickstarter 上甚至已经有很多五轴 CNC 陆续推出。

过去很难想象的、占地面积很大的高精制造工业设备，今天也在小型化。我们前面提到的柔性面料设备，包括横机、针织机、刺绣机，也陆续会出现。

所以应该理解为，桌面级 3D 打印只是今天已经明确的一个大市场。随着多种工艺和小型化设备推出，整个 Maker 市场还会持续爆发。

社交媒体是不是也在助推这个力量？让大家做出的个性化产品，可以在社交媒体上被精准传播给个性化人群。

会。

背后有两个时代要素。最大的一个，还是全球去工业化的问题，这不是一两年的事情。很多国家过去几十年都在去工业化，但老百姓依然需要丰富的商品和服务。

去工业化利好全球贸易，但贸易问题在最近几年又产生了新的变量。很多海外用户面对丰富需求、供给不足和高昂价格，产生了供需矛盾。

怎么办？大家就更愿意采购类似工业化能力的小型设备，自己 DIY 来满足需求。

疫情也是一个加速器。那时商品流通更困难，小型化设备售卖和使用的必要性达到前所未有的高度。

所以很多人不只是为了创造，也是真实地要解决自己的生活需求。

另一个视角是社交媒体。很多创意通过社交媒体的内容形式表达出来：我可以自己做一个手办，自己做一个毛绒玩具。这些内容会引发关注和讨论，也会激发其他人的创造欲。

“我也想这么做，我能不能做？方法是什么？今天好像可以这样做。”于是大家开始效仿。

有些人原本只是兴趣表达，后来发现很多人喜欢自己的作品，就成为创作者，以此谋生。这个群体的出现，也会继续带动整个行业发展。

包括 3D 打印农场的出现，也是需求端爆发的结果。解压类玩具，还有铰链结构的龙，这些都是全球卖得很火的商品类型。它们只有用 3D 打印才能实现，甚至用注塑量产都做不出来，这非常利好行业发展。

这是多种要素共振、叠加之后，共同催生的市场。

3D 打印农场现在是什么状态？

我也是最近大概一年才开始深入理解和学习这个行业，认知还很难说非常深刻。

目前看，已经有很多农场开始设立，大家看到了行业机会。小型农场大概有 300 到 500 台设备，大型农场可能在厂房里放下 1 万台，甚至超过 3 万台，出现了超级农场。

目前这类需求大头是满足海外市场的商品需求。

但我和行业朋友交流后发现，今天很多商品会同质化。比如刚才提到的铰链结构龙，你看到一条，接下来就会在很多地方看到类似产品，好像没有本质差异。

解压类产品也是这样。最近比较火的是挤压球，也叫挤压式悠悠球，有很聪明的机械内部结构设计，所以很适合用 3D 打印实现，也愿意让用户购买。

但下一个爆款在哪里？这是所有 3D 打印农场和相关机构都要面对的问题。

背后需要源源不断的创意产能来提供支持。农场也急需平台或机构，帮助它们和创作者的作品实现落地撮合。

否则会带来两个问题。第一，不只是同质化竞争，最后大家只能卷价格。第二，原本的创作者没有从中获利，或者获得的利益远远低于应有价值。

很多人从模型网站上看到某个模型火了，就购买、下载并快速量产获利，但原作者的收益谁来保障？这很难。

所以我们发起了一项合作计划。后续在 Hi3D 平台上，我们会连接这些农场，用户可以一键下单获取实物，把派单交给农场实现。

在需求端，我们会激励创作者。一个作品被别人下载，甚至购买商品后，我们会从这两个环节中抽取一部分收益，分享给创作者，让他们获利。

这样我们希望构建良性的关系，帮助创作者变现、农场获利，并进行有效撮合。

确实，铰链蛇、铰链龙到处都能看到，但最初创造它的人是谁，大家并不知道，他可能只是为爱发电。

只有建立正向的创作者收益保障，才会有更多人愿意分享模型，更多创意才有可能被激发出来，满足更多样的需求。

所以行业发展需要尊重创意、尊重版权，鼓励多元、正向的合作形式。

前面提到你们还在做一个 3D 版的 ComfyUI，这个会最近推出吗？

其实很难叫它 3D 版的 ComfyUI。我们不是为了做一个 ComfyUI。

ComfyUI 提供了一种很好的思维导图式、模块化组合能力和无限画布。我们希望在类似的能力下，把前面提到的建模、拆件、浮雕等能力原子化，让用户按照意图自由组合。

大致的用户路径是：用户用自然语言描述一段话，得到整个管线设计。

比如，我想设计一个微缩模型，是一个家庭场景，里面有柜子、床、玩具和其他物品。得到这个微缩模型后，我希望你帮我识别其中每个元素，为每个元素单独建模，最后组合成一个完整的微缩模型。

这就是用户可能描述的需求。描述之后，背后会自动生成一套 AI 管线，拆分各个环节。

第一步需要获取图纸，方式可能是上传或生图。在对应软件里，它们会是不同模块，用户可以拖拽过来。

比如第一步拖拽一个生模服务，第二步预览生成的模型，看是否满意、是否需要修改。你可以拖拽预览模型，也可以不预览，直接进入下一步的视觉拆分。

视觉拆分模块可以把图片里的多个元素拆成一个个独立元素。再下一步，针对每个元素生成模型，之后再做拼合。

这可以满足用户对流程可控性的需求。甚至 To B 客户也可以在自己的管线上搭建私有化能力。

我们相当于提供一个模块化平台，让大家自由搭建和组合，从而满足多样需求。

是不是因为 3D 领域很难一步到位，模型无法解决所有问题？图片和视频模型的产品都在越来越简单，ComfyUI 现在大家也用得越来越少了。

但 3D 是不是很难最终简化到一键直出、立即打印，中间还是要调很多东西？

它不只是能不能一键直出、能不能打印的问题。很多时候，它需要把多模态融合管线使用起来，并最终和生产制造设备连接。

所以管线是一个综合链条，我们要提供的是完整服务，而不是单点能力。

从创业到现在多久了？

两年多。

你觉得现在有哪些抖音阶段从 0 到 1 的经验可以复用？又有哪些不能复用，甚至会产生副作用？

7. 成功经验不能照搬

To C 端很多经验应该可以复用，比如对内容的理解、创作者生态的搭建，以及增长方法。

但涉及模型和制造结合的管线理解，就没有办法复用。这里面都是独立的 know-how，需要重新学习和实践。

我看到网上有报道说，你在抖音时会陪早期、特别想笼络的创作者聊天到天亮，通宵聊天。当时聊什么？

不是为了持续和人拉近关系而聊天。

当时有一些具体场景。我们的用户分布全球，有跨时区问题。比如有些达人分布在美国，我们需要和他们聊，时间完全颠倒，可能要晚上和他们交流。

聊天很大程度上是为了理解他们的需求。比如分段拍摄工具需要哪些能力，音画同步要做到多精准的时间戳设定。

这些是我们翻译出来的术语，不一定是用户自己的说法。我们要理解问题，并试图从技术和产品上解决效果与交互问题。

所以其实不是在联络感情，而是在了解用户需求。

对。换句话说，我们大部分时间是在挨骂。

在挨骂？

因为第一，我们不懂，是那个领域的小白，需要请专家来给我们讲需求。第二，我们做出来的东西肯定不如人意，用户会比较直白地批评我们。

我们要接受这些批评。能提出有价值意见的人，我们反而很高兴。因为他能坚定地批评，说明他知道问题是什么，也可能知道怎么解决。

我们会耐心听他发完牢骚，然后希望他把问题指出来。你说问题在哪里，我们就改。改完之后高效地给你反馈，让你参与到产品实现过程中。

这样我们相信，需求才是真实、有用的。

一开始问你 MBTI 时，你说自己是 INFP，是 F 人。但整个聊下来，我觉得你特别 T，大量时间都在思考、推断，是逻辑在驱动。你有感觉到自己身上的这种双面性吗？

有。

为什么是 FP？一方面是测试题的问题，另一方面，我其实是感觉驱动的。很多时候决定做一件事，是灵感乍现的那一刻，感觉这里可能有需求，感觉这里可能有机会。

感觉出现之后，另一个声音会告诉我：你是不是自嗨了？是不是自以为是？它会把我拉回来，让我进入问题，拆解、推导和验证，看看刚才的感觉是不是真需求，是否能落地。

我会在这两个过程中不断拉扯。

这可能和我的从业背景有关。我最早是运营出身，运营很多时候是 feeling 驱动，需要理解用户需求、情感，以及场景运营 sense 的建立，这都是感性的一面。

但产品经理要把这些感性内容翻译成代码、工程和交互逻辑。因此又需要把自己拉回来，变成 T、变成 J 的过程。

所以确实会有这样的拉扯。但如果问原动力，我还是比较典型的 feeling 驱动的 P 人。

有没有一种情况，你 feeling 驱动去做了一件事，最后分析下来发现不行？有没有比较具体的例子？

最早做抖音时就发生过。

当时有一些个人喜好，我们会约束内容画风。但用户需求是多样的。比如搞笑、娱乐内容，不可能只有一种表现形式。

我们当时做了一些内容调整，发现效果不够好。后来我主动承认错误，应该是在自己的双月会上总结工作时，非常坦诚地做了自我批评。

我说：“这个判断错了。我过去对用户需求的理解太狭隘，用个人想法左右了用户需求的表达，不应该给他们那么多限制。”

应该让多元内容表现出来，也就是内容泛化和内容多样性，要尊重这种多样性。

后来你会发现，投稿率涨了，留存涨了，用户规模也涨了，带来了好的结果。

越做用户型产品，心态就会越谦卑。说得实在一点，你会越来越尊重每个人的不同，看到世界的多样性，在欣赏多样性的同时拥有更大的包容性。

你会更想成就他人，而不是成就自己。这是整个过程中对我影响最大的一点。

有没有一个比较关键的故事，让你产生这种观念改变？还是它渐进发生的？

我回想了一下，可能是渐进发生的。

最初负责贴吧运营时，我们已经建立了大规模用户画像，相当于看到了众生相。

有三句话可以解释背后的原因：“学于贤者，是为君子；学于圣人，是为贤人；学于众人，是为圣人。”

如果想成为好的君子，应该向好的老师学习；如果想成为好的老师，应该向圣人学习。那圣人向谁学习？圣人向众人学习。

这背后已经讲明白了。如果想拥有更大的视野，为什么会产生谦卑心态？因为你见过众生相，见过用户和大数据带来的认知感受。

你看到了彼此的不同，以及更多人的精彩。你欣赏他们，就会更想服务他们、成就他们。这是彼此成就的心态。

你的工作经历其实改变了你很多。你觉得自己和刚毕业时有哪些相同，又有哪些不同？

不同是肯定的，而且是巨大的变化。

我觉得自己非常幸运。坦率说，我是非常非常幸运的人，有幸经历了中国互联网发展的三个重要阶段。

第一个是 PC 互联网时代，我在优秀公司学习和实践。第二个是移动互联网时代，我也在中国优秀公司学习和实践。第三个阶段是 AI 时代，我又赶上了。

这三段经历对我的影响和改变肯定是巨大的。很多时候，这是一种难以名状的命运安排，我很难用逻辑解释，为什么自己能够经历这三个阶段。所以这里面确实有运气成分。

很多同样经历三个阶段的人，也不会有最后这样的结果。时代和命运很重要，但个体的努力和选择，也会决定运气会不会落到你头上。你总结下来，自己的方法是什么？

可能是两个词：赤诚和无心。

赤诚和无心，怎么理解？

赤诚就是纯粹，专注问题本身，专注需求本身，想把它解决好。这是忠于内心的想法，也是我们的原动力。

无心，是去做和自己没有太大利益关系的事情，去做利他的事情。这样你不会带入过多个人的复杂想法，也可能让前面的纯粹拥有持续的动力。

“无心”也是中国传统哲学、佛家讲的概念。佛家讲无心而为，要树立一个好的信仰和愿景。这个信仰、愿景和自己没有关系，而是和世界的美好有关，是为他人服务的。

利他的视角，其实是佛家推崇的思维。比如菩萨，不只是度己，还要度人。这对我的影响非常大。

所以过去我经常和大家说，我没什么特别的。各方面的专家级能力，我都不如大家，我真的不行。我需要和大家一起奔着共同目标去实现，因为我们彼此需要。

但另一方面，我可能有点轴。认定的事情，我不太关心外界变化。不管是短期困难和挑战，还是需要长期坚持，我认定的事情，就会保持比较纯粹的心态去做好。

历史上你认定过哪些事情？

前面做的事情都是。

坦率说，抖音早期留存并不好，甚至做了很多反逻辑的事情。最早我们没有做很多增长动作，比如不抓取、填充其他地方的内容，不展示对年轻用户导向不好的内容。

我们做了很多克制和减法动作。放在一些互联网做事逻辑里，早期可能会带来直观的数据困难：增长缓慢，各项数据表现都不好。

那时候会面临非常大的挑战，但我还是忠于内心，觉得自己在做对的事情。我们要做积极、正向的方向，不应该做很多不该做的工作。

所以我也可以和原来抖音的同事们一起自豪地说，我们做了一个让大家觉得美好的产品。抖音的 slogan 是“记录美好生活”，我觉得这一点我们应该做到了。

你前面提到，对自己认定的事情会很轴，但我们录播客中间也聊到，别人可以打你的脸，有错误要及时承认。轴和及时承认错误之间，其实有一种张力，甚至有摩擦。

你最近一次一开始很轴，后来被打脸、调整方向的事情是什么？

很多时候它就是一种感受。我确实比较无心，经常和团队道歉，私下和公开都会批评自己哪里认知不够、做得不够好。

最早我可能比较单纯，在商品交付质量上特别较真。我追求极致，想把商品质量做到特别好。

但从用户视角看，有一个更关键的问题叫交付时效。

比如你承诺用户 10 天交付，但 10 天没有交付，说还要再改一改，做得还不够好，需要延几天。用户被安抚好了，说没关系。

结果到了十几天，你还是觉得不满意，还要继续努力做好，一直拖下去。早期我们能力完全不足时，有的订单能拖一个多月。

用户已经不再关心你对质量的反复修改，也不关心你的追求。他只关心你没有履约，体验非常糟糕，也不会再给你一次试错机会。

当时我们缺两个东西。第一，应该建立交付时效和准交率标准，用这个标准牵引所有工作。质量只是其中一个需要清晰定义的维度，而不是无限追求所谓的更好。

过去如果缺乏良性的商业逻辑，就可能犯这种错误。后来同事提出来，我意识到确实是我的想法幼稚、单纯，不能这么做。

于是我们快速调整，整体运行开始顺畅起来。

过程中会有很多这样的问题。我也很喜欢我们的同事，他们都是各领域专家。我会告诉大家，请把意见输出，我们不是一言堂。

我没有过去相关领域的经验，不可能把过去的成功经验直接迁移到新领域。大家不要迷信这个，甚至要经常想一想我说得对不对。

如果不提出来，我会以为自己说得对，大家默认就是支持。那可能会让试错成本和周期变得更大。

现在很多同事在生产、3D 方面可能都比你更有经验，你要向他们请教，希望他们发出看法。但在社交媒体和短视频领域，你肯定有很多认知。

现在很多人说要做 AI 时代的抖音。你觉得会有 AI 时代的抖音吗？

很难讲。

但有一件事可以比较笃定地说：如果想在内容领域做一个开创性产品，甚至抓住一个赛道机会，一定要有能力定义内容的新格式。

过去抖音这类产品，是竖屏加音乐。横屏加弹幕，首推肯定是 B 站。图片加标签，早期是 Instagram 和小红书。

我们需要在内容格式范式中，寻找新的组合可能，才有定义格式、定义内容赛道的机会。

如果只是说做一个 AI 时代的抖音，大概率是在给这类产品做嫁衣。你如果只聚焦模型效果，而不在内容格式上做创新，那就要想一个问题：用户用一个好的模型产品生成内容后，第一时间会把内容发到哪里？

会发到你的产品，还是已经形成网络效应和规模效应的平台？这是需要认真思考的事情。

一年前，小红书有一个活动 Red Land。当时数美万物也有展位。我问你创业感受时，你说预期很难，但没想到比预期更难。

过了一年，现在感觉怎么样？变得更难了吗？

会经历几个阶段。

第一个阶段，你会充满乐观情绪。这种乐观来自早期对愿景的构建、对方向的认可，以及还没有遇到实际问题。

第二个阶段，你会觉得好像什么都做不成。因为碰到了很多新领域的问题，而你在那个领域没有专长，团队也可能还不完善，方法还没有走通。

你会觉得做得都不好，产生自责和压力。

第三个阶段，你会发现自己能做好一点点小事。在不断坚持、摸索方法的过程中，某些问题解决了。你会觉得，原来我能解决一些小问题，斗志又开始向上。

到今天，解决了一些问题，同时又出现了新的不同问题，所以现在的心态更多是一种交织。

坦率说，创业每天都在坐过山车。我说的每天，是每天的每个时段，不是隔一天。每天不同时间都会遇到不同问题，状态也会有很多变化和波动。

但你要稳定自己，调整好状态。怎么做？让情绪剥离出来，更多关注问题本身。

我经常对自己说：“别急，让子弹再飞一会儿。”给它一些时间，多一些验证周期，不要那么心急。

心急会让动作变形，也会给团队传递错误信号，大家可能陷入焦虑，不再关注问题本身，开始在其他维度上胡来。

所以，别急，让子弹再飞一会儿。

很多人会说创业是修行。你有这样的感觉吗？两年时间修到了什么？

很大程度上，早些时候一鸣曾经和我说过一句话：“事儿烦，心不烦。”

过去这么多年，我一直在参这句话。我觉得这可能是我经历中最大的收获之一，到现在也依然在这样的状态下修行。

另外，我越来越理解，做好一个产品和经营好一家公司，是两个概念，不是一个维度。

过去我常常回想，创立过程中面对的这些问题，我的老领导、贵人张楠可能已经反复面对过。他当时会是什么样的心态，怎么处理和调整？

你越做，就越会对过去经历过的优秀管理者，以及今天正在创业的人，产生敬畏和敬重。你会觉得大家真的不容易。

能够坚持下来，不断试图把事情做好，都值得尊重和认可。

你说的这种 respect，不只是面对用户。你见过众生相，也会对前辈、从业者和管理者产生谦卑与敬重。具体是什么让这种 respect 产生？

很难具体描述，是一种感受。

你刚才还提到，做好产品和经营好公司，是两个完全不同的事情。具体不同在哪里？

产品本身关注的问题相对简单，比如产品设计逻辑对不对，交互好不好，交付时效怎么样。

但经营公司，要考虑人、钱、事三个方面，不只是事情本身。

人才怎么获取，怎么组织，大家如何协作发挥作用，公司内外的伙伴如何拉通，怎么构建合作机会，这些都是人的维度。

钱，一方面是钱从哪里来。不管是融资，还是自己创造价值，都需要思考。另一方面是商业逻辑到底合不合理，有没有被证伪的能力，如何构建方法。

这些都是综合要面对的问题。

所以今天有朋友或同事来问我创业，我反而会给他们泼冷水。我会说，没事别创业，别没苦硬吃。

如果没有真正想清楚一件事，而且这件事最好是创造增量价值、做创新的事情，那就再冷静冷静。你原来的平台和状态可能已经很好，不一定要选择创业。

那什么人你不会劝退，什么人你会鼓励创业？

当你泼了很多冷水之后，他依然坚定，还是义无反顾。而且这种义无反顾背后，你能听到一套自己无法用知识结构否定的逻辑。

你觉得他做的是创新，对社会、对世界有增量价值，而不是线性增长。对于这样的人，我还是非常支持的。

前面提到，做产品和做公司不同，做公司要管人、钱、事。但你在抖音也管理很大的团队，也要想商业模式。虽然不融资，但怎么让公司持续愿意注资支持，其实也是一种变相融资。

所以区别具体是什么？

原来有伙伴和管理层一起分担，今天很多时候是你自己先要独当一面。

有时候你会感受到小公司创业路上的孤独感。往后看，没人了。我和公司同事说，我应该是公司里站在墙根最后的那个人。我的墙根再往后就是深渊，我是兜底的底。

怎么和这种孤独，或者背后的深渊共处？

这时候要想一想，当初为什么选择做这件事。

还是前面的词：无心而为。它和你没关系，和你选择要做的事情有关。如果你想做利他的事情，就应该义无反顾地做。

想得再多也没有用，因为想的很多都是和自己相关的视角，只会徒增烦恼。

如果两年前刚创业的自己来找现在的你，你会给他泼冷水吗？

我会把困难讲得更充分。

但如果你问我，几年前再有一次选择机会，我还会不会创业，我会。

我不是为了创业而创业。如果当时依然看到了那样一个机会，觉得有做创新的可能，我就会去做。其实不在于是不是创业，创业只是手段之一。

这次创业做到什么成绩，你会对自己满意，觉得成功了？

不会有一个非常明确的目标。

数字上，比如营收达到多少、用户规模达到多少，肯定会有目标。但它不是一个阶段性可以停下来的目标，不是说到了某个节点，就可以对自己满意，然后换一件事。

我始终觉得，突破数字世界和物理世界之间的屏障，满足人们的创造和表达，这是一个很大的事情。

它连接的行业和用户需求非常多，可预见未来还有很多事情可以做，很难设定哪个阶段结束。

如果从感性角度定义阶段，可能有两个。

第一个阶段是，我们能不能先成为 Maker 行业的 OS，综合服务这些品类和用户需求，成为用户的管线服务平台。

更大的范围，是能不能成为制造业的 OS。这个命题非常大：连接各个行业，解决更大范围内实体制造的基础设施问题，从模型接入软件管线，提供相关服务。

这是未来更大的命题。

听起来是一个非常大的愿景。

从个人状态上，你觉得达到什么样的创业成绩，自己会满意？

因为如果一个人永远活在对自己的不满意里，永远有下一个目标追逐，好像就一直站在深渊边上，天天坐过山车。这样的幸福感会不会不高？

当我看到很多人因为我们的产品和服务获得收益，获得名利，我会非常开心。

我们经常讲成就他人、成就彼此。看到我们成就了很多人，他们会带给你同理心，也会满足你的成就欲。这就是我获得快乐的来源。

我最近听到一个观点，为什么成就他人会让我们快乐？因为当你把视野拉到足够高，会发现人类其实是一个共同体。成就他人，利他就是利己。

我前段时间看了一个纪录片，记录宇航员去到外太空之后，返回地球时整个人性格发生巨大变化。

他从外太空看地球，全球几十亿人的生离死别、悲欢离合，都浓缩在一个小点上，在那样一颗蓝色星球上。这种感受叫“总观效应”。

你会觉得过去的纷争、矛盾和烦恼都不足为惧，不值得一谈。

那时会产生一种大爱，也会产生命运共同体的感受。你愿意看到大家幸福、快乐，你也会快乐，因为其他部分真的不重要。

人生短短几十年，最终离开这个世界时，你能带走什么？更应该想的是，过去的存在成就了多少人，因为成就了多少人，你留下了什么。

留下的应该是无形资产，这才是最重要的。

我感觉你整个状态还是蛮平静的。

很多创业者像你说的，每天坐过山车，身上会散发焦虑或者激情，但我感觉你的状态非常平静。

还是那句话：别急，让子弹再飞一会儿。

可以解决的。前途是光明的，路径是曲折的，但我们终会抵达光明的前途。

感觉你也很自信。这种自信或者淡定，是字节带给你的吗？

字节对我的影响非常巨大，一定给了我很大帮助。

另一方面，我前面提到自己的 MBTI 是 I。我本质上是一个 I 人。我给自己总结一下，这可能是个暴论：我其实是一个自卑的人。

我在很多时候都觉得自己不如别人。早年加入贴吧时，我是贴吧小白，对很多贴吧没有深刻认知。为什么我能做这个产品？因为身边都是优秀的人，我要向他们学习，努力跟上他们的节奏。

后来做抖音，那是我第一个真正意义上的产品。在此之前，我是运营序列，没有做过产品。

当这么好的机会交到你手里，你会想，怎么才能把握住？你应该向优秀产品经理、优秀研发学习，如何成为一个好的产品经理。

所以，背后是底层的自卑和不自信，迫使你快速学习和成长。

到今天也是这样。既然选择跨行，愿景很美好，但问题很困难，而那些问题都不是你能独立解决的。

比如 3D，我虽然学计算机，但对算法的理解并不专精。3D 技术怎么办？就要快速学习相关知识，跟上团队。你的决策会影响技术选型和资源分配，能不能做出一代领先的模型？

制造业供应链就更加不懂。你过去所有经历和这件事都没有专业交集，怎么做决策？

所以背后都是自卑和不自信，迫使你学习成长。

很多自卑的人会比较消沉，或者不愿意面对问题，回避很多东西，活在舒适区里。你怎么对抗这种自卑？

我说自卑，是对自己有苛刻要求，也是对自己有清晰认知。

但另一方面，谋事在人，成事在天。你应该主动突破瓶颈。我也不知道，这很难用逻辑解释，就是你会一直有动力去解决问题。

我们说什么叫焦虑？是你定了一个很高的目标，而自己的能力和目标之间有巨大差距。你又不去解决，或者找不到解决方法，让差距一直存在、不断积累，人就会焦虑。

我的办法是用学习和实践缩短距离，努力让能力接近目标。距离缩短，焦虑感就会减少。

所以行动是治疗焦虑的良药。

王阳明的心学讲知行合一，其实也是这个意思。知是行之始，行是知之成。不能只是幻想、思考，却不行动、不实践，那永远解决不了问题。

所以自卑本身不可怕，应该想办法解决它，消弭清晰认知能力不足和想做的事情之间的距离。

我感觉你的知识体系或者哲学体系很多元，来自贴吧，也来自王阳明，还受到张楠、一鸣他们的影响。这挺有意思，感觉你像一个杂学家。你会这样定义自己吗？

不会。我不是什么家，就是一个普通人。

如果今天有一个刚毕业、刚进入职场的同学，未来想成就一番事业，你会给他什么特别具体的建议？

别想太多，做好眼下的事。聚焦眼下，活在当下。

这可能是我最遵从内心、最本真的建议。

这是因为你自己这么做获得过正反馈，还是因为看到别人不这么做拿过负反馈？

我这么做会得到正反馈。

很多年轻朋友来问我：“有一个新机会，要不要去？要不要做调整？”

我会说，选择与否都无关对错，但你要清楚，机会往往不是找来的，而是等来的。

很多时候，你应该想想自己在现有岗位上是不是沉淀得足够深，积累的知识体系是不是足够扎实，在这个领域里是不是还有很多问题没有解决。

不能吃着碗里的，看着锅里的。外面有很多诱惑，但诱惑和眼下要做好的事情，不一定有必然联系。

我还是鼓励大家把当下的事情做深。往往机会就是在足够深的积累过程中发生转机，别人看到你的积累能力，把机会交给你。

所以我常说，机会可能不是找来的，而是等来的。要沉淀自己。

抖音的机会和数美万物的机会，也是等来的？

是。

早期我和很多人说，我创业不是为了创业而创业，是因为兴趣使然，看到了行业变化。再加上过往经历，你会自然地把对互联网技术的认知、技术杠杆撬动行业变量的机会，和实体行业的变化连接起来。

这是顺其自然的过程，不是为了证明自己，也不是强行从打工人转换成创业者。

很多人创业是不想打工。我们不评价任何人，但我自己不是这样。我希望一切顺其自然。

以前很多同事对你的评价是人很 nice，是个好人。

这要看放在哪里。

今天对于公司经营管理，我可能变得越来越不那么 nice，也越来越难做一个好人。因为你应该负责任。

你拿了股东的钱，组织了这么多优秀的人，让大家跟着你的构想和愿景努力创造价值。如果只按照个人情感做管理决策，那是极其不负责任的。

所以今天我也和同事讨论，领导力有两个问题。

第一个，不是怎么管好别人，而是怎么认知自己。你是不是成为了一个敢于说真话，能够带领团队不断推翻过去错误言论、形成新有效决策的管理者？这才是好的领导力。

第二，我对很多管理者说，不能只做正向管理，比如给谁升职、加薪。首先应该想怎么做好负向管理，识别团队和业务中不符合要求的人，识别人岗不匹配的问题，然后进行调整。

不能在需要调整时就觉得压力很大，不敢沟通，害怕对方哭一鼻子，害怕面对管理压力。一个成熟的管理者不是这样，一定要能够从容地进行负向管理。

很多时候，你有两个我：一个是本我，一个是超我。

本我的阶段，你可以展现人性的一面，对大家 nice，有照顾、有担当。但另一方面，你是岗位要求的那个你，也就是超我，要站在岗位上想应该做什么。

在其位，谋其政，说的就是这句话。在岗位上需要做负向管理决策时，不要把个人情感带入太多。那不是个人原因，而是岗位要求，所以我们要做这样的设定和锻炼。

这也很像为什么公司会更换 CEO。新的 CEO 到来后，可能就没有本我，只有超我。

我最近在看英特尔 CEO 写的《只有偏执狂才能生存》。书里说，他有一天突然意识到这个问题，于是想象自己是刚上任的新 CEO，过去的事情和自己都没有关系，应该怎么做决定。

这样一来，正确的决定就直接摆在面前了。

这其实也是清空自己，没有历史的沉没成本，没有历史包袱。

你偶尔会想，如果现在还和一鸣开周会或者双周会，他会怎么给 feedback 吗？

会想。

过去一直有一个方法：你做的事情，变量到底有多大？是不是大到某个效率发生质变，或者成本大幅降低？

所以还是要想，变化幅度够不够大。不要总是做小优化，却没有大的突破。

过去亲历过一些管理方法，我会反复提醒自己。如果还和一鸣开周会，他最可能问的就是：有没有绝对大的变量？

也要提醒自己别自嗨，别天天自以为是，觉得自己很乐观、很开心，但做出来没有有效产出，对行业也没有重大变量影响。

你会担心这件事发生在数美万物身上吗？

它不能叫担心，这就是问题本质。

如果事实是这样，担心也没有用。应该从头到尾都想办法构想和解决，而不是忧心忡忡地担心。

怕是没有用的。

那张楠呢？如果张楠现在还在开周会，他给的 feedback 会和一鸣类似吗？还是会有不一样的视角和工作习惯？

我觉得在增长方面，尤其是用户需求理解和增长项之间的平衡上，他会给出很多有效决策。

张楠也批评过我有时过于乐观，沉浸在自我视角。所以我前面才说，应该更多关注用户和行业视角，不要狭隘。

人往往头脑一热、变得乐观，就会做很多决策。我今天还在犯类似错误，只是尽量减少。

张楠对我的影响在这方面很大，他会非常直接地指出问题。

在很多人看来，你的人生很顺利：刚到百度就承担贴吧吧主管理，后来又很早加入字节，得到抖音的机会，把抖音做得很成功，现在创业也有很多人看好和支持。

你会用“一帆风顺”形容自己吗？

不会。

你会用什么词形容？

运气好。

我不是谦虚，也不是装。我以前经常和大家说，我觉得就是运气好。我很难总结和评价，只能认为这是一种命运安排。

所以你非常相信运气是天生的？

运气有很大成分。但有一点可能和别人不太一样：当运气和机会来临时，要拼命抓住它，意识到运气来了、机会来了，然后好好做，不要错过。

很多时候，命运会给很多人机会，但有些人没有意识到，后来才后悔错过了机会。

我可能比较突出的一点是，会意识到那是机会。

最早让我管理吧主时，别人没有说这是管理所有吧主。但我当时想，既然管理几个垂类，是不是可以把这些垂类的用户资源组织起来。

后来做着做着，所有品类的吧主都愿意支持我的工作。

那时候我每天和吧主、吧友聊天，做用户运营，和他们沟通，解决吧务问题，甚至陪伴他们解决个人问题。很多时候一聊就是一整晚。

我试图打破键盘屏幕背后的冰冷感，让彼此感受到温度，建立信任。很多超级大吧主都愿意无条件支持我的工作。

所以这个机会我一定要抓住，努力把工作做好。因为原来我什么都不是，也不懂贴吧，甚至没玩过贴吧。

当时用户愿意给我讲他们的故事，讲贴吧的发展史，讲如何运营好贴吧的方法，我就要认真学习。

后来做抖音也是一样。那是我做的第一个产品。张楠非常语重心长地说：“你如果接了这个产品，就一定要做好，不能丢人。”

我背的是一份责任。那么多人为什么把机会给我？虽然我没做过产品，但至少要做一个合格的产品经理。

接到任务后，我很快就去向身边的产品经理和研发请教。我问前端、服务端的研发：你们眼中的优秀产品经理是什么样的？他们会提什么样的产品需求？如果我想学习，应该从哪里入手？怎么写好产品文档？

早期的数据埋点也是我自己写的，因为我担心自己给数据分析师提的埋点想法不靠谱。我自己写 label，自己定义埋点，自己取数、分析，先形成认知，再请他们帮忙。

所以当机会来的时候，就要拼命抓住它。

今天也是一样。既然选择创业，就不要辜负那么多人对你的期待。即使最终结果可能做不成，但过程中一定要义无反顾、全力解决该解决的问题。

当困难来临时，它和个人情感没有关系，而是和当初的选择有关。你要直面困难，因为困难早晚会出现，只是不知道什么时候、以什么形式出现。

创业之后，你既要做 CEO，也要做产品经理。这两个角色怎么融合？会打架吗？

我觉得不会打架。

8. CEO保持产品敏感

宏观层面，CEO 要定方向，组织资源，协同推进关键路径。但微观层面，仍然要保持产品经理的敏感度，不能脱离真实声音和用户反馈。

我们每次周会的第一个环节，先过用户反馈。

我们在飞书上有好几个反馈群，用户反馈实时发进来，全员都能看到。我们几乎不会超过 5 分钟不回复。

第一时间看到用户吐槽的问题后，我们会转到内部讨论群里，迅速回复。可能会提醒相关同事关注，也可能提出自己的理解和解决方法。

如果确实是我们的问题，就赶紧安抚、道歉、赔付、补偿，重新调整结果和服务。

我们非常重视用户声音，让自己不要脱离真实反馈。

第二，自己做的业务必须亲自参与。你不一定要成为专家，但至少要成为体验者。要深度使用自己的产品，也要深度使用行业产品，才能建立尽可能准确的微观认知。

前面提到，我们为什么邀请行业 KOL 到线下实验室做评测？就是为了避免自嗨。对方说对就是对，做得不好就是不好，错就是错。

我们的实践和他们的实践要碰撞，弥合认知差距。

此外，你不仅是公司的 CEO，还是公司的 HR、产品经理、BD 和销售。甚至在没有同事陪同的情况下，你能不能清晰讲清楚公司在某个方向上的计划和能力？你怎么让别人愿意和你建立连接，形成合作信任？

我最近会把自己调整成一个市场型、BD 型的人。

今天愿意和大家交流，也是因为过去两年多积累了很多能力，现在需要真诚地推荐给大家使用。我应该转型成为一个好的销售、好的市场人员和布道师，通过自己的认知，亲自为大家讲解、介绍和推荐。

谢谢卷卷今天的分享。

谢谢。

也期待有机会再来做客《十字路口》。

好的。

那我们先这样。

好，拜拜。

拜拜。