“今年最火的20家機器人，我只投中5家”

本期《Blue hour》請來一位AI投資人，英諾天使基金合伙人王晟。今年世界機器人大會發布“中國最具投資價值機器人公司TOP20”，榜單上，有5家是他在第一輪投資的項目：加速進化、松延動力、自變量機器人、千訣科技、動易科技。按目前估值來看，兩個項目有小幾十倍的收益，兩個項目有10倍的收益。

細究一番，投中那幾家公司的邏輯不太一樣。如果說投偏本體的公司是基于戰術——人形機器人原本不在他的規劃里，是馬斯克和黃仁勛制造了風口，此時需要的是快速反應，跟上形勢的能力。那么在早期抓住自變量和千訣科技則更多靠的是戰略——這兩家，一個做具身大腦，一個走類腦路徑，敢出手得從通盤的產業布局出發，對智能發展的大方向做出預判。

也不是沒有遺憾，比如投得還不夠多。王晟的反思是，如果幾家公司未來都有很大潛力，為什么非得選一家，賭誰是冠軍呢？

他說這些話，多少有些凡爾賽的意味。“都投一遍”顯然不可能是一個現實的策略，這話的潛臺詞是他看得早，估值便宜。早期投資的要義在于識別紅利和人脈變現，核心是一個字“早”。我想說的是，每一年熱門賽道沙龍的座上賓們，那些投中明星公司的投資人，講得都是這套話。

但他的故事又有些特別。這波新公司的創始人融資時最先想到他，其實是因為他坐過幾年冷板凳，下了幾年閑棋。再延伸一點，與其說我想講的是某種成功的方法論，不如說是一段長長的職業成長故事：

一個搖滾青年，畢業即投身互聯網，曾是搜狐10號員工。1999年開始創業，拿了IDG和祥峰的400萬美金，但趕上互聯網泡沫，公司沒撐住。往后數，還有三段創業，賣過兩次公司。花了十多年時間，創業沒大成，他只驗證了一件事，自己不適合創業。

快到40歲的時候，他開始學做早期投資。移動互聯網大潮襲來時，他還是投資新手，積淀幾年，倒是趕上文娛投資熱。畢竟當過文藝青年，投文娛駕輕就熟，幾個小幾十倍回報的項目都記在他名下——這聽上去更多是基于經驗取得的成績。

而后新消費撲面而來，他學習品牌戰略、品類定位和消費心理學，但折騰了半天，發現有些事不是學就能會，要靠sense——換言之，他碰上了一個用理性無法可靠把握的賽道。

再后來是芯片、半導體和新能源，偏偏他又不喜歡To B生意。理性意義上的“有用”當然很重要，但不是他唯一的考量標準。你似乎很難在一個投資人嘴里聽到對“喜歡”這件事的強調。風口來了，共識有了，追唄，學唄，擁抱浪潮唄，為什么要懷疑？

逆流的代價是，好幾年里他鮮少出手。但命運的奇妙之處在于，恰恰是因為他沒有追逐看似更確定的趨勢，放任自己搗鼓感興趣的事，反而撞上了這波AI熱，成為被新浪潮選中的人。

以上便是一個70后投資人穿越周期、起起落落的成長路徑。王晟是理工科出身，理性思考是刻在骨子里的習慣，但偏偏職業上的重大選擇——無論是當初去互聯網，創業，還是后來選投資主題——都從感性出發，總是尊重自己的感受。這當然與他的身份有關，他不是GP，無須承擔LP問詢的責任，因而保有一份自由。從結果來看，并非所有的紅利他都吃到了，因而這不是個成功學故事。但我覺得他的人生也很多彩。人難免被浪潮推著走，可絕非毫無周旋的余地，還是可以為保存自己的興致和性情贏得一點空間，這是我覺得王晟作為一個投資人身上可貴的地方。

如果要選一種色系代表他，我會選紫色，由熱烈的紅色和冷靜的藍色混合而成，象征感性和理性的交融。如果要選一種具體的顏色，我想鮮艷的桔梗色很貼切，一種明快的藍紫色，一如他大笑時顯露出的明快的性格。

搖滾樂、互聯網和天使投資

劉燕秋：我想先從你個人談起，你的視頻號介紹是關于天使投資和搖滾樂隊。其實這個行業里玩樂隊的人也不少，講講你為什么喜歡搖滾樂吧。

王晟：我從初中就開始彈吉他了。那個年代有個很特別的東西，叫“打口帶”，就是一些走私過來的音樂磁帶被查到后，會被打一個口，但很多其實還能聽，有時候用膠帶粘一粘就能繼續用。我就是通過這些打口帶接觸到了國外的音樂，覺得特別棒。后來上了大學，我買了一把電吉他，就想著組建樂隊。不過說實話，我們當時的水平不怎么樣，當時的環境，想把樂隊搞好也很難。不像現在的小孩，從小就能沉浸在好的音樂環境里，吉他都彈得很厲害。

劉燕秋：那個年代搞搖滾樂或者其他小眾音樂的人，好像大多都有一段打口帶情結。

王晟：對，那時候中國的流行音樂發展得還不發達，音樂風格也特別有限。大家平時聽的港臺磁帶稍微多一點，但港臺音樂的資源同樣有限，而且它主要是借鑒了日本一小部分流行音樂的風格。所以很多人在接觸到打口帶里的音樂后，都會特別驚訝：原來還有搖滾、金屬，還有電子音樂這些類型，一下子就像打開了新世界的大門，這種沖擊感還是很強的。

劉燕秋：相當于你接觸這些音樂的時候，正好是青春期，那個階段人往往會有很多想法和情緒想要宣泄，搖滾樂剛好契合了這種需求？

王晟：你說得特別對。我上大學那會，一直覺得自己未來的職業就該是搞音樂。

劉燕秋：那后來怎么跑偏了，沒走音樂這條路？

王晟：因為發現搞音樂的可持續性太差了。那時候雖然音樂行業不發達，但樂隊圈子還是有的，接觸下來就會發現，大家想靠音樂謀生特別困難。另外，快畢業的時候，我開始接觸到互聯網，又被互聯網這個新事物吸引了。

我的一個好朋友姚勇，他以前是水木年華的吉他手。我們上大學時，他有他的樂隊，我有我的樂隊，還一起合作演出過。他畢業之后也搞了幾年樂隊，但最后覺得實在不行。連水木年華這種在樂隊里算發展得不錯的，他都選擇離開了。離開后，他就去創辦科技公司、游戲公司了。

劉燕秋：搖滾樂圈子里經常會提到“搖滾精神”，你相信所謂的“搖滾精神”嗎？

王晟：首先得弄明白“搖滾精神”到底是什么。我年輕的時候覺得，搖滾精神就是反社會、很暴躁；但后來慢慢發現，真正的搖滾精神其實是自由意志——做你想做的事，創作你想做的音樂，表達你想表達的觀點。到后來，我才真正意識到這一點。

劉燕秋：后來接觸互聯網，你會不會覺得搖滾樂和互聯網之間，有某種內在的關聯？我之前看到過一種說法，說“互聯網就是那個時代的搖滾樂”。

王晟：在當時的中國，搖滾樂和互聯網都是特別新的事物。那時候的搖滾樂，大家都叫它“地下音樂”，我們玩樂隊的也都叫“地下樂隊”。互聯網在當時其實也是類似的狀態，比如早期接觸瀛海威的時候，也只有很少一部分人在嘗試，大家都是覺得好玩才去做的。

我那時候做這些事，更多是憑著自己的本能和愛好，不是因為看到這件事未來能有多厲害、能帶來多少好處，就是單純覺得它有意思，然后就愿意去相信、去投入。這種感覺，其實和后來有些年輕人信仰加密貨幣的狀態有點像。

劉燕秋：那玩樂隊、搞音樂這件事和做早期投資有什么共通之處嗎？

王晟：你從理性的角度分析，投資其實是件復雜且綜合性很強的事，對個人知識面的要求比較廣。年輕的投資人很容易陷入到技術細節里去，但單靠研究投資技術、看別人的訪談，甚至學習學院里的課程，是很難把投資做好的，那更像是“照貓畫虎”。

了解文化和歷史其實很有必要。從投資人的知識結構來說，宏觀經濟、微觀經濟自不必說，心理學、社會學、人類行為學，還有商業與管理相關的知識，都和投資有關。好的投資人也大多會對哲學感興趣。但這些知識不能只是多而雜，關鍵是要能將它們串聯起來、形成關聯，這樣才會對投資有實際幫助。另外，我覺得投資這件事，核心還和好奇心有關。你得對很多事物抱有好奇心，并且具備創造性思維。

我個人覺得投資確實挺適合我的，至于我到底是不是真的適合做投資，還需要更多實踐來證明。因為我自己的專注力不算強，好奇的事情、感興趣的領域太多，很難長時間只聚焦在一件事上，日復一日地把它做到精益求精。相比之下，我更偏愛那些創造性空間更大的事。

劉燕秋：在一件事情上不斷打磨，要是能做到頂級的人，大概率也不是停留在一個很淺的層面上機械重復，也是需要從其他東西里面去借鑒一些視角，和其他領域打通，建立一套自己的哲學。

王晟：這兩個事情在某種意義上一定存在一種矛盾。當你花過多的時間在非常精細的事情上時，宏大視野的部分一定會被削減。當你站到更大的視野去看問題，或者希望解決更多問題的時候，你一定很難具體到某個特別微觀的問題。所以為什么我說我覺得投資特別適合我，是因為我想做的事情就是涉及到多維度的復合視角和知識結構。作為投資人，我需要把握的是投資這件事情的尺度和規范，而不需要站在一個創始人的角度把握某個AI技術或者某個AI應用的細節。

如果兩家未來都有很大潛力，我為什么非得選一家，賭誰是冠軍呢？

劉燕秋：突然想到這是不是也是很多人錯看了王興興的原因？投資人可能是拿著一套比較多元的標準去看這個人，但搞機器人其實只需要在特定的領域更專，不需要你的素質那么綜合全面。

王晟：我覺得恰恰相反，王興興不是一個典型的科創時代的創業者。你看所有投科創項目，投的都是背后哪個教授哪個科學家。當時有兩個項目擺在我們面前，我們可以投宇樹，但選擇了云深處，依據的就是科創時代投資的典型思路，保證了下限比較高。

很重要的一點是，王興興有產品思維，是一個非常懂市場和用戶需求，并且能把這種用戶需求轉換成一種匹配的產品表達，同時又能構建起支撐產品和服務表達的一整套技術和組織機制。所以你看他對宇樹的產品定義，包括宇樹的銷售，一直做得很好，但是宇樹的技術能力并不是最強的。他們也不提供行業解決方案，因為王興興認為做產業相關的事情很復雜，也不賺錢，不是一個相對規模化的市場。后來隨著機器人能力不斷進步，突然在科研之外又打開一個偏消費的市場，大家拿它用來做表演，這是誰都沒想到的。

在這個過程中你就會發現，如果在比較早的時間點去看這兩個項目，你會覺得科學家團隊技術壁壘擺在那，底線是高的，但上限不一定。

劉燕秋：所以錯過宇樹，后來你們還會復盤和反思這個事情嗎？現在要是再給你一次下注的機會，一個像王興興這種畫像的人和一個看上去更典型的科創創始人，你做的選擇會有什么不同嗎？

王晟：如果回顧這兩三年我們投資的項目，再回到你剛才問的那個問題，那我不會選，兩家我都要。兩個我們認為未來都會有很大的潛力，我為什么非要從里面選出一家，最終誰是冠軍呢？

所以值得反思的點在于，我們過去的選擇的意識太強了，太強了。WAIC世界人工智能大會發布了一個Top20的最具投資價值的機器人榜單，里面有5家都是我在第一輪投的。但是我數了一下，這里面其實有13家都在融資的第一輪跟我們交流過，我們是有選擇權的。但是我只投了5家。

劉燕秋：你現在是覺得有點遺憾？

王晟：遺憾談不上，我只是覺得至少它展現了一個問題。當然你也可以講，未來這20家不一定能跑得好，對吧？但這只是一個你的心理安慰。本質的問題是說，我們假定這個時間點非常有價值，而且這些公司估值增長都非常快，如果是第一輪投，到目前為止都會有非常好的收益，我相信未來也不難退出。但是為什么我們選了一些，而沒有選另外一些？也許是我們選擇的標準和尺度有問題。

劉燕秋：現在你選擇的標準和尺度會發生一個什么樣的變化？

王晟：我們為什么沒有選擇去投那些項目，非常的重要的原因是，我們對于未來的產業，包括技術范式的發展、模式的選擇，判斷得太準確了，導致凡是沒有跟我們形成同樣判斷的創始人，我們都覺得他們會走彎路。很多家在榜單上的創始人第一輪找我們的時候，他做的事兒跟現在做的事兒完全不一樣，而跟我們當初給他的建議幾乎完全一樣。

劉燕秋：所以你們已經看清這個行業未來的發展趨勢了，是這個意思嗎？

王晟：這幾年所有行業的發展趨勢幾乎跟我們的判斷是完全一致的。我們都會提前一年來判斷，所以最大的問題也是，我們對未來的判斷太有信心了，而且事實證明我們每一次判斷都是對的，所以對那些不在我們判斷方向上的創始人有時會輕視。

但是我們回到投資這件事的本質，終究是一個人的游戲，對吧？做什么事情都不是最重要的，重要的是這些人。我們從來都沒有否認這些都是最聰明的人，我們雖然看到了他短期的局限，但是你不能否認，當這些人充分的把時間投入到這件事里，花更多的時間去理解這件事，了解市場跟市場碰撞的時候，他自然而然就會發生轉變。這是我們最大的反思。

所以我們現在的投資策略從去年下半年已經發生了比較大的轉變。我們反復在強調，我們要相信這些人，如果我們覺得這個人是強的，是可信的，我們可以接受他們在方向判斷上和我們的分歧。

劉燕秋：英諾不是一個主要投天使的早期投資機構嗎？最底層的邏輯不就應該是更看人？

王晟：是這樣，你同時需要考慮幾個問題，人和事是一個比例的問題。當你對自己的判斷非常自信的時候，那很顯然有一個人的判斷跟你不一致，你會認為他還不夠強。

劉燕秋：難道你不會認為是自己錯了嗎？

王晟：英諾是一個善于學習的機構，對自己的判斷非常有信心。但我們從來都不會輕易否定創始人，都是在跟大家不斷溝通，溝通他對市場的看法，對技術發展為什么做這樣的選擇。如果他能非常有邏輯地講清楚，我們會改變看法，但事實上并沒有，所以這會導致很難去相信他們。當然，也是因為擔心他沒有足夠的錢，那就意味著他彈藥不夠，很難再轉一個身。但是現在看起來在大賽道上，一是整個大方向不會有太大的偏差，第二就算大方向有偏差，對優秀的團隊來說，資金就是安全墊。

絕大多數人對“具身智能”的理解是錯的

劉燕秋：這兩年你確實投了很多機器人和具身智能的項目。具體來說說吧，你對這個行業的判斷是什么？這個判斷是怎么來的？

王晟：我在2022年底做的2023年的投資方向規劃，那時候沒有人形機器人，也沒有具身。投具身智能明確地列在我們2024年的投資規劃里，我的判斷是大模型還需要變得更強，這波的技術范式包括多模態需要變得更強，才有可能對應用到物理世界的智能產生基礎，所以我們是準備在2024年看。

但是我們一開始沒打算投人形機器人，因為你也知道人形機器人其實前兩年爭議很大。所以人形這個命題確實是在我們的判斷之外，這件事主要是黃仁勛和馬斯克帶起來的。2023年春天，馬斯克不停地發布Optimus的動態，加上黃仁勛跟他一唱一和，兩個人都講人形機器人，所以一下突然就成為了熱點。對于中國的科技投資人，在AI這個方向上，這兩個人的影響力都很大。當然我們也看到了，所以我們立刻決定要投，之后就投了加速進化和松延動力，大概在23年的9月。

后來王潛回國，創立了自變量機器人。之前王潛一直跟我談，說他大概六七月份回國，第一個就來跟我談。搞具身智能的一共就幾撥人，一撥是之前搞自動化的，一撥是搞CV的，一撥是搞自動駕駛的。王潛和這幾撥人很不一樣，基因不一樣，經歷不一樣，經驗和能力也不一樣。自變量屬于最純正的新一代AI基因的具身智能公司。

事實上，2024年上半年的時候也很少有人投具身，直到今年，一些頭部的投資機構才開始比較多地講具身，而且大家其實對具身智能的范式定義非常不清晰。

劉燕秋：聽上去還是計劃趕不上變化快，做投資有點像做媒體，都得追熱點。具身智能這個概念是什么時候有的？

王晟：幾十年前就有了。從本意上來講，絕大多數人對這個概念的認識都是錯的。

最常見的一種解釋，不管是搞這個研究的老師，還是投資機構還是創業者，都會認為具身智能是一種物理智能——把智能賦予機器，其實和這個沒啥關系。具身智能，英文翻譯過來叫embodied AI，進入你的身體的智能，本身是人類認知學和行為學上的術語，是關于一個人怎么學習。

一種學習的路徑是，你通過書本知識或者內觀，通過推理邏輯歸納，不斷去完善你的思想，產生一種新的認知，這是一類。另外一種就是embodied，通過跟外界打交道產生的這種認知和智能。比如說游泳這件事兒，你是很難講清楚的，只有去游了，你在跟外界的互動中得到反饋，再加上不斷練習，你才能學會。

劉燕秋：我聽你的解釋，具身智能的概念很像AI里面講的強化學習。

王晟：你說得非常對，我們非常清楚，具身從第一天起，天然地就要對應一種強化的方法。我們在2022年的時候就明確了智能范式進化的三個階段：

第一個階段是信息智能的階段，就是今天的大語言模型，大量的知識pre-train。第二個階段就是對應具身智能，在我們對內對外分享的PPT里很明確地列出了這點，本質上就是強化學習。當時我們認為OpenAI就是在通過一種強化學習的方法，進一步提升第一個階段形成的模型能力。當然，我們認為再往下一個階段，可能要通過類腦進一步模擬人的腦。

今天我們確實也在模擬人的腦，模擬了神經元的連接，建立了神經網絡。通過神經元的連接才能產生模型那么強大的能力，但是人腦不僅僅涉及到神經元的能力。人腦很復雜，有上百種離子通道，發生很多反應，至少從我們的角度來看，人腦處理信息的機制，是脈沖神經網絡，不是像今天我們說的transformer也好，卷積神經網絡也好，是一個靜態的沒有持續性的網絡。就算不去建立完全新的脈沖神經網絡，我們也要考慮人腦分了很多區域，包括前額葉、海馬體等等，這些東西都對人形成強大的智能很關鍵。

劉燕秋：現階段AI和機器人還是在模擬理性智能，這部分要是發達了，不就是完全可以取代人了嗎？

王晟：對。回過頭來說，我們在2022年這么想的時候，還沒有看到任何跡象顯示強化學習能成為今天AI里面最重要的方法。其實今天你問很多投資人，他們對具身智能的理解很淺，更不要說在2022年就能提出未來的設想和規劃。我認為市場上99%的投資人在2023年都不知道什么是具身。

劉燕秋：學習了解最新的趨勢難道不是投資人的基操嗎？

王晟：當然不是。2022年底GPT這件事在投資人眼前展現的時候，幾乎99%的投資人都是第一次聽說。基礎好的投資人不用從頭學習，但這部分人可能就1%，絕大多數投資人還得回頭去學習10年前的東西，學完了，可能還是很難理解。

就算你補了這節課，也不是說你一下子就搞明白了。把這些知識灌注進來，神經元的新連接形成的過程，權重的調整，是一個物理過程，是需要時間的。比如你訓練一個大模型，可能你今天有萬卡，你訓練一次三個月，這三個月就是不斷在優化調整這些神經網絡之間的連接的權重，人也是這樣的。

劉燕秋：這個講學習的角度有意思。是這樣的，一個道理從你聽到它到覺得有道理，到你能真正實踐，每一步之間都有漫長的距離。那你最早是從什么時候開始關注這個領域？在這個過程中認識有什么變化？

王晟：我們其實從AI第一波發展時就開始關注，但介入時間比較晚。我所說的第一波，是諾獎得主、圖靈三巨頭的hinton和他兩個學生推出Alexnet的2012年。英諾成立于2013年下半年，當時我們還是投資新手，對AI領域缺乏足夠認知，而且市場關注點還集中在移動互聯網應用上。我覺得只有那些老牌頭部VC，在那個時間點才真正關注到AI的潛力。

而且AI四小龍基本都在2013年之前成立，我們連見證這些公司成立、參與天使投資的機會都沒有。直到2016年，我們才對AI領域形成明確認知，當時投了做醫療影像的推想科技；2017年又投了做自動駕駛的智行者、做工業視覺的阿丘科技，后來還投了文遠知行。這些項目幫我們提升了在AI產業鏈領域的認知。

AI大致可以分成兩類，一類是解決圖像問題，另一類是解決文字問題。圖像問題是率先實現突破的，沿著卷積神經網絡的技術路徑發展，也就是過去常說的CV四小龍和自動駕駛這一波。但對人類而言，文字問題才是更核心的挑戰。

講這些是想說，要是在2022年之前，沒有清晰理解AI技術的發展過程和技術范式的變化，就完全無法預判這波技術的走向。這一波AI投資里，很重要的一點是基于認知的提前布局。在什么時間點提前判斷技術方向，相信技術會往這個方向走并果斷投入，在行業形成共識前就參與討論，等共識迅速形成時，所投的項目就能獲得更多支持。

劉燕秋：投資行業常講的故事不都是這一套：要自上而下研究行業，預判趨勢，在趨勢形成前投進去。

王晟：問題在于，你看真正能做到預判的有幾家？英諾投的每個項目，差不多都卡在大公司入場前的幾個月到半年，至少最近幾年都是這樣。

劉燕秋：在這一波AI和具身智能領域，英諾算是投得比較激進的機構嗎？

王晟：我覺得我們還不夠激進，其實還是很謹慎的。在機器人領域，包括上下游供應鏈，我們一共投了20多家企業；在模型層和應用層，累計投的AI項目估計得有40個。英諾現在主力基金的單筆投資平均在1500萬左右，還在提升。有些優質項目不太適合英諾的投資策略，也會爭取用水木校友基金來投。

劉燕秋：我印象里英諾之前還是單筆投幾百萬的規模。

王晟：最近兩三年都是這個趨勢，科創項目的估值更高了。一方面是創始人的起點更高，另一方面是項目啟動的技術壁壘也比以前高很多。

劉燕秋：前段時間行業里比較熱的詞是VLA（Vision-Language-Action）路線，但王興興在WAIC上提到這個架構比較“傻瓜”；眾擎機器人的趙陽也說，硬件決定了軟件的收斂。現在在這些基礎問題上，大家還處于爭論階段。如果技術路線都沒收斂，大家當下在賭的到底是什么？

王晟：我們其實做過一些選擇，很多項目沒投，現在覺得有點可惜，但這種可惜只限于資本層面，意思是如果當時投了，現在能賺錢，而且我也知道它們下一步大概率能融到資，但這并不代表我相信這些公司未來能真正做成。現在復盤來看，我只是覺得在資本層面錯過了機會，即便這些公司做了戰略調整，我還是認為他們失敗的概率仍然很大。

我們更相信自己投資的邏輯能帶來成功，核心是判斷誰能活下去。比如做本體人形機器人的企業，已經有訂單和收益了。像松延動力手上有2000多個機器人訂單，對應近億的收入，這樣一家年輕公司就能實現盈利。還有加速進化，今年已經交付了幾百臺機器人，現在肯定能交付上千臺，這些都是實實在在的收入。再比如我們投的千訣科技，做的是機器人大腦，這次世界人工智能大會上有80多家機器人企業展示產品，其中1/4用的都是千訣科技的大腦。

這些企業一是長期發展空間大，二是短期有可觀的收入。

劉燕秋：如果有新的技術路線結合硬件出現，會不會很容易超過現在這些公司？

王晟：首先，現在這些公司都在不斷調整。之前沒人講VLA的，你看過去一年甚至半年里，大家都在跟著技術變化調整。原則上，只要一家公司人才密度足夠高、資金充足、包容性強且足夠靈活，創始人又有遠見，就能夠隨著技術范式的變化不斷調整，也能擁有一定的競爭優勢。比如人才優勢、資金優勢、數據積累優勢，甚至落地場景優勢。就像大模型領域，一旦技術范式清晰，就不再是創業公司的機會了，頭部企業憑借積累的優勢會迅速占據主導。

從連續創業者到風險投資人

劉燕秋：回到你個人，你現在還經常聽音樂嗎？比較喜歡的作品是什么類型的？

王晟：我現在聽的音樂還比較“陳舊”，大多是年輕時常聽的樂隊和歌曲。比如從學生時代就開始聽槍花、平克、acdc、metallica、吉米.亨德里克斯這些，稍新一點就是林肯公園這撥人，其實也都是挺老的樂隊了。

劉燕秋：你喜歡這些樂隊的標準是什么？你判斷音樂“好”的標準是什么？

王晟：大家常說這些樂隊“經典”，但“經典”該怎么定義呢？站在我的角度，主要看兩點：

第一是音樂性。普通人很容易聽懂歌詞、感受到節奏感，但搖滾樂發展到后來，出現了后搖這種不唱歌的形式。其實不止后搖，爵士樂、fusion這些更偏向純音樂的類型也是如此。它們會把人聲當作樂器的一部分，甚至去掉人聲也不影響整體表達，核心是通過音樂傳遞獨特的理念和創新。不過這種純音樂的價值，不搞音樂的人可能不太容易理解。

第二是音樂的傳承與創新。現在的音樂，起源、流派、歷史大多有淵源和關聯性，很少有憑空出現的風格。我會順著音樂流派的發展脈絡，去選擇那些在傳承中帶有創新的音樂，這種有根基的創新更有生命力。

劉燕秋：你這個評價標準聽著還挺學術、挺專業的。

王晟：算不上專業，因為你既然喜歡搞這個事兒，雖然我們搞得也不太好，但是多多少少我們也常試圖用相對專業一點的標準要求自己。

劉燕秋：其實還是很難得，很多搞樂隊的人沒這么理性，根本沒怎么系統學過相關知識。

王晟：如果是天賦極高的人，有沒有理性都無所謂，有天賦再加上理性當然最好，但這兩者往往有點沖突。很多有天賦的人，不需要理性也能做出好作品。而特別強調理性的人，比如音樂學院里有些研究音樂結構的人，知道該怎么搭建音樂框架，但他寫不出有靈魂的東西。其實越側重理性，反而越說明可能在天賦上有所欠缺。

劉燕秋：所以你后來覺得自己在音樂上天賦不強，主要靠努力？

王晟：我覺得大多數人靠勤學苦練，積累夠2萬小時，都能達到中等偏上的水平，我搞音樂大概也會是這樣。但真正頂尖的人，絕不是只靠時間堆積。你看周杰倫這種人就是有天賦，能創造出全新的音樂形式。

劉燕秋：那你后來覺得自己在什么事情上有天賦？

王晟：我覺得我在什么事情上都沒什么天賦。我在做這些事情上只能有一條路，就是要靠勤奮努力，硬要說，我在“理性”上可能稍微有點天賦。

劉燕秋：柏拉圖把人的靈魂分成理性、欲望和激情三部分，你覺得自己更偏向理性？

王晟：我其實也挺感性的，搞音樂本身就需要投入很多感情。但我對思維邏輯性的依賴程度，應該超過普通人不少。我需要一件事有足夠強的邏輯性，底層有扎實的系統支撐，而不是靠“我覺得”“我認為”這種單純的感受來判斷。

劉燕秋：那你這樣的特質，還挺適合做投資。

王晟：也不一定，得看具體領域。比如投消費品，理性就沒那么適用，因為消費品更依賴對用戶感受的把握。

劉燕秋：但投消費品本質上也是投公司，不只是投產品吧？

王晟：可用戶到底需不需要這個產品，很多時候是理性分析不了的。偏理性的人很難對用戶的某些強烈偏好做出判斷，投資里其實有不少這類沒法用理性拆解的事。

劉燕秋：你之前創業加起來一共做了多長時間？最后怎么下定決心不做了？

王晟：前后大概十來年。最后一次創業是酷米網，這剛好是李竹投資的項目，我們想做一個面向青少年的動漫綜合服務平臺，后來被一家上市公司收購了，當時收購價大概4個億。

劉燕秋：那這也算是世俗意義上挺成功的創業經歷了吧？

王晟：算不上。上市公司收購時給了一點現金，但不多，主要是換股，后來上市公司的股價也跌了，沒太大價值。也是在那段經歷之后，我慢慢覺得創業可能不太適合我，反而覺得搞投資更對胃口。我對很多創新想法、新鮮事都感興趣，雖然自己沒能力做，但想摻和一下。可一旦扎進一個創業項目，就算能做成，也得搭進去七八年、十來年，這不是我想要的。

劉燕秋：轉做投資，算是你職業生涯里最重要的選擇嗎？

王晟：對，我覺得有兩個選擇很重要。第一個是剛畢業時選互聯網公司。當時IBM和微軟都給了我offer，但我最后去了瀛海威。那時候瀛海威還是個小公司，而當時最好的職業選擇是外企，其次是“巨大中華”（巨龍通信、大唐電信、中興通訊、華為技術）這類企業或者國企，我等于是選了個非主流方向。

劉燕秋：你說自己很理性，可做這種重大決策時，反而挺感性的。

王晟：年輕的時候基本都這樣，包括創業，當初就是覺得好玩才做的。

搞不懂新消費，幾年沒投項目，卻抓住了AI的機會

劉燕秋：當時轉做投資的機會是怎么來的？

王晟：我在互聯網行業待了挺久，身邊有一些朋友已經實現了財務自由。即便李竹當時沒做英諾這支基金，我也打算自己募集一支小基金做投資。后來正好李竹要搞英諾基金，我就加入了。

劉燕秋：講講你轉做投資后，自我探索和迭代的過程吧。

王晟：這個過程還挺曲折的。最開始想得太樂觀，缺乏敬畏心，覺得自己創過業、融過資、賣過公司，又在創業圈子里，應該很懂創業，可真做起投資才發現太難了，看那么多基金的經歷就知道，這行沒那么簡單，尤其是零基礎起步的時候。

從我的背景來看，我在瀛海威、搜狐都是做技術的，后來創業也偏技術方向，所以最開始覺得自己適合投互聯網、商業模式創新這類領域。我也比較早意識到科創是個好方向，但一直對芯片、半導體材料、新能源這些領域沒什么興趣。

劉燕秋：你是學理工科的吧？按理說對這些領域接受度會更高。

王晟：我從不懷疑自己的學習能力。今年到現在已經看完了快30本書，B站上一套幾十課時的課，一年也會學好幾套。我學的東西很雜，既有AI、計算機相關的，也有數學、概率，還有歷史、哲學、心理學，甚至佛教相關的內容。從我自己的體驗來講，第一肯定有用，第二會使精神世界很豐富，人會很開心。所以我不懷疑自己的學習能力，但會懷疑為什么要學一個東西——除了理性上覺得它有用，我是不是真得喜歡也很重要。

因為對芯片、新能源不感興趣，沒在這些領域投入太多精力，確實也帶來了一些挑戰。我感興趣的互聯網、商業模式方向，在2017年到2022年特別是疫情期間處于低谷。

劉燕秋：對，那幾年大家確實都在看芯片、半導體、新能源。

王晟：李竹也跟我說過好幾次，讓我去看這些領域，但我實在提不起興趣。

劉燕秋：不感興趣的原因是什么？是覺得AI浪潮更貼近個人，而新能源這些更偏向產業嗎？

王晟：這是很直接的原因。AI、機器人都是直接觸達個人的，而新能源、芯片材料這些是To B的，和C端個人沒什么直接關系。我可能天生對To B的生意感興趣程度不高，而且覺得它們的多樣性不夠。我喜歡的是足夠豐富、有足夠創造性和可能性的領域。

劉燕秋：市場熱點集中在你不感興趣的領域時，你那段時間在做什么？

王晟：其實我在文娛領域投得還不錯，畢竟我以前是文藝青年。比如檸檬微趣這個項目是我負責管理的，今年大概幾十億收入，幾個億利潤，已經退出了，賺了不少錢。后來投了葫蘆俠、狼人殺，積目，這幾個項目都差不多是兩年被并購退出，都有10幾倍到20倍的收益。此外，還投過抖音上第一個月流水破億的休閑游戲《翡翠大師》。

但文娛領域項目，難以在二級市場退出，沒法成為基金穩定的投資方向。所以我就試著去看新消費，結果發現挑戰特別大。我不怕學習，但新消費特別需要“sense”。比如樓下開那么多咖啡店，為什么有的能成、有的不行？這個很難用邏輯說清。那幾年我試著學品牌戰略、品類定位、消費心理學，累得不行，最后發現有些事真不是學習就能會的，得認。

劉燕秋：不能通過市場調研來了解這些嗎？

王晟：理性的調研往往都是錯的。喬布斯說的，用戶根本不知道自己想要什么，福特也說過，用戶只會說想要更快的馬車。

不過我后來也覺得，世界的發展挺奇妙的。正因為我沒把精力放在科創、芯片這些領域，新消費也沒投成，反而多了些時間東看看西看看。回頭看歷史會發現，2019年可能是全球AI包括自動駕駛和CV（計算機視覺）的低谷。2012年開始的AI熱潮，到2019年基本崩塌了，但新一代AI也是在這個時間點前后啟動的——谷歌2017年提出Transformer架構，2018年推出BERT。但直到2022年11月OpenAI發布GPT之前，市場上超過90%甚至95%的投資人都不知道Transformer是什么。這么重要的技術，四五年時間里居然沒多少人關注和研究。

劉燕秋：這個經歷很有啟發意義，相當于你遵從本心，沒追自己不感興趣的熱點，反而趕上了這一波AI浪潮。

王晟：對，做很多事都需要足夠的時間思考，如果當時我是個專注投芯片、半導體的科創投資人，肯定忙得沒時間關注AI這種只是有點苗頭的方向，也不會覺得它該是重點。

劉燕秋：但這個前提是你有選擇的空間，當時那個時間點，你能做這樣的選擇嗎？

王晟：從機構的角度來說，如果一個基金要求所有人都必須立刻有用，沒有任何人有時間和精力去關注非熱點方向，那這個基金大概率抓不住新機會。

劉燕秋：所以還是得益于組織機制的優越性。

王晟：應該說竹總比較寬容，給團隊的空間相對大。其實那幾年我基本沒怎么投項目，換成其他基金可能很難接受。但也正是這種機制，讓我有時間提前觀察和思考AI方向，提前做行業鏈接。英諾這一波能抓住AI的機會，和這段積累有很大關系，最終對基金來說也是好事。

訪談后記

依照思維方式的不同，英國哲學家以賽亞·伯林把人分為“狐貍”和“刺猬”，通俗點講，狐貍型的人偏廣博，刺猬型的人偏精深。

王晟毫無疑問是狐貍型人。他反復提到，喜歡有跨度和創造性的事，對打磨細節感到厭倦。訪談那天，趕上閱兵，我們在今日美術館前的空地上站了一會兒，等待飛機從我們頭頂呼嘯而過。咖啡店老板給做了一杯據說是上海最流行的咖啡，玻璃杯里泡沫綿密，他饒有興致地問老板，這個品種是怎么做出來的。他穿一件酒紅T恤，上面印著他心中最偉大的吉他手吉米.亨德里克斯。不久后，他去日本看Sting的演出，74歲的Sting依舊以驚人的專業度掌控著舞臺。這是他青年時喜歡的樂隊。

“創造力”在AI普及的時代成了人類最后的堡壘。我沒來得及問他對“創造力來自何處”的看法，但我心里有一個答案，是不記得在哪聽過的一個說法，當時鄭重地記在了筆記本上——創造力的來源是對求真的貪婪，是找到本我的連接。它不僅是外部探索性的，也關乎一個人最真實的自我，容不得任何矯飾。