111. 李一帆口述激光雷达11年创业史：你仔细想行业的机会来自哪？是国家、民族的机会

摘要

• 禾赛的核心财务叙事不是“股价翻倍”，而是把激光雷达从2017年的20万—30万元一台压到约200美元，并计划在访谈所称“今年”实现盈利。 李一帆称公司累计融资接近10亿美元，上一年交付60多万台、当年预计120万—150万台；短期股价可以与价值偏离，“但长期一定会一致”，真正该追踪的是产品、客户价值和持续交付能力。

• 这轮99.5%的降本主要不是规模效应，而是ASIC、自研核心器件、产品重构和自动化制造共同改写了成本结构。 禾赛从2017年第一代产品起便判断，几十万元的分立器件产品不可能仅靠放量降到千美元级，因而把自己从“组装厂”变成芯片公司，目前已量产第四代芯片。李一帆的硬件方法论是：“绝大多数我们今天看到的硬件的降本，其实不来自于量，来自于设计。”

• 激光雷达正从高价的Robotaxi“功能件”变成量产车“安全件”，这改变了市场容量、价格弹性和配置逻辑。 禾赛早期Robotaxi产品毛利率可达70%—80%，后来首个量产项目按理想要求，在尺寸、成本、报价不变的条件下由64线升级到128线；2022年7月随L9交付，9月月产已过万。李一帆认为，消费者可以拒绝某项辅助驾驶功能，却很少会主动省掉气囊、安全带或刹车，“安全件跟功能无关，对每个人都是有价值的”。

• 所谓“技术路线之争”被李一帆视为资本叙事，真正的竞争是选定905 nm、扫描结构等技术选择后，把性能、质量、成本和制造做得更好。 他用“四缸与五缸发动机”类比：不合理的独特方案容易被包装成弯道超车，但行业最终仍会收敛，且采用相同方案的企业水平依然相差巨大。纯视觉与激光雷达也不是简单二选一；后者是持续工作的“A+”，在视觉漏检时像手已经摸到障碍物一样提供独立证据。

• 禾赛早期最重要的组织资产，是商业化反馈、三位创始人的平权合作和对现金风险的保守。 三位创始人近乎平分股权，所有投资人都反对，但他们以商业、前沿技术、工程制造分工，并通过共享办公室和同步context减少分歧；公司即使做天然气、PM2.5等后来被证明不理想的业务，也坚持真实收入，因为“一个公司没有营收是个原罪”。首个大客户Drive.ai一次预付200万美元，并把禾赛视为不愿告知竞争对手的“秘密武器”。

• 全球化的下一阶段不能只证明中国产品更好、更便宜，而要回答禾赛能给当地客户、政府和民众创造什么共同收益。 禾赛用多年POC才进入一家顶级欧洲车企的全球量产体系，并针对美国的直接、德国的含蓄建立本地团队；李一帆把国内市场称为“健身房练肌肉”，海外则是凭这些能力挣钱的地方。他对过去“我的产品更好，所以你必须买”的反思是：规模变大后，企业必须贡献就业、能力和本地利益，而不只是“来抢钱”。

• 李一帆把硬科技视为没有网络效应的马拉松，而其最终解释框架是国家与民族提供了行业机会。 企业不能按互联网“每战都是决战”的打法耗尽子弹，而要“看十年，想三年，做一年”，把每场胜仗沉淀成芯片、制造、质量和全球服务能力。他最后把使命从工程能力输出推到品牌与文化输出：“行业的机会来自于哪儿？其实是国家的、民族的机会”，终局是让世界不只知道中国制造，也知道“中国人有多酷”。

精读

1. 股价是短期投票机，产品与客户价值才是长期称重器

• 快问快答给出的公司坐标是：禾赛科技成立于2014年，经历A、B、C、D轮及IPO，累计融资接近10亿美元；李一帆生于1986年，自报ENTJ，并预计公司在访谈所称“今年”实现盈利。

• 面对股价过山车，李一帆要求团队不要按分钟盯盘，因为公司不可能在短期内真实增值数倍，也不会因一段低价就失去长期价值：“股价的短时间变化和公司的长期价值之间可能会出现偏差，但长期一定会一致。”

• 他的管理口径在高点和低点保持一致：上涨包含宏观、情绪和交易波动，下跌也不等于产品价值消失。上市公司真正可控的变量，仍是有没有做好产品和技术、有没有为客户创造更大价值。

2. 激光雷达是一只能主动发光、直接测距的“眼睛”

• 李一帆把激光雷达称为汽车和机器人的“眼睛”：它识别行人、车辆和路障，但不同于被动接收光线的摄像头，会主动发光、接收反射，因此在黑暗和复杂外界光线下拥有不同的信息来源。

• 更关键的差别是距离。摄像头通常需要推断深度，激光雷达则利用光的飞行时间直接测距，“有点像一个尺子一样会准确地测量距离”；对高速运动的汽车或机器人，障碍物距离可能是“决定生死”的输入。

• 行业在2008—2016年前后仍主要由美国公司主导，产品昂贵、质量也未必理想。2017—2018年起，中国玩家以新架构、制造方式和持续研发进入，性能、质量、成本随后同时变化。

3. 六七年降本99.5%，把一辆车的价格压成一个零部件

• 禾赛2017年最早出货时，无论国内还是海外，一台激光雷达都卖20万—30万元人民币，“跟个汽车一样”；六七年后，产品已来到约200美元，李一帆给出的累计降本幅度是99.5%。

• 他承认初始价格本来就过高、不合理，自动驾驶向辅助驾驶扩展也带来了规模，但仍强调，绝大多数工业品不可能仅靠放量完成这种幅度的变化，“汽车如果靠创新能降百分之九十九点五，大家会有多开心？”

• 高频研发投入也把行业推得比自然节奏更快。禾赛每年研发投入在10亿元人民币量级，同行也大量投入；李一帆称这可能一度“过热”，但结果是原本也许停在1000美元的产品继续下探，消费者和车企获得了成本红利。

4. 硬件降本首先来自设计，规模只负责放大好设计

• 早期产品由分立器件手工“攒”成，既大又贵，也不适合自动化生产。禾赛意识到，自动化不是把手工产品直接搬上生产线，而要先重新设计元器件、结构和工艺。

• 李一帆所说的“芯片化”并不神秘，本质是ASIC，即Application-Specific Integrated Circuit：针对特定应用重新集成系统，使其像印刷一样复制，从而同时缩小体积、提升性能并降低成本。

• 2017年第一代雷达刚完成时，团队就问：怎样把几十万元的产品做到1000美元？答案不是等待销量，因为其中没有足够“水分”，而是把本来外购、分散的核心模块逐代收入自研芯片。

• 禾赛如今已量产第四代芯片，核心零部件多数完成芯片化。李一帆总结：“绝大多数我们今天看到的硬件的降本，其实不来自于量，来自于设计。”随后才轮到自动化和规模提升质量。

5. 工程师底色从五岁写代码和物理竞赛开始

• 李一帆的父亲学工业企业自动化控制，被他玩笑称为“中国第一代人工智能工程师”；母亲是医学院教授。1991年家里已有电脑，父亲判断下一代没有编程能力很难生存，于是他“光屁股的时候就写代码”。

• 他长期喜欢数学、物理、编程和光机电，靠物理奥赛、信息学奥赛保送清华精密仪器专业。高中时虽承认还有成绩更好的同学，但自己也是班长、一等奖学金获得者，大学则任学生会主席。

6. 博士阶段研究控制，毕业时才发现真正瓶颈是感知

• 在UIUC读机器人博士期间，李一帆研究机器人如何行走而不摔倒、抓取物体、判断自己正在摔倒到什么程度；当时尚未流行“人工智能”一词，这些工作被称作先进控制。

• 他后来改变了对课题价值的判断：机械臂抓不住杯子，根本原因往往不是控制不够精细，而是没有认出杯子、没有测准位置，或把双层玻璃杯的外沿判断错了。“花了好多年才意识到，我研究了一个行业不是最重要的问题。”

• 这份反思不是否定控制研究，而是承认自己在尖端处继续“雕花”，却受限于机器人对三维世界理解不足。即使到今天，汽车和机器人系统的许多失败仍首先来自“没感知明白”。

7. 百分之一的“雕花”可以很值钱，却未必让创业者兴奋

• 李一帆毕业后任Western Digital的principal engineer，优化硬盘磁头控制：其精度好比全速飞行的飞机沿跑道捡起路边每一颗高尔夫球。假设寻找磁道时间改善1%，乘上数百万硬盘和海量操作，商业价值仍很大。

• 他用YouTube推荐算法作同类例子：让全球用户停留时间增加1%，就能带来巨额广告收入。李一帆认可硅谷专家“雕花”的价值，却发现自己的兴奋点不在对巨大存量做百分之一优化，而在造出新的实体产品。

8. 西方职场经验后来变成了海外大客户沟通能力

• 在Western Digital的一年多没有带来新的学术理论，却让李一帆学习了科技企业的管理规则：老板怎样管理工程师、同事如何沟通、公司里哪些行为可接受，哪些边界不能跨越。

• 更长期的回报是理解西方企业怎样决策。禾赛后来服务欧美大型车企，面对的是组织文化而非单个采购者；没有亲身经验，只凭产品“横冲直撞”地推销，很容易牛头不对马嘴。

• 他观察到，西方客户常希望供应商先把缺点讲清楚，害怕绕来绕去浪费时间；东方沟通则更顾及关系和避免冲突。两种文化都要理解，不能把同一套销售语言机械复制。

9. 他放弃科学家路线，因为更想让技术被真实使用

• 读博时李一帆感觉控制领域已进入修正和深化阶段，不再容易出现奠基式理论；他也承认并非每个PhD都能成为科学家，自己的兴趣更偏向把技术带到更多用户面前。

• 他曾投递Boston Dynamics。对方表示公司做的很多事情与国防相关，不太会招聘非美国籍人士，尤其是华人。当时没有宇树，也没有第二家同类公司，落选令他失望；但回头看，2014年的通用机器人仍缺少清晰商业路径，加入后大概率仍是科研工作者。

• 张小珺追问为什么不做如今宇树所做的事，李一帆的回答是时间匹配：他更愿意进入产品做出来便能形成生产力和经济效益的行业，而非长期依赖融资等待商业化。

10. 商业化不是钱，而是最难伪造的市场反馈

• 李一帆把商业化定义为“最可以相信的反馈”：融资、估值、名气都可能是间接信号，客户却不会长期真金白银购买不好的产品。缺乏收入的行业更容易因反馈失真发生内部争论和方向分裂。

• 他并不否认长周期项目的价值；如果梦想、创业者与投资人的耐心都足够长，可以投入今天不商业化、未来价值极高的方向。但禾赛的偏好是短、中、长期都有明确商业化路径。

• 李一帆还认为，过去十年AI企业出现很多分裂，也与长期商业化不能落地有关。当公司离客户太远时，到底老板、投资人还是技术人员判断正确，很难被客观验证。

11. 三位创始人近乎平分股权，把互补能力置于单一控制人之上

• 李一帆与大学学长向耀星、硅谷时期结识的孙凯早在2009年前后就是朋友，共同兴趣是科技、产品和创业，也都认为长期要回中国做事，而不是留在美国追求更安逸的生活。

• 三人的长期分工很清楚：李一帆负责商业、客户、业务和资本；首席科学家孙凯负责前沿战略与“0到1”；工程能力极强、曾在苹果工作的向耀星负责“1到10”、制造和质量体系。

• 股权安排近乎三等分，孙凯最初多出的一个百分点，是因为首个激光检测技术源自其实验室，李一帆称之为“rounding error”。几乎所有投资人都反对平分，但团队接受有人因此不投。

• 李一帆不认为单一创始人绝对控股是普遍答案。每家公司需要坚持自己的组织假设，禾赛的结果至少证明这套方法可以work。

12. 分歧的根源是价值观或context，不是缺一个拍板的人

• 张小珺反复追问“有分歧谁拍板”，李一帆认为这常把问题问低了：价值观冲突不会因大股东强行投票而消失；信息不一致时，即使老大拍板，也可能因为不懂技术而拍错。

• 禾赛三位创始人的“大是大非”接近，不会一人想服务客户、一人想占客户便宜。观点不同时，他们先假设是context不同，通过分享信息解决，而不是把争论升级为权力问题。

• 三人共享一间办公室，能听见彼此谈话和打字。这个安排受一家欧洲大型车企开放式高管办公室启发：正式汇报之外的偶遇、旁听和闲聊，也是顶层信息同步系统的一部分。

13. 2014年回国与创业绑定，200万美元是共同起跑线

• 三人从未认真考虑留美创业，认为美国更安逸，却不适合建立复杂硬件制造公司。回国和创业没有被拆成两个决定。

• 团队约定，融到200万美元便一起辞职回国。最初李一帆想融100万美元、出让20%仍无人接受；后来改为向两家机构分别提出，各投100万美元占10%，并告知“另一家参与就成立”。

• 两家早期机构分别是远瞻资本和深圳的大米资本。李一帆否认这是欺骗：两边同意后，他立即完整披露结构；融资可以有设计，但公司对外提供的事实必须准确。

14. 天然气巡检首单签下2000万元，也暴露了市场错配

• 回国后的首个方向是用激光检测天然气泄漏。传统能源行业认证复杂、销售漫长，客户又提出把传感器装到无人机上，实现全自动管线巡检——正常公司可能直接回答“做不了”。

• 禾赛与大疆沟通后，把激光器、无人机、iPad和软件系统拼成完整方案，卖给西洋燃气；创业几个月即签下约2000万元订单，后来分批交付，毛利显然很高。

• 这单锻炼了团队的全栈交付能力，却没有证明方向正确。李一帆频繁往返廊坊后发现，新技术创造的商业价值有限，销售和认证又过重，产品最终更像留在“博物馆”里的孤例。

15. PM2.5项目继续增长收入，却让“拿锤子找钉子”无处藏身

• 空气质量恶化时，团队又开发小型PM2.5监测设备，与环保部门和监测站合作，甚至把设备装上公交车采集城市数据，再开发建模和App系统。

• 这些业务带来数百万元营收，公司从创立起每年仍在增长；但十几个人已被交付拖得很累，市场天花板却不够高。李一帆说，几百万收入“把大家已经累成那样”，本身就是错误信号。

• 张小珺概括为硬科技创业者常见的“拿着锤子找钉子”：熟悉技术边界，却不熟悉市场痛点；只要有人表现一点兴趣，团队就可能投入重资产，把技术酷炫误当商业价值。

16. 负反馈太慢，最容易把技术创业变成“颅内自嗨”

• 李一帆认为东方文化通常不直接说“bad idea”，客户、朋友和投资人更愿意鼓励年轻团队。友善减少了情绪伤害，却也让创业者更难及时确认项目没有真实需求。

• 早期投资人说“我们投的是你们，想做什么都支持”，他至今感谢这份信任；但创业者如果必须等投资人告诉自己做什么，同样是不健康状态，方向责任最终不能外包。

• 真正危险的是团队只沉迷技术，既没有衡量商业价值，也不擅长获得市场反馈，形成“颅内自嗨”。天然气和空气监测项目很快显露尽头，迫使禾赛重新寻找方向。

17. 2016年的黑板筛选，把创业从技术兴趣改造成市场选择

• 2016年初，李一帆在一块数米长黑板上写满激光可能进入的行业：工业切割、食品成分和热量分析、各种传感器，甚至想过给餐盘打光，直接测出摄入多少卡路里。

• 筛选标准第一次接近完整创业框架：市场足够大、差异化足够明显、新机会足够多，还要与团队能力相关；他们开始正式讨论需求、市场规模、产品独特性与unfair advantage。

• 激光雷达脱颖而出，不是因为传感器本身市场大，而是因为它赋能机器人与汽车。切割设备的上限取决于多少人要切割，三维感知的上限则取决于整个机器人产业的发展。

18. 柏林车企人的“眼前一亮”，让一个难题变成确定方向

• 2016年4月，李一帆受邀到柏林讲“中国创新为什么厉害”。他自嘲当时创业并不成功，却借机拜访慕尼黑、斯图加特等地的清华校友和汽车行业人士。

• 只要对方知道LiDAR，一听禾赛想做便“两眼一亮”，不断说“请你做，赶紧做”。当时量产车尚未普遍使用，只有前沿研发团队能承受数万美元设备，但行业人士确信需求终将发生。

• 李一帆从德国回来直奔公司询问进展。得到的“做出来了”，只是实验台上一束激光、约20秒读一个MATLAB数值，再把装置放到带轮小冰箱上旋转，最终画出一个方形房间。

19. 四个月从冰箱转台走向正式点云，速度是创业公司第一优势

• 那套原始装置证明了底层可行性；到2016年8月，禾赛发布的点云已接近今天的激光雷达。李一帆认为，样品原理未必难，难的是工程化，而向耀星带领的团队“就是快”。

• 他把速度视为早期创业公司的基础资格：“如果你说我的优势不是快，我觉得还是挺奇怪的。”当时国内一度可能有约50家激光雷达企业，但多数没有沿同一赛道走到今天。

20. Pandar40故意不做平替，用切换成本检验产品价值

• Velodyne已有32线和64线产品，最容易的策略是做无缝兼容的中国平替。禾赛却按实际感知需要选择40线，并命名Pandar40，取熊猫的中国元素与LiDAR组合。

• 李一帆承认这会提高客户切换成本，商业教科书可能认为“疯了”；但团队不想靠“廉价版”身份获得采用，也不想让客户误以为是在抄袭，而要验证客户是否愿为更合理的产品重新积累数据。

• 这种“文人的傲气”并非否认成本，而是产品排序：先追求绝对性能与结构合理，再让商业证明它。禾赛首款产品由此成为行业高度认可的现象级产品。

21. 抗串扰和波形解析把传感器创新继续推入芯片

• 2017年，一家美国大客户设想数百辆无人车同时上路，激光彼此对射可能串扰。禾赛开始给发射光加入独特编码，让接收端辨别哪些回波属于自己。

• 另一项后来全面部署的能力是波形解析引擎：过去只有“检测到或没检测到”，新系统尝试分辨雨、雾、灰尘和材料特征。车辆溅起水花时，雷达可判断反射并非另一辆车。

• 李一帆用“把发动机、传动箱都压成芯片”描述产品演进。芯片化既是供应链内化，也是性能创新载体；小型化、性能提升和成本下降构成约90%的产品进步。

22. 即使收入质量不高，真实客户仍能让团队拧成一股绳

• 李一帆的早期原则是：“一个公司没有营收是个原罪。”天然气和PM2.5后来都不是好方向，但客户真金白银付款，使团队围绕服务对象行动，而非围绕老板或投资人未经验证的判断争论。

• 他只确认当时有正向收入，不敢断言正向现金流。公司在找到激光雷达前融资不多、团队也小；真正压力不是马上断粮，而是创业一年多仍不知道长期要做什么。

• 禾赛财务上始终保守，上一轮资金花到约一半便开始下一轮融资，回头看“浪费了很多股份”。交换所得是供应连续性：车企要依赖供应商五到十年，不能接受“明年融不到钱就断供”的计划。

23. Drive.ai预付200万美元，因为不愿分享自己的“秘密武器”

• 2017年8月有样品后，李一帆与向耀星带产品逐家拜访美国无人驾驶公司。数月内，Drive.ai测试后提出约200万美元订单；李一帆怀疑真实性，直接要求一次性付款，对方随后全额打款。

• 他请求把客户从Velodyne切换禾赛作为案例宣传，却因NDA被拒。追问后，对方给出的真实理由是：“你们是唯一能用的，而这件事我不想让别人知道。”

• Drive.ai认为其他人不信任中国品牌，自己承担风险发现禾赛可用，这便构成竞争优势，没有理由主动推荐给同行。李一帆接受这个直接答案，也把它视为产品质量最强的早期反馈。

24. 2017—2019年收入约十倍增长，海外客户反而先认可中国硬件

• 李一帆回忆，2017年收入约3000万元，2018年超过1亿元，2019年超过3亿元；B端增长还要同步解决产能、产品结构、供应链和组织问题，不是简单多卖同一个消费品。

• 2017—2018年前后，禾赛先后获得约1亿元A轮融资，以及百度、光速中国参与的B轮。李一帆猜测，百度当时已经投过Waymo、了解其产品，却判断禾赛最终会超过Waymo。

• 早期大客户主要在美国，李一帆几乎每月赴美；国内无人驾驶团队虽然都存在，却更晚切换，因为中国客户也本能相信昂贵复杂设备应由成熟海外品牌提供。

25. 2019年的百万台愿景，在只有数千台出货时写上了墙

• 参加湖畔大学后，李一帆接受了企业需要使命、愿景、价值观的观点。禾赛此前不是没有价值观，只是目标仍停留在“做一台好雷达”，尚未形成可共同复述的表达。

• 2019年6月，约三四十名主要决策者关在会议室两天，不是让老板拍一句口号，而是总结当时最能代表禾赛的人已经如何行动，再把它写给后来者。

• 团队提出：到2025年让全球1%的汽车拥有三维感知能力，翻译成业务目标约为80万—100万台激光雷达。当时一年仅出货两三千台；后来公司披露上一年已交付60多万台，当年预计120万—150万台。

• 四条价值观至今未改：追求卓越、拥抱挑战、行胜于言、主人翁精神。每个月三位创始人中会有一人给新员工做一整天培训，解释哪些特质使一个人能在禾赛“混得好”。

26. Robotaxi客户为最好产品付费，禾赛从来不是性价比替代品

• 早期Robotaxi尚在研发和收集数据，客户不要求雷达便宜，只要求性能和可靠性最好；它像专业摄影师选器材，不会为了省钱接受关键能力损失。

• 禾赛虽然是中国设计、中国制造，平均售价却一度高于Velodyne，相关产品毛利率长期约70%—80%。李一帆明确反驳“靠性价比倒戈”的说法：质量明显更好、ASP更高，才是业内数据。

• 这个高端起点为硬科技公司提供了少见窗口：客户愿意为品质支付溢价，企业可用高毛利继续研发。若从最低端市场进入，产品定义便可能被单一成本目标锁死。

27. “技术路线”是一种叙事，决定胜负的是无数具体选择

• 李一帆十余年很少使用“技术路线”一词，因为路线暗示企业一旦选择便不可返回；他更愿意称之为“技术选择”——别人做的你也能做，最终比谁实现得更好。

• 他用发动机类比：“做四缸发动机的人不谈技术路线，做五缸发动机的人会谈。”非主流设计容易被包装成弯道超车，做不下去再回到四缸，并不意味着竞争结束。

• 禾赛很早判断905 nm是成熟度、成本、性能和散热的长期优选；一些同行曾以1550 nm实现更远距离，后来行业仍逐渐收敛回905 nm。

• 扫描方式也类似：禾赛选择多个激光器配合简单机械转镜，同行尝试过振镜等方案。但即使路线相同，仍有数千项技术可比，像两台四缸发动机的水平可以相差很远。

28. 激光雷达不是视觉的Plan B，而是始终工作的“A+”

• 李一帆给出的无条件判断是，激光雷达这种不同物理原理的感知方法会增加安全性。它不是视觉失败后才启动的Plan B，而是一直并行工作的“A+”，在视觉可能漏检时主动提醒“我扫到了东西”。

• 张小珺提出多信号不一致会让机器混乱，李一帆直接否定：激光雷达是把光发出去“摸”到物体；在黑暗溶洞里，眼睛没看见、手却摸到了障碍，人通常也会相信手。

• 他承认特斯拉的正式观点可能是：随着视觉能力进步，激光雷达的边际帮助会越来越小。但“越来越小”究竟多小，应由事故和实际系统数据回答，不能只靠信念。

• 市场方向也不能用少数未配置车型判断，因为历史上几乎所有车都没有激光雷达。李一帆要求看新增装车量：其所见行业数据仍保持每年超过50%的增长。

29. 从功能件到安全件，价格下降改变了消费者的决策方式

• 李一帆曾把激光雷达理解为“功能件”：装了便多一些自动驾驶功能，不装也能由好司机完成驾驶。后来他认为它正在成为“安全件”，即使不开某项高阶功能，也能在黑夜和异形障碍物场景参与刹车。

• 公司司机拒绝使用辅助驾驶，理由是专业驾驶员不认为系统比自己安全，使用反而增加职业风险。李一帆用反问推进观点：同一个人买车时，会不会为了便宜主动省掉气囊、安全带或更好的刹车？

• 这个转变以99.5%降本为前提。30万元的雷达不可能成为标配，约200美元时，车企才有条件把极低概率却可能救命的能力纳入普遍配置。

30. “人只用眼睛开车”是仿生，不是第一性原理

• 李一帆发现，“第一性原理”常被用作无法解释时的权威词；他询问同事定义，很多人的答案只是“听马斯克说过”，并不了解其含义。

• 他把第一性原理理解为不依赖统计类比，而从最原子层面的机制推导；“人类只用眼睛，所以机器也只需摄像头”实际上是仿生，甚至与第一性原理方向相反。

• 仿生也可能失败：汽车没有模仿老虎奔跑，飞机也没有照搬鸟拍翅。李一帆提到，达·芬奇在约1500年提出用鸟的方法飞行，后来约1700年出现利用流体力学速度差产生升力的方法；但他认为此后人类仍花了很长时间制造像鸟一样的东西。纯视觉是否成立，最终同样应看结果。

31. 博世重注1.7亿美元，禾赛由高价设备转向汽车工业化

• 2019年8月，博世集团领投禾赛约1.7亿美元。李一帆称博世看过全球一百多家激光雷达公司，并由其业务部门与禾赛交流近两年，最后把它称为“全村唯一的希望”。

• 投资方不是博世创投，而是业务集团；双方既合作又竞争，博世继续研发自己的雷达，也以互惠方式分享汽车供应链、质量与量产经验，数年后才放弃该方向。

• 这笔投资推动禾赛更严肃地把少量、高价的Robotaxi产品产业化。最大困难不是样品，而是让车企相信，一家擅长几十万元设备的中国公司能把产品做便宜、做到车规并大规模稳定交付。

32. 理想首个量产定点，把64线升级成了“三不变”的128线

• 2020年底至2021年初，禾赛获得理想汽车定点，成为其首个量产乘用车客户。李一帆认为理想当时最难得的判断，是没有盲信进口供应商，而是相信中国整车和供应链企业长期可能超过海外同行。

• 理想看过样品后提出：整体不错，但64线不够；要在产品尺寸不变、成本不变、报价不变的情况下升级到128线。对当时的禾赛，这近乎“不可能完成的事情”。

• 产品定义数月内完成，真正困难是全部设计、验证和量产。项目在2021年初确定，最终随理想L9于2022年7月交付，并在当年9月实现月产过万台。

• 李一帆把理想的做法称作真正的第一性原理：不拿传统车企既有标准压供应商，而是共同分析新产品最难的地方、提前暴露风险，再决定双方各自需要做什么。

33. 高难度项目里，甲乙方甩锅只能制造双输

• 禾赛工程负责人后来形容，与理想合作像“一个公司的两个部门”，双方高度一致地解决同一个问题，而不是各自守住合同边界等待对方失误。

• 传统甲方在技术出问题时很容易说“都是你的问题，我没问题”；但供应商解决不了，车型同样无法按时交付。理想愿意问“我需要做什么”，必要时承担部分本不属于甲方的风险。

• 李一帆的结论是，复杂新技术里不可能出现客户赢、供应商输：更传统、更强调甲乙方身份的项目，最后往往双输。只是让大型组织放下这种权力惯性，本身很难。

34. 小米、美团和高瓴关注的，不只是一个潜在供应商

• 2021年禾赛继续为量产准备融资，小米投入超过1亿美元。李一帆看重的不只是小米造车，而是其把产品定义、供应链、制造、品控、工业设计和资本能力组合成“闭眼可以买”的体系。

• 雷军在较短交流中便理解禾赛的新变化和自建产能逻辑并作出判断。美团则已在无人配送车中使用禾赛产品，王兴对汽车和机器人长期战略的思考成为另一层合作基础。

• 高瓴的张磊在沟通后也认为禾赛战略想得较清楚、产品已经出来，因而看好它。李一帆不把这些交流只视作资金；融资从来不是公司内部值得办庆功宴的产品节点。

35. 中国市场是“健身房”，海外市场负责兑现肌肉价值

• 量产车首批项目在早期量小、研发投入高，若把芯片、工厂和质量体系投入全部计入，整体仍可能亏损。李一帆不把低毛利归咎于理想，而是承认中国整车企业自身竞争激烈、净利也承压。

• 他要求供应链更关注能力有没有建起来：质量、制造、芯片和研发是否经受住中国市场。“在中国是健身房练肌肉，然后在海外靠这个来挣钱。”

• 海外同行既没有中国汽车产业的高压竞争，也没有同等速度的机会；禾赛若在国内练成产品和交付体系，再进入海外市场，竞争会容易得多。

36. 从高端客户切入，避免让成本成为唯一产品定义

• 理想之后，禾赛客户扩展到路特斯、高合、极越，以及长安、长城等；在华合资项目还包括福特、奥迪和通用体系。仍未采用的公司中，李一帆直接提到特斯拉，其他原因则应由客户回答。

• 无论Robotaxi、国内量产车还是海外，禾赛都尽量从更高端品牌开始。高端客户首先问性能和质量，再要求持续降本；低端车型则很可能只问成本，迫使供应商牺牲其他指标。

• 李一帆把这种起点同时归为选择和幸运。首个国内量产客户是当时售价较高的理想，让禾赛先证明最好产品，再沿规模和成本曲线向下，而非从廉价标签向上爬。

37. 欧洲全球量产定点靠多年POC累积，不靠一次精彩推销

• 禾赛披露与一家顶级欧洲车企开展全球量产合作，但因保密约定不评论名称。它不同于海外品牌在中国合资公司的项目，产品将进入对方全球体系，使用其总部质量和采购流程。

• 双方信任从2018—2019年前后的Robotaxi项目开始，经历多个proof of concept：每个小项目交付相应成果、做验证，再把结果完整提交，才换来下一个项目。

• 供应商筛选从十余家收敛到两三家，再到最终定点。李一帆强调，欧洲客户不会聊一次就相信中国公司；它必须反复看见交付、透明度和质量体系，才会把长期车型押上来。

38. Velodyne的ITC诉讼曾直接威胁禾赛的美国生意

• 2019年，Velodyne在美国起诉禾赛及速腾聚创侵犯专利。受双方保密约定限制，李一帆不披露和解条件，但说团队最重要的第一步是聘请最好的律师。

• 从2019年8月15日到2020年6月15日，禾赛完整经历美国国际贸易委员会与专利法庭的司法流程，双方举证、互相起诉，持续近一年，极度消耗管理层精力。

• ITC的危险在于速度快，败诉可能导致美国禁售。2019年的禾赛大量客户仍在美国，这不是一般法律成本，而是生死问题；李一帆收到诉状时正在生病，隔一天开完内部会便飞赴美国。

39. 2022年上海封控没有给L9项目留下失败选项

• 禾赛是理想L9激光雷达的唯一供应商，车型又是标配，因此无法用减少配置或切换第二供应商消化失败。临近交付本已是硬件项目最紧张阶段，又叠加疫情和半导体缺芯。

• 工厂转为闭环生产，员工直接住在厂内。李一帆没有为“表率”搬进工厂，而是判断自己应去解决新建产能等问题，疫情快结束时赴美协调。

• 他的管理标准不是老板必须出现在最显眼处，而是“每个人必须出现在他最应该出现的地方”。项目最终按计划在7月交付，并于9月达到月产过万。

40. IPO只是融资节点，真正值得纪念的是产品与客户

• 禾赛赴美上市前，直到敲钟前一天，大部分员工才知道确定消息；纽约早上9点敲钟，国内核心骨干约提前数小时被召集告知，办公室只准备了供合影的牌子。

• 三位创始人回国后没有庆功宴，公司也没有因上市举行大型活动，唯一纪念品是一只由李一帆参与设计的充电宝。他说上市“远远不如交付一个产品、开发一个新东西、拿下一个大客户”更能增加价值。

• 上市准备阶段，李一帆曾估计成功概率只有20%，销售团队惊讶为何还投入如此多。他回答，禾赛真正有成就感的事情几乎没有一件初始概率是90%，“绝大多数特别有意义的事，都是20%的事”。

• 关键不是盲目冒险，而是创业者掌握一个让真实概率高于市场共识的理由，再为最坏情况准备。禾赛没有做海外平替、先拿海外客户、赴美上市，最初都像20%的选择。

41. 全球化要从“产品更好所以你该买”升级为本地共同发展

• 李一帆反思，禾赛过去的海外逻辑近似“抢钱”：我的产品比本土供应商更好，有时也更便宜，所以客户理应选择我。公司小时这套逻辑可行，规模变大后必然触碰政治和社会阻力。

• 成熟全球企业会解释合作能给本地创造多少就业、能力和产业收益，让企业、政府、民众都参与获益。中国企业若只强调竞争力，不回答“你为我做什么”，很难建立长期合作。

• 禾赛先后遭遇专利、国际贸易和国防部等问题；李一帆强调公司没有参与军方项目，却也承认自己过去没有充分思考如何与世界相处。全球化不只需要更激进，而要“更聪明”。

42. 美国要直接，德国要含蓄，全球业务必须使用本地语法

• 李一帆把美国称作“新钱”文化：客户重效率，可以直接说自己第一，对方会核实你是否真是第一。美国客户也愿意直说产品缺点、商业动机和拒绝宣传的真实原因。

• 德国代表的欧洲“老钱”文化更警惕自夸；PPT首页全是“全球第一”，对方可能先把你当骗子。禾赛通常先讲专利、技术细节和解决过的问题，让客户在过程中“不经意”发现其市场份额。

• 欧洲团队因此由德国等本地员工承担沟通；德国、法国、英国、西班牙内部也有复杂文化差异。中国客户同样不能一概而论，与理想、比亚迪、上汽交流需要不同节奏和组织接口。

43. 硬科技创业要敬畏传统职能，也要给战略留下不被打仗吞掉的时间

• 禾赛早期因Robotaxi产品“放桌上就能卖”，一度认为世界不需要销售。进入量产车后才发现，这是对传统职能缺乏敬畏：组织对组织的沟通量巨大，酒再好也会被过深的巷子埋没。

• 同类教训覆盖财务、法务、HR、质量、制造和销售。李一帆过去认为聪明人可以从零学会一切，后来承认成熟职业经理人解决问题的效果，远胜没有行业经验的创始人临时补课。

• 第二个反思是忙于生存，没有足够时间思考几年后的战略。第一次创业者不容易出发前就看清全路程，但不能因“活都活不下来”便永久放弃壁垒、能力沉淀和长期路径。

• 第三个建议是减少创业者孤独。三位创始人可以无话不谈，却共享同一家公司视角；湖畔大学、世界经济论坛等外部交流，让不同领域的人用一次短对话改变他的认知，这比是否称为“朋友”更重要。

44. 一级市场寻找非共识，二级市场需要理解共识如何形成

• 禾赛上市路演超过100场后，李一帆才“悟到”：二级市场沟通不只是解释公司为什么好，还要解释为什么其他投资者也会认为它好，因为股票定价需要更广泛的共识。

• 创业者天然喜欢讲自己做对了哪些别人尚未理解的事，这适合强调本质和非共识的早期投资；进入二级市场后，如果只讲反共识决策，反而可能把不愿孤立下注的人吓走。

• 他把这种调整称为“跟世界和解”：理解一级、二级投资人的运作方式，分别沟通其关注点，并不等于迎合或编故事。随后还要“跟自己和解”——问题本就是创业者职业的一部分，不必为每次波动大喜大悲。

45. 没有网络效应的硬科技是马拉松，第一仗打赢并不保证什么

• 李一帆认为上一代互联网是“赢家通吃”，网络效应使“每战都是决战”合理：一旦领先，数据和用户继续强化第一名，前期压力极大，后期相对容易。

• 汽车、机器人和多数物理世界AI产品主要拥有规模效应，不是不可逆网络效应；第一名仍可能失去第一。即使GPT、OpenAI类产品，他也不认为迁移成本低的服务已经形成经典网络效应。

• 因此硬科技不能首战便打光子弹，而要采用曾鸣所说的“看十年，想三年，做一年”。更重要的问题不是下一仗能不能赢，而是赢后积累了什么能力，窗口期又将怎样转化为长期壁垒。

46. 制造是研发的一部分，汽车能力正在向机器人市场降维复用

• 禾赛早期提出芯片化、自建工厂，并坚持“制造是研发的一部分”，而非先研发、再把图纸交给代工厂。李一帆认为设计与制造必须闭环，没有真实制造能力的企业很难拥有最强研发能力。

• 汽车之后的增量不是单一场景，而是机器人集合：港口、工厂、割草机、人形机器人、机器狗等。禾赛把车规产品交给这些客户，相比其原有民用或工规产品，属于平台能力的复用。

• 访谈时禾赛接近40%的业务来自非车端，且毛利较好；各细分市场单独都不够大，却共同搭乘乘用车芯片和制造体系。汽车业务则继续沿“安全件”路径提高配置率。

• 李一帆设想，只有人类彻底进入元宇宙、大脑都泡在缸里、不再与物理世界交互，激光雷达才会真正消失。只要传感价值高于成本，手机和扫地机都已证明“不涉及人命”也有使用理由。

47. AI教育的投资机会，是把一对一私教从稀缺资源变成普遍产品

• 被问及当下创投机会，李一帆选择AI教育。他认同“最高质量教育是一对一私教”的判断，因为教育需要因材施教；历史障碍是优秀教师资源有限，而AI理论上能把边际供给放大。

• 他的例子是学习美国南北战争史：书和公开视频都不是为个人知识结构定制的，理想产品应像一名熟悉主题的专家坐在面前，根据追问连续讲三小时。AI让“每个人拥有定制老师”变得可行。

• 但他认为更大的未解命题仍是中美关系：未来应多大程度继续拥抱彼此，还是走向割裂，目前尚没有想清楚；这也直接影响中国硬科技的资本、客户与全球化路径。

48. 行业机会来自国家与民族，工程输出之后还要完成品牌和文化输出

• 李一帆认为创业者若把成功全归因于创始人和团队，是狭隘的。团队努力当然重要，但没有新能源汽车等行业机会便无从发挥；而这些机会不是从天而降，是国家以十年尺度投入形成的。

• 印度之行强化了这层感受：他认为中印在20世纪90年代的发展起点可能相近，如今差距已经很大，印度企业和官员也谈“China Plus One”、制造业追赶。相比一直富裕的纽约、伦敦，这种对照让他更直观地看到中国发展的结果。

• 他给这一代中国企业家的任务分三层：先把世界级工程能力输出，再让全球用户记住中国品牌，最终输出民族文化与soft power。美国之所以强，不只因苹果，也因NBA、好莱坞塑造了“更好的世界值得学习”的想象。

• 禾赛接待首次来华的海外客户时，李一帆会先让他们看外滩、坐高铁，而不是先讲雷达；对方若不相信中国能把引进技术做得更好，也很难接受昂贵的中国品牌。他的终局表达是：“行业的机会来自于哪儿？其实是国家的、民族的机会”，并让世界知道“中国人有多酷”。