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一家FA决定做孵化丨入局
「入局」是「暗涌Waves」的固定栏目。它源于我们发现,曾经行之有效的运行模式出现新的挑战,过往自西向东所承袭的行业规则已经被打散。人们亟待创新与资本的新版图和新秩序。而“入局”则是一种最珍贵的姿态。
「入局」诞生于变局之中。若用一句话总结这个栏目的书写对象:我们希望找到更适应变化环境中的新玩家、新玩法。以下是本栏目的第十三篇文章。
文|陈之琰
今天,光源资本宣布其旗下光源创新前沿孵化基金(Lighthouse Founders’Fund,简称 L2F)超预期完成首期募资,基金最终募集规模预计不低于5000万美元,已正式进入投资期。
据光源资本创始人、CEO郑烜乐介绍,该基金主要关注AI、前沿科技领域的“超早期”投资机会,将以双币种形式投资种子轮和天使轮企业,并持续孵化赋能。“计划一年开十枪,每一笔在30-200万美金不等。”
不论是从超早期投资的效率和成功率来看,还是国内欠缺真正持续且成功孵化案例的现状,做孵化对于光源资本这样一家头部FA来说,似乎并不是一个“好交易”。但显然,郑烜乐的思考并不在此。
在他看来,当下AI的发展阶段可以参考2009-2014年间的移动互联网时代,在非共识远大于共识的情况下,大量机会在这一行业周期的早期涌现。一级市场本质上是工具和vintage的匹配,孵化正是光源在厘清行业vintage之后所选择切入市场的“最佳工具”。
目前,光源创新前沿孵化基金已储备项目15个,已投资项目(含计划投资)5个。首笔投资已落子在AI探矿领航者「凌云智矿」,该项目不仅由光源创新前沿孵化基金领投,其最早的发展过程也得到光源3i产业创新孵化器团队的全程支持。依托创始人王选策博士所开发的全球首个智能矿产勘探AI决策系统,该公司致力于将AI与地质勘探深度融合,提升全行业生产效率,重塑矿产资源勘查与开发模式。光源在项目接触早期便与高校教授、资深行业专家、产业龙头企业进行了数十次交流,全面验证了AI探矿技术方向的可行性和下游需求,并集结了一支跨学科创业团队(地质理论、矿产勘探、AI、资本运作、运营管理等),成功孵化了凌云智矿。并在后续孵化阶段不仅提供资金支持,还协助其对接矿山资源、技术专家及地方政府,加速产品从实验室到矿场的验证。
郑烜乐告诉「暗涌Waves」,光源创新前沿孵化基金的LP构成主要包括以下几类:(1)成功的互联网和科技企业家、(2)AI产业链上下游企业和企业家、(3)具有全球化视野和资源的企业家与其家族。同时,这支基金还成立了一个顾问委员会,LP中的大部分企业家会进入顾问委员会,为被投创业者提供指导和帮助。
“这支基金英文名L2F,Lighthouse Founders’ Fund,一方面是我们想做一支AI领域的Founders’ Fund。”郑烜乐说,“L2F还有另一个意思是leap to future,跃向未来。我们相信未来一定是生产力极大丰富、幸福感极度提升,人类能够活得更久、活得更好的时代。AI应该去缔造这样的时代,光源应该成为走向这样时代的推动者。”
在位于上海陆家嘴的办公室,郑烜乐与我们聊了聊一家有十年历史的FA为何要入局孵化和超早期投资,以及他对于AI、周期和创业的理解。
以下为对话正文,经「暗涌Waves」编辑:
AI+孵化的最佳布局点
「暗涌」:“AI+孵化”这件事开始在行业里散点式的出现了。其中的原因是什么?
郑烜乐:AI正处在行业大变革的早期,大量非共识下孕育着繁多的新机会。这很像移动互联网时代2009-2014年,甚至是2009-2011年的状态,“百空待兴”。一级市场本质上是工具和vintage的匹配,而孵化正是我们认为在当前最适配行业发展阶段的工具。
而且AI时代与移动互联网时代有一个最大的也是最有价值的区别在于,移动互联网本身是连接,通过连接一切、连接万物来创造价值,而AI则是生产力本身,AI是“电”,导入软件和硬件后,形成端到端的解决方案,创造价值。
AI作为生产力有两个属性,其一全产业化,AI作为生产力可以作用于千行百业,这也是AI越来越被产业界认知到巨大作用,越来越多的产业方正在快速提升AI需求的底层原因;其二是全球化,生产力没有国界属性。互联网产品的跨国复制,往往会碰到挑战,这是因为生产关系的迁移有文化、国别等各种因素的限制,但生产力没有,比如英国机械设备可以在中国适用,美国电气化经验也适用中国。同理,AI作为通用生产力,使得中国AI公司自创立之初便具备全球化特质。
还有一点很重要就是新涌进来的人和钱。目前已经,包括未来几年仍将持续出现一帮非常厉害的创业者,大厂、大模型公司-1、-2的人会越来越多投入创业,人会越来越厉害。中国科技类资产正在被重估,未来也会有更多新的、好的钱进来。
「暗涌」:你的意思是,在一个技术浪潮的早期做孵化是最有机会的事?
郑烜乐:没错。除去上面几点,还有一个很重要的认知在于我们要在市场流动性变好的早期去做早期的事。
现在市场上仍然是缺钱的,但一线参与者能非常清晰感觉到中国的AI资产正在经历重新定价的过程,未来会有更多资金涌入。因此,与其等待,不如现在就躬身入局去做一些价值创造和服务价值创造的事。
「暗涌」:孵化期的投资极依赖投资人对于行业和项目的判断。你对于AI的认知是如何迭代的?
郑烜乐:光源从2022年就已经在关注这波AI浪潮, 2022年下半年我们接触并且服务了AI项目深势科技,它的本质是AI学数理化辅助科研,从AI for Science这个点出发,我们开始认知到这波AI其实是在造人:AI成为新的生产者,学习什么就能预测什么。我们可以理解这个人他是个小孩,教小孩第一堂课应该教什么?应该教语文,教会语文以后他就打下了学习各个学科的基础,这就是大语言模型最早诞生,而后其蓬勃的发展也进一步验证了我们的判断。沿着这个思路,我们想到如果教AI物理和美术,是否就能做出视频来?
落子在视频的思考在于,首先我们坚信视频是一个潜力巨大且离应用和钱都很近的市场,其次虽然当时市场普遍认为中国在AI领域的探索落后于美国,但在视频领域我认为中国人一定比美国人更有优势,从字节和快手的成功可见一斑。AI+视频的想法由此产生,而今天爱诗科技的发展也证明了我们当时的判断是对的。最新数据我们可以看到,爱诗科技旗下视频生成产品Pixverse登顶美国Appstore总榜第四,视频类应用榜首,全球月活在 1600万以上,全球用户数也在6000 万以上。
「暗涌」:光源在爱诗科技上的参与度有多深?
郑烜乐:爱诗科技这个case从一开始讨论业务方向、战略,到之后引进各种类型的资本、资源、搭建团队,光源都是非常深度参与其中的。最初光源内部有同事想创业,我们又找到了此前在字节AI lab负责视频技术的王长虎,他当时已经从字节离职,我们一起聊了之后一拍即合,他也的确是最适合来做这件事的人。AI+视频有很多可以细化的方向,但从day one我们的目标就是要走出金字塔尖的产品。在头脑风暴过程中,我们一起否决了包括游戏素材生成等等很多方向,直到最后定下要做AI视频生成大模型和应用,这个方向让我们都非常兴奋。直到今天,我们也已经连续投资了爱诗科技的种子轮、天使轮和A轮。可以看出,光源深度参与爱诗科技孵化的过程正是我们过往十余年穿越周期,深耕一级市场,从移动互联网到产业科技再到人工智能所积累的认知、能力和资源三者叠加的结果。这三者的结合本身在行业内就具有一定稀缺性,这份光源所独有的稀缺性也正是支撑我们做孵化非常重要的基础。
「暗涌」:当时大模型已经非常热了。
郑烜乐:在那个时间点市场对于AI+视频市场还是非常狐疑的状态,很多人不相信美国都还没做出来的产品中国人可以做。但几个月之后,2024年2月,Sora发布了。那一天就非常多的VC、公司找到我们,可以说直到那个时候行业的共识才真正形成。事实上直到今天,AI+视频做到顶尖的仍然都是华人团队。
「暗涌」:我记得8年前我们聊过一次,当时你就说要做企业“战略、资本层面的外部合伙人”。从FA到孵化,这一点上会有不同吗?
郑烜乐:我觉得是一颗初心、一套能力结构在不同事情上的投射。核心逻辑是一样的,但在孵化上,因为链条更长、陪企业一起做的事更多、和创始人一起思考得更多,所以会体现得更为完整。
「暗涌」:通常会认为,FA是交易思维,而孵化是需要创造思维的事。光源做孵化的契合点是什么?
郑烜乐:首先当然还是融资能力。前面说过,现在市场上缺钱,这使得融资能力变成了创业的硬通货。而且今天的资本市场比以前更复杂,不同类型的投资方更多,这使得融资成为一个复杂决策。对于大多数创业者来说,他们需要有人帮助他去做全程的规划。
另一方面是产业资源。AI+N的趋势下,创业者对场景和产业有极大的渴求。光源过去积累了100多个上市公司的产业资源,能帮助AI创业者和科学家进行技术验证,有些也能直接转化为订单。
总结其实就是三点:认知的稀缺性、能力的稀缺性和资源的稀缺性。
「暗涌」:创业者需要的是深度的、有一定话语权的产业资源。这一点一个FA能做到吗?
郑烜乐:我给你举两个例子,就在4月份的某一周,一周之内我带头部具身智能企业的创始人去接连拜访了一家万亿级和一家千亿级的产业龙头,直接见的都是实控人,并且谈好了战略合作和订单落地,光源在其中也全程参与了合作方案的设计。
我们孵化基金最早投资的凌云智矿项目,在最初期孵化阶段,光源就为其引入了人工智能和工业界最优秀的企业家一号位参与其中。
我可以这样说,行业中的FA只有光源可以做到持续系统性的促成创业企业的一号位与产业龙头的一号位直接对话,形成创业企业和产业龙头的战略联盟,以资本和业务合作的方式推动落地。
「暗涌」:如何保证光源在产业链主方也有影响力?
郑烜乐:凭过去十年光源真真实实地覆盖了、服务了产业链上的100多家上市公司。这个覆盖不是简单意义上的认识,我们是切实和这些上市公司从并购、业务分拆、创新项目融资各个维度做成过生意。
我之前提出过“三浪融合”的概念,指的是全球化、智能化与产业化之间的紧密关联与互动,其中每一个要素都对另外两个要素产生积极的推动作用。其实,因为我们真实接触、服务、合作过,就会发现,三浪每一个浪的“浪主”对于这个浪的新锐都是非常渴求的。当今天这些“浪主一号位”希望交流的时候,作为他们接触新锐的渠道,光源已经在两侧都建立好强链接强信任的网络,通过光源工具链体系建立好了通路——这正是我们能够系统性实现生态链接的核心竞争力所在。
「暗涌」:绝大多数人对于FA的认知仍然是一种“丙方”。
郑烜乐:我理解你的意思。但光源与产业方的关系不仅仅是交易。
以三一集团为例,光源资本通过"资本赋能-产业资源导入"双轮驱动模式深度参与其战略转型布局:推动三一集团孵化项目独立发展,主导完成树根互联、易工品等一系列三一生态项目的融资,并助力三一重卡完成近10亿元A轮融资,引入普洛斯和招商局资本等产业投资方强化新能源物流生态协同并注入创新动能。
由于大量信息认知和资源的不对称,光源有机会深度参与到产业方AI或者全球化升级转型过程中,进而与产业方共同研判他们想做的新事情,以及如何在“体内”或“体外”实现。
你可以这样理解,光源在与产业方合作时不仅是资本、战略的合伙人,还是他们的创新合伙人。
超级引擎拉小车
「暗涌」:这个前沿基金的募资在两个月内就完成了超额首关,怎么做到的?
郑烜乐:在募资及筹备阶段,我对这个基金的预期是一定要小一点、精悍一点。最初计划的募资规模是3000万美金,我的初衷是想和身边的成功企业家朋友“凑个份子”快点启动这件事。跟朋友们聊完这个基金设想后,他们很快超额完成了认购。我考虑到投资期间对被投优质项目的持续加注,势必会对资金量有更大需求,所以基金规模最终确定为不低于5000万美金。可以说,整个募资过程进行的非常顺利。
「暗涌」:光源从2024年已经做了孵化器,这一支孵化基金与孵化器之间是怎样的关系?
郑烜乐:孵化器的核心是人的挖掘和智力帮助,孵化基金是通过投资进行超早期布局。
光源的孵化器团队是一群兼具创业激情与产业洞察力的年轻人。他们在创业者仅有创业想法时,便能与之共同勾勒技术商业化路径——通过"战略预判+资源预配置"的深度协同帮助创业者启动项目。这也是创业者为什么愿意与光源的孵化器深度结合的原因。
L2F基金则是独立于孵化器之外,又会与孵化器有战略协同的另一个工具,更好去体现我们在AI+N领域前瞻性布局方式。孵化器与L2F基金构建了光源布局超早期机会的"双轮驱动协同引擎"。
「暗涌」:孵化阶段的核心是对于人的判断。你希望找到怎样的创业者?
郑烜乐:这支孵化基金主要聚焦三大核心孵化方向:创业孵化(年轻的连续创业者或者大厂出身高潜创业者)、科创孵化(有产业思维和创业精神的科学家)和产业孵化(产业方想做AI或全球化方向上的新事情)。
「暗涌」:国内孵化其实一直没有非常成功的案例,光源会有新的做法吗?
郑烜乐:我们把一家企业早期0-1的过程拆成三个阶段——
第一个阶段是从 leads到people mission fit。Leads 就是一个人想创业但还不知道做什么,但我们判断这个人很不错,或者我们发现一个极具潜力的创业机会,但还没有找到合适的人选。这个阶段我们就采用“孵化器直接占股”的模式。每年,我们会接触到大约 1000 个潜在项目或创业者,经过严格筛选和深度评估,最终能够成功进入 people mission fit阶段的项目或创业者大概 10 个。
第二个阶段是people mission fit到product market fit。比如我们2023 年接触到银河通用的时候就处在这个阶段,团队组建好了,决定做具身智能大模型,光源的基金和FA业务就会介入其中。
第三个阶段是达成 product market fit 之后,这个阶段FA业务、成长期业务都会深度参与。
「暗涌」:爱诗科技、银河通用这两个案例光源都是在people mission fit的阶段投资的。现在回过头来总结,还没看到product market fit信号的时候,为何敢于开枪?
郑烜乐:首先,在孵化陪跑过程中,我们已建立对团队能力与项目潜力的深度认知。其次,依托AI+N领域积累的产业方法论,我们具备精准预判product market fit可达成的结构化能力。此外,刚才我提到,光源是少数穿越过周期的产业投行,过往对于移动互联网和产业的认知理解非常完整,这使得我们能够很好地判断AI作为生产力和产业结合的可能性。与此同时,过往所沉淀下的大量产业方资源也可以帮助我们实现从技术可行性、场景适配度、商业化路径等的多维评估。
目前L2F的LP 已经汇聚众多重量级投资者,包括多位头部互联网和科技企业家、AI及前沿科技领域的领军产业家及生态龙头企业、具有全球化视野和资源的企业家与其家族等。接下来大部分企业家LP会进入基金顾问委员会,为被投创业者提供指导和帮助。这也正是对光源做这支基金初衷的体现:做创业者最佳的孵化/种子轮投资人,做早期投资机构最佳的共同投资伙伴。
「暗涌」:在现在和可预见的未来,孵化业务对光源意味着什么?
郑烜乐:很多人认为在光源目前体量下,孵化基金是一块边缘化业务。但我认为,它是影响光源未来战略纵深与产业变革进程的关键布局,我们希望把它打造成行业里面最精品的超早期基金之一。
我们的孵化团队规模虽小、孵化基金体量仅5000万美金,却能为早期创业者输送丰富的资源与专业工具,核心支撑源于光源独有的生态引擎——由百余人的专业投行团队构筑的"超级动力系统"。我称这为:超级引擎拉小车。有了这个超级引擎,小车可以开得非常快。
「暗涌」:以中后期融资见长的FA要如何建立起极早期的投资判断能力和未来预见能力呢?
郑烜乐:这是刻在光源基因里的能力。当年做快手A轮时,他们团队不过十人,窝在华清嘉园的民宅里办公。当时宿华跟我说:"未来会是10亿用户每天刷1000亿条视频的时代。"那时候我见了十多个短视频团队,所有人都在讲网红运营、流量玩法、产品设计,只有他跟我说的是终局——那种穿透行业噪声的终局视野,让我当场决定All in。
后来做B站时是2015年,B站仍是个水下公司,没有人认为它会成为主流。但我们看到了Z世代文化裂变可能催生"互联网版迪士尼",这也是早期阶段建立终局思维的案例之一。
所以,我不觉得这是需要重新建立起的能力,反而感觉像是穿越回了十年前。与十年前相比,我们已经构建了完整的投行能力,形成了对不同阶段的洞察力,并积累了丰富的产业资源。现在很流行“重生之我在XX做XX”的叙事,我觉得现在就是“重生之光源在浪潮早期做孵化”。
图片来源|IC photo
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理想重押VLA,“端到端”模型负责人夏中谱将离职|36氪独家
文 | 李安琪
编辑 | 李勤 杨轩
36氪汽车独家获悉,理想汽车辅助驾驶“端到端”模型负责人夏中谱将于近期离职。夏中谱的职级为21级,直接汇报给理想辅助驾驶研发副总裁郎咸朋。
有知情人士表示,夏中谱已经退出理想最新的辅助驾驶方案VLA项目组,数周没有参加业务例会。但离职后,夏的去向尚未明确。
对于上述信息,36氪汽车向理想汽车官方求证。截至发稿,未获官方回应。
夏中谱于2023年加入理想,主要负责辅助驾驶系统的规划控制模型。此前,夏中谱曾在百度的Apollo部门任职。
夏中谱负责的技术模块,是理想汽车当时“端到端”辅助驾驶方案落地的关键。由于方案效果不错,2024年11月,理想将辅助驾驶团队调整为“端到端”模型、世界模型、量产研发三大部门时,夏中谱正式成为“端到端”模型负责人,直接汇报给郎咸朋。
在理想2年时间,夏中谱从P9(对应理想新职级体系19级)升到了21级,这种升职速度在理想内部并不多见。
不过,有知情人士告诉36氪汽车:夏中谱的离开,或许与理想的辅助驾驶技术路线变更有关。
“夏中谱认为端到端路线还有可以优化的空间,但理想内部已经押注了VLA(Vision-Language-Action,视觉-语言-动作)模型路线。”有知情人士说道。
5月7日,理想汽车CEO李想在其AI Talk中,称“VLA是一个像人类司机一样工作的司机大模型。”理想为此还投入了超过预期3倍的训练卡数。
辅助驾驶团队管理层也有更多资源,据36氪汽车了解,理想辅助驾驶负责人郎咸朋职级已经升到了24级。VLA技术路线则由自动驾驶技术研发负责人贾鹏主导,此前贾鹏还曾负责理想世界模型等技术预研。
2023年至今,理想汽车的辅助驾驶技术路线经历了数次切换:从依赖高精地图、基于规则的方案,切换到“端到端”,再到如今的VLA模型路线。
“端到端”方案落地,是理想汽车打响名声的关键一战。“端到端”方案由特斯拉率先实践落地,比起过往依赖于工程师手写的规则方案,“端到端”更加依赖AI模型的自主学习能力,辅助驾驶系统的“感知-预测-规划-控制”链条信息也能实现无损传递。
理想的“端到端”方案从2023年11月开始立项,由于落地效果突出,理想于2024年10月向Max版本用户全量推送了“端到端+VLM(视觉语言模型)”方案。“比原定落地时间提前了两个月。”知情人士表示。
理想也因此摆脱了辅助驾驶“落后生”的身份,迅速挤入行业第一梯队。夏中谱作为“端到端”量产负责人也得到内部晋升机会。
但理想汽车并不认为,“端到端”是自动驾驶的终极答案。
在今年5月7日的AI Talk中,理想汽车CEO李想阐述了内部技术路线换代的思考。他表示,“端到端”并不完全理解物理世界,更像一种模仿行为。“端到端应付大部分的泛化是没有问题的,但面对它从来没有学到的、特别复杂的(场景),就会遇到问题。”李想说道。
尽管理想在“端到端”方案中加入了VLM(视觉-语言)模式,但内部仍认为VLM能起到的作用有限。
理想汽车更看好的技术路线是VLA(视觉-语言-动作)。VLA模型最早由谷歌AI公司Deepmind推出,主要用于机器人领域,随后逐渐成为具身智能领域的主流技术范式与框架。
与ChatGPT、Sora等视觉语言模型(VLM)不同,VLA新增了与物理世界交互的“动作”能力。换句话说,VLA不仅理解周围环境,还能直接输出控制指令,如机器人动作或车辆驾驶决策等。VLA也随之被应用到辅助驾驶领域。
理想认为,VLA能通过3D和2D视觉的组合,完整地看到物理世界,而不像VLM仅能解析2D图像。同时,VLA拥有完整的脑系统,具备语言、CoT(思维链)推理能力,既能看,也能理解并真正执行动作,符合人类的运作方式。
而增加辅助驾驶系统的世界通识能力、推理能力也正成行业的一大趋势。近日蔚来汽车发布的世界模型方案也强调了对交通路牌和文字的识别能力;小鹏此前发布的云端基座大模型也具备复杂的链式推理能力,蒸馏到车端后,能实现大模型控车的效果。
不过也有行业人士告诉36氪汽车,VLA路线还在早期,还没经过大量落地实践,正如李想自己所言,“我们其实走的是一个无人区。
随着“端到端”旧路线技术负责人离职,理想汽车All in VLA大模型的态度也更坚决。