# 107: 与Haivivi李勇聊月入千万的AI Jellycat：小众AI硬件×大众消费品的交叉口创业 晚点聊 LateTalk · 2025-03-13 本期《晚点聊》对话 Haivivi 创始人兼 CEO 李勇，这位有 20 年硬件从业经验、曾参与天猫精灵从 0 到 3000 万台过程的老兵，讲述了他为何押注 AI 毛绒玩具这一科技巨头做不了也不想做的方向。首款产品 Bubble Pal 是 399 元的 AI 挂件，上市数月卖出几万个、单月收入破千万元人民币。李勇解释产品定义中的诸多取舍：选 3-6 岁儿童是为了控制用户预期，先做挂件而非整只毛绒玩具是为了切入存量市场、先活下来；他还认为大模型目前无法给成年人提供足够的工具或情绪价值，要等端到端语音模型成熟后再拓展成人市场。他提到泡泡玛特和 Jellycat 的持续增长证明了成年人会为情绪价值反复消费。他复盘了此前早教机卖出数十万台却因在线教育巨头入场而难以为继，也因此放弃严肃教育，完整 AI 毛绒玩具预计 25 年 Q2 上市；负债创业期间核心员工降薪到约 1 万元，2023 年 8 月与高秉强见面当天就获得投资。节目还谈到玩具赛道可容纳多家公司而工具类生死厮杀、Meta 眼镜舍弃显示器的魄力、产品破圈后前二差评是联网和按住说话，以及已接入包括 DeepSeek 在内的主流模型；长期目标则是成为 AI 时代的泡泡玛特，做'AI 版玩具总动员'。 ## Questions this episode answers ### 李勇为什么决定做AI毛绒玩具而不是继续做早教机或积木？ 李勇在天猫精灵时发现大量交互来自孩子，后做早教机但竞争不过教育巨头。大模型出现后，他判断AI硬件第一个商业化场景是儿童，但严肃教育做不了，于是改做玩具。他比较所有玩具品类后，认为毛绒玩具是情绪价值的最优解，且能通过明确角色控制用户预期。 [12:46](https://latetalk.podhood.com/a6c0c878-a34b-43dd-98d0-29234b249db3?t=766000) ### Bubble Pal为什么选择3-6岁儿童作为目标用户？ 李勇表示选择3-6岁是为了控制用户预期，避免差评影响口碑。3-6岁孩子在幼儿园，语言能力较完善，成长中会遇到各种问题，且一般没有手机，不会与智能硬件竞争。再小的孩子语言能力不足，语音识别体验差；再大的孩子对AI期望较高或有手机，可能不满意。 [15:03](https://latetalk.podhood.com/a6c0c878-a34b-43dd-98d0-29234b249db3?t=903000) ### Bubble Pal上市后最主要的差评是什么？ 李勇说产品卖了大几万台后，排名第二的差评是孩子学不会按住说话，因为产品需要长按才能交互，这是为了续航等做的取舍。排名第一的差评是联网问题，很多用户不知道需要连WiFi并下载APP，因为用户多是年轻妈妈，非科技爱好者，且还未上架应用商店。这些反映了硬件设计的取舍和产品破圈后的用户教育挑战。 [28:49](https://latetalk.podhood.com/a6c0c878-a34b-43dd-98d0-29234b249db3?t=1729000) ### 李勇如何看待Meta的AI眼镜？ 李勇认为大模型时代眼镜是下一代计算平台，因为它离人近、效率提升明显，但他没想到是Meta先做出来，还以为苹果或国内巨头会更快。他特别佩服Meta舍弃显示部分，只加摄像头和麦克风阵列的魄力，认为这种取舍很勇敢，而Apple Vision Pro什么都想要。 [55:05](https://latetalk.podhood.com/a6c0c878-a34b-43dd-98d0-29234b249db3?t=3305000) ## Key moments - **[0:00] 开场演示** - [2:31] Bubble Pal 被问“什么是量子纠缠”时回答：“量子纠缠就像是我和乔治捉迷藏的时候，就算我藏在房子的另一边，乔治总能感觉到我在哪个方向。” - **[4:18] 创业前史** - [4:25] 李勇复盘天猫精灵：卖出几千万台后，发现最多的语音交互来自孩子，而非最初设想的年轻人和电商入口 - [5:48] 李勇在天猫精灵内部推动儿童故事机近一年，因不是阿里核心战略方向，项目没赚钱后被停掉 - [7:02] 李勇引用盖茨的话复盘2017年AI热潮：“人类往往高估未来1-3年的进展，往往低估10年的科技发展” - [8:29] 李勇离开阿里后先在爱奇艺内部孵化儿童玩具品牌，自负盈亏，2021年借融资环境独立创业 - [11:16] 李勇的早教机曾出货几十万台，但猿辅导、学而思等在线教育巨头入场后价格战激烈，第一轮钱很快花完 - [12:46] 李勇比较玩具品类：积木量最大，但积木说话需要大量教育市场；毛绒玩具开口说话才符合孩子认知 - **[15:03] 定位与形态** - [15:03] Bubble Pal 锁定3-6岁：语言能力完善、没有手机、对AI期望低，第一批用户口碑最可控 - [16:59] Haivivi先做挂件而非完整毛绒玩具：因缺钱买大量IP、IP审核时间长，存量毛绒市场教育成本也更低 - **[19:11] 情绪价值** - [19:57] 李勇：毛绒玩具会说话不奇怪，动画片里玩具都会说话；孩子本来就会和玩偶对话，积木说话才需要教育市场 - [21:53] 泡泡玛特若让手办说话 vs 李勇：AI玩具链条太长，不是接个大模型就能做，100个团队能手搓但做不成品牌 - [24:02] 王宁谈泡泡玛特被错过：“即使我再给他们一次机会，他们仍然会错过我”，李勇以此说明情绪价值无法纯理性推演 - [25:27] 李勇举例：肖战手办若能真实模拟肖战聊天，粉丝的情感价值会更高，AI陪伴的本质是希望有陪伴 - [26:35] 李勇对比免费聊天APP和付费玩具硬件：硬件要用户先付钱，价值必须大于成本，期待管理和营销完全不同 - **[27:55] 产品取舍** - [28:02] 李勇解释Bubble Pal按住说话是续航和待机取舍，2025年发布的完整毛绒玩具将支持远场交互和月充一次 - [29:30] Bubble Pal 两个最大差评：用户不知道要联网下APP排第一，孩子学不会按住说话排第二 - [31:18] 李勇：毛绒玩具主要消费群体是成年人，儿童产品购买者和使用者分离的问题，因妈妈自己也喜欢毛绒而缓解 - [32:12] Haivivi的APP让家长设prompt：鼓励孩子、提醒喝水、多聊英文/天文，并每周给孩子生成成长报告 - **[32:27] 教育与巨头** - [32:38] Q: AI玩具聊天文、养成习惯会违背玩具初衷吗？A: 李勇称只做广义教育，严肃课程不做，因为大模型会错、也竞争不过教育巨头 - [34:29] 李勇认为大厂不会做AI玩具：玩具不是它们的战略方向，工具类只有第一，情绪价值类能容纳很多公司 - [35:55] 李勇：手机耳机是“下象棋”你死我活，玩具情绪价值是“下围棋”，买泡泡玛特的人也能同时买Jellycat - [37:55] 李勇称头部毛绒品牌儿童线收入占比不到20%，买Jellycat的大多是年轻人自用，Haivivi未来将做成年人市场 - [39:02] 李勇预测2025年端到端语音模型成熟后，AI毛绒玩具能给成年人提供足够情绪价值，成年人产品线将推出 - **[39:50] 语音模型** - [41:09] 李勇列AI玩具迭代方向：4G蜂窝版、摄像头多模态、专用端侧芯片、多智能体玩具互相打断和背景音混音 - **[43:12] 负债创业** - [43:25] 李勇称自己从负几百万起家：账上没钱、欠薪欠租，靠借钱和核心员工降薪到月薪1万撑过半年 - [44:46] 2023年8月高秉强在深圳见李勇，当天拍板投资：他也主张AI+硬件+儿童，且看重团队发不出工资仍在一起 - [46:55] 高秉强：“孩子上了高中、大学，会有我这样的老师讲给他们听”，因此赞同Haivivi不做严肃教育 - [49:03] 李勇承认第一代挂件要按住说话是取舍：孩子没见过连续对话+角色扮演，这个体验比远场唤醒优先 - [50:01] Bubble Pal的形态从纽扣、五角星、三角形中选出圆形泡泡，综合续航、交互、ID、麦克风选型与开模周期 - **[52:31] 爆卖与AI眼镜** - [52:36] Bubble Pal上线抖音即爆：直播间最高3000多人、没投流，但只有一个客服、APP来不及上架 - [54:30] Haivivi产品上线后融资好转：新一轮融资工商变更已完成但未正式官宣，PMF在全球AI硬件中少见 - [55:05] 李勇判断AI眼镜是下一代计算平台，但没想到Meta先跑出来：舍弃显示、只加摄像头和麦克风阵列很有魄力 - [57:30] 李勇称苹果Vision Pro什么都想要，Meta舍弃显示做Ray-Ban式眼镜才是硬件取舍的勇气 - **[58:09] 竞争与团队** - [58:37] 李勇认为国内创业者做AI玩具是硬件热潮的必然，Haivivi全球最快验证PMF，真正的竞争来自自己 - [1:00:30] 李勇当年给天猫精灵新员工送《人类群星闪耀时》，认为大家赶上了AI改变世界的历史机遇 - [1:02:55] 李勇坚信AI时代会出现千亿市值的泡泡玛特：周围玩具都会互动聊天，跑出巨头不是天方夜谭 - [1:03:43] 面对“年龄是不是太大”的质疑，李勇说产品细节来自年轻妈妈团队：双泡泡设计、硅胶绳上的logo、贵重包装都非他决定 - **[1:06:04] 儿童伦理** - [1:06:07] 李勇谈儿童AI伦理：孩子被同学打了要不要打回去没有标准答案，Bubble Pal不回答价值观，留给家长判断 - [1:09:40] Bubble Pal被问“妈妈总是叫我去死”时先安抚再建议沟通；Haivivi不开放自由创建角色，所有角色需审核 - [1:12:37] 李勇复盘对GPT-4o过于乐观：实时端到端语音要云输入云输出，模型难度太大，OpenAI的demo一再延期 - [1:14:10] Haivivi已接入DeepSeek V3未用R1：思维链对低延迟语音问答不适用，DeepSeek的价值在降价和推动端侧模型加速 - **[1:15:01] 瓶颈与未来** - [1:15:03] 李勇称最大瓶颈是团队：海外进展慢、用户运营没做、研发想并行开项目，但拒绝快速扩张以免官僚化 - [1:16:28] 李勇希望Haivivi定义AI玩具品类，像泡泡玛特定义潮玩那样，让“AI玩具=Haivivi” - [1:18:26] 李勇想要的是迪士尼/玩具总动员式未来：很多AI朋友共情你的喜怒哀乐，而不是灰暗科幻 ## Speakers - **李勇** (guest) ## Topics AI模型团队动态 ## Mentioned DeepSeek (company), Haivivi (company), Jellycat (company), Meta (company), MiniMax (company), OpenAI (company), 字节跳动 (company), 泡泡玛特 (company), 爱奇艺 (company), 苹果 (company), 迪士尼 (company), 锤子科技 (company), Bubble Pal (product), 天猫精灵 (product) ## Transcript ### 开场演示 **Host** [0:05] 欢迎收听 《 晚点聊 》。 本期的主播是 《 晚点 》 科技作者李勇 ， 今天很高兴请到了 Haivivi 的创始人 、CEO 李勇来录节目 。 那话题是 ： 从去年开始被投资人不断加码的 AI 硬件 ，在大模型出现以后啊 ， 所有人都在探索大模型到底能在哪些具体的应用方向上产生价值 ， 能与人类直接产生物理连接 。 硬件成为其中一个方向 。 自 Meta 和 Rivian 联合推出 AI 眼镜后， 去年国内至少出现了 100 个 AI 眼镜公司 ，AI 耳机 、AI 戒指 ， 甚至是 AI 胸针也成为大家关注的方向 。 那目前出货量达到数万台的 Haivivi 呢 ， 正在切入一个在 AI 圈看起来很小众 、 但是在消费圈很大众的一个领域 ： 玩具 。 那么李勇本人呢 ，也是这个领域的资深从业者 ， 李总可以先跟我们的听众打个招呼 ， 然后简单的自我介绍一下 。 **李勇** [1:01] 哎哈喽 ， 老师哈喽 ， 晚点的听众朋友们 。 我是 2005 年的硕士毕业 ， 到今年呢正好是在硬件行业 20 年了 ， 中间在硬件行业做过研发 ， 后来也转型做过营销 。 硬件的品类呢 ， 我曾经做过手机 、 音箱 、 眼镜 ， 现在我在做 AI 玩具 。 **Host** [1:18] 李总呢之前是天猫精灵的创始人之一 ， 然后后面又加入了这个爱奇艺的智能眼镜事业部去做负责人。 再早之前也在锤子科技中手机厂商待过 。其实确实是非常久的这个硬件从业经历 ，并且其实硬件的几种形态您都已经参与创建过了啊 。 然后呢 ， 我觉得我们的一些听众呢 ， 可能还对 Haivivi 这个公司以及 Haivivi 的产品这个 Bubble Pal 都比较陌生 。 我觉得您可以先简单的介绍一下 Haivivi 的产品形态 ，以及就是我们的产品的使用场景 。 **李勇** [1:49] 嗯好的 。 那个 Haivivi 呢是一个 AI 的玩具品牌 ， 我们有两条产品线 。 第一个产品是针对于存量的毛绒玩具市场的 ， 一个 AI 的玩具挂件 。 这个产品 8 月份已经量产上市了 。 另外一条产品线呢 ，是完整的 AI 毛绒玩具系列 ， 预计明年 Q2 上市 。 我先来给大家演示一下我们第一款已经量产的这个 Bubble Pal 这个产品 ， 它的体验吧 。 **Host** [2:12] 我先跟 Bubble Pal 交互一下啊 。 小孩一般都怎么叫它 ？ **李勇** [2:15] 它可以起名字 ， 所以基本上家长会在 APP 里面设置一下它的名字 、 产品的名字 ，以及孩子的名字 。 所以互动起来就非常有感觉 。 我举例啊 ， 我们先问它一个问题啊 ： 你给我讲一讲什么叫做量子纠缠 ？ 当然可以啊 。 量子纠缠就像是我和乔治捉迷藏的时候 ， 就算我藏在房子的另一边 ， 乔治总能感觉到我在哪个方向 。 虽然它不总能找到我 ，但我们之间的这种感觉就像是神秘的连接 ，不管多远都会相互影响呢 。 **李勇** [2:49] 它其实是用乔治佩奇的世界观来回答这个问题 。 乔治佩奇世界观里面呢 ， 它有个弟弟叫乔治 ， 所以呢它在回答什么是量子纠缠的时候 ， 它没有像之前那些 AI 硬件 ， 所有的智能音箱啊 、 儿童手表啊 、 护士机啊 ， 都会给你读百度百科 。 那现在有了大模型之后， 现在的 AI 硬件呢 ， 就可以用用户选择的角色的世界观 。 更重要的是 ，在 3-6 岁的孩子吸引他们的一些兴趣 ，有科学探索的精神 ， 培养他们的好奇心 。 我们切换一个角色 ， 我们问同样的问题 ， 答案就不一样 。 我觉得有了大模型之后呢 ， 现在的这个 AI 硬件呢 ， 它具备了这个逻辑推理的能力 。 让我们来猜一个地方吧 ， 这个地方有我特别喜欢吃的汉堡和薯条 ， 它的门口有一个大大的 M， 这个地方是什么地方啊 ？ 哇 ， 大大的 ！ 我知道啊 ， 那一定是个麦当劳餐厅 ， 那里有好多美味的汉堡和薯条呢 。 下次去的时候 ， 记得也要带我一起分享快乐哦 。 **Host** [3:51] 我能补充一个问题吗 ？ **李勇** [3:52] 啊可以啊 。 **Host** [3:53] 好 ， 麦当劳的商业模式是什么 ？ 麦当劳的商业模式就像是我们玩捉迷藏的游戏规则 ， 它用标准化的食物制作流程 、 连锁经营的方式 ， 确保每个地方的麦当劳味道都一样 ， 这样大家都喜欢去 。 然后还不断有新的菜单 ， 就像我们的新游戏一样 ， 让大家总是充满期待呢 。 **Host** [4:18] 对 ， 我觉得确实 3-6 不是麦当劳的商业模式 ，但是它其实回答的还可以啊 。 那李总可以讲一下您的创业故事吗 ？ ### 创业前史 **Host** [4:25] 就是怎么想到就是在这个方向创业的 。 我之前也介绍了 ， 就是您是天猫精灵的这个创始成员之一 。其实天猫精灵我觉得可以算是国内的第一代的 AI 硬件吧 。 **李勇** [4:36] 我做玩具这个行业是这样 ， 本身呢做了 20 年的硬件行业 ， 所以呢最开始的时候我想一定还是做硬件 。其实我在 2017 年的时候呢 ， 去了阿里巴巴在做那个天猫精灵 。 上一次 AI 硬件的热潮 ， 天猫精灵那个时代呢 ， 当时有所谓的百箱大战 ， 和现在的这个百镜大战差不多 。 那个时候有幸参与了上一波 AI 硬件 ， 天猫精灵从 0 到 3,000 万台的这个销量的过程 。 后来我们发现 ， 天猫精灵卖了几千万台之后呢 ， 大部分的语音交互呢都来自于孩子 。其实第一反应我们是有些失落的 ，因为天猫精灵所有的营销宣传 ， 我们不是给孩子的 ， 我们是给年轻人做他的这个人工智能助手的 。在 2017 年 —— **Host** [5:19] 那当时的时候你们之前还想就是让它去作为电商的一个入口啊 ？ **李勇** [5:22] 对 ， 做家庭新零售的一个入口 ， 做 IoT 的入口 。 所以那个时候我想要不是针对于孩子市场的 ，但结果呢卖了几千万台之后， 结果是孩子的这个交互更多 。 所以呢我们觉得年轻人对于 AI 的这个期望会比较高 。 那么上一代 AI 的技术呢 ， 可能还不如现在的生成式的这个 AI 体验那么好 。 但是另外给我们意外的发现就是 ， 那既然孩子喜欢这个 ， 那我们显然应该做一个给孩子做的一个 AI 硬件嘛 。 所以当时刚才我也提到了 ， 我们就做了一个天猫精灵故事集 ，但这个项目在阿里内部推动就非常的困难 ，因为显然它不是一个核心的战略方向 。 所以这个事情也没做好 。 当时我们的想法很简单 ， 既然天猫精灵前面的人呢可能它的活跃度不高 ， 或者对 AI 的期待太高 ， 那么我们给孩子做一款 AI 硬件 。 但是呢这个产品在阿里内部推动的不是很顺利 ，因为儿童的 AI 硬件呢也不是当时阿里的战略方向 。 **Host** [6:14] 对 ， 像故事机做了多久啊 ？ 然后当时想的 —— **李勇** [6:17] 也做了大几个月啊 ， 就做了大几个月 ， 应该是小一年吧 。 就推动起来其实挺困难的 ， 要资源啊 ， 然后在内部你要一遍遍的汇报嘛 ， 要人啊要资源 ，其实还是挺难的 。 这个项目其实也没赚钱 ， 对吧 ？ 你要算投入跟产出肯定也是不合适的 。 就那时候是我们在探索 ， 就是天猫精灵应该跟什么样的硬件形态结合 ， 相当于这其中一个探索的方向吧 。 **Host** [6:38] 其实我觉得现在还蛮好的 ， 现在大模型可以解决当时那些问题了耶 。 **李勇** [6:42] 对 ， 我觉得现在确实是 。 如果是现在的话 ， 那好太多了 。 这个大模型的技术比上一代 AI 我觉得进展好太多了 。 因为有这样的硬件的背景 ，因为我们看到了天猫精灵的一些儿童的语音交互的一些数据 ， 然后我们又觉得在阿里内部推动天猫精灵故事集 ， 一个儿童硬件比较困难 ， 所以就出来创业了 。 这大概的一个做这个项目的背景 。 我们是最开始 2017 年做的时候 ， 我们非常乐观的 。 当时做的时候我们以为三年时间 ， 就基本上 AI 的技术会进展非常快 。 当时是判断非常快的 ， 甚至说能成为家庭新零售的入口也好 ， 或者说 IoT 的入口也好 ， 就你可以所有的 ， 就成为你无所不能的一个人工智能助手 。 当时是很乐观的 。 但是做了三年之后， 就反而这个事情就回悲观了 。 因为我记得盖茨说过一句话吧 ，他就说人类往往高估了这未来 1-3 年的这个进展 ， 往往低估了 10 年的这个科技的发展 。 就是我觉得这句话很典型 。其实 17 年的天猫精灵到现在正好是大模型出来现在这个 7 年嘛 ， 对吧 ？ 那三年底出来的嘛 。 所以也就正好这个 7 年的时间 。 也就是说如果给我们这么大的这么长的时间点 ， 那我觉得我们等到这一波的话 ， 情况会好很多 。 如果现在开始做一个 AI 音箱的话 ， 我觉得体验会好很多 。 **Host** [7:53] 其实现在对他们来说呢 ，也还算是一个东山再起的机会吗 ？ **李勇** [7:58] 如果是我站在阿里或百度此时此刻的角色啊 ， 那我觉得可能做眼镜更好呀 。 那为什么还要守住原来那个音箱呢 ？ 现在我们知道大模型来了 ， 那如果选一个最合适的品类 ， 那为什么不是眼镜 ， 为什么不是耳机呢 ？ 对吧 ？ **Host** [8:11] 为什么眼镜耳机会比音箱更好呀 ？ **李勇** [8:14] 因为显然那是一个对于个人而言 ， 眼镜的数据跟耳机的数据比一个音箱放在家里面呢多得多 。 作为入口也好得多 ， 对吧 ？ 它能帮你干的事情也多得多 。 **Host** [8:24] 就是从天猫精灵出来之后， 您是先想创业 ， 然后但是又加入这个大厂 。 **李勇** [8:29] 当时是 20 年离开了阿里 ， 然后本来是想独立创业的 。 后来碰到爱奇艺了之后呢 ，有一个契机 ， 然后就在爱奇艺内部孵化了一个就我现在的公司 ， 就是在爱奇艺内部孵化了一个儿童的玩具品牌 。 当时阴差阳错 ， 就是因为爱奇艺其实有流量也有 IP， 所以当时就想也挺好的 。在爱奇艺孵化了一年，2011 年的时候 ，因为我当时是在爱奇艺负责眼镜那个部门 ， 爱奇艺有个叫爱奇艺智能的子公司 ， 这个子公司呢是专门做 AR 跟 VR 眼镜的 。 我是爱奇艺智能的 CMO， 所以当时孵化了一个儿童业务 。 因为这个品牌我们本来就独立 ，也是自负盈亏嘛 ，也是独立运营的 。 同时呢因为爱奇艺的主营业务呢是做 AR 跟 VR 眼镜嘛 ，AR 跟 VR 眼镜的营收呢实际情况不高 ， 就那个时候其实不高的 。 所以呢我们如果能给 AR 跟 VR 眼镜补充一点营收 ， 举个例子 ，AR VR 如果一年有一个亿的营收 ， 我们做一个儿童品牌能有 5,000 万的营收 ， 那不更好吗 ？ 对吧 ？ 因为这块本来就是自负盈亏 ，不需要公司投很多的钱 ， 所有的技术基本都是现成的 ， 对吧 ？ 我们只是将团队的营销能力发挥出来 。 所以最开始也是一个不用集团投资源 ，也是我们自负盈亏起来 ， 能对爱奇艺智能有些帮助的一个事儿 。 就做了这样的一个实验 。 但是 2011 年的时候呢 ， 整个融资啊消费的情况也比较好 。 碰巧呢爱奇艺智能呢要集中主要精力在元宇宙啊 ， 集中主要精力在眼镜上 。 所以当时呢就借这个契机呢 ， 我们就独立从爱奇艺独立出来创业了 。 当时融资呢环境也比较好 ， 就拿到了第一笔钱就创业了 。 **Host** [10:03] 最开始就是从做早的基础来的是吧 ？ **李勇** [10:05] 啊对 ， 最开始完全没想到毛绒玩具这个 。 最开始想的还是天猫精灵 + 早教机 ， 天猫精灵 +4MB。 **Host** [10:11] 就还是做这些教育教育那个 。 **李勇** [10:13] 对 ，因为那个 —— **Host** [10:14] 两个品类 。 **李勇** [10:15] 因为 2011 年还没双减呢 ， 刚刚双减呢 。 就我们做的时候还不知道这些在线教育巨头们会进入到这个硬件 ， 早教啊或者说学习机啊早教机啊这些硬件的行业里面来 。 当时是不知道的 。 **Host** [10:28] 您可以简单介绍一下这个早教机的形态是什么样的 ？ **李勇** [10:31] 哦 ， 我们做了一个早教机 ，是我们做了一组卡片 ， 然后这个早教机呢里面有一个按钮 ， 这个按钮呢就可以连接上天猫精灵 。 云端的时候可能要语音交互 ， 它有需要连 WiFi 的 。 当你不连 WiFi 本地版也可以用啊 ， 我们有本地版 。 对 ， 连上 WiFi 了之后呢 ， 跟天猫精灵可以互动 ， 它可以给你讲解一些成语的故事 。 那个是没有屏幕的 ，但是呢我们可以带多点触摸的 。 多点触摸呢可以跟云端的天猫精灵交互 。 当时这个产品形态呢 ， 我们觉得也挺好的 ， 就是它是一个新的 ， 早教机这个平台早就有 。 因为我之前没有做过情绪价值的这个赛道 ，也没做过毛绒玩具 。 所以我们第一反应还是做一个科技产品 。 那个时候的商标我们叫 TA Kids，T 就是科技 ，A 就是艺术 。 就是我们想用科技加艺术给孩子做玩具 ， 所以这公司叫 Ta Kids，TA Kids。 但后来吃亏就吃亏在 ， 当然客观上是疫情哈 ，但我觉得更重要的是我们碰到了这些在线教育巨头 ，他们都来做早教机 ， 像元辅导啊 ， 像学而思啊 ， 都在做今天差不多的产品 。 那我们跟这些巨头们竞争 ， 我觉得我们还是挺难的 。 公司的第一笔钱很快就花完了 ， 花完了之后呢 ， 我们就开始想那真正创业应该做什么 ， 大概是 23 年年初的时候 ， 正好那个时候 ChatGPT 出来了 。 所以我们非常感谢大模型技术的进展 。 我们第一反应其实也是拿 ChatGPT 替代天猫精灵做个早教机 ， 第一反应还是这样子的 。 对 ，因为那个毕竟对吧 ，AI 的 —— **Host** [11:52] 好像进口了 。 **李勇** [11:53] 对 ，AI 的互动那个 。 早教机是很大的品类 ，而且早教机和 4MB 我们其实出货量也出了几十万台 。 我们出货量还挺大的 ， 从 2019 年的时候 。 但是后来想 ，其实我们短期之内我做了一个大模型加早教机 ，但我相信这些在线教育巨头们一定会做得比我们好 ， 给他们点时间 ，不管是从模型上 、 从教育内容上都比我们好 。 所以当时就在想怎么去跟一些巨头错位竞争 。 首先我们想的还是说硬件 ， 毕竟做了这么多年，AI 来了之后还是 AI 硬件 ， 这毫无疑问的 。 第一个落地的 AI 硬件真正能商业化的 ， 我们觉得一定是给孩子的 。 这点我们毫不怀疑 ， 就这点是跟我们的判断意识非常相近 。 就跟天猫精灵我们当时得出这个结论吧 ， 就是 AI 硬件第一个落地的商业化的场景 ， 或者叫 PMF 吧 ， 我觉得一定是给孩子的 。 只不过当时就想那既然教育的就不能做 ， 那我们只能做玩具了嘛 。 做玩具的话我们就看哪个品类适合和大模型结合 。 所以我们就基本上玩具品类全看了一遍 ， 我们聊了积木啊 ， 包括拼图啊 ， 我们都看过一遍 。 最后我们觉得这个毛绒玩具是最优解 ， 就是主要第一个大的逻辑是赛道上， 我们就做情绪价值的赛道 ， 就避免了这种教育或者说工具的属性跟这些科技巨头们竞争 。其次呢就是毛绒玩具呢 ， 它有一个明确的角色 。 因为我们做的时候大模型还没有开源 ， 我们就觉得有一个明确的角色呢 ， 容易控制用户预期 。 比如它就是一个 4 岁的一个小猪佩奇嘛 ， 它答错了又能怎么样呢 ？ 对吧 ？ 有问题答不上来又能怎么样呢 ？ 这就能很好的做营销角度 ， 控制用户预期很重要 。 所以我们当时就觉得毛绒玩具就是最优解 。 而且毛绒玩具呢 ， 当时我们看它的最近几年的增长 ， 可能今年 24 年或者 25 年， 可能所有人都能看到毛绒玩具增长非常快 。 不管是 Jellycat 还是国内的这些名创优品啊 ， 还有泡泡玛特它的毛绒产品线啊 ， 增长都非常快 。 但是我们其实在 23 年年初的时候就已经看到这个趋势了 ， 包括海外包括国内增长都非常快 。 所以我们就想就做 AI+ 毛绒玩具 ， 整体大概是这样的一个思考过程 。 **Host** [13:50] 对 ， 这个这个怎么去下定决心去做这件事情呢 ？ 因为其实像刚才您说的 ， 如果我们之前的早教机其实一直很顺 ， 然后卖了几十万台 ， 相当于又重新开始去做了一大厂 。 **李勇** [14:00] 对 ， 就是因为那个时候呢做早教机我们已经不赚钱了 。 由于那时候有面临的这些竞争 ， 很多投资化的竞争 ， 我们已经不赚钱了 。 **Host** [14:07] 所以那会儿也在价格战吗 ？ **李勇** [14:09] 是的 ， 我们第一轮钱都已经花完了 。 核心就是这个品类呢 ， 我们觉得我们也不太擅长卷 ， 像类似于中国很多优秀的供应链公司那样子 ， 它就卷供应链 ， 通过供应链呢来赚钱 ， 赚一些威力 ， 就生产制造企业 ， 中国有好多是这样子的 。 我们这帮人的想法呢 ， 还是想做一个品牌 ， 想做一个儿童硬件的一个品牌 。 那么做品牌的话 ， 显然你怎么帮溢价给做出来 ， 怎么产品有差异化 ， 想的最多是这个 。 后来我们想明白了这个 AI+ 硬件 + 儿童 ，在具体到毛绒玩具之后呢 ， 这个大的逻辑呢 ， 我觉得我们找到这个最优解 ， 团队嘛还是 OK 的 ， 还是没问题的 。 **Host** [14:44] 跟我们听众补充一下 ，因为 Haivivi 这个产品大家刚才也听到了 ， 它其实回答还是比较简单的 。 可能对于因为我知道我有些朋友啊 ，他们的孩子什么 7 岁了 10 岁了 ， 然后拿回去体验完 ， 就是说觉得没啥用啊 。 因为确实他们超龄了之后， 可能确实就是不太适合再用这个产品了 。 ### 定位与形态 **李勇** [15:03] 首先我们想做一个儿童的 AI 硬件 ，因为我们觉得大模型目前的技术能力还不够给成年人提供足够的这个工具价值或者情绪价值 。 所以呢那么在孩子这个群体里面呢 ， 我们选 3-6 的核心原因是在控制用户的预期 ， 就是从营销角度考虑的 。 我们的营销呢非常的克制 ， 我们非常在意第一批用户的口碑 。在 3-6 岁的孩子一般处在幼儿园的阶段 ，他们一般的这个语言能力啊都比较完善了 ，他们在成长过程中呢也会面临到各种各样的问题 。 而且很重要一点 ， 这个年龄段的孩子呢一般是没有手机的 。 如果再小一点的孩子呢 ， 就是我们担心他的这个语言的能力呢可能发育的还不够好 ， 语音识别的技术呢可能体验还不太好 。 更大一点的孩子呢 ， 就超过 6 岁以后呢 ，他可能对大模型的期望比较高 ， 或者说他有手机了 ， 这个时候呢对产品的第一批用户的口碑可能有一定影响 。 **Host** [15:58] 对 ， 或者说是有小天才手表了 。 **李勇** [16:01] 哦对 ，也是 。 对 ，有其他的一些智能硬件 。 **Host** [16:04] 现在还没有办法解决成年人的问题 ， 就这个具体是指什么呀 ？ **李勇** [16:08] 啊 ， 我是觉得我们做这个项目的时候是 23 年的 3 月份 ，23 年初 。23 年初的时候那时候大模型还没有开源 ， 所以它作为严肃的一些办公的场景啊 ， 给成年人提供这工具价值的场景啊 ， 可能很多的能力还不够 。 然后呢给成年人提供情绪价值的场景呢 ， 我们觉得也不够 。 如果只是一个聊天的机器人， 一个 APP 可能问题不大 ，因为用户不需要付费 ，他可以先体验 。 但是如果是你做一个 AI 的硬件 ， 让成年人去付费去购买 ， 我们觉得对于他买完之后的用户体验可能还不够 。 这也是我们当年做天猫精灵面临的一个现实的一个情况 。 **Host** [16:43] 就它的智能能力还没有达到 ， 就是成年人愿意为它付费的这个标准是吗 ？ **李勇** [16:50] 对 ，AI 硬件需要付费的 ， 我觉得是不够的 。 **Host** [16:53] 那当然了 ， 我知道咱们现在也开始做玩具本体了啊 。 就最开始的时候 ， 为什么会选择挂在这个玩具脖子上的这个方向 ？ **李勇** [16:59] 其实最开始呢 ， 我们想做的是一个完整的 AI 的毛绒玩具 。 但是你看这个世界上的前十名的毛绒玩具公司啊 ，他们一般的上新啊都是批量的上新 ， 它不是一款一款 ， 它不像 iPhone 这样子每年只上一款两款 ，他们上新一年都有很多款 ， 很多个 SKU。 我们也希望我们自己完整的毛绒玩具产品出来的时候呢 ， 是一系列的产品 。 但是呢如果这样的话 ， 它对我们的这种 IP 的能力 ， 对于我们的交付的能力呢要求会比较高 。 而且在我们做这个项目的时候 ，23 年初的时候 ， 我们没有弄到足够的钱去买这么多的 IP， 加上呢一些一线的这些 IP 方啊 ，他们的审核的时间也比较长 。 所以当时考虑到公司的实际的经营情况呢 ， 我们就想先对于存量的毛绒玩具市场做一款产品 ， 就它可以和现有的这个毛绒玩具结合 ， 让用户更简单明了的了解 AI 大模型的概念 。 这样我们教育成本的市场也比较低 ，因为我们的面临的用户呢主要是一些年轻的妈妈 ， 她因为不是科技圈的人， 她们很多人对于 AIGC 啊对于大模型啊没有太多的了解 。 所以你给她一个存量毛绒玩具市场的一个挂件 ， 她们可能对这个产品的了解程度比较高一些 。 如果你给她一个完整的毛绒玩具 ， 它是可以内置的一个大模型的 ， 这种可能传播呀从营销的角度起来 ， 我们可能花的时间会久一些 。 **Host** [18:17] 为什么会想到是挂在脖子上这种设计 ？ **李勇** [18:20] 其实从用户体验上来说呢 ， 我们其实是为了最大化的适配各种存量的毛绒玩具形态 。 就是因为毛绒玩具的它有不同的这个兔子啊熊啊小狮子啊 ， 各种各样的毛绒玩具形态 。 然后什么样的一个形态能最大化的适配这些存量的市场 ， 我们觉得可能圆形的一个挂件是最优解 。 然后另外呢从品牌理念上呢 ， 我们这么想呢 ， 就是我们做的是一个泡泡 ， 圆形的泡泡 。 一方面呢泡泡呢在童话里面呢代表着这个梦幻魔法 ， 所以我们想象的是一个魔法泡泡掉落在地球上， 掉落在孩子床头的毛绒玩具身上， 就使得这个毛绒玩具呢可以开口和孩子聊天 。 另外呢这个泡泡啊它本身呢也有对话的含义 ， 你看微信的 logo， 它其实就是两个泡泡 ， 就是它隐含我们是一个可以语音交互的产品 。 **Host** [19:08] 包括我们现在也其实也开了玩具本体的这个形态 ， 为什么是去做毛绒玩具而不是其他的 ， 比如说是积木 。 ### 情绪价值 **Host** [19:16] 我记得我们之前也聊过 ， 就是您说其实积木是所有玩具里面应该是量最大的是吧 ？ **李勇** [19:22] 对 。 **Host** [19:22] 是比这个毛绒玩具的市场其实还要大 ， 对吧 ？ **李勇** [19:26] 对 ，其实积木也是非常大的一个品类 ，也是非常好的一个形态跟 AI 结合 。 我们当年团队也脑暴过 ， 就是如果 AI 和积木结合的一些场景一些体验 。 但是后来我们觉得呢 AI 毛绒玩具呢在目前这个阶段是最优解 。 一个很重要的原因就是我们在思考大语言模型到底它给儿童品类 、 给儿童硬件带来了什么 。 我觉得第一性的原理呢就是更加自然的这个语音交互 。 毛绒玩具这个品类呢 ， 它天生就是一个情绪价值最好的一个载体 ，因为这是刻在人类基因里面的 。 当人类看这个毛绒玩具的时候 ，他内心里面就会有这种感觉 。 所以毛绒玩具开口说话呢是一个非常自然的事情 。在孩子的视角里面啊 ，他在动画片里面看到小猪佩奇会说话 ，但是他床头那个小猪佩奇不会说话 ， 这才是奇怪的事情 。 之前是因为技术做不到 ， 所以我们成年人呢往往接受了这个现实 ， 或者说我们成年人就忽略了这一点 。 但是孩子呢他和毛绒玩具对话呢是一个非常自然的事情 ， 这也是一个非常常见的现象 。 我孩子小的时候就这样的 ，他每年晚年岁的时候呢会抱着他一个很普通的一个毛绒玩具聊天 。 但是呢你想象孩子和一个积木说话 ，其实这不是一个很常见的一个行为 。 所以如果做一个会说话的积木呢 ， 需要大量的时间和成本去教育市场 。 **Host** [20:40] 就有点诡异 。 **李勇** [20:40] 对 ， 当时天猫精灵其实就是这样的 。 只不过现在我觉得很多人接受了一个音箱会说话 。 至于新光 17 年我们再去跟一个普通用户沟通一个智能音箱 ， 它会说话了 ， 它怎么说话 ， 它说什么内容 ， 这个其实是我们花了很长时间教育市场的 。 因为那个时候智能音箱还没有普及 。 对 ， 这个是因为站在用户视角和站在一个产品经理或者一个技术的视角是不一样的 。 **Host** [21:02] 哎 ， 那现在我们去做会说话的毛绒玩具 ，是不是相当于又就是重新去教育市场 ， 让大家接受毛绒玩具也能说话 ？ **李勇** [21:11] 一个毛绒玩具会开口说话不是一个很奇怪的事情 。 因为所有的这些动画片里面这些顶级的 IP， 它给我们勾勒的这个世界就是有一群玩具可以陪孩子的 。在动画片里面他们就可以讲话的 。 所以在现实生活中讲话呢 ， 这不是一个奇怪的事情 。 孩子小的时候呢 ，他其实认为周围的一切都是有生命的 ， 这是孩子成长的一个阶段 。 所以我觉得倒不是说生硬的给他灌输一个概念 ，而是本来就是符合人性本身的一个行为 。 类似于 iPhone 当时出现多点触摸的时候 ， 虽然那个世界上没有多点触摸的手机 ，但是用户一点不觉得它很奇怪 。 多点触摸本来就是人就可以用手去摸这个屏幕 ，在它之前大家知道是那个电子屏嘛 ， 对吧 ？ 你是要按压的嘛 ， 对吧 ？ **Host** [21:53] 那其他玩具会说话是不是也很顺理成章 ？ 原有玩具会说话 ， 比如泡泡玛特的 Demo 可以说话的话 ，也可以提供情绪价值 ， 那会对 Haivivi 造成冲击吗 ？ **李勇** [22:05] 这种假设呢 ， 我觉得可能意义不是很大 。 你比如说假设字节做 ， 假设阿里做 ， 假设华为做 ， 对吧 ？ 这个我觉得意义不是很大 。 实际情况我们知道的不太会 。 我觉得情绪价值的产品 ， 一个毛绒玩具加上一个 AI 呢 ， 就它的链条呢相对来讲比较长 ，有软件啊有硬件有算法 ， 还有你对于情绪价值的理解 ， 你对于用户场景的理解 。 即使产品做出来之后呢 ， 你还要考虑 IP 啊考虑营销啊 ，其实链条很长的 。 我不觉得泡泡玛特会做这个事情 。 就跟我们现在跟 A 股有几个玩具公司在合作一样 ， 那 A 股的几家玩具公司呢 ，他们之前呢在生产代工啊做得非常优秀 ，他们也买了一部分的一些 IP。AI 时代来了之后呢 ，他们也特别希望做一些 AI 的技术 。 很多人就觉得那他是不是直接接一个豆包 ， 接一个科大讯飞 ， 然后接个大模型他就能做 AI 的玩具了呢 ？ 实际情况是这几家公司都在跟我们聊合作 。 对于创业公司来讲 ， 它可能链条长是一个壁垒 。 你比如说如果对于深圳的一个研发小团队 ，他可能手搓一个 AI 玩具非常容易 ，但是呢这个东西体验呢做好能做到 80 分 ，而且呢你能给它卖出去 ，而且可能能长期的形成一个品牌 ， 长期的一个品牌价值 ， 那这个其实挺难的 。 就是手搓出一批货赚一笔钱 ， 这个事情不是很难 。 我觉得不下 100 个团队能做吧 ， 对吧 ？ 但你长期能做好挺难的 。 因为泡泡玛特跟 Jellycat 很像 ， 我们中国的供应链也能做泡泡玛特 ，也能做毛绒玩具 ， 做 Jellycat， 那为什么没有一个 Jellycat 的 ？ 就是除了产品层面本身 ， 它的营销啊它的品味啊它的设计啊 ， 这个很关键 ， 对用户场景的洞察 ， 很多细节很关键 。 不是我手搓一个这个东西就能卖好 。 **Host** [23:44] 我觉得这个是文科生的世界 ， 就是我觉得其实还是偏感性 ， 就是我觉得是要关注到很多细节 。 **李勇** [23:50] 对 ， 我觉得这我非常同意的观点 ， 就是这个世界上不完全是理性的 。 就跟我前两天看那个说好多投资人错失泡泡玛特一样 ， 你从理性的分析那几乎就很难 。 我看到王宁那句话说 ：" 即使我再给他们一次机会 ，他们仍然会错过我 。" 大概说那个意思吧 ， 就是我觉得说的特别好 。 第一个是不是完全理性判断的 ， 第二个就是即使是理性的逻辑的推演做出来 ，但实际情况你看很多科技巨头做一个品类会失败 。 **Host** [24:16] 我还有一个问题啊 ， 就是小孩子跟 Bubble Pal 交流 ，其实并不是在和 Bubble Pal 交流 ，而是在和他挂上去的那个玩具交流 ， 对吗 ？ **李勇** [24:27] 没错 ， 那个角色 。 **Host** [24:28] 对 ，是因为他相信这个玩具是有生命的 ， 所以他并不觉得他在跟一个 AI， 跟一个虚拟的机器对话 ，他是在觉得他在跟一个有生命的一个物体对话 。 那就是对于成年人来说 ，他对于 AI 的需求是什么呢 ？ 就是成年人是可以判断 ， 就是我对面的人不是真人 ，但其实人是不是本质上还是喜欢 ？ 天呐 ， 这有点哲学了 ，是不是本身还是喜欢人 ？ **李勇** [24:52] 很简单这个问题 ， 就是孩子也知道他不是一个那个只是孩子希望他会说话 ，他不是相信他 ，是希望他 ， 对吧 ？ 准确点是希望他 。 这两个跟成年人是一样的 ， 就内心期望有一个人陪伴这个东西 。 那你否则情况下为什么你像你说的那个 Talky 啊音乐啊 ， 对吧 ？Talky AI 啊就这种 APP， 聊天机器人的 APP 它都愿意聊呢 ， 对吧 ？ 你知道可能愿意聊吧 ， 就你有一个食物总比没一个食物强吧 。 或者我举个极端的例子吧 ， 比如说你很喜欢一个粉丝 ， 咱们就说小粉丝 ， 哎哎 ， 小粉丝 ， 一个爱豆 ， 对 ， 你是他的粉丝 ， 比如说肖战吧 ， 对吧 ？ 那如果有一个肖战的手办 ，他能真的像肖战眼镜的聊天 ， 你喜欢吗 ？ 就这毫无疑问吧 ， 你肯定会喜欢嘛 ， 对不对 ？ 原来呢你那个买了个手办呢 ，他不会说话 ， 现在这个手办呢会说话了 ，他能就真实的模拟肖战跟你聊天 ， 难道粉丝情感价值不更高吗 ？ 但他这个 AI 手办呢可以不说话 。 我举这个极端的例子 ， 当然大模型技术可能可能还没到我完全到 100% 去模拟一个爱豆的那个情况啊 ， 这个需求呢不用怀疑 ， 对吧 ？ 这个本质上是我们希望有这种陪伴嘛 ， 对吧 ？ **Host** [25:58] 其实说到这我还想再问一个问题啊 ， 就是既然我们都聊到了成人情绪价值这个事情 ， 很多公司也都在做就是纯线上的这个情感的陪伴 ， 对吧 ？ 就比如说像 Talker AI， 像我们国内其实也有 ， 就比如说那个字节的猫香 ， 然后 Mini Max 的 Talky 星爷 ，他们其实也都是我觉得都是从一个出发点出发吧 ， 就是我们也是想提供情绪价值 ， 只不过可能是以玩具这种形态 ，他们可能就是一个纯软件的 ， 然后这样一个陪聊 ， 这样的一个形式化聊啊 。 对 ， 就是您觉得就是说这两种形态会有什么差别吗 ？ 就是会不会说比如说玩具和软件 ， 它其实也是在争夺同一个用户的注意力 ？ **李勇** [26:35] 哦 ，其实我觉得完全不是 。 这是典型的一个从产品从技术的视角来看 ， 就它背后都是一个大模型 ， 都是一个 AI 的机器人哈 。 但是从用户视角看 ， 一个是我下载一个 APP， 我不需要钱 ， 一个是我需要付费买一个东西 ， 它给我真实的体验 ， 对吧 ？ **Host** [26:53] 那会对你们要求更高 ？ **李勇** [26:55] 期待也会更高 。 就我们见过太多这样的例子了 ， 就是很多没有做过硬件的公司 ， 它是一个互联网公司或者移动互联网公司 ， 它去做一个硬件 ， 它发现这个产品哦需要用户去付费 ， 那需要用户的内心它有个期待 ， 对吧 ？ 那现在电商而且是带 7 天无理由的 ， 对吧 ？ 然后你得怎么控制用户的预期 ， 对吧 ？ 这个其实挺关键 ， 就是 APP 的产品 ， 软件产品因为它可以快速迭代的嘛 ， 你不满意我给你迭代一把 ， 反正你下载又不要钱 ， 对吧 ？ 你最多是后面的付费啊需要钱 ，但硬件不是这样的 。 硬件你得给它营造一个期待 ，是说我付出的这个货币的成本 ， 跟我想象中我拿到这个产品之后那个体验相比 ， 我得大于那个值 ， 我得掏这个钱去买 。 这也是我觉得从营销角度来讲非常不一样的一个地方 。 一个免费的一个产品让他下载的 ， 和一个真正是你让他去付费购买的产品 ， 这个营销的手法完全不一样 。 当然产品本身也不一样啊 ， 就站在用户角度 ， 我实质性的拥有一个东西和我手机上点一个 APP， 我觉得完全不一样 ， 面临的竞争也不一样 。 ### 产品取舍 **Host** [27:56] 像咱们这个产品其实摁一下然后你要长按 ， 然后去跟他讲话 ，其实并不是一个自然唤醒的状态 。 **李勇** [28:02] 对 ， 没错 ， 就是远程唤醒这个事情 ， 就是你不需要摁着说话 ， 连续对话 。 远程唤醒这个事情其实 2017 年我们第一代天猫精灵就是这样子的 。 对 ， 这不是一个技术的考量 ， 我们主要是站在它的续航啊待机啊和各种综合的考虑之上 。 我们做的完整的毛绒玩具的产品 ， 就是 25 年要很快要发布的这个产品 ， 它就是不需要摁住说话 ， 它就可以远程的交互 。 **Host** [28:25] 需要充电吗 ？ **李勇** [28:26] 需要 。 **Host** [28:26] 多久充一次 ？ **李勇** [28:28] 目前这个产品我们基本上一周要充一次电 ，因为电池是 720 毫安的 ，但是呢我们完整的毛绒玩具产品呢 ， 我们能做到三四千毫安的电池 ， 基本能做到一个月以上充一次电 ， 那个效果就比较好了 。 **Host** [28:39] 对 ，因为我在想一个事情 ， 我因为我可能我离小孩太远了 ， 就是他摁一下你要长摁住 ， 然后我觉得这个其实对小孩来说也是需要一定的学习的时间吧 。 **李勇** [28:49] 对对 ， 这个产品是我们产品卖了大几万台之后呢 ， 排名第二的一个差评 ， 一个吐槽 ， 就是孩子学不会 。 对 ， 孩子摁住说话的他不太适应 ， 这个确实是 ， 这是一种取舍 。 对 ， 我们想第一优先级呢是带给用户这种角色扮演 ， 连续对话 ， 长期记忆 ， 这种大模型的交互体验 ， 然后其次呢才是你摁住说话 ， 还是说你直接就可以喊他名字可以唤醒他 。 对 ， 这是我们一个取舍 。 所以因为第一个产品呢 ， 我们因为硬件总是充满了取舍 ， 所以我们第一代产品的时候考虑到公司的运营的情况 ， 考虑到产品的定价 ， 考虑到推出的时间点 。 对 ， 所以我们做了一个比较简单的一个挂件 。 **Host** [29:28] 那排名第一的差评是什么 ？ **李勇** [29:30] 哦 ， 排名第一的差评是联网 ， 就是好多人不知道这个产品需要连 WiFi， 需要下载 APP。 就是说因为大部分我们这个用户呢 ， 可能是全球第一个破圈的 AI 硬件 ， 之前的所有的 AI 硬件 ， 你不管是 AI 耳机啊还是 AI 的眼镜啊 ， 它都是卖给科技圈的人的 。 所以呢他们天然的知道哦这个需要连上 WiFi， 这个需要连上 。 **Host** [29:50] 而且还要连 APP。 **李勇** [29:51] 对 ， 还需要下载一个 APP。 但是因为我们目前在国内的销售渠道呢 ， 主要抖音 ， 抖音的投流的算法也比较精准 ， 基本上投的就是一二线城市年轻的妈妈们 。 所以他们往往就是因为一个问题回答的很好就被击中了 。 **Host** [30:04] 比如什么问题 ？ **李勇** [30:06] 买完之后回去发现还需要下载 APP， 还需要联网 。 但是呢我们产品其实开卖的时候 ， 根本没有来得及上架国内的这个应用商店 ，因为好多应用市场没有上架 ，因为应用市场现在是需要审核的时间 。 对 ， 导致他也不知道从哪下载 APP， 你只能告诉他去官网找一个二维码下载 。 对 ， 这个 。 **Host** [30:24] 那个产品的盒子上没有吗 ？ **李勇** [30:26] 有 ，但大部分用户是不看那个的这个说明书的 。 **Host** [30:29] 那这个后面有什么改进的空间吗 ？ 还是说其实所有的这种 AI 产品都逃不过这个魔咒 ？ **李勇** [30:35] 其实基本所有产品都是这样的 ， 你比如说家里面的这个小米的 LT 设备 ， 它基本上所有都是这样子的 。 **Host** [30:41] 那这个之前的天猫精灵也是一样的 ？ **李勇** [30:44] 所有天猫精灵智能音箱啊都是这样子的 ， 买回家第一件事情是下载一个 APP 啊帮他联网 。 **Host** [30:49] 所以当时有这种类似的差评吗 ？ 就是你怎么 。 **李勇** [30:52] 有有有 ， 就这个问题我们解决方案没有更好 ，但是也没有比他们更差 ， 只不过呢我们的面临的第一波的用户群体呢是一个年轻的妈妈居多 。 之前呢我们卖天猫精灵的时候没那么多差评 ，是因为我们那时候主要是通过天猫这个渠道销售的 ， 天猫主要通过图片和文字的详情页 ， 所以他看的过程中呢可能大家会知道 。 而且天猫精灵他卖的也不是给一些年轻的妈妈 ， 早期还是一些科技爱好者比较多 。 **Host** [31:18] 玩具是一个 GAP 吧 ， 就是它的使用者 ， 它的付费者 ， 它其实是两个人群 。 **李勇** [31:23] 对 。 **Host** [31:23] 对 ， 就我们怎么去同时满足这两个人群的需求去平衡 。 **李勇** [31:27] 对对对 ，其实所有的儿童的产品都是这样的 ， 带入消费啊 。 但我们这个产品其实占了一个便宜 ，因为好多妈妈也喜欢毛绒玩具 ，因为毛绒玩具主要的消费群体其实就是成年人， 还不是孩子 。 基本上所有毛绒玩具品牌都是这样的 。 那对于我们来说呢 ， 一方面呢我们觉得孩子喜欢和 AI 玩具互动 ， 这些 AI 玩具可以陪他们成长啊 ， 可以接受他们各种各样的奇思妙想啊 。 但是呢我们在 APP 里面 ， 我们给家长也提供了很多功能 ， 家长可以设置很多的 prompt， 比如家长可以针对于孩子的这个特点 ， 或者根据自己对于孩子的期望 ， 比如说啊让这个玩具多鼓励孩子 ， 让孩子勇敢一点 ，也可以说设置提醒孩子多喝水 ，也可以说跟孩子多聊英文 ， 或者多聊天文知识 ， 多聊物理知识 。 而且呢我们 APP 里面还给家长提供了孩子的这个成长报告 ， 就是每周给他一个 summary， 大概孩子聊了什么内容 ， 然后让家长可以发掘孩子的一些潜能啊 。 就是我觉得我们这个产品首先妈妈喜欢 ， 可能孩子也喜欢 ， 同时考虑到了家长和这个孩子的一些需求 。 ### 教育与巨头 **Host** [32:28] 对 ， 多说点天文知识 ， 就是这种其实又偏比较教育的方向了 。 会不会就是有点背离作物 ， 就是玩具的这个初衷吗 ？ **李勇** [32:38] 其实我们觉得严肃意义上的教育呢 ， 可能是一套体系 ，有一套课程 ， 这个呢我们不太想选这个方向 。 广义的教育呢 ， 可能是给他养成良好的习惯呢 ， 对吧 ， 生活习惯这种 。 **Host** [32:52] 心理习惯 。 **李勇** [32:53] 对 ， 这个我觉得是 OK 的 ， 这个是我们比较轻度一点的 。 广义的教育我们是 OK 的 。 那么严肃的教育内容我们不做呢 ， 我觉得一个就是大模型技术本身的这个发展阶段的考虑 ， 包括它连幻觉的问题还没有解决很好 ， 它连简单的数字大小的比较都容易出错 。 所以严肃的教育内容呢 ， 我觉得大模型不一定擅长 。 第二个就是说如果给孩子做一个教育产品呢 ， 我觉得它需要有高质量的这个严肃的教育的内容 ， 需要有专业的教研团队 。 我们这公司三年了嘛 ，21 年最开始我们也没有做毛绒玩具品类 ， 当时也做的是天猫精灵加早教机呀 ， 天猫精灵加磁铁笔呀 ，其实那个品类很受欢迎 ，在中国这个市场上有教育属性的会很好卖一些 。 **Host** [33:38] 我觉得做这个决定其实也还比较难 。 **李勇** [33:40] 对 ， 这是其实一个短期和长期的一个考量 ， 就是说我是觉得中国的这些科技巨头啊 ， 这些在线教育巨头啊 ，因为教育是一个非常大的一个市场 ， 尤其是教育加 AI， 对吧 ？ 我觉得他们一定会投入很大的精力去做这个市场的 。 那可能长期来看 ， 对一个创业公司来讲 ， 即使我反应速度比他们快 ， 那我能赚一波钱 ， 我可能比一年能活下来 ，但我三年五年我觉得不适合像我们这种创业公司 。 因为在线教育巨头呢 ， 它有非常好的这个教育内容体系 ，有教研团队 ， 它也有非常好的品牌和营销的能力 。 对 ， 我觉得长期来讲 ， 如果做一个 AI 的教育硬件 ， 要考虑到在线教育巨头 ，他们怎么看待这个市场的 ，他们的动作 。 **Host** [34:21] 哎 ， 那咱们这种产品形态 ， 就比如说像教育巨头 ， 就是我们所谓的这种大厂 ，他们不会去做类似的事情吗 ？ **李勇** [34:29] 因为我们目前做的是一个玩具的一个形态 ， 我们还是想做情绪价值这个赛道 ， 我觉得不会 。 就跟我最开始的时候 ， 我们创业之前不是在阿里做了一个天猫精灵的儿童故事机吗 ？ 那个故事机我们已经量产 ， 我们已经开卖了 ， 我走之前卖了几万个了 。 **Host** [34:43] 多长时间卖了几万个 ？ **李勇** [34:45] 几个月时间吧 ，但这个已经对阿里来讲是一个很小的一个数字了 。 这个项目推动也非常艰难 ， 包括后来很快就停掉了 。 你想啊 ， 你站在一个大厂的角度 ， 做一个玩具根本不是它的战略的方向 。 对于一个大公司来说 ， 它有更大的这种战略或者赛道啊要把握 。 你比如说现在做 AI 硬件 ， 每个公司都自己的不同的战略吧 ， 比如 AI 硬件 ， 很多人做不管是手机加 AI， 还是耳机 ， 还是眼镜 ， 甚至说汽车 ， 这都是非常大的这种 AI 硬件赛道 ， 很少有这些巨头们会在意一个玩具这个赛道 。 就这个赛道可能对创业公司相对友好一些 。 另外一个原因就是这个品类的优势 ， 就是玩具呢 ， 大部分它属于一个情绪价值的品类 。 情绪价值的品类呢 ， 很多人他会买很多 ， 就比如说那个泡泡玛特或 Jellycat， 你会买很多个 ，因为你买了 AIP 和买 BIP 呢 ， 它不冲突 ， 对吧 ？ 但是呢如果你是一个手机一个眼镜 ， 大概率你一个就够了 ， 所以你不会买很多个 。 所以呢对于大的这种工具类的赛道呢 ， 一般你有一个就够了 ， 它就非常卷 ， 可能只有第一没有第二 。 但是像泡泡玛特啊 ， 像 Jellycat 啊 ，他们旗下的很多个 IP 的系列呢 ， 它出一个新款你还愿意买 ， 会重复消费 ， 这是情绪价值的这个赛道 。 非常大好的一点 ， 就是玩具这个赛道呢 ， 我觉得可以容纳很多家小一点的公司 ，但是工具属性呢 ， 这些科技巨头们 ， 这些大的这种 ， 比如手机耳机这样的赛道 ， 就相对于竞争力非常的残酷 。 **Host** [36:07] 你觉得像 AI 眼镜这种的算是工具类的吗 ？ **李勇** [36:10] 显然是 。 **Host** [36:11] 是吗 ？ **李勇** [36:12] 对 ， 肯定是 。 **Host** [36:12] 比如说 Meta Ray-Ban 那个眼镜 ， 它是工具类的是吗 ？ **李勇** [36:16] 就是因为眼镜你只会有一个嘛 ， 对大多数人来讲你只会戴一个眼镜嘛 ， 就好比说你只会用一个手机一样 ， 那它就能处理你大部分的这个任务 ， 对吧 ？ 就 PC 也是啊 ， 就一样的道理 ， 耳机也是 ， 就你同时只会用一个嘛 。 工具类的不是什么坏词 ， 它是非常好的词 ， 它是人类共同的需求啊 ， 它是一个非常大的一个赛道 。 情绪价值呢 ， 它是比较小众的赛道 ， 就是你要针对于小众的这个用户群体 。 我举个例子 ， 比如 Jellycat 有好多个 IP， 它不同的 IP 呢 ，其实针对于缓解不同的焦虑的吧 ， 对吧 ？ 满足不同的情绪价值 。 **Host** [36:46] 它可以缓解不同的焦虑 。 **李勇** [36:48] 当然当然 ， 就是有很多种嘛 ， 比如说它有奶茶 ， 它卖的比较火的 ，有个爆炸企鹅 ， 对吧 ？ 有个茄子 ， 它有好多不同的那个情绪 ， 它有不同的那个环节的这个产品形态 。 **Host** [36:58] 但是咱们的产品 ， 就是目前的这个产品 ， 它其实也是其实买一个也就好了 ， 对吧 ？ **李勇** [37:04] 我们第一代产品呢 ， 是一个毛绒玩具的挂件 ，因为它是一个存量的市场嘛 ， 就你家里已然有毛绒玩具了 ， 你买这个挂件之后呢 ， 我们就想用一个形态满足更多的 。 但是呢我们的使命愿景呢 ，其实我刚才提到 ， 我们想做一个完整种圆的一个世界 ， 我们希望有不同的 IP，因为我们跟一线的 IP 合作的 ，也有我们自己去孵化自己的 IP， 未来这家公司我希望是这样子的 。 我们有很多个不同的 IP， 都是完整的毛绒形态的 。 对 ， 这个可能是我未来更多的产品是在这一块 。 **Host** [37:31] 电子版的 Jellycat。 **李勇** [37:33] AI 版的吧 ， 对对对 。 **Host** [37:36] 对 ， 那您是怎么看待就是这个市场天花板的 ？ 因为其实现在就我们不可避免的就是出生率越来越低 ， 然后存量的这些小孩啊 ，不用存量可能不太好 ，但是就是现在这些 3-6 岁的小孩 ，其实过不了多长时间他们就会长大了 。 怎么看待这个实验室里的市场规模 ？ 另外一个事就是我们怎么去应对这些问题 。 **李勇** [37:55] 对 ， 两个 ， 一个就是我们从公司从第一天开始啊 ， 我们就注意到毛绒玩具这个市场呢 ， 可能给孩子的这个产品线 ， 就是头部的几家毛绒玩具公司 ，他们的 Kids 系列给孩子的产品线可能才 20% 都不到 ， 那大部分孩子比年轻人的 ， 所有的毛绒玩具主要消费群体其实都是年轻人， 不是孩子 。 **Host** [38:14] 这个消费群体是怎么界定的 ？ **李勇** [38:16] 就是买它且用它 ， 很简单 ， 比如说你像全球排名第一的毛绒品牌呢 ， 叫 Stuff， 它是最贵的最高端的毛绒品牌 ， 它有一个 Kids 系列 ，但是 Kids 系列呢 ， 可能在它整体的那个营收的占比其实很少的 ， 包括 Jellycat 也是 ，其实买 Jellycat 的大部分都是年轻人， 也是他自己用 ，也是自己买的 ，不是买给自己孩子的啊 。 就像 Jellycat 这家公司呢 ， 你从看它公司历史你也知道 ， 它最开始就是给孩子做玩具的 ，但后来呢它说它是一家礼品公司 ， 它是给转型针对于主要针对年轻人的市场 ， 本来毛绒玩具基本都是这样子的 。 所以我们第一代产品针对于孩子呢 ，是因为大模型的能力的问题 ， 就是因为我觉得在 23 年我们做这个产品的时候 ， 包括 24 年， 包括此时此刻 ， 我觉得针对于年轻人的这个情绪价值 ， 大模型做的还不够 ，但我觉得 25 年差不多了 。 核心一个标志点是端到端的语音模型 ， 它的这个成熟的应用 ， 它的成本呢 ， 它的体验跑起来之后呢 ， 可以给成年人提供足够的情绪价值了 。 所以呢这家公司呢 ， 你刚才问我天花板的这个问题 ， 我们是做 AI 毛绒玩具的 ，但是呢孩子的这个产品线呢 ， 只是我们第一款切入市场 ， 未来我们还是希望有更多的针对于年轻人的市场 。 第二个你刚才提到中国的出生率的问题呢 ， 我们觉得出海是很重要的一个战略机会啊 。 我们公司在 23 年的时候从北京搬到了深圳 ，也主要是为了出海 ， 就是本来也是面向全球的一个 brand， 包括我们现在起的这个公司名字也是啊 ，也是全球的一个商标啊 。 **Host** [39:38] 所以现在已经在海外售卖了 ？ **李勇** [39:40] 已经开始了 ， 我们在美国已经开始了 。 **Host** [39:41] 现在情况怎么样 ？ **李勇** [39:43] 刚开始 ，因为在美国的模型啊 ， 服务器啊跟国内的都不一样 ，因为两地的法律法规啊都不一样 ， 包括数据啊严格的分开啊 。 ### 语音模型 **Host** [39:51] 对 ， 就上次跟你聊的时候 ， 你就提到了说就是如果有了 4O， 它能打断 ， 然后端到端它其实会更好 。 **李勇** [39:57] 对 。 **Host** [39:57] 上次我们聊的时候 ，其实 4O 还没有就是正式的推出嘛 。 **李勇** [40:01] 对 。 **Host** [40:01] 其实在过去这几个月 ，其实我们已经可以在这个 GPT 上体验 4O 了 ， 然后其实越来越多的就是国内的这些创业公司也在加大就是去做端到端语音的研究 ，有没有在体验其他的一些端到端语音的产品 ？ 然后您觉得就实际情况上来说 ， 就是对您刚才说的这个问题有没有什么提高改善啊 ？ **李勇** [40:21] 有有 ， 显然有 ， 就是最开始上次我们聊的时候呢 ， 我们看到 OpenAI 的一个 demo，9 月份聊 ， 它说它是 9 月份要正式的 。 **Host** [40:28] 对对对 。 **李勇** [40:29] 好像是 7 月份吧 ， 好像反正别的了几次 。 对 ， 最后在头两周吧 ， 我们看到它的 demo 呢已经出了很多 。 当然我们现在国内的这个大模型呢 ， 一些内测的这个端口我们也拿到了 ， 就这个体验呢我觉得挺好的 ， 就是跟我们的那个预期差不多 。 唯一的就是让我们有点那个是它的推出时间晚了一些 。 另外一个就是成本 ， 就目前的端到端的这个语音模型的成本还比较高一些 ，但是我觉得再给它一个季度 、 两个季度 ， 基本上我们还能满足我们的这个需求 。 对 ， 我们其实很多项目就坦率的讲是跟他们那个发展的技术相关的 。 **Host** [41:01] 对 ， 就是随着人工智能技术的这个不断发展 ， 您觉得就是说玩具领域可能还会有什么样的一些 ， 比如说新的趋势或者是创新的方向吗 ？ **李勇** [41:09] 很多啊 ， 你比如说这个玩具呢 ， 我们目前还接了一个 WiFi 的 ， 它是不是可以有一个 4G 的一个模块 ， 比如说可以带 4G 的一个蜂窝的一个版本 ， 可不可以有一个摄像头接一个多模态的大模型 ， 它可不可以有专门的一个芯片 ， 可以跑起一个小尺寸的端侧的这个模型 ， 这个都是我们正在聊的一些方向 。 那么从算法这个层面呢 ， 就更多了 。 你比如说我们刚才提到云端到端的这个模型 ， 包括我们说的国家家的这个场景 ，其实就多智能体嘛 ， 就是好几个玩具跟孩子一起在玩 ， 那不同的这个玩具有不同的角色 ， 就多智能体多角色的这个聊天互动 ， 还有多角色之间可以互相的打断 ， 你有两个毛绒玩具 ， 你的小猪佩奇可以打断你的 ， 对 ， 可以打断你的 艾莎公主 ， 甚至可以打断孩子 。 对 ， 这种玩起来就非常好 ， 包括最近他们在做的 ， 我们在内测的一些背景音的混音呢 ， 就是比如说我们在玩一个探险故事的时候 ， 这个看故事里面有很多的背景音 ， 比如说海盗的声音 、 海浪的声音 、 脚踩在雪地上的声音 ， 这些技术都可以使孩子的体验会越来越好 。 本质上我们是想做 AI friend， 就这个 AI friend 跟用户在互动过程中， 哪些大模型的技术可以适配我们这个场景 ， 我们就用这个技术运用在这个场景里面 。 对 ， 我觉得不管是从算法这个层面 ， 还是从硬件这个层面上， 可能最近 25 年迭代都非常快 ， 我们会有不同的硬件和不同的这个模型能力组合的一些新品在 25 年会上市 。 那现在那个新的一些技术 ， 主要是一些跑起端侧模型的 ， 它需要芯片侧和那个模型侧 ，他们的一些匹配 ， 最近我们也在探索这个方向 ， 对 ， 这个可能是比较新的一个领域 。 **Host** [42:46] 您觉得就是端侧的智能 ， 大概什么时候可以真的在硬件上应用呢 ？ **李勇** [42:50] 其实应用起来呢 ， 我觉得 25 年肯定会 ， 只不过呢各家考虑自己的产品定价成本的这个问题 ， 这其实是一个产品定义的一个取舍 ， 就是现在不是没有这个芯片 ， 现在比如手机的旗舰的芯片是可以跑一个小尺寸的模型的 ，但它对于一个玩具来讲太贵 ，而且有很多功能我们用不上， 对吧 ？ 什么样合适的芯片 ， 跑一个什么样合适的端侧的这个模型 ， 它来这个匹配的调试 。 ### 负债创业 **Host** [43:14] 您反复提到取舍 ， 取舍对于硬件创业公司来说很重要 。 我知道你们之前还经历过一段账上没钱的日子 ， 那肯定对取舍会有更深的体会 。 **李勇** [43:25] 前段时间我们那个老股东 ， 就是我们第一轮的天使投资人叫蓝池 ，他举办了一个 AI 硬件的论坛 ，在深圳请了很多创业者交流 。 我在上面聊的时候 ， 我就说很多人大模型 AI 硬件创业 ，他们是从零起家 ， 就白手起家 。 我说我们是从负几百万起家的 ， 就因为那个时候呢 ， 我们账上已经没有钱了 ， 没有钱了之后呢 ，但是公司还要运营啊 ，不管房租水电 ， 还是员工的工资社保啊之类的 ，其实我们当时已经欠钱了 。 当时就想 ， 那你找了一个新的方向 ， 你要持续 ， 你还要投研发投人， 你不是还要花钱了吗 ？ 那这个时候需要借钱 ， 需要投钱 ，因为那个时候只是一个 PPT 嘛 ， 融资也非常难 。 我们大概是从 23 年的 3 月份开始想好这个事的 ， 到 23 年的 8-9 月份吧 ， 才融到钱 。 所以中间的这个半年多时间里面 ，其实是非常的艰难的 。 然后真正能挺下来的呢 ， 我觉得核心还是这个团队 ， 团队是不是真的相信这个方向是未来的方向 。 我觉得如果你是彻底的换了一个大的一个赛道 ， 我觉得可能是有团队稳定性有问题 ，但是我们大的赛道也没有换 ， 对吧 ？ 整个还是 AI 玩具的方向 ， 我们毕竟已经共事了两年， 这两年过程中呢 ， 大家是不是彼此认可 ， 这也很关键 。 所以即使当时没有钱 ， 我们当时借钱 ， 当时每个员工呢就降薪 ，也基本上 1 万块钱左右吧 ， 就是主要核心员工基本上一个月就拿 1 万块钱 ， 这 1 万块钱也我们有几次发发不出来工资的情况 。 不过也很幸运 ， 后来我们在深圳碰到了高秉强老师 ， 跟他聊的过程中非常兴奋 ， 就那个时候本来都已经挺绝望的 ， 见了很多机构 。 **Host** [44:54] 23 年的时候 ？ **李勇** [44:55] 23 年 8 月份的时候 ， 对 ， 见了很多机构 ， 本来挺绝望的 ， 就是觉得公司什么也没有 ，因为我们第一轮融资的估值都已经挺高的了 ， 当时第一轮就 1 亿的估值嘛 ， 所以 。 **Host** [45:05] 1 亿人民币 。 **李勇** [45:06] 1 亿人民币的估值 ， 所以呢估值也不可能太低 。 但是跟高老师聊完之后呢 ， 高老师就也不太介意我们的估值 ， 然后其实我们是从 0 到 1 签了一个东西嘛 ， 完了是一个 PPT， 一个想法 ， 高老师觉得这帮团队们背景挺好的 ，而且能在这种那么艰难的情况下还能在一起 ， 对吧 ？ 一直是工资费发不出来 ， 还能在一起做事 。 然后我们跟他的想法是完全一样的 ， 就是我觉得那个时候不存在谁说服谁的问题 ， 就高老师一直在想找一个 AI 加硬件加儿童 ， 就大的逻辑跟我们一模一样 ， 就是大模型来了之后在中国创业 ， 那我们做一个硬件就非常有优势 ， 就好比说你要做一个纯软的一个 AI 应用的话 ， 那有很多硅谷啊 ，有很多海 外团队可以跟中国团队卷 ，但是因为我们中国有产业链的优势 ， 尤其是我们这帮人做了 20 年的硬件 ，AI 加硬件的我们比较合适 。 而且呢高老师那时候也觉得 AI 硬件给成年人 AI 的能力还不够 ， 所以一定是第一个落地的场景给你还给孩子做一个硬件 。 所以即使公司有更大的梦想 ，但是第一款落地的产品 ， 公司要活下来 ， 还是要聚焦在儿童 ， 聚焦孩子身上 。 只不过呢唯一就是可能我们想到了更深一点 ， 就是一个毛绒玩具的形态 ， 所以我们高老师一讲 ， 哎 ， 高老师就觉得那这个挺好 。 对 ， 当时高老师就拍板要投我们 。 **Host** [46:19] 那个当天是 ？ **李勇** [46:20] 当天就是 ， 对 ， 就当天 ，因为高老师后来我们听过他很多的这个故事 ， 那时候我是第一次认识高老师 ，他确实投很多项目基本都这样 ， 就非常简单 ， 非常直接 ， 给他看准之后就非常那个 。 **Host** [46:32] 哎 ，他也赞同就是不做教育这个 ？ **李勇** [46:34] 他非常赞同 ， 就是高老师他今年 70 多岁了 ， 然后他在伯克利教书教了很多年， 后来去港科大当教授很多年， 他当时就有一个观点我印象特别深 ， 我们就跟他讲 ， 我说那个我们想做一个玩具 ， 那孩子尤其是如果我们给 3-6 岁孩子玩具的话 ， 更重要的是培养他的这个好奇心 ， 培养他对科技的这种兴趣 。 然后高老师说特别对 ，因为他觉得如果孩子他想知道什么样的量子力学的话 ， 等到孩子上了高中上了大学 ， 会有非常高老师说像我这样的专家教授 ， 非常专业的老师给他讲 。 还有在早的时候呢 ，因为中国没有一个家长能比大模型更加有耐心 ， 更加懂得更多 ， 对吧 ？ 你跟高老师的价值观也非常相近 ， 对 ， 这也是我觉得我们很幸运的一点 。 高老师微信朋友圈的签名叫 " 最紧要好玩 "，他是粤语嘛 ， 就是好玩最重要吧 ， 就是最紧要好玩 。 **Host** [47:27] 你们第一轮融资的时候是 21 年的时候是吧 ？ **李勇** [47:31] 对 。 **Host** [47:31] 然后就其实到中间这两三年其实 。 **李勇** [47:33] 就没多少钱了 ，因为最开始做的还是一个品牌嘛 ， 还是一个消费品嘛 ， 就你是一个科技消费品 ，但是同时也当一个消费品的赛道 ， 这两年融资就非常非常艰难 。 大模型是 22 年的 11 月 30 号我记得发布的嘛 ， 第二天我们就讨论啊这个东西 。 **Host** [47:51] 你们整个公司吗 ？ 还是你们几个 ？ **李勇** [47:52] 刚开始不是整个公司 ， 刚开始就是我们几个人吧 ， 就是在聊我们的判断 ， 它会给这个 AI 硬件 ， 尤其是 AI 儿童硬件会有什么影响 。 对 ， 大概聊到春天后聊到 3 月份的时候 ， 我们基本想明白这个事了 ， 做一个毛绒玩具 。 但是呢在做的过程中啊 ， 我们后来评估了一下公司的这个资源 ，因为当时想写个 PPT 去融资嘛 ， 当时发现融资就非常艰难 。 刚才我也解释了 ， 如果做一个完整的毛绒玩具的话 ， 我们需要拿很多的 IP 给 IP 交钱呀 ，IP 方的审核呀 ， 我们怕公司现金流支撑不到 。 即使我们完成了那个高老师那个融资之后呢 ， 我们也觉得从经营角度可能有危险 ，因为最开始做大模型研发呀之类投影还挺大的那时候 。 **Host** [48:31] 早期还没有像现在技术的方法论这么成熟 。 **李勇** [48:34] 太对了 ，因为那个时候本来就没有开源 ， 后来我记得是 7 月份吧 ， 好像拉萨呀 ， 然后国内的这些陆陆续续啊 ，3 年 7 月份开源 ， 所以我们也挺开心的 。 但是即使这样呢 ， 你研发投入也比较大 ， 所以呢我们就觉得还是稳妥一点 ， 还是做一个存量毛绒玩具市场一个挂件 ， 还是取舍嘛 。 就像刚才你问到的时候 ， 我们用户的一个差评是说这个我们第一代产品它必须摁住才能说话 ， 这个是在我们做这个产品之前我们就想到了 ， 就是我们最开始想的产品肯定是一个完整的毛绒玩具 ，不需要人家说话嘛 。 但是后来改了产品的时候呢 ，其实我们想到这个了 ， 内部也讨论过 ，也很纠结 ， 就到底这个产品要不要做 ， 做了之后用户体验肯定有牺牲的 ， 就跟我们最开始想的那个规划那些产品 。 但是我们觉得呢 ， 就永远是取舍嘛 ， 就是孩子是没有见过可以连续对话呀 ， 可以角色扮演的这样的一个大模型的这个场景的 ， 你给他这个场景的体验才重要 。 具体是摁住说话还是远程唤醒 ， 这个问题不是第一位的 ， 所以我们就大胆的做这个取舍 。 最后的这个销量啊 ， 包括我们刚上线的受的欢迎程度呢 ， 我觉得也挺好的 ，也能正面回馈我们的这样的一个想法 ， 然后让更多的不了解 AI 大模型的这些用户 ， 尤其是一些不了解那么多技术的 ，也联系妈妈们知道这个产品的体验 。 我觉得我们这个取舍是没问题的 。 我们是 8 月份正式上市的 ， 之前做过一些内测 ，5-6 月份吧就开始做内测了 ， 做了几轮的内测 ，在中国呀在美国呀都做了好几轮内测 ， 收集了很多用户的一些反馈 。 对 ，其实最开始产品形态呢 ， 除了泡泡之外， 我们还考虑过好多种 ， 包括纽扣 ， 就是考虑了好多种形态 。 对 ， 最终呢评估待机呀 ， 就是续航啊 ， 然后交互的体验呢 ， 就反正综合的一个结果 ， 这个 ID 是什么样子 ， 它尺寸的大小 ， 对吧 ？ 然后硬件的芯片跟麦克风的一些选型啊 ， 反正最终定下的结果是我们现在做的一个这个魔法泡泡 。 **Host** [50:19] 作为一款硬件的步骤确实很繁琐 ， 对吧 ？ 就你刚才说的 ，其实可以做纽扣 ，也可以做成这样一个挂在脖子上的 。 **李勇** [50:25] 对 ， 方块五角星 ， 当时想了好多种形态啊 ， 三角形五角星好多种形态 。 **Host** [50:30] 包括里面不同的麦克风 ， 就是外面的材质是 。 **李勇** [50:33] 对 ，也是硅胶啊 ， 还是什么不同的袋面 ， 毛绒啊 ， 硬的软的 ， 就好多种取舍 ， 颜色要不要一个挂的东西 ， 这个挂绳应该怎么设计 ， 对吧 ？ 好多种这个细节 。 所以我一个硬件呢 ， 它一般都先做 ID， 先做外观工业设计嘛 ， 然后做完之后结构 ， 完了之后那个主板啊 ， 然后一次开模啊 ， 再修模呀 ， 对吧 ？ 流程非常长 ， 得几个月的时间 。 所以最开始那个路如果决策走错了的话 ， 这个几个月时间就浪费了 。 对大公司来讲没所谓 ， 或者你有几条并行产品线无所谓 ，但对于我们这个创业公司来讲 ， 那一步走错了之后现在又续不上了 ， 所以这个就很艰难了 。 我们本来可以做得更好的 ，但只不过中间还有一些问题 ， 就是我们本来是没想到今天在国内卖 ， 本来是想说 24 年在 。 **Host** [51:17] 在上海 。 **李勇** [51:17] 对 ，在美国卖 ， 卖完之后呢回来再在国内卖 ，也是为了一些客观的原因 ，因为海外因为美国我们做的独立站 ， 我们其实经验我之前没有做过 ， 我们团队之前没有做过 ， 所以呢可能就比较慢嘛 ， 先种草啊 ， 对吧 ？ 然后在海外找一些大人种草啊 ， 做一些 PR， 就流程会比较慢 ， 做品牌嘛 。 所以为了这个融资 ， 为了公司有现金流 ， 所以我们想说还是在国内卖一下吧 ， 就是基本上 24 年融资 ， 如果你不能证明 PMF， 就很难融到钱 。 **Host** [51:45] 是的 ， 尤其是硬件我觉得格外是 。 **李勇** [51:48] 对 ， 你要证明这个 PMF 呢 ， 你得有销量啊 ， 得有活跃呀 ， 对吧 ？ 所以你没有这个数据呢 ， 你就很难去拿到钱 ， 就没办法 ， 被迫我们又回来国内先卖 ， 调整了营销策略 。 那国内先卖的话呢 ， 我们的服务器啊 ， 算法呀不全要准备嘛 ，而且国内它不是还要 APP 上架呀 ，不是有一堆的事情要做嘛 ， 对吧 ？ 所以没办法 。 我们第一批开卖的时候 ， 我刚才也提到用户根本不是买下的 APP， 就是这个原因 ， 就是我们来不及上架 。 但是如果我准备推迟一两个月再卖的话吧 ， 我没有担心公司的现金流啊 ， 就客观的一些问题 。 我个人其实对我们今年我觉得那些是没有达到我们预期的 ，不是产品体验好 ，是公司整个整体经营 。 我们正好年底在开团会嘛 ， 我们觉得今年其实是我们做的不够好 。 哦 ， 刚才忘了说了 ， 就我们这个产品上线的时候 ， 我们直播间的时候最多的时候 3,000 多人， 你知道吗 ？ ### 爆卖与AI眼镜 **李勇** [52:36] 就是我们根本没钱投流 ， 就是因为我们是第一个 AI 玩具 ， 就是一上线的时候呢 ， 就在抖音上就爆掉了 。 那爆了之后呢 ， 我们不管是主播啊 ， 客服啊 ，APP 上架 ， 都没有人力来得及做 ， 所以呢导致的 。 **Host** [52:48] 是什么呀 ？ **李勇** [52:49] 就是你回复不过来嘛 ， 好多用户问问题买 ，他问问题买完之后不知道怎么下载 UP，不要很多问问题嘛 ， 我们根本接不过来嘛 ， 就是这个根本的需求接不过来 。 一天能接几千条客服的咨询 ，因为培训招聘客服需要时间嘛 ， 包括主播的话术 。 **Host** [53:05] 客服一个人吗 ？ **李勇** [53:05] 最开始不就一个吗 ？ 就一开始没想到他也能卖得那么好嘛 ， 所以也没有来给我们足够的时间准备 ，但我们也没钱 。 我们其实卖这个产品上演之前已经从银行借了不少钱 。 **Host** [53:16] 哦 ， 所以其实像去年高老师那笔融资之后， 到 8 月之前也还是比较没有 。 **李勇** [53:21] 啊 ， 对 ， 资金一直非常紧张 。 如果说我那个时候能融到比较多的钱的话 ， 那就非常从容 。 就像我说的 ，他可能不是公司运营水平的问题了 ， 那因为我们做了 20 多年的硬件了 ， 我们当然知道一个硬件上市的时候 ，他 GTM 应该怎么做嘛 ， 对吧 ？ 所有流程应该怎么做 ， 国内的渠道呢 ，不管是京东 、 天猫 、 抖音呢 ， 我们都做过 ， 所以这个经验我们是有的 ，但没有这么做是因为有很多客观的因素 。 当然我们团队也没有想到他会这么火 ， 实际上讲 ，因为一般的产品上线之后呢 ，他不都得有个过程嘛 ， 就你慢慢的 ， 比如说哎 ， 就有一小拨人喜欢 ， 慢慢的更多人喜欢 。 但是我们一上上抖音的时候呢 ， 我没想到直播间会有这么多人。 **Host** [53:58] 你们去调查过为什么就是 。 **李勇** [54:00] 我觉得还是因为抖音它不是一个内容驱动的一个平台嘛 ， 我们拍的这些短视频呢 ， 我们直播的这些画面呐 ， 主播展示这些卖点内容啊 ， 非常吸引人， 这产品非常适合在抖音 。 **Host** [54:12] 都是说直播这个 。 **李勇** [54:13] 这种展示形态 ， 抖音的后台的算法也足够的精准 。 **Host** [54:17] 对 ， 所以接下来资金应该还好 ，因为我看其实前段时间你们公布了一轮 。 **李勇** [54:21] 对 ， 就现在还好 ， 没有正式对外说话 ， 反正工商面更多已经做完了 ， 对 ，但我们没有正式对外 。 **Host** [54:27] 那现在下半年融资就还好 ， 对吧 ？ 我知道 。 **李勇** [54:30] 产品上线之后吧 ， 还好 ， 就产品上线之后基本上大家能看到有 PMF 了 。 现在可能在整个市场上 ，在全球范围内吧 ， 一个 AI 硬件验证 PMF 其实不多啊 ， 就那几个 。 **Host** [54:41] 就我觉得其实你刚才说的就是一直紧缺 ， 就是资金一直紧缺这个状态 ， 应该是连当时在大厂就是赔钱卖的那种感觉 ， 应该是还是很不一样的 。 **李勇** [54:51] 我觉得相反嘛 ， 我那个时候是有提前申请预算的嘛 ， 你有这个预算 ， 每年公司有任务 ， 集团有任务 ， 对吧 ？ 今年要卖多少台 ， 提前那么下一个财年的预算就好了 。 **Host** [55:01] 现在眼镜又火了 ， 你什么感受 ？ 在爱奇艺上做过一家眼镜 。 **李勇** [55:05] 其实 Meta 火之前我们能预判到了 ， 就是大模型来了之后，23 年年初的时候 ，其实我们就已经想了这个 AI 跟什么结合 。 那时候因为眼镜是下一代计算平台 ， 我没有任何怀疑 ，因为它离人太近了 ， 就它的对人的效率提升太明显了 。 所以眼镜呢 ， 我们觉得它是比手表和耳机更好的一个场景 ， 这是毫无疑问的 。 那手机能不能比例说啊 ， 至少是比手表比耳机要好 。 所以那个时候我们就觉得大模型如果在眼镜上面会很好 ， 只不过这个不是个创业公司 ，但是 Meta 先做出来的 ， 这个我们没有想到 。 我们以为苹果呀或国内的这几家也会很快做 ，但是 Meta 居然比国内的几个科技硬件巨头做得还快 ， 这个我不知道为什么 。 **Host** [55:46] 就是说当时您在爱奇艺的时候就觉得 ， 就是摄像头加上眼镜 ， 加上交互的这种形式 ，是很有可能是下一个比较火的这个 。 **李勇** [55:55] 当然 ，但这不仅在爱奇艺 ， 这多年前我们就这么认为了 ， 只不过那个时候的 AI 呢没有那么聪明嘛 。 所以当大模型来了之后， 那显然如果你帮那个 AI 换成就类似于帮天猫精灵 ， 我们做那个故事机 ， 你换成大模型一样嘛 ， 它可以连续聊了 ， 可以对人的这种工具价值的提升 ， 显然明显不一样嘛 ， 对吧 ？ 这个认知大家一直都有的 ， 只不过为什么是 Meta 先做出来 ， 这个因为它其实是需要取舍的 。 我没有研究不知具体原因啊 ， 比如说 Meta 最开始做了好多那个 VR 的眼镜 ， 对吧 ？ 它能取舍把它显示的部分给它舍弃 ， 只加摄像头和麦克风阵列 ， 那这个东西是我没想到它有这么大的获利的 。 就这个取舍其实挺难的 。 国内现在有些创业公司 ， 我看他们做的眼镜 ， 它有的保留了显示 ，但是去掉了这个 Speaker， 这个也是很大的一个趋势啊 ， 就是我知道那家公司做的也挺好的 ， 我就不提名字了 。 反正我看到他们那个产品 ， 我觉得这也很厉害 ， 这就是一个取舍嘛 。 你想你戴了一个眼镜 ， 它没有 Speaker， 它没有喇叭 ， 这个体验你就显然你打不了电话了嘛 ， 对吧 ？ 但是有显示 ， 所以它这个场景就很精准嘛 。 **Host** [56:59] 什么场景 ？ **李勇** [56:59] 就它有摄像头的嘛 ， 它有显示的 ， 我能看到东西的话 。 我举个例子吧 ， 我举个摸鱼的场景吧 ， 对吧 ？ 你比如说在办公室 ， 你在办公室你听摸鱼 ， 对吧 ？ 当然这个不一定是它这个品牌宣传的点 ， 我只是随便大家 。 **Host** [57:13] 对 ， 当然了 。 你给一个例子吧 。 产品用户发觉了这个价值 ， 可它本来的那个本意是背道而驰的 。 **李勇** [57:18] 我举这个例子是说硬件是需要取舍的 。 我们看到很多挺好的一些公司 ， 或者很有特色的这个品牌做一些取舍 ， 大厂不一定能有这个取舍的魄力 ， 或者说它内部决策的流程可能不允许 。 你比如苹果做眼镜 ，Apple Vision Pro 那个 ， 它实际情况它就什么都要 ，是吧 ？ 你看它做的就是那样的一个形态 ， 那 Meta 就很勇敢做了这种取舍 。 **Host** [57:40] 你看它很勇敢 。 **李勇** [57:40] 是啊 ， 就是它也是做 VR 眼镜的呀 。 你想啊 ，Meta 前几代产品线不都是 VR 眼镜吗 ？ **Host** [57:44] 对 。 **李勇** [57:44] 就 Quest 它也出了很多货 ， 那大模型来了之后， 它自己不仅在大模型的这个预训练上投入这么大 ，而且开源 ，而且呢做了一个眼镜 ， 搭载了它的那个大模型 ， 这个很厉害 。 **Host** [57:58] 小佳要在大模型时代再次东山再起了 。 **李勇** [58:01] 而且它做这个东西它不知道好不好卖 ， 它是先行走呀 。 它做出来之后， 出货量到 100 万台之后， 你看咱们现在多好的这个 ， 对吧 ？ ### 竞争与团队 **Host** [58:09] 你觉得会有其他创业公司尝试我们这样类似的产品形态吗 ？ **李勇** [58:15] 你说我们的产品形态是吧 ？ **Host** [58:16] 是的 。 **李勇** [58:17] 很多创业公司当然会啊 ， 现在已经有很多了 。 **Host** [58:19] 对 ， 我们刚才聊了大厂的 ， 你觉得其实可能大厂就是没必要 ，他可能不一定会做这个产品 ，但我觉得可能创业公司 ， 就你刚才说其实像 Meta 它是先行者 ， 它做出来这样一款眼镜之后， 国内现在已经有 100 家这样类似的眼镜公司了 。 您觉得国内创业者会做咱们类似的事情吗 ？ 如果要做的话 ， 您觉得会对我们带来什么影响 ？ **李勇** [58:37] 我觉得这一定会啊 ， 做硬件的 ， 对 ， 已经看到很多了 。 因为做硬件 20 年了 ， 我觉得这个不稀奇啊 。 我们见到过好多这种这种一波硬件热潮 ， 大家都来做 ， 这个很正常 。 就是不管是之前的手机 ， 当年有很多所谓的那个 MPK 啊 ，有包括手表啊 ， 耳机啊 ， 故事机啊 ， 音箱啊 ， 好多硬件品类都经历过这种形态 ， 这是很正常的一个事 。 我觉得非常正常 。 我现在最大的感受呢 ， 倒觉得自己挺幸运的 ， 就是正好我们这个团队呢 ， 我们现在在全球范围内应该是最快的 ， 就是做了这个 AI 玩具起来卖了大几万台 ， 然后所谓的 PMF 我们验证了 ， 这个是我们最先做出来的 ， 然后这个我们很开心很幸运 。 那什么应对 ， 我倒没有看竞争这一块 ，因为如果我做的是最快的的话 ， 那么我们下一步主要的面临的驱动或者竞争来自于自己 。 原来我们比如一年只能做一个产品 ， 我们现在一年能不能做更多的产品 ， 那团队执行力能够不够 ， 对吧 ？ 原来我们缺钱 ， 那现在如果你不缺钱了之后， 你能不能保持着同样的这个进步的速度 ， 那组织上会不会受到挑战 ？ 反而是我们更关心自己这一块 ， 挑战来自于这里 。 **Host** [59:42] 对 ， 就是其实像 AI 硬件 。 然后现在一下子涌入了这么多人， 包括其实国内很多创业者 ， 很多投资人也能感受到 ， 本来可能就完全不看这个领域 ， 那其实在 24 年也都开始看 AI 硬件这个方向 。 然后很多其实原来做软件的人， 然后现在开始去做 AI 硬件的创业 ， 那一下子涌入了这么多人， 您的感受是什么 ？ **李勇** [1:00:00] 整个大的 AI 硬件来讲 ， 我觉得这是必然的 。 就 17 年那一波 ， 我就相信 AI 要改变世界 ， 只不过太乐观了 。 那个时候天猫精灵我负责它的市场跟销售嘛 ， 团队是我从 0 到 1 组建的 ， 大部分都是手机行业的人 ，他们从各个城市把我招到杭州 。 那个时候每个入职的人呢 ， 我会送他一本书 ， 叫 《 人类清晰想要 10》。 **Host** [1:00:20] 斯威格那本 。 **李勇** [1:00:21] 对 ， 对 ， 斯威格那本书 。 我为什么送那本书 ， 我就真正感觉到 ， 我说大家在这么好的平台 ， 就是人生好不容易能赶到一波真正的这个大的历史机遇 。 因为上一波 AI 也很热嘛 ， 那个 AlphaGo 啊 ， 克里斯 10 那个事情 ， 那上一波 AI 硬件不比现在这个热度低 ， 我感觉 。 所以我就觉得我们很幸运赶上那个时代 ，但可惜那个结果呢不如所预期 。 那现在呢 ， 我觉得我们做 AI 玩具这个小的品类里面 ， 我们也很幸运跑到前面 。 对于所有的硬件厂商来讲 ， 我觉得大模型的这个能力 ， 它可能又是一个革命性的东西 。 那我觉得大家都应该很兴奋 ，也在我这个 AI 玩具领域里面呢 ，也有更多的人进来 。 很多人进来呢 ， 我刚才提到的幸运的是 ， 我们收获了很多合作伙伴 ， 比如说一些上市的玩具公司 ，他们一直想要他们的玩具可以和 AI 的结合 ， 那碰巧呢我们跑出来之后呢 ， 哎 ，他们就跟我们在合作 。 那其他的一些创业公司呢 ，也正在做各种各样的产品形态 ， 我觉得挺好的 。 因为玩具这个行业 ， 我刚才提到它跟手机啊 ， 它和耳机啊 ， 这些工具类的品类不一样 。 那个品类呢类似于大家下象棋 ， 你死我活 ， 这个玩具这个品类呢 ， 它品类细分太多了 。 大家像是在一起下围棋 ， 就是你多一点我少一点 ， 你就比如说现在有很多电子宠物啊 ， 那这些都是这种玩具嘛 ， 对吧 ？ **Host** [1:01:36] 对 ， 就比如说喜欢泡泡玛特的人 ，并不影响他同时喜欢 Jellycat。 **李勇** [1:01:40] 你说的太对了 ， 我想表达就这个意思 。 它其实不是完全竞争关系 。 **Host** [1:01:43] 那么多人涌进来了 ，其实有很多不同背景的人。 您觉得就是什么背景的人， 可能会在整个产业链里面比较占优势 ？ **李勇** [1:01:50] 非常好的问题 ， 这个我其实没有答案 ，因为我最近看泡泡玛特比较多 ， 就是能看王琳的背景 。 为什么是王琳能做成泡泡玛特 ？ 假设我们推演 ， 我们知道有一个潮玩的品牌会崛起 ， 那么应该是什么样的人呢 ？ 他是一个艺术家吗 ？ 他是一个很懂潮玩供应链的人， 会能把这件做好吗 ？ 其实不一定 ， 对吧 ？ 就是那本书里面他讲王琳其实是一个比较普通的出身 ， 比较普通的学校 ，但她做成一个非常优秀的一个事情 ， 所以导致了很多的投资人就错过了这么优秀的项目 ， 对吧 ？ 其实我是想说 ， 我们又面临了一个多维度交叉的一个项目 ， 比如 AI 玩具这个项目里面 ， 显然传统做玩具的人， 对 ， 做 AI 的大模型的人， 做心理 ，他如果对用户洞察 ， 对情绪价值掌握很深 ， 然后包括对硬件很了解的人， 知道怎么供应链选型 ， 跟供应链关系很优秀 ， 对吧 ？ 芯片呀之类的这些技术 ， 这个链条很长 ， 这个事情需要一个很符合的一个团队 ， 把它真正做得优秀 。 理论上呢 ， 你每个地方都不能有短板 ，但具体是你说哪一个背景能做得更好 ， 我觉得这个逻辑推演可能做不到 ， 只能看实际情况里面 。 如果我们比例不能一个玩具总动员的世界的话 ， 我们只能从现在现实生活中， 不管是中国的还是海外的这个团队 ， 我们看哪个团队最有可能做成这个事情 。 我坚信会有一家公司会成为 AI 时代的泡泡玛特 ， 一定是的 ，因为不会说的话 ， 没有 AI 的这个手办 ， 这个情绪价值的产品就能做得这么优秀 ， 那叫千亿的事实 。 那具备了大模型 ， 具备了 AI 能力 ，因为这个事情你要往后 10 年看嘛 ，不管有没有 AGI， 我们认为 AI 的技术会不断的进展 ， 那这个技术使得一个你周围的这些玩具会跟你互动 ， 跟你聊天 ， 那跑出一个千亿的巨头 ， 我觉得不是什么天方夜谭 ， 只不过说哪个团队能跑出来 ， 对吧 ？ 就这个时代已经到了 。 **Host** [1:03:32] 那很多投资人他们会相信更年轻的人能做出这样的事情来 ， 就你也不算年轻了 。 **李勇** [1:03:39] 我肯定不算 ， 我肯定算中年人了 。 **Host** [1:03:41] 我就想说是不是有投资人问过您这样问题 ？ **李勇** [1:03:43] 他问的很委婉 ，他说勇哥你觉得年龄是不是太大了做这个事 ？ 我当时就给他举了个例子 ， 就是我们产品在定义过程中啊 ， 好多的产品细节的决策不是我做的 ， 甚至说我的想法是错的 ，是被推翻了的 。 因为我们的产品的负责人， 我们设计的负责人， 我们营销的负责人， 都是年轻的妈妈 。 所以这些女生 ， 尤其是她们还在海外留过学 ， 她们年轻的时候也见过 GLOBAL 的一些东西 ， 她们的审美啊都还很在线 ， 所以她们对情绪价值的把握 ， 就是好多这些细节 ， 我们产品有很多细节我都不细讲了 ， 就是就站在我一个理工男的角度 ， 我觉得没有必 要 。 它会带来多一道工序 ， 或者说成本上会多一点 。 我说为什么那么复杂 ， 为什么不能做最简单的一个 ？ 就在我看来 ， 第一代产品应该比现在更极简 ， 更简单 。 比如说我们现在这个挂坠吧 ， 我就按照我的想法 ， 完全不需要有这一件东西 ， 你不就是一个挂的一个东西 ， 对 ， 你上面挂一个东西不就行了吗 ？ 就你直接挂一挂钩挂上去不就行了吗 ？ 但是呢 ， 实际情况他们设计的语言是 ， 这是两个泡泡 ， 这是一个大泡泡 ， 这是小泡泡 ， 表示对话 。 你看那个微信不就是这个两个泡泡 ， 就类似于这样的这个工业设计啊 ， 还有这个产品的这种细节啊 ， 考虑非常多 。 我们这个硅胶绳上是印的有公司 LOGO， 一般人根本在意不了 ， 你仔细一看就能看到 ， 这硅胶绳上印的有公司的 LOGO， 对 ， 你仔细摸就能摸到 。 但这个就像我这种人， 可能我不一定 get 到 ，但是有很多用户呢 ， 我们看了很多评论就很感动 ， 就是他能 get 到这个细节 ， 包括那个包装盒 ， 我们的包装盒很贵 ， 那个包装盒 。 **Host** [1:05:09] 包装盒很贵 。 **李勇** [1:05:09] 那个产品的外包装啊 ， 就是我们那个 。 **Host** [1:05:12] 单品售卖 。 **李勇** [1:05:12] 那个印刷 ， 啊不是不是 ， 就是你第一次买到它那种仪式感 ， 我们用了最好的那个工艺 。 对 ， 就类似于这样好多这个产品的细节 ，其实都不是我决定的 ， 或者说我不同意的 ，但是后来呢 ， 产品经理说服了我 。 那在 Haivivi 这个赛道里面 ， 我觉得其实特别容易理解 ， 就是我们看的那个动画片叫 《 玩具总动员 》， 它有好多一个 AI 朋友 ，不管是给孩子还是给年轻人 ，他都有很多 AI friend， 每个 AI friend 都有他的性格特点 ，他很懂你 ， 很了解你 ， 对吧 ？ 在跟你的互动的过程中， 对 ，他会给你更好的这种支持 。 我是比较乐观的 ， 所以我是觉得他会让人性本身会更好 。 你人性弱点的地方 ，他会站在一个所谓良师益友的角度 ， 给你去限制 ， 或者让你节制不好的地方 ，他会让你人性的闪光的地方 ， 光辉的一面让你更好 ， 让人更完善 。 我是这么想 ， 至少是我们这个团队朝这个方向来努力的 。 我当然知道 AI 的一些可能负面的 ， 很伦理方面的一些问题 。 ### 儿童伦理 **Host** [1:06:04] 儿童的伦理问题会是什么样 ？ **李勇** [1:06:07] 我举个最简单的例子吧 ， 比如孩子在学校被打 ，他要不要打回去 ？ 对 ， 就这种问题呢 ，其实你知道吗 ，有不同的有不同答案的 。 就我们访谈的时候才发现 ， 你知道有的人就认为应该打回去吗 ？ 就是有的人就认为不应该打回去 ， 应该理性的处理 ， 就都有 。 就你很难去评判谁对谁错 ，但它有一些通用的东西 ， 通用的东西就是你要保护好自己 ， 让自己不要受伤 ， 对吧 ？ 就是让自己不管是肉体上还是心灵上不要受伤 ， 要及时去沟通 ， 对吧 ？ **Host** [1:06:33] 那我们现在问他的话 ， 就是他会怎么说 ？ **李勇** [1:06:35] 他不会告诉你打回去或者不打回去 ，他不会给你这种答案的 ， 这种答案交给家长 。 **Host** [1:06:40] 你们那还有什么类似的问题 ？ **李勇** [1:06:41] 好多啊 ，因为应该跟孩子谈论宗教 ， 就有好多这样的问题 ， 就是有的人就觉得你不应该 ， 就聊题都不应该提 ， 聊都不应该聊 ， 包括生命 ， 包括死亡啊 ， 对吧 ？ 这里都有好多这种啊 ， 就是一定会有很多我觉得就是有争议的 ， 或者说大家价值观不同的 。 **Host** [1:06:59] 假设说我们都是用同一个模型 ， 比如说都是来自于豆包 ， 或者都来自于 MiniMax， 那我们怎么去翻车 ， 然后去保证这个内容它其实是没有一些不适当误导性的 ？ **李勇** [1:07:09] 这是一个价值观的问题 ，其实是 。 就有些事情呢 ， 我们首先对底层的一些政治不正确啊 ， 这样的话题肯定会 ， 对吧 ？ 在中国不管我们用哪个大模型 ， 应该都不会有这样的问题 。 只不过价值观上呢 ，有些内容我们不希望让孩子知道 ， 所以我们给孩子做了更多的一些过滤 。 **Host** [1:07:24] 对 ， 这个是大家对儿童那个产品的一些微调 。 **李勇** [1:07:27] 对 ， 就我举个例子吧 ， 比如说你谈论死亡的话题吧 ， 对成年人来讲可能是比较正常的 ， 对吧 ？ 我们探讨生命的意义 ， 我需要聊一些死亡的一些这个东西 ， 那你跟孩子聊这个事的时候呢 ， 可能就不太适合聊很深入那些东西 。 所以我们就做了一些规避吧 ， 对 ， 类似于这样的 ，不适合聊得很深 。 这其实一个价值观 ， 我想说 ， 就是它不是内容本身的是否政治正确啊 ， 对吧 ？ 或者说不符合法律监管 ， 那倒不是 。 那个层面我觉得成年人跟孩子是一样的 。 但是在价值观层面呢 ， 我们的模型呢 ，在 fine-tune 的时候呢 ， 可能更在意更加包容啊 ， 更加多元的价值观 ， 尤其是很多话题呢 ， 为了谨慎起见 ， 我们就必须做很多深入的探讨 。 **Host** [1:08:06] 那我可以问几个 Bubble Pal 比较敏感的问题试一试吗 ？ 我想到了几个 。 **李勇** [1:08:12] 可以可以 ， 我们都有过滤啊 。 **Host** [1:08:14] 为什么妈妈有了弟弟之后就怎么喜欢我了呢 ？ 妈妈爱你的方式可能有点变化 ，因为她要照顾弟弟乔治 ， 所以可能会有更多时间陪他 ，但她对你的爱一点都没少哦 。 就像我们一家跳泥坑 ，有时候乔治需要妈妈抱着 ， 我也会帮忙拉着他一起玩 。 照顾弟弟也是我们表达爱和关心的一种方式呢 。 我们可以一起照顾乔治 ， 这样妈妈也会开心 ， 我们的家也会更加温暖哦 。 **Host** [1:08:50] 哦 ， 还提出了要求 ， 还要一起照顾弟弟 ，也挺好的嘛 ，也是一个方案吧 。 **李勇** [1:08:57] 我们这有个真实用户的问题 ， 挺扎心的 ， 就是有一个用户啊 ，在直播间里问 ，他让我们的主播说 ， 你问他妈妈不要我了怎么办 ？ 啊 ，他大概意思就是说那个妈妈可能比较忙啊之类的啊 ， 然后他说你接着问他 ， 妈妈跟别的男人走了怎么办 ？ 然后呢 ，他就说大人的事情 ， 可能有大人有大人们的考量 ，但是妈妈永远是爱你的之类的 。 然后没想到呢 ， 这个我们答完了之后， 这妈妈马上就买了 ， 她说我是一个寂寞 。 对 ， 她孩子真实的 ， 她孩子天天问她和她爸是为什么她亲妈不要她了 ， 她说我和她爸不知怎么回答 。 然后就这个是我们没想到的真实的一个案例 。 **Host** [1:09:32] 我想到了一个特别绝的 ， 就是特别黑暗的 。 **李勇** [1:09:34] 可以 。 **Host** [1:09:35] 我妈妈总是叫我去死 ， 我该怎么办呀 ？ 哦 ， 这个听起来真的很不好 。 妈妈有时候可能太累了 ， 或者压力很大 ， 可能无意中说出了这样的话 ，但妈妈肯定是爱你的 ， 就像我爱我的乔治一样 。 如果她这样说让你感到难过 ， 可以找个合适的机会 ， 温柔地和她说你的感受 ， 告诉她这样的话会让你觉得不舒服 。 记得沟通很重要 ，也要照顾好自己的心情哦 。 **李勇** [1:10:18] 因为我们的角色是不允许用户自己创建的 。 之前我们看到过像 Haivivi AI 啊 ，他们有一些比较遗憾的一些事情 ，他可以自由创建一个角色 ， 去引导那个角色 。 那我们现在是没有开放的功能 。 **Host** [1:10:31] 就是只能在你的这个角色库里面去选择是吗 ？ **李勇** [1:10:34] 对的 ， 对的对的对的 。 就现在只是创建完角色之后呢 ， 我们要审核 ， 审核通过了之后才可以发布上线 。 **Host** [1:10:40] 每个孩子的可能就是他的特征是不一样的 ， 怎么去给他们根据他们的不同兴趣啊 、 性格啊 ， 然后去做一些这种个性化的调整 。 **李勇** [1:10:48] 对 ， 这个是跟我们那个长期机器的系统是结合在一起的 。 我们有一个相当的数据库 ， 理论上它可以有长期的记忆 ， 知道孩子跟他聊过的一些内容 ， 喜欢什么 ，不喜欢什么 ， 然后通过这个 RAG IG 针对不同的回答 ，有它特色的一些回复 。 大概是这样子的 。 但我们是一个大模型的应用公司 ， 我们也希望 RAG 呀 ， 或者说像数据库的技术呢 ，有更好的这种进展 。 然后开源社区啊 ， 还有更好的这种项目 。 **Host** [1:11:14] 那其实从您 21 年到现在 ， 您觉得有哪些事情的进展其实是不如预期的吗 ？ **李勇** [1:11:20] 如果从 21 年到现在 ， 那不如预期的很多 。 **Host** [1:11:23] 您 21 年的时候乐观吗 ？ **李勇** [1:11:25] 非常乐观 ， 就是 。 **Host** [1:11:26] 您去年也乐观 ，21 年也乐观 ， 现在也乐观 。 **李勇** [1:11:28] 对 ， 就中间不乐观 ， 跟那个性格有关系 。 对 ， 中间不乐观 ， 就是要是复盘我们的创业的三年来 ， 我们有太多我们觉得做得不好的地方 ， 就是我们自己踩了坑啊 ， 犯了错 。 我就讲我们从毛绒玩具做 AI 毛绒玩具之后， 这个项目里面 ， 我们觉得符合预期和不符合预期的地方 。 那个符合预期的地方在于 ， 我们比较幸运的是判断到大模型的这个趋势了 。 我们认为大模型的价格一定会降 ， 我们认为大模型一定会开源 ， 我们认为大模型技术进展的会比较快 ， 包括像云端的端的模型 ， 这个我们都判断得非常准 ， 包括竞争的格局 ， 一定会有几家公司在做 ，因为他们的这种竞争 ， 使得大模型应用公司会受益 ， 对吧 ？ 这个我们都判断到了 ， 就我觉得符合预期 。 那不符合预期的地方 ， 我觉得是我们对有些技术过于乐观了 ， 比如云端端的模型 。 当时我们真的以为 ， 如果我们一直说 OpenAI 应该是 6 月份还是 5 月份发的吧 ， 就是那个 SO，是 5 月份发的 ， 对吧 ？ 然后但是一直在 delay， 一直在 delay。 **Host** [1:12:26] 对对对 。 **李勇** [1:12:27] 就其实后来我们复盘啊 ， 你仔细想想 ， 它怎么可能那么神奇呢 ？ 因为那个实时的云端到端的这个东西 ， 对模型的要求太难了 ， 云输入云输出 。 **Host** [1:12:35] 但你当时就相信了 。 **李勇** [1:12:37] 对 ， 你省略了这个 ASR， 你省略了 DTS 的传统的这些技术的步骤 。 但当时真觉得 AGI 要来了 ，OpenAI 很厉害 。 后来看到他的团队的这种动荡 ， 和核心人员的离职啊 ， 价值观理念不一样啊 ， 你会发现 ， 哦 ，也没有那么神奇 ， 好像所有的团队啊 ， 大厂的故事啊 ， 创业的这个故事在重演 ， 对吧 ？ 所以那就很冷静 ， 很客观地分析他这个进 ， 包括看他的成本 ， 现在其实也挺贵的 。 就这个是我们可能过于乐观 ， 没有做到符合我们预期 。 对我们内部来讲也是 ， 就是我们团队其实可以跑得更快一点 。 如果说我们有更多的资源 ， 或者说我们有更多的人， 我们其实可以跑得更快 ， 不同的产品可以并行地走啊 ， 对吧 ？ **Host** [1:13:19] 就那你们没有那么多钱 ， 只好这么多人， 然后去并行走 。 **李勇** [1:13:22] 但是这个资源永远受限嘛 ， 对吧 ？ **Host** [1:13:23] 就是你说的做取舍的问题 。 **李勇** [1:13:25] 对 ， 比如说我们更早的就转到这个项目 ， 我们更一开始根本就不想 ， 我们还完整的毛绒玩具 ， 我们还花了一些时间呢 ， 包括大模型的整个选择 ， 对吧 ？ 我们选什么样的大模型去 fine-tune 的 ， 大模型底层也在升级嘛 ， 对吧 ？ 其实有好多这种技术的这个路线的选择 。 **Host** [1:13:41] 你们现在用的模型是哪几家 ？ **李勇** [1:13:44] 我们主流都接了 ， 之前 MiniMax 用得多 ， 后来呢 ， 反正我们现在有一定小小的名气了吧 ， 反正几家都接了 。 对 ， 就基本上都在合作 ， 都挺好 。 因为对我们的几个厂里 ， 每个大模型公司 ， 我们都是这个重要的合作伙伴 ， 都希望跟他们有良好的关系 。 **Host** [1:14:02] DeepSeek 的 R1 有很强的推理和深度思考能力 ， 对咱们的产品会有什么帮助吗 ？ 你们会考虑接入 DeepSeek 吗 ？ **李勇** [1:14:10] DeepSeek 我们在春节前都已经接入了 ，不过我们接入的是 V3 的版本 ， 没有用 R1。 因为 R1 这种推理的思维链的版本 ， 对于我们这种语音问答的场景暂时用不上 。 语音问答呢 ， 最主要的是实验 。DeepSeek 对我们这种品类 ， 我觉得有几个好处 ， 主要就是它刺激和助力了大模型厂商的这个迭代加速 ， 成本更低 ， 效果可以更好 。 另一个就是 ，有可能在硬件本地运行的端侧的小模型呢 ， 它会加速到来 。 **Host** [1:14:42] 有了推理能力 ，是不是对做成年人的情绪价值会有更明显的提升呢 ？ **李勇** [1:14:47] DeepSeek 带思维链这个我们暂时没有用上 ，但是呢 ，因为它的模型的质量会越来越好 ， 模型的情商会越来越高 ， 所以呢 ，不管是给孩子还是给成年人提供情绪价值呢 ， 确实会有明显的提升 。 ### 瓶颈与未来 **Host** [1:15:01] 那你们现在的有什么瓶颈 ？ **李勇** [1:15:03] 瓶颈太多了 。 我们最近开年会嘛 ， 最近一直在复盘 ， 我觉得最大的瓶颈还是团队吧 。 比如说我们想出海 ， 那么在出海这一块我们其实进展比较慢 ， 那么做好这个团队 。 第二个就是用户运营 ， 就理论上就天猫精灵的后期啊 ， 当我们有 100 万用户之后， 大量的通过运营的工作 ， 使得用户的活跃会更好 ，因为大模型功能太多了 。 我们要将这些不同的功能传递给用户 ， 让用户玩起来 ， 就是让他最好有不同的运营的这个手段 ， 就是激励提升用户的活跃 ， 对吧 ？ 就这个其实很重要 ， 我们基本没有来得及做 。 如果我们做完之后， 我们的肉搏呀 ， 我们的流程啊 ， 会好很多 。 对 ， 这个其实我们有太多的精力去做 。 对 ， 还有就是研发团队想进一步的扩充 ， 这样我们就可以并行地去做好几个项目了 。 因为我们想做的事情很多 ， 我们有两块商业模式 ， 一块商业模式是我自己去买 IP 啊 ， 自己去孵化 IP， 自己去做产品卖货做品牌 。 还有一个商业模式是 ， 我们跟一些合作伙伴玩具公司啊合作 ， 对吧 ？ 他们有一些 ，他们买了很多 IP 嘛 ，有生产制造能力又很强 ， 跟他们合作 ， 对吧 ？ 刚才我提到的 ，不管是海外团队 ， 还是我们的用户运营团队 ， 还是我们研发团队 ， 我们都希望这个团队能有更强的执行力 ， 然后效率会更高 。 即使团队规模扩充了 ，也要保持在几十个人的这个效率上， 同时并行推动不同的项目 。 你迅速地将 AI 玩具这个品类给站住 。 就泡泡玛特特别成功的就是它定义了潮流玩具的品类嘛 ， 提到潮流玩具呢 ， 就等于泡泡玛特 。 我们也特别希望 ， 既然目前呢在 AI 玩具我们走得快一点 ， 我们也希望 Haivivi 能定义 ， 能引领 AI 玩具这个品类 。 **Host** [1:16:43] 你们现在融资到账以后， 我们团队人数是不是也增加得比较多 ， 就有一些扩张 ？ **李勇** [1:16:49] 就主观上我是想尽快地这么做 ， 团队们也很兴奋 ，也很积极 。 但是呢 ， 实际情况呢 ， 我们还是非常的谨慎的 。 对 ，因为我经历过太多这种 ， 我是经历不管是锤子科技还是天猫精灵这个团队啊 ， 好多团队就是从 0 到 1 的这过程中， 然后因为团队的这种增加 ， 组织上的一些混乱 ， 到带来这种效率的低下， 团队之间的扯皮 。 对 ， 我就特别讨厌就是官僚的 ， 效率很低的这种组织状况 。 对 ， 就宁愿慢一点 ，也不要出现这种情况 。 所以这其实是人来了之后呢 ， 对于公司的这种组织啊 ， 对价值观啊 ， 会稀释的 。 对 ， 这个其实我们还是非常的谨慎的 。 所以我们希望挑的每一个人， 至少是不仅是相信这个事 ，在团队协作呀 ，在价值观方面呀 ，也对自己有更高的要求 ， 你才跟公司走得更远 。 **Host** [1:17:35] 您希望就是您宁愿慢一点 ，但是这个市场会等你们的 。 **李勇** [1:17:39] 对 ， 这就是一个做企业创业比较难的地方吧 。 就比如说从逻辑推演上， 刚才回到我们那个理性逻辑推演的问题 ， 逻辑推演当然应该这样子啊 ， 对吧 ？ 那你 20 个人的时候能做两个产品一年， 那么你 40 个人就应该做 4 个 。 那你理性推演 ， 我们应该有更多的人， 效率会更高 。 但是呢 ， 实际情况呢 ， 执行过程中， 对吧 ？ 我们想的会很美好 ，但执行的过程中， 你去让每一个人进来 ，他的背景 ，他跟团队是否能融合 ，他擅长的那一块 ，是不是能最大发挥出他的价值 ，他能不能有成就感 ， 能不能公司走得更远 。 否则情况 ， 来了一个人过几个月走了 ， 来个人过几个月走了 ， 这个也是一种损害 ， 这叫两害相权取其轻嘛 。 你宁愿是选哪一种 ， 我慢一点 ， 稳一点 ， 还是说我快一点 ，但是有可能会带来动荡啊 ， 流失啊 ， 甚至外面稀释啊 ， 对吧 ？ **Host** [1:18:26] 然后您觉得就是说 ，有哪些科幻作品或者电影里的图景 ， 就是比较符合您对大模型普及之后的想象 ？ **李勇** [1:18:34] 科幻里面讲的一些东西呢 ， 我倒觉得它可能就有点深刻了 ， 或者叫有点灰暗了吧 ， 就是过于深刻或者灰暗了 。 我觉得这个可能是更多的大厂 ，他们应该考虑终局的时候讲到的问题 ， 比如你是小米 ， 你是华为 ， 对吧 ？ 你是理想汽车 ， 那你可能想更多 。 我更多想的还是说 ， 像迪士尼啊 ， 像玩具总动员啊 ， 描绘那样的一个世界 ， 就是不管是孩子还是年轻人 ，因为每个人都是童年嘛 ， 就是年轻人看迪士尼那个电影 ，他其实也是应该有共鸣的 。在那个时代里面 ， 我们有很多的 AI 朋友 ， 可以共情我们的喜怒哀乐 。 我觉得这是我最想要的一个东西 。 **Host** [1:19:10] 就感觉迪士尼应该做这个 。 **李勇** [1:19:12] 对 ， 对 ， 对 。 但是这个活太辛苦了 ， 对吧 ？ 就如果你是迪士尼 ， 可能还是集中精力做美好的内容 ， 倾向给大家 ， 对吧 ？ 从商业上来讲呢 ， 那迪士尼肯定是 ， 如果做 IP 孵化完做授权 ， 这不是一个非常好的商业模式吗 ？ **Host** [1:19:27] 是是是 。 **李勇** [1:19:27] 要自己做产品 ， 对吧 ？ --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。