# 128: 小众AI场景拿到10亿级收入：测测任永亮首次讲述14年创业史 晚点聊 LateTalk · 2025-07-30 本期《晚点聊》对话测测创始人兼CEO任永亮，讲述他从北大医学部预防医学专业转做程序员、因个人情感问题在2011年创立测测的14年创业历程，并首次详细拆解测测从工具型社区、双边服务平台到AI对话机器人的四个发展阶段。任永亮透露，测测现有5000万注册用户，80%为女性、80%来自一二线城市，公司长期自给自足，他拒绝了外界的高价收购要约，为的是用现金流支持现在投入巨大的陪伴机器人业务；这款机器人预计明年面世，成本不低，核心是主动交互和情感陪伴，对标日本LOVOT，试图通过产品形态激发催产素而非多巴胺，打破短视频式的沉迷循环。他还分享了对泛心理赛道的独特理解：MBTI是自我认知工具，星座、生辰本质是太阳历周期假说，人是一个对初值敏感的混沌系统，这些体系只解释了一小部分规律，之所以人们总想'测测'自己，源于智人寻找确定性的本能。对AI趋势，任永亮明确表示悲观，认为大模型不会像前几次工业革命那样创造新的分工和分配体系，反而会替代工具化岗位，让多数人失去价值感，因此测测想成为'精神避难所'。他同时透露，自己因错过GPT-2而极其后悔，如今把机器人项目视为'有科学家执念的不理性选择'，并借用李想的经历表达80后创业者在大风口到来时想做更大事情的心态。节目最后，他留下一个开放式问题：这个世界到底是否可被计算，能否在爱因斯坦的质能方程中加入信息维度——这也是他高中以来一直思考的困惑。 ## Questions this episode answers ### 测测创始人任永亮当初为什么创业做测测？ 任永亮说，创业起因大体是因为情感问题，由此产生很多疑惑，试图找框架解释或安慰自己，属于“病急乱投医”；加上自己是程序员，想把逻辑写出来。他还提到智能手机会代表未来，所以决定出来做手机上的产品。 [2:10](https://latetalk.podhood.com/f8b88999-ef47-41a2-9bca-a76f96739eed?t=130000) ### 测测从成立到现在经历了哪些阶段？ 任永亮将测测分为四个阶段：第一阶段是工具型社区；第二阶段是16 年开始做的在线双边服务平台；第三阶段是19 年上线AI对话机器人，以弥补真人供给不足；第四阶段是去年开始做的具身化陪伴机器人。 [14:17](https://latetalk.podhood.com/f8b88999-ef47-41a2-9bca-a76f96739eed?t=857000) ### 为什么人总是想“测测”自己？ 任永亮认为，智人的特点是希望找到规律；人类理解信息不是按客观事件本身，而是先内化成自己的理论，以降低存储成本。人对所有现象都希望有概念化解释；有些系统找不到纯科学理论，就用假说或文化去定义，至少提供心理安慰和情绪价值。 [52:09](https://latetalk.podhood.com/f8b88999-ef47-41a2-9bca-a76f96739eed?t=3129000) ### 任永亮为什么认为AI对社会的影响是悲观的？ 任永亮认为，前几次工业革命依赖分工，把每个人工具化，但也让所有人都能参与价值分配；AI会替代掉所有工具，成功时价值归它，其他人很难受益，还不会创造足够多新职位。因此他想给大家做一个精神上的避难所。 [1:00:25](https://latetalk.podhood.com/f8b88999-ef47-41a2-9bca-a76f96739eed?t=3625000) ## Key moments - **[0:00] 开场** - **[1:42] 创业缘起** - [2:11] 任永亮：测测源于自己的情感问题，'病急乱投医'研究星座与心理安慰，后来想用程序把逻辑写出来 - [3:16] 任永亮引用一位结核病医生的墓志铭：'偶尔治愈，常常帮助，总是安慰'，说医学的一大功能是安慰人 - [4:22] 任永亮第一版BP把测测定义为'基于大数据的个性化推荐引擎'：按性格、出生信息和人口统计学信息每天推荐生活建议 - [7:42] 任永亮2004年就用支持向量机做RNA序列预测并发表论文，后加入IBM做医疗AI，但更想影响更多普通人而选择To C创业 - [9:42] 任永亮：'买了个智能手机，相信一定要做手机上的产品'，这是他2011年决定创业的触发点 - **[10:39] 四个阶段** - [10:39] 2011年任永亮就想做AI化的泛心理服务，但当时技术做不到，只能先做成工具型产品'自助餐' - [12:49] 任永亮：'如果说有祖师爷，一定是荣格当我们的祖师爷'——MBTI、星座、沙盘都在荣格心理学研究范畴内 - [14:17] 测测走过四个阶段：工具+社区、2016年双边服务平台、2019年AI对话机器人、2024年具身机器人 - [16:45] 任永亮：移动互联网产品以最大化生成多巴胺为原理，测测想用主动交互机器人打破这个循环 - **[18:15] AI浪潮** - [18:15] 任永亮连续三个春节被大模型搞得过不好：2023年ChatGPT、2024年Sora、2025年DeepSeek，年年恐慌 - [21:27] 任永亮回应AI+MBTI等小功能竞品：'你只要看第二怎么去创新就可以了'，领先者不需要冒第一创新风险 - [25:27] 任永亮拒绝了一笔高额收购邀约，因为想保留测测的现金流来支撑机器人等创新业务 - [26:03] 任永亮与李想产生共鸣：在垂直领域深耕多年后遇到大风口，都想从原有业务跳去做更大的事 - **[28:26] 机器人构想** - [28:42] 任永亮把业务分成两部分：测测服务碳基灵魂、缓解痛苦，机器人研发想创造有灵魂感的硅基生命 - [29:47] 任永亮认为大模型带来的最大变化是交互创新，机器人最重要的能力也应是交互，而不是被动工具逻辑 - [31:08] 日本LOVOT机器人卖3万元，任永亮说对方团队也是按成本定价；他做硬件要在性能、成本和落地之间纠结取舍 - **[32:03] 情感与激素** - [33:21] 任永亮介绍LOVOT创始人最大困惑：如何用大眼睛、拥抱等产品形态激发人体的催产素分泌 - [35:46] 任永亮用激素解释产品：多巴胺是及时反馈，内啡肽是痛苦后的奖赏，学习和跑步都靠内啡肽 - **[38:17] 用户观察** - [38:30] 测测用户80%是女性、80%在一二线城市；任永亮认为大城市女性'选择太多'，所以心理困惑更多 - [40:42] 任永亮用计算机类比拆解MBTI：E/I看充电方式，S/N看抽象还是具体，T/F看理性还是感受，J/P看执行方式 - [42:25] 任永亮称马云、张一鸣都是INTP，雷军是互联网知名企业家中少见的E人；公务员系统里最多的是ESFJ - **[46:18] 周期与命运** - [47:18] 任永亮信仰周期：生辰、24节气、12星座本质都是太阳历周期，人的心情和财富也有周期性 - [49:04] 任永亮认为星座、八字等系统只是宏观假说：人体是混沌系统，对初值敏感，难以精确预测 - [52:09] Q：人为什么总想'测测'自己？A：任永亮说因为智人希望找到规律，概念化方式能降低存储和理解信息的成本 - [53:38] 任永亮认为大模型还没解决规律总结问题，也未掌握物理世界；马斯克想做支持物理信息的大模型接近这个方向 - **[54:20] AI与未来** - [56:02] 任永亮：人不可替代是因为保留具身性——一个眼神、一个拥抱，和虚拟交互的感受完全不同 - [58:38] 任永亮预测测测长期会变成一家人工智能公司，衡量标准是AI用户数或机器人销量 - [1:00:07] 任永亮对AI影响社会悲观：AI替代工具化岗位却不创造价值分配体系，他想用测测给用户做精神避难所 - **[1:00:14] AI与社会** - [1:04:04] 任永亮发现很多创业公司把测测写进BP，当作AI能落地、有收入有利潤的案例；还有北大师弟来谈'泛心理'市场 - [1:05:40] 任永亮做机器人的策略是找市场与技术夹缝：家庭机器人此前没有成功案例，大模型+供应链+心理需求带来窄门机会 - **[1:08:03] 为什么是我** - [1:09:15] 任永亮深夜会自我怀疑：一个对科学有信仰的理科生，为什么做出了测测这么感性的产品 - [1:11:48] 任永亮谈机器人失败风险：'可能代价就是我的报表没有那漂亮'，他把这件事当作有趣的探索 - [1:13:44] 任永亮最后的提问：'这个世界到底是不是可被计算的？'他想在爱因斯坦质能方程中加入信息维度 ## Speakers - **曼祺** (host) - **王与桐** (host) - **任永亮** (guest) ## Topics AI模型团队动态 ## Mentioned IBM (company), Meta (company), OpenAI (company), 特斯拉 (company), 理想 (company), ChatGPT (product), DeepSeek (product), Labubu (product), MBTI (product), Sora (product), 今日头条 (product), 抖音 (product), 测测 (product) ## Transcript ### 开场 **任永亮** [0:06] 马云和张一鸣都是 MVP， 我以为他们是知道我这 MVP 故意这样写的 。 但是人生的话 ， 很难去复现 ， 就是因为初纸你没办法再重新设了 。 因为我们智人的特点就是 ， 我们希望去找到规律 。 我们理解信息并不是按照这个客观事件本身的状态去理解的 。 比如农业社会的话 ， 我们更依赖于我们的体力嘛 ； 工业时代的话 ， 我们更依赖于我们的智力嘛 ； 但 AI 时代的话 ， 可能我们就更依赖于我们人本身 ， 你的情绪的 、 共情的能力 。 **王与桐** [0:37] 大家好 ， 欢迎收听本期 《 晚点聊 》。 我是与桐 ， 这次我和曼祺一起采访了测测创始人 、CEO 任永亮 。 或许很多人对测测都不陌生 ： 你可能在聚会场合和朋友一起用测测测过缘分指数 ； 你可能在纠结时让测测用塔罗牌给一个回答 ； 也有可能在被问到你的上升星座是什么时打开测测 。 做出测测这个产品的任永亮 ， 毕业于北大医学部 。他信仰科学 ，在 04 年时就研究机器学习 ， 给生 RNA 的序列做预测 。 但在 2011 年， 年轻的他也遭遇了感情问题 ， 开始想用算法研究星座 ， 从此开始了这条创业之路 。 从去年开始 ， 测测投入研发陪伴机器人， 我们也在测测的办公地点看到了样机 。 对于一个没有硬件背景的创业者来说 ， 这是一个需要勇气的决定 。 有人劝他谨慎 ，但他觉得这是一次必须要抓住的机会 。 在这期播客里 ， 除了讲述任永亮的创业经历 ， 我们还聊到了他眼中的用户需求的变化 、 他对 AI 与机器人长期趋势的判断 ，以及他从高中起就开始思考的 " 关于混沌 、 关于周期 " 的系统性问题 。 ### 创业缘起 **曼祺** [1:51] 我们可以先回到故事最开始 ， 就是测测是怎么诞生的 。 在我听到的版本里面 ， 你创立测测的起因是因为爱情 ， 就是因为你当时追的女生说你们俩星座不合 ， 所以你开始研究星座 ， 然后做了跟这个相关的产品 ， 后来是慢慢发展成测测 。 你可以自己讲讲这是一个什么过程吗 ？ 准确的版本 。 **任永亮** [2:10] 准确的版本我已经分不清了 。 我不知道是被大家问得多了 ， 还是怎么样的 。 我已经很难说回答你这个具体的原因 ，但是大体上来说 ，是因为情感问题 ， 所以你会产生很多疑惑 ， 然后你就试图去找到一个框架 ， 去把这个疑惑给解释清楚 ， 或者给自己找到一个心理安慰嘛 。 就是基于这样的一个动力 ， 所以就会病急乱投医啊 ， 然后各种各样的可以解释的东西都会去往里套一下， 然后也都产生兴趣了 。 然后再加上我是一个程序员 ， 我就想把这个逻辑把它写出来 ， 觉得这样会比较有意思 。 **曼祺** [2:45] 那这个做测测和你最开始在北大学医的经历有关系吗 ？ 北大医学部什么专业 ？ **任永亮** [2:50] 预防医学 。 **曼祺** [2:51] 这个专业是能动手术的专业吗 ？ **任永亮** [2:53] 不能 。 **曼祺** [2:53] 那能做什么 ？ **任永亮** [2:55] 通过社会化的方法去降低医疗成本 。 简单来说 ， 控制流行病 、 营养卫生 、 妇幼保健 、 医院管理 。 **曼祺** [3:02] 所以疫情的时候其实是你的专业 ， 发挥的时候 。 **任永亮** [3:05] 都这么说 。 略有关系 。 因为医学本身很早的时候 ， 它实际上就是一个安慰人的一个工作 。 **曼祺** [3:12] 早到什么时候 ？ 早到巫医不分家的时候是吗 ？ **任永亮** [3:16] 没有没有没有 ， 早到 100 多年前 。在青霉素发明之前 ， 实际上医学里面很大一部分工作是安慰人。 有一个结核病医生的这个墓志铭 ， 上面写的就是 " 偶尔治愈 ， 常常帮助 ， 总是安慰 "。 这是他的一个墓志铭 。他对医学的理解就是这样 。 那后来因为青霉素的发明 ， 然后以及后面就越来越多了 ， 那他就往科学的方面 ， 科学的比例就越来越多了 。 但是呢 ， 更多的 ， 它是一种医学里面是包含了这种情感的抚慰的 。 包括我现在 ， 我们我跟这个北大的这个我们医学部的人文学院 ， 我们合作 。 因为它有一个中心叫 " 叙事医学中心 "， 核心就是说对于这些得了病的病人来说 ，他如何看待他的病 。 实际上就是重新构建出一种对事情如何用一种故事化的方式去理解 ， 去理解这个病给自己带来的一些含义 ，以及帮助医生去改善医患关系 ， 这样的一些工作 。 **曼祺** [4:16] 那具体到就是测测这个形态 ， 最开始比如说你是怎么定位的 ？ 你觉得它是解决一些什么问题 ？ **任永亮** [4:22] 我第一版 BP 的话 ， 我定义的就是说基于大数据的个性化推荐引擎 。 **曼祺** [4:28] 今日头条吗 ？ **任永亮** [4:29] 不是今日头条 。 因为我当时是想说 ， 基于你的性格 、 基于你的出生信息 、 基于你的人口统计学的信息 ， 给你每天推荐个性化的生活建议 。 我最早的思路就是这样的 。 或者为什么选择这个领域切入 ， 第一个就是说 ， 我必须得符合我的这个对数据啊 、 对于推理的这样的一个偏好 。 所以我觉得它这个形式虽然有一些简陋 ，但是呢 ， 它毕竟是基于数据去得出一些结论 。 也许在这个小样本 ， 或者说在目前的这个技术限制下， 它做的结论不像科学一样 ，但是呢 ， 它非常的从审美上来说符合我的这个偏向 。 另外一个的话就是 ，因为我是做专业的这种医疗的嘛 ， 那你实际上越专业的话 ， 你的受众就越小 ， 然后你去向他们做科普的这个工作难度就越大 。 因为我是 To C 创业 ， 我当时我也没有任何的资源 ， 我也没有任何的其他的外部的加持 ， 所以我必须得选一个用户以较高频率喜欢的一个东西 。 所以说各种测试啊 ， 或者说心理啊 、 星座啊 ， 它都是大家愿意去谈论的 。 套用后来互联网的话 ， 就是高频了 。 我用高频的东西 ， 我就能够去支撑其他的低频的一个业务 。 所以说就这也是为什么选择这个领域 。 当时我做了不少的这种小程序 、 社交网站里面的各种插件 ， 去测试大家对这东西的偏好 。 综合起来就定义了一个测测早期的一个形态 。 还有一个就是说 ， 我觉得这个领域可能程序员高手一般看不上， 那比较适合我早期我来去做这样的事情 。 因为我刚创业的时候 ， 我就想这个事为什么就只有我能做 ， 对不对 ？ 那可能是说喜欢这些的人 ，他可能不太擅长写程序 ， 我推测 。 然后写程序的人呢 ，因为有这个世界上更难的问题等着他们 ， 所以由我来解决这些看似无聊又有点有意思的事情 ， 用科技的方法去解决这些问题 。 我觉得它比较符合我个人的这样的偏好 。 **曼祺** [6:30] 你是程序员啊 ？ 你初入职场你是怎么定位的 ？ **任永亮** [6:33] 因为我刚到大学的时候还不了解计算机 ， 所以说我是过了一年之后我就对计算机才真正的了解 。 偶然的机会吧 ， 让我接触到计算机 ， 所以我决定我要做程序员 ， 我要去做这个 IT 方向的一个创业 。 所以说我觉得我这个局限还比较大 。 当时基本上每天都在写代码的一个状态 。 **曼祺** [6:56] 你是说本科读书的时候就每天都在写代码 ？ **任永亮** [6:59] 对对对 。 所以说我专业其实没有太怎么认真去学 ， 基本上完全是临时报佛脚考试的事 。 后来呢 ， 就是又接触到了一些和 AI 相关的 ， 当时叫机器学习 。 因为我是学医的 ， 所以做了一些生物信息学的一个科研 ， 然后也发了一些论文吧 。 当时是跟美国的一个老师去合作 。 然后因为这个原因 ， 所以说对 AI 有一个初步的一个认知 。 **曼祺** [7:25] 那是哪一年 ？ 什么阶段 ？ **任永亮** [7:26] 我 04 年 。 我 01 年上到大学 ，04 年开始做这样的一个事了 。 相当于就是给这个老师做一个远程打工 ， 帮他做一些辅助科研的东西 。 当然我那个论文的话呢 ， 可能也是一做去发表吧 。 **曼祺** [7:39] 所以那会儿不是深度学习 ？ **任永亮** [7:41] 机器学习 。 **曼祺** [7:42] 机器学习 。 **任永亮** [7:43] 那个叫支持向量机 ，是在那个年代的 。 主要当时我们就是做这个生 RNA 的序列的一个预测 。 当然也是因为我学医吧 ， 所以说可能能容易找到这样的一个机会 。 然后对我个人来说的话 ，因为我一直希望说 ， 最早的时候希望在科学里面有一个成绩 ， 后来我觉得我在科学里面留下一个名字和贡献就可以了 。 所以说我发表了论文 ， 我就更放心去创业了 。 我觉得就是说稍微在这个大厦里面加了一点点东西就够了 。 后来恰好就因为我的这个医疗背景 ，以及这个科研的一个背景 ， 所以说我就加入了 IBM。 因为 IBM 它是做这个医疗的项目 。 **曼祺** [8:20] 对 ， 它当时做医疗 AI 其实投入了很多 。 但这个回头看 ， 大家会认为这人工智能史上一个比较典型的投入了很多成果比较少的一个案例 。 **任永亮** [8:30] 是是是 。 我们当时反正是给一家医院去做它的信息化的底层的一个工作吧 。 然后我觉得我在那儿感受就是说 IBM 它毕竟是一个 To B 的公司 ， 所以说呢 ， 我还是希望是影响更多的人， 然后所以我就对 To C 创业更感兴趣 。 **曼祺** [8:47] 那你们当时的那些心理测试和星座的一些测试 ， 都是你自己根据专业 ， 你对这个事情的研究你来写的吧 ？ 就它并不是找的公开的一些测试是吗 ？ **任永亮** [8:56] 当时的话 ， 就肯定会借鉴很多专业的资料 ， 只不过说我们做了产品经理该做的事 ， 把它做得更加的让大家容易去理解 。 我的优势就是说用户有一个什么想法 ， 我能很快的帮他去实现 。 比如说我去参加一些什么聚会 ， 大家提到了这方面是不是能做一个产品 ，但我不用再找一个 CTO 了 ， 我立即就把它实现出来了 。 这个就是我早期创业的一个优势 。 **曼祺** [9:20] 因为 12 年 3 月的时候字节就成立了吗 ？ 比你们稍微晚几个月啊 ， 对 ， 你们是 11 年 8 月 ，他们是 12 年 3 月 。他们其实也是做这种个性化的推荐 。 **任永亮** [9:29] 对对对 。 **曼祺** [9:29] 然后只不过他推的是可能更高频的就是新闻 。 那个产品它会给你有一些什么启发吗 ？ **任永亮** [9:35] 当时反正那个时代吧 ， 就我之所以创业就是因为我买了一个智能手机 ， 我觉得这个一定代表未来的趋势 。 所以说我就决定一定要出来创业 ， 做手机上的产品 。 然后当时呢 ， 我的认知 ， 虽然说字节也是大概那个时间成立的 ，但是我觉得张一鸣他经历过互联网公司的洗礼 ，他的各种认知都要快得多 。 **曼祺** [9:57] 他连续创业了几次了 ，在你之前 。 **任永亮** [9:59] 对对对 。 我当时是第一次创业 ，而且我觉得我缺少互联网公司的这种经历嘛 。 所以说我当时连什么是产品经理啊 ， 什么是设计师我都不了解 。 **曼祺** [10:08] 你是都自己一个人干的吗 ？ **任永亮** [10:10] 对 ， 全是自己一个人干的 。 反正就是当时都不太懂 ， 然后现在想起来啊 ， 我当时的一些理念有一些大耳空 ， 或者有一些 INTP 里面这种 N 人或者 P 人的这种特点 。 我现在觉得有点过于空泛 。 所以我是后来才不断的把所有这些逐渐的去补上 。 然后因为是一个垂直的领域 ， 所以说呢 ， 好处就是给了我一定学习的时间 ， 给了我一定的战略缓冲期 ， 让我能够去弥补这个东西 。 不好的东西就这个市场比较小 ，在那个年代大家也看不上这种机会 ， 大机会都特别多 。 因为我毕竟这个是非标准化的一个行业 。 ### 四个阶段 **曼祺** [10:47] 你可以讲讲就最开始测测是一些具体的什么功能吗 ？ 因为现在打开其实测测看起来是有非常多的模块的 ， 对吧 ？ 有生辰 ，有星座 ， 然后还有 3D 的沙盒等等。 它是怎么一步一步到现在这个样子的 ？ **任永亮** [11:01] 最早期的话 ， 我们实际上是从工具入手的 。 工具包括比如说刚才咱们用的 ， 看每天的这个分数啊 ， 然后看自己的星座呀 ， 测那种 MBTI 的类型啊 ， 然后分析两个人的关系啊 。 那么最早的话 ， 我们都是基于工具的思路去做的 。 当时其实我是想做 AI 化的一个服务的 。 **曼祺** [11:22] 你说的当时是 11 年的时候吗 ？ 刚成立的时候 。 **任永亮** [11:25] 对对对 。 但是我发现这种 ，因为比如说你通过心理 、 通过星座你得到的结论 ， 它是非常多的 。 我当时就想说怎么样用一种简单的方式把这些很多的结论综合起来去给用户去提供一个问答 。 因为人的思考方式是这样的 ， 就是人是综合了很多信息 ， 然后给你一个很具体的直接的一个反馈 。 但当时我发现在技术上， 我在这个上尝试了很久 ， 当时想用传统的机器学习去实现这样的一个后台 ，但是后来发现做不到 。 做不到的话呢 ， 就改成工具式的这样服务 。 工具式的服务它就有点像这个自助餐 ， 就是用户自己从这里面去获取到他认为有价值的信息 ， 就是各种各样的观点 ， 那我都会以一种客观公正的方式展示出来 ，由你自己去选择 。 所以就从原来的想去做一个整合的模式 ， 改成一个自助餐的模式 。 这就是测测早期的阶段 ， 它就是一个工具型的一个产品 。 **曼祺** [12:22] 就它里面集合了很多工具 ， 你可以看星座 ，也可以看 MBTI，也可以看心理 。 **任永亮** [12:26] 都是基本上只要有这个工具能够通过信息化的方式 、 产品化的方式去展示的话 ， 我们就会做 。 所以说最早的话 ， 大家对我们的印象就是比较全 ， 就是所有可以做的其实我们都做了 。 然后核心的这几个 ， 你像 MBTI 啊 ， 像星座啊 ， 像沙盘啊 ， 后来我发现它都是和荣格的那个心理学关系是最紧密的 。 就是这都是荣格研究的范围 。 所以我觉得我们这个如果说有祖师爷的话 ， 一定是荣格当我们的祖师爷 。 对对对 。 我这几个核心的这个产品的东西都是他研究过的 。 因为荣格他非常喜欢读中国的典籍 ，他是把很多东方的神秘主义融入到他的理论里 。 **曼祺** [13:08] 我有一个疑问 ， 就比如说为什么现在点进去 ， 就比如生辰 ， 它其实是八字嘛 ，但你不显示它是八字啊 。 还有聪明卡 ， 智慧卡 。 智慧卡其实是塔罗牌嘛 。 **任永亮** [13:20] 这个其实我觉得从我本身来说 ， 我不希望用一些概念 ， 我还是希望去降低这种玄学的这个影响 。 不希望说用户把它当做一个玄学 ，而是希望说通过一些名字的话 ， 让大家觉得它是一个好玩的一个东西 。 **曼祺** [13:36] 对 ， 你自己如果一句话来描述你可以测测的定位是什么 ， 然后你觉得大家外面对你们的一些误解可能会认为这是什么 ？ **任永亮** [13:42] 我们一直就定位成泛心理在线平台 ，而且是需要 AI 驱动的一个在线平台 。 **曼祺** [13:48] 泛心理在线平台 。 然后它提供的是情绪还有安慰的一些价值 。 **任永亮** [13:52] 是的 。 **曼祺** [13:52] 然后你刚刚说最开始是工具嘛 ， 那现在其实我们看到它是有一些社交的属性的 。 **任永亮** [13:57] 对 。 **曼祺** [13:57] 然后它还有这个内容的属性 。 同时它其实也是一个 ， 你可以说它是个双边的服务平台 。 因为有测测达人这个体系 ， 就是有一些人我通过考试变成测测达人之后， 我就可以在测测上去提供服务 。 想咨询的人就可以找我咨询 ， 然后他会付费 ， 平台也会就是有一部分的收入 。 这是怎么一步步到这个状态 ？ **任永亮** [14:17] 我觉得是四个阶段 。 工具是第一个阶段 。 当然那个年代做工具我们都做工具型社区 ， 所以说工具加社区是第一阶段 。 后面的话呢 ， 我们就发现 ， 哎 ，在我们这个平台上既有专业的用户又有普通的用户 。 那我就做了在线的双边的这样的平台 。 **曼祺** [14:35] 这是什么时候开始的 ？ **任永亮** [14:36] 16 年在做的 。 **曼祺** [14:37] 16 年 。 **任永亮** [14:37] 当时也是受芬达啊很多产品的一个启发 。 当时恰好是音频技术成熟了 ， 然后在线支付成熟了 。 那所以说催生了当时又有什么千波大战啊 ， 知识付费啊 ， 很多都在兴起 。 我们是借鉴了这样的一些思路 ， 然后做了一个在线的一个双边的平台 。 但做了平台之后， 哎 ， 又发现一个问题 ， 就是你会发现说这个我们是依赖于人力去提供服务的 。 然后呢 ， 我们的服务形式又只能是一对一的这样的服务 ， 所以它的效率不是很高 。 然后对于供给端有很大的需求 。 所以我们紧接着就开始进行 AI 化 。 我们试图说通过 AI 去给用户提供泛心理的一个服务 。 所以说我们 17 年就开始规划 。 正好当时也是阿尔法 GO 刚打败这个围棋冠军的时候 。 **曼祺** [15:25] 16 年 。 对 ，17 年的时候 。 **任永亮** [15:27] 然后我们就开始去规划了 。 然后 19 年的话 ， 我们就上线了第一版本的对话机器人到我们平台上 。 然后 AI 的话 ， 主要就是想解决这个供给端不足的一个问题 。 **曼祺** [15:38] 你们上线了这个 AI 问答的机器人之后， 实际上用户还是喜欢跟谁聊得多 ？ 是真人聊得多还是和 AI 聊得也很多 ？ **任永亮** [15:46] 用户的话肯定和 AI 聊得多 ， 就是聊的人数多 。 因为我们真人是基于这个付费模式的嘛 。 那么 AI 的这个模式呢 ， 它可能付费的话更浅一些 ， 就不是说要像真人那样付那么多钱 ， 很容易去用 。 所以说 AI 的话会多一些 。 另外呢 ，有些用户觉得说真人有可能不可靠 ，他反而会觉得说 AI 是不是更加的公正客观 。 当然这只是部分用户啊 ，但是确实有用户是这样想的 。 第四阶段就是我去年我在做的 ， 我是想把它具身化 ， 然后用机器人的方式去提供泛心理服务 。 这个也是我们现在正在做的一件事情 。 我觉得这个就是一个尝试吧 。 因为我发现说现有的所有的 AI 的产品 ， 核心还是工具的逻辑 ， 还是一个被动响应的一个逻辑 。 我们是希望说做一个能够融入生活 、 能够主动跟人去发起互动的这样的一个产品 。 比如说我们家小孩他特别喜欢和 AI 去聊天 ，他已经到了一个沉迷的一个程度 。 但是我觉得这种沉迷它又是不理想的 ， 或者说让我们担忧的 。 那所以说我就想 ， 哎 ， 那我做一个什么样的产品能够让孩子不至于那样的一个沉迷 。 那从这个事情上去产生的话就是说 ， 我觉得之前的移动互联网的产品 ，以抖音为例吧 ， 它是以最大化生成多巴胺为原理的 。 从产品的角度来说 ， 它已经做到了极致 。 甚至说所有的移动互联网产品 ， 我们现在看最终都要向它妥协 ， 都要去走这样的一个模式 ， 你才可能建立起来 。 **曼祺** [17:13] 就是最大化多巴胺这个模式 。 **任永亮** [17:15] 对对对 。 但是教育的话 ， 它是一个需要去打断这个循环 。 或者如果是有些教育意义 ， 或者真的希望去成长的话 ， 你一定是要突破这个阶段 。 那你就需要去这个产品和用户之间的关系就要发生调整 。 所以说我是从那个时候开始 ， 我就想做主动交互的一个产品 。 **曼祺** [17:34] 然后你希望有一个就是不需要你主动发起 ， 对方就可以发起的这样一个形态 。 **任永亮** [17:40] 对对对 。 当时我的一个出发点就是说 ，也是看到大模型这个领域来说 ， 对于垂直领域的公司也抓不到最大的机会 。 因为通用大模型的话 ， 它属于少数人才能玩的一个游戏 。 那所以说我们想垂直领域的话 ， 你除了去在通用的基础之上做应用的话 ， 我们也需要给自己找到一个更大的一个市场 ， 或者更大的一个空间 。 所以说我觉得和具身相结合的话 ， 这有可能是未来的一个产品化的一个趋势 。 所以说我们对这个事情就投入还是比较大的吧 。 ### AI浪潮 **任永亮** [18:16] 因为这个产品它并不依赖于说你去用它 ，而是它真的融入生活 ， 跟你成为一个伙伴 。 **曼祺** [18:23] 你觉得通用大模型会对你们本身的业务有什么样的影响 ？ 比如说今年春节 DeepSeek 特别火 ，其实很多人他会直接用 DeepSeek 去看星座 、 看 MBTI， 或者去问他一些情绪上的问题 。 **任永亮** [18:38] 我觉得通用和垂直的话 ， 现在看的话也比较明显吧 。 就是说垂直行业解决的是上下文的问题 。 现在我们为用户构造了一个更长的一个上下文 。 而通用用户的话 ， 它是一个通用的一个模式 。 就是你问他什么问题 ， 它给你回复 。 那对我们垂直场景来说 ， 我们可以把这种上下文 ， 现在不是 MCP 嘛 ， 就是我调用的所有的服务给你整合的更加的准确 ， 就更加的去解决你具体的问题 。 所以现在流行的就是交付结果嘛 ， 对不对 ？ 那我们可能就会离交付结果会走得更远一些 。 **曼祺** [19:14] 你最开始春节就是看到很多人在问 DeepSeek MBTI 的时候 ， 你会有恐慌的感觉吗 ？ 你会觉得会被那个东西替代吗 ？ **任永亮** [19:21] 年年都有恐慌的感觉 。 **曼祺** [19:22] 年年都有恐慌 。 **任永亮** [19:23] 从 ChatGPT， 反正我就觉得这几个春节都没过好 。 **曼祺** [19:27] 每年都是春节的时候 。 **任永亮** [19:28] 都是春节的时候 ， 搞得人心慌慌 。 **曼祺** [19:31] 你说 23 年的春节是 ChatGPT，24 年是 Sora 吗 ？ **任永亮** [19:34] 对对对 。 **曼祺** [19:34] Sora 对你们也会有很大冲击吗 ？ 也会让你恐慌吗 ？ **任永亮** [19:38] 就是感觉这个进展太快了 。 当时就是层出不穷 。 对对对 。 **曼祺** [19:44] 然后 25 年就是 DeepSeek。 **任永亮** [19:47] 对对对 。 **曼祺** [19:48] 那你到什么时候觉得其实你会比较安心 ， 觉得垂直就是有它的空间的 ？ 就你想清楚刚才这个逻辑 ， 垂直就是给客户更好的上下文 。 **任永亮** [19:56] 我觉得都是逐渐的一个过程吧 ， 逐渐见温的一个过程 。 然后 DeepSeek 给我的感觉 ， 反正我应该不是最焦虑的 。 因为它冲击的更多的是这个行业嘛 ，其他的竞争者压力是更大的 。 元宝都能跟它合作嘛 ， 都能借助它去扩展用户 。 所以它对于 C 端的这个影响力不是对它最核心的业务 。 所以说我们包括今年整个大家感到这个趋势 ， 大家还是比较认可智能体交付价值的这样的一个思路吧 。 整个创业圈我觉得逐渐的大家意识到说 AI 的价值应该往这个方向去走 。 **曼祺** [20:30] 实际上你们今年的用户增速是变得更快了 ， 还是跟之前差不多 ？ **任永亮** [20:35] 我们增速一直都还可以 。 **曼祺** [20:37] 就一直都在一个相对高速增长的状态 。 **任永亮** [20:39] 肯定不是爆发性增长 。 但你要说是高速增长也可以这么说 ，但它没有那么爆发性的增长 。 **曼祺** [20:45] 匀速增长算是吧 。 我理解这个意思 。 就大概可能就是在比如说百分之大几十到百分之百之间 ， 就差不多一直是这个状态 。 **任永亮** [20:52] 是是是 。 **曼祺** [20:54] 那这个 AI 热潮之后， 比如说有很多新的公司 ， 就是它就是用 AI 来做一个你们这个测测里的可能单一的一个功能 。 比如说 AI MBTI 啊 ， 或者 AI 星座什么的 。 **任永亮** [21:05] 对对对 。 肯定会有的 。 大家都会觉得这个是一个低垂的果实 ， 或者是非常容易去实现的一个目标 。 **曼祺** [21:13] 那实际上呢 ？ 因为你做了这么多年 。 **任永亮** [21:15] 实际上可能也是嘛 ，但是我觉得这块的兴趣不大 。 **曼祺** [21:18] 你说你对什么兴趣不大 ？ 就是 MBTI。 **任永亮** [21:21] 对 ， 我对 。 因为他们能做的东西其实我们也都能做 。 我那天看了一个故事 ， 我觉得它很有启发性 。 就是说当你在一个竞争格局里面 ， 你处于领先地位的时候 ，其实你不需要做过多的创新了 。 你只要看第二怎么去创新就可以了 。 第二怎么去创新 ， 你就去应用它这个创新就是可以了 。 因为你已经在一个比较有优势的地位 ， 你创新反而给自己带来更大的风险 。 **曼祺** [21:46] 那你现在去做具身不是一个创新吗 ？ 你不会给自己带来更大的风险吗 ？ **任永亮** [21:51] 我做创新不是一个理性的决策 ，是纯粹感性的决策 。 **曼祺** [21:54] 所以你是 INTP 对吧 ？ **任永亮** [21:56] 对对对 。 我说的是说从在线泛心理的这个领域 ， 或者说从现在的很多 AI 和泛心理结合这个领域 。 因为我们毕竟也是做了七八年了这样的事情了 。 所以说这个领域里面所有的这种服务 ， 我们也都做了 。 而且我们在这个上面的投入也是非常大 ， 交的学费也非常多 。 然后就是我觉得在垂直领域的话 ， 我们的这个优势还是比较大的 。 而且你跟 AI 应用时间越长 ， 你反而会觉得说人的这个价值还挺珍贵的 。 就是我们原来的传统的在移动互联网时代积累的这些 ， 虽然一开始我们做 AI 是希望是说补充这个供给 。 但是你越做你会发现 ， 哎 ， 人的供给也是不可替代了 。 反而在这个 AI 的时代 ， 它的价值越来越显现出来了 。 **曼祺** [22:42] 这个具体的表现例子是什么 ？ **任永亮** [22:43] 我觉得可能更多是我们的内心的一种情感投射吧 。 **曼祺** [22:47] 我只是在测测这个产品上有什么表现的例子吗 ？ **任永亮** [22:50] 表现的例子就是我们整个增长还是很好的 。 **曼祺** [22:52] 那比如说你们达人的收入也在增长是吗 ？ 或者包括达人的比如说数量啊 ， 什么各方面 。 **任永亮** [22:58] 我说我们一直都在增长 。 **曼祺** [22:59] 那为什么你要做一个硬件的产品 ？ 那如果是咱们刚才聊里的喜欢更喜欢跟真人的互动 ， 那你应该去做的是 ？ **任永亮** [23:09] 我觉得是这样的 。 **曼祺** [23:10] 社交 APP。 **任永亮** [23:11] 这是两个事情吧 。 就是在这个泛心理的这个领域的话 ，不管是真人也好还是 AI 也好 ， 我们都有信心让它持续的保持我们这个增长 。 但是核心的话是说 ，因为我创业已经很长时间了 ， 十多年了嘛 。 然后我觉得我应该去做一些更有意思的 ， 或者是挑战更大的一个事 。 虽然这个事我觉得不应该轮到我 ， 所以我就把它当做一个有趣的一个探索的过程 。 哪怕交一些学费吧 ，也没有关系 。 **曼祺** [23:40] 你把它当做一个有趣的探索的过程 。 但实际上你应该投入的挺多的 。 **任永亮** [23:44] 对啊 ， 投入很多 。 **曼祺** [23:45] 而且据我所知 ， 就是你们公司的一些管理层 ，其实就其他管理层 ，是不太同意去做这个机器人的尝试的 。 **任永亮** [23:52] 大家肯定还是很有顾虑的 。 也不是所有的都不同意 ，也是有同意的 。 但是也觉得这个事情风险很大 。 因为这个世界上能把这个软件 、 硬件和服务都做好的公司确实不多 。 那我们确实之前没有硬件的这个基因 ， 所以它对我的学习能力是要求极高的 。 对团队的学习能力要求也很高 。 这是大家比较顾虑的一个原因 。 不仅是我们公司的员工啊 ， 我很多朋友经常给我介绍一些做硬件的人， 让我去聊一下 。他们核心就是说想让我知道做硬件很难 ， 就是不要轻易的来做这样的一个事情 。 但是我这个人可能比较叛逆吧 。 我觉得越这样的话 ， 我内心里反而还是想去尝试一下 。 **曼祺** [24:32] 所以你 23 年开始有这个想法 ？ **任永亮** [24:34] 24 年 。 **曼祺** [24:34] 24 年 。 24 年开始有这个想法 。 然后你聊了很多人， 大部分都是反对的意见 。 他们越反对 ， 你越觉得我就是得试一试 。 **任永亮** [24:41] 我觉得反对的话 ，因为我肯定这样去想的话 ，也是我自己 。 我认为我看到了一些空间可以这样去做 ， 或者有些事情适合我们这个目前这个状态的团队去尝试 。 我觉得既然你已经知道它非常非常难 ， 我已经没有必要为它做不成而感到过分的焦虑了 ， 对不对 ？ **曼祺** [25:02] 你们是在用你们赚的钱在做这件事情 ？ **任永亮** [25:05] 对对对 。 **曼祺** [25:05] 你们没有去就是开 ， 比如说外部融资 ， 还是说未来我可能会有这个计划了 ？ **任永亮** [25:09] 目前还是自己在做 。 **曼祺** [25:11] 因为我之前从就是投资市场了解的信息 ， 就是去年其实有人想收购你们 ，而且出的金额还挺高的 。 当然我了解你们的经营数据就是肯定不会那么准确 。 就我觉得相比你们的收入 ， 它这个邀约还是非常高的一个邀约 。 但是你最后是没有同意这个收购 。 **任永亮** [25:27] 对 ， 机器人这个事情是很重要的一个原因 。 就是因为我希望说把有一定的现金流去支撑一些创新型的业务 。 **曼祺** [25:35] 你觉得就是说如果被收购之后， 可能你的发展方向各方面就不是完全你自己可以决定的那么多是吗 ？ **任永亮** [25:42] 对对对 。 **曼祺** [25:43] 那你要做硬件这件事情问过测测吗 ？ 在上面问过 。 **任永亮** [25:48] 没问过 。 **曼祺** [25:49] 没问过 。 所以这种是不用问的 。 你自己是想得很清楚 。 **任永亮** [25:52] 算是吧 。 某种程度上算是 。 就是我还是希望去做一些有创新性的一个事情 。 比如说我现在看大家对李想的那个采访 ， 我就特别有感触 。 就是大家都是说在比如移动互联网里面深耕了一个垂直领域 。 但是当一个大的风口来了之后， 它都想去做更大的一个事情 。 比如说李想由汽车之家到自己造车 ， 对不对 ？ 那由自己造车 ， 现在又想转到人工智能 。其实他所说的那些东西 ， 就是和我这种想法是非常类似的 。 就大家的内核都是一样的 。 我觉得这个就是 80 后这代创业者他所经历的这样的一个内在的精神的一个历程 。 **曼祺** [26:34] 这个历程就是你们其实经历过一个有非常可能做很大的一个事的机会 。 但可能你觉得在第一个机会你没有完全的给它把握好 。 你觉得现在还有这个大的机会 ？ **任永亮** [26:45] 我觉得都是最好的安排吧 。 真回到我自己的这个原动力来说的话 ，其实我在高中的时候我会对数学比较感兴趣 。 所以我当时是希望说用数学解决一些比较复杂的问题 。 当时是想解决一个就是说对于意识的这种理解 。 就是什么到底是人类的意识 ？ 然后能不能用数学的方式去定义它 ？ 所以说当我看到 ChatGPT 的时候 ， 觉得它已经解决了百分之七八十了 。 **曼祺** [27:14] 你高中为什么会有这个想法 ？ **任永亮** [27:16] 因为我读 《 爱因斯坦传 》。 我觉得我也想做一些这种用数学去解决一些很复杂的问题 。 **曼祺** [27:23] 所以你高中时候是想做科学家 ？ **任永亮** [27:25] 对 。 **曼祺** [27:25] 然后上大学之后接触计算机之后， 想做一些 IT 的创业 ？ **任永亮** [27:29] 我在大学前一年的话 ， 是一个探索的过程吧 。 因为我当时喜欢一些理论 ， 比如复杂性的理论啊什么的 。 但是我发现图书馆里这方面的书籍都已经很老了 。 都是十多年前出的书 ， 已经泛黄了 。 对对对 。 我就知道说这个领域大概很多年没有新的东西了 。 然后再加上实际上我的数学没有天赋 。 对 ， 我只是爱好 。 所以说我后来我接触计算机之所以让我很兴奋 ， 就是说 ， 哎 ， 我觉得我可以通过模拟的方式让计算机去帮我去实现很多的一个任务 。 或者是很多的一个 ， 就是模拟也许是另外一种思路 。 所以我觉得可能图灵的这种贡献不亚于牛顿 。 对吧 ？ 牛顿是探索了物理世界的这个规律 ， 用一个公式去定义这个世间万物 。 然后图灵的话 ，他创造了计算科学这个东西 。 所以我觉得这是大学给我的一个启发 。 所以说我对于分析人 、 模拟人， 我是有一个很强的内在的这种冲动的 。 ### 机器人构想 **任永亮** [28:34] 所以说我做机器人， 从我自私的角度来说 ， 我有这方面的一个想法 。 就是现在大家都在谈什么碳基啊 ， 硅基灵魂 ， 碳基灵魂 。 我觉得我们的测测这边的业务就是服务于碳基的灵魂 。 那碳基灵魂不那么痛苦 。 然后我们硅基这块的业务 ， 我们就是想创造一个虚拟的灵魂 。 我现在觉得之前的所有的机器人都是音箱的一个模式 。 它没有灵魂 。 所以说我们是想做一个 ， 哎 ，有点灵魂感的这样的新一代的机器人。 **曼祺** [29:05] 那这个新一代的机器人， 它最初在商业上的价值 ， 就是为什么会有人为它买单 ？ 还是因为它也可以去解决碳基灵魂的一些问题是吗 ？ 让它没那么痛苦 。 **任永亮** [29:15] 是是是 。 最主要的启发点是我看我老婆给孩子辅导作业的时候 ， 经常发火 。 我希望这个机器人在教育领域能够先去创造一些价值出来 。 **曼祺** [29:26] 这应该是个刚需啊 。 **任永亮** [29:28] 理论上来说是的 。 但是这个事还是很难的 。 **曼祺** [29:30] 但是大概来说就是你们这个第一个产品 ， 它有可能是 ， 就比如说带一些教育属性的 。 **任永亮** [29:37] 带一些心理属性 。 **曼祺** [29:38] 教育属性 ， 心理属性 。 **任永亮** [29:40] 服务于家庭吧 。 我们想创造家庭里面的第一个机器人， 就是具有自主交互 、 主动交互能力的机器人。 我认为大模型带来的最主要的是交互上的一个创新 。 包括自动驾驶 ， 我们就看它可能是一些端到端的模型啊 ， 或者强化学习的一个落地 。 所以我们综合来看的话 ， 我觉得离做家务这个时间还比较久 。 因为我们并不是一个靠概念去融资的公司 。 然后我们更希望说做可落地的这种产品 。 所以我做机器人的话 ， 我第一点我就要考虑它到底是否能落地 。 **曼祺** [30:14] 你们什么时候会推出这个产品 ？ **任永亮** [30:16] 明年吧 。 **曼祺** [30:17] 明年 。 那这个机器人是会主动发起对话吗 ？ 我停下来 。 **任永亮** [30:22] 就它得有一定的情商 。 主动对话也不能主动骚扰 。 但它会结合具体的一个情境去跟人家发生互动 。 **曼祺** [30:29] 那它会有 ， 比如说就是你需要先给它开机 ， 让它跟它交互 ， 它才会说话 。 **任永亮** [30:34] 我们设计的过程是这样的 。 当用户把这个机器人从包装里面拿出来 ， 它就自动开机 。 理论上来说你可以永不关机 。 关机不关机由用户去选择 。 **曼祺** [30:46] 那这个隐私的问题怎么保证 ？ **任永亮** [30:47] 对 。 因为是端侧的嘛 。 就是最敏感的数据一定是放在端侧的 ，而不是放到云端的 。 **曼祺** [30:52] 所以它比如说视频什么的 ， 它不会传到云端 。 **任永亮** [30:54] 对对对 。 **曼祺** [30:55] 所以这个东西它还是需要一定的体积的 ， 对吧 ？ 相当于你芯片什么都是在 。 **任永亮** [30:59] 算力 。 对 ， 需要有足够多的传感器 ， 还需要足够多的电机 。 所以它成本是不会低的 。 像日本的那个机器人， 它现在 。 **曼祺** [31:08] Labubu。 **任永亮** [31:08] 它卖 3 万 。 我跟他们那个团队聊 ， 它也是按照成本定价的 。 **曼祺** [31:14] 其实它并没有说赚那么多 。 **任永亮** [31:16] 对对对 。 **曼祺** [31:17] 你们这个大概会是多少钱 ？ **任永亮** [31:21] 我们这个也是很贵的 ，但应该没有太贵 。 因为我说了 ， 我觉得我找了一个不着苦吃的一个模式 ， 我非得要把它落地 。 一落地的话 ， 你要考虑的因素就要很多 。 它的智能程度不能过低 。 然后你还要能够运动 。 你对它要求就很高 。 所以你成本就不可能降下来 。 然后你还得考虑落地的话 ， 那你又不能太高 。 所以就在这样的 ， 现在每天都处在这样的一个纠结的一个过程其实 。 **曼祺** [31:46] 做硬件就是不断的纠结和取舍 。 **任永亮** [31:48] 是是是 。 **曼祺** [31:49] 你现在自己个人精力是主要放在这块 ？ **任永亮** [31:51] 一大半吧 。 **曼祺** [31:53] 那你们产品会和比如说像教育公司 、 在线教育平台去合作吗 ？ 因为你刚才说有一部分教育的这个功能 。 **任永亮** [31:59] 目前我没有想 。 因为我们想主打就是一个陪伴的感觉 。 我不想走那个 K12 的那个模式 。 就是我们更多它关注情绪价值 。 ### 情感与激素 **任永亮** [32:07] 因为 K12 的话 ， 它更多的是一个功利价值嘛 。 **曼祺** [32:10] 然后接下一部分是想聊聊您自己做测测这么多年， 你观察到的一些用户的 ， 比如说大家普遍的一些心理上， 或者说情绪上的一些情况 。 **任永亮** [32:19] 大部分问题都是和情感相关的一个问题 。 **曼祺** [32:23] 就他们最大的困惑是情感 。 **任永亮** [32:24] 对对对 。 **曼祺** [32:25] 很多人说测测是恋爱脑聚集地是吗 ？ **任永亮** [32:27] 我之前没有这么定义 ，但是很多人都这样说 。 我觉得那也有道理吧 。 **曼祺** [32:32] 因为你自己最开始来研究这个东西 ， 就跟你自己遇到情感困惑有关吗 ？ **任永亮** [32:36] 对对对 ，是 。 我觉得其实 ， 哎呀 ， 这个东西跟我们佛教里面说的贪嗔痴是一样的吧 。 **曼祺** [32:44] 贪嗔痴 。 **任永亮** [32:44] 对 。 我们总希望是说这个事情按照我们想的去做 ， 去实现 。 但实际上那客观它就是做不到嘛 。 那这样的话呢 ， 你就需要去找到一种方式 ， 缓解自己的这种执念吧 。 **曼祺** [33:00] 因为我知道你对情感有很多研究啊 。 就有很多从科学的角度的一些研究啊 。 比如说你会怎么看爱情这个问题 ？ **任永亮** [33:07] 我对爱情不敢发表过多的 。 因为它是一个很复杂的一个问题 。 因为我是做机器人的过程 。 我读了一些那个 Labubu 的论文 ， 然后它里面讲 ， 它这个 ， 包括我也跟它那个创始人聊过 。 他说他最大的困惑是如何让机器人能够去调节人体的这个催产素的分泌 。 **曼祺** [33:27] 男的有催产素吗 ？ **任永亮** [33:29] 都有 。 **曼祺** [33:29] 都有都有 。 当你看到小狗的时候 ， 你就会分泌催产素 。 **任永亮** [33:34] 它最大的工作的困难点就是怎么把这个值给找到 。 最恰当的方式激发催产素的一个分泌 。 **曼祺** [33:42] 就是用产品形态去激发这个东西 。 **任永亮** [33:45] 比如说眼睛为什么很大 。 比如说为什么要有那些动作 。 或者说为什么必须得有拥抱的这样的功能 。 那这些都是和催产素是紧密相关的 。 然后沿着催产素的话 ， 我就想说这个 ， 我在设计机器人嘛 。 所以我就要想说人的这个情绪系统 ， 它到底受哪些激素的一个影响 。 所以说我就把所有的这个激素都稍微看了一下 。 它们的作用啊 ， 它们的机制 。 然后我后来我也读了一个心理学的一个学位 。 所以说我大概对这个东西也比较感兴趣 。 所以情绪问题本质上我觉得 ， 它有它物质的层面 。 可能就是各种激素的一个调节 。 比如我设计机器人， 我可能也需要去设计说 ， 哎 ， 它的这个激素代表是多少 ， 那个激素是多少 。 **曼祺** [34:25] 所以它物质的基础其实是生物化学的一些东西 。 **任永亮** [34:28] 对对对 。 **曼祺** [34:29] 那比如说影响爱情的是 ？ **任永亮** [34:31] 两个 。 最主要就是一个是多巴胺 ， 一个就是催产素 。 多巴胺简单来说就是激情 ， 催产素就是亲情 。 **曼祺** [34:37] 你刚说字节 ， 或者你说抖音这种产品 ，是最大化多巴胺的一种产品模式 。 **任永亮** [34:43] 对对对 。 **曼祺** [34:43] 那有什么产品是催产素那个方向吗 ？ 就已经出现的我们知道的这个 。 **任永亮** [34:49] 那个 Labubu 就是做这个的 。 **曼祺** [34:50] 现在的陪伴机器人是都在往这个方向走 。 **任永亮** [34:53] 都走 。 **曼祺** [34:53] 那更古早一点的产品呢 ？ 有什么是这个方向的 ？ **任永亮** [34:56] 最古早的产品 。 **曼祺** [34:57] 更古早一点的 ， 就更出现久一点的 。 **任永亮** [34:59] 小猫小狗 。 对 ， 宠物就是最主要的一个模式 。 另外毛绒玩具 。 **曼祺** [35:04] 毛绒玩具 。 **任永亮** [35:04] 有人为什么有毛绒玩具 ？ 就是让你摸起来这个更舒服 。 你有种照顾的感觉 。 **曼祺** [35:10] 比如说 Labubu 这种也算吗 ？ **任永亮** [35:11] 这个只是它价值的一部分嘛 。 **曼祺** [35:14] 对 ， 那像泡泡玛特 、 糖胶那种属于人的什么情感的激素 。 **任永亮** [35:17] 都有一点 ， 都有一点 。 **曼祺** [35:19] 我觉得它的造型是有一点的 。 因为它眼睛也是很大嘛 。 **任永亮** [35:22] 那种产品的话 ， 它可能更多的是一种社会潜意识的一个投射 。 比如它为啥是偏愤怒的 ， 偏不满的 。 **曼祺** [35:30] 就是还有小尖牙 。 **任永亮** [35:31] 对对对 。 为什么有点小反叛的一个感觉 。 它也映射了现在的一个时代的一个情绪 。 所以它那个并不完全是说从激素角度去理解的 。 更多的是时代的一个潜意识 。 **曼祺** [35:43] 那除了催产素和多巴胺之外， 还有些什么重要的激素 ？ **任永亮** [35:46] 内啡肽 。 比如学习就是最主要的靠内啡肽来调节的 。 为什么每个人都不爱做作业而爱打游戏呢 ？ 因为打游戏的这个多巴胺是即时反馈 。 它分泌得非常快 ， 你做了就有 。 它是一个很短的正向的一个回路 。 但是像学习啊 ， 像什么很多事情啊 ， 它是需要你克服困难的 。 或者说一个是学习 ， 一个是跑步 。 这是最常见的 。 你必须得去经历过一定的痛苦 ， 然后它反过来再给你一个愉悦的感觉 。 这个就是内啡肽的一个调节的机制 。 **曼祺** [36:19] 内啡肽是学习之后产生的是吗 ？ **任永亮** [36:21] 就是你获得了一个成绩之后的那种奖赏 。 **曼祺** [36:23] 是经历痛苦才产生的 。 **任永亮** [36:25] 对 。 **曼祺** [36:26] 经历痛苦然后获得正常成绩之后 。 **任永亮** [36:28] 你才 ， 比如你登山 ， 你会觉得一开始你体力很难受 ， 越来越难受 。 但是你过了某个值 ， 哎 ， 你发现舒服了 。 那个舒服就是说内啡肽的一个反馈 。 **曼祺** [36:37] 对 ， 跑马拉松的人他也有这个体验 。 **任永亮** [36:39] 对对对 。 **曼祺** [36:40] 就你跑过某一个点之后， 就是你跑过那个墙之后 ，其实你跑步你就不会感觉到累了 。 **任永亮** [36:46] 对对对 。 就人类之所以成功 ， 我觉得这个就是一个很主要的原因 。 我们最厉害的就是长跑 。 就是人类之所以诞生的话 ， 它的一个最核心的优势就是长跑 。 **曼祺** [36:57] 你说的这是从进化的角度 。 可以长期地去追逐猎物 。 **任永亮** [37:01] 包括我看我小孩 ，他很小的时候 ， 我让他去玩 ，他第一件事就是捡石头 。 我通过这个东西我就发现 ， 哦 ， 这个大概就是人脑这个计算机的第一个接口 。 就是手就是人的第一个接口 。 他通过手上拿石头 ，他就有了一个不同的一个力量 。 对吧 ？ 然后你想手是一个多好的东西 。 它可以和这个世间所有的物体都连接起来 。 所有的动物可能都没有这样的一个能力 。 然后第二个能力就是说 ， 我们有这样的一个武器之后， 我们最大的优势就是长跑 。 为什么这种体毛越来越少啊 ，不像这个传统的那种灵长类的话 ？ 就是因为为了散热嘛 。 我们散热能力很强 ， 我们就能长跑 。 那就会把很多动物都热死 。 我会花很多时间去想这些事情 。 **曼祺** [37:44] 就像测测现在的产品形态 ， 它可能是比如说激发人的什么样的化学激素了 。 **任永亮** [37:49] 这两个也都有 。 **曼祺** [37:50] 内啡肽和多巴胺 ， 你是指这两个 。 **任永亮** [37:52] 对对对 。 因为聊天的时候也是产生多巴胺的 。 所以很多人他失恋之后， 你发现他处于极度焦虑的一个状态 。 那这个时候当有人给他一些支持 ， 给他一些这种鼓励 ，他是很容易去分泌多巴胺和这个催产素的 。 **曼祺** [38:10] 所以你们是多巴胺和催产素都有 。 **任永亮** [38:11] 都有的 。 短期第一不让它那么痛苦 。 第二呢 ， 长期的话 ， 它通过这个催产素 ， 它能建立一个持久的一个连接 ， 让他觉得这个世界上有人跟他是互相理解的 ， 互相依存的 。 ### 用户观察 **曼祺** [38:25] 你们男女用户的比例有吗 ？ **任永亮** [38:30] 女性的话 80%。 **曼祺** [38:33] 那有什么比如说低预算分布的比例 ？ **任永亮** [38:35] 一二线城市 80%。 **曼祺** [38:37] 一二线城市的人心理问题多吗 ？ 是因为需要安慰的多 ？ 压力比较大 ， 欲望也比较多 。 **任永亮** [38:43] 因为选择太多了 。 **曼祺** [38:45] 欲望也比较多吧 。 等会可以展开聊 。 那我懂了 。 一二线城市的女性是压力比较大 。 你叫什么 ？ 吴孩儿爱猫女是吗 ？ 对 ，是就是叫这个 。 美国说的 。 有一些你们的用户 ，他其实在你们这儿 ，不管是说他使用的频次还是付费 ，他都是挺深的 。 **任永亮** [39:02] 个别用户嘛 。 **曼祺** [39:02] 不过你也说过你创办测测不是让大家来充钱的 。 那你是想让大家怎么用它 ？ **任永亮** [39:08] 两种心态吧 。 就如果说所有人都不用测测 ， 我觉得不是所有人都没有痛苦 。 你虽然说这个公司可能这个业务就没有了 ，但说明这个世界和平了嘛 。 **曼祺** [39:20] 格局 。 **任永亮** [39:21] 就是人间太冷了 。 没有 。 对 ， 就是说就只要这个世界上还有一个受苦的人， 那我就不应该快乐 。 这是以前有传道士经常说的 。 就是他一定要把这个世界每个人都没有痛苦了 ， 那他才不需要去传教 。 但这个说的可能有点空泛吧 。 但是我从心理上来说 ， 我还是不希望每个人去 ， 我还是希望大家都生活得好一点 。 对 ，不要有太多的执念 ，不要有太多的痛苦 。 **曼祺** [39:49] 不要有太多贪嗔痴 。 **任永亮** [39:51] 对 。 **曼祺** [39:51] 所以你研究心理学 ， 你也研究佛学 。 **任永亮** [39:53] 我不研究 。 **曼祺** [39:54] 你不研究佛学 。 **任永亮** [39:55] 我不研究 。 对对对 。 **曼祺** [39:56] 你自己怎么用测测 ？ **任永亮** [39:57] 我自己的很多种场景啊 。 然后比如分析我自己 ， 比如 INTP。 **曼祺** [40:04] 你这个是一直很多年来都是这样吗 ？ 因为其实 MBTI 它可能会有些变化 。 **任永亮** [40:08] MBTI 的话 ， 它的好处其实它并不是你的一个镜子 。 它只是你的一种此刻状态的一种定义吧 。 它包含了一种自我定义在里面 。 所以它跟大五人格不一样 。 大五人格是完全的从科学角度去衡量你的这个心理特质的 。 MBTI 的话 ， 它是一个自我认知 、 自我探索的一个工具 。 所以你可以去改变它 ， 都没有问题 。 **曼祺** [40:31] 那你可以正好讲讲啊 。 因为可能比如说像我用 MBTI， 可能我就只能查到一个我自己的 MBTI。 我做一套题 ， 我知道我是什么 。 然后怎么把它就是变成一个认识自我 、 探索自我的工具了 。 **任永亮** [40:42] 是这样的 。 就是说其实这四个字母啊 ， 我一开始对它的理解也没有那么多 。 你可以把人想象成一个计算机的话 ， 就很好理解 。 第一个字母 E 和 I 就看你的能量来源是你是怎么充电的 。 一人的充电是来自于交互 ， 二人的充电是来自于自我的独处 、 反思 。 这个就是说你这个能源来自于哪 。 然后紧接下来的话 ， 那就是比如说这个 S 和 F 的这个东西 ， 它是看你关注点是什么 。 你是关注抽象的东西 ， 还是关注具体的东西 。 再接下来的那个是什么呢 ？ 是分析的过程 。 你是用理性去分析 ， 你还是用感受去感受 。 那最后一个就是说当你分析了 ， 然后也处理了 ， 你怎么样去展现出来 ？ 你是用一种有秩序的 、 规则的方式去展现出来 ， 还是用一种比较跳脱的 、 比较自由的方式去展现出来 。 对 ， 所以说通过这种方式你就知道说 ， 哎 ， 你能量来自哪 。 然后你会关注什么 ， 然后你的这种处理信息的模式是什么 。 以及你执行计划的这种 ， 你改变世界的方式到底是什么 。 有一天我突然发现一个东西 ， 就发现 INTP 是适合创业的 。 **曼祺** [41:55] 但已经创业很久了 。 **任永亮** [41:57] 对对对 。 **曼祺** [41:58] 所以他告诉你 ，不然你都不知道你适不适合创业 。 **任永亮** [42:01] 因为有一次我跟我一个高管聊天 ， 我说这个我是 INTP。他说对 ，他说你是 INTP， 你就适合创业 。 因为他适合高管 ，他是 J 型的人。 他接受不了我这种太变化特别多的一个想法 。 我老是天马行空的 ， 一会儿说这个 ， 一会儿说那个 。他就受不了了 。 但是他说这个确实 ， 这个经过论文的 ，有专门科学机构去研究 。 美国的这些创新型公司的 CEO， 确实 INTP 是居多的 。 看国内的话 ， 我上次他们告诉我 ，他说这个马云和张一鸣都是 INTP。 我以为他们是知道我是 INTP， 故意这样写的 。 我特意问了一下 ，他说真是这样的 。 **曼祺** [42:36] 马云竟然是 I 人 ？ 我以为他是 E 人了 。 不过马云看起来确实很像 NTP 啊 。 **任永亮** [42:41] 对对对 。 因为当时我也不确定 。 但是后来说发现这个所有的这个知名的企业家里面啊 ， 尤其互联网圈里面呢 ， 只有雷军是 E 人 ，其他人都是 I 人。 **曼祺** [42:51] 只有雷军是 E 人。 **任永亮** [42:53] 对 。 **曼祺** [42:53] 但是他自己肯定是没有测过的 。 但是这个是很多人， 比如说 。 **任永亮** [42:56] 分析他的行为 。 **曼祺** [42:57] 对 ， 研究 MBTI， 分析他的行为 ， 这些去反推的 。 **任永亮** [42:59] 后来我又看了一个文章 ， 这个文章是党校的一个研究报告 。 **曼祺** [43:04] 党校也研究 MBTI。 **任永亮** [43:05] 对 ， 就分析说这个公务员的这个 MBTI 到底什么类型的 。 因为我发现它和 INTP 是完全相反的 。 它是 ESFJ。 这个是在公务员里面是最多的 。 **曼祺** [43:17] ESFJ。 **任永亮** [43:18] 对 。 **曼祺** [43:18] J 我觉得是比较好理解的 。 因为它需要一个比较秩序的行为模式 。 **任永亮** [43:23] 所以我看到那个我觉得特别的释然 。 因为我就知道我肯定做不了公务员这样的一个工作 。 然后我又发现 ， 哇 ， 很巧妙 。 比如这 INTP 和 ESFJ， 它是完全对应的 。 实际上说我去看 MBTI 的话 ， 你只要了解基本的原理 ， 你可以分析任何一个人。 你了解了自己之后， 你就可以分析别人了 。 因为它每一个都是两个 ， 都是对立的 。 所以它实际上是一个最简单的心理学理论 。 你了解了自己 ， 你就了解了所有人的相当于 。 最近的话 ， 我们又做一些内部有研发一个叫他测的 MBTI。 比如小孩的话 ，他可能问他问题不知道 。 那我们通过观察的方式去推测孩子的 MBTI 到底是什么 。 这些都是我们内部围绕着这个去做了很多产品上的一个探索 。 **曼祺** [44:09] 测测的每一个功能 ， 你都越像就是你了解 MBTI 这样就是 。 **任永亮** [44:13] 对 ， 这种了解 。 **曼祺** [44:14] 对 。 那你得学好多东西 。 **任永亮** [44:15] 对啊 。 **曼祺** [44:18] 比如智慧卡 ， 你也会了解那么多 。 它就什么 108 张卡之类的 。 **任永亮** [44:22] 你们有些功能打开其实 。 很多产品嘛 ， 了解的话我肯定一开始就了解 ，也都了解得很全面 。 但是我的认知往往还是需要经过一段时间才能对它有更准确的理解 。 所以 MBTI 我 2014 年就做了 。 确实就 ，因为当时量表在网上找一个我就可以弄了 。 但是呢 ， 我可能今年我才对它的理解更加的深入一些 。 **曼祺** [44:45] 你在什么场景最常打开测测 ？ **任永亮** [44:49] 什么场景最常打开测测 ？ 产品上线之前 。 发布之前 。 **曼祺** [44:54] 那你们公司里什么 MBTI 的人最多 ？ **任永亮** [44:57] 什么 MBTI 的人最多 ？ 我再看一下啊 。 **曼祺** [45:01] 你们 MBTI 都是收集了的是吗 ？ **任永亮** [45:03] 我是发到公司群里面 ， 大家来评论 。 对对对 。 目前是看的话 I 人多 。 **曼祺** [45:08] I 人多 。 **任永亮** [45:09] I 人比 E 人要多 。 **曼祺** [45:10] N 人多还是 S 人多 ？ **任永亮** [45:12] 现在看的话是 ， 我看看 。 我希望 AI 帮我分析一下 。 现在看 S 人多一些 。 **曼祺** [45:20] 那 J 人多 P 人多 ？ 这是工作场景很重要的一个指标啊 。 **任永亮** [45:24] 是吧 。 **曼祺** [45:25] 差不多 。 **任永亮** [45:26] 一半一半 。 这人稍微多一点 。 **曼祺** [45:29] 你自己给测测上的达人咨询付过费吗 ？ **任永亮** [45:32] 肯定付过 。 **曼祺** [45:33] 那是问一个什么问题啊 ？ 你还记得吗 ？ **任永亮** [45:35] 问的问题是 ， 很多嘛 。 比如这次融资到底行不行啊 。 **曼祺** [45:41] 啊 ， 这个可以问测测达人。 **任永亮** [45:43] 然后比如说小孩以后的发展什么的 。 小孩的性格 ， 小孩的发展 。 **曼祺** [45:47] 有一个我们俩好奇的问题可以问一下啊 。 就是为什么这个今日亲情分会差这么多 ？ 比如说我都是 80 多分 ， 然后雨桐很多天都是 40 多分 。 **Guest** [45:54] 对 ， 我经常 40 多分 。 一打开就是 40 多分 。 然后要不就是 60 分算 ， 加上像我今天 70 来分 ， 就算是我日常特别高的 。 **任永亮** [46:02] 那是因为你对人就心情不好 。 **Guest** [46:04] 对 ，是 。 因为我是一个低能量老鼠人。 我每天 。 **曼祺** [46:07] 对 ， 就为什么有的人会一直分很低了 ？ 难道他是根据什么东西 ？ **任永亮** [46:12] 分数这块的话 。 **Guest** [46:13] 反正我的分数是多的 。 **任永亮** [46:14] 因为用户确实意见很多 。 我们也根据用户 。 **曼祺** [46:17] 就用户的意见也很多是吧 ？ ### 周期与命运 **Guest** [46:19] 就是因为是不是 40 分太多了 。 后来你们把基准分调到了 60。 因为我后来发现我 60 分就比较多了 。 **曼祺** [46:25] 就是它是波动的是吗 ？ 它是个周期 。 **Guest** [46:27] 我算的呀 。 **任永亮** [46:28] 我只知道第一个版本的逻辑 。 后面我就参与得少了一点 。 **曼祺** [46:32] 所以第一个版本是什么逻辑啊 ？ 今日亲情是怎么算的 ？ **任永亮** [46:35] 基于各种周期 。 **曼祺** [46:36] 各种周期 。 **任永亮** [46:37] 不是 ， 包括人的智力 、 人的情绪 、 人的 。 **Guest** [46:41] 就是说我比你 。 **任永亮** [46:42] 对 ， 这个是固定的 。 每个人是混乱的 。 它有一个规律 。 人都是有周期性的 。 **曼祺** [46:47] 你是不是对深沉了解也比较多 ？ 我看你有讲过就是左宗棠的表弟还是堂弟的故事 。 **任永亮** [46:53] 确实这样的 。 深沉 ， 或者说 24 节气和西方的 12 星座是严格对应的 。 我们说深沉的话 ， 实际上它和本质上我们在讲的就是太阳历系统 。 **曼祺** [47:04] 太阳历系统 。 **任永亮** [47:05] 它研究的都是太阳和地球之间的关系 。 或者是利用太阳的这个地球的这个公转的周期 ， 去对这个周期进行了定义 。 **曼祺** [47:15] 所以它是周期 。 本质上是周期 。 **任永亮** [47:17] 对 ， 是一个太阳为核心的一个周期 。 **曼祺** [47:19] 就说人出生的这个时间地点 ， 它就会对你的命运有些影响吗 ？ **任永亮** [47:24] 这一块的话 ， 我之前也发了一些内容吧 。 我觉得核心就是回到我高中时候关心的那些理论 。 比如我特别喜欢的就是混沌理论 。 所谓混沌理论就是说 ， 当一个系统比较复杂之后， 它变成一个复杂性系统 。 它是对初值很敏感的 。 就初值可能差 0.1， 那结果可能差 100 倍 。 我来看对于人的初值 ， 你出生的时间 、 地点 、 你的基因 ， 然后你家庭里面的这个环境 ， 所有的这些那都是初值 。 所以这是一套巨复杂的一个系统 。 实际上在物理学里面 ， 三体就已经很难了 。 所谓三体就是三个天体 ， 它的运动轨迹是没办法预测的 。 如果你不知道初值 ， 你是没办法预测的 。 然后这就是三体那个小说的一个来源嘛 。 所以说我们看太阳系 ， 哎 ， 我们学了那些万有引力公式 ， 你觉得很简单 。其实不是的 。 你还是需要依靠观测去校正的 。 否则你是预测不了太阳里面任何一颗行星的一个位置的 。 就它在精度如果你要求高的话 ， 你是预测不了的 。 所以本质上它还需要观察 。 所以说呢 ， 就是初知敏感 ， 这个对于复杂系统是它的一个特点吧 。 然后对于人来说的话 ，也是这样的 。 正是因为它有很多不确定性 ， 所以说我们才希望找到一个确定性的一个结果 。 **曼祺** [48:48] 其实到现在为止 ， 应该没有任何一个不管东方西方的系统能完全解释你说的这个混沌系统 ， 对吧 ？ 就如果把人当做一个混沌系统 ， 比如说星座 、 八字 、 紫微 、 什么四柱 ，不知道这是不是一个东西 。 总之就是它们都只可能只解释了其中一部分 。 **任永亮** [49:04] 它每一个都只是一种假说而已 。 只是一种宏观的假说 。 **曼祺** [49:07] 但你觉得就它不完全是无稽之谈 ， 对吧 ？ 就是它有 。 **任永亮** [49:11] 我是信仰周期的 。 包括有一个叫这个康波理论 ， 人生财富靠康波 。 **曼祺** [49:18] 对 ， 就是曾经就是非常火的一篇文章 。 **任永亮** [49:21] 因为他说的确实是对的 。 比如说我们说中国文化里面有六十甲子 。 为什么是六十甲子 ？ 其实一代人大概就六十年 。 从你出生到你去世 ， 大概的规律就是六十年 。 前三十年你就是在创造财富 ， 后三十年你就是只消耗不创造了 。 那这就是人生的经济学里面 ， 它就会基于这样的一个周期 ， 它就会延伸出很多的一个结论出来 。 为什么说我们说所有的东西我都以太阳为基础 ？ 因为太阳太重要了 。 它可能我们离太阳再近 1%， 地球上就不会有生命存在了 。 再远 1% 也不会存在了 。 甚至这个角稍微一变化 ， 可能沙漠就变成绿洲了 。 绿洲就变成沙漠了 。 所以太阳是它的那个里面的核心的那个机制 ，是怎么去它的周期怎么去预测的话 ， 对于地球影响是巨大的 。 比如今天我说北京为什么这么热 ， 对吧 ？ 这个系统是很难去解释的 。 **曼祺** [50:15] 对 ， 天气也是一个复杂系统 。 **任永亮** [50:17] 对 。 那个混沌系统就是从研究天气开始的 。 但是呢 ， 它也有一些大致的一个规律 ， 叫那个新子 。 对 ， 它会有很多这种 ， 它那个理论里面有一些解释 。 就是说它会改变顺序 ， 改变一个具体的很多事情的一个顺序 。 但是大体的一个分布还是遵循一个规律的 。 **曼祺** [50:38] 你觉得像科学数据 ， 还有这种传统文化里面的 ， 就比如我们刚刚讲到星座这些东西 ， 你会怎么去理解它 ？ 它是什么关系 ？ **任永亮** [50:47] 什么关系是吗 ？ **曼祺** [50:48] 因为你最开始 DBP 写的其实就是比如说基于大数据的个性化推荐嘛 。 **任永亮** [50:53] 对对对 。 **曼祺** [50:54] 可以说这个东西也是大数据吗 ？ **任永亮** [50:56] 它肯定有大数据的成分在 。 对 ， 我觉得科学的话 ， 首先它是一个纯粹的客观的一个状态 。 不是 ， 它描述的就是这些可逆的事情 。 可逆的事情就是你可以再重新设置条件 ， 它就会再次发生 。 **曼祺** [51:11] 可以复现 。 **任永亮** [51:12] 可以复现 。 但是人生的话很难去复现 ， 就是因为初值你没办法再重新设了 。 因为这样的一个原因 ， 所以说就存在人文学科 ， 或者说人文的社会学的一些现象 。 那所以说星座它是一个社会学的现象 。 它里面包含了这种大数据啊 ， 或者说后面的一些周期性的东西的支撑 。 但是本质上它是一个人文性的东西 。 因为我们人生都是不可逆的 。 机会也是不可逆的 。 经济周期也是不可逆的 。 所以说它就是希望说在从心理学的角度来说 ， 它就是希望在一个不确定性的东西 ， 我们给它找到一个确定性的感受 。 所以就是它是一个比较复杂的社会上的一个现象 。 不单纯是一个纯粹的理性的科学的问题 。 **曼祺** [52:01] 你觉得为什么人总是想测测自己啊 ？ 我觉得这好像是从几千年前到现在都挺普世的一个需求的 。 **任永亮** [52:09] 因为我们智人的特点就是我们希望去找到规律 。 我们理解信息并不是按照这个客观事件本身的状态去理解的 。 我们是希望说把它内化成我的一个理论之后再去理解它 。 因为这样的话 ， 你存储信息的成本更低 。 你比如说有人做这个心理学实验 ， 发现可以让这个猴子去做游戏 。 它也能做游戏 ，但是它理解这个世界完全是从像素的角度去理解的 。 它会记住很细节很细节的各种各样的东西 。 因为它就把它理解为一个纯粹的像素 。 但是我们人是要有概念的 。 就这东西是个圆 ， 或者那个东西是个人。 很多我们都希望用一套概念化的方式把它给去定义出来 。 所以说我们对人类可能对于所有的这个现象都希望找到一个理论 。 但是有一些系统你没有办法找到一个像纯粹的科学性的那样的一个理论 。 那我们就用假说 ， 或者用一种文化去定义它 。 **曼祺** [53:06] 而且这个也是有实际的用处的 ， 对吧 ？ 就是它也是可以 。 **任永亮** [53:09] 至少它有心理上的价值 ，有情绪价值 。 **曼祺** [53:11] 对 ， 可以安慰到你 。 **任永亮** [53:12] 对对对 。 **Guest** [53:13] 怪不得就是现在很多我们对大模型的要求都是它要有懂得物理规律 。其实这是我们对自己的要求 ， 对智人的要求 ， 然后投射到了对大模型的要求上是吧 ？ 你经常会说什么这个不符合物理规律 ， 就是觉得它这个模型能力不强 。 **任永亮** [53:28] 对对 ， 我觉得这是另外一个话题了 。 其实这个对于规律的这个总结还是属于大模型所没有解决的问题 。 我们看神经网络的发展是一开始就是感知机 。 所以感知机就是 。 **Guest** [53:43] Perception。 **任永亮** [53:44] 感知 ， 分类 。 **Guest** [53:45] 对 ，Perception。 **任永亮** [53:45] 去处理 。 对 。 那么逐渐的到大模型这块 ， 它是可以去推论一些语言 ， 它把语言掌握了 。 但是物理世界它还没掌握 。 包括马斯克他一心一意他就是想做支持物理信息的这样的一个大模型 。 它也确实是最接近 。 因为不管是宇宙的这个信息也好 ， 还是汽车的信息也好 ， 它是最多的嘛 。 它想去解决物理的问题 。 理论上来说呢 ， 如果能够让大模型去解决科学探索的问题 ， 那确实这个才算是大模型到达了一个巅峰吧 。 或者说也真正 AI 对大家有一个贡献 。 **曼祺** [54:19] 就是能发现新的科学规律 。 ### AI与未来 **任永亮** [54:21] 对对对 。 **曼祺** [54:21] 因为刚才提到就说其实大家想去测试自己 ， 或者说认识自己的这个需求是非常普遍的 。 就它是一个很大的需求 ，但它并没有出现特别大的公司 。 测测应该已经算这个中国的最头部了 ， 对吧 ？ **任永亮** [54:34] 对 ，因为它不是一个标准化的需求嘛 。 就幸福的家庭往往都是一样的 ，不幸的是各自不一样的 。 **曼祺** [54:39] 所以这个需求很不好表达 ， 就很不好给它产品化是吗 ？ **任永亮** [54:42] 因为 AI 理论上来说是能解决这个问题的 。 但是呢 ， 它也有一些限制的因素 。 因为每个人的不幸是各自不同 ，他的经历 ，他个人相关的这个问题 ， 就导致了说这个需求没办法用一种统一的方式去满足 。 而你让人去解决这样的问题 ， 它又只能一对一的去解决 。 所以就导致了它行业是一个相对来说分散的一个状态 。 **曼祺** [55:07] 你觉得 AI 能解决这个问题 ， 理论上可以 ，是因为 AI 可以以一种比较低成本的方式千人千面的去攻击 。 **任永亮** [55:13] 对 。 **曼祺** [55:13] 如果有这个认知的话 ， 你们为什么不集中精力 ， 就是我把在线或者说软件这个 。 **任永亮** [55:18] 我们在做啊 。 **曼祺** [55:19] 我说的是集中精力 。 就比如说你 ，因为你资源肯定还是相对有限的嘛 。 比如说我就集中做好这一件事 。 就为什么同时做这个 ， 然后你们也在做这个新的具身相关的事情啊 。 因为第一件事我觉得如果能做到的话 ，其实就我觉得它会也会非常大啊 。 **任永亮** [55:34] 我们一直在做呀 。 我们从 17、18 年我们就开始在做这样的一个事情 。 所以我们一直都在里面 。 但是机器人的这样的一个事情 ， 它也存在一个窗口期 。 我希望在这个窗口期我们也进入到这个领域 。 心理的需求最终通过具身肯定也是能创造不同的价值的 。 就是一个虚拟的服务和一个真实的你能感知到的实体给你提供服务 ， 一定是不一样的 。 为什么现在我们有一个理论就是说人是不可替代的 ？ 那是因为人还保留了他的具身性 。 他因为有具身性 ， 所以他一个眼神 ， 一个拥抱 ， 或者说恰恰单纯的具身本身 ， 两个人坐在一起 ，他就是和虚拟的感觉是不一样的 。 那我相信验证这条路我能不能走得通 。 从解决心理问题的这个角度来说 ， 未来我肯定是要多个角度去解决 。 **曼祺** [56:24] 大语言模型变得更成熟这件事 ， 它会就是改变你们做的第一件事的这个性质和本质吗 ？ 就需要其实你花很多新的精力把它下面的技术给重构一遍吗 ？ **任永亮** [56:34] 我觉得可能通用模型和垂直模型 ， 我们需要借助通用模型的一些基础性的一个能力 。 但是我们在上下文层面 ， 或者在用户的需求层面 ， 我们去做更多的一个工作 。 那块的话 ， 核心的那个东西我们也会对它做一个微调 。 但是呢 ， 就是做一个垂直领域的话 ， 那肯定就是从上下文 ， 从场景上要去做很多工 ， 去做很多的努力 。 **曼祺** [57:03] 这些场景具体到测测的产品里面 ， 就是你们之前积累的 ， 你们做的这些功能里面的一些专业知识 。 还包括用户在你们这可能很多年来就是大家比如说对什么问题比较关注 ， 然后对一些就是和达人或者说和机器交流的这种回应和反馈 ，是这些东西是吗 ？ 就你们积累的数据 ， 然后加一些专业的知识是这些 。 **任永亮** [57:24] 对对对 ， 就怎么用好这些专业的工具 。 另外的话 ， 我们在于数据这一块 ， 做标注的这一部分 ， 我们也投入了大量的一个精力 。 比如我们找了很多心理学的毕业生 ， 来去帮我们去构造相应的这种更专业的一个数据 。 **曼祺** [57:42] 就在技术结构上， 你们现在这个下面这个支持 AI 的这一部分 ， 它是一个比如说别人训好的大模型 ， 然后你们加一些比如说 ROG 之类的 ， 就是会有你们自己的数据 。 还是说你们在一些开源的模型上， 你们给它比如说重新怎么改一下 ？ 这个如果能讲的话可以讲讲 。 **任永亮** [58:01] 我们肯定是在基座上做自己微调的 。 **曼祺** [58:04] 就是我听我说的第二段 。 **任永亮** [58:05] 光 ROG 那肯定那就 。 **曼祺** [58:07] 不够 ， 你觉得不够 。 **任永亮** [58:07] 还是不够的 。 对 。 包括最新的一个趋势 ， 比如现在大家都在做这个 Deep Research， 对吧 ？ 它核心的东西就是不仅仅在模型内部是吧 ， 模型外部的信息通过自动化的方式都整合进来 ， 然后给用户一个最终的一个结果 。 这也是我们未来想去进化的 。 比如你就想让你自己开心 ， 那到底有哪些种方式能让你开心 ？ 每一种方式是什么样的 ？ 那么我们未来会把这些东西做深入的一个构建 。 **曼祺** [58:35] 长期来说 ， 你觉得测测会变成一个什么样的公司啊 ？ **任永亮** [58:38] 人工智能公司 。 **曼祺** [58:40] 所以你的答案跟理想一样 。 **任永亮** [58:43] 对对对 。 **曼祺** [58:43] 人工智能公司啊 。 你觉得你们做到什么事情会毋庸置疑的成为一个人工智能公司 ？ 不需要解释的人工智能公司 。 **任永亮** [58:51] 我觉得看我们 AI 的用户数嘛 ， 最简单的 。 或者说我们机器人的销量 。 **曼祺** [58:57] 你们现在 5000 万注册用户里面 ，AI 的用户数是多少 ？ **任永亮** [59:02] 我们有一半用户都用过我们的 AI 的 。 **曼祺** [59:04] 用过 ，但活跃的用户你们有统计过吗 ？ **任永亮** [59:07] 这个具体的我忘了 。 对对对 。 但是你说我们说的这个活跃用户都是用过的 。 **曼祺** [59:13] 所以你觉得是要看你们 AI 的用户数和你们具身的这个产品销量 。 **任永亮** [59:17] 对对对 。 **曼祺** [59:18] 就你们推的第一代产品 ， 就你说这个比较贵的这个东西 ， 你本来心中对它的就是销量的预期会是怎样的 ？ **任永亮** [59:24] 反正就是说我跟一个朋友聊 ，他说一个硬件产品要销量达到 1000 万才算开创一个品类 。 但是我觉得这个目标我肯定做不到 。 如果没有说到 1000 万才 ， 那你就是做一个实验 。 反正我觉得我们大概就先做一个实验 。 **曼祺** [59:40] 那 1000 万才确实肯定 。 **任永亮** [59:42] 肯定很难的 。 **曼祺** [59:42] 很难 。 **任永亮** [59:43] 对对对 。 **曼祺** [59:44] 对它单价各方面都会有很强的要求 。 **任永亮** [59:46] 都会有很强的要求 。 我觉得我后来我看那本书叫那个 《 跨越鸿沟 》 嘛 。 就是我们最早肯定从早期的用户去切入 。 然后的话 ， 可能它大概就是一个 1 万上下的这样的一个量级吧 ，是我目前的一个预期 。 然后我现在的一个思路呢 ，其实我对 AI 技术的对社会的影响我还是蛮悲观的 。 所以我的一个思路就是说我想给大家做一个精神上的避难所 。 **曼祺** [1:00:14] 你可以展开讲讲 ， 就是它为什么你对 AI 对社会的影响是悲观的 。 然后悲观之后， 就在你的悲观的想象中未来可能会发生什么 。 ### AI与社会 **曼祺** [1:00:23] 然后人们需要怎么样去在心灵上避难 。 **任永亮** [1:00:25] 对对对 。 我就觉得传统的 ， 比如说我们经济发展 ， 或者说之前的那几个工业革命 ， 它在创造财富的过程中， 实际上它是依赖于分工的 。 就是依赖于整个分工体系 ， 让每个人都在里面把自己工具化参与到这样的一个价值分配的过程中 。 这个不好的东西就是说人被异化了 。 我们都说这个人被异化成工具了 ， 这是不好的 。 但好的是说每个人都能从中受益 。 每个人都在这个分配体系里面找到一个自己的一个空间 。 就是职业化 。 我们说职业化就是把自己工具化 。 但是 AI 的话 ， 它会替代掉所有的这些工具 。 所以它并不能创造一个价值分配的体系 。 它只能是说它成功了 ， 那么价值就被它所获得了 。 我们其他人很难从中再去受益 。 比如说这个我看很多人对这个 AI 编程 ， 大家非常的看好 ， 觉得这个东西价值有多么大 。 但它不会创造更多的程序员了 。 相反 ， 它会让程序员的工作越来越少 。 那所以说它实际上它是有点 ， 虽然说它会创造一些训练 AI 的这个工作职位 ，但相对它毁灭的这个工作职位那是微不足道的 。 **曼祺** [1:01:36] 所以你不是站在有一派就是认为 AI 一定会产生更多的工作机会 ， 一些我们现在可能想不到的工作机会 。 你不是这么想的 。 **任永亮** [1:01:44] 我目前不是这么想 。 包括我们看那个奥特曼 ，他为什么要最先于制定一个计划 ， 就是让每个人都获得可分配的一个财富 。 **曼祺** [1:01:53] 对 。 **任永亮** [1:01:53] 包括中国呢 ，有很多社会学家都在提什么最低的人均收入 ， 都是为了解决这些问题 。 **曼祺** [1:02:00] 然后奥特曼那个计划 ，他其实已经做了三年了 。 做了三年之后 ，他们有一个报告 ， 这个报告的结果其实也是有一些悲观的部分的 。 就一方面这些人的健康水平是有一些提升 ， 就有少部分的提升 。 但另一方面其实有很多人他也并没有觉得自己更开心啊 。 就是参与这个计划的人啊 。 **任永亮** [1:02:19] 对 。 就是它没有创造需求 ，不是让人感觉到更有尊严 ， 或者说更能够胜任这个世界 。 它实际上是在剥夺人的这种尊严的一个基础 。 所以说奥特曼定了一个计划 ， 那个扎克伯格也定了一个计划 。他是元宇宙嘛 。他认为元宇宙是我们每个人最终的一个归宿 。 只有少部分人可能是在科学的这个前沿 。 只有说少部分人他可以去探索未知的东西 。 但探索未知的东西不会让人愉悦的 ，不会让人舒服的 。 **曼祺** [1:02:48] 那不是有内啡肽吗 ？ **任永亮** [1:02:49] 对 。 但是它对人要求是高的嘛 。 **曼祺** [1:02:51] 就只有少部分人能做 。 **任永亮** [1:02:53] 对对对 。 剩下的那可能我们得需要去想办法去找到一个价值 。 那这种价值一种就是说最简单的元宇宙是一种模式 。 比如说还有一种就是更加的碎片化的这种 。 我觉得心理咨询可能也是一个出路 。 **曼祺** [1:03:09] 心理咨询 。 **任永亮** [1:03:09] 对 。 因为心理咨询就是依赖于人的嘛 。 然后靠人和人去提供这样的一个服务 。 **曼祺** [1:03:15] 对 。 这个其实刚才我就想到这个事情 。 **任永亮** [1:03:17] 对对对 。 **曼祺** [1:03:17] 就说如果有一些工作机会变少了 ，其实就是你作为一个心理咨询的提供方 ， 可能也是一种机会方式 。 **任永亮** [1:03:25] 工业社会的话 ， 我们更依赖于我们的体力嘛 。 那工业时代的话 ， 我们更依赖于我们的智力嘛 。 但 AI 时代的话 ， 可能我们就更依赖于我们人本身 。 你的情绪的共情的能力 ， 或者人的这种价值回归传统 。 可能人不再像工业时代那么会有异化的这种风险了 。 它就回归到老子说的那种什么鸡犬之声相闻 ， 对不对 ？ 日出而作 ， 日落而息 。 现在就是日出喝杯咖啡 ， 大家聊聊天 。 就过这样的生活就可以了 。 回归到大自然里面 。 **曼祺** [1:03:57] 那好像也挺好的 。 **任永亮** [1:03:58] 是挺好的 。 **曼祺** [1:03:59] 那你这刚说是个比较定性的未来啊 。 你最近看到什么具体的进展 ？ 可以讲点例子吗 ？ **任永亮** [1:04:04] 就是所有的这个领域的创业公司都会拿我的 BP 去讲 。 **曼祺** [1:04:08] 拿你的 BP 去讲什么 ？ **任永亮** [1:04:10] 讲未来的这个很有前途 。 **曼祺** [1:04:12] 就是把你们作为一个例子 。 **任永亮** [1:04:14] 对对对 。 **曼祺** [1:04:15] 就是你们的收入啊 ， 什么你们的利润作为例子 ， 对吧 ？ **任永亮** [1:04:18] 是是 。 **曼祺** [1:04:18] 去讲就可能是 AI， 比如说能落地有收入有利润的一个方向 。 **任永亮** [1:04:22] 对 。 我有一次把一个师弟来找我 ， 跟我大谈泛心理的那个市场有多大 。 **曼祺** [1:04:27] 你的师弟 ？ 北大还是清华的师弟 ？ **任永亮** [1:04:29] 北大的 ， 北大的 。 然后说泛心理怎么怎么样 。 我说这个泛心理这个词好像是我定义了 。 之前是没有这个词的 。 **曼祺** [1:04:36] 他来找你是就想交流一下创业方向 ， 还是想干嘛 ？ **任永亮** [1:04:40] 他也想做嘛 。 **曼祺** [1:04:40] 他想做啊 。 所以他是来找你学习的 。 **任永亮** [1:04:42] 对对对 。 我是说现在大家创业者可能都会想拿我们做一个对标 。 但是其实我对于我们拥有的这个东西吧 ， 就我的在意度没有那么强 。 我觉得这第一 ，有竞争对我们团队来说是一个好事 。 他们天天有压力 ， 这些东西到底能不能做得到 。 但是对我来说的话 ，因为可能在这个时间 ，在这个领域做得太久了 。 我现在希望是说把精力更多的放到未来 ， 或者说那些更难摘到的果实才是我想需要的 。 **曼祺** [1:05:14] 但是具身这种领域有很多比你更专业 、 更擅长硬件这个方向的创业者 。 然后有一些比如说科研出身的 ， 可能也有硬件供应链出身的 。 接下来作为一个软件的创业者 ， 你要跟他们竞争 。 就你面临的困难是很多的 。 就是你爬树你要爬得比别人更难一些 。 **任永亮** [1:05:33] 对对对 。 但是我不是对这个领域感兴趣嘛 。 **曼祺** [1:05:37] 你觉得兴趣可以克服一切困难吗 ？ **任永亮** [1:05:40] 我觉得我们肯定在找一个市场和技术之间的这个夹缝 。 因为在之前没有任何一款成功的家庭里面的机器人。 为什么没有呢 ？ 它一定是由技术和市场没有匹配 ， 或者 PMF 还没有找到 。 我们现在相当于当我看到这个大模型来了之后， 包括自动驾驶也好 ， 包括中国的这个供应链的优势也好 ， 包括我们做这个心理 ， 从我自己的需求 ， 我从原来的情感需求转到家庭里面育儿需求 。 那我觉得是有机会创造一个窄门的 。 **曼祺** [1:06:17] 那测测这些数据 ， 就是对你去做这些 ， 比如说这个硬件会有什么帮助啊 ？ 因为比如说像 DeepSeek， 它从那个量化去做大模型 ， 它确实它的过去的一些积累 ， 它其实是对它做这件事情有帮助的 。 那测测过去会直接积累对做硬件的帮助是什么 ？ 更理解催产素 。 **任永亮** [1:06:36] 对啊 。 我觉得第一个就是说整个测测的过程是我去练习自己各方面技能的一个过程 。 就是说我觉得比如说硬件 、 软件 、 服务三部分要素 。 那软件和服务至少我们在做测测的过程中都有相应的时间和积累 。 包括我团队 ， 包括我们整个的我个人的这个认知相对来说是更多的 。 就是软件的话就是说我们 AI 这部分 ， 服务的话就是管理这样多的人作为一个平台去提供服务的 。 那所以说在硬件的这个领域相对我要补上 。 就是我就成了一个三角形战士 ， 对不对 ？ 然后另外一个呢 ， 从 AI 的角度来说 ， 我们也做了很久了 。 我们也确实需要给 AI 去创造更多的一个场景 。 因为我觉得走工具化 AI 的这个模式 ， 它在商业价值上它是没有闭环的 。 它需要找到一个更闭环的一个场景 。 这个闭环的场景要么就是更加的和情绪去相结合 。 但是具体什么我也不知道 。 因为我觉得所有的 AI 创业者都在探索这个问题 。 另外一个呢 ， 就是我们和一个具身的具体的一个产品相结合 。 我们这个才能把这个 AI 的价值给放大出来 。 然后更具体的话 ， 就是我们这里面发生每天的都是人和人的交互嘛 。 而我认为说我们做这个机器人的产品 ， 核心还是交互能力的一个提升 。 我认为交互系统是我最关心的一个它的核心能力 。 **曼祺** [1:08:03] 你刚才说你在这个测测刚开始创业的时候 ， 你问自己一个问题 ， 就为什么是我 ？ 那你现在做这个硬件的产品 ， 你有问过自己为什么是我 ？ ### 为什么是我 **曼祺** [1:08:11] 你的答案是什么 ？ **任永亮** [1:08:12] 这个是我的签名 ， 一直在问 。 对对对 。 第一呢 ， 我觉得我做测测的所有的过程都是干了一件事 ， 就是找到技术和市场之间的结合点 。 因为我们最早做了这个领域的移动互联网产品 。 然后最早做了这种在线的通讯的这样的产品 。 这些在当时都是刚刚出现的一个技术 。 对 ， 包括 AI 也是一样的 。 我们也是做的最早的 。 所以我觉得我个人天生的爱好就是把最先进的技术和一个具体的市场相结合 。 这个就是我的一个命运 。 **曼祺** [1:08:51] 你的爱好和擅长 。 **任永亮** [1:08:52] 爱好和擅长我真不知道 。 但我觉得这是我的一个 destiny， 宿命的一个东西 。 **曼祺** [1:08:57] 你做到什么时候发现这是宿命啊 ？ 你刚举了三个例子 。 **任永亮** [1:09:01] 对对对 。 我也不知道 。 就是突然有一天你发现 ， 哎 ，有这么多用户 。 你会去反思说 ， 你一个对科学很有信仰的一个人， 或者对于理性很有信仰的一个人， 为什么做了一个这么感兴趣的一个产品 。 就是有的时候你会突然就是夜半的时候想一想这个问题 。 **曼祺** [1:09:20] 你深夜惊醒想这么深的问题啊 。 **任永亮** [1:09:22] 哎 ， 我在想为什么呢 。 **曼祺** [1:09:23] 你为什么会想到这个了 ？ **任永亮** [1:09:25] 肯定是自我怀疑嘛 。 对吧 ？ 你看到 ChatGPT 这样 ， 我当时就极其的后悔 。 **曼祺** [1:09:30] 极其的后悔 。 **任永亮** [1:09:31] 对 。 就为什么 GPT-2 的时候我没有关注到这个东西 。 它都已经所有人都知道了 ， 我才知道这个领域的东西 。 如果说我 ， 对吧 ， 包括很多了 ， 就大模型的这个东西 ， 你会有一种错失的感觉 。 **曼祺** [1:09:43] 那你这个错失感觉它得导到什么地方 ？ 比如说如果延伸你高中的那个想法啊 ， 就是我去给人的意识找一个数学的解释 ， 我用数学来解释人的意识 。 **任永亮** [1:09:52] 嗯 。 对啊 。 **曼祺** [1:09:53] 那你其实可以一直做 AI 研究者 ， 对吧 ？ **任永亮** [1:09:56] 对对对 。 **曼祺** [1:09:56] 你有一条路其实是这个啊 。 **任永亮** [1:09:58] 对对对 。 所以你会怀疑嘛 。 **曼祺** [1:09:59] 你错失的是这件事情是吧 ？ **任永亮** [1:10:02] 就是各种可能性嘛 。 就最终为什么我选择这样一个可能性 。 就是我每次站在那边跟别人吃饭或者聊天 ， 大家说我说我是测测的创始人， 大家都很震惊 。 就想象不到为什么是一个理科生做了测测的创始人。 **曼祺** [1:10:16] 我还以为他们会想不到是个男的 。 **任永亮** [1:10:18] 对 ， 男的也是一点 ， 理科生也是一点 。 所以时间长了我也会反思这个问题 。 后来我发现可能确实我对这种感性的东西还是比较有很浓厚的一个兴趣 。 包括我大学 ， 我高中的时候 ， 我的优势也不是说我们学校理科最好的 。 就是我肯定是文理加在一起我分数是最好的 。 **曼祺** [1:10:38] 就你是文理兼修 ， 雌雄同体 。 这个你自己之前在内容上总结过 ，在一些视频内容上总结过啊 。 所以这个是你自己想明白的 ，不是通过测测去聊天 。 **任永亮** [1:10:47] 那当然了 。 但是测测里面吧 ， 比如你去看这个 MBTI 给我一个触动 。 就是我确实是一个天生适合创业的这样的一个积极的自我暗示吧 。 **曼祺** [1:10:59] 还有什么事给你触动 ？ 就你在测测上看到这些东西 。 **任永亮** [1:11:04] 你比如说我星座是双子座 。 我做的时候双子座就代表着资讯沟通 。 你去思考我们的商业模式 ， 都是建立在这两个基础之上 。 **曼祺** [1:11:13] 我以为是他 。 你要说双子座代表纠结啊 。 **任永亮** [1:11:16] 双子座它的守护神是 ， 守护星是水星 。 然后它的希腊神话是那个信使 。 **曼祺** [1:11:23] 哈尔墨斯 ？ **任永亮** [1:11:24] 对 ， 哈尔墨斯 。 它是传递信息为主 。 所以它天然就和互联网是紧密契合的 。 而且双子座代表着两个人的沟通 。 **曼祺** [1:11:32] 所以回到了这个宿命的问题啊 。 所以为什么是我 ？ 其实有一个回答就是可能这是一种宿命啊 。 **任永亮** [1:11:39] 是 。 **曼祺** [1:11:40] 你有想过就是你这次新的跳跃如果失败了会怎么样 ？ **任永亮** [1:11:43] 我看得比较淡然吧 。 **曼祺** [1:11:45] 比较淡然 。 **任永亮** [1:11:46] 对 。 **曼祺** [1:11:46] 我的社会会让你付出什么代价啊 ？ **任永亮** [1:11:48] 我觉得没有什么代价 。 可能代价就是我的报表没有那么漂亮 。 **曼祺** [1:11:53] 就它肯定是在一个安全的投入范围内的 ， 你觉得 。 **任永亮** [1:11:56] 因为目前太早期了 。 风险太大了 。 我也没有到后面的一个量产的一个阶段 。 那就是目前的话风险是可控的 。 **曼祺** [1:12:04] 那我们可能要过一段时间才能就更清楚地来讨论这个问题啊 。 **任永亮** [1:12:08] 对对对 。 **曼祺** [1:12:09] 对 。 因为你这个里面还有涉及到一些选择嘛 。 它可能有一些机会成本的东西 。 你确实是要再过一段时间你再回头看可能会更清楚啊 。 **任永亮** [1:12:17] 如果说以一个商人的角度来说 ， 这一定是不理性的 。 **曼祺** [1:12:22] 不理性的 。 **任永亮** [1:12:23] 对 。 但是我觉得我好像有一个科学家的执念嘛 。 **曼祺** [1:12:28] 对对对 。 就是你心里的那个召唤让你不得不做出了这个不理性的选择 。 可以这么说吧 。 **任永亮** [1:12:34] 加之我现在有这个条件 。 前段时间我看有个李飞飞的采访嘛 。 包括你现在看这个 GPT， 它也是由公司来创造的 ，而不是学术机构来创造的 。 就是说实际上现在公司 ， 或者说往往是科技创新的一个最主要的一个载体了 。 因为学术界的那些数据啊 ， 那些算力啊都太小了 。 公司往往反而更有优势 。 **曼祺** [1:13:00] 其实我听出来有一点 。 就是我觉得你内心深处是有一个人生没有选择的另一条路 ， 就是当科学家 。 包括你当时硕士毕业 ， 就是你也说是想写一个论文 。 你想至少在这个人类的科学殿堂里要留下一点痕迹 ， 对吧 ？ **任永亮** [1:13:16] 是 。 **曼祺** [1:13:16] 留一点贡献啊 。 有什么你想表达但是我们没有问的问题吗 ？ **任永亮** [1:13:20] 好像也没有 。 对 。 **曼祺** [1:13:21] 那我最后问一个问题 。 就是你可以给我们贡献一个问题 。 就是你自己在思考的 ， 或者说你有困惑想知道答案的一个问题 。 我们有可能会把这个问题问到下一些我们访谈的 ， 然后跟这个相关的人啊 。 可能它会漂流到一个有缘人啊 。 **任永亮** [1:13:38] 那好吧 。 那我想的问题就是说 。 **曼祺** [1:13:40] 我是谁 ？ 我从来不 。 **任永亮** [1:13:44] 其实本质上就是 。 爱因斯坦不有个智能方程吗 ？ 就是说能量和物质是可以相互转化的 。 我在想这个里面能不能加入到一个信息的维度 ， 就扩展这个公式 。 **曼祺** [1:13:58] 能量和物质相互转化 ， 这个不是相对论的方程 。 **任永亮** [1:14:01] 我只是说我把信息和计算能不能融入进去 。 或者我换一个更简单的一个形式 ， 就是我们能不能知道我们生活的这个世界是不是虚拟的 。 **曼祺** [1:14:10] 这两个问题是等价的 。 **任永亮** [1:14:11] 在我这里是等价的 。 **曼祺** [1:14:12] 但你可以解释一下为什么这两个问题是等价的 。 **任永亮** [1:14:14] 因为这是说这个世界的可计算性嘛 。 **曼祺** [1:14:16] 世界的可计算性 。 **任永亮** [1:14:18] 对 。 **曼祺** [1:14:18] 如果它可计算 ， 说明什么了 ？ 说明它是 。 **任永亮** [1:14:21] 说明这个世界是虚 **曼祺** [1:14:22] 拟的吗 ？ **任永亮** [1:14:23] 那我就能证明说我能够 ， 就是人类就可以自身成为上帝吗 ？ 因为上帝创造了这个世界 。 按照假设吧 ， 我们就是概述有一个神 ，有一个上帝 ，他创造了这个世界 。 那他背后的这个原理 ，他的这个算法到底是什么 ， 我还能知道吗 ？ **曼祺** [1:14:40] 所以这个问题就是换一个方式表达的话 ， 就说这个世界的 ， 可以推测出这个世界的每一个信息的这个规律是可以计算的 。 就是你存在这个东西 ，而且它是可以计算可以表达的 。 **任永亮** [1:14:51] 对 。 就这个世界到底是不是可被计算的 。 **曼祺** [1:14:53] 因为你肯定想了一段时间了嘛 。 你倾向于它是怎样 ？ **任永亮** [1:14:57] 我没有倾向 。 **曼祺** [1:14:58] 你没有倾向 。 **任永亮** [1:14:59] 对对对 。 就是马斯克不经常问吗 ？ 我们这世界到底是不是生活在虚拟世界里面 ， 你知不知道 ？ **曼祺** [1:15:04] 所以就是你的问题就是在爱因斯坦的相对论的这个智能和物质转化的这个方程里面 ，是否可以加入一个信息的维度 。 **任永亮** [1:15:11] 对对对 。 **曼祺** [1:15:11] 然后它等价于我们这个世界是否是虚拟的 ，是否是可被计算的 。 **任永亮** [1:15:16] 对 。 比如说我衍生一下， 就是说首先我们想计算这个世界 ， 你必须得测量 。 比如这个宇宙它是按照光速在膨胀的 ， 你必须要测量 。 但是当你要去测量的时候 ， 假设你有能力去测量这个宇宙的话 ， 你必须得达到光速 。 你要达到光速 ， 那你就相当于你要消耗掉相应的物质 。 然后可能说我们把所有的物质都消耗掉 ， 我们换来的能量也不足以测量那个世界 。 如果你不足以测量那个世界的话 ， 你就没办法去分析这个世界 ， 预测这个世界 。 所以这个世界的本质有可能是不可计算的 。 **曼祺** [1:15:48] 就是你刚刚讲的就是在这个计算之前 ， 还有个测量的这个隐含的这个 。 **任永亮** [1:15:51] 没有测量怎么计算呢 ？ 就信息就是一种刻度嘛 。 **曼祺** [1:15:55] 你是从高中就开始想这种问题吗 ？ 还是从看爱因斯坦专业就开始想这个问题 ？ **任永亮** [1:16:01] 对对对 。 看爱因斯坦专业 。 **曼祺** [1:16:02] 那今天非常感谢测测的创始人任永亮 ， 任总做客 ， 晚点聊 。 跟我们分享了测测这家现在很多人都非常好奇的公司 ， 它是怎么成长的 ， 经历了哪些阶段 。 以及也分享了你们接下来的一个新的大的计划 ， 就是去做陪伴的具身 。 那我们也期待就是当你们的产品正式推出的时候 ， 我们可以有再一次的交流 。 然后我们可以来看看今天聊的很多事情 ，在当时来看是一个什么情况啊 。 **任永亮** [1:16:28] 我觉得具身对我来说是一个有趣的实验 。 我没有说对它商业上的成功寄予那么大的一个期待 。 但是我觉得对我个人来说价值会比较大 。 或者就算我们没有做成功 ，在这个过程中可能会有很多有意思的收获 。 **曼祺** [1:16:44] 我还是那个祝顺利啊 。 **任永亮** [1:16:47] 谢谢 。 **曼祺** [1:16:50] 本期节目就到这里 。 感谢收听 。 如果你对今天聊的话题有观察 、 好奇或疑问 ， 欢迎在评论区分享想法 。 这也会成为我们节目的一部分 ， 让整个讨论更完整 。 你也可以把我们的节目分享给对这个话题感兴趣的朋友 ， 推荐更多你想听的主题和嘉宾 。 你可以从小宇宙 、 苹果 Podcast 等渠道关注晚点聊 LateTalk。 也欢迎关注我们的公众号晚点 LatePost。 下期再见 。 --- 本节目库由 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