李志飞，人工智能科技公司出门问问、Ticwatch智能手表创始人，美国约翰霍普金斯大学计算机博士及自然语言处理专家，前Google美国总部科学家，世界主流开源机器翻译软件Joshua主要开发者。
一个公司做到C轮，累计融资7500万美金，员工230余人的科技公司CEO应是一种怎样的感受？
李志飞总穿着出门问问文化衫，照相时举起左手，露出手腕上的Ticwatch。他几乎不出北京城，住在公司旁，走路上班，95%以上的工作时间都呆在公司，没有闲暇时光，也没有周末。他说：
“我也认识很多CEO朋友，看他们天天飞来飞去，各种聚会，我就特别好奇，你们做CEO怎么这么爽啊？”
 Xtecher原创 
 本文作者：张一甲 
 录音整理：武悦、Yuki 
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科恩曾说：诗只不过是生命证物之一，如果你的人生丰实，诗只是灰烬而已。
我想，李志飞的世界大抵如此。
他很少接受采访，“问的问题都比较类似，网上都有，那干嘛采？可以直接到网上搜一搜。”
“大家问的最多的？”
“为什么创业？人工智能到什么阶段了？未来在什么地方？”
“那你最怕他们问什么？”
“我挺怕人家问我机器会不会代替人啊，你做的事情到底和人工智能有什么关系啊……他们认为我是人工智能专家，期望我能预测未来，今年怎样，明年怎样，现在什么阶段——可其实这些问题，是没人能够回答的。”

 Part One：谈人工智能 

♫ “奇点理论是最有欺骗性的”

“为什么这些非一线AI工作人员，总希望讲些摸不着看不见的东西？”
最让他感到愤怒的，是热火朝天的人工智能奇点论（机器超越并取代人类智慧）。
“第一，‘机器取代人类’很能吸引眼球，这是论述者的一厢情愿；第二，不用他们真的来做。‘奇点’是最具欺骗性的，它介于科幻与科学之间，有数学、有公式、有图表，看起来很专业，但其实所有预测都基于作者自己的YY……比如‘指数增长’，并不是所有东西都会指数增长，就说NLP（自然语言理解），我在过去没有看到任何指数增长的能力。奇点论所预测的东西，就是基于表象的外延推论，没有告诉你要达到奇点第一步干什么、第二步干什么、第三步干什么……没有执行路径。坦白说，真正一线的AI工作人员往往比较清醒甚至有点悲观，因为他负责产出，他知道自己是怎么回事，现在是什么方法，也知道缺陷在什么地方。他没有去做预测的能力，正如经济学家不见得炒股炒的好。”
愤怒的背后，是他未曾道明的从业者的无奈：
风口一来，言必谈人工智能，真是好事吗？
也许，这反倒会造成一种行业门槛很低的幻觉，大家都来做，就蕴生了一些很不成熟的产品，然后——大众体验不好，就又对人工智能失望了。

李志飞在谷歌呆了两年半，专攻NLP（自然语言处理）。自然语言是人类智慧的结晶，有了自然语言理解能力，才有后面的推理、意识、情感、社会协作等各种各样的文明。
而自然语言处理，是人工智能最困难的问题之一。
为什么难？
“第一，你得知道怎么建模，才能计算执行。比如下围棋，你知道规则，可以去设计模型。但是，自然语言是经过几千年、几百年慢慢进化过来的。一个小孩子，一生下来啥都不会，突然某一天蹦出一些词‘爸爸妈妈’——人们不知道这是怎么回事。当工程师或科学家都不知道怎么去解释时，你是很难去教计算机的。你别听现在深度学习多牛逼，计算机能做的，就是你定好一个模型，设一个目标函数，让计算机自己不停地去试，找到一个方案使目标函数值最大，它就认为这是solution——但它没有真正‘理解’这个东西是为什么。”
“第二，人的沟通不仅仅是算法。你现在能理解我说什么，是因为你对这个物理世界有很多知识积累，有人生阅历。如果现在我跟一个初中生来聊这个事，他可能知道我在说什么‘字’，但他并不理解——一个人要理解另一个人，除了字面上的意思外，还有背后的很多。什么叫理解？这是很微妙的一个东西。一个有效的、深层次的沟通，本身是很难的。”
“如果机器真要像人一样沟通，第一它要有语言能力，第二它要有对这个物理世界的知识积累——这两个机器都很难做到。我们对物理世界的探索，很多东西都是很微妙的，莫名其妙就发生了。并不是所有东西都能数字化，我们没法把一个人跟世界的交互全部都数字化然后fit到计算机里面去——我们做不到‘全’，也没有合理的知识表示方式（knowledge representation）。”
“所以，‘奇点’这种东西，目前看来没有现实可能性，自然语言理解都做不到，更别说让机器做到比人还要更有智慧、更有创意呀……没有任何道理。”

♫ 深度学习之利与弊

随着人工智能行业近来大受关注，“深度学习”似乎承载了大众的格外期待：一个通用的办法去解决所有问题，一个统一世界的世外高人把所有的问题都解决了。
然而，在李志飞眼中，大众对于“深度学习”的鼓吹有利有弊：
深度学习虽好，却可能使研究界变得懒惰。
“拿语音识别来说，过去的研究者需要很认真地思考人们的语音信号到底应该提炼什么特征，可能几十年一直在琢磨声学，然后突然找到某个特征刚好最能解释现有训练数据，这样做出来的模型就很棒了。而深度学习的方法更加短平、粗暴。让所有人都不再关注问题本身，人们不会再去试图真正理解语言，而是去跑数据。”
“当媒体、非科研人员每天关注深度学习，对在专业领域默默琢磨事的人是很不公平的——现在好像语音识别的成功都是搞深度学习的人的功劳，这不扯吗？语音识别的成功，是那些在语音领域做了很多很多年，又懂深度学习，又刚好赶上大数据、云计算的机遇，结合起来才做好的。”
“以自然语言理解和翻译为例，在很早期，很多人研究语言到底怎么回事，规则是什么，很多人做基于语言规则的翻译，但后来发现规则是无穷无尽的；然后到了第二个阶段，是基于统计的，有很多数据，不在乎语言是怎么回事，不在乎规则，这些规则让机器自动学习过来，研究者本身对规则完全不懂；现在的第三代研究者就更不懂了，对所研究的专业领域可能都不太关注了，只关注机器学习（最极端的可能认为深度学习就是机器学习或AI的全部），甚至有人提出连数据的标识都不要，完全靠计算，完全结果导向……几乎所有领域的AI都经历了这样的过程。”
李志飞把AI的应用分为3个阶段：
2004年之前，AI应用更多是学术界或政府的形象工程，但是Google Translate第一个把AI系统做成大规模的to C的产品，放到网上，上亿人每天去使用它，搞来很多数据；
后来到2010年，人们发现到了瓶颈：数据的红利、计算的红利没有了。“曾经我们做Google翻译，基于大量数据去做，起初很嗨，准确率一下子从60%做到70%到80%，但是后来发现继续加数据的时候，可能又掉到78%了，因为数据既是信息也是噪音”；
再之后到2012年，深度学习起了作用，带来了更聪明的学习方法，AI又火了一阵子……
那么未来呢？
“我想说，学术界也好，工业界也好，你想做到极致，还是靠两者相结合。纯靠深度学习就像死记硬背一样，不是真正理解。我们不应该过度依赖深度学习，这种引导，会影响很多学生的技术价值观。”

 Part Two：谈创业 

好玩的是，本次采访刚刚开始的前半个小时，李志飞“反守为攻”，盘问了我半个小时：
你们现在多少人了？
业务线什么样？
怎么盈利？
到哪个阶段了？
……
面对他连珠炮一样的好奇追问，我只得老老实实一一作答，惊讶又好笑，而他也笑了：
“我现在最喜欢跟别人聊商业模式，有的时候聊一聊，我就知道对方是到了哪个阶段的公司。”
他这么说自有他的道理——如今科技创业公司遍地都是，但做到像出门问问这个量级，经过这么多事儿的公司，并不多。

♫ 一路升级打怪

2012年，李志飞从Google离开，带着“探索下一代人机交互”的初衷，回国成立了出门问问。

3年半的时间，出门问问从“一个demo”，发展成为一家有着230余位员工的全栈式公司。去年10月获Google C轮投资，成为Google 在 2010年主体业务抽离之后首次在中国大陆进行的投资，至此，出门问问累计融资7500万美金。
而最早时，出门问问和硬件毫无关系。
2012年第一次融资时就是个demo，连界面都没有，你说一句话，它在网上把答案找出来；后来做语音搜索，费尽心思打开了微信接口，第一次拥抱真实用户，做出了个腾讯官方评的“十大公共账号”；接着试水APP，效果不尽人意；2014年5月，将APP嵌入Google Glass，“出门问问”品牌打响，全国40场粉丝见面会热热闹闹，但一回到手机，效果就冷淡下来；商业化的道路更是一波三折：试了to B，又走向to C，到后来做了自己的操作系统Ticwear，并干脆自己推出了硬件——智能手表Ticwatch……
回顾这三年半，出门问问的发展史，就是个一次次脱胎换骨，不断武装自己升级打怪的过程。
“创业不像做科研，没国家养着你，你需要一些阶段性的成果，可能没那么好，但也得有，否则你拿不到投资，也招不到人。”
出门问问选择的这条路本来就难，语音交互所面对的挑战，是全球巨头都在啃的硬骨头，但即便是Siri也不温不火——大众期待太高，可技术与使用场景又不够好，用户便觉得不爽。
道路不易，何苦执此？
“新技术肯定如此，哪可能第一天所有人都接受？现在不行，并不代表不该去试。科技进步就是这样子的过程——总有些偏执狂，固执并坚持着。”

♫ “创业精神就是发现并解决问题”


“你只身一人回来，怎么号召大家跟着你一起干？”
“我说不来鸡汤。很多人并不知道创业意味着什么，你说赚钱？我相信真正对创业有一点点了解的人，都不会把创业作为赚钱的起点，因为创业肯定是九死一生的事。”
“那你怎么打动你想招的人？”
“我会告诉他，我定了一个目标，过程中我遇到了哪些问题，我希望你把它搞定——我觉得这是吸引高层次人才最重要的点，就是所谓的‘创业精神’。我觉得，创业精神就是问题驱动，发现问题解决问题，别那么多借口，别说那么多一定要这么搞一定要那么搞，整那么多条条框框，都没什么意义。说白了，目标是这个，想尽办法去试，这里不行，换条路径再试，再不行，再换个路径去试，你可以‘长期固执，短期灵活’，最终把事做好了，会非常有成就感——我只会向他描绘这个。至于语音识别是不是好？AI是不是棒？这个不用我去忽悠他，如果我还要跟他忽悠，那他就不是我找的那个人，就算他今天被我说服，我也很难去对未来打包票，三年后会怎样……说这些是没用的。所以我要招的人是这样的：他自己拥有正确的价值观和信仰，又有解决问题的实干精神。”
基于这样的标准，李志飞并不在乎应聘者过去是否做过类似的事。因此，出门问问很多骨干都跨界而来——产品经理林宜立之前是做汽车的，市场总监Miya之前是做策略的。
“为什么信任跨界转型的人？”
“你看Google面试工程师，只花10%的时间问你以前干什么，然后他直接出题，让你写code，让你design……他考的是你的智商。此外，他看你的文化感觉，看你是不是喜欢工程师这种职业，是不是有协作精神，有哪些soft skills。Google招人的根本逻辑是：找一个聪明人，他有对的价值观，他很爱学习，他将带来无限的想象空间。不希望招一个人过来只能做他之前做的事。”

♫ “Larry Page是我花了2年半时间去观察的一个人”

“我没有任何去爬职业阶梯的兴趣。”
在进Google的第一天，李志飞就已经决定创业了。事实上，这是他读书时就有的决定。当他毕业时，拿了很多offer，有的在纽约，在波士顿，在西雅图，在洛杉矶，在硅谷……谷歌不是package最好的，也不是最学术的，但他最后选择去谷歌，就是想看一看硅谷是怎么回事。
当他从Google离职时，除了他的研究，他还带走了谷歌文化的员工手册。
在Google时，李志飞花了大量时间去研究Google的管理方法和文化。每一个TGIF都会去参加，坐在前面认真听。他研究Google的工程师评级制度，人事档案，招聘制度。譬如怎么写招聘review，“1分是如果你雇佣这个人我就滚蛋；2分是我不喜欢；3分是我无所谓；4分是你不雇用这个人我不高兴；5分是你不雇用这个人我就滚蛋……”又譬如怎么做code review，怎么营造peer pressure，怎么样保证项目的代码在几十个程序员都改过以后还能够奇迹般地跑。
他不仅观察，还由表及里地思考：
“Google在乎的是人的通才，一个工程师，不仅做算法，也做工程，还把它推到产品里，这种ownership（主人翁精神）很重要。”
“为什么做TGIF？因为Google全是一帮聪明人，聪明人最在乎的是‘我为什么做这个事’，TGIF就是为了解决这个。”
“Google用自下而上的OKR，好的东西自然往上浮，而不是自上而下的KPI，这个做法对员工素质要求非常高，没有整套制度和人员素质相配套，就做不到。”
他坦言， Larry Page是他在Google花了2年半时间观察的一个人。
“他的每一次TGIF我都会看，我会看他的邮件，看他在内部会议讲的视频……他做技术性公司的思路我是非常buy in的。”
他带着这样的积累回国创业，基于Google的管理办法，塑造公司的工程师文化。当然，也不忘做一些本土化的改造迭代。
“以前刚招人时都按谷歌标准招，但可能连简历都收不到，对吧？就需要去改变策略。又比如OKR我就不会在我们公司完全的用，现在公司小，资源太有限，很多事情我一定是要自上而下去驱动。”

♫ 最难的决定

“回顾过去三年半，你做出的最艰难的决定是什么？”
面对这个问题，李志飞陷入了思考。
在他看来，创业第一年最不纠结：有钱，成本低，没什么可迷茫的，就是把技术做出来。出门问问从2012年10月份开始，做NLP、语音识别，2013年5月上线微信公众号，相当于用了8个月把技术基本做出来了。
2014年1月，公司从上海搬到北京，刚刚融第二轮钱，就开始做手机APP，做Google Glass APP……那个时候开始迷茫。
“技术已经出来了，但是你做的这些技术，谁用？没人用！我们看到，很多人用我们的微信公众号，用了几天，不用了。作为一个to C的互联网公司，没用户是要命的。后来我们在Google Glass上做语音搜索，可是做到后面，发现Google Glass自己都没人用了！那个时候真的很迷茫，会去想：到底是个什么样的场景？”
“虽说每件事情都有阶段性的作用，做Google Glass的确为我们积累了很多关注，但是，作为创业者，我自己肯定是最清楚的，我知道是怎么回事……”
2014年5月，李志飞去深圳、硅谷看了很多公司，回来之后，李志飞做出了一个创业以来最痛苦而艰难的决定：
“做硬件。”
市场完全不一样，硬件很难做，他们也没做过。“这个赌真的很大。一入硬件深似海，进去了就出不来，决定的过程是很痛苦的。”
做什么硬件？他的第一个答案是手表。
“人机交互的变化一定是在新的设备上开始，在老的设备上，用户已经有了习惯的方式，需求不会很强烈。”
而决定做硬件时，出门问问一个硬件背景的员工都没有，更别说什么供应链、电商……2014年8月，他把手机拆散，一个一个模块去研究理解做一个电子消费产品都需要什么。刚好诺基亚北京办公室裁员，他们联络遍了诺基亚所有能联系到的人，一个器件一个器件，一个职位一个职位地去问。那一天，他明白了什么是E(电子)，M(结构)，EM(电子结构)，迈出了进军智能硬件的第一步。
2015年6月3日，出门问问发布了国内首款中文智能语音交互手表Ticwatch，搭载中文智能手表操作系统Ticwear。至今，一年不到，Ticwatch交出了销售10万台（发布时李志飞的预期是1万台）、总销售额过亿的成绩——对于智能硬件而言，这样的单品销量，在国内屈指可数，对AI创业公司来说更是如此。
面对这样的成绩，李志飞倒是非常冷静：“做手表短期很难做成百亿销售市场，未来我们可能卖50万台，100万台，但我很难看到未来两年一下子做到1000万台。做任何事都有短期的目标，关键的是你达到这个目标的过程中，是不是积累了更核心的一些东西。我认为我们做智能手表，除了它本身的利润，它更多的价值是打造了我们的团队，我们的品牌，培养了我们做软硬结合的能力，并对行业有了更深刻的认识……现在有10万人愿意花1000多块钱买我们Ticwatch，这是对我们品牌和能力的肯定。”
而面向未来，李志飞认为：人机交互的形态可以进一步扩展。
4月底，公司推出了开车问问，发布人工智能车载语音助手。
半个月之后，在Ticwatch发布一周年时，出门问问将推出Ticwatch的第二代，以及第二款软硬结合的产品——将是一款车载设备。

♫ “我对纯粹的to B没有任何兴趣”

“我们跟世界上99%的AI公司不一样的地方，是我对纯粹传统的to B没有任何兴趣。”李志飞坦言。
“好像技术团队to B一开始更容易拿单子养活自己？”
“那有什么意义呢？ ”
“你觉得没意义？”
“首先我们创业不是为了生存。”
“你不会希望去做一个类似‘出门问问 Inside’这样的to B的东西？”
李志飞显然经过了反复的思考和计算，面对这个问题，他滔滔不绝起来：
“虽然AI现在那么多人吹牛逼，其实作为创业者已经非常清楚，早期拿个天使、A轮、B轮，大家可以buy in你的梦想，但是越到后面就越是真金白银——你得有用户，有盈利。如果说，我做一个API，纯粹靠API收钱，能收多少钱呢？我达到1000万用户，我每个收10块钱，能赚一亿人民币，可是你知道我为了达到这1000万用户，一年团队运营费用就得花一亿人民币，你的营收是个问题。”

“To B一开始能拿单子养活自己，但scale up（规模化）的方式你可以看得见：抢单子。你收10块钱，另外一家收8块钱，BAT跑出来免费……那这个时候你怎么办？唯一的办法就是高度定制，这就是传统意义的to B模式。那就是一单接一单，那就是没scale up。而to C的魔力，就是存在戏剧性增长的可能。可能真到了一定阶段，你就能莫名其妙10倍增长，to B这种东西真的是很难判断戏剧性增长，很多人说那你起码可以养活自己，可我创业不是为了养活自己——如果做这种没有增长的盈亏平衡，那就是跟死没什么区别。说白了，我觉得创业，增长是唯一的目标。”
“我去波士顿看到很多AI公司，做着做着就把它做成了一个研究机构。它的融资思路跟在学校里做研究写立项报告一样：比如他3年前融过一次，估值300万美金，融了100万美金，等过了3年，他说我现在估值500万，我要再融100万美金，还可以维持3年——这就是很多教授的做法。波士顿很多机器人公司是这么活的，你看不到任何增长的潜力，虽然一直活着，但我觉得这种活着没什么意义。”
“我不是在否定那些to B的公司，我只是觉得，如果很直白地把公司全部的商业模式赌注压在to B提供API给别人，这条路对我们是走不通的，一定要创新。可能AI是整个定制的思路里30%的功夫，另外70%的思路都是产品化（比如说把AI算法做到硬件里然后靠卖硬件模块收费），或是本地化……我认为，所有AI公司发展，如果你70%以上的东西赌AI， 一定必死无疑，因为AI本身的问题，学术都没有解，你企业有什么解？无论to B还是to C，AI只是你下面的基石，你一定要基于 AI去拓展别的东西。”

李志飞很早就不把出门问问定位成一个语音识别的公司，他甚至不愿意将它定位成一个人工智能公司。
“这没什么意义，因为人工智能不是一个商业模式。有人可能说，我是不是能通过后向服务来进行变现？但很大的问题是，语音交互系统是 API，用户无法感觉到你，你总不能在语音里做广告吧？你又控制不了用户产品，对品牌的积累也没有什么价值——这个时候，所有的互联网所说的‘羊毛出在狗身上’是做不到的，羊毛一定出在羊身上，但如果没人买你这个羊毛，那就惨了。”

“我们为什么to C？第一，我从AI出发，在to C市场上是有亮点的。第二，to C的市场巨大无比，你的品牌是有价值的，用户能够直接感知到你，你对AI应用的认知也一定越来越清晰。第三，硬件本身可以变现。”
既然选择了to C，便只顾风雨兼程。
“我们做的是新品类，我真觉得我们没有竞争对手，最大的挑战不来自竞争对手，而来自用户是不是买单。”
显然，to C也不是一条好走的路。
他一步一步，构建了一个全栈式的公司：从算法到操作系统，用户体验，硬件，再到供应链，电商，市场……现在公司230余人，构成十几个部门，仅硬件工种就几十个。为了把他们都弄明白，李志飞也逼着自己跳出以前的知识和管理习惯。
李志飞说，自己必须跳出工程师思维，经历很多跨越，去相信一些技术以外的别的东西：相信产品的力量，相信品牌的力量，相信电商的力量，相信供应链的能力……

“都是被逼的。”他笑了，“早期人家问我商业模式，我是不跟他谈的。一个技术性的公司，你第一天跟他谈商业模式，真的是没用。如果我第一天就思考商业模式，算的很精，斤斤计较，我们绝不会走到现在。可到了今天，还是得清醒点，已经到了这个阶段，已经看到了一些变现的方式，所以现在我蛮喜欢跟别人讨论商业模式。”

♫ “95％以上的工作时间都呆在公司”

“工作时间，我95%以上的工作时间都待在公司。” 李志飞说，公司就是活教材，他永远身处一线，每一个细节都会去看，天天琢磨。
他住在公司旁边，走路上下班。他每晚10点多回家，玩玩手机，早晨7点多醒， 8:30到公司，10点前安静地消化一些数据，然后就是从早到晚和各个业务线的各类会议。
“我不是那种打了鸡血一天只睡4个小时的人，我每天起码睡6个小时，我不能两个晚上不睡觉，我是一个非常long term的人，我可以一件事持续十年，我可以去等。但我只要一醒过来，我都是比较active地在思考。以前会失眠，现在真的是一闭上眼就能睡着，因为公司业务太复杂，白天情景转化太多太快。”
可不是吗？
就在采访开始前的上一个小时，他在面试一个硬件的项目管理，追问了很多细节，在那之前，他刚跟一个做海外众筹的人聊了两三个小时，学习怎么做计划，怎么量化，笔记上记了密密麻麻的数字。
他延续着谷歌的数据驱动和工具文化，逼着团队做了很多量化的东西：从产品，技术，到财务，电商，到品牌，市场，全部量化——这当然也给各个团队添了不少压力。
“我就是要建立对这个物理世界的模型。我不寄希望于幸运。”
在他眼中，所有领域，哪怕是marketing，若真真正正做好计划，就一定是有用，若想碰运气，一定会死。
“比如我们做众筹，就是计划的非常好，流量从哪来？多少比例？第一天第二天各种情况该怎么做，我们都全部准备好，每一步的成果都是可计算出来的。”
如今，公司各条业务线的数据：京东的流量转化率、静默转化率、客服转化率、UV都从哪些地方来……他都非常清楚。
“说实话，BAT来做这件事，真不见得做得好，因为这个东西真是CEO亲自去做才能做得好，涉及的环节太多，任何一个环节出问题，整个就挂掉。”
那么，为什么出门问问非要各条业务线都自己大包大揽，各个环节都自个儿做，而不外包呢？
在李志飞眼中，硅谷之所以十分强调合作精神，是因为绝大部分产业链比较成熟，分工专业，很多东西可以通过合作获得。而中国情况不一样，层次化思想和合作精神都很缺乏。
“我们试过跟别人合作，早期合作的还都是大公司，中国许多互联网产品我们都做过语音搜索的原型给对方，但是最后上线的没几个，上了线也是一个没用的功能。从这个角度来讲，很多公司发发PR 稿今天跟谁合作，明天跟谁合作，其实并没有什么意义……我们最后选择，还是自己从头搞到尾算了。”

♫ 创业真谛：三步走

“利用一个核心技术，做出一个to C用户要的产品，最后产生一个可持续化的商业模式，这是我唯一care的事。”
这句话听起来似乎平淡，却是李志飞反复强调的创业真谛。事实上，谷歌正是这样的逻辑——从搜索引擎技术出发，却不沉迷于技术。
“当时在硅谷有很多搜索公司，比Google有名的多的是，大部分都做to B，而Google很明确地做了to C的产品。接着他很早就去尝试商业模式的变现。我们也想做这样的事，不要老是吹技术牛逼。”
在李志飞眼中，这个思路，是比TGIF等Google公司文化更本质的东西。
在Google时，Larry Page常提到美国著名发明家、物理学家Tesla——那位百年不遇的天才。
“他发明了那么多东西，但却因为不去思考商业模式，最后老的时候穷困潦倒，死在公寓里一个星期以后才被发现。所以Larry Page一直强调：技术一定要转化成产品，最好转化成商业，否则你就是天才也是悲剧。”

 Part Three：谈自己 

虽然李志飞对公司的各项业务充满掌控力，但他说自己在生活上是特别没有常识的人。
“我几乎反对所有需要我记忆的东西，所有事一定要对我make sense。所以有时候挺尴尬，别人都知道的常识我却不知道。”
李志飞说，一个人的精力有限的，他没有什么闲暇时光，也没什么周末，晚上回家能有个时间看两篇微信，看一看朋友圈，就觉得挺幸福的。
“我出北京很少。我也认识很多CEO朋友，对吧？我看他们天天飞来飞去，我就特别好奇，你们这CEO怎么这么爽啊？各种聚会？”
李志飞不喜欢无谓的社交。他用“这周比较忙，下周再约”的方式挡掉了很多无效社交。
“一般如果下个星期不约，就说明这个事没什么重要，如果他再约一次，那可能真是有些事想聊。”而当他真的和一些CEO聊起来，他就去聊各个业务的细节、数据，追问非常具体。
他承认自己会情绪化，也在慢慢地控制自己。“创业的早期，我的那些实习生被我逼得真的是很痛苦，我也很痛苦。但是后来我慢慢理解，不是所有人都领情的。 ”

♫ 必然孤独


聊到后来，他说，创业真的是非常孤独的过程。
“哪种孤独？”
“你感觉自己看到了一个真相，可是整个行业里，你看不懂别人为什么都这么搞。你会觉得：难道我真的错了吗？为什么别人都做to B，我非要to C？为什么我都要自己来做全栈而不是包出去？对内也是。我们刚刚融到Google的钱时，公司所有员工超级开心，而我是没有太多开心的感觉。
创业你到后面你就明白了，创业的第一年是非常容易的，如果你做第一年就不做了，这不叫创业，到后面一定是越来越难，你要跨越的门槛只会越来越高。
包括百度的李彦宏，他一定也非常孤独。钱对他已经没什么意义，但他十几年如一日做了一件事，他有江湖的名誉和自己的感受，看着自己公司慢慢落伍，肯定非常痛苦。
这种孤独，是你看到了一个全景，你已经清晰地看到未来很迷惘的地方，但是可能公司内部很多人，甚至投资者，他们都不一定理解。有的时候真的是不能去分享这种迷惘，对吧？
说实话，2014年5月的时候，我个人非常之迷惘。在做硬件之前，我已经不知道该怎么办了。但其实那个时候，可能是在别人看来我们公司最好的状态，我们才20号人，但那轮融了1000万美金。融完了我们公司还去国际邮轮度年假，一派欢腾，但是我非常迷惘。你又不能跟公司讲这种迷惘，你只能push大家不停地去尝试。
创业就是这个过程，你越来越接近真实世界和事物的本质，看到了很多东西，有人不相信，有人要离职，更多人觉得一切都很好，似乎公司从来都没有发生过危机一样……只有你能看到真相，最终你必须找到这个真相——这很残酷，看到真相的时候，你有时是很绝望的，这是非常孤独的。”
“那你会怎么排解？”
“我想静静，我不希望见到人，我想去一个视野开阔的地方。以前我不喜欢美国，我在美国呆了八年，觉得特别无聊，但我最近几次每去一次美国，地广人稀，静静地吹一吹风，我发现我原来如此向往那个状态。”

“你有没有想过，如果公司黄了，你怎么办？”
“这个我第一天创业就想的很清楚，我也会把加入的人的期望值设置的很低。我会对他们说：你一定要准备好，最大的概率是公司会fail掉，你要思考清楚公司fail掉你损失了什么，如果你能够接受，然后你做这件事过程中还能够获得很多，那么我们可以谈。”
“那你呢？如果你fail的话怎么办？ ”
“我无所谓。”
“会继续创业吗？ ”
“有什么不可以？结果是不可控的，但是摸索一条从技术，到产品，再到商业的这个过程是可控的。我就愿意这么一直做下去。”
“那么若有一天你的公司非常有钱，你会去做什么？ ”
“我会跟Larry Page一样。我一定会去做系统性的研究，选一些新类目，再去create something new。我没兴趣拿着钱去跟别人compete。等我研究好了，做了判断，做了选择，那么不管结果怎样，我无怨无悔。”
“看起来你对钱没那么感冒？”
“我看重商业模式，是因为钱能够支撑我做更多事。如果Google商业模式不好，它也做不了无人驾驶，也做不了基因检测，做不了任何东西。”
“那么，你希望你的员工怎么评价你？ ”
“我没有太多的诉求。我唯一care的是，他来我的公司，五年以后回忆的时候，是不是真学到了一些东西？如果他回忆起来说：一团和气，啥也没学到，这是浪费生命 ，对我来说不能接受。”
目前，李志飞正忙于6月的新品发布会，暂时不考虑下一轮融资。他说，有的CEO可能会不断融资，不断地花，但他会在乎资本的效率——既然花了些钱，就必须有创新的产出。

♫ 未竟之路

“你会希望有一天退休了，好好去清闲清闲，写个小说什么之类的吗？”
“我绝对不可能写小说。我不是一个文艺的人。我烦所有仪式感的东西。包括写回忆录，在我眼中都是仪式感。”
科恩曾说：诗只不过是生命证物之一，如果你的人生丰实，诗只是灰烬而已。
我想，李志飞的世界大抵如此。
夜幕四合，我们吃着盒饭，聊了快四个小时。采访结束后，我以为自己已经得到了答案：看起来他是平静的，对于场景和道路，他已经获得了深刻的答案。
可似乎并不。
在我们采访的当夜，李志飞发了条朋友圈状态：
「对于一个从来没有做过生意赚钱的理工男，创业过程就是一个不断对商业世界进行量化建模的迭代过程！（只是想为自己为啥歇斯底里量化产品，电商，公司运营，营收等数据，找个冠冕堂皇的方法论依据。）」
对于已经有230号员工、去年就拿到C轮的出门问问来说，似乎他领先了业内做人工智能的大批创业公司许多步，然而这离他心中的目标还差的很远：远远未到总结的时刻。
而采访之后的两天，他在朋友圈调侃：
「问个Billion dollar question: 人工智能的商业模式会是什么? 」
他展示收集到18个有效答案:
1. 持续忽悠VC输血：7
2. API收费：4
3. 互联网模式如freemium或广告：4
4. 软硬结合卖有溢价的硬件：3
5. 搞噱头PR活动变网红然后转型电商: 0
然后他自我调侃：
「个人人为5最靠谱，但我由于不够帅普通话不标准只能求其次选4。」
这是他自问自答的玩笑，也是他独自一人时始终未停下的自我对峙。
创业之路，对于李志飞而言，纵然已过三年半，却仍是一条不断求解的未竟之路——显然，他还在日夜思考的路上。
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本文作者：张一甲  Xid：甲小姐


愿注定成为斗战胜佛的你，圣服之下仍是一只自在的野猴子。
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