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一份拓展中的 AI 地图。

文丨程曼祺

5000 万美元 ARR 的 AI 应用公司有多少家？

据不完全统计，全球 ARR（年度经常性收入，以一段时间的订阅收入折算到一年的收入；当公司快速增长时，ARR 往往大于实际收入）超过或等于 5,000 万美元的 AI 原生企业约有 40-70 家，主要集中在 AI Coding、内容创作 Agent、法律及教育等场景。代表公司包括 Perplexity、Cursor、Runway、HeyGen、Harvey 等。

在中国背景或华人创立的公司中，达到或接近这一量级的公司有：

- Manus（蝴蝶效应）：作为通用 Agent 的代表，于 25 年底以超过 20 亿美元的价格被 Meta 收购。这对坚持创业十年的团队来说是一个 “童话故事”。

- Genspark：由前小度 CEO 景鲲创立，25 年 9 月宣布 ARR 达到 5000 万美元。

- OpenArt：由 Coco Mao 创立，20 人的精干团队实现了 7000 万美元的 ARR。

- PixVerse 与 Lovart：PixVerse 25 年总收入应已超过 4,000 万美元；Lovart 在 10 月时宣布，ARR 已突破 3,000 万美元。

视频与语音生成公司（如 ElevenLabs）之所以能杀出重围，是因为多模态技术与大语言模型的主轴并不完全重叠，这为创业公司留下了独特的空间。

这里推荐一个由一位创业者 Henry Shi 维护的 “Top Lean AI” 榜单。他相信 AI 会催生 “人数极少、收入极大” 的公司。榜单中收录了许多人均创收超 100 万美元的团队，最新名单是 44 家，其中 14 家总 ARR 超过 5000 万美元。

相比基础大模型公司 “Go Big or Go Home” 的残酷，AI 应用团队的活法更多样：可以追求小而美的极致效率，可以寻求被巨头收购，也可以在巨头无暇顾及的缝隙里先立足。当然，再谋求纵深发展，比如 Cursor、Perplexity 都已在训练自己的模型。

全球化与中美之间

想分享三个 AI 创业团队的对比，它们恰好折射了开发者们在不同时间点做出的不同选择。

HeyGen

前面提到过，这是一家年营收已突破 5,000 万美元、主打视频数字人生成的公司。HeyGen 创立之初，曾同时在旧金山和深圳设有团队，国内主体名为 “诗云科技”。然而，早在 23 年 12 月，诗云科技便已申请注销。这是一个在 AI 浪潮还未全面破圈时，就敏锐察觉风向并早早做出抉择的例子。

Manus

Manus 背后的 “蝴蝶效应” 公司在 25 年 6 月将总部迁至新加坡。从地理和市场角度看，这是一个相对中庸且稳妥的折中选择。然而，在 25 年底官宣被 Meta 以 20 亿美元收购后，26 年 1 月，中国商务部表示将会同有关部门对该项收购进行合规性审查。

MiroMind 中国研发团队

MiroMind 是陈天桥在受 DeepSeek 启发后，出资支持成立的 AI 团队。当时梁文锋向陈天桥推荐了代季峰作为研发负责人，代季峰曾长期在微软亚研院和商汤工作，后任教于清华大学电子工程系。

26 年 1 月初，团队发布了首个主打深度研究（Deep Research）的 30B 小模型 MiroThinker 1.5。然而，发布不到半月，代季峰便确认离职。据了解，由于法律合规及地缘因素，陈天桥难以继续支持国内的这部分研发力量，原中国团队不得不突然寻求独立融资或新的发展空间。

这三个团队的境遇，折射了 23 年到 25 年间，AI 竞争已彻底成为大国博弈的核心一环。它不仅关乎算法与算力，更受到市场以外的诸多因素制约。

这是所有创业者必须直面的现实：美国也有公司不要中国市场，比如 Anthropic。

回到那些希望基于全球顶尖模型开发应用的创业者，决策基点或许在于：

- 核心驱动力：全球最领先的模型在未来一段时间内将由谁主导？

- 场景匹配度：你服务的场景需要的是最尖端的技术探索，还是极致的性价比？

- 发展策略：是优先追求产品性能与规模、忍受长期亏损，还是寻求阶段性盈利以自保？

开源社区与全球研发共同体之间依然存在着超越国界的协作。人类最重要的技术进展，很难长期被限制在某个狭小范围内。当然，这个 “长期” 到底是多久，将直接决定一批公司的成败与生死。

5. 具身智能

关键词：投资与上市潮、具身智能三要素、落地应用

投资与上市潮：具身智能的中国优势

根据中国信通院《具身智能发展报告（2025）》，截至 25 年底，中国具身智能和机器人领域的年度融资总额已高达 735 亿元。对比之下，几家头部大模型公司（含智谱、MiniMax IPO 融资）的同期融资总额约为 182 亿元。

火热也体现在估值上。在美国，具身公司的估值远低于大模型公司，如最贵的 Figure 估值 390 亿美元，是 OpenAI 的 1/20。而在中国，两者并驾齐驱：银河通用在 25 年底估值已达到 30 亿美元；而即将于 26 年上半年 IPO 的宇树科技，市场对其市值预期甚至直指 500 亿乃至千亿元人民币。

同时，源源不断的新具身团队仍在涌现，25 年新成立的公司就有：从**、百度自动驾驶部门走出的陈亦伦、李震宇创立了它石智航；旷视联创唐文斌等人创立了 “原力灵机”；理想前自动驾驶技术研发负责人贾鹏等人创立的至简动力；**诺亚方舟实验室前首席研究员李银川创立的诺因知行；月之暗面前强化学负责人宋鸿涌创立的 Android 16；以及星海图联创许华哲，也正在筹划新一次创业。

为什么具身智能在中国格外火热？除了技术变化的驱动，还有三个原因：

1. 政策与制造业红利：具身智能有硬件本体，是地方政府招商引资的 “舒适区”，能落地看得见的产线。全国已建成及在建的 “具身智能训练场” 已接近 30 家，这种 “遥操作采集数据” 的场景本身就带动了具身智能机器人的初期收入和应用落地。

2. 供应链比较优势：中国成熟的供应链能显著降低本体成本。例如，宇树科技推出的 10 万元级人形机器人，已成为全球实验室的主流开发工具。

3. 更明确的退出路径：中国二级市场对制造业更友好。除了宇树，智元、银河通用、星海图等公司据传均计划在 26 年冲击 IPO，他们多选择港股。即使是像智元机器人收购上纬新材股权这种尚未完成实质 “借壳” 的动作，也能让后者的市值从 30 亿暴涨至 500 亿以上。

一批具身公司计划上市，港股宏观行情可能发生波动，以及很多公司还在亏损——这几个因素碰到一起——这场具身上市潮会如何发展？会成为 26 年非常值得关注的一个行业悬念。

具身智能三要素：数据、模型与本体

具身智能进展可被观察的 3 个核心指标是：数据、模型和硬件本体。

其中，数据和模型，是和智能能力直接相关的。行业的共识是，数据是当前的最重要课题，更准确说，是如何规模化且相对低成本地获取大量、有效的数据。

在怎么获取数据上，现在是八仙过海、各显神通。主要的方式有以下几种：

- 通过遥操作来获取真机数据，这个方式需要造很多机器人，投入比较大；

- 在仿真环境里获得数据，再迁移到真机上，即 Sim-to-real；

- 从视频里获得数据；

- UMI（universal manipulation interface），主要是通过让人在做任务时，戴上手套等可穿戴设备，来采集手部位姿、力控等数据。

- 让机器人自己做任务，失败后自己调整，即通过 self-play 获得数据。

目前流派纷呈：有侧重 “真机遥操作” 的，有侧重 “仿真迁移（Sim-to-Real）” 的（如银河通用、Hillbot），也有利用 “视频学习” 或 “穿戴设备（UMI）” 采集数据的。尽管对于 “仿真数据是否是大坑” 仍有分歧，但组合多种数据源已成主流。

在模型上，当前行业相对主流的技术路线有 VLA、端到端，还有常被提及的世界模型，它们不是平行概念。

在 148 期，对它石创始人陈亦伦的访谈中，他对这几个概念有清晰、简单的总结，这里结合更多资料做了补充。

- VLA 模型（Vision-Language-Action）：目前的主流路径，即通过多模态 VLM 训练出直接输出机器人动作的神经网络。

- 端到端：试图用一个深度神经网络解决从感知到规控的全过程。

- 世界模型：现在大家主要探索的方向是 “生成式的世界模型”——从世界的这一个状态，预测和生成世界的下一个状态。如果以 2D 视觉信息表达，是可以无限延续的视频生成模型；所以当 OpenAI 发布 Sora 时，便有人认为这是世界模型的雏形。若以 3D 视觉信息表达，便是 Google 在 25 年发布的 Genie 3。它能生成一个可供探索的 3D 空间，并配合 Google 的另一个 AI 项目 SIMA 2，让用户创建的 Agent 在其中自由移动。而真正被期待的 “完整的世界模型”，是能实现与环境和物体的直接交互——比如当你戳破一只气球或摘下一朵花时，系统能符合物理规律地预测并生成交互后的下一个状态。

硬件本体则是一个多学科交织的复杂系统工程。

非常推荐《晚点》25 年 10 月发布的一篇报道：《特斯拉人形机器人再延期，因为双手只能用六星期》（李梓楠），深入还原了第三代 Optimus 设计延期背后的供应链细节，解释了为何当时 Optimus 的灵巧手寿命极短、故障率高，且由于设计原因无法局部修理，一旦损坏只能整体更换。此外，整个机身还面临着手臂与腿部关节的稳定性、减重以及续航等重重挑战。一位被 Optimus 屡次拖延的供应商吐槽：“老马（Elon Musk）的信誉分，现在恐怕连充电宝都借不出来了！”

落地应用：从实验室走向 “陪伴”

26 年初，智元机器人宣布实现了 5000 台的销量；而宇树则称其纯人形机器人 25 年的实际出货量超 5500 台（不含四足和轮式），本体量产下线已超 6500 台。

目前的落地方向主有 5 个：

研发

目前的交付大头依然是卖给具身智能训练场、高校实验室及研究机构。研发需求也是真的需求。只是在 25 年这波训练场建设热潮中（中国已建成和在建的数采工厂已有 30 座），需要甄别那些名为 “智能训练”、实为 “工业园地产” 的项目。

表演与展示

25 年 7 月，中国移动下达了总额 1.24 亿元的人形机器人采购大单，其中智元拿到了 7800 万，宇树拿到了约 4600 万。这些机器人除了用于机房巡检，很大一部分功能就是展厅接待和营销宣传。

市场上也已出现专门租赁宇树机器人的公司。据报道，靠商演收取的租金，最快两周到一个月就能收回本体成本。不过很多视频里机器人的酷炫动作，其实仍由真人近距离遥控完成，而非机器人自主完成。

商业与家庭服务：最热门却难啃

研发和表演需求都有阶段性，也有比较明显的规模上限，长期大家想实现的，还是让机器人进入工厂、商店甚至家庭里，自己干活。

虽然 Sunday Robotics 或 1X 的原型机在视频里表现惊人——比如叠衣服、拿高脚杯——但在真实的餐厅、酒店或家庭里，我们依然很难见到它们的身影。这需要机器人能处理多种家务、适应不同家庭环境（一定的泛化性），更要极度耐用且安全。

工业生产：被寄予厚望的 “深水区”

工业场景相对封闭，非从业者可能难以及时判断进度：

机会：对传统机器难做（如处理线束、布料等柔性物体，或者电子设备精密组装中需要精细力控）或人工太贵、缺工的环节，更通用的具身智能机器人有渗透的机会。

挑战：在成熟的工业门类中，人形机器人面临着 “专机”、传统工业机器人的竞争。现有方案在负载、精度和生产节拍上，短期内超过人形机器人。

工业领域还存在有趣的 “三赢” 潜规则：具身公司向供应链供应商承诺订单，供应商反手买入具身机器人并在二级市场通过相关概念拉升股价。这可能会让机器人在并未真正达到可用状态时就销量先行。

陪伴与娱乐：具身与 AI 硬件之间

陪伴需求不需要极高的智能和任务规划。这类产品的逻辑更接近消费电子：不讲长远的技术故事，直接靠销量和用户口碑说话。它们不需要等待具身智能下一阶段的突破，而是靠现有技术的成熟组合快速回本，再反哺长期研发。

宇树的消费级机器狗 Go1 累计销量已达数万台。而由地平线前副总裁余轶南等人创立的维他动力（Vbot），其超能机器狗在 26 年 1 月的预售期内拿到了 6540 台订单。不过这些订金在锁单前可退，到 26 年 3 月正式锁单并开启交付时，能反映更实际的需求。

我们接触的很多从业者都预言，26 年，具身领域会进入规模化应用落地元年。接下来的 10 个月，我们会看到，这更多是一种期待，还是真的是一个判断。

6. AI 硬件

关键词：入口级 VS 多样化、深圳

入口级硬件 VS 多样化

计算机科学家 Alan Kay 在 1980 年代的一次演讲中说过一句名言：那些真正认真对待软件的人，应该自己去做硬件。

这是做 AI 硬件的一种出发点：把硬件视为大模型软件系统的载体，寻找下一个大规模的硬件入口。

入口级硬件：AI 眼镜为何呼声最高？

AI 眼镜被很多人视为这个入口级硬件的备选：有望成为大量用户每天高频使用、能支撑繁荣应用生态的硬件。

所以现在做 AI 眼镜的公司很多，而且有不少是大公司。Google、Meta、阿里巴巴、小米、理想汽车等都已发布自己的 AI 眼镜。

眼镜之所以有潜力成为 AI 的入口级硬件，是因为在交互方式上，它具备手机做不到的两个特点：hands-off 和 always-on。

- Hands-off 指可离手操作，通过说话直接下达任务；若结合显示技术，还能快速、高效接收信息。

- Always-on 指眼镜可全天佩戴。它是戴在脸上、最接近人感官中枢的传感器平台，可以采集接近人眼视角的视觉数据，也能获得声音数据。用户层面的功能包括抓拍和录音；技术层面的长期价值则是获取设备此前难以获得的真实世界的物理数据，这些数据有助于进一步开发 AI 与理解用户。

这个思路也让人想到一个非眼镜的 AI 硬件产品 Looki。Looki 由美团前智能硬件负责人孙洋创立。在《晚点》“100 个 AI 创业者” 系列中他提到：“互联网上的数据已经被大厂分得差不多了，但更大的数据在物理空间里。”

Looki 的形态是可贴在胸前的便携相机，可抓拍并录音全天生活片段，再自动总结成视频或漫画。和眼镜一样，它是传感器平台，只是更轻、更无感。

AI 眼镜的新交互特性既能提升用户体验，又能因独特数据反哺 AI 技术。《晚点》对 Viture 创始人姜公略的访谈中，对 AI 与眼镜关系有更多讨论。

AI 眼镜的难点也在于当前技术下交互体验仍不足。

- Hands-off：语音已相对成熟，但显示技术仍存在清晰度、视角和眩晕问题。显示重要性在于，语音是自然输入方式，却不是高效信息接收方式；若没有显示，多数场景直接戴耳机即可。行业甚至尝试给智能耳机加摄像头，先实现语音与拍摄，再解决显示。

- Always-on：需要极高舒适度，而电池、传感器和芯片带来续航、重量与发热问题，工程实现困难。

因此 AI 眼镜仍处早期阶段，产品形态尚未收敛：有的眼镜带拍摄，有的不带；有的有显示，有的没有。

不同功能选择对应不同开发路径：

- 一种是一步到位做完整产品，例如 Vision Pro，但其重量与价格已证明当前技术环境不支持。

- 另一种是从简单功能做起。Ray-Ban Meta 经过多年迭代：第一代反响有限，第二代功能相似但体验明显改善，销量超过 300 万台；25 年 9 月第三代加入显示，即 Ray-Ban Meta Display。媒体报道称 Apple 也计划在 26 年第二季度推出轻量化、不带显示的 AI 眼镜。

- 还有 Google：其早在十多年前推出眼镜设备，25 年底宣布与合作伙伴推出新 AI 眼镜，Google 提供 Gemini 模型能力，合作伙伴提供硬件与其他能力，属于眼镜 OS 生态路径，合作伙伴包括 Xreal 等中国公司。

多样化

前面对入口级硬件的讨论，是基于电脑到手机，再到下一个智能设备的推演和类比。而类比有时是危险的，AI 时代也有一种不同的可能：就是在智能手机之后，并不会出现一种规模巨大、形态相对单一的智能设备。

AI 的硬件形态可能就是分散和多样化的：包括已经存在的手机，甚至汽车。比如像阶跃星辰、面壁智能等大模型公司，也在和车企合作；也包括一批利用大语言模型或生成式模型某些特性的单功能新硬件，从特定场景切入并做到极致。

典型例子是 Plaud。这是一款贴在 iPhone 背板上的录音设备，本质上类似录音笔，但有两点不同：

一是硬件形态解决 iPhone 不便通话录音的痛点，通过振动收音实现录音，并因贴附手机提升使用频率。

二是录音处理使用大模型技术，可生成场景化摘要与 To-Do 总结。

Plaud 第一代 23 年 6 月上市，立项早于 2022 年底 ChatGPT 发布，使其能在热潮后迅速加入 AI 总结能力。团队配置也有特点：创始人许高连续创业三次，非工程背景，但组建了硬件经验丰富的团队，如曾在龙旗股份及 “糖猫” 项目工作的刘巍。公司成立时间不长，已有十位合伙人。据官方信息，Plaud 累计销量已超过 100 万台。

这个案例说明，硬件成功核心仍是功能与需求匹配，而非是否使用 AI。

另一类资本市场关注度高且有销量的 AI 硬件主打健康管理。例如曾在字节跳动负责 Coze、AI 眼镜与豆包手机的潘宇扬推出 Odyss AI 项链，用多模态视觉记录饮食并提供健康建议。他反对把 AI 硬件仅当作大模型载体，而忽视具体用途与用户需求。

还有一些健康类硬件与大模型关系不大，如 2013 年成立的 Oura Ring，累计销量 550 万枚，可做睡眠与活动监测，估值超过 100 亿美元。另有 AI 祈祷戒指等结合宗教仪式的用途。

除实用能力产品外，还有强调情绪或陪伴价值的 AI 硬件。《晚点聊》访谈过 Haivivi 的李勇、Fuzozo 的孙兆志，测测创始人任永亮也计划推出陪伴硬件或机器人。三位创始人的共识是：除语音质量与延迟外，对话情绪体验、角色设定与 IP 同样关键。

以 Fuzozo 为例，其通过形象设计与对话反馈增强情感互动，例如根据对话生成情绪卡片与日记。但这类产品的持续使用率仍受用户时间投入限制。

深圳，硬件创业的共性

关于 AI 硬件的第二个关键词是深圳。不止 AI 硬件，这里已成为更广泛科技硬件的全球高地。

今年《晚点聊》有三期相关节目：第 120 期访谈刚上市的影石 Insta360 创始人刘靖康；第 141 期访谈智能轮椅 Strutt 创始人洪小平；第 145 期访谈外骨骼公司极壳 Hypershell 创始人孙宽。《晚点》近期还发布了对拓竹创始人陶冶的专访《对话拓竹陶冶：我们一群工程师，一起造一个朴素的硬核公司》（贺乾明、黄俊杰）。这些公司都在深圳。

这些访谈中都会谈到 AI，因为具备一定门槛的硬件产品本质是软硬件结合产品，必然使用最新软件技术，包括 AI。但这些公司的起点都不是 AI，创始人也不会强调 “AI 原生”。

如果 Alan Kay 的那句话——所有认真对待软件的人应该自己造硬件——代表软件中心视角，那么许多直接做硬件的公司有更朴素的出发点：做满足用户需求且技术可实现的产品。深圳汇聚了最多这样的公司。

消费级硬件已成为热门投资领域。尤其 25 年下半年，一级市场对硬件的关注度甚至超过 AI，这与 Insta360 上市后的股价表现及拓竹等公司的标杆作用有关。

深圳这批公司存在明显共性。许多由大疆前员工创立：陶冶曾任 Mavic Pro 产品负责人，洪小平曾负责大疆激光雷达；庭院机器人公司松灵创始人魏基栋、户外储能公司正浩创始人王雷、AI 吉他 LiberLive 创始人唐文轩也来自大疆。这些公司在做事风格、人才构成、产品追求上与大疆相似，地理上也集中在深圳西丽大疆总部 “天空之城” 周边。

这些公司还与两个机构密切相关：李泽湘参与组建的深圳科创学院与东莞松山湖机器人基地。去年 11 月曾集中拜访两地。科创学院位于大疆隔壁，一些办公室可直接看到总部，被称为 “疆景房”；松山湖基地提供共享工厂等创业支持设施。

不少新公司孵化于这两个机构，如自动泡沫轴云望创新、电助力自行车配件 Kamingo、家庭豆腐机极豆。

此前《晚点》也访谈过李泽湘，主题是如何培养科技创始人。李泽湘与机器人基地的一个思路转变是从 B 端转向 C 端。过往孵化经验使其意识到，年轻创始人更适合 C 端创业：B 端更依赖商业关系与管理经验，C 端可通过创新与产品定义快速打开局面；一旦形成品牌，又能反向拉动供应链发展，而深圳及中国完善供应链能支持这种创新尝试，形成正循环。松山湖基地已梳理出完整创业流程，见《晚点》文章《我们要培养什么样的工程师？李泽湘教授对三十年工科教育改革的回顾》。

这类公司已形成较稳定的创业路径：

- 面向高购买力欧美市场，以创新体验和高品质获取较高毛利，再投入研发与竞争；

- 产品常通过 Kickstarter 众筹首次亮相。

其主要服务需求大致分为几类——松山湖基地展厅即按此分区：

- DIY Maker 类：3D 打印、桌面级 CNC；

- 户外出行：户外储能、电助力自行车、摄影设备；

- 娱乐：智能乐器等；

- 家庭服务：桌面洗碗机、除草机、泳池机器人、宠物烘干机等。

- 发展路线可预测是这类创业的特点。但要成长到一定规模，普遍需要跨越两道门槛。

一是从小众市场扩散到大众市场。无人机、消费级 3D 打印起初很少有人预料规模可达百亿级。除产品外还需关键应用或生态：无人机找到了航拍场景；拓竹在推出消费级 3D 打印机时同步建设 MakerWorld 模型社区，丰富模型生态成为普及关键。

二是后续竞争策略。优秀品类必然吸引竞争者。扫地机器人需求广泛，迅速完成创新扩散，短期内成为红海并出现淘汰。

Insta360 创始人刘靖康早期长期坚持 “平衡收益与风险”，在垂类市场积累利润与能力，避免过早进入最激烈竞争。他在 23 年采访中表示：“长远看，激烈的竞争不可避免，但我的初衷是，这件事越晚到来越好”。但到 25 年访谈时，我们聊的最多的就是竞争，包括 Insta 360 在一些品类里从攻到守的变化。

如今随着 Insta360 旗下影翎无人机发布，以及大疆推出全景相机，两家影像公司在多个品类形成交错竞争、互为攻守。

7. AI 中的人

关键词：天价薪酬与大裁员、使用 AI、意义感

天价薪酬与失业

25 年 11 月在硅谷，一周内听到的故事高度两极：有人拿到 Meta 上亿美元 offer，有人创业即融数千万乃至上亿美元，也有人因股价与投资获利；同时也有人清仓、做空亏损，或被裁员。

Amazon 在 25 年 10 月裁员 1.4 万人，26 年 1 月再裁 1.6 万人。Layoffs.fyi 统计显示，Google、Meta、Microsoft 等 25 年共裁员约 6–8 万人，多为白领岗位。

湾区是 AI 双面影响的缩影：这里同时汇集快速增长的 AI 企业、天价人才竞争、屡创新高的股价，以及规模化失业。

关于 AI 对中国人才市场的影响，可见《晚点聊》第 133 期对脉脉创始人林凡的访谈。

从脉脉数据看，中国大厂在激进扩招 AI 相关人才：自 25 年 2 月开始，AI 岗位发布量的环比增速多月保持两位数。

一些公司的员工氛围也在变化。《晚点》在 24 年采访林凡时，他说阿里员工没那么高调了；到 25 年，随着股价被 AI 预期推高，阿里士气又回来了，“Make Ali Great Again”。

与此同时，部分岗位需求在缩水。林凡提到，中层管理岗的职位需求减少约 25%。

使用 AI 的人

《晚点聊》第 109 期对卡兹克的访谈中，他作为产品与设计背景的前金融科技从业者，从 23 年开始边学边做，逐步把工作流程 AI 化：抓取每日 AI 新闻并用模型排序筛选；寻找 “低粉高赞” 内容并分析传播特征作为选题参考。他还用 AI 组织线下活动：从报名留言中筛选真实参与者，并按复杂规则自动分组排座，过去需要多人做几天的工作，现在显著节省人力。

他的学习方法是 “干中学”：从真实需求出发；如果不知道做什么，就从工作中最不想反复做的部分开始——把重复三遍的事 AI 化。

题图来源：《少年派的奇幻漂流》