ニュース

人型ロボット業界は、多くの基本的な問題をまだ理解していないため、激しい競争に直面するだろう。

本文丨何乾明
編集者丨チェン・マンチー

私たちが午後 3 時に彭志暉に会ったとき、彼はその日最初の食事をまだ食べていませんでした。彭志暉さんは一日一食を「慣れているし、生活に影響はない。食べるのは時間の無駄だ」と感じている。

2023 年 2 月、peng zhihui は zhiyuan robot の設立に参加し、cto を務め、商用ヒューマノイド ロボットの製造に尽力しました。それ以前は、ステーション b の「天才少年」および「トップ 100 up マスター」としてよく知られていました。

peng zhihui は、2017 年に「zhihui jun」という名前でさまざまなハードコア diy ビデオの投稿を開始しました。現在、彼の bilibili アカウントには 250 万人を超えるファンがおり、通常は同じ規模の up 所有者がチームとして活動していますが、彼はパートタイムで一人で働いています。 。彼の能力を「フルスタックエンジニア」では言い表せないと感じる人が多く、「オーバースタックエンジニア」と呼んでいます。

zhiyuan robotics の設立後、peng zhihui は会社に全力を注ぎ、基本的に週末の休みはとりませんでした。 bilibiliが最後に自家製ビデオを公開したのは2023年4月だった。

彼はより大きなことを達成したいと考えているため、非常に熱心です。 「私たちのビジョンは、インテリジェントなマシンを使用して無限の生産性を生み出すことです。」と peng zhihui 氏は述べています。

また、人型ロボット産業は多くの基本的な問題がまだ解決されていないため、激しい競争にさらされるだろう。昨年以来、中国では20社以上の人型ロボット企業が出現している。工場にロボットを送り込みたいと考えているzhiyuan robotも、2016年頃に設立された以前の「ai+ロボット」企業と競争する必要がある。彼らは顧客に長くサービスを提供しており、今後はより多くの経験を積んでいるため、ロボットに対する脅威はさらに大きくなるだろう。独自のインテリジェンスを開発する準備ができている自動車会社は、通常の新興企業よりもはるかに多くのリソースを動員でき、これは既成のシナリオです。

zhiyuan robotは、最も勝てる確率が高い方法は「高く上げて高く戦う」ことだと考え、大企業を経営し市場を操作するようなやり方でビジネスを始める。

同業者のほとんどが 1 つの製品の研究に集中する中、zhiyuan robotics は 1 年半をかけて 2 世代の人型ロボットを開発し、今年 8 月に一度に 5 台の人型ロボットをリリースし、データ収集ソリューションを同業他社に提供しました。今年初め、zhiyuan robot は商用掃除ロボットもリリースしました。

zhiyuan robotは8月18日に5製品を発売した。

ほとんどの人型ロボット企業は、まず特定の技術的方向に焦点を当てますが、一部はハードウェアに重点を置き、また一部はソフトウェア インテリジェント システムに重点を置きます。フォームに関しては、上半身の操作性を重視する人もいれば、下半身の運動能力を重視する人もいます。

zhiyuan robot は、完全な人型ロボットを作成するだけでなく、関節モーターなどのコアコンポーネントを開発し、「器用な手」を開発し、マルチモーダルな大型モデルを自ら開発します。同時に、強化学習、模倣学習、視覚モデルなどの身体化された知能の現在の主流テクノロジーを研究します。

今年 2 月、ほとんどの新興企業がまだロボットの製造と組み立てを行っていた頃、1 年前に設立されたばかりの zhiyuan robot は上海臨港工場の第 1 期工事に着手し、年末までに生産を開始する予定だった。その年。

「理解するのが難しい」「普通のスタートアップではない」というのがデジタルテクノロジー投資家のコメントだ。経営陣やフォローアップファンドができない限り、これほど多くの製品を同時に開発し、多くの技術的方向性に賭けるスタートアップはめったに見られない。続けてください、間違いやすいです。

peng zhihui 氏は、このようなことをするつもりはなかったが、業界の特性によりそうせざるを得なかったと述べました。「人型ロボットの研究開発には、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズム、供給と製造などの多くの問題が含まれます。システム エンジニアリングは、技術的な実装という点では非常に重要です。この業界には、スペースが広く、参入障壁が高く、最終的には急速に変化します。小さな努力だけでは、トップに集中することは難しいでしょう。」

最も多くの資本票を獲得したのは zhiyuan robot でした。設立から1年半で同社は少なくとも15億元を調達し、評価額は70億元となった。投資家にはhillhouse、sequoia、gaorong、lanchi、byd、saic、sanhua intelligent control、lingangなど20社以上が名を連ねている。新領域を含む機関。 zhiyuanはまた、今年初めの株主総会で一部の投資機関に賞を授与した。

ドキュメンタリー監督の竹内涼が彭志慧を撮影していたとき、彼が非常に多くの分野横断的なスキルに熟達していることに驚き、「やり方がわからないことはありますか？」と尋ねたところ、彭志慧はこう言いました。子供を産んでください。」今度も私たちが質問したところ、彼はこう言いました。「私は学ぶことをやめません。」

彭志輝が机の上に置いた本のほとんどは『トーマス微積分』や『編纂の原理』などの教科書であったが、唯一の例外は『イーロン・マスクの伝記』だった。マスク氏は彼の生徒の一人だ。

「学校での学習はよりボトムアップであり、最初に基礎を築き、それを上のレベルに応用します。キャンパスを出た後は、よりトップダウンでプロジェクト指向になり、足りないものは何でも学びます」と彭志輝氏は語った。時間管理方法について語る際、同氏はそれが「オペレーティングシステムのプリエンプティブスケジューリング」であり、タスクの優先順位を動的に調整し、中断を許可しながらも、いつでも現在のタスクに集中できると述べた。

彼は「天才少年」という称号が好きではありません。教科書に登場する人類の発展の流れを変えることができる科学者は天才だと信じています。

会社の設立と成功する製品の開発に携わることは、以前は自分で完了するのに何か月もかかっていた小さなプロジェクトよりもはるかに困難です。彼は、一人で戦うことからチームを率いて協力することに移行したいと考えています。彼が作るものはクールであるだけでなく、お金も儲かるものでなければなりません。これは新しく、より複雑な学習です。

以下は「後」と彭志暉との会話です。

辛抱強く全力疾走し、テーブルに留まろう

「遅刻」：原点に戻って、なぜ2023年に起業しようと思ったのですか？

peng zhihui: 人型ロボット自体は新しいものではありません。私は2016年に比較的早くからヒューマノイド（ロボット）に取り組み始め、まだ学生時代にプロトタイプを作りました。私は主にオントロジーに取り組みました。ロボットのハードウェア部分）、500万の投資も受けました。

身体化された知能と人型ロボットがここ 2 年間で非常に人気になったのは、オントロジーに何らかのブラック テクノロジーがあるからではありません。最も重要なことは、ai と大型モデルの出現により、ロボットがオントロジーの外でより多くの応用価値を持てるようになったということです。私は huawei ascend で ai コンピューティングを担当していますが、この傾向がはっきりとわかります。これが私が自分のビジネスを始めた理由の1つです。

「後で」：ファーウェイでやりたいなら、サポートも受けるべきです。なぜ起業することを選んだのでしょうか?

peng zhihui: それはスタイルの問題です。テクノロジーの面では、ファーウェイは主にオペレーティングシステム、チップ、データベース、その他の非常に低レベルのルートテクノロジーなどのインフラストラクチャに従事しています。

ロボティクスは非常に新しい分野であり、特に ai ロボットは、より高速なイテレーションを行うチームに適しています。ビジネスを始めるということは、良いアイデアや良い技術を持っているだけではなく、より重要なのは、適切なタイミングで適切なことを行うことです。

「後で」: 人型ロボットを作るビジネスを始めるのに今が適切な時期なのでしょうか?それに必要なハードウェア、材料、エネルギー、その他の技術はまだ成熟しておらず、一部はまだ科学的探査段階にあります。ある上級テクノロジー投資家は、5～10年後に何が起こるかには興味がないと語った。

peng zhihui: 短期間でこれを達成できるとは予想していませんでした。私たちは皆さんに「忍耐強く全力で取り組む」ようお願いしています。一方で、反復と革新は非常に迅速である必要がありますが、一方では忍耐強くあるべきです。

短期的な市場ではポジティブなフィードバックもネガティブなフィードバックもさまざまありますが、スタートアップ企業にとって最も重要なことは、テーブルに留まることです。

「遅刻」: ポーカー テーブルに留まる上で最も重要なことは、十分なお金を持っていることです。 zhiyuan の資金調達スピードと規模は同業他社を上回っています。どうやって？

peng zhihui: 投資家の視点から考えることができると思います。なぜ彼らは私たちを選ぶのでしょうか?

まず第一に、私たちは非常に筋金入りの創業チームの背景を持っています。また、フルスタックのテクノロジー レイアウトも持っています。私たちはオントロジーや身体化された ai だけを行っているのではなく、オントロジー、具体化、データのレイアウトを持っています。私たちの能力は競合他社の能力よりも包括的である可能性があります。第二に、私たちはオントロジー、具体化、データのレイアウトを持っており、トラック全体に対する理解も非常に実用的であり、大量生産に向けたシステム能力を蓄積してきました。実行力が超強い。

昨年の立ち上げ時（2023 年 8 月）、当社のヒューマノイド研究開発チーム全体の人数は 50 人未満でしたが、1 年後の現在では 300 人を超えています。これほど急速に規模を拡大できるのは、自分たちが何をしたいのか、各段階での技術導入の道筋、そして事業化のロジックが明確に決まっていることが前提であり、これも投資家が重視している点です。

「その後」: chi yuan は長期的にどのような会社になりたいですか?ベンチマークは何ですか?

peng zhihui: たとえば、ベルは電話を発明し、誰もがコミュニケーションする方法を変えました。人型ロボットは将来、社会の生産性を変える可能性もあります。当社の企業ビジョンは、「インテリジェントなマシンを使用して無限の生産性を生み出す」です。

ロボットが何ができるかは最終的には知能によって決まります

「遅刻」：起業してから1年以上経ちますが、人型ロボットの難しさはどのような点でしょうか？

peng zhihui: 0 点から 40 点、50 点、さらには 60 点まで上げるのはそれほど難しくありませんが、上がるのは非常に困難です。

オントロジーは十分に成熟していません。たとえば、ほとんどの人は足を組んで歩いていますが、腕の柔軟性や器用さはまだ初期段階にあります。それから知性もある。今、誰もが学習を模倣しようとしていますが、複雑でオープンな環境で本当に良い結果を達成できるのでしょうか?触覚、音、視覚などを組み合わせたマルチモーダル融合知覚・操作などもあるが、これはあまりよくできていない。これらの中には工学的な問題もあれば、まだ科学的な問題の段階にあるものもあり、業界ではまだ十分に成熟した解決策が見つかっていません。

私たちは立ち上げ中に事前研究を行っており、競争上の優位性を反映するには全体のリズムが比較的安定している必要があります。フルスタックも当社の強みの1つなので、将来的にはさらに前進する可能性があります。

zhiyuan robot が開発した器用な手は、まだ人間の手には遠く及びません。人間の手は、27 の自由度、柔軟な動き、非常に敏感な触神経、および強力な力制御能力を備えています。器用な手を作るには、柔軟性、耐久性、安定性、コスト管理が可能なハードウェア コンポーネントと材料が基礎にすぎません。また、人間の手には、手と脳を調整する能力もあります。脳は重力や加速度などに反応します。物理法則には認知機能があるため、軌道を予測することができ、身体には移動能力があるため、この一見単純な動作を完了できます。

「遅刻」: zhiyuan がロボットの知能化により多くの人的資源を投資していることがわかりました。インテリジェンスはオントロジーよりも重要だと思いますか?

peng zhihui: オントロジーは間違いなく基礎ですが、(ヒューマノイドロボットの) 核心はオントロジーではなく、オントロジーに基づいてどのような実際的なタスクを実行できるか、そしてオントロジーに基づいてどのような価値のあるアプリケーションを生み出すことができるかであると私たちは常に感じてきました。

したがって、オントロジーの価値は具現化によって具現化される必要があります。「zhi」は体現された知性を意味し、「yuan」は人型ロボットそのものの 2 本の脚 (ピクトグラム) であるという、zhiyuan の名前の当初の意図がわかります。

「後で」: 人型ロボットが立ち上がって歩き、階段を登ることができるのは知能の問題でしょうか?

peng zhihui: これは実際には、単なるハードウェアの問題ではなく、インテリジェンスの問題です。高度な運動能力は主に脳に反映されますが、一般の人とアスリートの身体には本質的な違いはなく、より優れた能力を達成するために、大小の脳が連携してトレーニングを行うことがほとんどです。環境の認識とフィードバックの状態。

「遅い」：教師データの取得方法についても業界で違いがあります。たとえば、一部の企業は、遠隔操作ロボットによって収集されたデータは説明できないため、大量のシミュレーション データを使用する必要があると考えています。 zhiyuan はなぜデータ収集専用のロボットを何百台も開発したのでしょうか?

peng zhihui: データ ソースの種類は数種類しかありません。インターネット データ、シミュレーション データ、実際に収集されたデータです。シミュレーションと生成されたデータのみに依存する場合、chatgpt を使用して幻覚や sim2real gap などの大規模なモデルをトレーニングするなどの問題が発生する可能性があります。したがって、実機データは不可欠であり、最も価値がありますが、その量は 10% を占めるシミュレーション データほど大きくありません。

企業によってはハードウェア能力が高くない場合もあるため、回収コストも考慮する必要があります。私たちのオントロジーは十分にうまくいっているので、今年後半にはデータを収集できる数百台のロボットを用意できる条件が整っています。タスクを自律的に実行できないロボットを人間が遠隔操作するシナリオがいくつか見つかるでしょう。機能のこの部分については顧客に支払ってもらい、ハードウェアのコストを削減します。

「その後」: あなたのビジョンでは、汎用人型ロボットは最終的にどのようなものになるでしょうか?

彭志暉：まるでsf映画のようです。たとえば、「わたし、ロボット」。 sf 映画は誰もが期待を高めますが、ついに製作されることを願っています。

「遅刻」：人間とは思えない超人的な状態。

peng zhihui: 中間の状態を見つけるのは難しいかもしれません。人型ロボットが通常の人間のレベルに到達すると、やがて人間をはるかに超えるようになるでしょう。

「後で」: 今からどれくらい先の未来ですか?

peng zhihui: 私は比較的楽観的で、今後 10 年には希望があります。

人型ロボットが最も早く実用化された現場は「ppt」

「その後」：今年はzhiyuanの商品化元年だとおっしゃいましたね。実際、人型ロボットはまだ初期段階にあり、歩き方を覚えたばかりなので、そんなに早く仕事に就く必要はないと感じている人も多いでしょう。

peng zhihui: 私たちは営利企業であり、商品化は結果をテストする最も効果的な方法であり、製品が販売され、顧客から肯定的なフィードバックが得られて初めて、より多くの人材を引き付けることができます。将来的に着陸する見込みのないチームには誰も参加しません。

「その後」：人型ロボットの商品化の道はまず工場、そして家庭へと進むとのことでしたが、現在は工場段階にありますが、どのようなシナリオで使用できるのでしょうか？

彭志暉氏： 現時点で最も早い実装は、pick（掴む）、place（配置）、transfer（転送）の「ppt」です。

器用な手は、触覚や力覚などのさまざまな複雑な感覚能力を備えているため、器用な手が成熟すると、さまざまな組み立て作業も行うことができます。このシナリオのボリュームはさらに大きくなり、ppt が製造業全体のシナリオに占める割合は 20% 未満にとどまると考えられます。

「後で」: 今年は 300 台のロボットを販売すると言いました。 200 個には足があり、100 個は車輪で移動します。具体的にはどのような仕事をするのでしょうか？

peng zhihui: 私たちは主に expedition シリーズを販売しています。lingxi シリーズはすべてオープンソースです。

遠征シリーズでは、二足歩行 (人型ロボット) の信頼性と自由度をさらに高める必要があり、現在では、主にサービス産業における人間とコンピューターの対話機能を反映するシナリオにより適しています。例えば、記者会見では自動車販売店のウェルカムガイドをお見せしました。車輪付きのものは a2-w で、工場内で「ppt」作業を行います。

zhiyuan の人型ロボット expedition a2 は、自動車店で買い物ガイドとして働いています。

「その後」: 業界には、mecamander、siling などのロボット企業もいくつかあります。これらの企業は、ロボット アームに視覚機能と力制御機能を追加し、大型モデルを使用し、工場で ppt を作成することもできます。安定性の向上 コストを高めるのに時間がかかりました。新しいソリューションの利点は何ですか?

peng zhihui: 確かに、ロボット アーム メーカーの中で、彼らは具現化されたインテリジェンスに最も近い企業です。私たちはシングルアームからダブルアームに進化し、さらに可動シャーシも導入しました。ハイレベルなダブルアーム計画にはいくつかの技術的な違いがあります。

たとえば、典型的な搬送シナリオでは、1 つのアームでパレットを移動するのは難しく、2 つのアームでこの作業を実行する方が合理的です。 1 つのアームから 2 つのアームへということは単純に聞こえますが、実際には複雑な力の制御と両アームの調整、環境認識、動的な障害物回避、軌道計画などが含まれます。さらに重要なのは、上記の機能を、ロボットの導入コストを削減するために一般化できる標準スキルに変える必要があるということです。

zhiyuan ロボット a2-w は工場内のパレットを移動します。

「その後」: zhiyuan が販売する a2-w はこれらの問題を解決できますか?

peng zhihui: その一部を解決するには、顧客のニーズと当社の既存技術の一致点を見つけることが重要です。私たちの投資家も非常に強力であり、確かに短期的に実行できるいくつかの非常に価値のあるシナリオを提供してくれました。

「後記」：今、コストのことを非常に気にしているということもおっしゃいました。昨年、あなたは人型ロボットの数が20万台未満に削減されると言いました。この数字はどのように計算されたのでしょうか?

peng zhihui: それは顧客の期待によって異なります。作業員のコストは年間約10万で、ロボットは2交代制で働くことができる。顧客が 200,000 人いる場合、投資はほぼ 1 年から 1 年半で返済できます。部品やコンポーネントのコストも分析しました。量が十分であれば、実際にこのレベルに達することができます。

「遅刻」: chiyuan の製品が 200,000 人民元に達するまで、どのくらいかかりますか?

彭志暉: それほど遠くないです。大量発送の場合の目標コストはこれです。そうしないと損失が発生する可能性があります。

「後で」: 競合相手は誰になりますか?

peng zhihui: このトラックは十分に大きいです。誰もがまだケーキを大きくする段階にあります。直接の競合相手はまだいません。

まだ完成していない潜在的な競合相手もいます。たとえば、新エネルギー自動車メーカーは、人型ロボットが生産ラインで価値を発揮すれば、間違いなく投資するでしょう。モーター、電子制御、バッテリー、その他のテクノロジーなど、ロボット本体に使用されるさまざまなコアコンポーネントに注目すると、これらは新エネルギー車が得意とするものです。

「その後」: 人型ロボットには本格的なものを期待していましたが、現在の市販品は退屈のようです。矛盾を感じますか？

彭志暉: 対立はありません。私たちは研究と開発を並行して行っており、両方を行っています。製品化・量産ラインと、探索・事前研究ラインのいくつかのラインを持っています。私たちはよく社内で「ボウルの中のものを食べ、鍋の中のものを見て、畑の中のものについて考えなければならない」と言います。

大企業のようにビジネスを運営する

「後期」：8月には人型ロボット製品を5製品同時にリリースし、関節モーターや治具の販売、データ収集ソリューションの提供も行いました。今年は業務用掃除ロボットも発売された。製品ラインが広すぎませんか?

peng zhihui: これは実際には幹線の実装に加えて、これらのレイアウトを作成する必要があると考えています。私たちはそれを飽和投資と呼んでいます。一方で、この状況は整っていますが、同時に、軌道全体がまだ明確ではありません。

もちろん、支線へのリソース投資も抑制していきます。たとえば、今回は x-lab 製の製品を 2 つリリースしました。実際、フルタイムで参加しているのは 5 名未満です。これらのメンバーはすべて x で取り組んでいます。 -lab、比較します 人間の効率性を追求します。

商用清掃ロボットは比較的成熟した製品であり、チャネル、製造、アフターセールスなど、ヒューマノイドの大量生産の生産前支援を提供できます。また、掃除ロボットに機械アームを追加してより多くのことを実行できるようにするなど、ヒューマノイドの能力の一部を再利用することもできます。

「後」：技術的なレイアウトの点では、多くの人型ロボット企業はフルスタックを行っていません。たとえば、ハードウェア自体に関しては、器用な手の研究をせず、脚が不要であると考えているだけの企業もあります。上半身だけやります。身体化された知能システムに関しては、多くの企業が強化学習と模倣学習にも注力するでしょう。

peng zhihui: それぞれの企業が得意なこと、あるいはやりたいことを見なければなりません。インテリジェントなマシンを使用して無限の生産性を生み出したい場合は、フルスタックに焦点を当てる必要があります。最終製品の競争力を重視したレイアウトです。

「遅い」：計画の開発ペースも非常に速く、半年に1台のプロトタイプが製作され、1年に1台の製品が販売される予定です。

peng zhihui: すべてのイノベーションは持続可能であり、長期的な競争力を考慮し、事前に計画を立てる必要があります。イノベーションのスピードはイノベーションと同じくらい重要です。

「その後」: しかし、人型ロボットに何ができるかは明らかではありません。 zhiyuan は製品の各世代の反復方向をどのように決定しますか?

彭志惠：今言ったように、物事を明確に考えて、具体的にどのようなシーンをどのように行うべきですか？どのようなコアコンポーネントとコアテクノロジーが必要ですか?

製造業、サービス業を問わず、多くのお客様のニーズを調査してきました。当社の株主からも多くの意見が寄せられています。さまざまなシナリオから始めて、技術的なパスを洗練させたところ、いくつかはより伝統的な自動化であり、いくつかはより将来的な agi であり、まだいくつかの中間状態が存在することがわかりました。これが記者会見で発表したg1～g5のインテリジェント進化ルートです。

zhiyuan が現在商品化している製品は g2 段階にあり、g3 段階でシステムを開発中です。

「遅い」: 同時に多くのことを実行し、それらをすぐに実行したいと思うことは本当に可能ですか?

彭志暉：実は、私たちは設立から半年後に第一世代の人型ロボットを作りました。まず第一に、それは誰もが強力な戦闘能力を持っていることに依存します。さらに、私個人の経験の蓄積や、業界全体の発展や ai テクノロジーの大規模な応用もあります。

これを行うことは、以前よりも難しくなくなるでしょう。ロボットの技術スタックは新エネルギー車の技術スタックと非常に似ており、新エネルギー車産業は上流の製造業を牽引しています。汎用ロボットを国内で製造することには、さらにいくつかの利点がある。

zhiyuan の初代人型ロボット expedition a1。彭志暉氏は、手術台の前に立って作業するシーンを考慮して、下半身は関節が後ろに曲がった「ダチョウの足」を採用していると述べた。

「後で」: チームの戦闘効率は非常に強力ですが、それを測定するにはどうすればよいですか?

peng zhihui: それは、作業効率、イノベーション能力、投資レベルを意味します。

「後」: 多くの企業が高いレベルの投資とボリュームを持っています。この時点でどうすれば相手より強くなれるでしょうか？

彭志暉： まず、人材を採用する際には、同じ志を持った人を選ぶよう最善を尽くします。たとえば、値は会社と一致する必要があります。私は彼に何に興味があるのか​​聞いてみます。例えば、「もし経済的に自由だったら、今の仕事を続けますか？」 実際、当社にはアップマスターが多く集まっており、彼らは愛ゆえに積極的に投資を行っている若者ばかりです。 。

次に、十分な信頼を与え、十分なリソースを割り当て、プロセスにおいて主観的なイニシアチブを最大限に活用することを奨励しますが、結果が良好であれば基準を引き上げ、十分なインセンティブを与える必要があります。

当社には多くのインセンティブがあり、年末賞与に加えて株式も付与されます。私たちの将来の目標は、ファーウェイのように、優秀な同僚が株式を割り当てるような会社になることです。

「その後」: 最近の記者会見でも、ロボットは非常に複雑なソフトウェアとハ​​ードウェアのコラボレーション システムであるとおっしゃっていました。同時に多くのことを行う必要があります。どうすればチームが効率的にコラボレーションできるでしょうか?

peng zhihui: システム アーキテクチャの設計は、私たちが非常に重視している能力です。私たちは、人材の成長にはそれに対応する組織能力が伴わなければ、大惨事になると考えています。当社の組織構造は非常にフラットで、階層がほとんどありません。第一線の研究開発の上には各技術モジュールの研究開発マネージャーがおり、その上が私が直接責任者です。誰もが完全にコミュニケーションをとることができ、タイムリーなフィードバックと問題の暴露を強く推奨します。

通常のプロジェクト開発プロセスに加えて、プロジェクト研究チームの形でいくつかの主要テクノロジーのブレークスルーも推進します。コアコンポーネントと同様に、仮想組織を設立します。そこではメンバーはより多くの責任とより高い要件を負うことになりますが、完了後のインセンティブはさらに大きくなります。

「その後」：志源さんは自ら開発人材を採用しただけでなく、北京大学と協力して研究所を設立しましたが、これは初期段階の企業ではほとんど行われないことです。

彭志暉: 実際、私たちは皆努力しています。例えば、私たちが買収したモーターチームは実際には2名しかいなかったのですが、彼らは大手ブランドのoem仕事も行っていた非常に優秀な人材でしたので、フィードバックが良かったので採用しました。

「後期」: 複数の製品ライン、フルスタックのテクノロジー レイアウト、マトリックス組織構造を含む統合された業界チェーンにより、大企業の運営方法を使用してビジネスを開始しているような感じですか?

彭志暉：そのように理解できます。しかし、私たちは大企業のように振る舞おうとしているのではなく、このアプローチが現在の市場環境において最も効果的であるからです。これは比較的新しい分野ですが、急速に発展している分野であり、迅速に市場を占領し、技術力と製品ビジョンを実証する必要があります。

大きな産業や大きな路線は、最終的には大手企業に収束することになります。小規模で活動しているだけでは、急速に変化する市場で主導的な地位を維持することは困難になります。

「私は天才ではない」

「その後」: あなたは回路基板のはんだ付け、ロボットの構築、コードの作成、ai モデルのトレーニングなどができる「フルスタック オーバーフロー エンジニア」だと言う人もいます。さらに、ギターの演奏やビデオ編集などもできます。特別な学習方法はありますか？

peng zhihui: これは、ai が初期段階である程度の過剰適合に依存し、その後、一般化を高めるためにさらにトレーニングを行う方法と似ているかもしれません。他の人の既存の経験をもっと参考にしてください。最初に理由を尋ねないでください。たとえ丸暗記したとしても、時間が経つにつれて、その背後にある原則を理解してから、積極的に革新してください。複数の分野にわたって複数のスキルを習得すると、ある分野の事柄が別の分野の説明に役立つ場合があることがわかります。

時間管理もしっかりと行う必要があります。みんなは私を時間管理の第一人者か何かだと言います。私は、プリエンプティブ スケジューリングと呼ばれる、オペレーティング システムに似た概念を使用するのが好きです。これは、実行すべきことに動的に優先順位を割り当てます。より重要なことが発生したら、それを実行します。 、そして、以前にやっていたことに戻ります。一度に 1 つのことだけを行い、時間をかけてそれに集中し続けると、時間をより効率的に使用できる可能性があります。

「遅い」: あなたの方法はより体系的です。以前、yushu technology の wang xingxing 氏に同様の質問をしたところ、彼は「24 時間眠らなければ解決できないとは思わない」と答えていました。

peng zhihui: インスピレーションの多くは寝る前に思い浮かびます。日中に考えることもあれば、夜にも考えることがある。また、夢の中でいくつかの問題の解決策を考えましたが、それはとても魔法のようでした。しかし、数学のように難しいこともあるかもしれません。それができないなら、それはできないだけです。

「後」：先ほど時間管理について言及しました。たとえ天才であっても、1 日は 24 時間しかありません。起業に多大なエネルギーを投資した今、他の分野で多くの犠牲を払うつもりですか?

peng zhihui: はい、今は基本的に週末がほとんどありません。昨年起業して以来、一度も休暇を取っていません。私自身、今でもあまり昼寝をせず、夕食は1日1回しか食べないという小さな習慣があります。

「後で」: なぜ 1 日 1 食しか食べないのですか?その状態を維持できるのか？

彭志暉：とても忙しくて時間があまりないときもあります。お腹が空いたときにお菓子を食べても、バランスが取れていれば体に悪影響はないと思います。

「遅刻」：起業して1年以上経ちますが、一番印象に残っていることは何ですか？

彭志暉：多すぎます。例えば、昨年8月に最初の記者会見が行われたときは、あらゆる意味で極めて過激なものでした。記者会見の2週間以上前、研究開発の学生は基本的に会場の床で寝ていました。

私たちは記者会見で最も困難なライブ ブロードキャスト形式を選択しました。私がステージで 20 分間話した後、聴衆の友人からの ok のジェスチャーが見えました。ようやく最後のいくつかのバグが解決されました。

「後で」: なぜ後で延期できないのですか?

彭志輝：2度の延長を経てのことです。まだ自分自身を追い込む必要があります。

「その後」: 以前は一人でプロジェクトに取り組んでいましたが、今はチームを率いなければなりません。経営はどうやって学ぶのですか？

彭志暉：一方では、経験豊富な先輩から学びます。また、実際の実践を通じて学ぶと同時に、運営業務に協力してくれるパートナーの方々にも助けていただきました。

「後で」: まだ読んでいますか?何の本を読んでいますか？

彭志暉：それらはすべて私の机の上にあります、さまざまな書類や本です。私は長編小説の中で『三体問題』しか読んだことがないようで、ハードsfが好きで『三体問題』は10回以上読んでいます。

「後で」: 劉慈欣に会ったら何と言いますか?

彭志暉: 名前を書いてください。

「後で」：今はサインを求める人がたくさんいるはずです。この状況に遭遇したとき、あなたは何を考えますか?

彭志暉：もっと早く知っていたら、書道の練習をしていたのに。

「遅刻」: あなたには、ステーション b の有名な up オーナー、天才少年、スター企業の共同創設者、ワイルドな鉄人、フルスタック オーバーフロー エンジニアなど、たくさんのレッテルが貼られています。どのレーベルが好きですか?

彭志暉：個人的に言えば、私はエンジニアかもしれません。テクノロジーはまだまだ面白いと思います。将来的に経済的に自由になったら、必ずしもビデオを作るとは限りませんが、技術的なことは間違いなく続けます。

「その後」：「天才少年」というタイトルについてどう思いますか？

彭志暉：私は自分が天才だとは思っていません。誰もがそう呼ぶ必要はありません。ただ興味があり、何かを作ってみたいという気持ちがあったのですが、たまたま、さまざまなプラットフォームや機会に恵まれた比較的良い時代に出会い、努力と幸運があったのです。

「その後」：天才とはどんな人だと思いますか？

彭志暉：教科書に出てくる科学者のように、彼らの存在は全世界の発展の軌道に大きな影響を与える可能性があります。

「その後」：本物の人型ロボットを作った者だけが天才とみなされるのか？

彭志暉: 私たちが作ったロボットにこのタイトルを付けます。

タイトル写真の出典: 彭志暉。