北京
出品 | 態(tài)度AGI
作者 | 袁寧
編輯 | 丁廣勝 楊霞清
當(dāng)“龍蝦”爬上越來越多人的電腦桌面，企業(yè)端的 AI 革命似乎已沒有退路。
2026年，OpenClaw（龍蝦）的爆火像一顆深水炸彈，炸開了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型最后一層心理防線。這個能在個人電腦上自主操作、處理復(fù)雜任務(wù)的AI智能體，讓無數(shù)企業(yè)的一把手第一次真切地感受到：AI不再是PPT里的愿景，而是競爭對手明天就可能用來顛覆你的武器。
過去需要反復(fù)論證、層層匯報(bào)的 AI 項(xiàng)目，如今節(jié)奏突然被壓縮。“領(lǐng)導(dǎo)只問一個問題：兩個月之內(nèi)，能不能讓我看到結(jié)果？”楓清科技創(chuàng)始人兼CEO高雪峰告訴網(wǎng)易智能，這種前所未有的緊迫感，正在重塑企業(yè)推進(jìn) AI 的方式。
但真正走到落地階段，很多企業(yè)才發(fā)現(xiàn)事情遠(yuǎn)沒有想象中順利。
過去一年，"煙囪式建設(shè)讓系統(tǒng)難以互通，大模型萬能論屢屢碰壁，知識庫推了半天員工卻不愿上傳數(shù)據(jù)……“很多企業(yè)砸了錢，但沒看到結(jié)果?！备哐┓逭f。
楓清科技恰好站在了這場變革的交匯點(diǎn)上。
今年春節(jié)前夕，楓清科技（Fabarta） 發(fā)布了 Fabarta 個人智能體“龍蝦”Mac 版本；3月7日，適配 Windows 的版本也正式上線。與海外版本往往需要復(fù)雜部署不同，這款產(chǎn)品主打“開箱即用”：用戶無需調(diào)試環(huán)境或配置工具，一鍵即可擁有一個可以自動完成任務(wù)的個人智能體。
這款兼顧易用性與安全性的個人專屬智能體龍蝦版，上線后迅速獲得市場認(rèn)可，短短幾天內(nèi)便積累了數(shù)萬活躍用戶，成為企業(yè)端智能體普及的重要入口。
楓清科技由前 IBM 與阿里云技術(shù)老兵高雪峰創(chuàng)立，定位為“AI+產(chǎn)業(yè)”的基礎(chǔ)設(shè)施提供者。與許多創(chuàng)業(yè)公司不同，他們既不參與通用大模型的軍備競賽，也不做簡單的 AI 應(yīng)用包裝，而是直接扎進(jìn)化工、制造、醫(yī)藥等重型產(chǎn)業(yè)，與中國中化、TCL 中環(huán)、華潤醫(yī)藥等鏈主企業(yè)共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)智能體。
網(wǎng)易科技獨(dú)家獲悉，楓清科技已完成 Pre-A+ 輪融資，估值約1億美元。公司累計(jì)融資已超過2億元，投資方包括藍(lán)馳、將門、朗瑪峰等。
增長同樣迅猛。2026年僅第一季度，楓清科技營收便接近了去年全年的收入規(guī)模；2025年公司營收增速也保持在300% 以上。據(jù)我們了解，公司與多家產(chǎn)業(yè)方正在推進(jìn) A 輪融資，2027年赴港上市計(jì)劃也已提上日程。
在高雪峰看來，OpenClaw 掀起的這輪智能體浪潮，真正釋放的信號不是某一個產(chǎn)品的成功，而是企業(yè)級智能體時(shí)代正在全面到來。
近日，我們與高雪峰進(jìn)行了一次深度對話，聊了聊龍蝦熱潮背后的真實(shí)企業(yè)需求、AI落地的四大陷阱、產(chǎn)業(yè)智能體的可復(fù)制模式，以及一個創(chuàng)業(yè)者穿越周期的判斷與野心。
以下為對話內(nèi)容，經(jīng)不改變原意的編輯。
龍蝦沖擊波：當(dāng)AI教育成本歸零，企業(yè)只給你兩個月
網(wǎng)易智能：最近“龍蝦”（OpenClaw）爆火。很多人認(rèn)為，它讓AI落地的緊迫感進(jìn)一步放大。你在和企業(yè)客戶交流時(shí)，明顯感受到這種變化了嗎？
高雪峰： 沖擊力非常大。去年Manus這類智能體火的時(shí)候，它還是在一個外部端、服務(wù)器上，企業(yè)客戶其實(shí)還沒那么深的感知，覺得離自己的內(nèi)部環(huán)境還有點(diǎn)遠(yuǎn)。
但“龍蝦”出來了之后，大家發(fā)現(xiàn)它能在個人電腦側(cè)直接利用個人信息幫你處理很多事情，甚至什么都能自己干了。這讓很多大企業(yè)、央國企的一把手危機(jī)感明顯增強(qiáng)，覺得再不引入智能體，核心業(yè)務(wù)就會被競爭對手取代。
可以說，“龍蝦”的出現(xiàn)，把AI在企業(yè)端全面轉(zhuǎn)型的教育成本基本降到了零?，F(xiàn)在很多央企客戶直接去官網(wǎng)下載我們的龍蝦機(jī)器人，要求我們出方案，探討怎么鏈接到企業(yè)自有的私有大模型上。大家都認(rèn)為，企業(yè)端的智能體時(shí)代已經(jīng)徹底到來了。
網(wǎng)易智能：去年國家提出“人工智能+”行動意見，相當(dāng)于給企業(yè)了一個deadline，當(dāng)時(shí)企業(yè)已經(jīng)很關(guān)注AI。但這一輪你感受到的最大變化是什么？
高雪峰：“人工智能+”行動意見后已經(jīng)不是交個PPT匯報(bào)就能過關(guān)了 。領(lǐng)導(dǎo)要的是兩個月后就能看到落地結(jié)果 。誰的產(chǎn)品經(jīng)過驗(yàn)證、效果好，就立刻合作 。
他只關(guān)心一件事——系統(tǒng)能不能上線，能不能馬上演示 。在這股“落地倒逼”潮流下，模型參數(shù)能力不再是關(guān)鍵，“能否真正跑在生產(chǎn)環(huán)境里”才是現(xiàn)實(shí) 。
網(wǎng)易智能：楓清也推出了“龍蝦版”個人專屬智能體。相比開源版本或者大廠的云端部署版本，你們的核心差異在哪里？
高雪峰：龍蝦去年底開始在開源圈火，但其實(shí)我們在去年7月就推出了個人專屬智能體（Fabarta），理念是一致的。我們的“龍蝦版”有幾個核心的區(qū)別和優(yōu)勢：
第一是開箱即用。把開源龍蝦配置好是有門檻的，我們?yōu)槠胀ㄓ脩纛A(yù)配置了豐富的場景，并在什么場景下調(diào)用什么大模型做了最好的適配，直接降低了使用門檻。
第二是安全熔斷。開源龍蝦如果你給它機(jī)密信息，它甚至?xí)e誤地發(fā)郵件或者發(fā)到網(wǎng)上。我們在本地APP里兼顧了沙箱、日志跟蹤，一旦涉及到錢、發(fā)郵件等高危操作，會立即觸發(fā)熔斷，必須要讓人來參與確認(rèn)。
第三是長效記憶。這是最大的特色。開源版本通常是一個空白的運(yùn)行環(huán)境，而我們的版本結(jié)合了本地的多模態(tài)知識引擎。你可以把電腦里的數(shù)據(jù)、文檔拖進(jìn)去，它通過過往積累真正成為懂你習(xí)性的“長效記憶”助手。
最后是云邊聯(lián)動。我們的龍蝦版支持與企業(yè)云端的知識中臺、智能體平臺打通，它不僅是個人的生產(chǎn)力，還能賦能企業(yè)的全面智能化升級。
網(wǎng)易智能：很多人在使用龍蝦時(shí)，一個現(xiàn)實(shí)問題是Token成本太高。楓清是怎么解決這個問題的？
高雪峰：龍蝦里面涉及深度思考和各種規(guī)劃操作，背后消耗的Token成本的確非常大。如果用戶自己配個大模型，成百上千的Token很快就全燒沒了。
所以我們在背后做了非常多的Token調(diào)用精簡和優(yōu)化。我們推出了每個月9塊9的基礎(chǔ)版本，里面包含了極大的自有Token流量包，讓用戶能把龍蝦的基本場景跑起來。
我們做C端產(chǎn)品，并且和蘋果中國、麒麟操作系統(tǒng)做深度綁定，核心目的還是為了培養(yǎng)C端用戶的黏性，最終通過他們，把我們完整的“云邊端協(xié)同”方案帶到大B客戶的決策中去。
網(wǎng)易智能：剛剛你提到你們還推出了Fabarta個人智能體，看起來像To C產(chǎn)品。但楓清一直做To B，這背后的戰(zhàn)略是什么？
高雪峰：嚴(yán)格來說，我們做的不是傳統(tǒng)意義上的To C，而是服務(wù)于B端客戶中的C端用戶。這也是我們在推廣企業(yè)知識庫時(shí)發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)問題。
很多集團(tuán)搭建了知識平臺，卻發(fā)現(xiàn)無論如何推動，員工都不愿意把自己的數(shù)據(jù)上傳。大家覺得這些數(shù)據(jù)是個人資產(chǎn)，甚至是隱私。這種“上有政策，下有對策”的現(xiàn)象很正常。
因此，我們和客戶共同設(shè)計(jì)了一套“云邊端一體化”的知識架構(gòu)。我們的個人專屬智能體可以安裝在員工的個人電腦上，在本地管理和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)無需上傳云端，所有檢索、問答等功能都在本地完成，保護(hù)了用戶的隱私和數(shù)據(jù)所有權(quán)。 只有當(dāng)用戶自己認(rèn)為某些內(nèi)容有共享價(jià)值時(shí)，才可以一鍵將其中的精華部分上傳到企業(yè)知識庫。
這樣一來，既解決了員工個人辦公效率的問題，也讓企業(yè)知識庫能夠以一種更自然、更受歡迎的方式豐富起來。
所以，產(chǎn)品雖然形態(tài)是To C，但其根本目標(biāo)是解決B端客戶的落地難題，并作為我們觸達(dá)更多B端客戶的獨(dú)特渠道。我們正與麒麟OS、蘋果等廠商洽談合作，希望通過預(yù)裝等方式擴(kuò)大其影響力。
AI落地四大陷阱：為什么很多企業(yè)沒成果
網(wǎng)易智能：過去一年很多企業(yè)都在推進(jìn)“AI+產(chǎn)業(yè)”，但真正跑通的似乎并不多。從你的觀察來看，企業(yè)AI落地最常見的誤區(qū)是什么？
高雪峰： 總結(jié)下來有四個非常典型的問題。
第一是“大模型萬能論”的誤區(qū)。很多客戶覺得只要買個最牛的模型就能解決所有問題，但實(shí)際上，大模型雖然是至關(guān)重要的一環(huán)，卻絕非萬能鑰匙。智能化要真正落地，必須深入到一個個具體場景中去，單靠一個大模型來包攬一切是不現(xiàn)實(shí)的。
第二是“煙囪式建設(shè)”帶來的集成困境。為了快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，客戶往往會找不同的廠商來解決各個場景的智能化問題。但每個廠商的技術(shù)棧都不一樣，導(dǎo)致各個智能應(yīng)用就像一個個獨(dú)立的“煙囪”，彼此之間的數(shù)據(jù)和能力難以融合。當(dāng)客戶希望將這些場景整合，構(gòu)建更復(fù)雜、更智能的系統(tǒng)時(shí)，就會發(fā)現(xiàn)這是一項(xiàng)幾乎不可能完成的任務(wù)。這也是目前許多央國企普遍面臨的痛點(diǎn)。
第三是平臺建設(shè)的“雙重困境”。當(dāng)集團(tuán)意識到“煙囪林立”的問題后，很自然地會想到搭建一個統(tǒng)一的平臺來整合所有技術(shù)和場景。但這時(shí)，由于底層各個廠商的技術(shù)棧五花八門，要么是頂層規(guī)劃太死，陷入技術(shù)細(xì)節(jié)無法快速落地；要么是組織慣性太強(qiáng)，分公司或二級單位往往不愿意把自己寶貴的私有數(shù)據(jù)上傳到集團(tuán)級的知識庫中。
第四是“高價(jià)值場景的認(rèn)知瓶頸”。很多客戶一談AI就是“知識庫問答”，思路打不開，完全不知道如何把AI融入到研、產(chǎn)、供、銷這些核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)。如何找到并定義這些更高階的場景，也是一個亟待解決的問題。
網(wǎng)易智能：面對這些問題，楓清在實(shí)際項(xiàng)目中是如何推進(jìn)AI落地的？有沒有一套比較成熟的方法論？
高雪峰：我一直有個“杯子理論”?，F(xiàn)在客戶要的不只是一個空的“杯子”（平臺軟件），他要的是一杯裝好了飲料、開蓋即飲的“特飲”。
我們的做法是，先找行業(yè)里的“鏈主”企業(yè)——比如化工領(lǐng)域的中國中化、制造領(lǐng)域的TCL中環(huán)、醫(yī)藥領(lǐng)域的華潤醫(yī)藥。我們跟這些鏈主共創(chuàng)，在最核心的生產(chǎn)場景里磨合出一套完整的、帶業(yè)務(wù)邏輯的智能化方案。這就是我們要賣的“特飲”。
當(dāng)這杯飲料在鏈主企業(yè)身上驗(yàn)證了ROI，剩下的就是通過產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行復(fù)制。比如在化工能源產(chǎn)業(yè)鏈，我們在山東成立了合資公司，直接把我們在中化打磨好的智能體方案復(fù)制到當(dāng)?shù)孛駹I化工園區(qū)。客戶只要看一眼中化的案例，決策成本就會極低，因?yàn)樗吹降氖且粋€能跑出結(jié)果的、完整的業(yè)務(wù)閉環(huán)。
網(wǎng)易智能：目前在哪些行業(yè)落地比較深入？能舉一些典型案例嗎？
高雪峰：我們其實(shí)一直圍繞的都是“AI+大產(chǎn)業(yè)”這個核心方向。我們的技術(shù)和平臺本身是跨行業(yè)的，但我們會優(yōu)先選擇與各行業(yè)的頭部“鏈主企業(yè)”進(jìn)行深度融合。
因?yàn)轭^部企業(yè)擁有最寶貴的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)資源和真實(shí)場景，而我們提供領(lǐng)先的技術(shù)、產(chǎn)品和平臺。這種結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)“1+1遠(yuǎn)大于2”的效果。
目前，我們已經(jīng)在多個行業(yè)取得了深入的合作成果：
在化工能源領(lǐng)域，我們與中國中化旗下的中化數(shù)智合作非常深入。我們的多模態(tài)知識引擎幫助他們蒸餾行業(yè)模型，結(jié)合豐富的智能能力，整體實(shí)踐走得非?？壳?。
在先進(jìn)制造領(lǐng)域，我們?nèi)ツ陝倓偱cTCL中環(huán)達(dá)成了第一期智能體業(yè)務(wù)合作，項(xiàng)目成果獲得了TCL集團(tuán)AI大賽的一等獎，是從262支參賽隊(duì)伍中經(jīng)過兩輪評選脫穎而出的。
在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，我們從今年開始與華潤醫(yī)藥的合作也已非常深入，并計(jì)劃將這些成功經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到該領(lǐng)域的其他大型客戶中。
此外，在金融、交通和保險(xiǎn)行業(yè)，我們也有一些頭部客戶，比如華夏銀行、龍銀智達(dá)以及泰康保險(xiǎn)等。
除了企業(yè)智能體平臺與場景應(yīng)用以外，我們已經(jīng)深入到國家層面更高戰(zhàn)略價(jià)值的、企業(yè)層面更高壁壘的AI4S領(lǐng)域。從AI賦能新材料的研發(fā)開始，通過與中化、火山引擎、頭部985高校的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，到北京區(qū)域及其他地區(qū)的AI4S平臺建設(shè)；從承接中國中化AI賦能新材料領(lǐng)域的智能體與蒸餾模型，到山東東營中試基地和民營化工企業(yè)的業(yè)務(wù)閉環(huán)。 搭建了以央企鏈主企業(yè)資源和數(shù)據(jù)為核心，一線城市主導(dǎo)AI賦能新材料領(lǐng)域的科研，聯(lián)動區(qū)域性中試基地，搭建智能化干濕實(shí)驗(yàn)到規(guī)模化量產(chǎn)的閉環(huán)，已經(jīng)準(zhǔn)備幫助化工材料企業(yè)每年實(shí)際提升至少數(shù)倍的研發(fā)效率和節(jié)省千萬級別以上的成本。
我們是一家科技公司，專注于“AI+產(chǎn)業(yè)”中的“AI”部分。沒有產(chǎn)業(yè)的深度參與，我們自己不可能憑空做出一個行業(yè)解決方案。
因此，我們的核心戰(zhàn)略就是與鏈主企業(yè)共創(chuàng)。這些企業(yè)不僅需要自身使用我們共同研發(fā)的技術(shù)和產(chǎn)品，更重要的是，他們有強(qiáng)大的意愿將這些能力賦能給整個產(chǎn)業(yè)鏈。這種合作模式是我們非?？粗氐?，也是我們愿意持續(xù)投入的方向。我相信，在中國做“AI+產(chǎn)業(yè)”，這是一條非常行之有效的路徑。
網(wǎng)易智能：如果一個企業(yè)從零開始構(gòu)建產(chǎn)業(yè)智能體，大致需要經(jīng)歷哪些步驟？
高雪峰：在B端，構(gòu)建一個產(chǎn)業(yè)智能體通常分為以下幾個步驟：
首先，也是最重要的一步，是共同定義這個智能體要解決的高價(jià)值場景是什么，評估它能帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。同時(shí)，也要評估實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)投入，做出綜合判斷。
選定場景后，我們會將客戶現(xiàn)有的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行知識建模，注入到我們的多模態(tài)知識引擎中。這是構(gòu)建智能體“大腦”的基礎(chǔ)。
接著，我們會測試不同參數(shù)規(guī)模的模型在特定場景下的表現(xiàn)。如果發(fā)現(xiàn)通用大模型效果不佳，就需要啟動“行業(yè)蒸餾模型”流程，為客戶定制一個更懂行、更高效的小尺寸行業(yè)專屬模型。
基于我們的智能體平臺，通過拖拉拽的方式，將知識引擎、模型和企業(yè)已有的工作流（Workflow）串聯(lián)起來。最后，開發(fā)或配置智能體的前端交互界面，完成“最后一公里”的交付。
不過，智能體上線只是開始。它必須在實(shí)際產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中不斷接收用戶的反饋，這些反饋會反過來指導(dǎo)我們修正底層的知識結(jié)構(gòu)和優(yōu)化模型。通過這個持續(xù)迭代的閉環(huán)，智能體才會越用越智能，最終真正融入業(yè)務(wù)。
營收年增速超300%：扎入產(chǎn)業(yè)鏈做可復(fù)制智能體
網(wǎng)易智能：目前整體營收情況如何？
高雪峰：最能說明問題的是增速。2024年我們首年商業(yè)化實(shí)現(xiàn)了小幾千萬的營收，到2025年，收入實(shí)現(xiàn)了300%以上的高增速。
今年僅第一季度，我們一個季度就完成了接近去年全年的收入規(guī)模。要知道，第一季度通常是To B行業(yè)的傳統(tǒng)淡季。
所以我們現(xiàn)在非常有信心在2026年實(shí)現(xiàn)全年?duì)I收突破2億元的目標(biāo)，保持300%到400%左右的增長趨勢。
網(wǎng)易智能：在業(yè)務(wù)增長的同時(shí)，你們的資本節(jié)奏似乎也在加快？
高雪峰：是的。在業(yè)務(wù)閉環(huán)沒通之前，我在融資上一直非常謹(jǐn)慎，不希望盲目擴(kuò)張。但現(xiàn)在飛輪已經(jīng)轉(zhuǎn)起來了。
我們剛剛Close了Pre-A+輪的融資。這輪進(jìn)來的投資方非常有指向性，都是在化工、能源、新材料尤其AI4S等領(lǐng)域具備很好的產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)的機(jī)構(gòu)。
同時(shí)，我們已經(jīng)開啟了正式的A輪融資，不少大型產(chǎn)業(yè)投資方已經(jīng)認(rèn)領(lǐng)了比較大的份額。我們目前的計(jì)劃是在今年3到4月完成A輪，夏天Close B輪到C輪。根據(jù)目前的業(yè)務(wù)邏輯和合規(guī)審計(jì)進(jìn)度，我們擬定了2027年赴港上市的時(shí)間表，相關(guān)的審計(jì)、券商及法務(wù)團(tuán)隊(duì)都已經(jīng)開始對接。
網(wǎng)易智能：想具體了解一下合作展開的細(xì)節(jié)，比如和央企、頭部企業(yè)合作時(shí)，一般是如何啟動項(xiàng)目的？
高雪峰：現(xiàn)在的合作邏輯和過去完全不同了。雖然不排除有政府項(xiàng)目會直接采買幾千萬的大系統(tǒng)，但在與央企和頭部企業(yè)的合作中，幾乎都是從一個個小場景開始驗(yàn)證的。
現(xiàn)在接觸大型央企時(shí)，已經(jīng)不是想象中只會談空泛戰(zhàn)略了，對方會直接列出具體問題：“我這里有1、2、3、4、5五個場景需要解決，你們的技術(shù)能不能滿足？你們的平臺能不能支持未來更多的場景擴(kuò)展？”
如果我們的技術(shù)方向和案例能匹配他們的需求，就會立刻進(jìn)入POC階段，快速試驗(yàn)一個場景。POC結(jié)果好，就簽一個小合同，逐步驗(yàn)證，再擴(kuò)大合作規(guī)模。整個過程非常高效，不拖泥帶水。
網(wǎng)易智能：從第一次接觸到最終簽單，通常需要多長時(shí)間？
高雪峰：對于大客戶而言，從第一次接觸到最終簽單，至少需要半年時(shí)間。雖然AI時(shí)代節(jié)奏很快，但國央企必需的合規(guī)、監(jiān)管流程是省不掉的。這其實(shí)對我們也是一種保護(hù)，因?yàn)樽咄晁辛鞒蹋罱K能中選的，一定是技術(shù)實(shí)力和服務(wù)能力最強(qiáng)的供應(yīng)商。
網(wǎng)易智能：您剛提到從“小合同”開始，初期的合作金額大概是多少？
高雪峰：大部分客戶的初期合作金額一般都在百萬以內(nèi)，可能是幾十萬到大幾十萬不等。我們也不希望一上來就接一個上千萬的大單，因?yàn)殡p方需要一個磨合的過程。
小單子周期短，可以快速試驗(yàn)和驗(yàn)證。如果客戶對我們的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)都認(rèn)可，合作規(guī)模會自然地?cái)U(kuò)大。去年我們很多百萬級的客戶，今年已經(jīng)成長為千萬級的大客戶了。
網(wǎng)易智能：這個過程需要大量定制化開發(fā)嗎？會不會虧本？
高雪峰：關(guān)于定制化，說實(shí)話，服務(wù)鏈主企業(yè)確實(shí)需要一些定制開發(fā)，但我們并不認(rèn)為這是“虧本”的投入。
我們的研發(fā)團(tuán)隊(duì)只有60多人，要服務(wù)多個行業(yè)，不可能做重度定制。我們所謂的“定制”，更多是輕量級的，比如調(diào)整UI、增加一些API接口、與客戶的老舊系統(tǒng)做數(shù)據(jù)集成等。
更重要的是，我們和客戶共創(chuàng)的場景智能體，其核心能力是可復(fù)制、可產(chǎn)業(yè)化的。
網(wǎng)易智能：當(dāng)一個場景跑通后，你們是如何在產(chǎn)業(yè)鏈中復(fù)制的？
高雪峰：當(dāng)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)復(fù)制階段，我們的盈利模式更像訂閱服務(wù)。由鏈主企業(yè)牽頭，將其下屬單位或產(chǎn)業(yè)鏈伙伴發(fā)展為用戶。
對于一些簡單的知識庫搭建、工作流創(chuàng)建，客戶的二級單位自己就能完成。對于更復(fù)雜的需求，我們提供技術(shù)支持。
這種模式下，我們的投入成本很低，但可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模推廣，從而用最少的投入，幫助客戶實(shí)現(xiàn)最大的智能化價(jià)值，同時(shí)我們的產(chǎn)品也在更多場景中得到了驗(yàn)證和完善。
應(yīng)對“智能危機(jī)”：要用AI工具來取代“舊的自己”
網(wǎng)易智能：最近《2028全球智能危機(jī)》那篇文章非?；?，認(rèn)為Agent將取代所有軟件。你怎么看這種觀點(diǎn)？
高雪峰：我在IBM時(shí)就研判過，傳統(tǒng)工作流（Workflow）遲早會被“意圖驅(qū)動的工作流”（Intention-to-Workflow）所顛覆。
但必須理性地看，SaaS沒那么容易被完全取代，尤其是在國內(nèi)。國內(nèi)企業(yè)的本地環(huán)境極其復(fù)雜，數(shù)據(jù)的孤島效應(yīng)極其明顯，很多企業(yè)甚至連基礎(chǔ)SaaS化都沒完全跑通，怎么可能直接跨越到全自動化？
所以我認(rèn)為，到2028年，SaaS不會消亡，但它們會被“Agent化”。Agent更像是一種原生的“探針”和“插件”，插進(jìn)傳統(tǒng)的ERP、財(cái)務(wù)或供應(yīng)鏈系統(tǒng)中，讓原本沉重、被動的系統(tǒng)搖身一變，成為主動決策的智能體。這才是更務(wù)實(shí)的落地路徑。
網(wǎng)易智能：很多人也擔(dān)心AI會取代大量白領(lǐng)工作。你會怎么建議職場人應(yīng)對？
高雪峰：AI取代勞動力的事，在美國確實(shí)已經(jīng)引發(fā)了廣泛的裁員潮，這絕不是危言聳聽。
我給員工和職場人的建議很簡單：無論你從事什么行業(yè)，必須要把AI（無論是龍蝦智能體還是大模型）當(dāng)成自己的貼身武器。
你要把自己的經(jīng)驗(yàn)、特長與AI能力融合在一起。只有當(dāng)你學(xué)會利用AI工具來取代“舊的自己”時(shí)，你才能在市場上擁有一席之地。如果你完全與這個趨勢脫節(jié)，風(fēng)險(xiǎn)確實(shí)是非常大的。這不僅是企業(yè)的必修課，也是個人職業(yè)生涯的必修課。
網(wǎng)易智能：回顧你的職業(yè)經(jīng)歷，從IBM到阿里云，再到創(chuàng)業(yè)。如果時(shí)間倒流，你的創(chuàng)業(yè)方向會改變嗎？
高雪峰：答案是肯定的。每個階段的技術(shù)邏輯和市場環(huán)境都完全不同。
如果是在IBM時(shí)期創(chuàng)業(yè)，我的積累主要在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)和可復(fù)用資產(chǎn)上，比如數(shù)據(jù)中臺、大數(shù)據(jù)平臺、知識圖譜等。當(dāng)時(shí)我們已經(jīng)做了一些非常前沿的項(xiàng)目，比如為平安打造第一代智能客服，結(jié)合了知識圖譜和BERT模型。
但那時(shí)，整個市場對“智能化”的理解還很模糊，大家談?wù)摰母嗍恰皵?shù)字化轉(zhuǎn)型”。AI的應(yīng)用多是局部的“點(diǎn)綴”，比如智能客服、圖像識別等。所以，如果那時(shí)創(chuàng)業(yè)，我大概率會選擇在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，比如數(shù)倉、數(shù)據(jù)中臺方向，市場空間大，但競爭也極其激烈。
后來在阿里云的兩年，我的思考又進(jìn)了一步。我看到了如何用產(chǎn)品驅(qū)動的方式服務(wù)更廣泛的中腰部客戶，也看到了大廠如何通過規(guī)模效應(yīng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。但這也讓我意識到，對于一個初創(chuàng)公司，能否找到一個精準(zhǔn)的產(chǎn)品方向并成功突圍，依然是巨大的問號。
到2021年底我正式創(chuàng)業(yè)時(shí)，我的方向就非常清晰了：打造一個幫助企業(yè)完成智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)平臺和基石。
這是基于我在To B領(lǐng)域服務(wù)大客戶和觸達(dá)中小客戶的雙重經(jīng)驗(yàn)，以及在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的技術(shù)積累。
網(wǎng)易智能：能介紹一下公司的定位，以及公司的技術(shù)路線是如何一步步發(fā)展到今天的嗎？
高雪峰：關(guān)于公司的定位，其實(shí)我們的核心目標(biāo)從創(chuàng)業(yè)第一天到現(xiàn)在從未改變：通過挖掘企業(yè)內(nèi)各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)價(jià)值，提供平臺型的技術(shù)和產(chǎn)品，支撐企業(yè)完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
但實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)的路徑是逐步演進(jìn)的。如果我在2021年就說要做大模型和多模態(tài)知識引擎，大家會覺得不切實(shí)際，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的市場環(huán)境并不看好這些技術(shù)。所以我們只能一步步來，確保每一步都為客戶創(chuàng)造價(jià)值。
我們的技術(shù)演進(jìn)路徑也非常清晰：
創(chuàng)業(yè)第一年，我們就用Rust語言從零開始，研發(fā)了原生的分布式圖存儲與計(jì)算技術(shù)。這是我們最核心的競爭力之一。
隨后，我們逐步將向量、JSON等數(shù)據(jù)模態(tài)融合進(jìn)來，形成了真正的多模態(tài)知識引擎。這個引擎能深度建模數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使得我們的智能問答等應(yīng)用，在沒有特意調(diào)優(yōu)模型的情況下，準(zhǔn)確率就能天然地比競品高出10%-15%。
隨著客戶需求深入，我們發(fā)現(xiàn)僅有通用引擎不夠，還需要專業(yè)的行業(yè)知識。于是我們發(fā)展了第二條腿——行業(yè)蒸餾模型，幫助客戶在細(xì)分領(lǐng)域訓(xùn)練更專業(yè)的模型。
在“雙輪驅(qū)動”的基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了上層的知識中臺和產(chǎn)業(yè)智能體平臺。前者幫助企業(yè)智能地管理和利用知識資產(chǎn)，后者則通過智能體插件對接企業(yè)工作流，實(shí)現(xiàn)流程自動化和智能化。
到今天我們已經(jīng)形成了一個完整的體系：以多模態(tài)知識引擎和行業(yè)蒸餾模型為雙輪驅(qū)動，以知識中臺和產(chǎn)業(yè)智能體平臺為上層應(yīng)用支撐，最終幫助客戶實(shí)現(xiàn)真正的智能化升級。我們的目標(biāo)始終如一，但實(shí)現(xiàn)它的路徑是隨著技術(shù)積累和客戶需求而不斷清晰和完善的。
這些選擇雖然讓我們在短期內(nèi)沒有跟隨熱點(diǎn)爆發(fā)，但為我們奠定了厚積薄發(fā)的基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信“AI+產(chǎn)業(yè)”是未來，并在這個方向上持續(xù)布局。
網(wǎng)易智能：上次我們聊，您提到最關(guān)注的事是“跑通業(yè)務(wù)閉環(huán)”。今天聊下來，營收翻了幾倍，資本和上市節(jié)奏也明確了，您當(dāng)下的心境變了嗎？
高雪峰：業(yè)務(wù)閉環(huán)在去年底到春節(jié)期間已經(jīng)完全形成了。不管是化工、制造還是醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈，邏輯都通了。我現(xiàn)在給事業(yè)部負(fù)責(zé)人的任務(wù)就是：讓飛輪轉(zhuǎn)得越來越快，要讓團(tuán)隊(duì)的成長速度，匹配上業(yè)務(wù)每年幾倍的指數(shù)級增長。
網(wǎng)易智能：你曾引用馬斯克的話，說創(chuàng)業(yè)像“嚼著玻璃凝望深淵”?，F(xiàn)在這種感受還在嗎？
高雪峰：（笑）這種孤獨(dú)感和壓力是恒久的，這是創(chuàng)業(yè)者的宿命。
你在開創(chuàng)一種前無古人的產(chǎn)業(yè)落地模式，在開拓一個沒有任何參考對象的行業(yè)時(shí)，你一定是孤獨(dú)且痛苦的。每一步?jīng)Q策都可能伴隨著巨大的挑戰(zhàn)和沖擊。
但我始終認(rèn)為，業(yè)務(wù)結(jié)果的爆發(fā)，就是給我們團(tuán)隊(duì)在這條路上走下去、抵御孤獨(dú)的最大信心。我們隨時(shí)做好了面對任何挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備，因?yàn)槲覀兦宄?，這就是開創(chuàng)時(shí)代必須付出的代價(jià)。
網(wǎng)易智能：如果用一句話來形容未來的楓清科技，您希望它是一家什么樣的公司？有人說它是中國的IBM加微軟，您認(rèn)可嗎？
高雪峰：IBM懂客戶價(jià)值和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，微軟擅長產(chǎn)品化和生態(tài)，我們確實(shí)融合了這兩者的基因。但如果定義未來，我更傾向于說我們是一家“原生AGI智能應(yīng)用工廠”。
未來的企業(yè)，不需要每個部門都去買模型、做訓(xùn)練，他們需要的是直接把“生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)”喂進(jìn)我們的工廠，通過我們平臺加工出無數(shù)個能解決實(shí)際問題的智能體，直接投產(chǎn)使用。我們給客戶帶來的，是不可估量的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
*網(wǎng)易科技重磅推出系列對話欄目《態(tài)度AGI》。過去三年，AI變革風(fēng)起云涌，全球科技秩序正在重構(gòu)，通往AGI的道路或許正在悄然臨近。本欄目以AGI為題，將對話100位AI專家、企業(yè)家、投資人，試圖撥開云霧，與大家一道見證AGI時(shí)代的到來。第五十二期對話楓清科技高雪峰：龍蝦之后，企業(yè)搞AI沒有退路了
*往期回顧
《態(tài)度AGI》第十五期對話榮耀趙明：AI時(shí)代 開放肯定會擊敗封閉
《態(tài)度AGI》第十六期對話昆侖萬維首席科學(xué)家顏水成：大模型的三個共識與三個分歧
《態(tài)度AGI》第十七期對話聶再清：生物醫(yī)藥即將迎來“ChatGPT時(shí)刻”，2-3年內(nèi)實(shí)現(xiàn)重大技術(shù)飛躍
《態(tài)度AGI》第二十三期：對話訊飛創(chuàng)投合伙人朱永：AI創(chuàng)企已經(jīng)邁入了價(jià)值兌現(xiàn)的關(guān)鍵時(shí)刻
《態(tài)度AGI》第二十四期：對話王嘯：我看好應(yīng)用層，一直沒投基礎(chǔ)大模型
《態(tài)度AGI》第二十五期：對話投資人姚海波：人形機(jī)器人尚未解決“手”和“腦”問題
《態(tài)度AGI》第三十七期：對話首程控股葉芊：具身智能走過“嬰兒期” 2025是交付
《態(tài)度AGI》第三十八期：對話XREAL徐馳：AI眼鏡只有5歲智商
《態(tài)度AGI》第三十九期：對話谷歌全球廣告副總裁：搜索廣告正在被AI改造，關(guān)鍵詞邏輯變了！
《態(tài)度AGI》第四十期：對話宇樹科技CEO王興興：回應(yīng)關(guān)于宇樹上市，機(jī)器人降價(jià)，AI投入以及出貨量
《態(tài)度AGI》第四十一期：對話VAST創(chuàng)始人宋亞宸：“3D時(shí)代的抖音”當(dāng)屬創(chuàng)業(yè)者
《態(tài)度AGI》第四十二期：專訪 | Soul怎么做AI伴侶？CTO陶明：我們不定義關(guān)系
《態(tài)度AGI》第四十三期：對話Plaud莫子皓：還沒投廣告 國內(nèi)產(chǎn)品銷量已經(jīng)第一
《態(tài)度AGI》第四十四期：對話靈足時(shí)代聯(lián)創(chuàng)邵元欣：做機(jī)器人領(lǐng)域的“英偉達(dá)”
《態(tài)度AGI》第四十五期：VLA模型仍存在明顯缺陷 大曉機(jī)器人攜ACE范式入
《態(tài)度AGI》第四十六期：對話傳音阿里夫：方向大于速度｜300億美金市場的“非洲之王”用AI找第二曲線
《態(tài)度AGI》第四十七期：破解具身智能“數(shù)據(jù)荒”，對話鹿明創(chuàng)始人：數(shù)據(jù)采集效率提升5倍，成本降至1/5
《態(tài)度AGI》第四十八期：給機(jī)器人做仿真訓(xùn)練 這家創(chuàng)企年?duì)I收破億 預(yù)計(jì)26年翻4倍
《態(tài)度AGI》第四十九期：對話周亞輝：不和字節(jié)騰訊卷，要在海外做“AI版Spotify"
《態(tài)度AGI》第五十期：對話傅利葉CEO顧捷：意念控制機(jī)器人不是科幻 1-2年就落地
《態(tài)度AGI》第五十一期：獨(dú)家對話吳軍：AI剛起步，泡沫期或在2028年，絕大部分AI公司終將消亡
本文來源：態(tài)℃
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