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2021/12/25
李志飛在谷歌當了兩年工程師，專攻自然語言處理，回國創立出門問問，從技術人員到創業者，從做軟體到做硬體，李志飛以工程師的氣質從矽谷到走出了一條與眾不同的人工智慧創業道路。李志飛總結了他對人工智慧技術和實踐的思考，其創業經歷對程序員和創業者都有啟發。
李志飛，人工智慧科技公司出門問問、Ticwatch智能手錶創始人，美國約翰霍普金斯大學計算機博士及自然語言處理專家，前Google美國總部科學家，世界主流開源機器翻譯軟體Joshua主要開發者。
一個公司做到C輪，累計融資7500萬美金，員工230餘人的科技公司CEO應是一種怎樣的感受？
李志飛總穿著出門問問文化衫，照相時舉起左手，露出手腕上的Ticwatch。他幾乎不出北京城，住在公司旁，走路上班，95%以上的工作時間都呆在公司，沒有閑暇時光，也沒有周末。他說：
「我也認識很多CEO朋友，看他們天天飛來飛去，各種聚會，我就特別好奇，你們做CEO怎麼這麼爽啊？」
科恩曾說：詩只不過是生命證物之一，如果你的人生豐實，詩只是灰燼而已。
我想，李志飛的世界大抵如此。
他很少接受採訪，「問的問題都比較類似，網上都有，那幹嘛采？可以直接到網上搜一搜。」
「大家問的最多的？」
「為什麼創業？人工智慧到什麼階段了？未來在什麼地方？」
「那你最怕他們問什麼？」
「我挺怕人家問我機器會不會代替人啊，你做的事情到底和人工智慧有什麼關係啊……他們認為我是人工智慧專家，期望我能預測未來，今年怎樣，明年怎樣，現在什麼階段——可其實這些問題，是沒人能夠回答的。」
Part One：談人工智慧
「奇點理論是最有欺騙性的」
「為什麼這些非一線AI工作人員，總希望講些摸不著看不見的東西？」
最讓他感到憤怒的，是熱火朝天的人工智慧奇點論（機器超越並取代人類智慧）。
「第一，『機器取代人類』很能吸引眼球，這是論述者的一廂情願；第二，不用他們真的來做。『奇點』是最具欺騙性的，它介於科幻與科學之間，有數學、有公式、有圖表，看起來很專業，但其實所有預測都基於作者自己的YY……比如『指數增長』，並不是所有東西都會指數增長，就說NLP（自然語言理解），我在過去沒有看到任何指數增長的能力。奇點論所預測的東西，就是基於表象的外延推論，沒有告訴你要達到奇點第一步幹什麼、第二步幹什麼、第三步幹什麼……沒有執行路徑。坦白說，真正一線的AI工作人員往往比較清醒甚至有點悲觀，因為他負責產出，他知道自己是怎麼回事，現在是什麼方法，也知道缺陷在什麼地方。他沒有去做預測的能力，正如經濟學家不見得炒股炒的好。」
憤怒的背後，是他未曾道明的從業者的無奈：
風口一來，言必談人工智慧，真是好事嗎？
也許，這反倒會造成一種行業門檻很低的幻覺，大家都來做，就蘊生了一些很不成熟的產品，然後——大眾體驗不好，就又對人工智慧失望了。
李志飛在谷歌呆了兩年半，專攻NLP（自然語言處理）。自然語言是人類智慧的結晶，有了自然語言理解能力，才有後面的推理、意識、情感、社會協作等各種各樣的文明。
而自然語言處理，是人工智慧最困難的問題之一。
為什麼難？
「第一，你得知道怎麼建模，才能計算執行。比如下圍棋，你知道規則，可以去設計模型。但是，自然語言是經過幾千年、幾百年慢慢進化過來的。一個小孩子，一生下來啥都不會，突然某一天蹦出一些詞『爸爸媽媽』——人們不知道這是怎麼回事。當工程師或科學家都不知道怎麼去解釋時，你是很難去教計算機的。你別聽現在深度學習多牛逼，計算機能做的，就是你定好一個模型，設一個目標函數，讓計算機自己不停地去試，找到一個方案使目標函數值最大，它就認為這是solution——但它沒有真正『理解』這個東西是為什麼。」
「第二，人的溝通不僅僅是演算法。你現在能理解我說什麼，是因為你對這個物理世界有很多知識積累，有人生閱歷。如果現在我跟一個國中生來聊這個事，他可能知道我在說什麼『字』，但他並不理解——一個人要理解另一個人，除了字面上的意思外，還有背後的很多。什麼叫理解？這是很微妙的一個東西。一個有效的、深層次的溝通，本身是很難的。」
「如果機器真要像人一樣溝通，第一它要有語言能力，第二它要有對這個物理世界的知識積累——這兩個機器都很難做到。我們對物理世界的探索，很多東西都是很微妙的，莫名其妙就發生了。並不是所有東西都能數字化，我們沒法把一個人跟世界的交互全部都數字化然後fit到計算機裡面去——我們做不到『全』，也沒有合理的知識表示方式（knowledge representation）。」
「所以，『奇點』這種東西，目前看來沒有現實可能性，自然語言理解都做不到，更別說讓機器做到比人還要更有智慧、更有創意呀……沒有任何道理。」
深度學習之利與弊
隨著人工智慧行業近來大受關注，「深度學習」似乎承載了大眾的格外期待：一個通用的辦法去解決所有問題，一個統一世界的世外高人把所有的問題都解決了。
然而，在李志飛眼中，大眾對於「深度學習」的鼓吹有利有弊：
深度學習雖好，卻可能使研究界變得懶惰。
「拿語音識別來說，過去的研究者需要很認真地思考人們的語音信號到底應該提煉什麼特徵，可能幾十年一直在琢磨聲學，然後突然找到某個特徵剛好最能解釋現有訓練數據，這樣做出來的模型就很棒了。而深度學習的方法更加短平、粗暴。讓所有人都不再關注問題本身，人們不會再去試圖真正理解語言，而是去跑數據。」
「當媒體、非科研人員每天關注深度學習，對在專業領域默默琢磨事的人是很不公平的——現在好像語音識別的成功都是搞深度學習的人的功勞，這不扯嗎？語音識別的成功，是那些在語音領域做了很多很多年，又懂深度學習，又剛好趕上大數據、雲計算的機遇，結合起來才做好的。」
「以自然語言理解和翻譯為例，在很早期，很多人研究語言到底怎麼回事，規則是什麼，很多人做基於語言規則的翻譯，但後來發現規則是無窮無盡的；然後到了第二個階段，是基於統計的，有很多數據，不在乎語言是怎麼回事，不在乎規則，這些規則讓機器自動學習過來，研究者本身對規則完全不懂；現在的第三代研究者就更不懂了，對所研究的專業領域可能都不太關注了，只關注機器學習（最極端的可能認為深度學習就是機器學習或AI的全部），甚至有人提出連數據的標識都不要，完全靠計算，完全結果導向……幾乎所有領域的AI都經歷了這樣的過程。」
李志飛把AI的應用分為3個階段：
2004年之前，AI應用更多是學術界或政府的形象工程，但是Google Translate第一個把AI系統做成大規模的to C的產品，放到網上，上億人每天去使用它，搞來很多數據；
後來到2010年，人們發現到了瓶頸：數據的紅利、計算的紅利沒有了。「曾經我們做Google翻譯，基於大量數據去做，起初很嗨，準確率一下子從60%做到70%到80%，但是後來發現繼續加數據的時候，可能又掉到78%了，因為數據既是信息也是噪音」；
再之後到2012年，深度學習起了作用，帶來了更聰明的學習方法，AI又火了一陣子……
那麼未來呢？
「我想說，學術界也好，工業界也好，你想做到極致，還是靠兩者相結合。純靠深度學習就像死記硬背一樣，不是真正理解。我們不應該過度依賴深度學習，這種引導，會影響很多學生的技術價值觀。」
Part Two：談創業
好玩的是，本次採訪剛剛開始的前半個小時，李志飛「反守為攻」，盤問了我半個小時：
你們現在多少人了？
業務線什麼樣？
怎麼盈利？
到哪個階段了？
……
面對他連珠炮一樣的好奇追問，我只得老老實實一一作答，驚訝又好笑，而他也笑了：
「我現在最喜歡跟別人聊商業模式，有的時候聊一聊，我就知道對方是到了哪個階段的公司。」
他這麼說自有他的道理——如今科技創業公司遍地都是，但做到像出門問問這個量級，經過這麼多事兒的公司，並不多。
一路升級打怪
2012年，李志飛從Google離開，帶著「探索下一代人機交互」的初衷，回國成立了出門問問。
3年半的時間，出門問問從「一個demo」，發展成為一家有著230餘位員工的全棧式公司。去年10月獲Google C輪投資，成為Google 在 2010年主體業務抽離之後首次在大陸進行的投資，至此，出門問問累計融資7500萬美金。
而最早時，出門問問和硬體毫無關係。
2012年第一次融資時就是個demo，連界面都沒有，你說一句話，它在網上把答案找出來；後來做語音搜索，費盡心思打開了微信介面，第一次擁抱真實用戶，做出了個騰訊官方評的「十大公共賬號」；接著試水APP，效果不盡人意；2014年5月，將APP嵌入Google Glass，「出門問問」品牌打響，全國40場冬粉見面會熱熱鬧鬧，但一回到手機，效果就冷淡下來；商業化的道路更是一波三折：試了to B，又走向to C，到後來做了自己的操作系統Ticwear，並乾脆自己推出了硬體——智能手錶Ticwatch……
回顧這三年半，出門問問的發展史，就是個一次次脫胎換骨，不斷武裝自己升級打怪的過程。
「創業不像做科研，沒國家養著你，你需要一些階段性的成果，可能沒那麼好，但也得有，否則你拿不到投資，也招不到人。」
出門問問選擇的這條路本來就難，語音交互所面對的挑戰，是全球巨頭都在啃的硬骨頭，但即便是Siri也不溫不火——大眾期待太高，可技術與使用場景又不夠好，用戶便覺得不爽。
道路不易，何苦執此？
「新技術肯定如此，哪可能第一天所有人都接受？現在不行，並不代表不該去試。科技進步就是這樣子的過程——總有些偏執狂，固執並堅持著。」
創業精神就是發現並解決問題
「你隻身一人回來，怎麼號召大家跟著你一起干？」
「我說不來雞湯。很多人並不知道創業意味著什麼，你說賺錢？我相信真正對創業有一點點了解的人，都不會把創業作為賺錢的起點，因為創業肯定是九死一生的事。」
「那你怎麼打動你想招的人？」
「我會告訴他，我定了一個目標，過程中我遇到了哪些問題，我希望你把它搞定——我覺得這是吸引高層次人才最重要的點，就是所謂的『創業精神』。我覺得，創業精神就是問題驅動，發現問題解決問題，別那麼多借口，別說那麼多一定要這麼搞一定要那麼搞，整那麼多條條框框，都沒什麼意義。說白了，目標是這個，想盡辦法去試，這裡不行，換條路徑再試，再不行，再換個路徑去試，你可以『長期固執，短期靈活』，最終把事做好了，會非常有成就感——我只會向他描繪這個。至於語音識別是不是好？AI是不是棒？這個不用我去忽悠他，如果我還要跟他忽悠，那他就不是我找的那個人，就算他今天被我說服，我也很難去對未來打包票，三年後會怎樣……說這些是沒用的。所以我要招的人是這樣的：他自己擁有正確的價值觀和信仰，又有解決問題的實幹精神。」
基於這樣的標準，李志飛並不在乎應聘者過去是否做過類似的事。因此，出門問問很多骨幹都跨界而來——產品經理林宜立之前是做汽車的，市場總監Miya之前是做策略的。
「為什麼信任跨界轉型的人？」
「你看Google面試工程師，只花10%的時間問你以前幹什麼，然後他直接出題，讓你寫code，讓你design……他考的是你的智商。此外，他看你的文化感覺，看你是不是喜歡工程師這種職業，是不是有協作精神，有哪些soft skills。Google招人的根本邏輯是：找一個聰明人，他有對的價值觀，他很愛學習，他將帶來無限的想象空間。不希望招一個人過來只能做他之前做的事。」
「Larry Page是我花了2年半時間去觀察的一個人」
「我沒有任何去爬職業階梯的興趣。」
在進Google的第一天，李志飛就已經決定創業了。事實上，這是他讀書時就有的決定。當他畢業時，拿了很多offer，有的在紐約，在波士頓，在西雅圖，在洛杉磯，在矽谷……谷歌不是package最好的，也不是最學術的，但他最後選擇去谷歌，就是想看一看矽谷是怎麼回事。
當他從Google離職時，除了他的研究，他還帶走了谷歌文化的員工手冊。
在Google時，李志飛花了大量時間去研究Google的管理方法和文化。每一個TGIF都會去參加，坐在前面認真聽。他研究Google的工程師評級制度，人事檔案，招聘制度。譬如怎麼寫招聘review，「1分是如果你雇傭這個人我就滾蛋；2分是我不喜歡；3分是我無所謂；4分是你不僱用這個人我不高興；5分是你不僱用這個人我就滾蛋……」又譬如怎麼做code review，怎麼營造peer pressure，怎麼樣保證項目的代碼在幾十個程序員都改過以後還能夠奇迹般地跑。
他不僅觀察，還由表及裡地思考：
「Google在乎的是人的通才，一個工程師，不僅做演算法，也做工程，還把它推到產品里，這種ownership（主人翁精神）很重要。」
「為什麼做TGIF？因為Google全是一幫聰明人，聰明人最在乎的是『我為什麼做這個事』，TGIF就是為了解決這個。」
「Google用自下而上的OKR，好的東西自然往上浮，而不是自上而下的KPI，這個做法對員工素質要求非常高，沒有整套制度和人員素質相配套，就做不到。」
他坦言， Larry Page是他在Google花了2年半時間觀察的一個人。
「他的每一次TGIF我都會看，我會看他的郵件，看他在內部會議講的視頻……他做技術性公司的思路我是非常buy in的。」
他帶著這樣的積累回國創業，基於Google的管理辦法，塑造公司的工程師文化。當然，也不忘做一些本土化的改造迭代。
「以前剛招人時都按谷歌標準招，但可能連簡歷都收不到，對吧？就需要去改變策略。又比如OKR我就不會在我們公司完全的用，現在公司小，資源太有限，很多事情我一定是要自上而下去驅動。」
最難的決定
「回顧過去三年半，你做出的最艱難的決定是什麼？」
面對這個問題，李志飛陷入了思考。
在他看來，創業第一年最不糾結：有錢，成本低，沒什麼可迷茫的，就是把技術做出來。出門問問從2012年10月份開始，做NLP、語音識別，2013年5月上線微信公眾號，相當於用了8個月把技術基本做出來了。
2014年1月，公司從上海搬到北京，剛剛融第二輪錢，就開始做手機APP，做Google Glass APP……那個時候開始迷茫。
「技術已經出來了，但是你做的這些技術，誰用？沒人用！我們看到，很多人用我們的微信公眾號，用了幾天，不用了。作為一個to C的互聯網公司，沒用戶是要命的。後來我們在Google Glass上做語音搜索，可是做到後面，發現Google Glass自己都沒人用了！那個時候真的很迷茫，會去想：到底是個什麼樣的場景？」
「雖說每件事情都有階段性的作用，做Google Glass的確為我們積累了很多關注，但是，作為創業者，我自己肯定是最清楚的，我知道是怎麼回事……」
2014年5月，李志飛去深圳、矽谷看了很多公司，回來之後，李志飛做出了一個創業以來最痛苦而艱難的決定：
「做硬體。」
市場完全不一樣，硬體很難做，他們也沒做過。「這個賭真的很大。一入硬體深似海，進去了就出不來，決定的過程是很痛苦的。」
做什麼硬體？他的第一個答案是手錶。
「人機交互的變化一定是在新的設備上開始，在老的設備上，用戶已經有了習慣的方式，需求不會很強烈。」
而決定做硬體時，出門問問一個硬體背景的員工都沒有，更別說什麼供應鏈、電商……2014年8月，他把手機拆散，一個一個模塊去研究理解做一個電子消費產品都需要什麼。剛好諾基亞北京辦公室裁員，他們聯絡遍了諾基亞所有能聯繫到的人，一個器件一個器件，一個職位一個職位地去問。那一天，他明白了什麼是E(電子)，M(結構)，EM(電子結構)，邁出了進軍智能硬體的第一步。
2015年6月3日，出門問問發布了國內首款中文智能語音交互手錶Ticwatch，搭載中文智能手錶操作系統Ticwear。至今，一年不到，Ticwatch交出了銷售10萬台（發布時李志飛的預期是1萬台）、總銷售額過億的成績——對於智能硬體而言，這樣的單品銷量，在國內屈指可數，對AI創業公司來說更是如此。
面對這樣的成績，李志飛倒是非常冷靜：「做手錶短期很難做成百億銷售市場，未來我們可能賣50萬台，100萬台，但我很難看到未來兩年一下子做到1000萬台。做任何事都有短期的目標，關鍵的是你達到這個目標的過程中，是不是積累了更核心的一些東西。我認為我們做智能手錶，除了它本身的利潤，它更多的價值是打造了我們的團隊，我們的品牌，培養了我們做軟硬結合的能力，並對行業有了更深刻的認識……現在有10萬人願意花1000多塊錢買我們Ticwatch，這是對我們品牌和能力的肯定。」
而面向未來，李志飛認為：人機交互的形態可以進一步擴展。
4月底，公司推出了開車問問，發布人工智慧車載語音助手。
半個月之後，在Ticwatch發布一周年時，出門問問將推出Ticwatch的第二代，以及第二款軟硬結合的產品——將是一款車載設備。
「我對純粹的to B沒有任何興趣」
「我們跟世界上99%的AI公司不一樣的地方，是我對純粹傳統的to B沒有任何興趣。」李志飛坦言。
「好像技術團隊to B一開始更容易拿單子養活自己？」
「那有什麼意義呢？ 」
「你覺得沒意義？」
「首先我們創業不是為了生存。」
「你不會希望去做一個類似『出門問問 Inside』這樣的to B的東西？」
李志飛顯然經過了反覆的思考和計算，面對這個問題，他滔滔不絕起來：
「雖然AI現在那麼多人吹牛逼，其實作為創業者已經非常清楚，早期拿個天使、A輪、B輪，大家可以buy in你的夢想，但是越到後面就越是真金白銀——你得有用戶，有盈利。如果說，我做一個API，純粹靠API收錢，能收多少錢呢？我達到1000萬用戶，我每個收10塊錢，能賺一億人民幣，可是你知道我為了達到這1000萬用戶，一年團隊運營費用就得花一億人民幣，你的營收是個問題。」
「To B一開始能拿單子養活自己，但scale up（規模化）的方式你可以看得見：搶單子。你收10塊錢，另外一家收8塊錢，BAT跑出來免費……那這個時候你怎麼辦？唯一的辦法就是高度定製，這就是傳統意義的to B模式。那就是一單接一單，那就是沒scale up。而to C的魔力，就是存在戲劇性增長的可能。可能真到了一定階段，你就能莫名其妙10倍增長，to B這種東西真的是很難判斷戲劇性增長，很多人說那你起碼可以養活自己，可我創業不是為了養活自己——如果做這種沒有增長的盈虧平衡，那就是跟死沒什麼區別。說白了，我覺得創業，增長是唯一的目標。」
「我去波士頓看到很多AI公司，做著做著就把它做成了一個研究機構。它的融資思路跟在學校里做研究寫立項報告一樣：比如他3年前融過一次，估值300萬美金，融了100萬美金，等過了3年，他說我現在估值500萬，我要再融100萬美金，還可以維持3年——這就是很多教授的做法。波士頓很多機器人公司是這麼活的，你看不到任何增長的潛力，雖然一直活著，但我覺得這種活著沒什麼意義。」
「我不是在否定那些to B的公司，我只是覺得，如果很直白地把公司全部的商業模式賭注壓在to B提供API給別人，這條路對我們是走不通的，一定要創新。可能AI是整個定製的思路里30%的功夫，另外70%的思路都是產品化（比如說把AI演算法做到硬體里然後靠賣硬體模塊收費），或是本地化……我認為，所有AI公司發展，如果你70%以上的東西賭AI， 一定必死無疑，因為AI本身的問題，學術都沒有解，你企業有什麼解？無論to B還是to C，AI只是你下面的基石，你一定要基於 AI去拓展別的東西。」
李志飛很早就不把出門問問定位成一個語音識別的公司，他甚至不願意將它定位成一個人工智慧公司。
「這沒什麼意義，因為人工智慧不是一個商業模式。有人可能說，我是不是能通過後向服務來進行變現？但很大的問題是，語音交互系統是 API，用戶無法感覺到你，你總不能在語音里做廣告吧？你又控制不了用戶產品，對品牌的積累也沒有什麼價值——這個時候，所有的互聯網所說的『羊毛出在狗身上』是做不到的，羊毛一定出在羊身上，但如果沒人買你這個羊毛，那就慘了。」
「我們為什麼to C？第一，我從AI出發，在to C市場上是有亮點的。第二，to C的市場巨大無比，你的品牌是有價值的，用戶能夠直接感知到你，你對AI應用的認知也一定越來越清晰。第三，硬體本身可以變現。」
既然選擇了to C，便只顧風雨兼程。
「我們做的是新品類，我真覺得我們沒有競爭對手，最大的挑戰不來自競爭對手，而來自用戶是不是買單。」
顯然，to C也不是一條好走的路。
他一步一步，構建了一個全棧式的公司：從演算法到操作系統，用戶體驗，硬體，再到供應鏈，電商，市場……現在公司230餘人，構成十幾個部門，僅硬體工種就幾十個。為了把他們都弄明白，李志飛也逼著自己跳出以前的知識和管理習慣。
李志飛說，自己必須跳出工程師思維，經歷很多跨越，去相信一些技術以外的別的東西：相信產品的力量，相信品牌的力量，相信電商的力量，相信供應鏈的能力……
「都是被逼的。」他笑了，「早期人家問我商業模式，我是不跟他談的。一個技術性的公司，你第一天跟他談商業模式，真的是沒用。如果我第一天就思考商業模式，算的很精，斤斤計較，我們絕不會走到現在。可到了今天，還是得清醒點，已經到了這個階段，已經看到了一些變現的方式，所以現在我蠻喜歡跟別人討論商業模式。」
「95%以上的工作時間都待在公司」
「工作時間，我95%以上的工作時間都待在公司。」 李志飛說，公司就是活教材，他永遠身處一線，每一個細節都會去看，天天琢磨。
他住在公司旁邊，走路上下班。他每晚10點多回家，玩玩手機，早晨7點多醒， 8:30到公司，10點前安靜地消化一些數據，然後就是從早到晚和各個業務線的各類會議。
「我不是那種打了雞血一天只睡4個小時的人，我每天起碼睡6個小時，我不能兩個晚上不睡覺，我是一個非常long term的人，我可以一件事持續十年，我可以去等。但我只要一醒過來，我都是比較active地在思考。以前會失眠，現在真的是一閉上眼就能睡著，因為公司業務太複雜，白天情景轉化太多太快。」
可不是嗎？
就在採訪開始前的上一個小時，他在面試一個硬體的項目管理，追問了很多細節，在那之前，他剛跟一個做海外眾籌的人聊了兩三個小時，學習怎麼做計劃，怎麼量化，筆記上記了密密麻麻的數字。
他延續著谷歌的數據驅動和工具文化，逼著團隊做了很多量化的東西：從產品，技術，到財務，電商，到品牌，市場，全部量化——這當然也給各個團隊添了不少壓力。
「我就是要建立對這個物理世界的模型。我不寄希望於幸運。」
在他眼中，所有領域，哪怕是marketing，若真真正正做好計劃，就一定是有用，若想碰運氣，一定會死。
「比如我們做眾籌，就是計劃的非常好，流量從哪來？多少比例？第一天第二天各種情況該怎麼做，我們都全部準備好，每一步的成果都是可計算出來的。」
如今，公司各條業務線的數據：京東的流量轉化率、靜默轉化率、客服轉化率、UV都從哪些地方來……他都非常清楚。
「說實話，BAT來做這件事，真不見得做得好，因為這個東西真是CEO親自去做才能做得好，涉及的環節太多，任何一個環節出問題，整個就掛掉。」
那麼，為什麼出門問問非要各條業務線都自己大包大攬，各個環節都自個兒做，而不外包呢？
在李志飛眼中，矽谷之所以十分強調合作精神，是因為絕大部分產業鏈比較成熟，分工專業，很多東西可以通過合作獲得。而情況不一樣，層次化思想和合作精神都很缺乏。
「我們試過跟別人合作，早期合作的還都是大公司，許多互聯網產品我們都做過語音搜索的原型給對方，但是最後上線的沒幾個，上了線也是一個沒用的功能。從這個角度來講，很多公司發發PR 稿今天跟誰合作，明天跟誰合作，其實並沒有什麼意義……我們最後選擇，還是自己從頭搞到尾算了。」
創業真諦：三步走
「利用一個核心技術，做出一個to C用戶要的產品，最後產生一個可持續化的商業模式，這是我唯一care的事。」
這句話聽起來似乎平淡，卻是李志飛反覆強調的創業真諦。事實上，谷歌正是這樣的邏輯——從搜索引擎技術出發，卻不沉迷於技術。
「當時在矽谷有很多搜索公司，比Google有名的多的是，大部分都做to B，而Google很明確地做了to C的產品。接著他很早就去嘗試商業模式的變現。我們也想做這樣的事，不要老是吹技術牛逼。」
在李志飛眼中，這個思路，是比TGIF等Google公司文化更本質的東西。
在Google時，Larry Page常提到美國著名發明家、物理學家Tesla——那位百年不遇的天才。
「他發明了那麼多東西，但卻因為不去思考商業模式，最後老的時候窮困潦倒，死在公寓里一個星期以後才被發現。所以Larry Page一直強調：技術一定要轉化成產品，最好轉化成商業，否則你就是天才也是悲劇。」
Part Three：談自己
雖然李志飛對公司的各項業務充滿掌控力，但他說自己在生活上是特別沒有常識的人。
「我幾乎反對所有需要我記憶的東西，所有事一定要對我make sense。所以有時候挺尷尬，別人都知道的常識我卻不知道。」
李志飛說，一個人的精力有限的，他沒有什麼閑暇時光，也沒什麼周末，晚上回家能有個時間看兩篇微信，看一看朋友圈，就覺得挺幸福的。
「我出北京很少。我也認識很多CEO朋友，對吧？我看他們天天飛來飛去，我就特別好奇，你們這CEO怎麼這麼爽啊？各種聚會？」
李志飛不喜歡無謂的社交。他用「這周比較忙，下周再約」的方式擋掉了很多無效社交。
「一般如果下個星期不約，就說明這個事沒什麼重要，如果他再約一次，那可能真是有些事想聊。」而當他真的和一些CEO聊起來，他就去聊各個業務的細節、數據，追問非常具體。
他承認自己會情緒化，也在慢慢地控制自己。「創業的早期，我的那些實習生被我逼得真的是很痛苦，我也很痛苦。但是後來我慢慢理解，不是所有人都領情的。 」
必然孤獨
聊到後來，他說，創業真的是非常孤獨的過程。
「哪種孤獨？」
「你感覺自己看到了一個真相，可是整個行業里，你看不懂別人為什麼都這麼搞。你會覺得：難道我真的錯了嗎？為什麼別人都做to B，我非要to C？為什麼我都要自己來做全棧而不是包出去？對內也是。我們剛剛融到Google的錢時，公司所有員工超級開心，而我是沒有太多開心的感覺。
創業你到後面你就明白了，創業的第一年是非常容易的，如果你做第一年就不做了，這不叫創業，到後面一定是越來越難，你要跨越的門檻只會越來越高。
包括百度的李彥宏，他一定也非常孤獨。錢對他已經沒什麼意義，但他十幾年如一日做了一件事，他有江湖的名譽和自己的感受，看著自己公司慢慢落伍，肯定非常痛苦。
這種孤獨，是你看到了一個全景，你已經清晰地看到未來很迷惘的地方，但是可能公司內部很多人，甚至投資者，他們都不一定理解。有的時候真的是不能去分享這種迷惘，對吧？
說實話，2014年5月的時候，我個人非常之迷惘。在做硬體之前，我已經不知道該怎麼辦了。但其實那個時候，可能是在別人看來我們公司最好的狀態，我們才20號人，但那輪融了1000萬美金。融完了我們公司還去國際郵輪度年假，一派歡騰，但是我非常迷惘。你又不能跟公司講這種迷惘，你只能push大家不停地去嘗試。
創業就是這個過程，你越來越接近真實世界和事物的本質，看到了很多東西，有人不相信，有人要離職，更多人覺得一切都很好，似乎公司從來都沒有發生過危機一樣……只有你能看到真相，最終你必須找到這個真相——這很殘酷，看到真相的時候，你有時是很絕望的，這是非常孤獨的。」
「那你會怎麼排解？」
「我想靜靜，我不希望見到人，我想去一個視野開闊的地方。以前我不喜歡美國，我在美國呆了八年，覺得特別無聊，但我最近幾次每去一次美國，地廣人稀，靜靜地吹一吹風，我發現我原來如此嚮往那個狀態。
「你有沒有想過，如果公司黃了，你怎麼辦？」
「這個我第一天創業就想的很清楚，我也會把加入的人的期望值設置的很低。我會對他們說：你一定要準備好，最大的概率是公司會fail掉，你要思考清楚公司fail掉你損失了什麼，如果你能夠接受，然後你做這件事過程中還能夠獲得很多，那麼我們可以談。」
「那你呢？如果你fail的話怎麼辦？ 」
「我無所謂。」
「會繼續創業嗎？ 」
「有什麼不可以？結果是不可控的，但是摸索一條從技術，到產品，再到商業的這個過程是可控的。我就願意這麼一直做下去。」
「那麼若有一天你的公司非常有錢，你會去做什麼？ 」
「我會跟Larry Page一樣。我一定會去做系統性的研究，選一些新類目，再去create something new。我沒興趣拿著錢去跟別人compete。等我研究好了，做了判斷，做了選擇，那麼不管結果怎樣，我無怨無悔。」
「看起來你對錢沒那麼感冒？」
「我看重商業模式，是因為錢能夠支撐我做更多事。如果Google商業模式不好，它也做不了無人駕駛，也做不了基因檢測，做不了任何東西。」
「那麼，你希望你的員工怎麼評價你？ 」
「我沒有太多的訴求。我唯一care的是，他來我的公司，五年以後回憶的時候，是不是真學到了一些東西？如果他回憶起來說：一團和氣，啥也沒學到，這是浪費生命 ，對我來說不能接受。」
目前，李志飛正忙於6月的新品發布會，暫時不考慮下一輪融資。他說，有的CEO可能會不斷融資，不斷地花，但他會在乎資本的效率——既然花了些錢，就必須有創新的產出。
未竟之路
「你會希望有一天退休了，好好去清閑清閑，寫個小說什麼之類的嗎？」
「我絕對不可能寫小說。我不是一個文藝的人。我煩所有儀式感的東西。包括寫回憶錄，在我眼中都是儀式感。」
科恩曾說：詩只不過是生命證物之一，如果你的人生豐實，詩只是灰燼而已。
我想，李志飛的世界大抵如此。
夜幕四合，我們吃著盒飯，聊了快四個小時。採訪結束后，我以為自己已經得到了答案：看起來他是平靜的，對於場景和道路，他已經獲得了深刻的答案。
可似乎並不。
在我們採訪的當夜，李志飛發了條朋友圈狀態：
「對於一個從來沒有做過生意賺錢的理工男，創業過程就是一個不斷對商業世界進行量化建模的迭代過程！（只是想為自己為啥歇斯底里量化產品，電商，公司運營，營收等數據，找個冠冕堂皇的方法論依據。）」
對於已經有230號員工、去年就拿到C輪的出門問問來說，似乎他領先了業內做人工智慧的大批創業公司許多步，然而這離他心中的目標還差的很遠：遠遠未到總結的時刻。
而採訪之後的兩天，他在朋友圈調侃：
「問個Billion dollar question: 人工智慧的商業模式會是什麼? 」
他展示收集到18個有效答案:
1. 持續忽悠VC輸血：7
2. API收費：4
3. 互聯網模式如freemium或廣告：4
4. 軟硬結合賣有溢價的硬體：3
5. 搞噱頭PR活動變網紅然後轉型電商: 0
然後他自我調侃：
「個人人為5最靠譜，但我由於不夠帥普通話不標準只能求其次選4。」
這是他自問自答的玩笑，也是他獨自一人時始終未停下的自我對峙。
創業之路，對於李志飛而言，縱然已過三年半，卻仍是一條不斷求解的未竟之路——顯然，他還在日夜思考的路上。
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