对话卓源亚洲林海卓：2016年起两轮加注小马智行，自动驾驶将改变人类出行新范式

2024年小马智行的上市，就像1999年英伟达的上市。

作者｜罗宾、MD

北京时间11月27日晚，小马智行（PONY.US）正式在纳斯达克挂牌上市,成为“全球Robotaxi第一股”。

作为分别在2017年和2021年两轮加注小马智行投资机构，卓源亚洲自创立以来一直专注于人工智能、半导体领域的投资。卓源亚洲创始合伙人、董事长兼CEO林海卓毕业于清华大学计算机系，与小马智行两位创始人彭军和楼天城亦是清华校友。

卓源亚洲成立于2016年6月15日，起源于清华大学东门FIT楼4-204实验室内。卓源亚洲及其创始团队先后投资了百川智能、中科时代、小马智行、清微智能、基流科技等30多家芯片半导体及人工智能企业。

2011年10月24日，同在清华大学FIT实验室做科研的林海卓与楼天城在学术活动上认识，作为编程界全球拥粉无数的楼天城教主详细向Topcoder全球编程大赛折戟不久的师弟林海卓面授机宜，对林海卓而言，每次聆听楼教主解题都是一次灵魂上和智力上的双重洗礼。不过在对一道BFS广度优先搜索算法与D*算法的分享时，楼教主有这样一句话映入了林海卓的脑子里：“好好强化一下对BFS以及D*算法的理解，这东西在未来自动驾驶的发展中可能会有不小的用处。”。

这一天是2011年10月24日，距离小马智行诞生的2016年12月19日，还有5年零56天，准确的说是1881天。

在小马智行挂牌后，林海卓表示：“2016年12月底，小马智行创业伊始，我与彭军博士，楼天城博士在清华大学东门的FIT实验室就全球自动驾驶发展趋势以及L4、L5发展愿景进行深度交流，卓源亚洲后于2017年和2021年自有资金投资小马智行在我们内部定义为‘在1999年投资英伟达’，小马智行的团队从清华大学，硅谷一路走来，经历了行业的早期的淬炼，我们看好小马智行在全球的技术及商业化布局！”

近日，围绕投资小马智能背后的故事、自动驾驶技术趋势及对社会的影响、人工智能项目的投资逻辑等话题，IPO早知道与林海卓进行了一番对话。以下为对话正文（有删节）：

就像在英伟达在1999年上市

IPO早知道：卓源亚洲分别在2016年和2021年两轮加注小马智行，最早和创始人结识、投资的背景是怎样的？

林海卓：彭总和楼总两位创始人投资的沟通是在2016年年底，当时他们公司刚注册不久。但我们实际上在2011年清华校友会上就已经对人工智能的方向有过交流，话题包括仿生大脑、自动驾驶等当时看起来的前沿方向。

当时大家认为，真正能够改变人类生活社会形态的是自动驾驶这一方向，因为它相当于解放了人类的第三空间——第一空间是家、第二空间是上学或工作的地方，出行的第三空间没有被解放，一二线城市很多人每天花在路上的要两个小时，（他们）没办法从这个时间里解放出来，把时间用于有创造力的事情。

另外，我们也受限于精力分布。目前作为第三空间的出行，实际上是一种疏散的结构——无论是开车还是坐车都是要付出精力，这对人是一种耗散，这个时间无法用于创造。我们当时交流下来，就特别认可两位师兄的这一观点。自动驾驶实际上会重构人类的社会行为范式，这是我们当时的判断基础，我也特别认可、买单。

之前卓源亚洲主要是投研平台，2016年我以个人出资的方式投资；后来正式运作基金时，2021年又投了一轮。我们当时也看了很多企业，相对来说，小马智行在创始团队阵容、阅历、产业资源、技术实力等方面是业界公认领先的公司，这样一个“六边形“企业，非常符合早期投资认知结构下的标准。

IPO早知道：从2016年到2021年的两轮投资之间，对公司和行业的判断是否有变化？

林海卓：有两个方面。一方面是印证了之前的想法，而且坦率来说，在2016年的时点来看，我感觉自动驾驶比预期发展要快得多。我们之前也认为大概需要10年左右的时间做产品迭代、研发，而在城市的试点未必会在10年之内落地。但目前来看，从2016年至今过去了8年时间，中国可能已经有20多个城市陆续在开放商业化试点，全球范围内的大规模路测也多点开花。不仅仅是在从C端，包括智能卡车端，我们以10年作为尺度预期的话，实际上是比想象得快。

另一方面，自动驾驶离终端愿景，我们看还确实有一段距离，我们希望能够终端愿景可能是70%人类出行的都由自动驾驶来服务，距离这样一个愿景，可能还会有10年的时间。

从这个角度来看，我之前就有一句判断，2024年小马智行的上市，就像1999年英伟达的上市。在那个时点上看，英伟达仍然是一个图形处理芯片的公司，你很难想象在1999年英伟达是今天的样子和市值。但是，当时大家认为游戏一定会朝着越来越精良、处理能力越来越高的方向发展，这在1999年是有共识的。

小马智行2024年的上市，也是如此，如果以5年的尺度来看，一切都未发生；如果以25年的尺度来看，是一个漫长的Alpha。

IPO早知道：两轮投资，项目的竞争激烈程度是否有差别？

林海卓：2016年的时点上，对于小马智行，企业（挑）选投资机构的概率更大。2016、2017年，中国一级市场相对亢奋。特别是在2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世乭造成的轰动，引领了第一波人工智能商业化的浪潮。所以，那个时候实际上机构已经开始高度关注人工智能，投资自动驾驶赛道的机构也并不在少数——但是理解这件事情的价值的并不多，更多还是认为自动驾驶是要做一个解决方案、做一个摄像头，停留在“买卖关系”上的考虑。

IPO早知道：所以当时投小马智行，竞争还是比较激烈。

林海卓: 是的。到2021年那一轮会好一些，相对来讲，2021年、2022年，自动驾驶已经发展到比较深入的阶段，估值也普遍不低，那个时点不像早期那么热。况且2018年开始的中美“贸易战”愈演愈烈，所以，2018年前和2018年后，中国国内对AI的投资环境差异还是比较大。

IPO早知道: 卓源亚洲投资了很多清华校友，包括你个人作为清华校友，在投资过程中存在“化学反应”吗？

林海卓: 有时候是一种价值观和气场的共鸣。坦率地说，新事物引起共鸣的概率不是很高。除了校友的原因之外，对于技术趋势、产品结构的发展方向我们是高度一致的，特别是在技术层面的第一性原理上。如果没有这种“共鸣”，很多时候你需要付出额外的治理、体力消耗，来获得同等的资金规模，那其实是没有必要的。

IPO早知道：在AI和硬科技领域的创新创业上，清华校友似乎比之前互联网创业时期更活跃？

林海卓：底层的逻辑是在于现阶段的创业是技术导向型为主，20年前的互联网更多是商业模式导向为主。商业模式导向下，英雄不论出处、不太看出身，关键是商业模式是否成立等因素。在技术导向时代，进入到技术创新推动增长的一个新阶段，不仅仅是清华，很多以工科见长的搞笑——包括交大、浙大、华南理工、西工大等等——都更活跃了，这是一个很好的现象。

参考美国，两个19世纪的不管是卡耐基、摩根还是洛克菲勒、杜邦，很多大的企业家也没有接受过正统的大学教育；而在70年代，包括像罗伯特·诺伊斯、摩尔，都是美国顶尖名校毕业。两个时代，创富者的学历有明显差别。从这个角度来讲，我整体能够感觉到中国的发展和进步，进入到一个工程师红利的时代。

AI从技术层面已经能解决很多真实问题

IPO早知道：如何理解自动驾驶技术在大众层面遇到的很多争议？

林海卓：自动驾驶本质上解决的是点到点精准安全可预期的移动的实际问题。目前的载体可能是汽车，但本质上解决的是人类的交互和移动性的问题。

如果你从十万米的高空去看地球，人类的活动可以被看作一个巨大的“图论结构”。自动驾驶实际上很多时候解决的是一个人类发展、移动的底层基本原理，人工智能的存在，会似的这个移动更具理性、更可控。

从这个角度来讲，自动驾驶是构建人类社会基础范式的一种技术方案。它需要沉淀和迭代的周期也必然是会对社会产生极为正面的影响，长期来看这是不可逆的趋势。不过从局部阶段来看，可能会有动荡，新事物接受的过程，也是一个震荡向上发展的过程。

IPO早知道：对自动驾驶两种技术路线（xAI视觉路线和激光雷达路线）的发展有没有什么判断？

林海卓：作为投资者，我很难作出预测判断，现在看两者未来侧重于融合发展。这两个技术派系，即纯视觉路线和激光雷达依赖于硬件精准度，现在市占率大概各占一半。首先，车载算力需要提升，纯视觉的方案在这个维度会更好一些；同时，汽车的硬件结构是不是能实现大规模的升级扩容，以承载更高精准度的需求，也有待观察。所以坦率说很难在现在的时点给出两种路线的优劣势。

另外，硬件的成本是在逐年下降的，下降过程中会出现方案的调整。所以以前大家由于成本太高觉得不能采用的解决方案，可能未来又被应用了。新能源汽车搭配智能驾驶的方案中，很多订单在保证稳定了一两年后，又很快面临产品结构优化调整。

IPO早知道：人工智能投资的“三三原则”，这个思考范式在变化吗？（第一个“三”：执行、判断、预测；第二个“三”：降本、增效、低功耗）

林海卓：随着大模型的到来，三三原则很多点会有修改和调整。核心就是“大模型向上”和“大模型向下”两个部分，大模型向上是找到以大模型为基础，有深度行业解决方案的领域；向下就包括GPU、交换芯片等基础设施。

IPO早知道：卓源亚洲在AI和硬科技的投资路线是什么？

林海卓：我们的投资实践中基础设施占六成，应用占四成。基础设施在中国现在短板比较大，大家在投大算力芯片、边缘芯片等其实都是在补短板。基础设施领域，我们投了中科时代（AI+工控智能）、百川智能（AI大模型）、生数科技（AI文生频）、越疆科技（AI+协作机器人）和中科第五纪（AI+具身大脑）。

应用侧方面，我们投了江行智能（AI+能源）、九章云极（AI+数据中心）、基流科技（AI+高性能计算）、极睿科技（AI+电子商务）、实在智能（AI+超自动化）及可之科技（AI+教育）等，其中大部分是清华系创业公司。

IPO早知道：在基础设施中，怎么看“电-卡-模型”间的效率问题？

林海卓：虚拟电厂解决方案其实已经进入变革了。我们的大规模核电站的运营、分配、调度等等，其实在技术层面没有短板，但还要看国家政策和行业的法律法规。

与大多数人的直觉相反的是，AI现在能够真实解决人们想象中的很多问题，其中就包括了大规模核电站的无人化调度、无人化运行。只是法规和政策会不可避免地滞后于技术发展。

IPO早知道：怎么看中美之间AI创新与投资的差异？

林海卓：中美基本有两套规则和体系。有一个重要的差异点是，理工科领域，大国之间的技术交流锐减。而学术科研技术人才交流合作受限，产生的影响是10年之内体现不出来的。当10到15年后，现在的一个技术人才集中向产业输出自己的智力成果，那时两国在精尖技术上的隔阂就体现出来了。

在中美两大体系逐渐构建的趋势中，中国在编程语言和开源生态等方面有一定的劣势，这边更倾向于把产品造好再送到海外的模式；美国更开放性地吸引各国的人才，主导开源环境。但毕竟所有技术语言的先进的成果都是用英语去构建的。可能一部分顶尖人才为了选择更高的职业发展，会选择去欧美。

资本接棒与分层将推动提升投资效率

IPO早知道：IPO放缓的影响是什么？

林海卓：未来市场会以并购为主导，相当长的一段时间内，并购会受到鼓励。当然现在比较急需的是大家信心的提升，只有大家对经济又信心了，才会更愿意去投资未来的产品。

中国大部分投资机构最大的问题在于退出。在中国，退出方式以IPO为主，只有10%的项目通过并购退出。但IPO市场不佳的情况下，并购很难承接一级市场投资。

如果从退出层面鼓励创投发展，首先要解决资本怎么在被投企业中接力的问题。所以不能希望一个短跑运动员陪一个企业一直跑完马拉松。从第一棒到IPO的几个阶段，每一棒的资金介入要把企业扶持到什么程度，谁应该投资商业化进度、估值在怎样区间范围的企业，每种资金属性对这些层面还没有明确划分。如果从宏观层面进行调控和梳理，资本的效率才会提高。

IPO早知道：对未来有哪些展望？有哪些值得期待的项目？

林海卓：从我们的角度最值得看的是AI在各个细分行业的应用，目前它们处在一个厚积薄发的阶段。整个市场行业缺少共识，但非共识阶段也会有很多机会，更需要独立思考。