十年前，服务机器人还是个需要被解释的品类。

资本追逐概念，媒体渲染想象，创业者热衷于描绘机器人进入千家万户的图景。各种论坛上，关于“机器人何时取代人类”的讨论此起彼伏，乐观者以五年为刻度做预测，更激进的则直接把时间压缩到两三年。很少有人认真追问一个更朴素的问题：一家机器人公司究竟靠什么活下来，又凭什么长大。

十年后，行业经历了几轮潮起潮落。资本从狂热转向谨慎，人形机器人和具身智能成为新的风口，估值被重新书写，新的玩家蜂拥而入。旧故事还没讲完，新叙事已经登场了。

但一个基本事实始终摆在那里：全球服务机器人的渗透率，今天仍然徘徊在1%到5%之间。如果把视野拉回到十年前，这个数字并没有本质性的跃升。大模型带来了交互体验的突破，硬件成本在持续下降，可物理世界的复杂性依然牢牢限制着机器人的普及速度。技术迭代的曲线和商业普及的曲线之间，横亘着一道被反复提及却又反复忽视的鸿沟。

这道鸿沟的本质是什么？

是智能程度不够，还是成本太高？是场景太碎片，还是客户没有准备好？或者说，整个行业对“拐点”的理解本身就可能出了偏差？这些问题没有标准答案，但它们值得被追问。

《财新时间》在达沃斯论坛期间与普渡机器人创始人兼CEO张涛的对话，正是从这些问题开始的。普渡这家公司有些特别。当绝大多数机器人公司把“人形”和“通用”当作终极目标时，它从配送机器人起步，再做商用清洁，再延伸到工业物流和通用具身智能产品。这条路看起来不够星辰大海，但它做到了全球出货量最高的商用服务机器人公司，海外收入占比超过80%，终端客户超过五万家。这些数字本身不构成真理，但它们构成了一种值得审视的实践样本。

对话持续了近两个小时。张涛对“通用”这个词保持审慎，认为行业高估了模型的价值而低估了硬件的入口意义，同时反复强调机器人创业需要的不是单项冠军，而是没有短板的六边形能力。这些判断来自于一家在行业里摸爬滚打了十年的企业，来自于大量出货之后积累的真实反馈。

技术乐观主义是科技行业的天性，但商业世界有自己的时钟。机器人这个行业尤其如此，它同时面对物理世界的随机性、客户需求的碎片化、产品交付的长链条，以及全球化运营的复杂性。没有哪个单一变量能解锁所有问题，也没有哪条路径能保证通向终点。

这期节目不是为了给出一份标准答案，而是试图记录一个从业者的深度思考——在一个充满噪音的周期里，什么被高估了，什么被低估了，什么才是真正值得长期投入的事。

《财新时间》对话普渡机器人创始人兼CEO张涛

——以下是我们对话普渡科技人创始人张涛的访谈实录（节选）：

《财新时间》：我们常谈规模化，但一个（新产品或者技术）具体要达到什么样的渗透比例，才能称得上是规模化？

张涛：渗透率可能要达到15%、16%以上，才能够叫做规模化。

《财新时间》：这三年要达到这样的比例，突破点在哪？是技术，还是渠道，还是其他什么？

张涛：其实我觉得每个方面都需要突破，因为渠道主要解决的是市场教育和销售速度的问题，而且机器人算是一种带硬件的产品，它不是一个纯数字化的大模型，如果纯数字化的大模型，它的扩散会非常快。回到技术方面，具备很好泛化性、智能程度比较高的具身基座模型，它对于渗透率的提升也是非常关键。

第三个方面，产品。我感觉产品可能会被很多机器人公司忽视，因为最终交付给客户的不是纯技术，客户感知到的是一个产品，所以这个产品的外观设计、产品给人的亲和力和愿意使用它、了解它的欲望，还有体验的易用性、易部署性，这些都是非常关键的。

《财新时间》：未来机器人在人类社会中究竟扮演一个什么样的角色？

张涛：我觉得人机协作可能不存在一个静态的平衡点，它可能是一个长期的、相互磨合和平衡的过程。如果这个时间周期拉得很长，我相信凭借人类的智慧，一定可以探索出一条跟机器人非常有机融合的美好未来，我们有时候不用过于焦虑，就像几十年前人类就已经憧憬机器人很快就会普及，人就会闲下来，该怎么办？但是几十年过去了，实际上机器人普及的速度远低于我们的预期。

《财新时间》：是不是人形机器人就得是通用的，才能算得过来这个账？

张涛：人形机器人确实是一种非常通用的机器人形态，因为无论是它的运动智能还是它的作业智能，都非常好。站在供给端，这个账算得是非常好的，因为以前机器人公司为了去解决世界上很多各种各样的需求，他需要研发不同的机器人本体，不同的机器人里面用到的模型可能也不太一样。所以，这个研发投入比较高。

当只有人形机器人，机器人用到的模型是一个的话，它的研发投入产出比会比较高。但是反过来讲在客户端就不一样。其实越通用，越意味着对很多客户来说付出了不必要的额外成本。从这个意义上讲，通用机器人不可能在所有客户那里通用，在客户端会有不一样的需求差异，还有他对于算账的差异。

因为最终世界上人形机器人肯定会有很好的应用，但是它绝对不是说全部，它是未来的一部分而已，还有各种各样的专用机器人或者说我们叫类人形机器人，应该也有很大的市场空间，会解决各种各样的真实需求。

行业拐点

《财新时间》：您刚刚讲机器人的渗透率比较低，全球不同市场大概比例是1%-5%，在国内市场是什么样的比例？

张涛：因为普渡做的产品矩阵比较丰富，我们有多种产品，所以不同产品的渗透率确实不完全一样，我们觉得总体来讲在国内也是处于1%-5%不等的水平。

《财新时间》：全球的水平差不多。

张涛：差不多。

《财新时间》：我们一直在讲机器人行业的拐点，它的拐点到底是什么？是它的功能越来越全，能做更多的事情，能更灵巧地做更多的事情，还是说它的价钱足够低，成本足够低，进入到更多的场景？

张涛：我觉得都不是，其实机器人的功能现在也挺丰富了，至于说成本低的话，无论是C端机器人还是B端机器人，现在价格不是主要矛盾。我感觉这个拐点最重要的是智能程度，智能程度越高，就意味着它必然有越好的泛化性。

这个智能程度又怎么来评价呢？我觉得可以用一个简单粗暴的评价标准，就是客户的体验。

《财新时间》：丝滑地满足客户对这一个机器人的期待和使用的预期。

张涛：对，一个机器人的功能很多，每一项功能又很先进，我们假设把它定义成机器人供给能力的空间，这个空间可能很大。但是，要让机器人加速普及，拐点到来的那一刻，光是供给的空间足够大是不够的，一定要让需求方、让用户能够用最快的速度感知到这个功能的空间到底有多大，就是你要增强用户和客户对机器人能力的可探索性，就是它可探索的空间能够快速变得跟供给的空间一样大，我觉得就意味着它的拐点到来了。那怎么样要让一个没有经过专业培训的客户和用户一上来就敢用机器人、会用机器人、能用得很好，交互是一个很重要的入口。

《财新时间》：如果说，我们假设GPT出现在2016年，就是您刚开始创业的时候。

张涛：那太幸福了。

《财新时间》：为什么说太幸福了？

张涛：幸福的点在于我们可以在一开始就能做出产品力更强的产品，可能我们商业化的速度会比现在还要更快。

《财新时间》：当时您刚刚开始使用GPT的时候，您的第一个反应是什么？有了这个反应之后，对公司做了什么？

张涛：我的第一反应是“等待了这么多年的东西终于来了，终于变得可被追逐了，变得很真实了”，所以是很兴奋的。

我以前在学校期间是学古典人工智能的，所以对ChatGPT这种东西其实一早就是很期待的，我觉得它终于真的来了。我们在内部有很多动作，首先第一个就交互的这部分智能我们引入了ChatGPT和DeepSeek这些大语言模型去做更好的交互，这是最浅层的。

第二个，我们当时提出了软件和交互的范式必须发生变化，以前的软件和交互都是要实现预定义、预编程，所以它的开发比较繁琐，使用的体验也不够好和不够自然，而且之前必须要依赖触控的交互。所以我们觉得软件和交互的范式要发生变化，这是第二个动作。

第三个，我们越来越多用AI编程，因为AI在纯coding方面，肯定比几乎所有人都做得好。

第四个，在整个公司的组织运作方面，我们提出AI原生组织的概念，提出了包含AI原生组织在内的管理金字塔，并且成立了AI变革部。

《财新时间》：因为这些年随着机器人行业的快速发展，大家会担心被机器人替代掉，您是怎么判断这个趋势的？

张涛：我觉得新技术的普及一定不是线性的，我感觉大概率可能是一个 Gartner曲线（技术成熟度曲线）那样的，或者是S形曲线，可能前面是慢的，过了拐点之后会加速，后面又会收敛下来。Gartner曲线比X曲线多的就是前面会有一个波折。对于人形机器人，或者对于人形机器人的普及会不会那么快取代我们做的很多工作，我是觉得没必要过度担心。

《财新时间》：您觉得现在有点太焦虑了是吗？

张涛：对，因为我觉得人形机器人的技术难度非常高，它的商业普及是非常难的，它一定是很长周期，因此我们现在优先要考虑的是怎么把人形机器人做好，怎么把人形机器人的智能程度提高，而不是担心它一夜之间普及，对人类社会造成多大的冲击，我觉得远远没到那个时候。

《财新时间》：未来十年您会担心什么样的企业进入到这个行业当中？比如说一些更大的公司，掌握更多资源的公司，对你们会造成威胁吗？

张涛：我觉得我会预测，但是不会担忧。我本来很重视这个问题，但是后来有一天突然不重视了。

《财新时间》：为什么？

张涛：是因为现在几乎所有的公司都会变成机器人公司，都会变成具身智能公司，既然这么想的话，就不用焦虑了，大家都会做机器人，所以更重要的还是向内求，用自己的公司和自己用最好的速度不停地迭代，我觉得这个才是更应该考虑的问题。

《财新时间》：我看到你们现在的收入当中，清洁赛道是最核心的收入支柱，现在清洁赛道收入的体量和发展，跟当时的预期是一致的吗？

张涛：它是符合了当初公司决定去做第二曲线期望的。至于说清洁产品线目前在我们公司内部的销售额占比偏高一些，我感觉这个其实是普渡不断打造产品多元化和业务多元化之后这个大背景下的缩影，意思是随着时间的推移，可能我们不同条线产品的收入占比都会动态变化，这是一个公司发展壮大、业务多元化之后的正常现象。

《财新时间》：当年做清洁机器人的时候也是有很多压力的，包括内部，包括资方，我相信你们当时也有很多的讨论，甚至是争论，当时是什么让您觉得非常确信要做这件事情，并且一定能够做成？因为当时其实在细分赛道已经有相当有力量的企业了。

张涛：我觉得在一开始做战略洞察的时候就类似于五看三定这样的框架，我们会看一下宏观，看一下行业，看一下竞争，然后再看一下自身，等等，看完之后确实觉得我们的优势非常大。

我觉得最大的优势来自于我们的产品能力和技术能力，其次我们的客户也是可以复用的。

《财新时间》：当时做这个决定的时候是您个人的决心和信心占更大比例，还是你们团队的这套系统做出的判断结论占更大的比例？是您一力推动吗？

张涛：我很难说哪个占比更大，应该说这是团队的讨论、团队的决策、团队的能力和CEO作为公司主要决策人，当然也会做决策，我觉得是各方共同努力的结果对我们内部优势和自己能力的自信，还有技术和客户的复用，我觉得这个是公司的基本面。

《财新时间》：外界的态度，会给您带来什么样的波动和影响吗？

张涛：外界的疑问和质疑主要来自于清洁机器人行业已经有一些比较厉害的玩家了，普渡本来是做配送机器人的，凭什么能够把清洁机器人做好？但是我觉得这个质疑不够本质，为什么别人能做好，普渡就一定做不好呢？另外一个质疑是我们需要仔细思考和洞察之后去回答的，普渡原来做配送机器人，现在又做清洁机器人，这样会不会战略失焦？

我觉得这是一个很好的问题，但关于这个问题我们的答案从来没有变过，非常清晰，这个不叫做发散，不叫做失焦，本质是因为不同的客户都有多种品类的机器人需求，无论是酒店的客户，还是零售客户，还是工业客户，都需要配送和清洁这两类需求。所以我们的产品矩阵其实越丰富，越能够更好一站式地满足客户需求。

《财新时间》：我理解您说的数据丰富、技术复用，但是现实层面上必然要面临一个选择，就是你们的资金体量，你们的研发资源倾斜是有限的。现实来讲，你们怎么平衡短期现金流的业务和长期可能更远的技术战略上的支出比例？

张涛：其实我觉得作为一家公司来讲，永远要去动态平衡脚踏实地和仰望星空，既不能一直既脚底，这样可能没有未来，也不能一直仰望星空，这样可能脚不沾地，不太务实。从这个意义上讲，我觉得普渡是把脚踏实地和仰望星空平衡得最好的一家公司，我们之所以现在能够有条件去投入越来越多的资源在具身智能和人形机器人方面，就是因为连续多年我们的主业发展得非常好，每年增长速度都是非常快的，所以我们有条件能够去养前沿的具身智能的研发。至于说我们为什么要去做具身智能和人形机器人？可以从具身和人形，也就是从模型和本体两个方面来说。

从模型的角度，其实它一点都不叫做分兵去做具身智能，它就是我们现在业务的自然延续，就像自动驾驶规定了从L1到L5智能等级不提升一样的，其实机器人也是同样的道理。

我们之所以去做具身智能，就是因为我们要去构建的是一个具备非常好泛化性、智能程度非常高的模型，它能够解决过去机器人的算法分模块、分段这种拼接式的架构问题，它会变成一套模型去在所有的场景、任务和构型当中实现泛化。

至于本体方面，我们确实又在原来的专用机器人之外投入去做了人形机器人和四足机器人、类人形机器人这样的构型。因为客户的各种任务是需要不同种类机器人去解决需求的。但是我们一方面以客户为中心，另一方面我们也非常注重技术的复用和能力能不能覆盖这样的约束，不至于太过于发散。

《财新时间》：如果人形机器人的技术，有一天相对成熟，成本相对降低，它是不是必然挤压这些传统的清洁或者配送机器人的市场份额？

张涛：我觉得不会，因为它解决的是不一样的需求。我们想象一个商场的清洁，假设这个商场是在一个不好招人的地方，全部用无人化的方式做清洁无论是上面的各个楼层，还是地下车库，还是室外停车场，这种大面积的地面清洁，肯定是用专用机器人来完成的，因为它的效率最高、效果最好、ROI最好。这些清洁没有任何道理用人形机器人来做，因为人形机器人求一个极限，它就像人一样的，难道我们要再回到上古时候，用那么多人去打扫一个大面积的清洁吗？那个其实是非常累、非常耗人力的。

《财新时间》：普渡是从商用机器人起家的，有一天会完全转型成一家人形机器人公司吗？

张涛：首先，普渡就是一家具身智能公司。至于人形机器人，我觉得不能说我们某一天突然转型全部做人形机器人了，这绝对不会的，我们一定会以客户为中心的角度倒过来推这个世界需要什么形态的机器人，就我们目前的分析，人形机器人只是形态之一，所以我们肯定会同时做人形机器人、半人形机器人、专用机器人，这个我们是很坚定的。

《财新时间》：普渡从专用机器人、服务型机器人切到人形机器人领域，如果反过来，一家公司是先做人形，然后再下沉到商用场景，这两条路径，哪条路径更降维或者更靠谱？

张涛：其实这两种路径都可能会成功，但是我觉得普渡走的这条路可能是一条更优的路，原因是因为我们原来的各种专用机器人的出货量已经非常大了，出货量大意味着我们打过大仗。

被高估的“通用”

《财新时间》：你希望大家以什么样的定位来看待普渡？

张涛：就普渡的愿景来说，我希望我们是能够服务全球100亿人，其实这里面有一个小bug，现在全世界的人类加起来没有100亿人，我们这里面包含了一部分其实是机器人。总之，普渡要服务全球人类加一部分机器人。

具体讲我希望普渡是在技术、产品、商业化、人才这几个方面都是最强的。

《财新时间》：您觉得可能吗？一家公司在每个竞争白热化的赛道当中都做到最强，这个底气来自于哪儿？

张涛：愿景是要牵引公司不断发展的，所以我觉得这个愿景没有任何问题。而且刚才说的四个维度也不是完全独立的，不是说我们在四个非常不一样的事情上要做到全球最强。刚才说技术、产品、商业化、人才，我觉得它是高度耦合在一起的。

《财新时间》：您之前说觉得公司的百亿估值是被低估，是哪个部分没有被完全看到？

张涛：我之所以说普渡的价值被低估。第一，现在大家高估了“通用”两个字的价值，而忽视了不同构型机器人存在的价值。因为通用机器人会让人非常憧憬，我本人也是一样的，人形机器人当然是最通用的一种形态。但是，归根到底这个世界上最终不会只有人形机器人，它只会是未来机器人众多形态中的一部分。就跟人有高矮胖瘦一样的道理，人形机器人也是一样的，有高矮胖瘦。

所以我觉得“通用”只是一种对未来机器人产业的美好想象，它不会是绝对的通用，一定还是会回到通用机器人内部有不同构型，最终会包含通用机器人+专用机器人，专有机器人就是我们之前做的配送机器人、清洁机器人等等，还有介于中间的类人形机器人，是这样多种构型的形态。

所以，从这个意义上讲，我觉得行业对机器人的想象要更克制更合理一些。

第二个，我觉得大家过于高估了模型，或者说大脑的价值。其实具身智能要商业化，离不开模型、本体、数据、场景这几个维度，甚至就跟手机和汽车产业一样的，因为最终交付给客户的是一个带硬件的产品，所以硬件才是最大的入口。我觉得把本体做得好的机器人公司的价值是被低估的，我觉得最终有可能不会容纳得下这么多做大脑的公司，而且因为客户的需求多样，所以最终会容得下很多家本体能力很强的机器人公司，而不是唯一大脑论。

现在觉得只有做大脑的才是上等机器人，我觉得这是一种很大的偏见。

第三个，谈普渡的价值被低估是因为在一个企业商业化成功的要素当中，像技术、产品、供应链、商业化、战略组织各方面的能力其实都很重要，不能有任何短板，尤其是在竞争非常白热化的行业里，一定是六边形战士选手才能够胜出。从这个评价维度审视一下机器人行业公司，应该说绝大多数机器人公司还是在技术这一个维度下去卷，甚至在技术维度下比拼所谓大脑的能力，还远远没有涉及到其他几项能力发挥价值的阶段。普渡非常不一样，我们是六边形战士的能力都在同步快速发展。

《财新时间》：造成这种偏见的原因是什么？

张涛：我觉得机器人这个事情太难了，我觉得是难到会想让人不想走一个长期正确的路，突然有一些看似捷径的东西出来，就会让大家倾注过多的心血，甚至是想象进去。一开始我觉得这是一个短期可以结束战斗的事情，短期结束战斗的意思是很快机器人可以像其他的成熟品类一样，短时间内就普及了，渗透率就拉到很高了，但是实际上它的时间线会拉得比较长一些。

挑战特别大，不意味着就是悲观的，我是比较乐观主义的一个人，更严肃的措辞是对机器人这个事业更有敬畏之心。

《财新时间》：你们的人才储备怎么样？因为大家会发现具身这方面的人才好像变成了明星一样，他们从哪里去哪里，就像球星转会一样，受到市场前所未有的关注。

张涛：招人是挺难的，但是我们公司倒没有迷信一两个技术天才就能把这个公司带到多高的高度，我觉得不是这样的，至少对于机器人公司来说不是这样的。我们更推崇英雄联盟，就是一大群比较厉害的人一起做出厉害的技术和产品。

《财新时间》：自己中意的人选，您是怎么说服他加入普渡，你们的吸引力在哪里？

张涛：至于说吸引人才的原则无外乎三条，晓之以理，动之以情，许之以利。对普渡来说有什么特殊的优势打动人才？我觉得第一个很重要的优势，我们的历史累计出货量全行业最高，我们的机器人被卖到了超过5万家的终端客户，我们先天性了解很多场景，我们的机器人就是在各种场景里面真实运行的。

所以这种来自于真实世界场景中运行的真机的数据量优势，我觉得是普渡最大的优势。

第二个，我觉得是我们的全球化，因为我们一直以来，超过80%的收入来自于海外，在很多主要的国家都有我们的业务，这样全球多元化发展的（布局），也是普渡非常独到的优势。

第三个，企业文化。我们一直比较推崇发明家精神、用第一原理思考、开放这样的企业文化，我觉得对于优秀的人才来说是先天性比较适应的。

另外一个，至于说资金方面，您刚才说有很多公司融了很多钱，普渡的钱也不少，所以这方面也差不多在同一水平。

《财新时间》：您刚刚也提到了你们的出货量和真实场景数据，有些技术是可以复用的，但是我们之前做配送也好，做清洁也好，这些场景是相对统一的，甚至是相对单一的，当它要复用到人形或者具身上，多少是可以复用的？

张涛：其实交互类的已经被大语言模型解决得很好了，只剩下导航类的任务和操作类的任务。

对于导航类的任务来说，我们先天性的就是有大量的数据，其实我们之前的清洁机器人、配送机器人工作场景也不是统一的，对于做清洁来说，可以在仓库，可以在工厂，工厂又分各种各样的工厂，像半导体工厂，像CNC加工工厂，像纺织类工厂，其实它们都长得不一样。有这么多场景的导航类数据，可以极大地帮助到模型的训练。

至于说操作类的任务，整个行业都面临着数据匮乏的问题，我们跟其他公司也是处于同一起跑线。

《财新时间》：行业有人会觉得这个数据的终局可能更多是一些视频数据，尤其是您刚刚讲在动作操作，比如说像人形机器人这种灵巧手、双足运动，在这方面你们现在的数据其实也主要是视频数据吗？

张涛：应该说各家都在构建自己的数据金字塔，这个数据金字塔里面包括真机数据，包含合成的数据，也包含人类视频的数据和一些本体素材数据。至于说每一家的数据金字塔里面构成怎么样，其实是有差异的。我觉得对普渡这样有大量真机数据的公司，我们肯定会用很多真机数据。

《财新时间》：这个金字塔里面不同的数据构成，比较理想的状态大概应该是什么样子？

张涛：总的时间，大家会有一个预估，像之前自动驾驶的公司，可能至少要1000万小时的真机数据，对于具身智能机器人来说，它比自动驾驶更复杂，所以它肯定至少需要几千万小时，甚至是过亿小时的数据，才会把模型训练得比较好。

全球化

《财新时间》：我们聊聊你们的全球化。说你们的海外营收占比超过80%，全球80多个国家。不同国家的市场风格，你们是怎么来把握的？

张涛：就商业文化来说，确实有的地方会拥抱新技术和客户做决策相对快一点，有的地方相对慢一点。像英国可能就是一个比较好的例子，我们一开始在英国努力了好几年，但是结果一直不太好。

《财新时间》：碰壁的点在哪儿？

张涛：我们一开始也不知道，就是客户做决策的时间，站在我们的角度，我们觉得有点过长了。

因为我们觉得尤其是清洁机器人哪里都能用，所以也找了各种各样的客户，但是事后的结果就是说在等待，我们也不知道在等待什么。后来直到我们找对了合作伙伴之后，整个英国的商业化进程一下子就快起来了。

《财新时间》：每个国家的情况确实差别很大，你们有遇到过比较特殊的情况吗？

张涛：有，就像清洁机器人，不同国家自来水的水质是不一样的，有的地方的水偏硬，有的地方的水偏软，所以可能在有些国家使用很短的时间，水箱和水管里面就会有一些水垢，像这种就是地区的差异导致在产品层面必须要做一些工作。

《财新时间》：中国企业出海以前都是提供产品，但是现在随着深化，不得不提供服务，像你们海外的服务运营体系是怎么搭建的？

张涛：我们的服务体系分三级，第一级是我们全球的经销商，同时也要提供售后服务；第二级是我们有第三方的服务商，因为有的经销商可能并不一定有意愿去提供售后服务，或者短期没有那么好的能力提供售后服务，那我们在很多国家都会有第三方服务商。

第三级就是我们自己的售后团队，我们自己的售后团队就是要去赋能上面两级，去提升他们的技术能力和服务水准。

永续迭代

《财新时间》：创始人的迭代能力一直都很重要，您是怎么保证自己能够跟上这个节奏的？

张涛：我借用一下我一直在公司普及的一个三要素模型，数据、算法、算力，这个其实跟人工智能的三要素是一样的，我觉得它对于一个组织一个人的学习来说是非常类似的。

对我自己来说，数据就是大量的获取信息，大量阅读，像古人说的，读万卷书，行万里路，识万种人，都算是广义的数据。所以我们每天看的论文，看的研究报告，看的书，看的文章，看的各种聊天信息，跟客户跟供应商跟合作伙伴聊的信息，跟同事聊的信息，跟各个领域最厉害的人聊的信息，这些全部都算广义的数据，所以数据量一定要非常大，而且非常多元。

对于一个人来说，数据的数量和质量的差异，往往是拉开人与人差距最重要的一个因素。

第二个，模型。我觉得对人来说，模型就是我们思考问题的各种方法论，所以我也比较喜欢这种方法论，并且遇到任何事情，我都会去想一下这个方法论是解决这个问题最好的方法论吗？它有什么需要待改进的（地方）？不放过任何一个短中长期的机会去打磨、迭代自己思考的模型，这个也非常重要。

第三个，算力。对于人来说，算力就是体力、脑力、心力，我觉得我的心力还可以，脑力跟大家差不多，我觉得体力也还可以，我也是常年保持睡4个小时的习惯，所以我有大量的时间可以投入到工作当中去。

《财新时间》：您的灵感吸收最多来自于哪里？

张涛：2023年是我们商用清洁机器人这个第二曲线商业化的第一年，那个时候其实整个公司对大方向非常笃定，但是具体的策略还是有一些迷茫。

为了解决这个问题，我2023年有60%的时间在到处出差去拜访客户和跟客户交流，并且观察客户实际的原来的业务流程和使用了机器人之后的业务流程。我每到一个地方就会像探店博主一样，我们的清洁机器人在任何地方都能工作，无论是商场还是超市，还是一个便利店，还是一个机场、车站、写字楼，理论上哪里都能用。所以，我当时探店的逻辑是只要一个地方允许我进去，我就会进去看一下，只要允许拍，我就会拍一下它的环境长什么样子，它的地面长什么样子，它的过道宽度怎么样，是可以允许一台机器人通过还是说两台可以并行通过，我也会拍大量的素材。当看了足够多客户实际的物理环境，和那么多客户交流之后，答案自然而然就比较清晰了。

《财新时间》：2023年那一次您花了这么多时间去一线，究竟给您带来了什么样的启发?

张涛：首先，关于销售管理和公司增长管理的4P3S2CDIT这个框架就是在那年大量走访当中诞生的。举个例子，“I”就是行业这个维度，我们现在有十多个一级行业和八百多个细分行业，其实就是在那个期间边跑边做案头研究，边洞察思考，不断循环而迭代出来的。

另外一个，基于PISTF的SSPCP的“P”，其实也是在那期间洞察和思考出来的。我们谈一个机器人可以在什么场景工作，其实我觉得绝大多数时候大家对场景的理解都是不一样的，因为我们会把行业的物理环境和任务这几个事情混为一谈。还有另外一个困惑在于机器人解决什么需求，它可以卖到哪里，关于这个（问题），会有一个叫做PMF的术语，就是产品和市场的适配度。

但是，我们觉得这个PMF对于C端产品非常合适，对于B端是不合适的。因为一旦谈市场？市场是什么？每个人都会主观地觉得自己对市场很了解，谈的东西是不一样的，大家就不能在同一个平台上沟通，谈这个PMF就没有任何意义，就变成谁都在拍脑袋，谁最能拍就听谁的，所以我觉得这个不科学。

P是产品，I是行业，而且是细分行业，那个S（场景），就是指物理环境，任务是客户到底需要机器人解决什么样的任务。从IST这三个维度来细分之后，所有各方对于客户需求的描述就是非常精确的，无差别的。这也是在那个出差的期间边跑边思考，总结提炼出来的。

《财新时间》：等于您是因为那一趟大量密集的出差，使您对这些描述和市场的认知更网格化和理论化了。

张涛：没错，以前假设我们把普渡整个公司想象成一个巨大的模型，这个模型不是一套模型，它的内部分了很多模块、分了很多段、分了很多层级的模型。举个例子，我们的机器人在各种客户场景里面实际运行，它会有一些反馈，这些反馈是怎么到我这儿的？是这种机制出了问题，我们有很多销售，我们有很多售后同事，他肯定掌握很多数据，但每个个体获取数据之后，会有自己的一些对数据的筛选，对数据的加工，然后再输出一些思考，假设一个组织又是逐级汇报的话，到我这里就没有什么有价值的（数据）了。

《财新时间》：那些生动的东西不会传递到你这儿。

张涛：对，没错。所以，我觉得2023年到处出差拜访客户，我要解决的不仅是我一个人，我要解决的是整个公司把自己当作一套模型的话，怎么从原来分模块、分段、分层级的模型变成一套大模型。

《财新时间》：已经创业了这么多年，当您自己回看自己的时候，您觉得这些能力当中最强的是哪个部分？

张涛：我觉得我最强的是永续的快速迭代的能力。

《财新时间》：还是对自己有要求。

张涛：对，因为我始终觉得任何一项能力，静止地看待它，都是有短板的，每个人都是这样子的，所以我觉得只有进步是永恒的。

《财新时间》：那您有没有在反思的过程当中看到自己的短板？

张涛：比如说曾经技术和产品是我的舒适区，除此之外其他公司的各个领域不是我的舒适区。所以在比较早的时候，我意识到这一点，痛定思痛，逼着自己迈出舒适区。

《财新时间》：像经过这十年的高潮、低谷，您也经历了众所周知很艰难的时刻，回过头来想，您觉得有没有学到什么lesson可以分享给大家的？

张涛：我觉得第一个，其实做企业是需要很强的敬畏之心，这也是为什么我不断强调我们可能现在高估了技术对于商业成功的重要性，我觉得应该对机器人的复杂性、对机器人创业的难度这些事情有很强的敬畏之心。

学到的第二个，确实一个CEO不能停留在自己的舒适区，一定要是一个六边形战士，企业的成功需要六边形战士的能力，同样，一个CEO绝对需要六边形战士的能力，不能有明显的短板。

第三个是任何静止的时间切片，一个公司一个团队一个人，他的能力都是有局限性的，所以静态的去谈论能力，我觉得意义不大，还是那句话，只有持续的进步才是永恒的。