一 | 北京8月24日电 题：访北京中关村AI原点社区：AI重塑创业方式 “一人公司”涌现 作者 牛琳 李在阳 杜思凝 李立卓 在北京市首批四个人工智能创新街区之一——位于北京海淀中关村腹地的AI原点社区，一种新的创业模式不断涌现：公司规模很小，甚至只有一两个人，却能够完成从产品研发到市场推广、售后服务的全链条工作。 人人在骂速成车，人人却也都在做速成车。
二 | 最近，关于速成车的舆论可以说是铺天盖地。高管在说，媒体在说，就连相对保守的央媒都没忍住下场说了两句。 这事脖子哥之前其实已经跟大伙聊过一回，但随着舆论发酵，一个比新车发布频率更有意思、也更有深度的话题开始出现，那就是：仿真测试。 要知道，车企开发一台车并不是和拼乐高一样，一做完决定就开始找零件组装的。 在AI原点社区，北京灵明智界科技有限公司创始人刘佳颖，一人负责AI潮玩产品的设计开发直至市场投放；北京星动时光科技有限公司创始人徐帅，则依靠两名核心员工和一批“AI员工”，为企业提供AI办公技能培训及智能体开发服务等。 他们选择的都是近来备受关注的全新创业模式——“一人公司”(One Person Company，简称OPC)。随着人工智能技术的迭代升级，越来越多的创业者开始借助AI工具降低人力成本，凭借数智工具与外部协作网络，创业者“一人”即可独立完成从产品设计研发到市场投放的全链路商业闭环。 当AI成为“员工”，创业者专注决策 刘佳颖的公司没有传统意义上的产品团队。借助AI工具，刘佳颖一人几乎承担了从IP设计、技术攻关到供应链整合的全部工作。 在实际投入生产以前，他们会先在诸如 LS-DYNA、Abaqus 这样的仿真环境里模拟测试零件和整车的性能，很快地知道不同的环境、不同的时间长度对性能的影响。 等效 30 万公里路程的载荷和疲劳测试，在仿真环境里只需要几天，甚至是几个小时。 这款正在开发中的AI潮玩被命名为“星芽”，它结合音乐和陪伴功能，希望通过智能硬件交互为用户提供情绪价值。 也是因此，仿真测试也可以一定程度上加快新车的开发速度。 而当速成车来到风口浪尖，仿真测试和真实测试的关系也被搬到了台前。 “每个环节几乎都需要AI辅助，比如市场调研、海报设计、程序代码撰写等，但决策部分需要人来做。”刘佳颖说，她会同时使用多个AI工具，对市场分析、产品设计等进行交叉验证，再根据结果做出最终判断。 不少车企正面或者侧面表示过，说自家的新车出的虽然快，但已经在仿真环境里跑过无数里程、历经了无数工况，质量可以信赖。 相比之下，徐帅的公司虽然只有两名员工，但其服务对象包括多家大型企业。在他的公司里，AI承担了多个岗位角色：培训专家、产品经理、技术总监、数据分析师等。比如，开发产品时，AI产品经理并不只是简单执行指令，而是通过不断提问，引导创业者把需求描述清楚。 东风岚图的董事长卢放，更是在自己的微博上发了两篇小作文力挺仿真测试。说它对车企来说就像人们出门从走路开车变成了坐高铁。 不仅可以大幅度的压缩物理测试周期，该测的项目还一个不落。
三 | 徐帅认为，AI的价值并不是完全替代人，而是帮助创业者减少大量基础性、重复性工作，把更多精力投入到宏观决策中。 可大多数用户都会觉得，仿真毕竟只是仿真，理论设计再完美也肯定比不上现实中的靠谱。 OPC降低创业门槛，但不意味着孤军奋战 作为一名OPC创业者，刘佳颖说，这并不是因为创业者不需要合作，而是合作方式发生了变化。 就算仿真做得够多，现实世界的测试也不能说少就少。 两边观点完全相反，但听着好像都挺有道理。
四 | 在选择OPC创业之前，刘佳颖曾有过创业经历，并由此体会到，创业早期扩大团队往往带来较高的沟通成本。“有时你需要先把想法传达给中间人，再由他们向下传递，这个过程很容易出现信息偏差。所以为了搞清楚究竟谁对谁错，脖子哥依旧发动了自己在汽车行业的人脉网，找到了多位汽车行业的资深从业者。”而通过OPC创业，她可以亲自对接和把控核心业务环节，保持信息传递的准确性与执行效率。
五 | 他们分布在质量控制、材料研发和产品测试等领域。 核心就是回答两个问题：模拟测试能不能代替真实路测？这么搞出来的 “ 速成车 ” ，质量到底行不行？ 首先可以确定的是，仿真测试确实是有用的，并且在特殊情况下，用处甚至比实测还大。 徐帅也认为，传统招聘模式成本较高，而AI能够承担部分专业岗位的工作。 老王是一位自动驾驶领域的资深硬件工程师，他表示仿真测试的作用，更多是在项目初期检查自己的设计有没有问题。
六 | 但他同时强调，在客户对接、商务合作、线下培训等环节，AI还无法取代人类。 “ 设计只要在仿真环境里通过了测试，就说明它大概率是没有问题的，这样就可以生产 A 样做功能开发和基础测试了。” 这其实就和我们学驾照要先上模拟器是一个道理，肯定会比直接上手更安全一些。 对于OPC创业者而言，减少内部员工数量，并不意味着减少外部连接。
七 | 同时，仿真测试还能帮助得到一些物理世界很难得到的结论。中关村科学城管委会产业促进一处工作人员指出，从产业服务视角来看，OPC创业简化了注册流程、降低了创业门槛，但创业者无需孤军奋战。 中关村科学城管委会产业促进一处工作人员表示，北京市海淀区依托AI原点社区、百年京张AI创新带等载体，打造产业链就近集聚、协同发展格局，配套初创补贴、算力补贴、模型券、人才公寓等扶持政策，联动高校、创投机构、专业服务商常态化开展供需对接、技术沙龙，同时开放公共算力、AI数字工具降低单人运营压力，政府、产业链、科创资源形成全方位支撑网络，为单人创业提供充足外部协作资源。
八 | 7月29日，AI原点社区内的原点学堂活动展板。 李在阳 摄 在AI原点社区，刘佳颖感受到的是产业生态带来的便利。
九 | 比如现在的车载芯片都是直接通过 BGA 封装焊在主板上的，现实中在生产出来以后，是没法直接测量芯片底部的信号质量的。这里聚集着硬件、算法、数据、应用等AI全链条创业团队，需要寻找合作伙伴时，可以快速对接。
十 | 但借助仿真软件，老王就可以先测量芯片周边点位的数据，再导到仿真软件里，让它计算芯片底部的信号质量。 只要软件本身可信度够高，这个推导出来的数据就能当做是实测的。 但就算优点很多，仿真也完全无法代替实际测试。“上下游很好找，大家都在做AI相关业务，多交流能带来很多启发。
十一 | 最主要的原因，是真实世界实在是太复杂了。 仿真软件运行前，往往需要人为输入很多理论参数，比如材料性能、热特性、电性能等等，再做剩下的推导。”刘佳颖说。 徐帅也提到，除办公空间外，园区还能提供工商注册、财务服务、路演活动等支持，帮助创业者对接投资人和同行。 但物理世界里的材料往往不会和理论参数完全一致，这差一点那差一点，最终结果往往就会差很多。 “一人公司”是起点，而非终点 尽管AI让创业者能够以更低成本、更小规模启动公司，但刘佳颖和徐帅均表示，OPC并不是企业发展的最终状态。
十二 | 台架测试领域的资深工程师阿伟，曾为多家合资车企和头部新势力做过零部件验证开发。 刘佳颖指出，“一人公司”更多是创业早期阶段的一种形态。 他就遇到过非常多仿真和实测不一样的情况，而里头绝大部分问题是在实测里发现的。
十三 | 他说，因为类似车门、铰链、车窗座椅滑轨等部件虽然可以在仿真里做到完美的力学模拟，但在现实中，这些需要频繁运动的机械机构还会面对很多非线性的随机因素。
十四 | 比如磨损、润滑衰减甚至是灰尘进入。
十五 | “如果以后找到合适的合作伙伴，大家一起加入，公司自然就不是OPC了。
十六 | ” 徐帅也在寻找更适合业务发展的合作伙伴。他认为，即使拥有大量AI工具协助，企业发展到一定阶段仍然需要更多人的参与，“很多事情必须要人去做”。 也是因此，如果一个合资公司想去欧洲总部申请零件的认可，绝大多数情况都要附上各种实测报告。 中关村科学城管委会产业促进一处工作人员表示，在AI原点社区，“一人公司”持续涌现，正在成为新的创业样板。
十七 | 包括台架试验，道路试验，以及质保的材料试验报告，而不是根据仿真结果去申请。过去，创业者需要组建团队，以完成大量执行和管理协调工作；如今，借助AI工具，创业者更加聚焦于方向判断和资源整合。
十八 | 甚至即使所有零部件全都通过了实测，组合成车还是可能出问题。未来，公司的规模或许不再单纯以员工数量衡量，而取决于创业者能够调动多少智能资源、连接多少外部力量。 阿泰是一位长期从事底盘材料开发的工程师，他说虽然目前和材料相关的仿真软件和参数模型都已经很成熟，但和整车相关的测试比如底盘耐腐蚀、整车暴晒试验是绝对不能省的。 因为很多材料和零件本身仿真、实测的结果没事，但在拼到同一台车上以后任何一个零部件对系统的影响都很大，就有可能出现问题。 “ 就比如发动机，如果发动机标定改一点，振动特性也可能跟着变。 车上的排气管、支架、底盘结构都有自己最容易共振的频率，如果新的发动机振动刚好撞上这个频率，振动就会被放大，时间长了就可能导致疲劳开裂。” 所以很明显，在从业者的眼中，仿真是作为实际测试的前置流程，帮助车企在开发前期验证想法可行性的。 无论是从工程还是流程价值上看，实测也都有着仿真无法替代的作用。 到这大伙是不是觉得，用仿真缩短开发周期的行为肯定是不好的，肯定会带来更多质量上的问题？ 但其实开发时间短本身并不是问题，车企们不知道问题可能在哪，才是最大的问题。 张工是国内头部车企的整车品质工程师，他对脖子哥说，开发时间的长短和产品质量的关系其实并不大。 一台只开发了一年多的车可能是速成车，但一台开发了五年的车同样也有可能是速成车，这取决于决策者的判断。 某些车型虽然开发了五年，但里头很多时间都被用来修改项目方向和开发内容了。 “ 一年前的产品定义，一年后车还没量产就过时了，换你是决策者你怎么办？” 这个过程里，有的车型项目会变更开发的范围，也就是进行改动，但改动的大小不一定。有些项目则干脆会被直接砍掉，让前期投入的成本打水漂。
十九 | 人们看到的非速成车，其实可能也只经过了一年多的实际开发。 这也是为啥即使在开发周期很长的油车时代，人们依旧能遇见各种问题。
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张工制作的欧洲市场车型缺陷统计表（燃油为主） 相比于时间，我们更该担心的其实是车企们对风险的控制标准正在降低。 要知道，做不做实测是一回事，但拿到结果以后改不改则是另一回事。
| 阿伟跟脖子哥说，曾经的合资车企在台架测试遇到问题的时候，都会拿着问题回去做整改优化，然后重新安排台架试验，直到做出来的结果合格为止。 “ 以前规划试验的时候要做 4 轮，遇到有问题的零件，可能要完全解决问题需要做到 5 轮才行。” 但新势力品牌不是这样，在遇到问题以后，它们做的是先评估问题等级，再讨论要不要解决。有些问题车企觉得在上市以后不容易复现，可能压根就不解决了。 “ 曾经有款车卡在 SOP（ 开始量产 ）前两周的试验都还有问题，可直到车辆上市后也不见他们重新委托。” 就连一向稳重严谨的传统车企，在这样的竞争环境下都开始放松自己的标准。
| “之前要 4 轮 5 轮才能解决所有问题的设计流程，现在可能只会规划 2 轮，如果有问题才会再加。
| 可原本需要 4-5 轮测试才会出现的设计 bug ，却不会在第 2 轮出现。
| ” 而在车企们削减实测的时长的背后，是一种堪比赌徒的心理。 毕竟当一台车被造出来，有可能测了两年也没发现什么大问题，也有可能刚测一天就发现一堆 bug。 而在对手们都在加速出新车、开发压力越来越大的时候，越来越多的车企选择了赌。 赌自己测了两年的结果是好的，赌自己省下的这两年实测，对最终的质量没有影响。 这就像考试里的一道很难的选择题，就算是蒙，也有四分之一的概率蒙对。 更要命的是，这种趋势正在从车企传递到供应商身上。 阿泰就跟脖子哥说，过去整车厂释放需求后，通常会给供应商 3～4 个月时间准备技术方案，之后再进行技术交流，然后定点、发包。 现在这个流程可能只有一个月左右，评审通过后很快完成定点并进入正式开发。 这也就意味着当车企在赌整车质量的时候，供应商们大概率也在赌着零部件的质量。 而当整个汽车生产链路都在指望那个可能蒙对的答案时，最终需要掏钱的人们，又要怎么对这些产品放心呢？ 这本质上是个风险控制的问题，无关车企的造车能力，只取决于车企们造车的态度。 “ 欲速则不达。” 张工在交流的最后跟我说，“ 但如果车企不去适应，那就是上市即落后，根本没得选。” 可是，真的没得选吗？。
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Published on:11:04:32
