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AI算法驅動的“商業(yè)帝國”:大疆憑什么不懼美國禁令?

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撰 文 | 劉穎慧 《中歐商業(yè)評論》特約作者


戰(zhàn)略定位

從硬件銷售到

AI智能生態(tài)服務

在剖析大疆近二十年企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略之前,有必要先來解讀一下大疆的創(chuàng)始人汪滔,這位喜戴雙層鴨嘴舌帽子的80年生杭州籍的科技公司企業(yè)家,在創(chuàng)業(yè)之前都做過哪些重大選擇。

首先是小學時代熱愛航模,曾經學習名列前茅,中途成績出現波動,考入華東師范大學后大三時主動選擇退學。本科重新?lián)裥?,就讀香港科技大學;大學期間兩次參加機器人大賽,因比賽中摔壞幾個航模而萌生出“做一個能夠自動控制直升機飛行的東西”的想法,隨后便把畢業(yè)論文的研究課題定為“遙控直升機的飛行控制系統(tǒng)”。在恩師李澤湘的引薦下汪滔有幸繼續(xù)攻讀香港科技大學兩年制的研究生,并于本科畢業(yè)的2006年在深圳南山創(chuàng)立大疆創(chuàng)新公司,意為“大道無疆”。之后的汪滔以半工半讀的形式,耗費5年時間完成研究生學歷學習,期間從未放棄解決本科課題研究展示失敗的“空中懸停”問題。

汪滔作為大學畢業(yè)即創(chuàng)業(yè)且成功的標桿,其成功關鍵要素的提煉,大家更多看到的是“他把興趣愛好變成了事業(yè)”,而真正能將事業(yè)做成做大的底層邏輯卻是“有價值的產品一定是實現某種功能的載體”這一理念堅守資源(時間、精力、金錢、人力)進行布局,且始終領先市場需求半步

不論汪滔當時有無使用邁克爾·波特的“競爭戰(zhàn)略”理論輔助決策,在大疆近二十年發(fā)展的關鍵階段,汪滔及其高管團隊似乎都踩著“戰(zhàn)略定位->選擇獨特價值,再并行推進“需求定位、價值定位、活動定位”的節(jié)奏做出了正確選擇。

【2006-2012年

技術模塊化生存期:專業(yè)領域的“飛行控制中樞”

這一階段,汪滔為大疆做的戰(zhàn)略定位是專注服務全球頂級航模論壇用戶與影視制作公司,致力于解決直升機自動懸停的工程難題,面向極客與專業(yè)機構提供高精度飛控模塊,滿足目標客群的“精準控制”需求,通過將早期產品XP3.1飛控系統(tǒng)的懸停誤差從行業(yè)普遍2–3m壓縮到官方標稱的±1m(垂直)/±2 m(水平),直擊傳統(tǒng)方案價格高、操作復雜的痛點。

與之相應的活動定位匹配的是:深耕技術如投入大量的研發(fā)資源于飛控算法迭代,通過MEMS傳感器融合技術消減機體振動對慣性測量的干擾;與用戶共創(chuàng)將代碼開源給極客社區(qū),通過開發(fā)者反饋優(yōu)化系統(tǒng)穩(wěn)定性,形成早期技術口碑;進行核心部件自主生產,如自建工廠控制硬件生產,確保飛控模塊與機體結構的高度適配。

在此階段,汪滔的深刻反思是:容易賺的錢不長久,必須啃下核心技術”。

2013-2015年

消費顛覆期:開創(chuàng)大眾市場“會飛的照相機”品類

隨著多旋翼技術的成熟,汪滔帶領大疆將戰(zhàn)略定位轉向消費級航拍一體機,并將價值主張升級為“讓普通人獲得上帝視角”。即通過重新定義需求,將用戶從專業(yè)玩家拓展至攝影愛好者與旅行用戶,解決“普通用戶無法操作復雜航拍設備”的痛點。比如:2013年推出的Phantom1首次實現開箱一小時飛行、墜機不解體,價格更是定為679美元,比競品價格低三分之一。

與之相適應的活動匹配是顛覆性的:整合技術大疆通過對“飛控、三軸云臺、相機”進行的一體化預裝,實現了傳統(tǒng)模式DIY操作的簡化,使故障率大幅降低。控制供應鏈大疆以“自研云臺電機和圖像傳輸芯片”的方式替代核心模塊從海外采購的方式,妥妥地將成本和交貨周期掌控在自己手中,既保障以絕對價格優(yōu)勢PK掉競對,又創(chuàng)造了產品迭代周期比競品短的優(yōu)勢。營銷方面通過明星引流替代傳統(tǒng)的專業(yè)展會,即在YouTube上展示明星航拍視頻,成功實現兩年時間便占領北美50%的市場。

2013年時大疆的銷售收入僅為8.2億元,2014年銷售額實現了4倍的增長,達到30.7億元;2015時則為59.8億元。根據全球企業(yè)增長咨詢公司Frost&Sullivan的數據顯示,大疆2015年已擁有70%的全球市場份額。

2016-2020年

生態(tài)化平臺期:從硬件到機器人技術平臺

2016年Phantom 4上市,標志著大疆開始把消費級無人機從‘飛行相機’升級為具備初級自主感知能力的‘空中機器人’。同期,汪滔提出,無人機的長期價值在于成為“空間數據采集終端”,這為大疆后續(xù)“硬件+數據+開發(fā)生態(tài)”的平臺化戰(zhàn)略奠定了技術與認知基礎。

大疆持續(xù)的高研發(fā)投入占其營收比例達15%左右,專利申請量截至2021年累計達2685件,其中視覺避障等核心技術在美、歐、日等七個主要司法轄區(qū)均獲專利布局。其中,為降低對海外算力芯片的依賴,大疆暗中啟動自研AI視覺推理芯片項目。

在生態(tài)層面,大疆以SDK(軟件開發(fā)工具包)形式開放飛控、負載與云端接口,注冊開發(fā)者超過50萬,催生出三百多種行業(yè)解決方案;開發(fā)者傭金及配套數據服務被產業(yè)鏈視為潛在的新增長引擎。

2021年至今

空間智能化時期:從無人機到空間智能

行業(yè)普遍預計,消費級無人機將在2025年后步入個位數增速區(qū)間,大疆提前撕掉“無人機制造商”的舊標簽,將戰(zhàn)略定位升維至“空間智能企業(yè)”,官方口徑同步更新:無人機不再是單一硬件,而是“物理世界的感知神經元”。

這一比喻并非修辭包裝,而是對AI本質的精準概括——AI(人工智能)即通過自主學習數據而掌握某種人類技能的算法模型。大疆把過去十多年在無人機領域沉淀的“視覺-慣導融合算法+電池管理算法”復用到地面移動場景:

  • 大疆的雙目視覺 ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))作為前裝零部件,已量產搭載于寶駿 KiWi EV,在僅20 TOPS 的車規(guī)級芯片算力條件下,實測城區(qū)復雜場景通過率達到智能駕駛L2級,驗證了‘低算力-高智能’的技術路線可行。

  • 大疆推出“處方圖訂閱”服務,就是讓無人機先飛一遍,用多光譜相機拍照片,由AI自動分析土壤和作物長勢,生成一張“施肥噴藥地圖”(即處方圖),農民訂閱付費,就能拿到這張“精準處方”,再通過T40 無人機自動調整每個點的藥量和肥料量,該多的地方多、該少的地方少。這樣,農民不用再一次性掏大錢買硬件,而是像充手機流量一樣,訂閱付費享受持續(xù)的“算法+數據”服務,既省錢又把農藥化肥用得更精準。這種模式,將硬件銷售讓位于算法和數據服務。

  • 大疆布局“具身智能”,僅是載體形態(tài)的變化,核心邏輯仍然是大疆的算法棧,通過AI算法完成“感知-建模-行動”任務。

具身智能是被業(yè)界認為萬億級的新賽道,大疆為此做好了長周期、重投入的準備:單臺人形機器人的原型成本超過百萬。創(chuàng)始人汪滔堅持“不上市,靠無人機現金流造血”,意味著大疆必須在盈利與雄心之間保持平衡,以便打贏“萬億級商業(yè)帝國”的升維戰(zhàn)。

管理啟示

對任何處于成長期、亟需突破同質化的(硬)科技公司來說,大疆的戰(zhàn)略定位實踐帶給我們四點啟示:

1.技術起點不等于終點。先用“單點極致”建立品類話語權,再逐步外溢到相鄰場景。

2. 差異化與成本領先并非二元對立。借助區(qū)域供應鏈紅利和全球化品牌杠桿,兩者可以同時實現。

3. 生態(tài)位比市場份額更重要當行業(yè)進入平臺期,把產品變成“數據采集+開發(fā)者接口”,可突破天花板。

4. 資本節(jié)奏決定戰(zhàn)略壽命在需要長周期投入的領域,保持現金流正向比估值膨脹更能贏得時間窗口。


技術創(chuàng)新

打造AI 算法

專利矛+生態(tài)盾”

大疆每一次戰(zhàn)略定位都能“快市場需求半步”,并非靈光乍現,而是依托于一套閉環(huán)的研發(fā)系統(tǒng),即“研發(fā)→專利→產品→數據→再研發(fā)”的飛輪系統(tǒng)。

大疆通過持續(xù)的算法創(chuàng)新形成技術突破(矛);依托專利全球布局形成競爭壁壘(盾);把專利封裝成芯片與整機,直接轉化為差異化賣點(產品);不僅通過SDK把專利能力外溢給50萬開發(fā)者,而且讓技術紅利在農業(yè)、巡檢、車載等300多個場景中持續(xù)裂變,進而形成開放生態(tài)(護城河),而且真實場景數據通過SDK回流,反哺算法進一步迭代(再研發(fā)),飛輪加速。

拆解這個飛輪閉環(huán),任何科技企業(yè)的管理者都能從中找到自己企業(yè)的推動力:

首先,閉環(huán)起點:15% 營收投入研發(fā),70% 砸向 AI

把錢投向“研發(fā)”,不是把它當成非財務成本,更不是為獲取“專精特新”名頭下的政府補貼,而是把研發(fā)投入真正當成戰(zhàn)略KPI。把技術路線圖與商業(yè)路線圖對照著畫,兩條路線在實施過程中保持同頻。具體做法就是每年在立項前先做“場景-專利-變現”這三欄對照表,以確保研發(fā)即市場,專利即護城河。

其次,閉環(huán)加速:把算法變成“可防御的專利資產”

研發(fā)投入資金的70%用于AI,即算法和模型,算法可以持續(xù)迭代,因此,申請算法專利,即先占了坑位。假設大疆申請到1000個以上AI算法專利,就意味著站在1000 個“未來按鈕”之前,只要開始應用,就有數據可以深挖,一旦場景數據足夠多,就可按下按鈕,產生持續(xù)的專利變現。

同時,AI專利不僅是榮譽,更是談判籌碼,比如:可以開展侵權訴訟、交叉授權、生態(tài)準入,這意味著一張專利證書等于商業(yè)談判時的三張底牌。

既然把專利當資產打造,就應當考慮布局節(jié)奏,大疆的“T-2 原則”可供借鑒,即:在主流需求爆發(fā)前2年完成核心專利申請,只留給對手跟隨的空間;同時使用“專利族”覆蓋美、歐、日、韓,形成全球同一張網,避免競對區(qū)域繞行。

再次,閉環(huán)放大:把專利嵌入SDK,讓第三方幫忙迭代

AI生態(tài)盾意味著專利、API、SDK的三重防御,專利是“技術鎖”,API是“接口鎖”,SDK是“工具鎖”。競對可能繞過專利,卻繞不過開發(fā)者生態(tài);開發(fā)者可能離開SDK,卻離不開專利算法。

開發(fā)者產生的數據會回流,使生態(tài)即AI訓練場。各行各業(yè)的開發(fā)者應用SDK,每天產生PB級的真實場景數據,將反哺算法再訓練,使AI模型得到“周”級別的更新,進而形成“用戶越多→數據越多→算法越優(yōu)→用戶更多”的梅特卡夫飛輪。

梅特卡夫飛輪的本質,是將用戶連接轉化為生態(tài)動能的質能方程。大疆用50萬開發(fā)者鑄就的飛輪,每秒產生的價值,其威力遠超硬件利潤本身。企業(yè)從商品提供者進化為生態(tài)規(guī)則制定者,正是智能硬件企業(yè)對抗內卷的終極武器。

最后,閉環(huán)固化:把技術紅利沉淀為商業(yè)模式

? 從硬件利潤到訂閱利潤的T40處方圖、智圖SaaS,是把一次性銷售變成持續(xù)的現金流。

? 從專利許可到生態(tài)分成的SDK的傭金,實質是“技術租金”,將專利進行了持續(xù)的變現。

? 從組織機制到戰(zhàn)略耐力,其堅持不上市,使用無人機現金流為長周期機器人研發(fā)輸血,是避免資本短視。

【管理啟示】

大疆的技術創(chuàng)新帶來的管理啟示是創(chuàng)新飛輪四個動作的復制:

  • 研發(fā)立項前,先問三句話:能否專利化?能否數據化?能否生態(tài)化?

  • 把專利當成“可編程資產”:用SDK把專利說明書描述的技術方案,經軟件實現后成為可調用的API。

  • 用“場景-數據-算法”三層儀表盤監(jiān)控ROI:把技術投入變得“可視、可度量”。

  • 建立“內部現金流+外部生態(tài)”雙輪供血:避免單一融資路徑導致的戰(zhàn)略漂移。

總之,像大疆一樣,把“技術”做成“資產”,把“專利”做成“入口”,把“生態(tài)”做成“飛輪”,研發(fā)投入就變成可持續(xù)、可防御、可擴張的利潤引擎。


人才管理:

為AI戰(zhàn)略落地

提供核心支撐

大疆的技術創(chuàng)新與戰(zhàn)略升級,離不開一支高素質的AI人才隊伍。汪滔曾說:“大疆最寶貴的資產不是專利,而是那些能讓專利持續(xù)產生價值的人。” 為此,大疆構建的人才管理體系成為大疆戰(zhàn)略落地的四梁八柱。

首先,打造“技術極客”的聚集地

大疆的招聘標準與眾不同,它更看重候選人的創(chuàng)新能力與技術熱情,而非學歷與背景。在大疆,有不少來自非名校但在 AI 領域有突出成就的 技術怪才”。由于汪滔自己寫的代碼及其規(guī)范細致,“能寫漂亮代碼的,學歷不重要”會被破格錄用,甚至大學剛畢業(yè)的實習生,也能因獨到的想法而被授權領導百人團隊的項目。

為了吸引頂尖 AI 人才,大疆提供了極具競爭力的薪酬福利與發(fā)展空間。其“無疆者”大咖計劃為優(yōu)秀 AI 人才提供年薪百萬的待遇,同時給予充分的研發(fā)自主權。此外,大疆還在全球設立了多個研發(fā)中心,包括美國、德國、日本等國家,以便吸納當地的優(yōu)秀 AI 人才。

其次,構建鼓勵創(chuàng)新的企業(yè)文化

大疆的企業(yè)文化充滿了“技術極客”的特質,鼓勵員工勇于嘗試、容忍失敗。在大疆內部,有一個名為 “創(chuàng)新實驗室” 的部門,該部門不受常規(guī)項目進度的約束,員工可以自由探索前沿技術。許多大疆的核心算法,如 VIO 算法,都源于該實驗室的探索性研究。

同時,大疆建立了一套完善的創(chuàng)新激勵機制。對于有突出貢獻的 AI 研發(fā)人員,不僅給予豐厚的物質獎勵,還會授予 “技術勛章” 等榮譽稱號。這種激勵機制不僅激發(fā)了員工的創(chuàng)新熱情,更形成了一種崇尚技術、追求卓越的企業(yè)文化。

最后,培養(yǎng)復合型 AI 人才

大疆深知,AI 算法的落地需要既懂技術又懂行業(yè)的復合型人才。為此,大疆建立了一套獨特的人才培養(yǎng)體系,通過“輪崗制”“項目制”等方式,讓 AI 研發(fā)人員深入了解不同行業(yè)的需求。

例如,大疆的 AI 算法工程師需要在農業(yè)、測繪等行業(yè)部門輪崗幾個月,親身參與行業(yè)項目的實施。這種輪崗經歷不僅讓工程師了解了行業(yè)的痛點,更有助于他們開發(fā)出更貼合實際需求的 AI 算法。

此外,大疆還與高校、科研機構合作,開展 “產學研” 合作項目,共同培養(yǎng)復合型 AI 人才。通過設立獎學金、聯(lián)合實驗室等方式,大疆為高校提供了實踐平臺,同時也為自身儲備了大量的后備人才。

【管理啟示】

大疆的AI人才管理帶來的啟示是創(chuàng)新導向的“不拘一格選人才”。創(chuàng)始人汪滔自己就是技術控,與特斯拉的創(chuàng)始人馬斯克一樣,挑選研發(fā)技術人才都要自己“上眼+上手”。這對硬科技企業(yè)來說,CTO與CEO成為復合體,踐行錢德勒命題“組織跟隨戰(zhàn)略”成為必修課。


小結

大疆的“商業(yè)帝國”之戰(zhàn)揭示出AI時代的權力法則:“誰掌控(空間)智能的決策節(jié)點,誰就統(tǒng)治物理世界的運行效率”。

AI時代下,算法驅動的商業(yè)帝國建造與穩(wěn)健長久,大疆都回避不了必須解答的三大問題,即:

1. 數據使用權問題:大疆構建的生態(tài),其中的數據權屬與價值分配的邊界定義問題。

2. 數據加工權問題大疆首先開源了自己的AI算法模型技術,在封閉的大疆生態(tài)中得到應用,開發(fā)者創(chuàng)新性使用AI算法模型的場景數據,回流大疆的模型而在同類場景被復用,或經脫敏加工的數據,延伸應用到其它場景,一定程度后存在對抗,即當下的開源是否等于永久開源?以及是否對所有開發(fā)者開源?

3. AI模型遷移題:只要有“載體”,大疆的AI技術在空間智能上的應用可以無限擴展,能否轉化為國家在智慧城市、低空經濟的治理性應用數據,需要超常人的智慧。

科技本身是中立的。大疆若能給出上述三個問題的積極答案,或將成為數字文明的引路者。反之,可能成為技術霸權的殉道者 。

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