4月16日,我們注意到量化派官宣品牌戰(zhàn)略全面升級(jí),明確全新發(fā)展方向、錨定用戶核心需求,進(jìn)一步聚焦智能物種領(lǐng)域,推動(dòng)業(yè)務(wù)向“智能物種設(shè)計(jì)+研發(fā)+銷售”一體化轉(zhuǎn)型。
3月初,量化派發(fā)布人事公告。公告稱,譚豐博士被委任為公司執(zhí)行董事兼首席技術(shù)官(CTO)。這位擁有麻省理工學(xué)院機(jī)器人學(xué)博士學(xué)位的高管,曾在2016年創(chuàng)立學(xué)齡前教育機(jī)器人公司W(wǎng)oobo,是行業(yè)內(nèi)較早探索AI硬件化的創(chuàng)業(yè)者之一。
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(圖:譚豐)
現(xiàn)在來(lái)看,譚豐加入量化派的答案逐漸清晰。3月底,量化派發(fā)布上市后的首份年度業(yè)績(jī)報(bào)告。財(cái)報(bào)顯示,2025年公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入10.35億元,同比增長(zhǎng)4.2%;凈利潤(rùn)達(dá)1.95億元,同比大幅增長(zhǎng)32.6%。
其中財(cái)報(bào)也透露了關(guān)于未來(lái)戰(zhàn)略的走向,即將探索各類融合 AI 技術(shù)在內(nèi)的智能物種產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、研發(fā)與全球售賣。
“過(guò)去10年,AI 改變的是信息世界;未來(lái)10年,AI會(huì)進(jìn)入物理世界。”譚豐對(duì)投中網(wǎng)如此總結(jié)他對(duì)行業(yè)趨勢(shì)的判斷。
量化派的十二年轉(zhuǎn)型路
量化派的故事要從2014年說(shuō)起。這一年,北大物理系校友周灝創(chuàng)立了公司。2025年11月27日,量化派成功在香港聯(lián)合交易所主板掛牌上市。
至此,量化派完成了第一次轉(zhuǎn)型。但問(wèn)題在于,純電商平臺(tái)的估值天花板顯而易見(jiàn)。如何在資本市場(chǎng)講述新的故事?
答案藏在技術(shù)研發(fā)投入里。
2025年,量化派研發(fā)費(fèi)用達(dá)5130萬(wàn)元,同比增長(zhǎng)37.2%,遠(yuǎn)高于營(yíng)收4.2%的增速。這筆投入主要用于自主研發(fā)的“量星球”AI 賦能技術(shù)平臺(tái)的優(yōu)化升級(jí),整合運(yùn)營(yíng)、算法、營(yíng)銷等核心系統(tǒng),將 AI 與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)深度用戶洞察、智能推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷等全業(yè)務(wù)流程。
如果說(shuō)研發(fā)投入還只是信號(hào),那么今年3月密集完成的管理層補(bǔ)強(qiáng)則是明確的戰(zhàn)略宣言。
值得注意的是,與譚豐一起加入量化派的還有張巖珅和徐東,其中張巖珅出任COO,其在消費(fèi)科技和跨境電商領(lǐng)域具有豐富連續(xù)創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn),而徐東則擔(dān)任首席科學(xué)家,他也是香港大學(xué)計(jì)算機(jī)系機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域資深學(xué)者。
這三位兼具頂尖學(xué)術(shù)背景與產(chǎn)業(yè)實(shí)操經(jīng)驗(yàn)的高管就位,進(jìn)一步強(qiáng)化了團(tuán)隊(duì)的AI基因。
從MIT到Woobo,再到量化派
當(dāng)然,這三位中,更能代表量化派未來(lái)走向的或許還是CTO譚豐。
從清華大學(xué)精密儀器與機(jī)械學(xué)系畢業(yè)后,他選擇前往麻省理工學(xué)院繼續(xù)攻讀機(jī)器人學(xué)博士。談及當(dāng)初的選擇,譚豐說(shuō):“在清華讀精密儀器的時(shí)候,我就對(duì)一件事情特別感興趣:機(jī)器到底什么時(shí)候,才算真的理解這個(gè)世界?傳感器讀數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)做動(dòng)作,這些實(shí)驗(yàn)讓我意識(shí)到,‘執(zhí)行指令’和‘理解再行動(dòng)’是兩件完全不同的事情。”
在譚豐看來(lái),去MIT讀機(jī)器人,更像是把這種興趣系統(tǒng)化——從單點(diǎn)能力變成完整系統(tǒng),感知、決策、執(zhí)行全部串起來(lái)。至于當(dāng)時(shí)是否預(yù)見(jiàn)到機(jī)器人進(jìn)入消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的窗口正在打開,他坦言:“說(shuō)實(shí)話,沒(méi)有那么清晰的判斷。更多是一種直覺(jué),算力在提升,傳感器在變便宜,AI 開始有點(diǎn)能用。你會(huì)覺(jué)得,機(jī)器不可能永遠(yuǎn)只是工具。”
但今天回頭看,他反而更認(rèn)同一件事——技術(shù)成熟,不等于產(chǎn)品成立。“中間那段從能做、到好用可用長(zhǎng)期用的過(guò)程,才是最難的。如果一定要總結(jié)這條路徑,我更愿意說(shuō),不是因?yàn)榭辞遐厔?shì)才進(jìn)入,而是因?yàn)檎娴南矚g這個(gè)問(wèn)題,所以一直做下來(lái)了。”
2016年,譚豐在美國(guó)創(chuàng)立了Woobo,主導(dǎo)學(xué)齡前教育機(jī)器人項(xiàng)目。這在當(dāng)時(shí)算是AI硬件化的早期探索。與大多數(shù)企業(yè)一樣,一開始Woobo也碰到了一些典型誤區(qū),比如試圖把它做得更像一個(gè)功能很強(qiáng)的機(jī)器人。但很快發(fā)現(xiàn),這個(gè)方向不對(duì)。后來(lái)Woobo團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)關(guān)鍵取舍,弱化機(jī)器人,強(qiáng)化體驗(yàn)。畢竟用戶只在意兩件事——好不好玩,有沒(méi)有情緒連接。
這段經(jīng)歷對(duì)譚豐影響特別大。他分享稱:“后來(lái)我再看所有AI硬件,都會(huì)問(wèn)一個(gè)問(wèn)題:如果把技術(shù)光環(huán)拿掉,這個(gè)東西用戶還會(huì)不會(huì)用?如果答案是否定的,那基本就不成立。”
作為一個(gè)已經(jīng)完整經(jīng)歷過(guò)一輪AI硬件創(chuàng)業(yè)的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者,譚豐為什么選擇加入量化派?他的答案是量化派是一個(gè)對(duì)AI認(rèn)真投入的,給技術(shù)和產(chǎn)品空間,同時(shí)有商業(yè)約束的地方,也是一個(gè)既能做事,又不脫離現(xiàn)實(shí)的地方。
對(duì)于量化派的基因,譚豐總結(jié)為:“量化派是長(zhǎng)期在做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的公司。過(guò)去是在數(shù)字世界里做這件事,現(xiàn)在是數(shù)據(jù)正在走向真實(shí)世界。比如人的行為、環(huán)境、狀態(tài),這些一旦被感知,AI 就可以真正參與生活。”
所以這次做AI+硬件,本質(zhì)不是跨界,而是延伸,從理解數(shù)據(jù),走向作用世界。在差異化打法上,譚豐的思路也很清晰:創(chuàng)業(yè)公司在找爆點(diǎn),量化派在搭地基。
“智能物種”的戰(zhàn)略落地
量化派在財(cái)報(bào)中提到的“智能物種”一詞,乍一聽這個(gè)詞確實(shí)有些科幻。不過(guò)在譚豐看來(lái),這個(gè)詞描述的是一件很具體的變化,人和設(shè)備之間的關(guān)系在變。
如果說(shuō)過(guò)去是工具關(guān)系,那么現(xiàn)在設(shè)備更像一種弱生命體狀態(tài),有持續(xù)感知,有一定的記憶,會(huì)隨著時(shí)間產(chǎn)生變化。它長(zhǎng)期存在于你的環(huán)境中,能逐漸理解你的習(xí)慣,在合適的時(shí)候主動(dòng)參與。當(dāng)然,譚豐也承認(rèn),現(xiàn)在大多數(shù)產(chǎn)品還停留在看起來(lái)像的階段,離真正的共生體驗(yàn)還有距離。
對(duì)于To B還是To C的戰(zhàn)略選擇,量化派有自己的理解。“從內(nèi)部看,我們更關(guān)心是在做產(chǎn)品還是在做一套能力系統(tǒng),如果只是做產(chǎn)品,很容易被這個(gè)問(wèn)題困住,但如果是做系統(tǒng)能力,其實(shí)可以同時(shí)服務(wù)兩邊。”
進(jìn)一步拆解來(lái)看,To B是系統(tǒng)賦能,給企業(yè)的不只是硬件,而是一整套能力。To C是產(chǎn)品表達(dá)。而中間的關(guān)鍵,是把AI能力沉淀成可復(fù)用的系統(tǒng)。這樣帶來(lái)的好處是不用每個(gè)產(chǎn)品從頭做,能形成數(shù)據(jù)和能力的積累,不同業(yè)務(wù)之間可以互相增強(qiáng)。
從場(chǎng)景落地來(lái)看,量化派會(huì)優(yōu)先聚焦哪些具體場(chǎng)景?譚豐給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn):哪里人很累、體驗(yàn)很差、但又可以被標(biāo)準(zhǔn)化,就先看哪里。目前比較優(yōu)先的方向包括導(dǎo)覽和接待、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)、教育和陪伴類場(chǎng)景。這些場(chǎng)景交互頻繁,但不要求100%完美智能。
關(guān)于產(chǎn)品進(jìn)展,譚豐透露目前已經(jīng)在做具體產(chǎn)品,但還不方便展開太多。可以肯定的是,第一代產(chǎn)品一定是單場(chǎng)景打穿,不追求全能,而是穩(wěn)定可用。AI能力必須服務(wù)體驗(yàn),而不是展示技術(shù)。
另一個(gè)必須直面的事實(shí)是,目前進(jìn)入AI+硬件賽道并不具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
譚豐直言:“這個(gè)賽道看起來(lái)很擠,但我們反而覺(jué)得,現(xiàn)在更像早期混戰(zhàn),還沒(méi)到真正紅海。很多產(chǎn)品僅僅是能展示但卻不耐用。我們更關(guān)注的是用戶會(huì)不會(huì)每天用,用久了會(huì)不會(huì)留下來(lái)。說(shuō)白了,不是做一個(gè)看起來(lái)很聰明的產(chǎn)品,而是做一個(gè)真的在幫忙的產(chǎn)品。”
他補(bǔ)充了一個(gè)觀點(diǎn),AI 硬件這件事,慢一點(diǎn)反而更合理。因?yàn)樽詈罅粝聛?lái)的,一定不是最早的,而是最經(jīng)得住用的。
回望量化派的發(fā)展軌跡,從布局電商再到如今涉水AI+硬件,每一次轉(zhuǎn)型都伴隨著外部環(huán)境的壓力和內(nèi)部戰(zhàn)略的調(diào)整。而這次轉(zhuǎn)型既是對(duì)過(guò)去基因的延續(xù),也是對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的押注。
這家港股上市公司試圖用一位 MIT 機(jī)器人博士的加入,告訴外界,它不再滿足于只做消費(fèi)場(chǎng)景的連接者,而是要成為智能生活方式的定義者。關(guān)于未來(lái),譚豐表示:“我希望量化派未來(lái)是一家能持續(xù)做出有生命力產(chǎn)品的公司。我們更希望做的是一個(gè)產(chǎn)品體系,而不是單點(diǎn)爆款。”
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