本文转载自纪源资本《创业内幕》播客（S8 Vol.12），本期嘉宾为 SENASIC琻捷创始人兼CEO李梦雄、纪源资本合伙人陈于思，主持人为纪源资本合伙人Lily，完整逐字稿见文末。
以下为访谈完整文字稿
【Lily】
亲爱的听众朋友们大家好，欢迎收听本期《创业内幕》，我是主持人 Lily。本期我们非常荣幸地邀请到了 SENASIC 琻捷创始人李梦雄，以及纪源资本的合伙人陈于思，一起和大家录一期播客，聊聊公司整个发展历程中有趣的故事。
【李梦雄】
各位听众大家好，我是 SENASIC 琻捷的创始人兼 CEO 李梦雄。
【陈于思】
我是纪源资本的合伙人陈于思。
【Lily】
其实两年前李总就上过我们的播客。这次最大的变化，是公司的官方名称发生了变更。我们先请李总从官方名称聊起——目前公司的名称叫 SENASIC 琻捷，这个英文单词具体是什么意思？通过官方名称的更新，您想向公众传递什么样的信息？
【李梦雄】
公司成立时，我们先确定了英文名字，官网是 www.senasic.com，也欢迎大家访问。SENASIC 由两个核心词根组成：SEN（来自 sensor，传感）和 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路），字面意思就是“传感+芯片”，这也直接锚定了公司的核心技术底座。随着企业全球化发展，我们在海外做了大量布局，对接了全球头部客户和一些战略投资方，也需要一套全球通用的技术语境来描述公司。SENASIC 这个品牌名称，能让海外行业从业者快速识别我们的核心技术。如今，公司正以更开放、更专业的姿态，深度融入全球产业链，推进跨区域的产业协同。
【李梦雄】
我们的 slogan 也来自经典电影《肖申克的救赎》——'Get busy living, or get busy dying'（忙着活，或者忙着死）。安迪借这句台词暗示瑞德，他不想在监狱里等死，于是指向墨西哥一片没有回忆的温暖海滩。我们特意把 DYING 改成 DIEING，因为 DIE 在半导体里指'芯片裸片'。寓意不是忙着死，而是忙着活、忙着做芯片。人生本没有预设意义，但我们想赋予它意义，做一点特别的事。我相信这世界上有片温暖的海滩在等我们，只是有时需要多花一点时间——心怀希望，一切皆可能。
【Lily】
太浪漫的开场了。这是我录了这么多期播客，听过的最浪漫的一个开场，也是对 slogan 最浪漫的一种诠释。而且这个 slogan 和公司本身无比适配。既然您刚才已经在 slogan 里把公司的产品属性讲得很清楚了，要不您再详细讲讲，目前我们主要有哪几条产品线，这些产品线又服务哪些客户？
【李梦雄】
我们过去有六条产品线，后来整合为三条。当初六条产品线是典型的工程师思维，更多聚焦于“我们能研发制造哪些芯片”；而在 IPO 这个时间节点，我们重新做了梳理和调整，形成了三大 SoC 核心方向——这是一次彻底的思路转向，转向以客户价值为中心，聚焦我们到底能为行业解决什么问题。我们三大产品体系分别是：第一，智能电芯；第二，智能通用传感；第三，智能轮胎。我们基于公司内部的研发技术和底层架构，把过往分散的技术栈模块化地做了整合，大幅提升了研发效率，也让底层架构得以跨场景复用。
【李梦雄】
以智能电芯为例，我们让电池从一个数据的“黑盒”进化成一个可监测的“生命体”。大家知道，无论是动力电池还是储能电池，我们对电池内部状态的感知一直是滞后的，即便存在安全隐患，往往也无法及时获知。我们的方案是把感知能力下沉到每一颗电芯，实时采集它的电压、电流、温度、阻抗，乃至其他核心参数。这能帮助客户清晰地实现价值落地。
【李梦雄】
比如在车载场景下，我们能实现毫秒级的热失控预判，守住新能源汽车安全防护的“最后 1 厘米”。在储能场景下，我们能保障上千万颗电芯同时稳定运行，规避系统级故障，延长电池包的使用寿命，并能精准定位故障电芯、降低运营成本。这是智能电芯。而在智能通用传感方面，我们正专门面向具身智能，帮助客户形成动作闭环，加速工程化落地。
【李梦雄】
过去我们说一个人动作很“机械”，是因为精度不够；但现在很多机器人动作已经非常丝滑。比如前不久的机器人马拉松，还有小鹏前段时间举办的机器人走秀（模特步），大家都怀疑那不是真机器人、是人假扮的，后来小鹏把机器人手臂拆开给大家看，证明它真的是机器人。
【李梦雄】
现在的机器人要做精细化运动，依赖全身多个关节的毫秒级协同——机械臂抓取、肩肘动作、灵巧手操作都需要高精度位置同步。我们的关节传感芯片能实现微秒级位置反馈，避免关节在高速运动中抖动、保证轨迹平滑稳定。目前我们正与客户深度合作，已攻克微小物体精准抓取等难题，补齐了具身智能在复杂环境下'最后一毫米'的短板。
【李梦雄】
如今自动驾驶越来越普及，而传统轮胎缺乏及时的状态反馈。举个例子，晴天刹车距离可能只有 30 米，雨天则可能达到 60 米。我们的智能轮胎芯片能实时识别路面摩擦系数，区分干/湿乃至雨雪路况，精准预判刹车距离，并提供爆胎监测。
【李梦雄】
这里也跟听众朋友分享一个背景：2007 年，美国率先立法，要求每一辆新出厂的汽车必须安装胎压监测系统（TPMS）。当时有一个统计数据——高速公路上约 70% 的的严重事故都由爆胎引起。
【李梦雄】
最早它只是被动地提供一些信息——比如上高速前提示你胎压是否处于正常区间、轮胎是不是没气了。但它只能告诉你这些信息，对吧？
【李梦雄】
真正在高速上发生爆胎时，人往往无能为力，因为人的反应时间非常有限。爆胎一般发生在 30 到 50 毫秒之内，而我们的轮胎芯片能在小于 10 到 30 毫秒的时间内，就向系统预警爆胎风险——因为我们的采样频率非常高。现在是自动驾驶时代，人的反应速度大约是 0.1 秒，而中央计算系统（SoC）响应一毫秒都不成问题。只要在端侧给出准确信息，比如预判未来 10 毫秒、30 毫秒后轮胎将爆胎，系统就能接管人的操作。这是 L3 级辅助驾驶、乃至 L3.5、L4 都能做到的。
【李梦雄】
到了更高阶的阶段，在智能轮胎这个方向上，基于刚才提到的这些信息，车辆甚至无需人为接管，就能做到两件事：一是稳住方向盘，二是平稳地踩下刹车。大家学驾照时都听过，爆胎时最重要的就是稳住方向盘、平稳刹车；但人一紧张很难做到，机器却非常容易做到。所以，在端侧具备智能功能的芯片，反而成了我们的优势。
【李梦雄】
因为国内自动驾驶渗透率非常高，去年已经超过了 60%，一下子所有车厂都需要这个功能。过去几年，我们的营收、尤其是智能轮胎芯片的出货量快速增长。我们也只是举了一个简单的例子，来说明怎么把端侧智能芯片——特别是我们的智能轮胎芯片、智能电芯芯片——和今天的 AI、尤其是 Physical AI 结合起来。这也是公司现在重点发力的方向。回顾公司的发展历程，我们发现，十年前就开始布局做的事，当时可能没什么感觉，但现在才意识到，我们其实和整个 AI、特别是 Physical AI 的趋势是一脉相承、暗合其中的。
【Lily】
刚才提到有三大产品线——智能电芯、智能通用传感，还有智能轮胎。这三条产品线目前在收入贡献上怎么分配？
【李梦雄】
目前还是智能轮胎占比最高——作为公司最早开发、最早发力的产品线，现在仍占公司将近 50% 的营收。智能电芯其次。而智能通用传感，特别是和机器人相关的部分，还在给客户送样、快速迭代的过程中。
【Lily】
但这看起来是三个赛道——从汽车到储能，再到具身智能。这些行业在底层技术上有哪些共通之处？三个行业跨度其实挺大的，我们琻捷此前有哪些关键能力，能确保我们在三个行业同时落地？
【李梦雄】
我们有一个底层的通用技术平台，围绕信号的感知、处理与传输——尤其是无线传输——展开，平台里所有模块都是公司自研，具备平台化、集成化、无线化三个特征。汽车和机器人在很多方面通用，如今汽车供应链已大量平行应用到机器人领域，头部车企也纷纷下场做机器人。我们做的端侧智能，即'感知+处理+传输'这一层，相同性更强。在与宇树、智元等头部具身智能机器人公司多次深度交流后，我们明确了核心逻辑：它们底层技术同源、产品形态相近，只是部分核心技术指标的诉求确有不同。
【Lily】
这个问题我也想抛给于思。其实我们投资琻捷的时候，它一开始还是一家车规级芯片公司，到今天琻捷的产品线已经大幅延展。你怎么看？这几年随着 AI 快速发展，琻捷的这次转型，背后和我们行业的一些变化、联动，能跟我们分享一下吗？
【陈于思】
我们当时投资琻捷，是在几年前，当时肯定是看好汽车智能传感的整个产业链——汽车是一个门槛非常高、验证周期非常长的市场，足以证明一家公司和它研发平台的整体实力。但我们真正被打动的，不只是琻捷能做某颗或某类车规芯片，而是它背后体现的一整套能力：超低功耗设计、模拟与数字混合信号能力、无线传感系统与可靠性，以及从芯片、算法到封装测试的完整落地能力。
【陈于思】
我们投资琻捷时，看好的不只是它能做某类车规芯片，而是背后一整套能力：超低功耗设计、模拟与数字混合信号、无线传感系统与可靠性，以及从芯片、算法到封装测试的完整落地能力——汽车这个高门槛、长验证周期的市场，最能证明一家公司和其研发平台的实力。 上一期我和 Lily 也录了一期播客，当时就聊到：如果你只在数字世界理解文字和图像，这个问题可能一两年就被解决了；这几年我越来越觉得，琻捷不该只用汽车供应链来定义。整个行业正从信息AI、单点AI走向全面的 Physical AI——它包含对世界的感知，以及智能化的执行、判断与操作，覆盖智能汽车、智能储能，更包括机器人与具身智能。AI 已不只是理解文字和图像，接下来必然要进入真实的物理世界（physical world）去感知、判断和执行。 大家容易只盯着大模型、机器人本体这些显性部分，但真正决定一个系统能否在真实世界跑起来的，恰恰是最底层、最前端、最实时的感知与边缘计算能力——而这正是琻捷积累最深的地方。所以本质上，琻捷是一家面向真实世界的、智能化的底层平台型芯片与系统解决方案公司。未来两三年，当数字世界的问题被解决、AI 需要解决物理世界的真实问题时，大家会意识到：没有可靠的感知、处理和分析，就没有真正的 Physical AI，也没有真正的具身智能或机器人，更谈不上大规模量产。琻捷最难得的，是既懂前沿方向，又已跨过量产和可靠性的门槛。很多技术永远只能停留在实验室的 demo 阶段。
【Lily】
于思这个总结非常好。我其实想追问一个问题，可能李总来回答更合适。今天我们的 Physical AI 已经从 demo 阶段走向量产阶段了。现在面对中国供应链的内卷、供应链风险，还有最可怕的人才短缺，以及“卡脖子”等各种问题，琻捷在发展过程里是怎么应对的？怎么解决这三大障碍？另外，我们如何保障核心技术能持续创新？毕竟在三大产品线上，我们都面对着巨头——比如宁德时代，轮胎方向还有一堆国际巨头。您怎么解决这些问题？
【李梦雄】
回答您刚才讲的最后一个问题。像宁德时代、三花，包括我们的合作方宇树、泉智博，我们更多是协同合作的关系——配合它们在端侧的定义，我们用芯片在底层帮它们实现。其次，回顾公司发展，从最早专注汽车，到现在拓展到机器人、AI 这些领域，这并非刻意的品牌转型，而是企业技术能力自然延伸、业务边界自然拓展的结果。
【李梦雄】
最早行业给我们的标签就是“胎压监测”。确实，在 2018 年左右，我们依靠这款产品站稳了车规级芯片的赛道。但本质上，胎压芯片就是一个非常典型的端侧无线智能感知闭环场景——它需要在极端工况下完成高频数据采样、本地算法处理，比如前面讲的爆胎监测、轮胎与地面摩擦系数的识别，还有无线传输。可以说，胎压芯片是我们端侧智能的核心技术起点，而不是业务终点，我们把它作为能力基座呈现给客户。
【李梦雄】
现在整个行业趋势也在发生显著变化。AI 行业真正的瓶颈，反而是在端侧智能——环境感知、运动执行，以及智能设备与环境交互的实时反馈，成了大家关注的重点。
【李梦雄】
落到公司的企业战略，我们怎么实现长期的战略规划？第一，我们一定还是要“抱紧大腿”——比如和宁德时代的合作、和保隆的合作、和三一的合作。第二，是我们内部新产品的立项与布局。我们严格遵循 PMF（Product-Market Fit，产品—市场匹配）的逻辑：既要评估底层技术能力能否自研支撑未来的市场与业务，也要判断这个赛道的市场规模和长期行业机会。只有这两点都非常确定，我们才会正式进入这个赛道。
【李梦雄】
比如我们关注的机器人关节传感赛道，就构成了公司的三大增长曲线：最早的是智能轮胎，现在业务非常成熟、也比较稳定；第二是智能电芯；第三是围绕机器人的智能通用传感。
【Lily】
这个问题接下来我想问问于思，因为于思对全球技术市场非常了解。就以今天的智能通用传感为例，博世（Bosch）、意法半导体（ST）等国际巨头已经占据了高端市场。有一种说法是，中国企业只能聚焦中低端。我先问两个问题：第一，你认不认可这个说法？第二，你怎么看琻捷在这里面的核心竞争优势？
【陈于思】
看一个行业发展，不能只用今天静态的格局去判断未来方向。简单来说，我不认为应该用“国际大公司占高端、中国公司刚进入”这种格局，去推演三年或五年后的行业情况。因为我相信，整个 Physical AI 未来最大的落地一定在中国——Physical AI 需要和真实世界做大量交互，必然涉及非常多的硬件制造、设计和迭代。
【陈于思】
智能汽车，中国现在已经是世界第一了；机器人，至少在硬件和本体上，中国也毫无疑问是世界第一——这是任何做 Physical AI 或具身智能的人都会承认的。所以从这个角度，未来整个 Physical AI 的传感器、智能感知处理芯片，我相信一定是中国企业能做到全世界最领先的位置。因为你的整个上下游都在中国，中国企业和中国客户、中国供应商一起迭代，这种速度全世界任何其他地方的公司都达不到。
【陈于思】
为什么看好琻捷成为 Physical AI 传感处理领域的领军企业？因为它不是单点能力，而是一整套能力的组合。这也正是琻捷过去很多年积累最深的地方。 第一，技术护城河：做一颗 Physical AI 感知处理芯片，不只是做一个 MCU 或传感前端，而是要把超低功耗、无线传感、混合信号、边缘计算，以及最关键的可靠性真正耦合在一起——真实应用拼的是整套系统在复杂环境下的综合表现，而非某一个参数。 第二，车规级量产护城河：很多团队能做样片甚至不错的 demo，但从'能用'到'上量'、装上一辆真正的车并承担长期责任，中间隔着一条很深的河，而琻捷已经跨过去了。它在汽车最复杂的场景里建立了一整套质量体系验证与客户协同能力，未来迁移到智能储能、机器人时复用效应很强。 第三，也是最重要的，平台化与定义场景的能力：琻捷能从底层抽象出平台，把汽车、储能、具身智能这些看似不同的场景，放在同一套'感知—处理—无线连接—系统可靠性'框架下去理解，真正构建自己的产品线、拓展能力边界，而不是跟着客户做一个点、解决一个点。
【陈于思】
至少上面那些芯片，欧美公司可能都做过了，我只要做一个 me-too 就行；但具身智能需要一家企业真正有能力，陪着客户一起去定义新场景、定义一整套新解决方案。所以总结一句话：琻捷真正的壁垒不只是一颗芯片，而是一整套把真实世界（physical world）信号转化为可用智能的能力。这套能力，在 Physical AI 时代会越来越值钱。
【Lily】
特别好的总结。李总，我也想问问——刚才于思提到的这一点，我也很感兴趣。我们在汽车上的传感芯片，任务是让车感知自身状态，比如胎压、电池健康、车身动态等等；但在 Physical AI 语境里，机器人需要更复杂的多模态感知能力，比如力觉、触觉、位置、滑觉等等，而且这些信号要求实时、低延迟。那么从汽车传感芯片到今天的机器人传感，您在技术上做了哪些突破？可以跟我们分享一下吗？
【李梦雄】
其实我们可以把汽车看成一台大的机器人——一辆车长度可能超过 10 米，你有足够的空间去做这些事。所以在这一块，我们过去十余年在汽车、储能，以及现在的机器人领域，沉淀了几个方面的基础。
【Lily】
对，其实这就是刚才于思讲的——我们专注在核心芯片领域，技术上有优势，但更多还要赋能整个生态，要有这种能力，对吧？我相信这是我们目前最大的投资价值。刚才两位嘉宾都不约而同提到一点：如果把 Physical AI 的发展比作一场马拉松，前半程大家拼速度、拼算法、拼模型，后半程拼的就是供应链和整合能力。我想问李总：在您带领企业发展的这 11 年里——我们从 2015 年成立——您在供应链上做对了哪些事？
【李梦雄】
很多人说做芯片设计公司，优势在于自己不生产、不制造——制造在晶圆厂，封装在封装厂。当然我们现在也会自己做测试和标定，客户端也在做制造，我们中间只做设计。但这其实有很辛苦的地方，特别是像我们这种 fabless design house（无晶圆厂设计公司），需要深度依赖供应商，包括晶圆厂、封装厂。因为它们的体量比我们大得多，所以很多芯片设计公司的共识是：对待供应商要像对待客户一样，深度合作，甚至有时候反过来把他们服务好。
【李梦雄】
我们很多竞争力体现在和供应商的深度融合——为了把产品做稳定，我们在设计上就规避了工艺的不确定性、波动，把这一块 cover 住。但现在前面提到的高精度、高可靠性，要求已经从 PPM（百万分之一）级别上升到了 PPB（十亿分之一）级别。也就是说，我出货 10 亿颗芯片，都不能有一颗出现可靠性问题，这其实非常难，不光依赖设计，也依赖我们和供应链的深度合作。
【李梦雄】
所以我自己很深的体会是：不仅仅要把供应链当上游，还要把它们当成朋友、当成客户。最早我们刚回国时，国内做汽车芯片的，连 fab 厂、晶圆厂、封装厂，在这方面的技术和能力都还是缺失的。我们甚至起到了引导和赋能的作用，和它们一起深耕这个领域，把中国高可靠性产品的产业链做起来。所以在这个过程中，我们和很多供应链合作方形成了非常深度的战略合作伙伴关系。
【Lily】
对，这就是您刚才说的上下游共创。是的——因为这个领域变化太快了，技术迭代、产品迭代，可能一两周就发生一次。如果不能把握供应链、不能和供应链协同，产品就只能是个 demo。从 demo 到量产这一步跨越，您做得非常好。我们再来问一个跟 IPO 相关的问题：目前三大产品线，研发投入和产能规划如何与本次 IPO 的整体战略协同？这三个产品线该怎么投入和匹配资源，来支撑公司的第二、第三增长曲线？
【李梦雄】
我们最早的智能轮胎作为公司的第一增长曲线，业务非常稳定。在智能轮胎领域，我们现在是全球第三——排在我们前面的是英飞凌（Infineon）和森萨塔（Sensata）。我们在 2024 年这块业务的营收规模已经超过了恩智浦（NXP）。我们希望用大约三年时间，让这块业务成为全球第一。在端侧智能、辅助驾驶乃至未来的自动驾驶方面，我们的下一代产品已经上车，在国内已实现大批量量产，比竞争对手走得更前面；而且我们和客户端、终端 OEM 的合作更紧密、更前沿，符合未来趋势。
【李梦雄】
第二是智能电芯，作为公司的第二增长曲线，也是当前增速最快的核心业务。我们和国内头部电池包厂商、第三方 BMS 厂商深度合作。在最近的北京车展上，我们也会发布这块业务的官方进展。
【李梦雄】
智能电芯，无论对动力电池还是储能，都是最核心的未来方向——现在大家甚至把它定义为“具身电芯”。它不只是自我监测，还有自我进化，乃至自我预测未来：比如这颗电芯未来一周甚至一个月，有没有热失控、着火自燃的风险。这块业务方向非常明确，就是基于单电芯——未来每颗电芯都需要一颗芯片来赋能。这也契合欧盟电池护照（Battery Passport）的要求：每一颗超过 2 千瓦时的电芯都需要有电子护照。所以我们做的芯片有两个功能：一是身份识别，二是智能管理。第三增长曲线，就是前面讲的围绕机器人的端侧智能——包括位置等，在运动、感知、传感层面给云端或中央计算系统提供支撑，帮助形成闭环。
【Lily】
我之前两年前跟您聊过出海的话题。我想问问您，今天对出海这块怎么看？
【李梦雄】
从上次专访开始，公司其实已经在布局海外业务了。就在今年 3 月 28 日，我们位于马来西亚槟城的芯片测试与标定中心正式落成运营。槟城是全球半导体封装测试的重镇。我们在槟城落地这个测试标定中心，也标志着 SENASIC 构建起了跨国的供应链保障体系，能够提升公司的全球交付能力。
【Lily】
我想问问于思，您投的很多芯片公司目前都在积极探索出海。在出海这条路上，关于合规、人才、本地化运营，您有什么建议给听众朋友？
【陈于思】
出海听起来只是把国内跑通的模式复制到海外，其实是个复杂的系统性工程——不只是销售半径变大，更是进入规则、客户习惯、供应链关系，尤其是合规要求都不同的新体系。 第一要务是满足海外的合规与信任体系：在芯片、传感器、制造、储能这些领域，海外客户、员工乃至工厂所在地，都会对可靠性认证、知识产权、数据、供应保障看得很细。第二是团队的国际化与组织能力，不是简单在海外招几个人，而是能建立真正服务客户、响应本地问题的运营团队。第三是长期主义：海外前期需要较大时间和投入，但持续投入、建立信任必有回报，尤其要警惕急功近利、低估复杂度。而你的制造如何在海外确保质量和量产可靠性，本身就是挑战。 对客户而言，他们不会因便宜就长期买单，最终看的是技术能力、质量、交付和服务。而琻捷的优势很明显——它本就从高标准、高门槛场景里长出来，加上团队多人有多年海外经历，非常适合服务全球高端客户。
【Lily】
我想问一个问题：对于我们这种芯片公司，出海是必选项吗？非得去吗？
【李梦雄】
我觉得是的。国内确实太'卷'了，即使增长最快的 AI 领域，很多客户也来自海外；一件事只在国内做，很容易内卷。本质上这是产能过剩——我们太勤奋高效，而海外更理性、也更有创新性。
【Lily】
于思你怎么看？
【陈于思】
我同意李总。更主要的是：中国在高端制造、智能汽车已是世界第一，储能也是世界第一，自然需要服务全球市场；我非常看好机器人智能与 Physical AI，中国潜力比储能和汽车加起来还大，并不像做汽车那样路径已经相对清晰。全球这么大市场，若中国企业不去服务，很难想象还有谁能服务——因为这涉及一整套供应链体系，而这恰恰是中国最大优势。当然我们面临贸易战、关税等挑战，但中国企业要服务全球，就必须把自己打造成全球化企业。二十年前中国的车多是大众、通用等全球企业的，它们都在中国有本土化公司——这也正是中国企业的全球化路径。
【Lily】
看起来二位答案一致，但给出的理由不太一样。结论就是：我们还是要积极出海、积极看全球。好，今天其实也是琻捷 IPO 非常重要的一天，可能是企业跨入新阶段的时候了。我想请李总和于思设想一下：未来 3 到 5 年，您希望公司发展成什么样？
【李梦雄】
我们已经在智能轮胎与智能电芯这两个核心赛道实现了突破，也成功对标、甚至赶上了一些海外巨头。但这确实只是企业发展的起点。未来，我希望公司成长为一家技术驱动、全球化布局的中国硬科技标杆企业：既要持续填补国内高端端侧智能芯片的空白，也要在未来全新的无线智能赛道深耕技术无人区，参与全球产业竞争、定义行业标准。我们也希望公司是一家有力度、有强度，也是有温度的公司。
【陈于思】
从我的角度，我会把 Physical AI 整体比作一场马拉松。我非常看好琻捷的长跑能力——甚至到了后半程。因为前半程大家比的是速度，我刚才说了，非常多的 demo 都是在理想实验室环境里展示的，即使今天说到了工厂或真实环境，其实还是 demo，对吧？
【陈于思】
我觉得琻捷有机会在后半程成为全球化的领军企业。因为这需要你有感知能力、工程化能力、量产能力，最后是成本控制能力。就像李总说的，现在一台机器人可能要上百万人民币，未来如果要大规模落地，肯定希望降到十万甚至几万的量级。这个时候，就需要中国企业在多年“内卷”中练出来的、最强的成本控制能力。
【Lily】
好的，感谢二位今天的精彩分享。
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