经济观察报 记者 钱玉娟

一款薄如卡片，可以磁吸在手机背面的 AI 录音夹，面市四个月，卖出了 3 万台。这是 AI 企业出门问问自研的、AI 软硬件结合的产品 TicNote。

与其他 AI 硬件动辄百万的销量相比，TicNote 的出货量不算大，但产品在亚马逊评分 4.8 分、京东录音同品类热卖榜排名第一的成绩，让出门问问创始人兼 CEO 李志飞感到踏实。

" 以前做硬件的研发投入太大，任何一个产品发出去，卖不到 100 万台，基本上就很难坚持了。" 李志飞说，现在出门问问的模式变了，70% 的精力在软件研发上，硬件则与合作伙伴一起做。

李志飞曾是谷歌机器翻译重点实验室的科学家，痴迷语音交互技术的他，萌生了开发一款 " 语音助手 " 的想法。他在 2012 年放弃百万美元的年薪，成为硅谷第一批回国创业的人之一。

真格基金创始合伙人兼 CEO 方爱之在硅谷的一场活动中认识了李志飞，" 他是最早关注并介绍 NLP（自然语言处理）的创业者之一。" 方爱之对李志飞深耕行业的科学家气质印象深刻，在李志飞开发的出门问问还只是一个 Demo App 时，决定投资他。李志飞是真格基金投资的第一位来自谷歌的创业者。

2014 年，李志飞曾作为创业者，走访大疆、比亚迪等深圳硬件企业，彼时，同行的人里有美团创始人王兴和今日头条创始人张一鸣。

此行前，李志飞研究过眼镜、车载、机器人和智能手表，这一次的硬件之旅让他明确了语音交互的硬件载体——智能手表。

第二年，出门问问的首款 TicWatch 面市，之后智能耳机、智能音箱、智能车载后视镜等硬件产品逐个立项、开发、面市。

那时的出门问问因拿下谷歌的投资蜚声全球，它还定位为以 AI 为核心的软硬结合的中国科技企业，在 2017 年将团队规模从三百多人扩张至千人，同步迈向国际化。

科学家创业，全身心投入在技术创新侧，往往会忽略钱袋子。一年烧走数亿元人民币，智能音箱还面临谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度等海内外巨头的市场争夺。2018 年末，李志飞直接砍掉了智能音箱产品线。

翌年三月，出门问问系统性裁员，李志飞决定不再做新硬件项目开发，团队聚焦在软件创新上。

在语音交互技术领域创业 8 年后，李志飞在 2020 年初的公司年会上首次提出了 " 生成式 AI ( AIGC）是未来 "。彼时 ChatGPT 还没火进中国，AI 大模型也只是 OpenAI 这样的海外潜行者在钻研，那时的李志飞带着团队开发出了一款叫 " 魔音工坊 " 的 AIGC 产品，从 2021 年日入几万块发展到 2023 年的每天几十万的收入水平。

自研 AIGC 产品在 2023 年已经能为出门问问贡献超亿元的年收入，那一年初，国内有不少受新一波 AI 技术影响，计划投身其中创业的人，李志飞也不例外，他决定 "All in 大模型 "，出门问问也推出了自研大模型 " 序列猴子 "。

因为拥有许多大模型能力可落地应用的软件、硬件产品，出门问问面向 B、C 两端提供 AIGC 相关解决方案和产品服务，这也让出门问问在 2024 年成为港股 "AIGC 第一股 "。

2025 年 8 月末，出门问问中报显示，其已接近盈亏平衡。

从 AI 语音到智能手表，从大模型到 AI Agent，出门问问经历 13 年长跑，数次转型。

2024 年，出门问问放弃了 " 序列猴子 " 的迭代，还砍掉了 To B 业务中不赚钱的项目，专注 AI 软硬件结合的商业化模式，锚定了 " 录音背夹 "TicNote 这个 AI 硬件。

TicNote 不只是一个转录设备，李志飞将它视为一个随身的 AI 思考伙伴，是出门问问面向 AI Agent（智能体）打造的入口级产品。在确定这一产品形态前期，李志飞和众多企业 CEO、高管交流，发现这类会议较多的人群渴望能随身带个实习生，帮自己做记录和总结。

投资界的分析师是这款产品的重度用户之一，有用户反馈，以往参加美股发布会需要耗费大量时间整理和翻译，现在使用 TicNote 既可以转录、总结，还能通过内嵌的 Shadow AI 单独入口进行聊天、提问，AI 可以基于多方信息给出全年指引，标注资料来源，同时还包括思维导图、顿悟和深度研究功能。

8 月 25 日，阿里巴巴旗下的钉钉推出了 AI 录音硬件 DingTalk A1，同样的卡片形态，还打出了 "AI 助理 " 的标签。

谈及大厂布局同类 AI 硬件，李志飞说，谁也挡不住。早在去年带队调研、确定硬件形态时，他就得知不少巨头玩家有此尝试的打算。

外界一度质疑出门问问的战略定力，而李志飞找到了一个与不确定性共处的方式：抛下历史包袱，不停适应新环境去创新。这或许是一名技术极客向一位成熟 CEO 的蜕变。

以下为经济观察报与李志飞的对话：

理性的战略转型

经济观察报：百模大战时，你 All in 大模型自研 " 序列猴子 "，之后又停止了模型迭代。这个决策使你遭遇外界质疑，当时没有顾虑吗？

李志飞：2023 年（大模型）刚出来时，大家都看不清楚，都想在最前沿的地方尝试。把模型做好了，自身就具备了这方面的能力。毕竟那时没有一个直接能用得好的模型，没有谁愿意坐等。

这也决定了我们早期会去做模型自研这件事。但做着做着，巨头都进来了，竞争非常激烈，市场上也慢慢出现了比我们做得更好的模型。调用一个第三方模型，技术成熟且成本比自研便宜。我们再坚持去做模型，价值不大，出门问问主要还是去做产品和商业化。

放弃模型迭代，这肯定是一个比较沮丧的过程。不少人说我们没有战略定力，我觉得这些都很正常。背后主要还是因为 AI 发展太快了，谁也看不清楚。但别人看是一回事，我作为公司的负责人，是要对这件事情最终负责的。

今天哪怕你投 1 亿人民币去做大模型，别人会为此投入 100 亿，这时候你投进去的钱一定是打水漂的，可这笔钱对公司来说是很大的一笔支出。在这种情况下，放弃才是理性的决定。

经济观察报：出门问问也考虑过产模结合，在模型迭代节奏上不追求速度，同时投入做模型应用。但这个路线最终也放弃了。

李志飞：2023 年我们是坚决要自己做模型的，投入了算力和人力资源等，那时候我们就没怎么做应用。当年底决定产模结合，基于自研模型去做产品，一年后发现再去纠结模型本身的话，公司已经支撑不住了，硬要用自己的模型，产品也不一定能做出好效果，这让我们开始转向去做应用产品。

这是从模型到产模结合，再到完全的产品驱动的过程。这个过程也符合行业变化，2023 年所有人都在关注模型，包括投资侧也在看模型公司，后来才转投具有模型能力的产品公司，但现在基本上只投纯应用公司了。

所以我们做这些事情是非常理性的，比较早地看透技术演进的本质，不再坚持纯投入模型，基本方向自然就改变了。

经济观察报：2025 年中报显示，出门问问接近盈亏平衡，除了软件和硬件的收入增长，运营管理上大幅降本，这是通过哪些举措实现的？

李志飞：主要是两方面，首先是砍项目，砍掉未来很难有竞争力且很难做出好的增长的项目或团队。像那些 To B 需要定制的项目，需要很多人力成本，周期还长，基本上做到最后都是亏钱，团队规模还要被动做大。

其次是降低公司的复杂度，提升人效。组织会因研发项目聚焦而变化，当我们不需要那么多产品线、项目和人后，人与人的协作摩擦减少，团队也不停简化。

我们现在的研发极度简单，核心就是做 Agent，上面有纯软件或硬件的应用，这才是承载商业化以及跟用户交互的关键。最后就是内部一个更直观的变化，人效上升。

经济观察报：内部提效涉及组织的转型，这背后经历了怎样的过程？

李志飞：业务太复杂，所谓的 AI 很难应用得起来。砍项目并降低组织复杂度，然后引入 AI 工作流，才是比较适合当下的。这些动作是关联且互有帮助的。

其实内部调整并不是最近才开始的，一直都在做，财报体现的也是过去几个月的效果。从去年四五月份开始，我们就一直在想：到底应该做什么样的核心业务？

出门问问的历史比较长，过去做了很多业务，智能硬件、 To B、 To C 都做，一直在寻找商业化的落地。但 AI 变化很快，从去年下半年开始，我们意识到如果像过去那么搞下去会很累，公司既赚不着钱，又很难建立核心竞争力。我们在思考怎么降低组织复杂度，怎样在组织工作中更多引入 AI。

经济观察报：你如何让团队利用 AI 原生工作流协作？

李志飞：刚开始是我自己用 Cursor 编代码，觉得效果很好，就去跟研发说，让他们必须都用起来。很多人都反馈在用，但我感到奇怪，怎么用了效率还是这么低？我用 Cursor 半小时就能做完的事，几个工程师一周了还做不出来。

直到我坐在同事旁边，看他打开电脑演示使用过程，才突然意识到，他用了 Cursor 却还是亲自敲或改写代码，这相当于，明明一个 L4 级别的自动驾驶，结果被搞成了 L2，效率被主动降低了。

像我们这样的 AI 公司都会遇到如此大的阻力，不难想象其他公司在 AI 转型上的遭遇。相对而言，推动工程师们用 Coding Agent 解决问题，要比我自己去做难多了。我一个人再加上公司的几十个工程师，效率反而大打折扣。

开发虚拟组织协作就是要解决这些问题。2 个我可以抵 10 个人的产能，5 个我能抵得上 25 个人的产能，相当于把我自己复制了 5 份，" 我 " 就更容易规模化。现在内部的效率跟两三个月前比，量化的话，我觉得能有 4 倍差距。同一个功能开发，以前团队可能要五六个人一周才能搞完，现在只要两个人参与就能快速搞定。

经济观察报：团队接下来的重点是什么？你期待复制多个 "AI 化的李志飞 "，是有哪些亟待解决的问题吗？

李志飞：现在是一个智能大变革的时代，我亲身体会到了 AI 带来的变量，光编程就发生了巨变。我花大量时间做这个工作流，你可以认为是 "Cursor+ 飞书 "，简单讲就是一个可以协作的 Coding Agent，它会是我们这类公司的一个基石。目前这个产品直接促进出门问问内部的研发或者协作模式转型，让人逐渐变成 " 超级个体 "。

不只是我需要这个协作工具，有了这种 AI 原生工作流以后，TicNote 基于这种 Coding Agent 的方式去做，会有不一样的体验，否则就会面临各种各样的竞争，最后都是同质化的竞争。

AI 硬件要做人的 " 影子 "

经济观察报：国内已有很多语音转录相关的厂商，既有硬件也有免费的软件服务，出门问问做 TicNote 这样一个纸片录音设备，经历了怎样的过程？

李志飞：在录音产品方向上，出门问问此前做过两次尝试，2019 年时做会议的录音音箱，当时还考虑过做录音工牌，出过一些原型设计，有的甚至上线了，但后来发现，在当时那个情景下，语音转写的自然语言总结并没有达到用户想要的体验。当时我们有十几个 NLP 的工程师，只做这一件事情，也做不好，压根没有大模型的能力支持。

选择 TicNote 这个产品形态，除了我们在语音交互上的能力，我觉得最基础的还是兴趣使然。我总结过自己，如果开发一个我不感兴趣的东西，就算产品能打市场，我也不想去做。创业已经很难了，不要硬做折磨自己的事情。

经济观察报：TicNote 主要的应用场景是？

李志飞：2020 年到 2021 年的技术，很难支持做出一个好的录音转写和总结的产品，但大模型之后，我们明显感觉到这件事可以做好。很多人没有意识到这个核心点：并不是语音识别技术比以前好了，而是大模型的脑补能力或幻觉能力比较强，它大概听一下人类说了什么，就能总结出大概，并没有什么新鲜事。

我在去年就发现了这个技术变量的出现，其次才是需求。大模型要用起来，需要用户给大模型提供上下文。传统意义上的录音笔，给某一类垂直人群用，它帮你记录上下文，甚至 24 小时一直录的那种设备，这类厂商的产品并不是 TicNote 的竞争者。

我们规划 TicNote 这个产品线时，叫它 " 随身思考伙伴 "，希望用户录音以后，除了做一些简单的转写总结，还能随时随地获得一些决策指引。这款产品内有一个 Shadow AI 系统，类似亚马逊 CEO 贝索斯提出的 " 影子 " 管理理念，企业 CEO 能有个 Shadow，就像一个 VP 或任何一个 CXO ，能在未来做出和 CEO 本人一致的决策。换句话说，未来这个 " 影子 " 完全可以代替人。

经济观察报：你判断 TicNote 能成为 AI Agent 的入口，但使用这个产品，仍难以脱离手机这个终端设备。

李志飞：过去我们做的所有的智能设备，最大的竞争对手都是手机。手机在中国一年有接近两亿的出货量，如果做一个设备能做 200 万，已经是非常好的起点。换句话说，未来两年里，没有哪个设备能有希望取代手机，但是十年之后呢？手机的使用时间是有可能下降的，那时再去寻找能取代它的产品，对很多人来说，就没机会了。

出门问问在国内率先推出这一背夹形态的 AI 录音硬件产品，已经迭代起来，就不建议纠结它是不是会跟手机形成绝对的替代关系，毕竟今天市场上还没有哪个设备能与手机在同等数量级。

经济观察报：你曾提出 2024 年— 2025 年的 AI 应用市场将迎来淘汰阶段，如今行业的整体情况如何？应对竞争或巨头随时可能展开的抢食，你准备了怎样的武器？

李志飞：不存在巨头抢食，它们本来就一直在里边。

我觉得 AI 应用或者 Agent，真正能用也就是今年才开始的事情。2023 年— 2024 年，大家更关注大模型本身，而 Coding 变得好用，是近半年的事情。整个行业相对来说还处于较早期，这要求每家公司选择一个擅长也有兴趣的产品去开发，即便有竞争，也尽量在未来避开与巨头的血拼。

出门问问选择去做的产品，面临用户需求、技术成熟度以及竞争的多重偶然性。如果明知道技术是不确定的，就尽量不要去折腾；用户若没需求，你想去教育用户也是很难的；至于竞争，很多时候你也挡不住（巨头），只能说拥抱偶然性。

技术人创业的特质

经济观察报：你回国基于语音智能技术创业至今，见证了 AI 行业企业的兴衰交替。出门问问在 2024 年 IPO，支持它抵挡产业风浪的关键因素是什么？

李志飞：我们公司曾经总结了两个关键词：理性与创新。首先要清楚自身的业务靠什么支撑，既要理性看待自己，还要理性取舍。如果别人的看法是活下去的理由，那我们早就倒下无数次了。

十几年踩坑无数，最后我们才知道，能支撑团队活下去的就是认识自己，认识公司，包括想想今天 AI 技术到底能给自身带来什么样的杠杆。

能够理性地、求真地去做一些选择，不要硬扛，才是出门问问活得久的原因。还能有一些成绩，则是因为我们在不停地适应新环境去创新。

经济观察报：生活中的你也是一个极理性的人？你有做过 MBTI 测试吗？

李志飞：我可能是理性的吧。我不太相信这类测试，因为那些问题有很多歧义，我答的时候也有歧义。

经济观察报：技术人创业总被认为会走很多弯路，你有哪些时刻会辗转难眠？

李志飞：首先焦虑是常态，毕竟我选择了科技行业，而且是比较 To C 的方向，完全是我自己的能力、兴趣在这里，别的我也做不好。

在科技领域创业，没有人不焦虑，主要还是因为竞争激烈、技术发展快以及不确定性极高。人焦虑的本质就是没有确定性，顾虑这个，担忧那个。

即便如此，对我们来说也只有面向未来，尽量避免过去的坑，做未来有机会的技术开发、创新产品，不要管别人怎么看待这件事情。如果都要别人来告诉你哪里是对是错，凭什么你能成功？如果是大家都达成了共识的方向，所有人都会去做，哪有你的机会？

经济观察报：你觉得是 AI 技术创新冲关还是某些转折点上的灵活决策，让出门问问能数次转舵成功？

李志飞：所有的公司都有历史包袱，即便成立只有两年的公司也会有很重的包袱，比如 2023 年成立的大模型公司，因为发展问题不得不转型成一个完全偏应用的公司，创业者往往面临当初讲的故事、人才梯队都要切换，这都很难。

别看出门问问是一家成立了 13 年的公司，我的包袱却越来越轻，基本上随时做好准备能成立一个独立个体公司。

对未来我有这样一个判断：AI 的执行力是完全过剩的，过去我们所有的经验，都是能让人类具备跟 AI 一起做选择的能力，像我就有很多想法却做不出来，或者做得慢，主要问题在组织能力上。而今 AI 解决了长期困扰我的团队执行力等痛点，让我甩掉包袱，带领团队面向未来去做一个巨大的变化。

虽然出门问问不是近来成立的 AI native（AI 原生）企业，但我们也做到了这类公司的灵活性，又有以前与行业共振十几年的经验，能将这两者结合起来，才让我们呈现出一个好的发展状态。