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。

（圖：譚豐）

現(xiàn)在來看，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)績報(bào)告。財(cái)報(bào)顯示，2025年公司實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入10.35億元，同比增長4.2%；凈利潤達(dá)1.95億元，同比大幅增長32.6%。

其中財(cái)報(bào)也透露了關(guān)于未來戰(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。

“過去10年，AI 改變的是信息世界；未來10年，AI會(huì)進(jìn)入物理世界?！弊T豐對(duì)投中網(wǎng)如此總結(jié)他對(duì)行業(yè)趨勢的判斷。

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。但問題在于，純電商平臺(tái)的估值天花板顯而易見。如何在資本市場講述新的故事？

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)5130萬元，同比增長37.2%，遠(yuǎn)高于營收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、算法、營銷等核心系統(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)營銷等全業(yè)務(wù)流程。

如果說研發(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：“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?！?/p>

在譚豐看來，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。至于當(dāng)時(shí)是否預(yù)見到機(jī)器人進(jìn)入消費(fèi)級(jí)市場的窗口正在打開，他坦言：“說實(shí)話，沒有那么清晰的判斷。更多是一種直覺，算力在提升，傳感器在變便宜，AI 開始有點(diǎn)能用。你會(huì)覺得，機(jī)器不可能永遠(yuǎn)只是工具?！?/p>

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、到好用可用長期用的過程，才是最難的。如果一定要總結(jié)這條路徑，我更愿意說，不是因?yàn)榭辞遐厔莶胚M(jìn)入，而是因?yàn)檎娴南矚g這個(gè)問題，所以一直做下來了。”

2016年，譚豐在美國創(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：“后來我再看所有AI硬件，都會(huì)問一個(gè)問題：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：“量化派是長期在做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的公司。過去是在數(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?！?/p>

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。不過在譚豐看來，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。

如果說過去是工具關(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?！皬膬?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?！?/p>

進(jìn)一步拆解來看，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)。

從場景落地來看，量化派會(huì)優(yōu)先聚焦哪些具體場景？譚豐給出了一個(gè)簡單的標(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)、教育和陪伴類場景。這些場景交互頻繁，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。

譚豐直言：“這個(gè)賽道看起來很擠，但我們反而覺得，現(xiàn)在更像早期混戰(zhàn)，還沒到真正紅海。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。說白了，不是做一個(gè)看起來很聰明的產(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)樽詈罅粝聛淼?，一定不是最早的，而是最?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)過去基因的延續(xù)，也是對(duì)未來趨勢的押注。

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，譚豐表示：“我希望量化派未來是一家能持續(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?！?/p>