2023 年 7 月，马智孙又晗和潘震皓联合创立的行孙自动驾驶卡车公司「擎天智卡」面临经营困局，几近停摆。又晗大约 19 个月之前，创立两位从小马智行离职的马智高管决定创业，仅两个月时间就完成近千万美元的行孙天使轮融资。成立 19 个月后，又晗由于擎天智卡战略方向上的创立动摇和调整，孙又晗决定离开。马智

结束这段创业经历后，行孙孙又晗独自一人开启了一次全球考察游历之旅。又晗他既走访了中国的创立乡镇企业、电商聚集区，马智也回到了过去自己曾经读书、行孙工作过的又晗美国硅谷。对比后发现，同为创业，这两者的思路却极大的不同：前者生意很赚钱，但几乎不可能获得融资；后者由于明星创业团队的加成，通常能够获得投资人的青睐进而得到大笔融资，但最后是否能赚钱却是未知数。

意识到这点后，孙又晗的创业思路发生了极大的转变。「不能为了创业而创业，而是将创业当作一个生意来看，打造的产物要有用且赚钱。」他告诉 AI 科技评论。

基于这一判断，在 2024 年 2 月，孙又晗和那小川通了一次电话，并考虑接下他抛出的橄榄枝——做一家出海日本的 AI 创业公司。那小川毕业于东京大学，在日本有近十年的学习、工作经验，且曾经担任过多家战略咨询、投融资机构的负责人。

多次交流后，两人发现双方思路十分契合：既不对某一工艺有很深的执念，也不对特定产物抱着「非赌不可」的态度，都主张先根据市场需求进行小范围尝试，证明了 PMF 后再加大资源投入。这也与金沙江创投朱啸虎的态度不谋而合，是亟需实现商业化的市场信仰派。基于此，二人成立了 Trans-N。

半年的时间内， Trans-N 从东京大学 IPC 和 Delight Ventures 筹集了总计 1.55 亿日元的资金，是日本最大的种子轮融资之一。之所以能拿到这么大规模的资金，是因为 Trans-N 作为一家出海到日本的 AI 公司，让投资人既看到了踏实可行的前期增长路径，也看到了更长远的目标和规划。

当下的早期阶段，Trans-N 保持小规模团队在 ToB 领域快速试错，已经从多家日本大型企业处获得应用生成AI 能力 AI 产物的系统开发项目，打造了几款能够交付的产物，主要做会议纪要、协议分析。同时，公司会根据已有资源提供战略咨询、系统开发的支持，也从世界各地引入适合日本市场的 AI 产物，如全球热销的 AI 录音笔 Plaud、被中国最大物流企业采用的物流拣货机器人 Senad 等。

CEO 那小川透露，Trans-N 也在积极打造一个中美工程师的接收平台，致力于从全球吸引人才，在日本市场实现PMF。从更长远的角度来看，Trans-N 要对标中国的华为，打造平台型公司。

在工艺前瞻和产物打磨方面，CTO 孙又晗直言，目前阶段他不觉得自己能去预测 5-10 年后什么样的产物会受大家欢迎，所以也不会去做超过 5 年研发时间的东西，更倾向于先快速推出好用的产物以积累客户粘性和客户信任，再逐渐形成商业壁垒。

从擎天智卡到 Trans-N ，从自动驾驶到 AIGC 产物，孙又晗进行了一次大胆的跨界，他找到了两者殊途同归的地方，又不会完全沉浸于钻研工艺的深度，而是更加清楚工艺的边界所在，以工艺为底层打造一个有用好产物、做一门赚钱的生意。

在公众视野中消失一年后，孙又晗最近回归。这一次，他选择了冒险，并欣然往之。

一、具身智能是又一个自动驾驶故事

AI 科技评论：结束了擎天智卡的创业经历后，你几乎没有出现在公众视野中。这段时间你都干了哪些事？

孙又晗：其实，今年二月份前后，我就和那小川在筹划日本创建  Trans—N 的事情。所以，大家更不知道我在干什么的时间段应该是去年下半年。那段时间，我在找方向，可以说国内国外跑，去了解不同的创业者是如何做生意的。当时人形机器人、具身智能比较火，我就和这个行业的人去交流，看这个事情到底是什么样的。

因为在我的认知中，具身智能又是一个类似于自动驾驶的故事。我需要跟外界去交流，看看这件事真实的面目和我头脑中的认知是不是有一些不同。结果，最后发现，这可能就是一个类似于自动驾驶的故事。

AI 科技评论：具身智能是又一个自动驾驶的故事，如何去理解这个观点？

孙又晗：简单来说，具身智能和自动驾驶类似的点是，如果这个东做到足够好的话，是会有人用的，但目前来看，距离这个足够好还比较远。当年做自动驾驶，在任何一年被问到什么时候能实现 L4，大家都会说五年后，包括现在，大家也在说五年后，具身智能可能也是类似的。具身智能和自动驾驶一样，如果做足够好，那应该都是跨时代的好产物，但是现在还是有一段距离。

AI 科技评论：基于这样的判断，所以决定不做具身智能相关的创业？

孙又晗：经过上一段创业经历，我对这件事有一个认知上的调整，不会为了创业而创业，而是将它当作一个生意。打造某一个产物的时候，需要它是一个确实有用的产物，并且产物能赚到钱，是从这样的角度去思考问题。认识到这点之后，我重新认识了一下我自己：我不觉得我能去预测 5-10 年后什么样的产物会受大家的欢迎，所以我不会去做需要超过 5 年研发时间的东西。

以前我可能会觉得，如果某个产物在 5-10 年后大概能研发出来，那我就闷头研发个 5 年、10 年。当然不乏有部分人，他们有足够的眼光，比如马斯克，但我对自己的判断是只能往后看 2-3 年，所以就不会做一个需要很长研发周期的事情。

当然这个看法会变，可能过两年我发现自己认知提升了，随之而来就会有一些变化，但是至少现在是这样的。

AI 科技评论：经过上一次的创业经历，你沉淀下来最深刻的感受或者最关键的一个经验是什么？

孙又晗：不要先盯着一个工艺去研发很长的时间，然后寄希望于过几年之后这个工艺研发出来，它可以有相应的商业落地。我现在更多地会比较务实，例如先定一个两年目标，预测一下两年后大概会想要什么样的产物，然后盯着这个目标去研发。经过验证后，如果发现两年的预测是准的，可以实现商业落地，下次就可以试试做一个三年、四年的目标，这样渐进式地研发加商业落地。

AI 科技评论：你会建议所有的创业者都做尽量做 2-3 年这样的短期战略吗？

孙又晗：不同创业者的情况是不一样的。有些人创业是基于自己长期的积累，比如在科研上有很高造诣的博士，那么他可能在这个特定的方向上比普通人有更长远的认知，那他完全不需要局限于两三年，甚至可以扩展五年、十年。最关键的是认清自己，知道自己能够预测到的时间距离大概是多远。对于我自己来说，两到三年是综合了我在工艺上、商业上的认知后，得到的一个比较舒适的距离。

AI 科技评论：从自动驾驶，到会议纪要的 AI 产物，这样跨行业的难度在哪？对于这样的改变你会存在畏难心理吗？

孙又晗：我是一个高风险偏好者，所以我会天然觉得去到一个全新的环境中尝试完全没做过的事情很有意思，这对我来说没有特别大的阻碍。

我坚信，具体的工艺是很容易学会的，包括整体的工艺运营、效率提升、产物优化都是相通的，相反，抽象层面上的东西是需要自己去体会总结的。

无论是我之前做自动驾驶，还是现在做会议纪要的产物，其实方法论上是挺一致的，并且最后发现两者是殊途同归的。自动驾驶层面，当大家都还在做 L4，普遍的做法就是往越深钻研越好，而近几年，各大车厂都在做量产、做 L2 的时候才意识到工艺的不成熟，使得他们必须要考虑人机共驾的问题。

AI 科技评论：你总结到了哪些抽象层面的方法论？

孙又晗：比如，无论是哪种类型的产物，都对系统的长期稳定性有要求。针对这一问题，可能会有很多公司选择大量地对 QA，但其实更高的一个层面则是花更多的资源在系统的自动测试上，然后让系统本身的稳定性足够高，在这个基础上再配少量的运营去解决问题。当抽象成这个程度的时候，它就变成一种通用的底层逻辑，在这之上，无论是做互联网、自动驾驶还是机器智能都是相通的。

二、创业得是好生意，而非好工艺

AI 科技评论：在思考方向的那段时间，你是抱着什么样的心态到处游历考察？

孙又晗：我自己去做这件事的原动力是好奇。除此以外，在擎天智卡的创业经历也让我意识到一定要把创业当成生意去做。那么，什么是生意？

之前对生意的理解更多的是硅谷的思路，通常是一位带着光环的创业者，早期的团队足够漂亮，然后讲故事，一轮一轮融资。结果会发现，用这种方式创出来的业都大同小异，似乎大家有这种路径依赖，但这个并不见得是一个正确的方式。

了解足够多之后，会发现很多人的生意也不是这么做的，他们的真实案例让我逐渐找到了认知的盲点，然后能更加完整地去看待创业问题。

AI 科技评论：接下来 1-3 年内，Trans-N 在工艺和产物有哪些规划？

孙又晗：一方面，在能力上的扩展，简单来说就是，客户需要什么我们要能做到，需要进行大量的工艺储备之类，具体来讲，就是要跟上前沿大模型工艺；

另一方面，提高研发的效率，该自动化的就做好自动化，该落实完善测试的地方就要落实完善测试。这里的自动化就是指，要充分复用之前做出来的东西，不要让每一次的 ToB 的项目都变成新项目，这样一来必须有大量的自动化工具去辅助。

AI 科技评论：基于这一规划，具体来讲要如何跟上大模型工艺前沿的？

孙又晗：目前，可能一方面是提升大模型的推理能力，然后再基于此思考这种能力能帮客户解决什么样的问题。

另一方面，会紧跟多模态模型，等文生图、文生影片的效果足够好了之后，会在市场上寻找一些机会。

再就是 Agent，现在很多公司里都会有自动化流程，比如 RPA， RPA 更加智能化的版本就是 Agent。我们会找一些有更多错误空间、对准确性要求没有那么高的场景去尝试着手。

AI 科技评论：多模态领域中的文生图，为什么在日本或者其他国家的市场中没有真正爆发起来？

孙又晗：图片的市场规模天然会比文字的市场规模更小一点。在 ToB 层面，现在生成的图片或影片，还是需要人工再进行修改、剪辑，也就是确实提高了一点工作效率，但也没让人放心到直接用。

ToC 层面，我自己感受下来就是，已有的这些文生图大模型很容易让人审美疲劳，图片并没有很强的多样性。

AI 科技评论：如果给目前手上的工作排一些优先级的话，你会如何安排？

孙又晗：第一肯定是先去交付客户的项目；第二是去整理过程中积累下来的工艺，能自动化的就自动化，能多做测试就多做测试，能定指标的就去定指标，这样形成工艺积累；第三就是紧跟工艺前沿。

AI 科技评论：在 Trans-N 这样一个非工艺驱动的公司中，对 CTO 角色提出的要求是什么？

孙又晗：你可以将 Trans-N 视作一个产物驱动的公司，那么这就需要我从对工艺了解得深度转变为对工艺了解得广，把自己从纯工艺人的角色变成偏向做产物的角色。

这一转变，对于一个工艺出身的人是有优势的，因为我们通常会更清楚工艺的边界在哪里，也更懂得如何把工艺和产物结合。

AI 科技评论：对于现在市面上大部分的 AI 产物，你认为它们的工艺边界在哪？

孙又晗：我的判断是，不管哪种大模型，在它们基础上做出来的产物大概是不能直接用的， 也就意味着现在很长一段时间内，都会是人和 AI 合作的状态，那么在产物设计的时候就必须将人与 AI 合作这一点考虑在里面。

对于 Trans-N 这种会议纪要产物来讲，需要有一些让客户配合输入的设置去弥补 AI 可能会出现的一些问题。现在的 AI 能力很难去判断出来每个音色对应哪个人，只能判断出会议上面有几个人，那我们在设计产物的时候就会给客户一个选择的界面去填修改 SPEAKER 1、 SPEAKER 2、 SPEAKER 3 分别是谁。

AI 科技评论：作为一家创业公司，要如何与这种暂时的工艺局限共处？

孙又晗：一方面，在进行产物定义和向客户去推广产物的过程中要做好预期运营；另一方面，需要让客户知道，哪怕是一个工艺上没有达到 100% 完美的产物，但是已经可以帮他们解决一些问题了，比如，之前几个小时才能整理完的会议纪要，现在只需要半个小时就能完成。

其实，工业界的很多产物都经历过这样运营预期和人机协作的阶段。拿洗衣机来举例，首先需要告诉客户什么衣服可以用洗衣机洗，什么东西不可以用洗衣机，不会用洗衣机洗必须干洗的衣服。其次就是，洗衣机的 UI 要能让人和洗衣机进行充分的配合，如果洗衣机的领子洗得没有那么干净，它可能会增加一些功能，让客户加入一些手搓之类的流程，帮助洗得更干净去。

三、AI 出海选蓝海

AI 科技评论：目前来看，在日本市场中 Trans-N 的产物是否形成了很强的壁垒？

孙又晗：我并不相信任何只研发了几个月的产物，它能有任何实质上的工艺优势，这个是大实话。如果一个新公司没有任何具体的积累的情况下，只研究了几个月的产物就能形成壁垒的话，那这个壁垒有点太简单了。别人必然也可以通过几个月就能轻松地跨过这个壁垒。但是我们的理念就是，不能因为这件事情没有壁垒就不去做，他可能在商业上、生意上是一个必经的途径。

AI 科技评论：如果一个初创产物并没有很明显的优势，那么这家初创公司要如何在市场上立足？

孙又晗：一件事如果没有壁垒，就意味着动作要快。需要清晰地知道做这件事情的目的是什么。对于 Trans-N 来说，一是能赚钱，这肯定是目的之一；二是能让公司在工艺层面上进行冷启动，之后内部的工具也可以配合着搭建起来；三是可以很好地和客户去建立信任关系。

过去一谈到壁垒，大家一定会说工艺壁垒，原因是这件事需要花很长时间才能完成，并且是看见摸得着的东西。但是商业上的壁垒或者产物上的壁垒，大家可能很难直观的去感知。所以从事实上来说，我们的最大优势就是动作快，且时刻记住脑子里得有一个倒计时，要把这个动作快变成实实在在的商业壁垒、工艺壁垒，或者是产物壁垒。简单说就是变成客户的信任、变成客户的粘性。

AI 科技评论：除了 Trans-N 目前会议纪要的产物，还发现哪些赛道在日本有一定的市场和空间？

孙又晗：英文工具是个潜在的机会。目前日本大概率在用美国的英文工具，并没有对日本市场有很好的定制化开发 ，但他们确实必须要用这种工具去克服语言上的困难，说明客户是会为更适合他们文化的工具去买单的。因为，日本和中美的工具使用习惯确实很不一样，很多中美火爆的产物并不适用于日本。

AI 科技评论：为什么选择出海到日本？日本有哪些优劣势？

孙又晗：我当时的判断是，新手友好的出海地区是日本、中东、澳大利亚、欧洲，这其中对于中国人来说最容易上手的就是日本。

但虽然说，日本和中国很像，但是又没有大家想象得那么像，对于很多人来说是要去排除一些先入为主的观念，去重新认识这个市场。但我的联合创始人那小川在日本学习、工作过接近十年，对这个社会有更多的观察。

AI 科技评论：你也在美国有过读书、工作的经历，为什么不选择出海到美国？

孙又晗：美国也很卷，更多的还想选择一个蓝海市场。这也是如果仔细研究电商打法过后，就会学到的事情。电商领域，必然是要先去挑选好的平台，也就是说它大概率能有流量，工艺创业的角度来讲就是尽量挑蓝海。

我认为，所有的创业者都应该去了解一下电商行业是怎么回事；所有的出海创业者都应该去了解一下跨境电商是怎么回事。可能每个人学到的东西是不一样的，但是他们确实是真正在做生意的，一定能找到自己可以学习的地方。

AI 科技评论：日本 AI 行业的竞争格局是什么样的？有哪些比较火的赛道？

孙又晗：在中国大家想去做的赛道，日本可能都会有那么一两个企业在做的，但是数量和质量是不如中国的。

AI 科技评论：目前有很多想要去出海到日本的 AI创业公司，你会推荐他们从哪个赛道去切入？

孙又晗：这个还是因人而异，要列一下自己能做什么赛道，不要给自己受限，能做的都可以去触达一下。

AI 科技评论：在日本的 AI 行业中有比较看好的公司吗？

孙又晗：有一家叫 Felo 的公司，做了一个日语同声传译的 APP，前段时间在网上爆火。大家下意识认为，翻译这件事情早就被歌翻译给做完了，但是他们的产物还能火，那就说明一定有值得我们学习的地方。

AI 科技评论：Trans-N 融了1.55 亿日元，这样的规模在日本是相对大的种子轮融资之一，如何才能到这么多钱？

孙又晗：中国创业公司去日本创业是一个降维打击。中国创业者会更加清楚未来的路要怎么走，当下会更加知道接下来工艺、产物要向什么方向增长，这个方法论是从硅谷那边来的。

但日本可能会更加重视当下走得是不是踏实的。这个踏实一方面表现在，能够实现一定的商业化营收；另一方面，也体现在能够一步步达成向投资人描绘的目标。投资人会更加保守，会更加重视路径是否踏实可行，是不是真的在做生意。

AI 科技评论：Trans-N 向投资人讲的路径是什么？

孙又晗：我们的路径特别接地气。一开始做 ToB 接项目，那这项目不局限于 SaaS，如果有定制开发、咨询都可以做，有什么项目就做什么项目，这个需要积累一段时间。

然后开启二阶段，找PMF：如果某一个特定的项目客户给的钱比较多，或者不止一家客户有需求，我们就可以把它包装成SaaS ，产生一个新的盈利点，或者在这个过程中发现有一个特定的工艺，把它包装成一个 ToC 产物之后，很多客户愿意去用，也是一种 PMF。

第三个阶段，根据实际情况往平台上走，或者说尝试一些更加长远的工艺研发投入。

AI 科技评论：Trans-N 对标的是中国市场中的华为，为什么会这样定位？

孙又晗：我们会希望 Trans-N 未来是一个平台级的公司。华为最开始也是从生意做起来的，因为生意足够好，做到一定程度上就把资源放到更多的工艺研发上。然后，因为某个领域的事情做得足够好，大家会去效仿他，那么它渐渐的又会成为一个平台型的一个公司。

如果做到这个程度，规模就会很大，一定是很多创业者追求追求的目标。在做到这个程度之前，首先我们得有足够好的产物，才会有人来效仿，才能成为平台。所以就还是要一步步走，先做好产物，才有做平台的可能性。

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