韩永昌在编辑李勤指导下的文章详细分析如下：
两年未有新车发布的广汽埃安即将进入产品密集投放期。下半年计划推出三款新车，每两个月发布一款，旨在填补市场空白，涵盖价格在10到20万及30万以上的市场段。广汽埃安总经理古惠南最近在媒体沟通会上表示，公司正在加速产品、技术和经营方面的发展。
古惠南否认了有关公司裁员20%及与应届生解约的传闻，称其为恶意造谣。埃安目前仅有7000多名员工，裁员20%意味着将有1400人失业，这种说法纯属不实。
古惠南还透露，埃安的泰国、印尼和长沙工厂将陆续投产，预计将新增2000个工作岗位，并计划在全球范围内设立100家直营店。今年被视为中国新能源车企“出海”的重要一年，埃安已在出海布局上有所准备，计划利用泰国工厂为基地，将产品辐射至全球市场。
关于产品生产的策略，古惠南指出公司秉持小投入、快产出、滚动发展的理念，先建立规模小的工厂，随市场需求扩展产能。埃安在海外招聘方面的原则是优先考虑当地人才，尤其在品牌推广、销售和服务等方面。但在产品制造和技术方面，依然以国内人才为主。
古惠南强调了埃安在全产业链布局上的投资，涵盖智能座舱、自动驾驶和能源科技等多个环节，确保从原材料到回收利用的全面控制。他指出，现在埃安已开始收获之前布局的成果，特别是在电动车技术方面的进展，例如昊铂和第二代AIONV车型，电池、电机、电控系统全部为自主生产，从而有效控制时间、成本和品质。
最后，古惠南展望埃安的未来，认为公司即将走出艰难时期，但仍需面对曲折的道路。他强调，公司将继续朝着积极的方向发展。
36氪等媒体与古惠南进行的对话中，还探讨了公司在海外市场的发展策略和人才布局，包括在泰国和印尼工厂的招聘计划以及与当地人才的配合。
在回答关于与竞争对手和国内同行的优势对比时，古惠南强调埃安在质量和科技创新方面的领先优势，并指出公司在出海过程中面临的挑战和应对策略。
埃安在全球化战略和技术创新上展现出了坚定的步伐，通过强化产品和服务的国际化布局，致力于在全球市场中获得更大的市场份额和竞争优势。
文｜苏子华
编辑｜乔芊
“Web3和区块链不是等号。 ”Draper Dragon合伙人王岳华对36氪表示。
Draper Dragon成立于2006年，是一家活跃于中美的风险投资基金，投资领域涵盖智能制造、生物医疗以及区块链与Web3领域。
从2015年开始，Draper Dragon已在Web3.0赛道投资了100多个项目，其中2022年投了30多个项目。 投资案例包括数字资产交易所Coinbase、NFT交易市场MakersPlace、数字金融综合服务平台HKbitEX等等。
根据调研机构Gartner分析，Web3会在2024年真正迎来爆发。 然而，残酷地说，当下依旧没有一个能被大众熟知的Web3应用，但国内关于Web3的争论却不少。 比如是否需要有“币”，“去中心化”是否为目标，区块链该用在哪里等等。
那么，硅谷如何理解Web3？
王岳华的职业轨迹活跃于硅谷和亚洲，在成为投资人之前，工程师出身的王岳华做过研发、技术支持、销售、职业经理人，2011年曾在硅谷创办OLEA Network研发无线心电传感器，在半导体领域打拼了近20年。
从硅谷到中国，从半导体到人工智能和Web3，王岳华认为行业内对Web3.0的理解仍旧存在不少误区。
为此，他参与撰写了一本科普书籍《读懂Web3.0》，以创业和投资的视角，帮读者理解互联网的演进逻辑。 以此为契机，我们和他聊了聊Web3.0的“误区”和新趋势。
以下为对话内容：
人工智能是Web3的基石，区块链可用可不用”
36氪：区块链技术这些年似乎没有什么大的进步。
王岳华： 确实。 比如，去年新出的两条很火热的公链Sui和Aptos，团队都是从Facebook的Libra 项目（2019年发布的项目）里出来的，但在公链性能上其实没什么大的进步。
不过，我还是比较乐观，在未来的一两年内应该能够看到有比较进步的公链出来。
36氪：你认为做新的公链仍有机会？
王岳华： 如果你知道现在的公链有多糟糕，就知道公链中的机会有多大。
36氪：有的web3项目会发币，有的不发，做web3项目一定要发币吗？
王岳华： web3和币没什么关系。
很多web3的项目都是围绕币的概念。 我们在这个领域很多年了，觉得大家对这方面的理解不论是存在误解，还是被刻意引导的，这其实对整个市场发展是不好的。
一些web3项目与区块链有关，它可以发币，也可以选择不发币。 而且，web3项目不一定非要用区块链技术。
36氪：web3不用区块链技术也行？
王岳华： 用来实现分布式存储的IPFS协议，用的就不是区块链技术。 区块链技术本来就是一个可用可不用的东西。
36氪：那么，您认为web3包含哪些关键技术？
王岳华： 有三个基本要素驱动着Web3演进：人工智能与智能合约技术、边缘计算（或说成分布式计算）、分布式数据网络。
他们之间都是相关的。 比如，人工智能是web3的基石。 如果 AI 没有进步到一定程度，web3也繁荣不起来。
欧美常说的语义互联网、空间互联网，这些都是基于一定程度的人工智能才能成型。 其实现在所有的Web3 应用场景里，数据都会经过算法处理，越强的人工智能越能带来更好体验。
对于边缘计算，因为每个分布式的节点担负的计算跟存储功能必须完善，一个Web3系统的数据才能被有效的处理，因此边缘计算也是一个重要基础。
不同技术Web3.0图景里的角色｜图源：Draper Dragon
“用户自主才是web3的核心，去中心化不是”
36氪：现在人们一讲到Web3必提 “ 去中心化”， “ 去中心化”反倒成了一种终极目的。
王岳华： 那是个误区。 Web3可以是部分中心化的，并不一定非要“去中心化”。
Web3的核心应该是“用户自主”。 因为web3的基础是“去中心化”的数据。 数据来源必须是去中心化的，所谓“去中心化”，指这个数据是用户自己能够掌控授权与管理的， 也就是用户自主。
“中心化”的服务想要实现“用户自主”，难点不在于技术，而是如何让用户相信你，你会听用户的？这个很难说服用户相信。
但如果你技术层面上是去中心化的，本质上就达到了要求，不需要去说服了。 显然，“去中心化”是达到“用户自主”最便捷的路径。 大家都挑好走的路走。
36氪：在中国能实现 “ 用户自主”吗？
王岳华： 完全的“用户自主”不太可能。 但这里面有一个程度的问题，比如是实现1%的用户自主还是99%的用户自主。
这取决于政府部门。 数据权涉及很多维度，比如分红权、经营权、管理权等等，可以分出上百种。 如果其中有涉及国家安全、机构隐私的，就不可能会允许用户使用。
36氪：既然web3并不一定要 “ 去中心化”，怎么理解web3和web2的关系？
王岳华： Web1时期，互联网不是中心化的，因为当时的基础设施不发达（比如没有云计算），因此“中心化”不起来，不可能形成规模垄断。
Web2的平台为了追求效率、降低成本，变成了中心化的。 Web2无外乎是将用户账户、用户数据“中心化”了。 现在，Web3技术完备了，又可以把中心化打破了。 Web2企业可以将数据权还给用户，继续维持原有商业模式，这是没问题的。
从Web2到Web3，是过渡和迭代，它们不是割裂的。 美国有很多项目是从Web2到Web3，可能国内不太关心。
36氪：Web3里常提到的“功能协议化”，怎么理解它的商业价值？
王岳华： Web3.0按照“功能”进行分层组合的架构意味着大量的、全新的商业机会。
原来归属于某家互联网公司的经济红利将按照功能上的组合性进行重新分配。 各种协议不再可能通过某种资源的垄断，特别是数据资源的垄断，获得更大的经济利益，而只有通过功能的提升和优化才能体现自己的价值并实现更大的利益。 这就意味着更加公平和开放。
更多属性不同且功能丰富的协议将获得进入服务链条参与利益分配的机会。 对创业团队来说是巨大的机会。
此外，基于智能合约可以建立非常精细的激励制度，这种激励制度会对所有已经加入或者希望加入web3.0生态的团队和个人形成直接的激励。
（编者注：智能合约相当于将一段协议编成代码，放到互联网上去执行。 协议里可以包含应用玩法、股权分配、回购条款等等规则。 ）
DAO并不适合所有工种
36氪：DAO似乎依旧没有办法摆脱组织是由少数人做决策的问题？
王岳华： DAO并不适合所有工种，也不是适用所有商业模式。 它在某些情况是高效的，在某些情况是低效的，取决于你用它来实现什么目标。
DAO模式比较适合做工作协同。 美国很多所谓的协会，比如电子协会、工业协会等早就用DAO的模式来运作了，只不过不叫DAO，也没用智能合约。
36氪：理想的DAO是怎样的？
王岳华： DAO的核心逻辑是人人为我，我为人人。 它的功能和属性可以通过智能合约的部署实现，以及随着组织目标来变化。 其中的智能合约就像堆乐高积木一样，DAO 的成员根据规则一个一个加起来。 每个成员的权利则根据贡献、信用评比、参与度等等不同维度来建立。
36氪：社区成就的是人，公司追逐的才是利润。因此，DAO是永远无法赚大钱的，但其孵化但团队可以，你认同吗？
王岳华：DAO 是一个运行的机制，不是一个逐利的机构。 适当的说，可以将DAO视为一个工具，一个平台来运用。
Web3行业重新洗牌
36氪：过去一年，Web3经历了从大热到进入熊市，您接触到的创业者画像有什么变化？
王岳华： 前半年接触的很多创业者大多属于crypto native，后半年有很多创业者来自传统互联网，比如从蚂蚁、腾讯、阿里、网络出来的。 这是较大的变化。
crypto native的人做法偏向于去抓币圈用户，他们做社区、做粉丝的方法比较草根，不太系统。 从Web2转型的创业者，无论是做流量，还是产品设计之类，都比较有稳健的思考。
36氪：一年来，NFT交易额一直在下滑，NFT是否告别了天价时代？
王岳华： 肯定是彻底告别。 一直以来，提到的NFT基本都属于PFP（头像、图片类），PFP价值相对较小，具备功能性才能放大价值。
NFT应该有三种属性，资产性、收藏性、功能性。 PFP类项目基本只有资产性，它只是寻求一个群体的认可来支持它的价值，它的资产性是被哄抬出来的。
未来NFT最大的市场是属于功能性的，它必须要有功能，要有用。 重点在于要有用。
36氪：经过当下这轮加密熊市，您认为哪些项目会被洗牌掉，哪些项目会留下？
王岳华： 做协议类的企业比较容易留下来，应用类的会被洗牌。
因为应用类的，他们的流量原本就是币圈的流量，熊市了，这些流量也会跑掉。
反而在Web2里面有流量的企业有机会了，因为他们有资金和流量等优势，比如它们可以把流量导到Web3来。 美国有一些 Web2的项目转到 Web3，转的很快，因为它夹带着它原本的流量。
36氪：加密货币未来的发展空间会越来越小吗？
王岳华： 不，只会更好。 一些央行发行了数字货币，它不一定叫作加密货币，但它们是同一类的，属于数字货币，体量会越来越大。 一旦监管跟得上加密货币或数字资产的发展，政府就会鼓励其发展。
36氪：为什么加密一定是未来？最让你坚信的那个原因是什么？除了融资功能，对于Web3团队来说，token(代币）似乎没什么用？
王岳华：加密从根本上解读就是一个隐私保护。 隐私保护是一个基本的需求，因为没有隐私就没有自由，那肯定是未来。 Token 的作用其实是打开了另一个商业模式甚至商业业态的可能。 简单如一个凭证，一个徽章，一个资产都可以用Token的形态来运行。
程杰于1957年3月10号出生在上海，毕业于上海科技大学（现并入上海大学），后在美国读的硕士、博士。 高中毕业后在江苏海丰农场从事农业工作三年，后于1978年入学上海科技大学计算机专业，之后去上海交大读研究生，帮助成立微机研究室，然后在美国密歇根大学进行博士深造，研究方向为人工智能，毕业后曾先后在福特、JD power、Acxiom公司工作，并任副总裁、CDO等高管职位，现创立了北京高科数聚技术有限公司。 高科数聚，在汽车行业为各种品牌的各个方面都开发了方案或者产品。 在中国数字汽车行业成为了引领者，影响了数据生态，把数字的能力给产业化，会帮助出口电商通过数据应用的方法来了解当地的消费者和消费市场，使得能够他们快速的适应在本地的业务需求和营销的品牌的建设。 高科数聚致力于用深层多源的高壁垒人工智能技术, 为垂直行业(汽车等)提供“新营销”“新能源”“新出行”的三新解决方案，4大产品、40+智能引擎的模块组合，已受到多行业头部企业高度认可，未来也将持续探索创新，在中国数字化转型浪潮下为更多品牌带来数智产品解决方案及销量提升。
对标是什么？ 对标是不断向优秀学习的能力。 不断的跟高水准的人碰撞，才能理解什么是真正的自己。 对标人物是一座灯塔，让无力前行的我们看到方向，充满希望， 对标人物是一面镜子，让摇摆不定的我们自我觉察，消除幻想， 对标人物是一粒灵药，让陷入困境的我们找到解药，破局绽放。 一、深度对标是什么？深度对标就是不断向前探索，假设、验证假设并推翻假设的过程。 深度对标就是不断提升通过调查验证，不断靠近事实真相的能力。 深度对标就是不断发掘既能从系统看问题，又能把握关键点的能力。 二、深度对标对什么？ [if !supportLists]1、[endif] 结构化对标：利用成长性思维而不是成功型思维，对标局部，取可取之处，不取取不动之处，规避不可取之处。 我们对标的时候，有时候会陷入一种固定思维的绝境，认为这些优势都是无法复制的，张邦鑫的先天智力优势、他所处的平台资源，好像都是天时地利人和促成的。 而结构化对标，就是找到那些所有部分里，我们可以去借鉴的部分， 比如他务实的态度，出道时候所用的创新的教学技巧、他让客户不满意就退费的教学质量控制、他在用人时候，防止人才流失带来意外损失提前考虑规避风险研究教研方法的策略等等，他的思维模式，他曾经在采访中提过他初创业时受到启发的八个字“众生畏果，菩萨畏因”从造成这个事情的根源上防微杜渐。 还有一些不可取之处可以提前规避，比如目前随着国家政策的转变，要求中小学生课业减负，那么必然对他的业务增长带来危机，那么现在还想进入课外补习这个赛道，就是一种极大的损失和风险，要规避，学而思也在做业务结构的变化。 [if !supportLists] 2、 [endif] 阶段型对标：对标和你同发展阶段的路径的可取之处，对标过往的成功之处。 以张邦鑫为例，职业生存期的人就要对标他北大读研究生的时候去做家教的经历而不是对标他创业时候的经历。 用现在的眼光来看，一个北大的研究生会干中小学家教，其实是有点掉价的事情，看上去并不是一个很好的战略，这是典型的金钱驱动和恐惧驱动，如果你去对标他的恐惧驱动，其实很难有相同的驱动，因为我们大部分处在生存期的年轻人正是因为家境优越可选性多而少了恐惧驱动的紧迫感从而处在迷茫之中。 但是作为生存期目标来讲，我们可以对标什么呢，就是非常务实的职业目标，自己有没有持续养活自己和家人的能力，有没有在平凡的岗位上做到极致，不过分理想化，不务虚，不过分的高自尊，从职业评价和收入先去考评你有没有完成职业生存期的目标。 张邦鑫在36氪的采访中提到，16年后他找到他当年带家教教的学生，仍然记得他当时的教学方法，讲过的成语故事，成语接龙等等。 这样的一个细节可以看出来，客户满意度是非常高的，并且他当时在教学方法上是非常创新的，而且能来带非常好的效果就是3个100分。 所以对于职业生存期，刚毕业或者工作5年以内的员工，就是提升自己的工作能力，用创新的方法和极大的热情投入工作，成就你的客户，以数据说话，让客户或者领导的好评度不断提升。 3、 类比型对标：在同类型之外的目标，找到跨界发展的对标点，产生更大的势能。 我们会发现随着企业的不断发展，我们发现张邦鑫带领的好未来有很多发展增加点都放在了其他投资上，或者其他业务上。 所以我们在对标的时候，如果发现遇到了瓶颈，并不只看中教育培训赛道上的对标，或者不局限于各自小领域的对标，而要和其他组员，班级成员，大群群员建立更多联系，放开视野到其他领域的对标，这个时候新的链接就产生了，就像美孚石油对标赛车队一样。 比如我的一个意外的收获就是，可以把PBL的项目学习方法论迁移到我的教学论文输出过程。 我们组的媛子老师就可以讲思维导图和PBL做链接。 三、深度对标四问：REAL反复 [if !supportLists] 1、 [endif] R（relevant） 我对标得出的结论和我分析的原因，有多少相关性？还有别的可能吗？ 比如我们在谈到他的名校资源的时候，不知道大家有没有想过也是一种阻碍，谈到融资的时候，谈到战略布局的时候，都是觉得是名校带来的，那事实情况真的都是如此吗？比如张邦鑫是北大硕博连读的，但是在07年的时候他的导师对他说要么好好回来写论文做研究，要么退学，那个时候正好也是学而思准备融资上市的时候，所以逼不得已，他放弃了读博。 这个博士对于当时创业寻求更大发展的他来说，反而成了一种阻碍，因为要投入更多的精力而无法兼顾。 这里插一句我自己也有放弃读博的念头，我也理解为战略放弃，有更重要更喜欢的事情要做，而对标了张邦鑫之后，发现其实并没有。 所以我们常常说学历不重要，你看那些名人不都不读书或者放弃了吗，前提是人家真的在那个关键时刻，创业带来更大的价值而不得不选择中途退学，而我们是自己没有能力或者没有毅力主动放弃的，两者截然不同的两种操作，带来的结果也是不同的。 所以我不是去对标表面的行为，而是深度去剖析里面的原因。 谈到最初创业和融资的时候，大家是不是也会有什么误解呢？创业是他的家教学生的爸爸一下子给他拉了20个学生，所以这个用的也不是学校平台，在07年他有很多战略决策的时候，访谈中他提到他上了EMBA班，所以我们并不是要去真的上个名校，才能解决资源问题，有时候资源的问题，并不是我们表面上看上去的那样。 [if !supportLists] 2、 [endif] E（enlighting）这个分析，对我制定个人战略的帮助和启发是什么？ 在讨论这个原因的时候，很多时候我们发现并不好回答，就是因为我们看到的一些分析，比如底层价值观，或者说驱动力有的时候我们并没有这个时候就出现对标困难，但同时也是一个提醒，可以帮助我们验证可能我们提出的那个假设有可能是错误的。 比如说媒体评论说张邦鑫的驱动力是恐惧，是穷，他出身特别贫寒，父母没有社保，这个如果是正确的，我们是学习他的恐惧吗？事实是，这个一开始是他的驱动，到了2007年就不是了，反而成了他的限制，因为他的不安全感，所以他说争第一会让人堕落，为了KPI也做了一些盲目扩张的行动，也有反思，老员工不断的谈话，自我批评和批评。 所以他自己说07年前是恐惧驱动，之后是目标驱动，再后来是理想驱动。 从这个更大的时间轴来分析，我们似乎学到的不是驱动，而是他在每个关键点的时候都有非常好的自我觉察和反省的能力，并且也理解到在教育这个领域的资本市场，也许走的更远并不是因为这个更赚钱，而是有更好的初心，更大的使命感。 好未来原本的愿景是“成为中小学培训第一品牌”这个愿景很快就实现了，于是他们重新制定了“成为受尊敬的教育机构。 ”价值观是“成就客户、务实、创新、合作”。 [if !supportLists] 3、 [endif] A（action）针对这个启发，我的下一步有效行动计划是什么？ 我们面对鸡汤文章的时候，都是这一步没有办法进行下去了，比如对标一个人物，要学习他的个人奋斗和拼搏，那么我们下一步的计划就是每天早上四点出来读书吗？很显然我们还缺少一个盛鸡汤的勺子。 对标张邦鑫，如果有一个很明确的努力在每一天的行动并且真的有效的是什么？比如我在教学过程中会更加注重教学结果，教学质量，我能不能主动和学生说，如果你不满意我的课程，请你坐在最后面，随时可以退出，或者主动邀请学校的教学督导来给我提意见，我能不能把PBL所学的精华完全践行到我的课堂中并整理相关的得失分享给更多的人？还有有一个特别有感触的思考就是张邦鑫说他把他的孩子放在学而思，虽然他有教育理念，但是陪他们的时间少，话语权还是掌握在花时间多的人身上，同样的，我所在的学校我做教授的课程，未来是不是能很自豪的让自己的孩子参加，如果没有这点自信的话，我是不是要继续提升？ [if !supportLists] 4、 [endif] L（lost &learn）践行了一段时间，我的困惑是什么？假设是对的吗？ 回到第一步，如此往复 四、对标人物的资料收集： 最后说一下对标的资料，真实性、时效性、逻辑性都是我们要考虑的维度，否则我们很有可能被媒体营造的假象蒙住眼睛。 所以有2条原则：1、数据说话，做了什么比说了什么真实。 2、相对客观的细节资料，比概括性的评价更重要。 看企业真实的数据记录，比如企业的财务报表、企业的新闻报道、企业的客户数据、企业的增长，这些比一些鸡汤类的采访重要。 另外从可信度上来说，亲自访谈>个人文章或者个人公开演讲>媒体访谈实录>媒体评论。 我自己是学传媒出身，有的时候媒体为了包装一个人，呈现一个故事的动人程度，会在信息筛选的时候，特意突出某些部分而忽略某些部分。 所以我们看到的很多材料都是经过各种媒体包装出来，加了编辑或者记者很多主观成分的东西。 这个时候我们就不能发现对标人物的选择行动和目标结果的正相关部分。 比如会过分强调一个人成功的意志力，而没有去看到他背后的资源，策略和更多的部分。 撩开对标人物的三层幕布，首先要学会不被第一层幕布的假象所迷惑，这是我们深度研究一切事物的能力基础，透过现象看到本质的独立思考的能力。 最后附上研究资料： 其中有张邦鑫自己详细的认知和价值观的梳理，带我们一起掀开他的幕布。 1《专业的力量》赵树良机械工业出版社 2《对话好未来张邦鑫：争第一会让人堕落 | 36氪专访》3《好未来张邦鑫：价值观就是你的商业模式》混沌大学演讲
