这所让华为砸钱，被苹果自动驾驶频繁挖人的学校，应该被你所熟知

太低调也是有坏处的。

撰文 | 宇多田

「你竟然不知道 ETH，在学术圈谁不知道他们谁不配在圈子里混。」

没错，在问起苏黎世联邦理工学院（以下简称 ETH）在机器人和人工智能研究领域的地位时，我立刻收到了来自机器之心同事老李的上百吨「嘲讽」。

然而，对于身处 AI 学术圈深处角落默默观望，长期遍阅国内外各种 AI 论文的他来说，这也许是个再蠢不过的问题；

但对于产业界以及普通大众来说，ETH，是一个相对陌生的名字。

至少他最后不得不承认，相对于 MIT（麻省理工）、斯坦福、加州理工、伯克利等美国一众几乎无人不知让人摩拜的技术流名校，ETH 的确把「扫地僧」的神隐气质贯彻得淋漓尽致。

譬如有网友还担心，在这个学校读完是否去美国或者回国不好找工作……

当然，下面这个知乎上关于 ETH 的问题，估计会让爱因斯坦气的从棺材里跳出来……（请认真阅读下面图片每一个回答，这样就节省掉我介绍 ETH 的文字了）

更多关于这所高校的介绍，随便一搜就会出来一堆安利，这里就不多说了。

就放一段曾在 ETH 读书的中国学生写下的深刻感悟：

「同样一门课，国内的课程可能会讲，MIT 做了什么，CMU 做了什么，ETH 做了什么，我们来学习一下他们的优秀成果；

但 ETH 的教授会讲，我们组做了什么，我们 MIT 的 colleagues 做了什么，我们 CMU 的 collaborators 做了什么。

这个世界还需要什么，我们接下来打算为此做些什么，如果你有兴趣，欢迎你加入我们一起来做。」

很显然，这所在 2019 年 QS 世界大学排行榜上位列第 7 的顶级高校，长期深刻贯彻德语区低调严谨品质催生的一个「小缺陷」，就是其在世人的印象里始终停留在一个局限的维度上——

即便没人否认其强大的科研与学术实力，它在很多人心中也是以「象牙塔」的纯粹形象而存在，而科研下沉到产业的能力似乎就更不为人所知了。

以至于连很多学生也认为，只有走研究道路，ETH 才是一个不错的选择。

然而，此前种下的「刻板印象」是时候调整一下了。

ETH 大学校园

自 2004 年谷歌在苏黎世设立第一个工程师办公室以后，苏黎世就已经是谷歌除美国大本营以外全球最大的研发中心。

而这个欧洲总部的规模在 2017 年就已超过 2000 人，仍然在不断扩张中。

当然，你还能在附近找到 Facebook、IBM、微软的欧洲大本营。

但需要我们重点关注的是，最近几年，全球技术巨头又开始像争山头一样跟 ETH 建立 联合实验室，而这一次的课题只有一个——

人工智能。

2016 年，谷歌宣布在这里建立欧洲机器学习研发中心。

同年 6 月，一个人工智能研究小组悄悄搬进了苏黎世的新办公大楼，这支精英团队主要做的就是把机器学习技术嵌入到谷歌搜索引擎、翻译功能、照片图集等多项传统产品中。

有意思的是，官方给出的选址理由只有几句话，大致意思是：

这里离苏黎世联邦理工和洛桑联邦理工近啊。

此外，谷歌把大部分与地图开发维护的相关业务都被放在了这个研究中心，不得不说，这项业务背后有 ETH 环境与地理信息工程专业以及计算机工程专业的强力支持。

而再继续深入思考一下，地图能力对于自动驾驶意味着什么，你应该很清楚。

羡慕吗…

当然，微软的「觉悟」其实比谷歌更早。

除了很早就与 ETH 共同建立的计算机视觉联合实验室，微软又在 2018 年与 ETH 开设了苏黎世混合现实&AI 实验室，主要用来推进计算机视觉领域的基础研究与应用研究。

领导这个新实验室的，是 ETH 计算机科学系计算视觉研究所的全职教授 Marc Pollefeys。他另一个被人熟知的身份，是 2016 年后在微软Hololens 部门担任科学主管。

这位教授速来低调，因此估计连 AI 界人士对其也不太熟悉（嗯，包括老李）。

那么重点来了，一位研究所内部人士告诉我，对于外界来说总是神秘兮兮的苹果自动驾驶部门，挖走了这位技术大牛麾下一半的学生。

「ETH 已经向包括苹果、谷歌以及IBM的重要人工智能部门输送了很多人才，只不过学校一直很低调，外界也很容易对我们的技术转化实力产生误解。」

当然，对于普通大众来说，如果对以上信息没有太多感觉，那么迪士尼在 ETH 建立的联合研发实验室，可能早就让你与这所大学的技术实力有过深度亲密接触。

在 2017 年初上映的《星球大战：侠盗一号》中，有两个本不该由最初扮演者饰演的角色——彼得·库欣（1994 年病逝）饰演的死星指挥官威尔霍夫·塔金，以及由凯丽·费雪（年事已高）扮演的 19 岁的莱娅公主。

这两位影星能够再次重现屏幕，很大程度上要归功于 CG 特效技术，而其中关于人脸数字重建，局部表情调整等诸多工作，都需要倚仗这支迪士尼研究团队提供的强大算法模型与计算能力。

「在苏黎世编写的算法已经成为许多迪士尼大片中不可或缺的组成部分。」ETH 也在自己的 2018 年度报告专门提到了这支团队取得的技术转化成果。

敏锐的中国科技巨头不可能察觉不到 ETH 技术实力可能催生的产业机会。

最近深陷漩涡的华为，其实从来都不缺乏技术转化的源动力输出地。

除了在瑞士开设研发中心，这家同样在技术研发层面略显低调的中国公司，也一直在向苏黎世联邦理工投入大笔资金用来进行通讯、量子计算以及人工智能等领域的深入研究。

「华为一直与瑞士联邦理工有密切合作，有基础研究，也有人才战略的考量。」一位 ETH 学生告诉我，很多类似的消息不为大多数人所知，是因为这从来都不是华为的宣传重点。

这不由让我们想到，不久前瑞士第二大电信运营商 Sunrise 宣布与华为正式推出瑞士首批5G智能终端，将率先在瑞士境内 173 个城镇中实现5G网络商用部署。

虽然不知这里面的噱头成分有多大，但或许这项从 2017 年就一直在推进的商业合作，已经建立在更多长期良好技术合作的基础上。

1 落地实力强悍的实验室

「将研究成果直接进行产业转化并按时输送给工业」，几乎成了 ETH 的校训之一。而这项宗旨，在 ETH 的传统强项学科——机械工程专业里尤其受到重视。

14 年前，ETH Zurich 与瑞士机电工程行业联合成立了名为 inspire AG 的 MEM（机械、电气与金属）行业技术转让中心，目的就是为了填补 ETH 基础研究与工业产品开发之间存在的巨大差距。

自此，由 6 名指导教授，80 个研究员组成的 10 个研究小组开始在 inspire 运行各种「实战项目」，在任何时间段的项目数量都保持在 70 个以上。

而这些技术开发项目，涵盖了与高质量技术产品设计、开发以及工业制造相关的所有知识领域。涉及多个行业的头部与创业公司，后者在很大程度上自发将需求提交给 inspire，「催促」实验室将新技术尽快输送给产业。

inspire 首席运营官 Martin Stockli 举了一个例子：

「微型铣刀这个产品通常是由金刚石工具研磨的，但这个过程会产生磨损，因此生产成本会无形大幅升高。

后来，研究员通过技术实验，建议用超短脉冲激光光束来作为金刚石的代替品。

原理就是，『炸』掉刀片上被激光击中的任何一个原子，很显然，以原子为计算单位的精度是无与伦比的，会大大降低磨损率。」

Martin Stockli 博士

这种工业需求无时不刻在「倒逼」大学实验室的特殊流程，除了让瑞士在全球工业制造领域的地位一直无可撼动外，也造就出了一大批具备强悍技术实力的实验室。

「学校对我们的研究有一个基本要求，就是必须能『走出实验室』。」

在瑞士国家能力研究中心 (NCCR) 负责数字制造领域的 Russell Loverage 博士认为，虽然实验室的使命是挑战技术的极限，但技术的可行性需要他们拿出更现实的成果来证明。

当然，在实打实的工业产业界，没有什么比亲眼所见更有说服力。

只有在走进 ETH 机器人建造实验室的刹那，我才终于明白为什么这个实验室会是全球建筑工业领域技术专家们最为向往的地方。

机器人建造实验室一角

在这个占地上千平米，号称全球最大的机器人建筑制造研究空间里，4 台悬吊在天花板上的巨型工业龙门机器人横跨整个实验室大厅。

Loverage 告诉我，4 台工业机器人完全能够在 45×17×6 米的巨大空间内协同运作（下图）。

这就意味着，ETH 面向数字建造研究领域的专家与学生可以在这里进行前所未有的大规模实验，也可以同时根据一些现实需求进行商用制造。

在现场，一位 ETH 机械制造专业的中国研究生所在团队，正在通过 3D 打印的方式操纵机器人制作 13 根混凝土柱子，这些柱子将在当地一个艺术节上派上用场。

「每根柱子大约需要 270 升，差不多 675 公斤的混凝土。基本上，只要材料以及前序工作准备充分，一台机器人能在 5 小时以内做好一根柱子。」

截至目前，机器人建造实验室最了不起，也是让其火出建筑设计圈的实用性作品，是它为 ETH 数字建筑研究所（Arch_Tec_Lab）搭建的流线型木构屋顶。

每个身处这个空间的人，都能感受到阳光穿过屋顶木板缝隙而不断折射出的光影，也无法不感叹这是一个将技术与建筑设计进行了完美融合的杰作。

站在大厅内抬头向上望，你很难想象这个跨度为 15 米的巨大屋顶是完全由机器人利用 4.8 万块木板与 100 多万颗钉子进行「缝合」的成果。

「这些木板也是机器人预制运到现场的，而且每块木板一开始就被系统设计为各不相同的形状。

因为每块的位置以及倾斜度都是被严密计算出的，一块木板的位置和大小影响着其他无数块木板的设计方案。

因此，技术含量最高也是有难度的地方在于，如何通过算法让每块木板『各司其职』的同时，把木板与木板之间相互影响降到最小，同时也必须让天气及其他外界因素对木板的影响降到最低。

当然，你还要确认那 100 多万根钉子全都能钉对位置。」

Loverage 博士虽然对整个设计过程遇到的困难有些轻描淡写，但我们可以想像，这绝不是只有建筑设计师才能完成的工作。

事实上，这个实验室中 126 位来自全球各地的技术专家背景，横跨了建筑设计、机械制造、计算机软件、能源等多个学科。

而近年来实验室申请项目的一个明显趋势是，计算机科学在整个建筑制造过程起到的作用，正在不断加大。

「我们正在把机器学习融入到新的实验项目中。」Loverage 表示，相关研究项目正在提交审批，今年秋天就会推出一个独立项目，将人工智能用于数字制造。

「应用机器学习或者深度学习，对建筑和工业制造界来说是一个挑战，因为在现实的工业领域，普通机器人是需要有明确的规则去遵循的，而且『设计工作』是一个相对主观臆想较重的个人行为。

所以我们会通过给机器输入各种原始数据和设计资料，来指导机器人去缓慢学习如何成为一名『设计师』，这绝不是一个简单的工作。

但我说过，把技术做到极限，是实验室的第一使命。」

Russell Loverage 博士在实验室内讲解如何用机器人在山顶建房子

在走访了多个实验室后，我发现 ETH 各类实验室都有一个特质——

绝不会纯粹「浸泡」在某一擅长的领域，而是更倾向于变成一个把不同技术搅拌在一起的大熔炉。

譬如，虽然 ETH 有专门的人工智能实验室，但诸如数字制造实验室、自动系统实验室等多个与制造及硬件相关的研究中心，都已经把人工智能作为重点研究课题，而很大程度上，这些项目的推动力来自于产业。

由机器人与自动化专业技术大牛 Roland Siegwart 领导的自动化系统实验室（ASL），就已经收到了来自汽车工业领域对自动驾驶系统以及 3D 建图的研发需求。

Roland Siegwart 博士在讲解双目摄像头的工作原理

「其实从无人机的各项必备技术来看，很多跟自动驾驶汽车是共通的。」这位在瑞士无人机与机器人界举足轻重的技术专家，对自动驾驶汽车也有非常浓厚的兴趣。

「特别是像 Mapping（建图）和 locolization（定位）所需要的基础技术，本质上都是一样的。」

不过，一旦把技术搬到实物上，难度就会成倍增加，能否走出实验室还是一个巨大的疑问。这也是为何他不愿意轻易透露当前具体研发项目进展的原因之一，

「无人机、机器人或者是自动驾驶汽车，没有哪项技术更难或更简单的这类说法。

只能说，在考虑到人类生命的宝贵性，机器人和无人机能够活动的领域，对于自动驾驶汽车来说显得过于单一和没有挑战性了。」

自动系统实验室内搭建的无人机测试点

2 独一无二的单点技术实力

瑞士很容易让人想到以色列。

国土面积狭小与自然资源的相对匮乏，在一定程度上让「输出技术与创造力」几乎成了两个国家保持经济持续增长唯一的选择。

以无人机产业为例，你可能很难想象在一块只有 4 万多平方公里大小的土地上，存在着 70 多家无人机技术公司。

有意思的是，其中一大半公司的 CTO 或高管人员都出身 ETH 与 EPFL（洛桑联邦理工）。

「硬件制造，芯片集成，导航定位，自动化控制，计算机视觉，系统平台……你会发现，ETH 所有最具优势的学科都集中在了这个具备高技术含量的机器上。

这也意味着，擅长不同模块的人，可以通过合作把这件产品做的非常完美。」

开发了无人机界『安卓系统』PX4 的技术公司 Auterion 创始人 Kevin Sartori 与 Lorenz Meier 告诉我，他们搭建一个开源平台的初衷，就是为了让一个产业里不同的技术应用能够产生交集。

「仅仅无人机一个产品，其系统的复杂程度与集成的困难程度就远大于人们的想象，更不用说现在受到关注的无人驾驶汽车，连标准都远未建立。

坦率讲，对于技术公司来说，把自己能做的部分做到最好，是最好的生存模式。」

这番言论又一次印证了 Russell Loverage 教授的观点，瑞士的技术公司们更愿意把某一项单点技术做到极致，而他们的一个普遍认知是——

与其「赢者通吃」，不如「抱团取暖」。

以无人机产品方面较为关键的 3D 建模技术为例，包括 Sensefly 等多家明星工业无人机生产商都显得非常「诚实」：

「这项技术不是我们自己的发明，3D 建模技术公司 Pix4D 为我们的产品提供了软件与接口，他们有一支优秀的 3D 影像技术处理与机器学习团队。」

而 Sensefly 做到的，则是让这架摸起来像廉价塑料泡沫，重量不超过 1 公斤的测绘无人机，在室外大风呼啸中稳定飞行，而且还把它卖给了多国政府。

我们在室外环境里观看了这款名为 eBeeX 的测绘无人机的飞行演示，这架无人机严格按照预设的降落范围与飞行路线完成了任务。

「机身是由国外东南亚地区的工厂生产的，但关键模块必须在我们位于瑞士的工厂里自己组装完成。」

Sensefly 市场总监 Matt Wade 表示，作为一家测绘整机制造商，其核心技术能力其实只集中在解决一个问题上面：

「如何确保看起来『一吹即飞』的机身，能够在空中实现较高飞行速度和稳定着陆的同时，稳定完成高精度的测绘任务」。

「我们拥有这款飞行器上关键零部件与功能的研发专利。其中，多光谱传感器与大下滑角进场着陆技术是我们所独有的。」

摸起来真的很像塑料泡沫，超级轻

这种致力于单点技术与差异性应用场景的佛系生存文化，与中国形成了鲜明对比，毕竟通过强调「建立全栈式技术门槛」，几乎已经成为中国技术公司发展的「标杆式话术」。

事实上，在一些瑞士当地技术创业者看来，走 2B 技术供应商路线，不意味着要成长为一个IBM式的公司。

因为具备单点技术优势公司的另一条生存道路，可以是「技术并购」，这一点让部分瑞士中小技术公司的宿命与以色列格外相似。

作为曾登上过 2019 春晚舞台，在室内无人机表演领域具有稳定市场份额的明星技术公司，Verity Studios 是 ETH动力系统与控制学教授 Raffaello D'Andrea 的第二个创业作品。

这位 Verity Studios 的小姐姐是春晚那款迷你表演无人机的设计师，手中拿的是具有中国元素的无人机外壳。

而这位技术专家最知名的头衔，其实是智能仓储机器人公司 Kiva Systems 的联合创始人，当然，这家公司的新身份你一定很熟悉——

在 2012 年被亚马逊收购后，其产品就被改名为「亚马逊仓储机器人」。

Raffaello D'Andrea，机器人&无人机领域的大师级人物

而另一家由 ETH 自动系统实验室负责人 Siegwart 教授（上面提到过）担任技术顾问的创业公司 Flybotix，其创始人 Samir Bouabdallah 也是一位连续创业者。

他于 2009 年创建的自主导航微型飞行器公司 Skybotix 在 2015 年被运动相机厂商 Gopro 收购。

「没有公司会排斥被收购，这对于只具备单点技术且处于前期的小型创业公司来说，甚至是一种比较好的归宿。」

左一为 Samir Bouabdallah，如今又成立了一家名为 Flybotix 的新公司

某种程度上，借助大学实验室的纽带关系，相对于欧洲其他国家，瑞士大小技术公司之间的联系似乎更为紧密。

一家名为 Fixposition 的导航技术创业公司声称可以将无人机的定位精度精确到 2 厘米以内。

而证据就是，在现场演示中，无人机起飞与降落地点放置的那枚硬币，在两个时间点与起落架的相对位置，只发生了 1 厘米左右的偏移。

这次试飞环境有点恶劣，因为风大到能把脖子扭一圈，不过整个过程比较顺利，从图中可以看到硬币的位置，无人机起飞前后几乎没有偏移。

虽然拥有 RTK 导航技术专利是这家公司建立的单点技术门槛，但与全球 GPS 导航芯片巨头 U-blox 的深度合作，也是其另一个隐性优势。

虽然这家瑞士本土企业并不被大众所熟知，但是根据权威咨询机构 ABI 的竞争力评估报告，U-blox 曾在 2016 年被评为全球第三大 GNSS 芯片供应商，仅次于高通和博通。

目前，包括奔驰、宝马、法拉利、保时捷、奥迪、富豪等豪华车原装 GPS 前装市场，大多都采用了 U-blox 第 5 代车载导航芯片。

而同样，这家公司也几乎是从 ETH 走出来的。

三个联合创始人，都出身于 ETH；公司的「技术大脑」，也由诸多毕业于 ETH 的工程师组成；而 U-blox 成功打开市场后，也不忘向 ETH 源源不断投入研发经费。

「我们的 RTK 导航定位方案，就是用了 u-blox 的芯片。虽然现在很多公司都号称自己能做 GNSS，惯导 IMU 以及摄像头（计算机视觉）等多维度的数据融合，但有些公司实际上只能做到模块的拼接。」

Fixposition 创始人兼 CEO 苏振中博士告诉我，许多声称能提供高精度定位服务的中国公司，其方案的实际效果因为数据源的差异性，事实上并没有想象的那么好：

「譬如你买芯片，可能只会拿到他们给你的一个固定坐标，但这样其实很难把 GPS 数据与计算机视觉数据进行深度融合，因为每个维度的数据误差源都是排他性的，卫星导航数据受建筑物遮挡的限制比较大，而摄像头受天气等原因的限制比较大，因此，底层的数据融合非常关键。」他向我解释。

而另一个事实是，抛开各种噱头，目前全球可能只有 3 家 GPS 芯片公司的原始数据真正能够达到厘米级，所以一些定位技术公司可能从芯片选择层面就输掉了。

「有中国芯片巨头其实也买了 u-blox 的芯片，后者的技术研发实力是毋庸置疑的。」

苏博士与另一位联合创始人 Lukas Meier 在展示机器定位的轨道路线

由于定位技术是目前自动驾驶领域细分赛道——高精地图开发工业的重要组成部分，因此这让我对 Fixposition 技术能力的应用广度与他们未来的业务范围产生了新的好奇点。

「应用绝对是有的，但是高精地图业务，我们目前不会涉及。」事实上，苏博士也透露，最近收到了越来越多来自中国相关领域企业的同一个诉求——

能否做车载方面的多传感器融合？

但或许是受过了 ETH 严谨校风的熏陶，他从技术和资金两个层面给出了自己的看法：

「我们并不是没有在做相关的尝试。法国的无人巴士公司 Navia 已经找到我们在瑞士的沙夫豪森小城正在运营的巴士上做了相关测试，因为他们车的导航定位做的挺差。

但事实上，无人驾驶车的落地周期非常长，从定位服务角度来看，4G 网络数据传输在特殊情况下也有一定的延迟性，会影响自动驾驶汽车的定位精度。

况且我们的 GPS 导航+算法产品，只是自动驾驶车很小的一个技术维度，因此，我们可以变成高精地图公司的合作伙伴，变成通讯厂商的合作伙伴，为他们提供非常精准的数据源和匹配工作，但是我们不会去做这些东西。

另外，无人车的测试验证比无人机要难的多。

导航定位模块放在无人机上的论证相对比较简单，在美国做 FCC 论证，在欧洲做了 CE 论证，不需要额外论证。

但是无人车的定位产品认证，我们估计要至少需要 1 年半且大约 500 万美金的投入，才能把模块的安全论证通过并放到车上去。

因此，这需要人力、时间以及资金的多维度支持。」

目前，Fixposition 有计划推出一款仅适用于低速无人车的定位导航模块产品，但他们也诚实地给出了上市时间——至少需要 6 个月的测试验证工作。

不过我们也在他们提供的客户名单上发现，包括华为以及京东在内的多家巨头公司，已经与 Fixposition 建立了合作关系。

3 过于理性

但是，瑞士有一点与以色列不太像。

与以色列创业蔚然成风，全球风险资本闻风而动的势态相比，包括瑞士在内的整个欧洲的创业环境，其实一直被人诟病。

当然，高福利制度、欧盟 28 个碎片化市场以及追求稳定的保守企业文化，是经常被人拿出来批判欧洲创业环境不友好的几个传统成因。

但在与瑞士多家技术创业公司的交流中我们发现，「欧洲压抑的风险投资环境」，其实才是最为关键的因素之一。

如果把全球范围内「以新能源、云计算、5G以及人工智能等技术为核心的技术浪潮」比作「天时」，把「背靠欧洲理工名校，技术转化输出便利」当作「地利」，那么唯一不到位的，就是「人和」了。

这里的「人和」，既指「伯乐」，也指的是「公司从成长初期到中后期的成功过渡能力」。

虽然 ETH 早就看到了技术创业公司在提升国家生产力与工业创新过程中所扮演的重要角色，也为鼓励创业专门建立了创新创业实验室。

但实际上，一方面学校能够提供的资金帮助本身就是有限的，起到的仅仅是一个在起跑线鸣枪的作用；

另一方面，风险资本这一环的介入程度相对较浅。

然而在硅谷，斯坦福大学也为创业者创造了诸多创业条件，其中不很重要的一环就是「寻找投资」。

譬如，斯坦福大学有一个很著名的风险投资论坛——斯坦福企业家之角，用来让教授对接著名风投与企业领袖。

在我向 NCCR（前面有提到，瑞士国家能力研究中心）技术转让官 Simon Johnson 提出这个疑虑后，他的确承认了这是存在于瑞士甚至于整个欧洲（除英国，英国的融资模式与美国相近）的一个问题。

「我们并不是没有这方面的相关举措，也会举行一些对接企业与投资方的联谊活动，但 ETH 是强技术导向性，我们更多还是把精力放在了技术研发与创新方面。」

实际上，在近几年欧洲许多国家没有大力推动创新创业之前，企业的融资渠道主要是银行贷款。而银行的态度对中、小企业或者创业者其实一直不怎么友好。

除了缺乏对于创业者的扶持与信任，欧洲市场由于历史及文化原因所致，其实也不擅长通过 VC、PE 股权融资。

即便欧洲大陆并不缺乏大的 VC 和 PE，但保守和谨慎的投资策略让他们不会把目光过多投向太新太超前的技术方向。

根据道琼斯发布的 2019 年第一季度欧洲风险投资报告显示，尽管 Q1 欧洲风险投资额飙升 22%，达到 67.9 亿欧元（30% 由英国贡献），是有记录以来的历史第二好成绩，但交易量却跌至自 2015 年第三季度以来的最低水平。

而分析师指出，从历史整体走势来看，欧洲的风险投资仍然处于低位。

曾有欧洲创业者对美国与欧洲创业环境之间的差距，做过这样的比喻：

「在同一场赛车比赛上，美国汽车能获得多一倍的汽油（各轮融资的资金规模都非常大），而且有高速公路使用权限，而高速公路上设有更好的道路指示系统（风投、政府策略相对较成熟）。

而欧盟的汽车被规定必须走乡下小路（28 个分散狭小的市场）。

但那些有幸活下来的欧盟初创企业最多只能走到中间赛段就宣布放弃比赛（被收购），而美国初创企业则可以拼到最后（首次公开募股）。」

上面的饼图是欧洲 Q1 交易量的国家排名，下图为欧洲 Q1 交易金额的国家排名，数据与图片来自道琼斯。

虽然很多这里的技术公司并不排斥被收购，甚至可能创业初期就有此类打算，但是做出一个像样的产品，甚至是一个可以影响未来产业方向的产品，仍然是他们一开始选择走上这条路的初衷。

Fixposition 的苏博士在 ETH 攻读博士期间就收到了国内知名无人机公司创始人的邀请，但之所以选择 ETH 孵化创业这条路，他认为，想要持续保持「技术觉悟」，背靠 ETH 几乎是最好的选择。

「一方面，在创业启动时期，ETH 这边对于钱的问题比较慷慨。欧空局给了 20 万欧元，ETH 给了 20 万欧元，欧盟的一个项目我们申请了 200 万目前正处于审批阶段，这些都不会稀释一毛钱股份；

另一方面，ETH 的计算机科学研究所走出了很多大牛，他们都在工业界担任很重要的角色，对于我们一个创业公司来说，他们都是非常大的助力。包括我们创业后续的研发，其实都要依托 ETH 研究所。」

譬如，前面提到的技术大牛 Marc Pollefeys，目前就在担任 Fixposition 的技术顾问；

而 Fixposition 另一位毕业于 ETH 机械工程专业的联合创始人 Lukas Meier 的同学们基本都散布在谷歌、Facebook 在瑞士的办事处以及若干家无人机公司中，无形中建立了密切的工业联络网。

但他也不得不承认强技术导向性与过于理性的创业氛围，也会给创业带来一些小麻烦：

「缺点可能就是太理性了，很多事要按部就班来吧，这似乎跟『激情创业』有一些出入。

也许初期阶段企业在这种氛围中发展还可以，但现在的技术创业其实是全球性的东西，我看到的中美创业模式是，如果觉得这个方向事正确的，那么就砸很多钱，把优秀人才都招过来。

但这边不是这种思维，都是一步一步慢慢来，当然，他们现在也在尝试改变这种思维。

不过，这究竟是好还是坏，可能在不同人的眼中看法完全不同。」

我是机器之能联合主编宇多田，长期关注自动驾驶、智能制造与 AI+安防赛道，欢迎业内人士一起探讨各类产业问题（微信：fudabo001，务必注明身份）

爱因斯坦在ETH的书柜