撰 文 | 刘颖慧 《中欧商业评论》特约作者

战略定位：

从硬件销售到

AI智能生态服务

在剖析大疆近二十年企业发展战略之前，有必要先来解读一下大疆的创始人汪滔，这位喜戴双层鸭嘴舌帽子的80年生杭州籍的科技公司企业家，在创业之前都做过哪些重大选择。

首先是小学时代热爱航模，曾经学习名列前茅，中途成绩出现波动，考入华东师范大学后大三时主动选择退学。本科重新择校，就读香港科技大学；大学期间两次参加机器人大赛，因比赛中摔坏几个航模而萌生出“做一个能够自动控制直升机飞行的东西”的想法，随后便把毕业论文的研究课题定为“遥控直升机的飞行控制系统”。在恩师李泽湘的引荐下汪滔有幸继续攻读香港科技大学两年制的研究生，并于本科毕业的2006年在深圳南山创立大疆创新公司，意为“大道无疆”。之后的汪滔以半工半读的形式，耗费5年时间完成研究生学历学习，期间从未放弃解决本科课题研究展示失败的“空中悬停”问题。

汪滔作为大学毕业即创业且成功的标杆，其成功关键要素的提炼，大家更多看到的是“他把兴趣爱好变成了事业”，而真正能将事业做成做大的底层逻辑却是他“有价值的产品一定是实现某种功能的载体”这一理念坚守下对资源（时间、精力、金钱、人力）进行的布局，且始终领先市场需求半步。

不论汪滔当时有无使用迈克尔·波特的“竞争战略”理论辅助决策，在大疆近二十年发展的关键阶段，汪滔及其高管团队似乎都踩着“战略定位->选择独特价值，再并行推进“需求定位、价值定位、活动定位”的节奏做出了正确选择。

技术模块化生存期：专业领域的“飞行控制中枢”

这一阶段，汪滔为大疆做的战略定位是专注服务全球顶级航模论坛用户与影视制作公司，致力于解决直升机自动悬停的工程难题，面向极客与专业机构提供高精度飞控模块，满足目标客群的“精准控制”需求，通过将早期产品XP3.1飞控系统的悬停误差从行业普遍2–3m压缩到官方标称的±1m（垂直）/±2 m（水平），直击传统方案价格高、操作复杂的痛点。

与之相应的活动定位匹配的是：①深耕技术，如投入大量的研发资源于飞控算法迭代，通过MEMS传感器融合技术消减机体振动对惯性测量的干扰；②与用户共创，将代码开源给极客社区，通过开发者反馈优化系统稳定性，形成早期技术口碑；③进行核心部件自主生产，如自建工厂控制硬件生产，确保飞控模块与机体结构的高度适配。

在此阶段，汪滔的深刻反思是：“容易赚的钱不长久，必须啃下核心技术”。

消费颠覆期：开创大众市场“会飞的照相机”品类

随着多旋翼技术的成熟，汪滔带领大疆将战略定位转向消费级航拍一体机，并将价值主张升级为“让普通人获得上帝视角”。即通过重新定义需求，将用户从专业玩家拓展至摄影爱好者与旅行用户，解决“普通用户无法操作复杂航拍设备”的痛点。比如：2013年推出的Phantom1首次实现开箱一小时飞行、坠机不解体，价格更是定为679美元，比竞品价格低三分之一。

与之相适应的活动匹配是颠覆性的：①整合技术，大疆通过对“飞控、三轴云台、相机”进行的一体化预装，实现了传统模式DIY操作的简化，使故障率大幅降低。②控制供应链，大疆以“自研云台电机和图像传输芯片”的方式替代核心模块从海外采购的方式，妥妥地将成本和交货周期掌控在自己手中，既保障以绝对价格优势PK掉竞对，又创造了产品迭代周期比竞品短的优势。③营销方面通过明星引流来替代传统的专业展会，即在YouTube上展示明星航拍视频，成功实现两年时间便占领北美50%的市场。

2013年时大疆的销售收入仅为8.2亿元，2014年销售额实现了4倍的增长，达到30.7亿元；2015时则为59.8亿元。根据全球企业增长咨询公司Frost&Sullivan的数据显示，大疆2015年已拥有70%的全球市场份额。

生态化平台期：从硬件到机器人技术平台

2016年Phantom 4上市，标志着大疆开始把消费级无人机从‘飞行相机’升级为具备初级自主感知能力的‘空中机器人’。同期，汪滔提出，无人机的长期价值在于成为“空间数据采集终端”，这为大疆后续“硬件+数据+开发生态”的平台化战略奠定了技术与认知基础。

大疆持续的高研发投入占其营收比例达15%左右，专利申请量截至2021年累计达2685件，其中视觉避障等核心技术在美、欧、日等七个主要司法辖区均获专利布局。其中，为降低对海外算力芯片的依赖，大疆暗中启动自研AI视觉推理芯片项目。

在生态层面，大疆以SDK（软件开发工具包）形式开放飞控、负载与云端接口，注册开发者超过50万，催生出三百多种行业解决方案；开发者佣金及配套数据服务被产业链视为潜在的新增长引擎。

空间智能化时期：从无人机到空间智能体

行业普遍预计，消费级无人机将在2025年后步入个位数增速区间，大疆提前撕掉“无人机制造商”的旧标签，将战略定位升维至“空间智能企业”，官方口径同步更新：无人机不再是单一硬件，而是“物理世界的感知神经元”。

这一比喻并非修辞包装，而是对AI本质的精准概括——AI（人工智能）即通过自主学习数据而掌握某种人类技能的算法模型。大疆把过去十多年在无人机领域沉淀的“视觉-惯导融合算法+电池管理算法”复用到地面移动场景：

大疆的双目视觉 ADAS（高级驾驶辅助系统）作为前装零部件，已量产搭载于宝骏 KiWi EV，在仅20 TOPS 的车规级芯片算力条件下，实测城区复杂场景通过率达到智能驾驶L2级，验证了‘低算力-高智能’的技术路线可行。

大疆推出“处方图订阅”服务，就是让无人机先飞一遍，用多光谱相机拍照片，由AI自动分析土壤和作物长势，生成一张“施肥喷药地图”（即处方图），农民订阅付费，就能拿到这张“精准处方”，再通过T40 无人机自动调整每个点的药量和肥料量，该多的地方多、该少的地方少。这样，农民不用再一次性掏大钱买硬件，而是像充手机流量一样，订阅付费享受持续的“算法+数据”服务，既省钱又把农药化肥用得更精准。这种模式，将硬件销售让位于算法和数据服务。

大疆布局“具身智能”，仅是载体形态的变化，核心逻辑仍然是大疆的算法栈，通过AI算法完成“感知-建模-行动”任务。

具身智能是被业界认为万亿级的新赛道，大疆为此做好了长周期、重投入的准备：单台人形机器人的原型成本超过百万。创始人汪滔坚持“不上市，靠无人机现金流造血”，意味着大疆必须在盈利与雄心之间保持平衡，以便打赢“万亿级商业帝国”的升维战。

对任何处于成长期、亟需突破同质化的（硬）科技公司来说，大疆的战略定位实践带给我们四点启示：

1．技术起点不等于终点。先用“单点极致”建立品类话语权，再逐步外溢到相邻场景。

2. 差异化与成本领先并非二元对立。借助区域供应链红利和全球化品牌杠杆，两者可以同时实现。

3. 生态位比市场份额更重要。当行业进入平台期，把产品变成“数据采集+开发者接口”，可突破天花板。

4. 资本节奏决定战略寿命。在需要长周期投入的领域，保持现金流正向比估值膨胀更能赢得时间窗口。

技术创新：

打造AI 算法

“专利矛+生态盾”

大疆每一次战略定位都能“快市场需求半步”，并非灵光乍现，而是依托于一套闭环的研发系统，即“研发→专利→产品→数据→再研发”的飞轮系统。

大疆通过持续的算法创新形成技术突破（矛）；依托专利全球布局形成竞争壁垒（盾）；把专利封装成芯片与整机，直接转化为差异化卖点（产品）；不仅通过SDK把专利能力外溢给50万开发者，而且让技术红利在农业、巡检、车载等300多个场景中持续裂变，进而形成开放生态（护城河），而且真实场景数据通过SDK回流，反哺算法进一步迭代（再研发），飞轮加速。

拆解这个飞轮闭环，任何科技企业的管理者都能从中找到自己企业的推动力：

首先，闭环起点：15% 营收投入研发，70% 砸向 AI

把钱投向“研发”，不是把它当成非财务成本，更不是为获取“专精特新”名头下的政府补贴，而是把研发投入真正当成战略KPI。把技术路线图与商业路线图对照着画，两条路线在实施过程中保持同频。具体做法就是每年在立项前先做“场景-专利-变现”这三栏对照表，以确保研发即市场，专利即护城河。

其次，闭环加速：把算法变成“可防御的专利资产”

研发投入资金的70%用于AI，即算法和模型，算法可以持续迭代，因此，申请算法专利，即先占了坑位。假设大疆申请到1000个以上AI算法专利，就意味着站在1000 个“未来按钮”之前，只要开始应用，就有数据可以深挖，一旦场景数据足够多，就可按下按钮，产生持续的专利变现。

同时，AI专利不仅是荣誉，更是谈判筹码，比如：可以开展侵权诉讼、交叉授权、生态准入，这意味着一张专利证书等于商业谈判时的三张底牌。

既然把专利当资产打造，就应当考虑布局节奏，大疆的“T-2 原则”可供借鉴，即：在主流需求爆发前2年完成核心专利申请，只留给对手跟随的空间；同时使用“专利族”覆盖美、欧、日、韩，形成全球同一张网，避免竞对区域绕行。

再次，闭环放大：把专利嵌入SDK，让第三方帮忙迭代

AI生态盾意味着专利、API、SDK的三重防御，专利是“技术锁”，API是“接口锁”，SDK是“工具锁”。竞对可能绕过专利，却绕不过开发者生态；开发者可能离开SDK，却离不开专利算法。

开发者产生的数据会回流，使生态即AI训练场。各行各业的开发者应用SDK，每天产生PB级的真实场景数据，将反哺算法再训练，使AI模型得到“周”级别的更新，进而形成“用户越多→数据越多→算法越优→用户更多”的梅特卡夫飞轮。

梅特卡夫飞轮的本质，是将用户连接转化为生态动能的质能方程。大疆用50万开发者铸就的飞轮，每秒产生的价值，其威力远超硬件利润本身。企业从商品提供者进化为生态规则制定者，正是智能硬件企业对抗内卷的终极武器。

最后，闭环固化：把技术红利沉淀为商业模式

• 从硬件利润到订阅利润的T40处方图、智图SaaS，是把一次性销售变成持续的现金流。

• 从专利许可到生态分成的SDK的佣金，实质是“技术租金”，将专利进行了持续的变现。

• 从组织机制到战略耐力，其坚持不上市，使用无人机现金流为长周期机器人研发输血，是避免资本短视。

大疆的技术创新带来的管理启示是创新飞轮四个动作的复制：

研发立项前，先问三句话：能否专利化？能否数据化？能否生态化？

把专利当成“可编程资产”：用SDK把专利说明书描述的技术方案，经软件实现后成为可调用的API。

用“场景-数据-算法”三层仪表盘监控ROI：把技术投入变得“可视、可度量”。

建立“内部现金流+外部生态”双轮供血：避免单一融资路径导致的战略漂移。

总之，像大疆一样，把“技术”做成“资产”，把“专利”做成“入口”，把“生态”做成“飞轮”，研发投入就变成可持续、可防御、可扩张的利润引擎。

人才管理：

为AI战略落地

提供核心支撑

大疆的技术创新与战略升级，离不开一支高素质的AI人才队伍。汪滔曾说：“大疆最宝贵的资产不是专利，而是那些能让专利持续产生价值的人。” 为此，大疆构建的人才管理体系成为大疆战略落地的四梁八柱。

首先，打造“技术极客”的聚集地

大疆的招聘标准与众不同，它更看重候选人的创新能力与技术热情，而非学历与背景。在大疆，有不少来自非名校但在 AI 领域有突出成就的 “技术怪才”。由于汪滔自己写的代码及其规范细致，“能写漂亮代码的，学历不重要”会被破格录用，甚至大学刚毕业的实习生，也能因独到的想法而被授权领导百人团队的项目。

为了吸引顶尖 AI 人才，大疆提供了极具竞争力的薪酬福利与发展空间。其“无疆者”大咖计划为优秀 AI 人才提供年薪百万的待遇，同时给予充分的研发自主权。此外，大疆还在全球设立了多个研发中心，包括美国、德国、日本等国家，以便吸纳当地的优秀 AI 人才。

其次，构建鼓励创新的企业文化

大疆的企业文化充满了“技术极客”的特质，鼓励员工勇于尝试、容忍失败。在大疆内部，有一个名为 “创新实验室” 的部门，该部门不受常规项目进度的约束，员工可以自由探索前沿技术。许多大疆的核心算法，如 VIO 算法，都源于该实验室的探索性研究。

同时，大疆建立了一套完善的创新激励机制。对于有突出贡献的 AI 研发人员，不仅给予丰厚的物质奖励，还会授予 “技术勋章” 等荣誉称号。这种激励机制不仅激发了员工的创新热情，更形成了一种崇尚技术、追求卓越的企业文化。

最后，培养复合型 AI 人才

大疆深知，AI 算法的落地需要既懂技术又懂行业的复合型人才。为此，大疆建立了一套独特的人才培养体系，通过“轮岗制”“项目制”等方式，让 AI 研发人员深入了解不同行业的需求。

例如，大疆的 AI 算法工程师需要在农业、测绘等行业部门轮岗几个月，亲身参与行业项目的实施。这种轮岗经历不仅让工程师了解了行业的痛点，更有助于他们开发出更贴合实际需求的 AI 算法。

此外，大疆还与高校、科研机构合作，开展 “产学研” 合作项目，共同培养复合型 AI 人才。通过设立奖学金、联合实验室等方式，大疆为高校提供了实践平台，同时也为自身储备了大量的后备人才。

大疆的AI人才管理带来的启示是创新导向的“不拘一格选人才”。创始人汪滔自己就是技术控，与特斯拉的创始人马斯克一样，挑选研发技术人才都要自己“上眼+上手”。这对硬科技企业来说，CTO与CEO成为复合体，践行钱德勒命题“组织跟随战略”成为必修课。

小结

大疆的“商业帝国”之战揭示出AI时代的权力法则：“谁掌控（空间）智能的决策节点，谁就统治物理世界的运行效率”。

AI时代下，算法驱动的商业帝国建造与稳健长久，大疆都回避不了必须解答的三大问题，即：

1. 数据使用权问题：大疆构建的生态，其中的数据权属与价值分配的边界定义问题。

2. 数据加工权问题：大疆首先开源了自己的AI算法模型技术，在封闭的大疆生态中得到应用，开发者创新性使用AI算法模型的场景数据，回流大疆的模型而在同类场景被复用，或经脱敏加工的数据，延伸应用到其它场景，一定程度后存在对抗，即当下的开源是否等于永久开源？以及是否对所有开发者开源？

3. AI模型迁移问题：只要有“载体”，大疆的AI技术在空间智能上的应用可以无限扩展，能否转化为国家在智慧城市、低空经济的治理性应用数据，需要超常人的智慧。

科技本身是中立的。大疆若能给出上述三个问题的积极答案，或将成为数字文明的引路者。反之，可能成为技术霸权的殉道者 。