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2752016年，傅盛創(chuàng)立了獵戶星空，將精力聚焦到機器人和AI賽道。
上次張小珺（騰訊新聞資深商業(yè)作者）專訪傅盛是在2017年，那時獵戶星空剛剛成立不久，距離此次訪談?wù)缭搅?年，這5年里發(fā)生了很多，訪談中獵戶星空董事長傅盛說到：“我們的春天到了。不僅春天，夏天到了。”
近期，傅盛抖音（抖音ID：傅盛）和視頻號發(fā)了諸多使用爆火的ChatGPT案例以及背后原理解析，此次訪談也從這個偉大的AI變革開始聊起，聊到傅盛所擅長的交互界面變革、獵戶星空機器人業(yè)務(wù)，以及人生的起伏和心性轉(zhuǎn)變。
01
做大模型有兩條路：
造一個愛因斯坦vs平民化大模型
騰訊新聞：ChatGPT爆火后，整個社會對人工智能達成共識有點太快了，這幾個月你的生活有變化嗎？
傅盛：我現(xiàn)在出門就要背一個Mac電腦。讓ChatGPT教我寫程序。
大語言模型大家核心要理解的是：它不是聊天工具，不是知識庫，而是通過對知識學(xué)習建立一整套邏輯能力。邏輯能力是人類獨有的。
達成共識這么快，是因為大家認為這是人工智能第二個里程碑。第一個里程碑是AlphaGo突破了機器人識別，但識別不是人和動物的核心區(qū)別，狗、猩猩也會識別；邏輯能力才是人的核心，也就是所謂“智能”。第二個里程碑難度比第一個大，到今天也沒有完善理論能證明，現(xiàn)在有個詞叫“涌現(xiàn)”——這是為什么只有OpenAI當時選這條路——如果有理論證明只要加到1000億參數(shù)就能產(chǎn)生智能，大家早就上了。
騰訊新聞：今天能證明這件事嗎？只要加到1000億，其他人能復(fù)制。
傅盛：這條已經(jīng)趟通了。現(xiàn)在這么多做大模型，都能做個大概。
騰訊新聞：你們會做嗎？
傅盛：我們現(xiàn)在不會。這是“大平臺的核戰(zhàn)爭”，你走跟它一樣的路，肯定被它碾碎。
我認為大模型會分兩條路。一條叫越來越牛的大模型，是“造一個愛因斯坦”。誰都怕“愛因斯坦”出來，大公司都得上，不斷進行“核戰(zhàn)爭”——從GPT-3.5到GPT-4再到多模態(tài)。
但很多工作崗位不需要“愛因斯坦”，大學(xué)畢業(yè)生就能做。這是另一條路。業(yè)界最著名的是“羊駝”，幾十億參數(shù)、一塊GPU卡訓(xùn)練出的效果，在一些專業(yè)領(lǐng)域也不錯，實現(xiàn)快速平民化落地。我們可能走第二條路。我們從去年底開始推進與機器人的結(jié)合，近期會出產(chǎn)品，具體做法不能說太多。我相信一定有大量的人做“平民化大模型”。
騰訊新聞：如果“愛因斯坦”出來，會不會對其他是一種碾壓？
傅盛：這個問題今天我沒有確切答案，但從邏輯上不那么可能。因為它的成本?！皭垡蛩固埂庇肋h需要更大的參數(shù)、更好的算力、更貴的服務(wù)。你看GPT-4比3.5，服務(wù)首先慢，其次收費，還限制條數(shù)，現(xiàn)在在封賬號。當然你說如果到了終級狀態(tài)是不是有又便宜又好用的，可能有，但這種狀態(tài)會持續(xù)很長時間。
3-5年肯定會。你就這么想，GPT-5年底發(fā)布，從GPT-4到5一年過去了，明年再來個6。到現(xiàn)在GPT-4發(fā)布兩個月，非但速度沒有快，反而在裁減用戶。
騰訊新聞：能不能試著精確定義一下“平民化大模型”？它和大模型所需要的條件差異是什么？
傅盛：參數(shù)量會少，數(shù)據(jù)量不會那么高，在一些特定領(lǐng)域能達成某種效果。一定要把模型叫做一種邏輯能力，在某種領(lǐng)域的這種判斷力，門檻沒那么高。最后競爭力來自場景、應(yīng)用，在某個行業(yè)深入了解需求。
你都把文檔傳給一個大模型，數(shù)據(jù)安全是不是有問題？以后會不會有私有化部署的大模型？如果有，GPT-4那么消耗算力，誰部署得起？一定會有便宜、但能力不錯的出現(xiàn)。
世界永遠是這樣，一段特別牛的，一段一些草根想辦法去顛覆，從低端去搞你。低端這條路永遠沒輸過，高端那條路也永遠存在，所有的商業(yè)基本是這個邏輯。
騰訊新聞：可以簡單理解，這個世界不只有愛因斯坦，還有很多一本、二本畢業(yè)的人。
傅盛：現(xiàn)在的GPT-3.5說是9歲智商，GPT-4到10多歲，以后像愛因斯坦。這個技術(shù)一旦被趟通，有很多人研究它。以前沒人研究，所以第一波上了一定不是最優(yōu)方案，有很多可優(yōu)化的。慢慢優(yōu)化發(fā)現(xiàn)，比較便宜的模型也能實現(xiàn)中學(xué)生或本科生的智力水平。
當然，這里有一個東西得看——沒有足夠的參數(shù)是不是能涌現(xiàn)這種智能？是不是1000億是個檻？
騰訊新聞：是不是呢？
傅盛：不知道。我覺得可能不是，可能只是1000億試出來了，后來發(fā)現(xiàn)500億也不錯，以后200億也還可以，就訓(xùn)練一個垂直任務(wù)——好比回答我們公司的客服問題，地球怎么樣你不用管。
騰訊新聞：大模型看起來非常難，為什么還是有這么多人涌入？
傅盛：它沒有非常之難。語義理解有兩條路：“教育”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“自學(xué)”。憑直覺第一條路是對的，教它語法結(jié)構(gòu)、知識圖譜，教足夠多，就把語言搞定了。比如教它“中國”、“北京”、“首都”這幾個詞的關(guān)系，不斷有人幫它整理——就跟我們學(xué)外語一樣，你過了四級、六級、八級，是不是就掌握外語了？實際這條路最后走不通。
第二條路是扔給它，讓它自己學(xué)，小孩扔在一個環(huán)境里就學(xué)會了。這條路大家沒見過，它沒有嚴格理論支撐。第二條路它文本越多，要燒的錢越多，OpenAI都把非盈利變成盈利了，20億美金已經(jīng)砸進去。你說全球幾家公司能在看不到前景的情況下投20億美金？
騰訊新聞：有人說，大模型只有博士、豪華學(xué)歷的人組團隊才能做。
傅盛：2016年，我們組建人工智能團隊，那時人挺貴的，做的語音效果不錯。到2017年，一個普通做人工智能工程師的工資可以一年漲2-3倍，外面挖人是double或triple挖，不漲工資留不住人。我們?nèi)瞬糯罅苛魇А?/span>
這個事完了以后，我們冷靜看了看，那段流失反而對我們是好事。流失完我們留下一些較普通的人，也做出了不錯效果。我意識到，所有技術(shù)都是從大家不知道向普及化的過程。我當時招那個頭兒跟我說，這東西只有博士能干。我在獵戶星空招過的博士比我之前見過的博士都多。后來博士走得差不多，我們就搞了一些好的本科生，也能干——慢慢神秘的面紗被揭去了。
對學(xué)歷，開創(chuàng)性要求很高，但它一定會降下來，這是我為什么堅定“平民化大模型”會出現(xiàn)。
02
大模型的意義：可與蒸汽機比肩人類歷史上第一次把電能轉(zhuǎn)換成了通用智力騰訊新聞：在互聯(lián)網(wǎng)時代，一些平民化公司長成了巨頭，大模型時代的創(chuàng)業(yè)環(huán)境跟那時一樣嗎？如果不一樣，不一樣在哪？
傅盛：不一樣，巨頭已經(jīng)長成了。移動互聯(lián)網(wǎng)時代也沒有出現(xiàn)幾個大巨頭，還是互聯(lián)網(wǎng)時代起來的?；ヂ?lián)網(wǎng)把信息鏈接起來，那幫巨頭千年不老的感覺。
騰訊新聞：我看到你說，如果今天沒有大模型，就不能說自己是平臺公司，這句話能展開講講嗎？大模型未來會出現(xiàn)中國OpenAI這種公司，還是只是各個公司像云一樣的板塊，是巨頭的疊加？
傅盛：大模型會變成平臺公司的底層操作系統(tǒng)，也會成為用戶的操作系統(tǒng)——本質(zhì)是操作系統(tǒng)。舉個例子，如果有一天我們買機票或叫外賣，不是從某個App上叫，而是我晚上6點回家，要一份香辣雞翅，手機幫你準備好了，現(xiàn)在那些巨頭價值會降低很多。大模型調(diào)度給誰就是誰，誰靠近用戶誰就有調(diào)度力。為什么微軟對OpenAI這么重視？是它操作系統(tǒng)重構(gòu)的核心點。
我們一直在爭論，到底以后是一個語音助手夠了，還是多個？現(xiàn)在沒有結(jié)論。用戶習慣很難摸清。當然，有些提供服務(wù)的公司，比如一些專業(yè)公司，跟大模型合作就好了。但會不會一部分用戶選某一家，另一部分用戶選某一家？只能說有可能。局勢怎么演變還看不清楚。
騰訊新聞：今天相當于互聯(lián)網(wǎng)或移動互聯(lián)網(wǎng)的哪個時候？是iPhone時刻還是有人說的黑莓時刻？
傅盛：肯定是iPhone時刻，跟黑莓沒啥關(guān)系。現(xiàn)在除了它一本正經(jīng)胡說八道，其他技術(shù)條件都具備了。但這次有巨頭微軟加持，會比iPhone還快。你要知道，微軟去年9月就看到GPT-4的效果，比爾·蓋茨不都震驚了嘛。
騰訊新聞：之前是大家不認為這事能成，OpenAI成了；現(xiàn)在大家都認為這事能成，會發(fā)生什么？
傅盛：就是“核戰(zhàn)爭”。阿里發(fā)大模型，沒有知識圖譜的包袱（即“教育”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一條路），反而可能重新構(gòu)建。你在原來做了大量知識圖譜，這套體系舍不得扔，扔了要從頭開始。但以前的知識圖譜、切詞技術(shù)都用不著了，現(xiàn)在唯一要管的是：數(shù)據(jù)怎么更干凈，它吃哪類數(shù)據(jù)效果好，中間哪些Transformer是開源模型，做哪些所謂參數(shù)調(diào)優(yōu)能讓它更好，訓(xùn)練速度怎么更快——把原來的積累都打掉了。這是Google這么緊張的一個原因。
騰訊新聞：知識圖譜沒有用。
傅盛：真的沒有用。
騰訊新聞：你是移動互聯(lián)網(wǎng)時代優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理，大模型依次和哪些業(yè)務(wù)場景匹配度高？未來會怎么演變？
傅盛：第一波是搜索場景。
騰訊新聞：如果Chat和搜索在一個入口，Chat會分食很多搜索的流量。
傅盛：對，以后可能不是分流，有可能你首先看到是綜合的——就像你打開一本書，看到里面各種12345，底下列參考資料，你自己要看就去看，不看拉倒。以前我們是看完參考資料自己總結(jié)前面這段內(nèi)容，現(xiàn)在等于總結(jié)了前面這段內(nèi)容再給你參考資料。
第二個場景是辦公，大量的白領(lǐng)在辦公，微軟就是這樣做的。
騰訊新聞：社交呢？
傅盛：短期不會有太大影響，以后可能是我的助理和你的助理溝通。這對于它今天不是剛需，但微信會獲得在網(wǎng)上找不到的數(shù)據(jù)，那些回答都是人類的回答。這要做很長時間。
此外，現(xiàn)在已經(jīng)有虛擬女朋友/男朋友。還有一些失戀了，親人去世了，模擬這個人跟你交流。這不算社交，算是情感陪伴。社交影響比較少，騰訊反而不是最急的。
騰訊新聞：大模型創(chuàng)業(yè)者的機會在哪？
傅盛：就看這些做大模型的創(chuàng)業(yè)者能不能殺出來。他們拼的是創(chuàng)業(yè)公司效率高。不潑冷水了。李彥宏有次訪談?wù)f了一段話，還挺中肯的。他說OpenAI有機會是大公司都不覺得這事能成；現(xiàn)在它做出來了，大公司都覺得能做成，（大模型）給創(chuàng)業(yè)者的機會就不多了。
騰訊新聞：說回來，這次是微軟投資的OpenAI做出了這個事，而不是Google，你覺得為什么？
傅盛：可能Google對自己AI能力太自信了，我的確不知道原因。Google對AI的重視度很高，Transformer模型也是他們發(fā)明的。微軟采取了投資策略，非常典型的后來者投了顛覆式創(chuàng)新的例子。
騰訊新聞：你們肯定對OpenAI做了很多研究，為什么是這家公司？
傅盛：黃仁勛采訪的OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家Ilya Sutskever，有圣教徒般的信仰。你能感覺到，黃仁勛跟他講話的時候，他沒有任何表情、一句都不笑，一個詞、一個詞往外蹦，就跟GPT一樣。每個詞蹦得非常堅決。
關(guān)于這件事，我問了半天GPT呢。我說你們在以前效果不好，為什么能堅持？尤其是Transformer出來， Google用了Bart （Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，是Google推出的一種基于Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），你們這個效果很差。它回答說，雖然效果不好，但團隊看到中間有亮點，找到一些火花了，根據(jù)火花持續(xù)投入。同時，Bart是很好，他們在GPT-3借鑒了Bart的一些做法。
騰訊新聞：怎么理解大模型這次帶來的范式轉(zhuǎn)化和革命意義？
傅盛：這次革命的意義，不能拿移動互聯(lián)網(wǎng)比，它更像蒸汽機出現(xiàn)，是范式轉(zhuǎn)換。互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)把信息變得高效，移動互聯(lián)網(wǎng)讓高效再高效，從辦公桌上的設(shè)備變成手機，本質(zhì)是鏈接信息。它是生產(chǎn)關(guān)系重塑。
但大模型是生產(chǎn)力重塑。蒸汽機是人類第一次把熱能變成動能，以前你燒水就只能燒熟了，你要動能就用騾子和馬，動能一直上不去，所以你對物理世界的改造非常有限。結(jié)果蒸汽機一出現(xiàn)把熱能變成動能了，動能就源源不斷地來，工業(yè)化就開始了。而大模型是人類第一次把電能變成了腦力和通用智力，因為今天的生產(chǎn)力實際上腦力勞動占了絕大部分，它實際上是在增加腦力勞動的不斷輸出。
Sam Altman（OpenAI 首席執(zhí)行官）發(fā)過一條Twitter說，未來每18個月宇宙間智能爆發(fā)1倍——人不可能每年多生1倍。那天我說是生產(chǎn)力革命，底下人有人說你讓它挖挖土地試試，我說它是不會挖土，但有一天它跟挖掘機聯(lián)系起來，就可以讓挖掘機更高效。再深入想，如果讓它去生產(chǎn)挖掘機呢？是不是組建工廠更高效了？人還得睡覺、休息，還得各個圖紙之間來回弄，它可以全部給你搞完。
騰訊新聞：今天我們正經(jīng)歷的，是一個比互聯(lián)網(wǎng)更大的浪潮，面對巨浪我們應(yīng)該保持怎樣的心態(tài)？
傅盛：保持積極的心態(tài)。不要做任務(wù)型的工作。任務(wù)型工作基本會被取代掉。同時要有學(xué)習心態(tài)，駕馭它——以后只有駕馭AI的年輕人和沒有用的年輕人了。
不過，現(xiàn)在說的有很多是不實的，比如說它有情感、有自我意識，都不太可能。它還是一個算法生成器。只是說算法生成器恰好符合了人類的邏輯和推理能力，你就把它用好。就像，有一天你變成超人，你的超能力來自于你雇傭了幾千個助理幫你干活，一個人就能解決好大一攤事。
03
交互界面的變革正在發(fā)生家庭機器人最終能降至一臺手機的成本騰訊新聞：來說說機器人創(chuàng)業(yè)的進展吧。上次采訪你是2017年，你剛開始做機器人，今天發(fā)展怎么樣？
傅盛：我2016年投身機器人，但人工智能過去2-3年有些低谷。大家認為圖片識別完了，語音識別就能完成，語音識別完了自動駕駛和語義理解都能完成。但圖像和語音完了以后，就過不去這個檻了，所以一直講“弱人工智能”——有多少人工就有多少智能，人一點點去教它，它才會這么點，沒教就不會。這次OpenAI把范式變了，不用教，自己學(xué)，學(xué)完真的可以，這叫“自學(xué)習”。
服務(wù)機器人總體是兩個能力，一是從A點到B點的遞送能力，這個已經(jīng)被市場證明，只不過去年行業(yè)融了太多錢使勁燒，搞得有點烏煙瘴氣；二是語音交互能力，GPT的出現(xiàn)讓機器人真正像人一樣回答問題。你上次見我還不具備這個技術(shù)條件，只具備語音轉(zhuǎn)文字的能力，但文字的理解力和回答不行——這個比我們預(yù)想得慢，現(xiàn)在到了。
騰訊新聞：機器人產(chǎn)業(yè)要經(jīng)歷三步走，從工業(yè)機器人到服務(wù)機器人再進入家庭，ChatGPT能多大程度縮短進入家庭的時間？
傅盛：我們現(xiàn)在到服務(wù)業(yè)，接下來進家庭，至少壓縮了3-5年。
騰訊新聞：從2016年開始 all in機器人，到現(xiàn)在為止，你關(guān)于AI的哪些判斷事后驗證了，哪些失誤了？
傅盛：第一，我認為交互界面變革是人工智能帶來的，當時沒實現(xiàn)，現(xiàn)在實現(xiàn)了一點點。
我做交互出身，始終把應(yīng)用性放在第一位。2016年我們是亞馬遜做Alexa后，中國第二個做智能音箱的，第一個是科大訊飛。那時語音界面實現(xiàn)了“遙控器”的功能，就是命令它聲音大一點/小一點、聽哪首歌，但不具備復(fù)雜任務(wù)交互界面。
今天ChatGPT帶來的交互革命是歷史上第一次，人不再圍著機器轉(zhuǎn)，而是機器圍著人轉(zhuǎn)。以前所有界面人必須學(xué)習——從學(xué)鍵盤的盲打，到學(xué)圖形界面、鼠標、左右鍵，到iPhone變成多指觸摸。雖然喬布斯說every app is UI，但還是要學(xué)。GPT使對語義的理解就是你的意圖，通過自然語言機器完全能理解，只要分散給不同任務(wù)就可以。所以，這次是巨大的交互變革，機器人會進各行各業(yè)，尤其是需要語音服務(wù)的行業(yè)，都會被GPT機器人重構(gòu)。人類只要有最正常的表達就能獲得知識性、內(nèi)容性、功能性的各種服務(wù)。
傅盛：要看家庭購買力。
騰訊新聞：預(yù)計價格是多少？
傅盛：最終應(yīng)該降到跟一個手機差不多。
騰訊新聞：這個最終是10年還是20年？
傅盛：我覺得3-5年肯定可以。我們現(xiàn)在餐廳的機器人已經(jīng)是1000多塊/月租給你。你看汽車，你以前想過2萬塊錢買臺車嗎？人家MINIEV不也做出來了?
騰訊新聞：這是一個預(yù)判，有第二個嗎？
傅盛：每個家庭最后要智能化，但不太可能所有東西都智能——一盞燈也有對話能力，很難做到。智能硬件今天是一些聯(lián)網(wǎng)硬件，但最終每個家庭會有符合這個家庭成員特征和喜好的終端、一個智能hub。
為什么手機不容易？因為它是一個私屬設(shè)備。家庭成員需要共享設(shè)備，這個設(shè)備既知道家庭成員喜好，又有對話能力，是一個house keeper，除了做家務(wù)不太行，其它都可以。而且，做家務(wù)隨著GPT出來，也加快了進程。它有決策力，使以前很多難突破的今天有機會做到。比如，對環(huán)境的識別，幫人類處理任務(wù)型工作，和物理空間接觸，以前機械臂抓杯子算法很難，現(xiàn)在可能加速。
包括我們也在聊對自動駕駛是突破，以前自動駕駛要標注，以后可能就跟學(xué)這個一樣，給它足夠多的攝像頭數(shù)據(jù)，司機剎車和加速，它學(xué)足夠多，不要再標這叫“車”，這叫“人”。標注是無論怎么標，有些數(shù)據(jù)都不符合。
騰訊新聞：你覺得自己做機器人做早了嗎？
傅盛：肯定是早了，但沒覺得多么不好。OpenAI也做了這么多年。不過，我們應(yīng)該更謹慎一點。中間我出現(xiàn)了一個誤判，跟行業(yè)那個誤判一樣，認為語音圖像解決了馬上就是語義，中間這個gap讓我們等了2-3年。
騰訊新聞：人工智能在2016年很火，中間的低谷是怎樣的？
傅盛：2018-2019年有點泡沫破滅。
騰訊新聞：現(xiàn)在AI浪潮終于來了，接下來準備怎么做？
傅盛：在養(yǎng)老行業(yè)，我們?nèi)ツ暝圏c很多，當時能力有限——幫老人播節(jié)目，在屋子里找老人，老人摔倒了報警，現(xiàn)在可以陪老人聊天。再往下，可以讓語言模型告訴他最近血壓怎么樣，要注意哪些生活節(jié)奏。另一個是孩子，我女兒以前天天問我們家機器人，但很多問題都答不上來——我女兒說我做了個“人工智障機器人”。現(xiàn)在語義理解終于突破了，以后陪孩子不是十萬個為什么，而是十億個為什么。
騰訊新聞：今年，你對團隊說什么了嗎？
傅盛：我說，我們的春天到了。不僅春天，夏天到了。
04
最后一次創(chuàng)業(yè)和心態(tài)轉(zhuǎn)變對覺醒的創(chuàng)業(yè)者來說，肯定不是最好的時代騰訊新聞：獵戶星空是你最后一次創(chuàng)業(yè)嗎？
傅盛：是。
騰訊新聞：這次創(chuàng)業(yè)和上一次（獵豹移動）有什么不一樣？
傅盛：最大不一樣是時代變化更快了，跟互聯(lián)網(wǎng)普及有關(guān)。我最早進入互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)還是邊緣行業(yè)，人的認知差巨大，只靠認知差就能做好一件事。我最早發(fā)現(xiàn)美國App做得不如中國，我們就出海了。但現(xiàn)在，認識差維持不了多久。
第二是復(fù)雜度在增高。以前認知差就是know-how，你知道一個點，人家不知道，只要這個點做好就行。但現(xiàn)在，你要做好真的是你要考慮很多——行業(yè)變化、大公司怎么做、社會變化，尤其這幾年疫情和世界格局。以前不用關(guān)心，只做好一款產(chǎn)品就可以。
第三個周期也變長了。像以前獵豹移動3年多上市，這種事幾乎很難發(fā)生。所以心態(tài)上不能說佛系，但更能客觀地面對，學(xué)會接納困難，出現(xiàn)問題就解決問題，不會想那么多——活在當下。
騰訊新聞：現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)是一個更好的時代，還是一個更壞的時代，尤其對于年輕創(chuàng)業(yè)者來說？
傅盛：對覺醒想創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者不會是最好的時代，因為競爭更激烈、更卷。對于還沒有參與創(chuàng)業(yè)的人，是好一點的時代，因為創(chuàng)業(yè)門檻低了很多。
大公司摸索了一整套如何找到新趨勢和應(yīng)對的方法。所以做一個小創(chuàng)業(yè)，可能會好一些。
騰訊新聞：小創(chuàng)業(yè)是指小生意嗎？
傅盛：對，只要你勤奮夠?qū)W，主動一點，可能就能做一個不錯的生意。
騰訊新聞：你今天創(chuàng)業(yè)是哪一種心態(tài)？搏一個大的還是做生意的心態(tài)？
傅盛：我在兩者中間，我放棄了做一個所謂大的邏輯了。這個對天時、地利、人和要求太高。
騰訊新聞：你以前會因為一些恩恩怨怨哭，最近三年哭過嗎？
傅盛：哭過，但不會因為恩怨哭了。我現(xiàn)在看到一些感動的事很容易哭。
看電影什么的會哭起來?！缎孪矂≈酢房薜帽容^厲害，那就是小人物的奮斗史啊。你慢慢理解了很多人不容易?？从行﹦钪酒苋菀讋忧?。你知道就算他取得了成就，背后有很多艱辛。
騰訊新聞：你有過不想面對的時候嗎？
傅盛：去年我生日寫了一封給自己的對話，跟十幾歲、二十幾歲、三十幾歲的自己。那時也有很難的時候。高考失敗算一次。來北京北漂，住了1個月的院，生命安全都是問題。2008又從老東家一氣之下出來了，孩子剛出生，老婆也沒工作，哪想過未來怎么樣——但你不會有那么大情緒。
后來就總結(jié)一條，因為你過去得到比較多，就認為這些你不該失去。反過來看，就算今天這些都做得不好，你還有挺多，那不就挺好嘛？這不是一天想通的，是不斷修煉的過程。
騰訊新聞：我記得你過去經(jīng)常做一些瘋狂的事（比如，帶2000多名員工坐游輪出海、去迪士尼），今年有做過任何瘋狂的事嗎？
傅盛：那時候有錢嘛。你這么講有個稍微瘋狂一點的事。我今年過生日，3月份幾個好朋友去香港，提前兩天慶祝一下。晚上都訂好機票要走了，大家覺得聊得很開心，此情此景，最后所有人把機票改成第二天早上7-8點。而且在現(xiàn)場改了幾個人，后來我們說這幫人特別可愛。
今年總體就瘋狂加班。我好多個周末都沒有休息。這個時代好像睡覺都在浪費時間一樣。
