91 Episodes
Weekly Cadence
2024 First episode About 卫诗婕｜商业漫谈Jane's talk 更有生命力的科技商业访谈。✨
《卫诗婕 漫谈 Light the Star》是一档独立的中文科技访谈播客。我们欢迎「强技术理想主义、全球化视野、以及强精神质感」的全球创新领军人物，将此作为与世界对话的一个阵地。
以高信息密度、高信任感、强生命力的长访谈形式，聚焦全球科创与中国创新。努力做「最懂得创始人精神内核」的访谈。
卫诗婕是中国财经媒体人，曾获全球真实故事奖（TSA）——这是国际顶尖级别的严肃新闻奖项。从调查记者➡️特稿记者➡️科技媒体执行总编，她的作品覆盖 AI、科技巨头、商业人文与知名人物，风格锐利、深度、有温度，获得过 12 项新闻及播客奖项。
《漫谈 Light the Star》由第四之声工作室出品，包含播客、视频播客、文字专栏等形式：
播客：小宇宙、Apple Podcast、Spotify、QQ 音乐等。
视频播客：小宇宙、哔哩哔哩、小红书、视频号、Youtube、抖音等。
文字版：公众号「卫诗婕 漫谈 Light the Star」
合作洽谈 👉 微信：SJ_Jelyne（添加请备注身份+事由）
Publisher 卫诗婕
Category business · news · society & culture · technology
Language zh
Explicit No
First episode 26 Apr 2024
Latest episode 14 Oct 2026 Latest episodes 91 episodes in the feed.
14 Oct 2026
91.外滩大会实录：智能体经济的破晓时刻 九月在上海的外滩大会，我受邀主持了一场关于“智能体经济”主题的圆桌。在这里分享给大家。
圆桌的两位主角分别是蚂蚁数科区块链与 AI 两条业务线的总裁边卓群、余滨——据说，这是两位总裁首度同台论道。脱胎于蚂蚁链的蚂蚁数科，已经走过了第 11 个年头；过去六年，连续蝉联国内区块链 BaaS 市场份额第一。前不久，蚂蚁数科也传来了 PreIPO融资的消息。
这次不仅是聊区块链。在当下的 AI 大潮中，蚂蚁数科正全面将区块链技术与 AI toB 相结合。一个很有意思的故事点是，区块链技术，将会是 Agent 时代基础设施中的重要底座和信任基建。
我和两位总裁一起回顾了这一轮 Agent 浪潮的演进，以及「AI + Blockchain 」的双轮引擎如何发挥作用。这也是蚂蚁数科在近期广受资本市场关注后，首度向外界披露自己的 AI+Blockchain 战略，并清晰地定义自己。
本期嘉宾：
边卓群（蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科区块链业务总裁）
余滨（蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科 AI 业务总裁）
本期 Shownotes：
07:41 AI 浪潮以来的关键转折时刻
11:00 (https://jl2wfton35.feishu.cn/minutes/obcnl1o8h9a7n2r7xqolez16?t=660000) 蚂蚁数科的「AI + Blockchain」双轮如何驱动
14:47 为什么区块链是智能体经济的底座？一个可信的底座由何构成？
21:57 (https://jl2wfton35.feishu.cn/minutes/obcnl1o8h9a7n2r7xqolez16?t=1317000) 智能体超级工厂：基于大量客户实践沉淀出的智能生产体系
26:19千问办公、 workbuddy、豆包…大厂都在做的 tob agent，还有赛点吗？
29:50 大模型会吃掉垂类 agent？
32:25 智能体经济到来的判定临界点
33:52 什么是核心护城河？
35:32 假如互换一天 CEO，你会怎么做？
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29 Sept 2026
90.人形机器人为什么执着于运动会？｜与天工熊友军的访谈 世界人形机器人运动会获得了全民的瞩目：我们看到机器人刷新了人类短跑的记录，它们捂脸害羞的跑姿深得大家的喜爱、在网络上有非常多讨论。
今天的嘉宾是打造捂脸跑的这款机器人「天工 Omni」背后的公司——北京人形机器人创新中心的 CEO 熊友军。
「创新中心」在行业内被视作「国家队，」，熊友军本人也曾是「人形机器人第一股」优必选的CTO。
围绕这届规模空前的世界人形机器人运动会，熊老师分享了独特的行业视角。
本期嘉宾：熊友军（北京人形机器人创新中心 CEO）
本期 Shownotes：
00:00 机器人「捂脸跑」爆火全网：极限测试里的具身智能涌现
天工 Omni 凭什么刷新短跑记录？肩关节受限下的自我进化
「它为了跑那么快，靠腰部扭动训练出最快姿势，这就是一种涌现」
运动会不仅是表演，更是摸高本体可靠性与算法上限的极限测试场
08:32 追问 Scaling Law：具身智能真的只要堆数据吗？
几百小时训练通用控制器：几千万小时数据才是具身智能的门槛？
「完全靠数据去堆积，不一定是一个正确的范式」
拒绝盲目跟风：探索 zero-shot（零样本）与自主探索的新学习范式
13:23 从遥操到自主：底层技术如何支撑机器人干活？
摆脱遥控器：为什么说 2026 年是机器人自主化的关键拐点？
「今天的具身智能产品虽然有这么多公司在，但本质上没有竞争」
寻找稀缺的高质量数据：多任务、多本体、多场景与长程推理
26:15 20 年机器人老兵：从本田 P2（阿西莫）到大模型时代
被 2002 年的视频点燃：焊接机器人时代的“未来震撼”
传统数学模型范式的落幕与 Deep Learning 的时代划界
为什么坚信“人形”是终极形态？「它将成为第三代人机交互中心」
34:15 优必选岁月：没有供应链的年代，做两条腿的傀儡
从几张办公桌到“人形机器人第一股”：两个狂热者的深夜取暖
答疑抄袭阿西莫误解：自己造关节、求机床师傅喝酒加工的寒冬时刻
选人的第一原则是正直：「行业走到最后，拼的是体力和人品」
45:55 车企&手机巨头跨界？是资本降维打击，还是「冷板凳」会胜利？
荣耀夺冠马拉松背后：硬件大厂入局会消灭创业公司吗？
「资本砸钱可以取得短暂成绩，但产业繁荣需要坐十年冷板凳的耐性资本」
选择一个方向，做时间的朋友：放弃很容易，坚持才最难
58:44 具身「国家队」：避免「重复造轮子」，做行业的基建商
从 CTO 到国家地方共建创新中心 CEO：从小我到“大我”的视角转变
开放硬件平台与数据集：开源不是单向付出，而是“众人拾柴”
全球竞争格局：中美科技竞争的必争之地，中国供应链与场景优势
01:09:35 破局「最后一公里」：大一统模型的探索与技术卡点
认同王兴兴提出的触觉与输入损耗卡点：多模态统一表征的必要性
Polycon Unify 大一统模型：集聚 VLA、多模态与世界模型的各自长处
真正的全栈并不存在：卡点攻坚、端侧蒸馏与长寿企业的“下苦功”
01:18:08 行业扫描后的真问题 & 硅基生命的温暖时刻
行星/谐波减速器、电子皮肤与电池技术：国产供应链的快速迭代
跑得太快会不会撞伤人？安全标准与法律法规是最高级别的底线
20 年里最有生命力的三个画面
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23 Sept 2026
89.当 AI 进入组织，那些「从没人说过的真相」｜与网易阮良聊 AI Native 与企业 Agent 实战 8 月底，一篇讨论 AI 普及率真相的文章在 X 上引发大量讨论——这篇文章的名字叫做《AI Adoption is a Myth》中文意思是，AI 普及是个神话。文章指出，目前 AI 产品真正的鸿沟，不在"用不用",而在"用得多好”——事实上，企业中能深度使用 AI 的始终只是一小撮人，而当下 AI 产品的设计也正在强化这一点。
就在同一时间，我在杭州访谈了本期嘉宾，网易集团副总裁、网易智企 CEO 阮良。
阮良 2006 年从浙大计算机毕业后加入网易,从一线代码晋升至管理层，历经互联网、移动互联网、AI 三次技术浪潮。这一波大模型浪潮中，他重新拾起代码，深度使用 AI 并在企业内部推广，从业务角度思考，企业需要什么样的 AI。
在这期节目中，他带来大量一线、反共识的观察。比如，网易内部统计发现,个人用 AI coding 效率提升了 300%甚至500%,但整个软件交付流程却只从 20 天缩短到 17 天。为什么 AI 看似武装了所有人,整个组织的运转速度却没有变快？建立 AI 决策中枢和执行闭环，究竟需要什么？
阮良带来了他的思考和答案。
本期嘉宾：阮良（网易集团副总裁 网易智企 CEO）
本期 Shownotes：
01:57 阮良亲历的三次技术浪潮：AI 堪比印刷术，改变知识的获取与解释权
AI 可能进入个人生活与组织运行的每一处「毛细血管」
AI 的根本变化：个性化、极致细分的服务，开始变得可供给
07:38 十年没写代码，为自己造一套 CEO AI
对管理者而言，AI 最有价值的，是把注意力还给真正重要的问题
Chat 是一次性的短任务；当工作被固化进 Agent 和工具链后，效率才开始形成复利
「你完全可以去刷个短剧、看会风景、或者喝杯咖啡」
14:07 AI 进入组织时，有哪些「从没人说过的真相」？
个人提效 500%，为什么交付只从 20 天变成 17 天？
大模型之外仍需大量调教
个人使用 AI 多是短程闭环；企业任务由多人协作完成，链条更长、角色关系更复杂
木桶的短板，决定了提效的上限
企业落地 AI 要跨过的三道坎
20:06 取消周会：让 AI 同步信息，人只解决问题
飞书文档、飞阅会的边际效应
工具效率与认知退化同时存在
AI 不是一次工具升级，而是一场组织能力的压力测试？
28:10 SaaS 未死：真正的分水岭是能否成为 Agent 的基础设施
SaaS 的本质是 Service；交付形式可以从软件界面变成 AI 或 Agent，但服务本身仍然存在
沉淀了企业核心知识与流程的产品反而可能变得更强
未来调用企业服务的不只是员工，而是数量和行动频率都远超人类的 Agent
智能客服的核心不只是大模型，而是企业私有知识库，以及对内部系统、流程和 API 的调用与编排
蒸馏人？人的经验先被写进软件，但经验未必来自于「人」
企业知识库不是静态文档仓库，而是 Agent 执行任务时的燃料
37:39 当工作被记录，经验归员工还是归公司？
经营数据、客户声音和决策留痕的重要性
老板 AI ：是一种刚需
未来高端人才入职，可能带来一整套由自身经验训练出的 AI 资产
企业 AI 的数据问题，到底是什么？
44:17 中层变少之后：强个体带着 Agent 军团回到一线
AI 原生组织：从多部门、多层级，向小型精英单元过渡
拥有强技能、能在一线指挥 Agent 的人才会增加
什么是人类真正稀缺的能力？
「AI 替代任务，而不能替代完整的人」
47:19 AI 的价值：质量 × 节省时间 × 单位时间价值
把 AI 只当作裁员工具，是对其价值的误判；
最适合优先交给 AI 的任务有四个特征：耗时、频率高、不得不做、不同人完成后的结果大体一致
先用最好的模型验证任务能否被完成，流程跑通后再寻找更经济的模型
Agent 能带来真实的规模的生产价值吗？
当每个企业都有几十上百个 Agent 时，管理能力比模型能力更稀缺？
当企业有 100 个 Agent 时，目前的 Token 消耗量如何？这是一笔怎样的账单？
怎么评估 Agent 的工作效果？AI 化指标怎么定？
「Token 并不贵」：数千元模型费用换来的产能增长足够大
「让需求更猛烈地爆发，让创新更猛烈地爆发」
56:13 当 Agent 「破圈」：Agent 开始走出程序员，Token 消耗成为人才信号
2025 年 AI Coding 已经开始兑付价值，2026 年则是非 Coding 场景开始规模化兑付价值
大模型的泛化能力与 Coding 能力打破了供给门槛
多 Agent 的意义不仅是观点多样性，也在于冗余和鲁棒性
Token 消耗显著领先的人，其工作质量和成果往往也显著领先
不要把 Token 消耗量直接等同于绩效
01:03:12 大明王朝 1566： 企业有一万种理由用不好 AI
什么样的公司拥抱 AI 最彻底？
企业用错 AI vs 不用 AI 的代价，哪个大？
大企业如何推进 AI 改革？
最出乎意料的企业案例是什么样？
如何用 AI 串成一个更短的机会兑现链条？
AI 原生组织该是什么样？
01:09:02 决策中枢的核心不是模型，而是决策历史
企业级 AI 需要「围栏」
：别把材料全塞给模型，去建立高质量知识库
如何让组织智慧能够被保留、调用与持续更新？决策知识库最有价值的内容是什么？
「接下来有两个趋势：人站在 AI 的肩膀上，以及 AI 站在自己的肩膀上」
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