by 卫诗婕
更有生命力的科技商业访谈。 Explore better tech reading. Hello～如果是新朋友，推荐几期具代表性的必听节目：1.感受创始人访谈的魅力——第40期（影石JK）、第51期（Plaud许高）、第34期（fellou谢扬）；2.感受商业和良知的魅力——第24期医改与集采（必听）、第28期英伟达、第25期聊回购。相信听完这几期，会对这档节目的定位——做最有生命力的科技商业访谈——有更具象的认知。（公众号、各平台视频账号同名） 我是诗婕，做过社会调查、特稿记者、科技媒体主编。关注科技商业进步与公共利益～我会把自己持续学习的过程开源给大家，在这里也能学习AI、具身智能、全球化等前沿领域。在这里，点亮科技星空。 希望一起描绘、定义、推动一个更美好的世界。：） ———— 关于诗婕：虎嗅2024年度作者、金字节奖年度新锐作者、网易非虚构文学奖年度作者、全球真实故事奖TSA（True Story Award）。 合作洽谈 👉 微信：SJ_Jelyne（添加请备注身份+事由） 听友读者互动，欢迎加入听友群（每期节目简介会更新群二维码）
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June 16, 2026
<img src="https://image.xyzcdn.net/FjzudYkK1I0jlR8zgroIJavM5oyi.jpg"><p>2026 年，具身智能成为了聪明人扎堆、资本热潮近乎疯狂的行业。这条热门赛道中，<strong>智元机器人是最早的百亿俱乐部成员之一。</strong></p><p>在人形机器人出货量狂奔的路上，智元的野心并不止于“具身本体”的军备竞赛。今年，他们做出了一个让全行业瞩目的反哺举措：<strong>将旗下的核心数据资产彻底剥离，独立孵化了全球领先的一站式物理 AI 数据服务平台——“觅蜂”。</strong></p><p>本期嘉宾<strong>姚卯青，不仅是智元合伙人、具身业务部总裁，也兼任觅蜂的董事长兼CEO</strong>。这期播客在五月觅蜂发布会后录制，或许是<strong>有关智元战略的，最深入完整的一次访谈。</strong></p><img src="https://image.xyzcdn.net/FqQ3wgimBKEq9BlCD8vkzh9yd0ty.jpg"><p>（本期视频的微博开屏页，欢迎前往微博等平台观看视频版～；也欢迎前往公众号，查看「漫谈Light the Star」访谈的文字版～）</p><p>从Waymo到蔚来再到智元，姚院亲历过自动驾驶从概念到量产的全过程，他说“<strong>今天的具身智能连GPT1都没到”，而机器人离真正涌现智能，还差一亿小时的数据。</strong></p><p><strong>本期嘉宾： 姚卯青</strong>（智元合伙人、通用业务部总裁， 觅蜂董事长兼 CEO）</p><h2><strong>本期 Shownotes：</strong></h2><h2>Part 1. <a class="timestamp">02:40</a> 关于姚卯青：从清华电子系到南加大，从 Waymo到蔚来</h2><ul><li><p>「人间清醒」与「顺势而为」</p></li><li><p>清华电子系的系统训练：电路、通信、信号处理、计算机视觉、编程和算法，都是自动驾驶和具身智能的底层能力</p></li><li><p>Google Display Ads 团队：计算机视觉、NLP 与 Transformer</p></li><li><p>内部转岗 Waymo：可能是当时全球最难的面试</p></li><li><p>Waymo 的三年： Robotaxi， 从技术 demo 走向商业化运营</p></li></ul><h2>Part 2. <a class="timestamp">17:28</a> 蔚来的量产课：激光雷达、车规体系和数据飞轮</h2><ul><li><p>为什么选择蔚来？ 「单平台、全标配」的产品策略，激光雷达、4K 相机和高算力硬件一体的统一底座</p></li><li><p>蔚来李斌：「被人骂也是被记住的一种方式」——做关键决策需要勇气</p></li><li><p>多模态融合感知、激光雷达感知、BEV、Occupancy Network、AEB …关于自动驾驶的种种</p></li><li><p>选择回国：相比 Waymo 的几百辆 Robotaxi，国内乘用车百万级保有量所带来的数据分布和 corner case 密度，是完全不同的飞轮</p></li><li><p>量产经验到底是什么？「不是把样机多复制几台，而是项目、研发、测试、供应链、质量、版本和数据闭环的组织能力。」</p></li><li><p>能迁移到机器人的是什么？异常数据回流、模型迭代和现场版本下发</p></li></ul><h2>Part 3. <a class="timestamp">28:31</a> 当自动驾驶派进入具身：优势不是算法，而是底座</h2><ul><li><p>自动驾驶派进入具身智能，最大的价值是理解强电系统、供应链、质量、量产和底层软件稳定性</p></li><li><p>机器人和车，在电子电气架构、操作系统、中间件、传感器输入到电机控制等底层工程上高度相通。</p></li><li><p>车就是最简单的机器人？「有点牵强」</p></li><li><p>在很多低速场景中，机器人反而更有机会部署 VLA、世界模型等前沿模型</p></li><li><p>真正稀缺的人才，不只是刷榜或发 paper 的人，而是上手修过 bug、和硬件软件都打过仗、能把复杂系统跑稳定的人</p></li><li><p>具身创业的三大派，都有不可替代性</p></li><li><p>机器人终局架构不会只是「快慢系统」两层，可能包含： 1000Hz 底层控制、10 到 20Hz 动作规划、1 到 2Hz 阶段目标规划，以及更高层的 Agent 长程推理。</p></li></ul><h2>Part 4. <a class="timestamp">35:19</a> 讲「基模」太早了，具身连 GPT 1 都没到呢！</h2><ul><li><p>「2026 年了，具身智能到底到 GPT 几了？其实 1 都没到呢」</p></li><li><p>「现阶段的真机数据量，和真正支撑基座模型涌现的数据规模，还差四五个数量级」</p></li><li><p>很多公司强调自己做「具身基模」，是借用了大语言模型时代的资本叙事</p></li><li><p>今天的具身更像 Transformer 和 BERT 早期，而不是 GPT-3 之后</p></li><li><p>数据的关键不仅是「量」，还包括信息维度、场景种类、失败样本和真实部署中的边界样本</p></li><li><p>多模态融合是必然趋势，视觉远远不够</p></li><li><p>真正的瓶颈不是算法是否足够聪明，而是真实世界数据的量、模态、场景和失败样本远远不够</p></li></ul><h2>Part 5. <a class="timestamp">49:59</a> 有关智元最完整的战略揭秘：一家 AI 公司，而不只是机器人公司</h2><ul><li><p>神秘的邓泰华其人</p></li><li><p>智元Day 1 定位成 AI 公司，而非单纯的人形机器人公司</p></li><li><p>人形机器人是把 AI 带入物理世界的必要载体，但不是终点</p></li><li><p>「智元确实是这个行业里最有野心的公司之一」</p></li><li><p>智元的组织架构、融资节奏与股权激励</p></li><li><p>具身公司的长期价值不只在本体硬件，而在能否把「本体、数据、模型、场景」做成闭环。</p></li><li><p>精灵 G2 所经历的完整 IPD 流程：接近 9 个月</p></li><li><p>机器人行业的需求峰谷比汽车更剧烈</p></li><li><p>工业不相信眼泪，最终都是 ROI：「」工业客户不关心你是人形、猴形还是狗形」</p></li><li><p>智元的「358 战略」：从量产、商用到部署</p></li><li><p>具身智能最终不是单点技术竞赛，而是系统工程。</p></li><li><p>当技术路线逐步收敛、场景开始渗透时，先把 90% 的体系能力构建好，才可能真正承接行业机会。</p></li></ul><h2>Part 6. <a class="timestamp">01:55:26</a> VLA、世界模型和机器人数据飞轮</h2><ul><li><p>智元的 AI 研发体系：模仿学习、VLA 预训练、世界模型、强化学习后训练和数据闭环</p></li><li><p>Google PaLM-E ：VLA 来自语言模型和多模态语言模型向物理世界的迁移</p></li><li><p>世界模型更像对物理规律和状态转移的数字化、神经网络化描述</p></li><li><p>「VLA 和世界模型都不是最终形态，未来更可能是分层架构」：<s>前者受限于语言和动作之间的表征鸿沟，后者仍更多来自二维视频和第三人称视角</s></p></li><li><p><s>：语言推理、物理预测、低层控制、长程规划和数据飞轮共同工作</s></p></li><li><p>世界模型的价值在于学习液体流动、玻璃破碎、软体形变等真实物理规律</p></li><li><p>「后训练和失败数据非常关键」</p></li></ul><h2>Part 7. <a class="timestamp">02:08:49</a> 觅蜂：具身版 Scale AI，机器人数据界的「滴滴」</h2><ul><li><p>投资人的主意：对标上一轮 AI 时代的 Scale AI ？</p></li><li><p>具身数据生意比传统数字世界标注难得多</p></li><li><p>2026 ：具身数据军备竞赛年</p></li><li><p>模型的差异化暂时不大，数据会是分水岭</p></li><li><p>打造一个公共性质的数据服务平台，一个「阳谋」：客户花钱带来数据需求，平台用数据训练模型，模型再反哺采集、预标注和质量管理效率</p></li><li><p>数据问题都没解决，讲基模预训练、后训练，都是空中楼阁</p></li><li><p>高质量数据的第一点是真实：场景和任务必须足够丰富，能够覆盖生活和生产中真正会遇到的问题</p></li><li><p>规范：相机曝光、画质、设备同步、轨迹重建精度、操作流程都要高标准</p></li><li><p>「脏数据」不是质量差的数据，而是包含失败、偏移、纠错、重新规划和最终成功的多样化数据</p></li><li><p>仿真数据并不天然低价值</p></li><li><p>关键不是流派，而是任务、场景、成功率要求和模型使用方式</p></li><li><p>数据的价格、产能和全球化</p></li><li><p>Deepmind 和 Genralist：「如果数据是具身智能竞争的唯一决定变量，中国公司现在就可以宣布他们是赢家」</p></li><li><p>As many as possible, as soon as possible（越多越好，越快越好）.</p></li></ul><h2>Part 8. <a class="timestamp">02:43:43</a> 从数据标准，到 G3-G4 中间态</h2><ul><li><p>好的数据标准会逐步收敛</p></li><li><p>即使不同机器人硬件不统一，很多数据仍可以被抽象为通用表达，如末端执行器轨迹、二维帧序列、物理状态变化等</p></li><li><p>机器人行业的安全和质量准入标准，会在两到三年内伴随大规模商用逐步出现。</p></li><li><p>从 G1 到 G5 ，当前行业大约处在 G3 到 G4 的中间态</p></li><li><p>预计 2027 到 2028 年行业有希望达到 1 亿小时级数据规模</p></li><li><p>真正类似语言模型那种涌现能力，还需到 1 亿小时级高质量数据出现</p></li></ul><h2>Part 9. <a class="timestamp">02:54:42</a> 最期待的画面：机器人第一次让人觉得「觉醒了」</h2><ul><li><p>机器人出现真正的 aha moment：不再只是从画面到动作的肌肉映射，而是能在复杂环境里自主规划、理解指令、做出响应</p></li><li><p>涌现时刻大概率发生在实验室，而不是工厂</p></li><li><p>数据会成为这一轮智能化转型关键基础设施，但它比算力更难获取</p></li></ul><p>加入听友群⬇️</p><img src="https://image.xyzcdn.net/FhdyQAZmn3DhlVsOr6Q37MvYElKK.jpg"><p></p><br><a href="https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6a301a8543a22a6955845417?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false">在小宇宙查看该单集文稿</a>
June 12, 2026
<img src="https://image.xyzcdn.net/FjzudYkK1I0jlR8zgroIJavM5oyi.jpg"><p>AI 原生一代，将写下怎样的新故事。这是这一轮 AI 浪潮以来，投资人们最关心的问题。</p><p>今天的访谈嘉宾，是 00 后具身创业者，陈源培。</p><p>他曾在斯坦福李飞飞的实验室，实现了<strong>全球首次双臂长程灵巧操作，以及全球首次「用人类数据训练机器人双臂灵巧操作」。</strong></p><p>土木工程本科出身的他，高考前一天还在打游戏，却通过 Robomaster的比赛结缘机器人，并跨界师从北大强化学习专家杨耀东，成为强化学习的前沿学者，继而进入斯坦福李飞飞的实验室，做出全球首创的成果。</p><p>相比「天才少年」叙事，这期更值得品味的，是<strong>一个一再印证，学习没有固定范式、创新没有标准答案的故事。以及开放、多元、包容和谦卑的学术品味与视野。</strong></p><p><strong>无论游戏、RoboMaster、科研，在源培那里都有一条共同线索：它们都像升级打怪，靠快速学习、持续探索和反馈提升能力。希望其中的思考方式，能给大家启发。</strong></p><img src="https://image.xyzcdn.net/FsmP2Yj6yc8WRHPcPuRrY3owxo3-.jpg"><p>（本期视频欢迎前往 b 站、视频号、小红书、Youtube 等平台观看～）</p><p></p><p><strong>本期嘉宾：陈源培，灵初智能联合创始人</strong></p><p><strong>本期 Shownotes：</strong></p><h2><a class="timestamp"><strong>02:51</strong></a><strong> 从游戏到 RoboMaster：工程能力从系统里长出来</strong></h2><ul><li><p>高考前还在打牌的 00 后：通宵打游戏，差点被选去电竞青训</p></li><li><p>父母最大的影响是「完全不管我」</p></li><li><p>大疆 RoboMaster 冠军：机械、电控、嵌入式、上位机、控制、算法…训练的是复合能力</p></li><li><p>深入代码底层，不会并不是一个门槛</p></li><li><p>机器人并不是单点算法问题，全栈系统思维是稀缺的</p></li><li><p>工程性的东西，更多看的是细心程度与快速学习能力</p></li><li><p>俄乌战争给源培的「觉醒」——突然觉得发 paper 、抠创新点，对世界没什么帮助</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>16:41</strong></a><strong> 师从杨耀东，最早 Isaac 使用者与并行仿真</strong></h2><ul><li><p>师从强化学习知名学者杨耀东，用强化学习做灵巧手</p></li><li><p>零帧起手强化学习</p></li><li><p>OpenAI 的 Shadow Hand （2019）的解散，强化学习解魔方——酷但昂贵</p></li><li><p>「我是英伟达 Issac 最早的使用者」「那个版本应该绝版了」</p></li><li><p>「未来用 GPU 做仿真，一定是大势所趋」</p></li><li><p>首篇论文即震撼行业：高自由度操作可以在大规模并行仿真中训练出来</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>35:05</strong></a><strong> 强化学习 vs 模仿学习，什么是训练直觉？</strong></h2><ul><li><p>强化学习的峰回路转：监督学习和模仿学习的短期效果让强化学习一度被质疑；直到O1 等方向又重新证明了强化学习的价值</p></li><li><p>模仿学习见效快，但泛化弱；强化学习潜力大，但极吃 Know-how</p></li><li><p>模仿学习不是未来</p></li><li><p>从人手中心到物体中心：描述物体轨迹如何变化，让机器人知道大致目标，再在小范围里探索</p></li><li><p>奖励不需要把每个动作写死，需要留有空间任 AI 自己探索</p></li><li><p>真正的系统能力是「方法都告诉你了，但你调不出同样效果」</p></li><li><p>我训强化学习还挺厉害的：「基本上大家以前都看曲线，只有我是打开仿真，盯着机器人学习。」</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>43:37</strong></a><strong> 进入斯坦福李飞飞实验室：从强化学习中心主义，到多元的学术视野，与技术地图</strong></h2><ul><li><p>每条路线都有价值，未来更可能是吸收各自优点的融合过程</p></li><li><p>更开放的研究氛围：连接图形学、灵巧手、模仿学习、人类数据</p></li><li><p>师从 Karen Liu ：把机器人操作、动捕、人类数据和仿真强化学习连接起来</p></li><li><p>不要太 Ego，不要靠形容词证明强，让结果本身说话</p></li><li><p>一周可以水一篇顶会的代价是放弃自己其他可能性</p></li><li><p>「从斯坦福回来后，他像变了个人一样」</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>50:51</strong></a><strong> 跳出舒适区 + 螺旋上升的具身技术史</strong></h2><ul><li><p>具身技术发展的螺旋：抓取→ CV+模板 → 直接学轨迹（模仿）→ 人遥操太慢 → 强化学习自己探索 → 仿真效率低→ Isaac Gym 并行仿真+Sim-to-Real → Sim2Real Gap 太大→ 软体场景模仿学习反超（Diffusion Policy/ACT）→模仿学习也不够→ 后面接强化学习→世界模型起来后，又回到仿真训 RL</p></li><li><p>灵巧手最大的价值，不是因为它像人，而是因为它最容易吃下人类操作数据</p></li><li><p>与夹爪或专用末端执行器相比，五指手和人手之间的 Embodiment Gap 更小，更适合做 Human-Centric 数据采集</p></li><li><p>「以物体为中心」的通用表征：操作的本质是让物体沿某条轨迹发生变化，而不是复刻人的每个关节动作</p></li><li><p>具身 Scaling Law 的核心可能不在遥操数据，而在人类日常操作数据；</p></li><li><p>硬件形态本身会决定能吃下什么样的数据</p></li><li><p>Sequential Dexterity 的祛魅：学术需要 novelty，这没太大意义</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>58:26</strong></a><strong> 仿真派的价值和上限</strong></h2><ul><li><p>我曾经就是个仿真派</p></li><li><p>仿真无法根本解决真实世界复杂交互，尤其在软体、碰撞、接触和高精度成功率方面</p></li><li><p>可微仿真和世界模型都试图缩小 Sim2Real Gap，但目前仍受限于算力、图形学、物理交互和数据量</p></li><li><p>仿真 vs 真机，谁快？仿真的场景 Scaling 能力未必比真实世界快</p></li><li><p>仿真可以做出很 Fancy 的 Demo，但不是当前可见的终局</p></li><li><p>如果世界模型足够强到生成全场景仿真，它本身也需要先吃下海量真实数据——如果做出了世界模型，那肯定先做出了好用的 VLA</p></li><li><p>一个研究者最重要的能力不是在舒适区里把"已经会的事"做得更深，而是逼自己跳到不熟悉的方向；这一点反人性反惰性，因为你在擅长的方向也确实有想探索的东西</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>01:17:02</strong></a><strong> 具身 Scaling Law 会撞上硬件问题</strong></h2><ul><li><p>具身 Scaling Law 的核心问题是数据，单靠遥操数据很难堆到足够规模</p></li><li><p>百万小时级别的人类中心数据，至少能让行业看到一些效果</p></li><li><p>「我是实用主义派」</p></li><li><p>与语言模型不同，具身智能会遇到硬件差异：不同手、不同本体、不同自由度都会影响数据和模型泛化</p></li><li><p>跨本体泛化的关键，是提取人类操作中通用的信息，再用强化学习补足机器人具体关节、力和接触细节</p></li><li><p>语言模型可以在统一的 token 空间里 Scaling，具身智能必须同时解决数据规模和硬件本体差异</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>01:22:12</strong></a><strong> 创业后的路线选择：先坚定，再快速调整</strong></h2><ul><li><p>2024 创立灵初时，市场上很少有人强调灵巧手操作和强化学习</p></li><li><p>择做长程灵巧操作、强化学习、人类中心数据和双手路线，对于一家创业公司，是信仰和耐心的考验</p></li><li><p>要去做别人做不到的事</p></li><li><p>当前的路线没有不能复刻的，都不够本质：但仍然保持灵活，可快速调整</p></li><li><p>具身创业的难点是同时平衡商业化和预研，短期场景可以做，但公司不能忘记自己到底是不是模型公司</p></li><li><p>「你不能有包袱，最后还是结果说话。」</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>01:38:04</strong></a><strong> 世界模型、VLA 和算法口号的泡沫</strong></h2><ul><li><p>灵初的具身大脑是糅合路线：硬件、采集、数据处理、模型训练和部署，形成端到端闭环</p></li><li><p>模型架构和口号本身不是护城河</p></li><li><p>广义 VLA 只要输入视觉和语言、输出动作即可</p></li><li><p>World Action Model 也只是增加未来帧预测等辅助监督</p></li><li><p>单靠改模型架构、模块连接方式就带来突破性变化，我认为这几乎是不可能的</p></li><li><p>真正重要的是训练范式、数据规模、数据质量和完整 Infra</p></li><li><p>马斯克为什么不喊世界模型——世界模型本身不产生价值，真正产生价值的是它能否在具身、能源、航天或其他真实任务中解决问题</p></li><li><p>具身行业的泡沫：太多人说的和做的不一样，一些投资看不太懂</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>01:45:05</strong></a><strong> 主动世界模型：从数据里选择有用信息</strong></h2><ul><li><p>关于「主动世界模型」的思考：机器人需要主动判断哪些信息有用，哪些是噪声</p></li><li><p>世界感知分成客观世界规律、主动选择机制和自身 Policy 三层，其中最缺的是中间那层主动选择</p></li><li><p>数据 Scaling 不是无脑加数据，低信噪比数据可能损害模型能力</p></li><li><p>我是实用主义：脑科学、神经元结构、主动世界模型等想法都可以借鉴，但必须通过效果验证</p></li><li><p>具身下一阶段的底层创新：可能不是继续堆模块，而是找到类似语言模型 next-token prediction 的训练范式</p></li></ul><h2><a class="timestamp"><strong>02:03:15</strong></a><strong> 「我的人生，绝对不可能不快乐！」——兴趣、非标与系统性思维</strong></h2><ul><li><p>不要害怕环境、专业或起点带来的限制，去做自己真正感兴趣的事</p></li><li><p>机器人人才，最重要的三点：追求卓越、系统性思维、不要太 Ego</p></li><li><p>「再垃圾的 paper，也有你可以学习的点！」</p></li><li><p>「我追求的是影响力，对真实世界产生价值的影响力」</p></li><li><p>未被验证的人才和未被验证的路线，可能写下真正的突破</p></li></ul><p>加入听友群⬇️：</p><img src="https://image.xyzcdn.net/Fiov2B4DsDoqP2gdW0zMfG97GVzy.jpg"><p></p><p></p><br><a href="https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6a2ad70612039c40829adc06?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false">在小宇宙查看该单集文稿</a>
May 29, 2026
<img src="https://image.xyzcdn.net/FjzudYkK1I0jlR8zgroIJavM5oyi.jpg"><p>2026 的上半年，中国资本市场围绕具身进行了大规模的布局，将具身大脑这个赛道推向了前所未有的热度。</p><p>这期的嘉宾<strong>灵初智能</strong>，刚刚<strong>登顶了摩根士丹利最新发布的《全球人形机器人研报》，它被视作中国具身大脑阵营的核心代表之一</strong>。从灵巧操作出发，这条大脑路线直指智能的上限。</p><p>创始人王启斌是 70 后产品背景，乔治华盛顿大学博士，完整经历了"智能设备 → 移动机器人 → 具身智能”的三次范式更迭。</p><p>我们的访谈不仅涉及到<strong>大量具身行业的真实进展</strong>，也描绘了在具身这个早期行业中，<strong>从研发（R）到工程（D）到产品（P），</strong>所谓 RDP 的全流程。</p><p>2024 年，<strong>70 后王启斌，和80 后算法老兵柴晓杰、 90 后北大学者杨耀东、00 后天才少年陈源培，组成了灵初智能这支具身“7890 战队”</strong>，成为这个行业背景最豪华的团队之一。</p><img src="https://image.xyzcdn.net/Fl_MqvI6Ol-ZIgKVDd-EyEtXQCPq.png"><p>（本期访谈的视频版已经登录 B 站、视频号、微博、小红书、Youtube 等平台，欢迎前往观看～，文字版可前往公众号「卫诗婕 漫谈 Light the Star」）</p><h2><strong>本期嘉宾：王启斌（Viktor）· 灵初智能创始人</strong></h2><h2><strong>本期 Shownotes：</strong></h2><h3>Part 1. <a class="timestamp">00:00</a>-<a class="timestamp">08:56</a> 让机器人「动手」，为什么是皇冠级的大脑问题？</h3><ul><li><p>灵初是谁？</p></li></ul><blockquote><p>被摩根士丹利视作中国大脑核心代表，灵初是谁？</p><p>Hugging Face 上 1000 小时多模态数据集下载量第一</p><p>希腊字母第 23 个 Psi（Ψ），意指强化学习，「像孩子一样在环境中交互、逐渐长大」</p><p>为什么做大脑的公司普遍估值更高？</p></blockquote><ul><li><p>什么是通用灵巧操作？为什么说人类操作数据是一座富矿？</p></li></ul><blockquote><p>操作的三种能力：对任务做长程语义分解（规划）、手眼协同、实时纠错<br>人类能力的演进顺序：行动最早（灵长类）、视觉次之（寒武纪）、语言最晚——而机器恰好相反<br>机器人不一定像人类那样大脑/小脑严格分开，目前没有完美的大小脑结构能拟合类人能力<br>夹爪很难做类人复杂操作<br><strong>操作知识不具备可传承性</strong>——如何把人类经验挖出来变成可训练的数据，是具身要回答的根本问题</p></blockquote><h3>Part 2. <a class="timestamp">08:56</a>-<a class="timestamp">20:04</a> Why now：具身浪潮，周期与淘汰赛</h3><ul><li><p>2026，具身为什么更热了？</p></li></ul><blockquote><p>「新的浪来了」：过去几波范式不会持续这么长<br>why now 的底层：具身是真正回到物理世界的问题</p><p>具身的市场，只会比智驾更大：上一波公司的顶点，可能是下一代公司的起点</p><p>跑完一个 cycle 约 7 年：至少会有三轮淘汰赛</p></blockquote><ul><li><p>关于王启斌：黑莓vs苹果，一个产品老将经历的范式更迭</p></li></ul><blockquote><p>黑莓曾是全球唯一净利率 25%+ 的公司（另一家是苹果）</p><p>从苹果开始，ToB/ToC 没有绝对分割</p><p>什么是苹果真正的胜负手？</p><p>新世界物种对旧世界的降维打击，是如何发生的？</p><p>「站在旧世界的人不用 complain，这就是宿命。」</p><p>「当年带 Sonos 全球 CEO 见百度陆奇，是我的心结」</p><p>什么样的 ToC 产品能击穿 ToB？苹果做到了。具身领域有机会吗？</p></blockquote><ul><li><p><a class="timestamp">20:04</a> 中美硬件之争，穿越周期的产品经理，与审美</p></li></ul><blockquote><p>审美的物质基础：Jony Ive 的设计传统在英国，小米设计领导人传统在德国，消费电子审美在欧洲<br>Sonos 和 B&O ——两种产品哲学<br>小米生态链/IoT 兴起（2015）后，中国消费电子工业设计的崛起&底层：从整机到核心零部件的全链路掌控 + 快速迭代</p></blockquote><h3>Part 3. 中美硬件之争，两代机器人公司，谁会赢？</h3><ul><li><p>「美国大脑领先、中国硬件领先」，人们只看到了轨迹的起点</p></li></ul><blockquote><p>为什么从泛化性居中、节拍较低的物流和服务业 toB 切入</p><p>5 年内「只做模型不做硬件」是伪命题——具身现处于软硬深度耦合阶段</p><p>落地两种形态：固定上半身、可移动+上半身——两种构型，训同一个模型</p><p>具身的数据飞轮和车完全不同——车有存量市场，具身去年头部出货才 5000 台，飞轮必须靠人类数据冷启动</p></blockquote><ul><li><p>上一代自动化机器人 vs 具身新秀派，谁会赢？</p></li></ul><blockquote><p>上一代移动机器人靠 SLAM（2015 前后）和基于规则的技术，深耕单一场景；当下具身解决更复杂的操作问题，用 learning base 的学习范式，人才完全不同</p><p>三个顶层问题：解决什么问题、用什么技术路线、什么样的人才；</p><p>创新者诅咒：成熟公司有自己的场景循环，可能恰恰是负担</p><p>仓储物流、无人配送领域，全是创业公司赢了（海柔、极智嘉、新石器）——阿里、美团、京东，为什么都落后了？</p><p>「原来真的是书上得来终觉浅……谁有场景谁赢，是个错误。」</p></blockquote><h3>Part 4. 灵初的成立：7890 战队 & 科学家创业潮</h3><blockquote><p>横跨中美，花半年时间找科学家： 国内能做灵巧操作的不超过 10 人</p><p>如何判断科学家是否适合一起创业？</p><p>在斯坦福李飞飞实验室的 00 后联创：强化学习，将人类数据迁移到灵巧操作的 Sim2Real</p><p>「7890 战队」：为什么具身需要的人才跨度大？跨代际和领域的融合难度？</p><p>怎样治理一个软硬数据耦合的复杂组织？</p><p>为什么「量产那套」不完全适用于具身大脑研发？</p><p>AI 时代，为什么强调「治理」而非「管理」？</p><p>硬件派 vs 模型派的路线分野：从硬件出发（做到稳定便宜规模化，特斯拉思路）vs 从模型和数据出发（用优质数据训模型，灵初思路）</p></blockquote><h3>Part 5. <a class="timestamp">01:01:06</a> 具身数据的真问题，与中国的另一种叙事</h3><ul><li><p>可规模化预训练的优质数据长什么样？数据管线怎么做？</p></li></ul><blockquote><p>算力、数据手套与数据飞轮：灵初的真实数据方法论</p><p>什么是检验真做大脑 or 水货大脑公司的金线？</p><p>数据洞察：手的 3D 关节角精确度 > 触觉 > 2D 照片；</p><p>全模态数据，比纯第一人称视频更精确丰富</p><p>行业最大的10 万小时手部多模态数据怎么来？</p><p>数据管线 = 数据处理平台（审核、标注、处理）+ 进训练框架训模型 + 模型反馈 +抽象出数据洞察</p></blockquote><ul><li><p>具身数据乱象：已经出现一些空置的数采场</p></li></ul><blockquote><p>没有模型需求方牵引，数据采集一定是无序、低效、垃圾场级别的</p><p>只有真正在训模型的大脑公司，才有资格定义「需要什么数据」、才能分辨「什么是 garbage」；</p><p>「投资人最后看的是这道菜到底怎么样，他并不知道这道菜里头真正用了多少调料。」</p></blockquote><ul><li><p>具身大脑看美国？中国有机会做出好大脑吗？</p></li></ul><blockquote><p>中美数据成本差约 10 倍，低成本 + 多样性是中国的机会</p><p>关于派（Pi）：证明了真实数据在夹爪上能泛化，验证了真实数据路线</p><p>现在远没到具身的「ChatGPT 3.5 时刻」：非结构化环境的通用还很漫长，但「专注一个 domain 」的通用是可以做出来的<br>灵初的双模型架构：R 是策略模型（输入图像/语言/本体状态，生成动作）；W0 是世界模型（像真实世界仿真器，评估动作后的状态，用强化学习优化、放入约 30% 纠错失误数据），两个模型串成闭环，再回流生成新数据集<br>主流架构（Transformer）能不能成为绝对垄断架构，还需数据验证——Transformer 是在 GPT-3.5 之后吃掉巨量数据、加上强化学习才被验证的；具身底层架构的有效性，同样要靠足够的数据来验证</p></blockquote><h3>Part 6. <a class="timestamp">01:22:54</a> 「游戏才刚刚开始，第一轮淘汰赛都还未开始。」</h3><ul><li><p>具身大脑公司，怎么做？</p></li></ul><blockquote><p>大模型&后训练人才：创业公司怎么和大厂抢人？</p><p>最难的事怎么解决？——「没有失败过的成功，是不可信的」</p><p>为什么拒绝把灵初定位为一家「AGI 公司」？</p><p>通用灵巧操作是技术通货：「未来我们甚至可以不做机器人」</p><p><strong>AI 时代的产品经理有三个圈</strong>——懂技术、懂 UI（用户交互）、有商业思维</p></blockquote><ul><li><p>从 R（research），到 D（Development），到 P（Product）——如何在一个大组里快速迭代？</p></li></ul><blockquote><p>选场景必须同时满足两个条件：有真正商业价值的共性痛点（应用面广）、且符合数据泛化性需求</p><p>进工厂的事故责任：作为供应商有协议要负责，高节拍流水线很难，流水线下的供料等场景可跑通；</p><p>「具身这个行业早已被客户簇拥」</p><p>「曲线已开始跑但还没到真正拐点」「今年底是模型泛化性的第一个验证阶段」</p><p>基于数据量的模型迭代军备竞赛已开始，周期 3 年以上<br>「百万小时数据是我们最早提的，现在所有人都这么说时反而要警惕」</p></blockquote><h3>Part 7. <a class="timestamp">01:53:30</a> 一个 70 后创业者的务实 & 浪漫</h3><ul><li><p>创业是冲浪还是西西弗斯：不存在"走到某阶段就彻底释放"，过程本身才最重要</p></li><li><p>「某天清晨阳光斜照在 logo 墙上的一瞬间」</p></li><li><p>真正的中年危机：40 岁时，最怕未来与自己无关</p></li><li><p>「我最讨厌被叫老板」</p></li><li><p>我强烈推荐你去读摩根·豪泽尔的《Same as Ever》</p></li><li><p>创始人的基因（vision/mission/经历）真正决定了公司的路径</p></li><li><p>DeepMind 哈萨比斯押注 AlphaGo 做出世界级成果，却 miss 了大语言模型；OpenAI 以"安全/非营利"起家，最后一批人出走创立 Anthropic——<strong>同一场 AI 史诗里有各种活法</strong></p></li></ul><p>加入听友群⬇️</p><img src="https://image.xyzcdn.net/FrYf1KcEKVOSA8f0CF-c9q0msmRA.jpg"><p>如果你是具身领域的专业 researcher ，欢迎添加主播微信（SJ_Jelyne）.</p>
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更有生命力的科技商业访谈。
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Hello～如果是新朋友，推荐几期具代表性的必听节目：1.感受创始人访谈的魅力——第40期（影石JK）、第51期（Plaud许高）、第34期（fellou谢扬）；2.感受商业和良知的魅力——第24期医改与集采（必听）、第28期英伟达、第25期聊回购。相信听完这几期，会对这档节目的定位——做最有生命力的科技商业访谈——有更具象的认知。（公众号、各平台视频账号同名）
我是诗婕，做过社会调查、特稿记者、科技媒体主编。关注科技商业进步与公共利益～我会把自己持续学习的过程开源给大家，在这里也能学习AI、具身智能、全球化等前沿领域。在这里，点亮科技星空。
希望一起描绘、定义、推动一个更美好的世界。：）
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关于诗婕：虎嗅2024年度作者、金字节奖年度新锐作者、网易非虚构文学奖年度作者、全球真实故事奖TSA（True Story Award）。
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