从技术突破到商业落地，具身智能如何影响机器人发展？行业专家深度解析，让你读懂机器人进化路径。

宇树科技正式敲钟上市了。
我曾在第 65 期节目（《除夕夜，与王兴兴的对谈》），于除夕夜春晚舞台演出之后，专访过宇树的创始人王兴兴。
那次对话的震撼一直持续至今。在我的认知里，宇树绝对不只是又一家把硬件卖到全球的成功企业。
它是一个真正能开启中国硬科技全新创新时代的范本。
宇树证明了：中国创业者能够用极致的工程创新、并将中国硬件的优势发挥到极致，从而做到引领全球；他们不需要光鲜的履历，就能让全球最顶尖的实验室基于中国团队的硬件去定义行业标准。
我们试图回到那个没有聚光灯、甚至充满偏见的起点。
我邀请了宇树的早期投资人、初心资本的管理创始人田江川，一起复盘了宇树这个项目所有的非共识。
如标题所说，早年融资上捉襟见肘，反而成了宇树最大的「幸运」；当年被顶级 VC 视作“短板”的草根背景、手搓 BP、不做视觉算法的王兴兴与宇树，最终却构筑了断代级的壁垒。
某种程度上，宇树和王兴兴实现了一次中国投资人们的集体认知升级——有关反精英主义的傲慢，与什么是真正的创新。
本期嘉宾：田江川（初心资本管理合伙人 、宇树早期投资人）
本期 Shownotes：
02:25 2015 & 2025 ：投资的 vintage year
* 乔布斯的「初学者心」：持续对世界保持热爱和好奇
* 2017 年，3000 万人民币估值的宇树
* 王兴兴 2019 年的 BP
* 投资行业正不断回馈胆子大的人
* 2025 年技术变革中，话语权只掌握在少数人手里
00:07:22 2017，为何在Costa咖啡馆里错过了王兴兴？
* 「让机器人走进千家万户」的 passion 打动了我
* 电机这个路径一定是更好 scale 的，但当时我没有意识到
* 宇树是Macintosh 级别的创新
* 人才策略的三星模型—— poor 、smile and desire
* target mass market
* 哪个年份的阿里人含金量最高？
* “两真两网”体系：真问题、真专家、认知网络和信任协同网络
00:19:31 宇树不是一家机器人企业，它是一家全球性的生态平台
* 宇树的高毛利和量产能力从哪来？
* 宇树如何站住了生态位？它的壁垒是什么？
* 宇树的「幸运」：兴兴的英语是很不好的，但是day1 他就选择做海外
* 宇树其实是一家生态平台
* 「他们还会进入科研市场吗？其实很多是不会的了。」
* 「这么多岗位是谁在做？他当时说：是我。」
00:30:05 孤独的创新者：厚积薄发的六年
* 在一个无人区创新，即便不好走，但没有那么多竞争
* 宇树和大疆相似的成长路径
* 王兴兴给市场的强压迫感：一般都会早于市场 3-6 个月，推出一款别人赶不上的产品
* 2025 年春晚，中国具身行业的分水岭
00:53:55 人才审美：极客、科技理想主义者，与清醒的野心
* 所有 10 倍的优势，都是非常了不起的信号
* “A user is a player.”
* 点亮宇宙科技之树
* RoboMaster，是培育大疆竞争对手最大的温床
* 「三非」：扶持非共识、非中庸、非主流创业者
01:15:57 具身智能布局：这个时代的船票只属于少数人
* 中国具身的红利
* ToC 端未形成 PMF 的核心原因：核心技术不到位，目前仅能提供情绪价值
* 具身领域存在类似 SaaS 的确定性机会
* 硬件赛道更离散，行业有巨大增量
* 地缘政治的最大挑战
01:36:59 MIT 的冲击与 VC 行业的残酷法则
* 管理是一门科学而非艺术
* 「裸奔做一个 CEO」
* 理解了文化差异，就能理解中美为什么会脱钩
* 天赋与勤奋：「今天你因为要出去滑雪，你就错过了字节」
* 创新的根本，就是顶级人才的流动
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卫诗婕 漫谈Light the Star

卫诗婕SJ_Jelyne

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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卫诗婕｜漫谈Light the Star

83.宇树上市：王兴兴的「幸运」，投资人的「教训」｜对谈宇树早期投资人、初心资本田江川

本集聊聊：
00:40 带机器人去巴黎时装周有哪些狗血故事和意外收获？
16:44 从清华博士到机器人创业者经历了哪些重要时刻?
35:17 怎样看待和宇树的差别?
43:58 中国机器人有什么“地方派系”特色？
48:57 从本田阿西莫到宇树/特斯拉，机器人发展经历了哪三个时代？
01:01:50 给希望进入机器人行业人的一些建议
本期嘉宾：松延动力创始人 姜哲源
* 视频版在b站∶大小马聊科技
* 本集逐字稿和推荐资料在知识星球：小丹尼
* 大小马聊科技群微信号：dannydata1
主讲人：小丹尼+电动Emma+大卫
小丹尼：全网500万粉丝、哈佛大学邀请演讲，央视官方合作，懂车帝独家片场签约创作者；新浪微博年度音频影响力创作者； 擅长做泛科技+财经受众群更大、科技感更强的汽车相关内容，作品被马斯克、何小鹏、秦力洪等大佬称赞；世界名校毕业，中国互联网协会青年专家，多次和科技大佬对话并主持大型活动；互联网战投、奇绩创坛（前YC中国）Fellow。2021年微博最具影响力财经大V。汽车之家年度新锐合伙人。
电动Emma：《火星人马斯克》作者，电动车行业顾问，助力多家中国车企出海中东及欧洲。全网粉丝350万，新浪微博《赛博对话》节目主持人；懂车帝独家片场签约创作者；擅长做男女观众通吃的文艺与汽车跨界内容，作品曾被马斯克、何小鹏等高管点赞，是首位登上彭博社的电动车女KOL。毕业于剑桥大学，精通中英法西粤五门语言，曾任纽约秀场模特，在世界五大洲里的四个都长期学习、工作过，希望能一直这样边探索世界，边成就自我，助力中国优秀的文化&前沿科技走向世界更远方。
大卫：剑桥大学纳米技术研究生、帝国理工学院材料学本科。2020 年Tatle Gen T 亚洲新锐100人。2021年中国车联网风云人物。36氪2022全球华人精英Power 100。原百度阿波罗团队高级产品经理，拥有多年自动化及智能产品开发经验，曾主导开发自动驾驶语音和视觉辅助套件(ADAS)。后续加入惠尔海工，主导开发的海上智能监测浮漂获得海外归国人员创业大赛“春晖杯”大奖。同时也获得了多个国内外智能装备专业奖项。2018年携百度与行业精英创办自动驾驶明星公司惠尔智能。

dannydata2

406500939@qq.com

用毒辣视角，聊科技热点。

- 视频版在b站∶大小马聊科技
- 大小马聊科技群微信号：dannydata1

大小马聊科技

V84.两年20亿！对谈机器人明星创业者：从清华博士到巴黎时装周？

🎙️ 【本期简介】
开年以来，千寻智能（SpiritAI）已接连完成两轮融资，总额近 30 亿。
具身智能正在快速成为资本与市场的共识。
当新的热点与叙事不断涌现，高阳的关注点却不在外部变化，而始终落在内部同一命题上：如果要实现具身智能的通用基础模型，下一步面临的问题会是什么？如何把问题真正解决？
北坡计划第一期，我们邀请了千寻智能联合创始人、清华大学助理教授高阳，围绕具身智能即将进入的“GPT-3 时刻”展开讨论。从数据、模型到系统能力，拆解这一判断背后的技术前提与未来展望；我们也把问题拉回个体，高阳是我们所有受邀嘉宾中，语速最慢的。他说：人不过是会思考的芦苇，不疾不徐，不试图成为某种“标准答案”，而是在外部价值选择与个体快乐之间不断回到自身，坚持内在节奏，展开属于自己的生命力。
👤 【嘉宾介绍】
高阳：千寻智能联合创始人兼首席科学家，清华大学交叉信息研究院助理教授。
本硕毕业于清华大学，博士毕业于加州大学伯克利分校（UC Berkeley）。他是全球具身智能与视觉-语言-动作模型（VLA）领域的顶尖青年学者。
🕒 【精选时间戳】
04:34 24 年初谈具身大模型，连学生都不信
07:15 ChatGPT 出来那一刻，他在伯克利的 AI 价值观被重塑了
08:37 既然大语言这条路走通了，具身智能为什么不行？
13:11 两年前预测要 5–8 年，现在的判断提前到了 27 年
17:52 一千万小时的数据，6000 个人，几个月。这件事中国有经验
29:42 评价一个具身模型，今天最重要的指标只有一个：泛化性
32:48 同门师兄弟 Sergey 和他，技术路径上的一致与分歧
39:26 未来的机器人是一个"多频谱"系统
48:36 如果有长生不老药，还会做一辈子机器人吗？
01:06:31 给科学家创业者：什么是信号，什么是噪声？
01:08:34 老子的"俭"不是节俭，是不耗散
01:11:32 ”价值还是快乐？我选择快乐“
📚 【相关提及】（这次有点多，但都很有价值）
关于技术：
* Scaling Law：缩放定律（OpenAI 于 2019 年提出）。指模型性能会随计算量和数据的增加而规律性提升，具身智能正在探索其在物理数据上的边界。
* VLA (Vision-Language-Action)：视觉-语言-动作模型。一种端到端的具身智能架构，能让机器人“看懂”环境、“听懂”指令并直接输出物理动作。
* World Model：世界模型。能够理解并预测物理世界下一个状态的 AI 模型，未来有望在仿真环境中生成海量机器人训练数据。
* 遥操：远程操作（Teleoperation）。指人类通过设备远程控制机器人完成动作，当前市面上部分看似智能的机器人演示实则依赖此技术。
* Locomotion：运动控制。机器人的底层移动与平衡能力，控制频率极高，类似于生物的本能反射。
* Transformer：目前大模型通用的底层架构 。它像是一个高度灵敏的“注意力转换器”，能够捕捉数据序列中跨度极大的关联信息，是 ChatGPT 和具身智能大脑的共同基石 。
* 端到端 (End-to-End)：一种“直达”的技术方案。指模型直接从原始输入（如摄像头画面）输出到最终结果（如机械臂动作），中间不经过人为设定的繁琐规则，让机器自己学习其中的映射规律。
* 泛化性 (Generalization)：衡量具身智能含金量的核心指标。指 AI 在面对从没见过的环境或任务时，依然能表现出正确判断的能力，而不是只能机械地重复在实验室里练好的动作。
* Universal Function Approximator：通用函数拟合器。神经网络的基础数学理论，指拥有隐层的神经网络可以拟合世界上任何连续函数。
* CRISPR ：基因编辑技术。节目中借此畅想未来人类可能通过修改基因大幅延长寿命的极端科幻场景。
* PR2 (PR two)：一款经典的双臂科研机器人，是早期学者进行机器人抓取与控制实验的重要平台。
关于公司：
* Generalist：全球具身智能前沿的初创公司，在真实物理世界的数据收集量上处于行业领先地位。4月2日最新发布的Demo，已宣称拥有 50w 小时数据。
* Physical Intelligence (PI)：美国顶尖的具身智能初创公司，强调具身智能模型“通用性”。
* World Labs：由李飞飞创立的 AI 初创公司，正转型投入具身智能与“空间智能”的研发。
* AMI Labs：Yann LeCun 创办，致力于探索更具通用性的人工智能架构。
关于人：
* Sergey Levine：加州大学伯克利分校教授、Physical Intelligence 联合创始人，被高阳形容为机器人领域的“活体维基百科”。
* Peter Thiel：彼得·蒂尔。硅谷著名投资人、PayPal联合创始人，也是著名的《从零到一》作者。
* Jitendra Malik：加州大学伯克利分校计算机视觉泰斗。他关于“动物为什么需要视觉”的进化论视角，启发了高阳转向机器人领域的研究。
* 吴翼：清华大学交叉信息研究院的杰出青年学者，蚂蚁集团强化学习实验室首席科学家，负责大模型强化学习方向研究。
* 许华哲：清华大学交叉信息研究院助理教授，高阳在伯克利实验室时期的学术同门。研究聚焦具身人工智能的理论、算法与应用，深度强化学习与机器人学等。
* 李飞飞：斯坦福大学教授，计算机视觉领域的先驱，ImageNet 发起者，World Labs 创始人。
* LeCun：杨立昆（Yann LeCun），深度学习三巨头之一，图灵奖得主。
关于理念：
* 会思考的芦苇：源自法国哲学家帕斯卡尔的隐喻。指人类在肉体上像芦苇一样脆弱，但因为拥有独立的偏好与思考能力，从而具备了不可替代的特殊价值。
* 老子的“三宝”：出自《道德经》的“一曰慈，二曰俭，三曰不敢为天下先”。节目中特指“俭”，意为不耗散自己的心力与欲望。
🎵 【音乐】
Jordan Critz - Beau Et Rapide (Piano)
🎤 【创作团队】
主持｜张津剑
出品｜绿洲资本
剪辑制作｜声度 Studio 播客工作室
💬 【互动时刻】
小助理微信：VB20240606
如果在你面前有两个选择：一件是世俗意义上具有巨大“价值”但让你痛苦的事，另一件是让你发自内心“快乐”但看似无用的事，你会怎么选？欢迎留言评论！
我们将为评论区最高点赞的 3 位听友，赠送高阳播客结尾所说的绿洲小书一本。
免责声明
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緑洲资本 Vitalbridge

VB20240606

绿洲出品的播客栏目

以心印心，在AI时代参赞生命力

信号与噪声

E12.高阳：会思考的芦苇，会行动的机器｜北坡计划

这是除夕夜晚上十一点的宇树机器人训练场。位于北京大兴。
这一天，宇树刚刚完成了马年春晚的表演节目《武BOT》。
（马年2026春晚宇树表演的机器人武术节目《武BOT》。）
这是他们第三次登上中国春晚舞台，从牛年的机器牛，到2025蛇年的机器人扭秧歌，再到2026，25台宇树机器人组成一个集群，和中国最顶尖的武术学校——塔沟武校的人类小演员们，一起完成了一场震撼的表演。
《武BOT》被外媒称为，展现了人形机器人运控的巅峰。这场表演，不仅展现了全球最强的运控能力，也超越了宇树自己。
自2025年蛇年春晚爆红以后，宇树站在行业之巅，承受了不小的压力。这次访谈，我们不仅聊到了春晚舞台背后的技术进步，还有宇树和王兴兴本人，这一年的成长和思考。
✨✨本次专访是与微博科技合作并首发的独家专访，本期内容的视频版访谈，欢迎前往微博「科技漫谈」账号观看～
本期嘉宾：
王兴兴 （宇树科技创始人）
本期Shownotes：
Part 1. 三登春晚： 从《秧BOT》到《武BOT》，宇树最大的对手是自己
05:12 “当下的机器人，就像一个10岁的小朋友”
06:49 春晚细节披露：两批机器人，同一套算法
08:18 宇树的机器人为什么能做到开箱即用？
09:06 AI 开源，水位上升：“为什么大家都能跳舞打鼓了？”
10:52 “如果宇树没有技术和产品上的突破，我们也会是一家平庸落后的公司。”
Part 2. 本体与大脑：苹果总被误会是一家硬件公司，其实他的软件和系统很强
11:39 高处不胜寒？当第一名的滋味如何？
12:41 大脑公司被看好，而本体公司被低估？
13:46 “宇树虽然卖本体，但我始终承认具身大脑最重要”
16:04 宇树最大的成就感？
17:03 机器人能力飞跃，算法、算力、数据有哪些突破？
18:01 全世界目前最大的驱动引擎就是 AI
Part 3. 全球运控巅峰：“几十台机器人快速变队形，全世界都是唯独一次”
19:33 谈算法：如何实现集群跑位？
20:33 谈硬件： “机器人后空翻时，激光雷达中的铝合金都会震断”
24:50 机器人集群的现场表演，远比电视上震撼
26:12 机器人从高空落地时，会突然「高血压」
28:13 谈灵巧手：就像残障人士，也能出色地干活，机器人目前硬件够用
29:54 柔软的棍子：机器人表演最重视人的安全
Part 4. AI 的创新具有随机性：需要灵活、开放和快！
29:48 宇树对模型结构的优化也很重视
31:22 「我平时大部分代码都是AI写的」
32:13 「视频生成的世界模型方向，是符合第一性原理的」
32:51 足够多的数据，有机会能把具身模型硬砸出来
36:53 大公司会做视频生成的世界模型方向
37:48 AI领域，没有唯一的路线
41:48 王兴兴的心愿？
43:23 「机器人领域，全世界的 RL 还没有真正把它的价值发挥出来」
43:35 谈订单和市场： 「如果你的技术和产品落后了，所有市场，哪怕已占领的市场，都是浮云」
Part 5. 还有一些想说的
47:27 王兴兴谈 2025，中国具身赛道的狂热：避免低效、无效竞争
48:14 为什么这个行业需要耐心？
50:34 工程师们手上都是冻疮，平均凌晨四点睡觉
51:19 「抓紧回家过年啊。」
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最受欢迎

65.除夕夜，与王兴兴的访谈：揭秘春晚幕后，和宇树这一年

当蛇年春晚上扭秧歌、转手绢的人形机器人被舞蹈演员扶着下台时，全网还在调侃它“像极了我奶奶”；到了马年春晚，武术机器人已经能连续完成一系列堪称“物理特效”的空翻、跑酷和武术动作。从牛年春晚的机器牛伴舞，到北京冬奥会开幕式上的109台机器狗方阵，再到杭州亚运会上代替人类捡铁饼的“劳模”机器狗，宇树科技不断在国家级舞台刷新大众认知。
一次次出圈亮相的背后，是一家企业在技术路线、成本控制、商业化路径上的长期战略选择，以及长年打磨沉淀下来的量产能力。IPO之后再回看宇树，它的故事已经不只是“机器人出圈”，更关乎中国机器人公司如何把舞台表现力变成真正赋能产业的硬实力。
本期《峰向标》对话宇树科技首席市场官（CMO）王其鑫，揭秘宇树春晚表演幕后的筹备与挑战，详解产品发展策略与技术路线选择逻辑，坦诚回应“机器人只会跳舞”的误区，客观分析人形机器人行业竞争格局的长期演变。
嘉宾简介
本期嘉宾 | 宇树科技CMO王其鑫
主持人 | 霸王花
时间轴：
00:42 为什么连续两届春晚，都是宇树机器人？
01:25 蛇年春晚：张艺谋导演牵线
06:57 机器人下台要人扶，原来是故意玩梗？
17:10 新鲜感没了？那就让机器人超越人类
23:33 一年时间，机器人到底进化了多少？
29:55 马年春晚：为空翻动作定制鞋底
38:45 受邀演唱会：王力宏专程考察
42:38 首届机器人马拉松来龙去脉
44:37 机器人格斗：极限工况下的技术突围
46:52 从四足到双足：宇树十年研发路线
51:26 技术判断：电驱动才是未来
58:06 构建技术壁垒
01:08:23 机器人已经上岗，只是大多数人没见过
01:15:22 人形机器人什么时候进家庭？
01:16:56 行业格局：市场还没到卷的时候
01:22:00 为什么坚定相信机器人是未来？
01:27:00 融资：静水流深，顺势而为
01:29:06 IPO前的心情
01:30:51 快问快答：希望行业记住宇树什么？
关于「峰向标」
听峰向·见未来
「峰向标」是由祥峰投资打造的一档泛商业化对话播客。我们以声音为媒介，与听众朋友们一起共探技术变革，洞察创新趋势，让每一位关注市场脉动、探索科技未来的攀登者，都能在这里收获洞见。
每期节目，将由祥峰投资的资深投资人担任主持，与顶尖科学家、先锋创业者、产业洞察者一同，深度剖析前沿热点，解读浪潮下的真实逻辑，沉淀独到的创新认知。
这不仅是一档播客，更是祥峰投资作为 “创新攀登者的长期伙伴”的信念传递。期待在「峰向标」的声波中，与你共赴下一座高峰，见证时代的风向。
「峰向标」粉丝交流群已开通，欢迎加入！
在这里，你不仅是听众，更是参与者⬇️
嘉宾空降群内答疑、定期分享祥峰观点、参与周边抽奖与话题投票互动～
添加运营者微信（微信号：Love_Peace_9），回复「峰向标」并备注「公司 职务 姓名」获取入群邀请。
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听「峰」向，见未来。

「峰向标」是由祥峰投资打造的一档泛商业化对话播客。我们以声音为媒介，与听众朋友们一起共探技术变革，洞察创新趋势，让每一位关注市场脉动、探索科技未来的攀登者，都能在这里收获洞见。

每期节目，将由祥峰投资的资深投资人担任主持，与顶尖科学家、先锋创业者、产业洞察者一同，深度剖析前沿热点，解读浪潮下的真实逻辑，沉淀独到的创新认知。

这不仅是一档播客，更是祥峰投资作为 “创新攀登者的长期伙伴”的信念传递。期待在「峰向标」的声波中，与你共赴下一座高峰，见证时代的风向。

峰向标

E26_对谈宇树CMO王其鑫：从品牌出圈到量产落地，一家机器人公司的成长逻辑

大家新春新年好～！❤️
这是为马年春晚筹备的一期特别节目。这是中国历史上机器人浓度最高的一届春晚，背后也是如火如荼的具身产业发展。希望这期内容能让大家能更好地理解和观察，今年春晚的具身智能大战，到底有哪些看头～
这期内容共由2场访谈组成：分别来自行业纯粹的第三方视角，以及来自春晚彩排一线的具身企业创始人视角。
第一位嘉宾，是具身行业从业者、北大在读博士宁慕南。宁老师是具身行业公司安努智能的世界模型科学家，曾在TPAMI、NIPS等顶级期刊发表论文十余篇，目前主要聚焦于多模态领域的研究。
第二位嘉宾，则是登上春晚与蔡明老师一起合作的——松延动力的创始人，98年创业者姜哲源。
松延动力是此次春晚的人形机器人合作伙伴 & 仿生人形机器人独家合作伙伴。
录制这期节目时，哲源正在春晚的彩排现场。他透露的信息和观点，能很好地与宁老师的一些判断互为补充。
我们一起聊了聊本届春晚多家具身亮相背后的幕后细节、行业风向，以及最新的前沿研究方向——
有趣的是，针对 Seedance2.0 的现象，对于具身行业会产生什么样的价值，两位嘉宾的观点截然不同，目前行业也尚未取得共识，仅供大家参考。
本期嘉宾（按先后顺序）：
宁慕楠 （安努智能世界模型科学家、北大计算机博士，google scholar 引用四千余次）
姜哲源（松延动力创始人）
本期Shownotes：
Part 1. 对宁慕楠的访谈
03:12 春晚具身竞逐内幕：一亿元的入场券？智元选择退出？
智元傲娇地，自己办了一台春晚
机器人春晚，会成为一种潮流吗？
大脑，应该是最大的看点
2026 之于具身，一个非常重要的年份
比亚迪已经出现，谁会是具身领域的蔚小理？
12:03 四强争霸：宇树、银河通用、松延动力、魔法原子
银河：用独特的数据方法论，攻坚机器人大脑，聚焦特殊场景
智元：政企结合，搞联合工厂，边应用边扩充数据
宇树：最酷炫，最有研究价值，仍然是一哥
松延动力：小顽童靠机器人马拉松出圈，仍需证明自己的差异化价值
魔法原子：追觅孵化的早期公司，可能在家用领域发力
18:42 具身专业人士看春晚、看行业，关注什么？
中国的工程人才，决定了行业的同质化程度高
你需要证明自己的护城河
春晚是一场技术大考
投过自动驾驶的投资人会希望在具身领域复制成功故事
行业的清退还为时尚早
24:47 从 2025 到 2026，具身走向何方？
当前具身的模式不是 ToB or ToC，本质上是 to LP ？
「目前的泡泡确实很好吹呀」
买一台机器人回去，你就可以算 ROI
具身的四种模式：toLab、to 工业、toB、toC
「toLab 的订单可能有很多泡沫」「绝大多数增量订单来自国内」
29:46 2026 的趋势预言：
数据采集：逐渐向人类视角演变
机器人的账逐渐能算得过来：单台机器人可以跨场景、多工种地工作
RL（强化学习）让机器人从上岗，变专家
Seedance 2.0 可能会加速机器人的训练和研究
37:16 关于 Seedance 2.0 的一些延伸
为什么 Seedance 2.0 在技术上超越了海外？
多模态与语言模型不一样的路：不开源、蒸馏无效
为什么短视频更有利于多模态训练？
可怕的趋势：巨头可能更强
43:26 2026 的多模态领域，最火热 vs 最有价值的研究方向会是什么？（不写了，自己听^_^）
Part 2. 对姜哲源的访谈：
48:47 春晚舞台一线直击
蔡明老师，被松延机器人家族簇拥
做出一个 1:1 的仿生蔡明老师
春晚的节目，如果演砸了怎么办？
四家具身企业齐上春晚，内部视角是什么？
55:03 和人一模一样的仿生机器人，中国最好？用来干嘛？
让机器人优先做导游……？
机器人Sophia 、 迪士尼，和松延动力的独家仿生技术
01:05:24 关于春晚的四强争霸
「代表北京的一张名片」
目前没有一家会真正把机器人大脑搬到舞台
春晚表演，大家都还是需要「遥控器」
小布米：人形机器人单价来到1万元以下
「宇树这次春晚的表现非常非常震撼」
01:12:07 具身的差异化是什么？机器人的价格战开始了吗？
「我们跟宇树的应用场景不一样」
我们的价格不是为了抢占份额，而是为了开拓市场
为什么 2026 一定要拼量产和商业化？
量产为什么是分水岭？到底难在哪？
具身大火，供应链上游的变化特征？
01:19:53 谈前沿技术方向：
「我不认为世界模型是最好的方案」
机器人训练的范式变化：从手工调参，到人类动作数据驱动
不同意见：我不认为 Seedance 之类产出的视频能够训练机器人
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64.直击史上机器人浓度最高的春晚：与姜哲源、宁慕楠聊具身、Seedance2.0，行业幕后与未来｜春节特别节目（上）

大家好我是张扬，欢迎来到我的播客节目《扬声》，本期我的采访嘉宾是宇树科技创始人王兴兴。
【本期介绍】
这两年，机器人好像一直在试图闯入我们的生活。
2025年春晚，宇树机器人的舞蹈表演刷屏全网。在那之后，机器人好像越来越多地出现在各种活动、各大舞台上，在惊叹于它们持续进步的同时，也不禁产生更多的思考，甚至困惑：
在我们真实的物理世界中，一切似乎并没有发生什么实质的变化，我们依然要自己叠衣服、自己吃饭、自己亲自上班。
机器人什么时候能真正走进我们的生活？
【本期嘉宾】
王兴兴：宇树科技创始人
【内容提要】
03:20 春晚机器人爆火对整个机器人行业是好事
04:21 王兴兴谈创业成本控制、行业选择与商业化问题
08:44 硕士期间独立研发机器狗，延毕参赛获8万奖金
14:19 机器人AI大模型为何比语言模型难做？数据从哪来？
16:32 谁能做出机器人用的大模型，谁就是最厉害的AI公司和机器人公司，足以拿诺贝尔奖
20:22 给年轻创业者的建议：首笔投资要尽量友好
24:09 王兴兴自白：不爱运动不玩游戏，生活被工作占满
33:19 王兴兴说这个时代是“人类智能升级的临界点”
在和王兴兴的聊天过程中，我感受到了这样的特质：严谨、务实，对未来充满期待。他说自己从小就爱动手做东西，旁人视角下的他可能像在“捡垃圾”，而他却用捡来的“边角料”把一个个想法拼凑成形。很多人的想法止步于“想”，而王兴兴更在意的是“怎么落地”。
改变往往不是从多么宏大的口号开始的，而是有可能开始于一个人反复琢磨“这东西能不能再稳定一点、再便宜一点、再好用一点”。然后，机器人真的第一次站稳、第一次跑起来，第一次在人群中出现，慢慢地，不再让人感到惊讶。
不知道什么时候，机器人可以帮我把我的桌子收拾一下，我很期待。

大家好我是张扬，这里是我的播客节目《扬声》。
在这里，我将和大家一起深入不同领域，通过深度访谈、独家现场、纪实体验，探寻时代浪潮与多元关系中的人物和事件。
让我们一同走进光环内外，用讨论照见彼此，用探索靠近本质。

扬声

EP03 对话宇树科技王兴兴：谁能把机器人用的大模型做出来，完全足够拿诺贝尔奖了

原文祯是我的中学同学，当我与知乎合作，开始这一档播客的策划的时候，几乎第一时间想到，应该找她来聊一期。
首先当然是因为她是一位杰出的机器人学家。文祯现在是伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系助理教授，RoboTouch 实验室创始人。
此前，她在清华大学机械工程系本科，MIT 博士，师从 Edward Adelson，是视触觉传感器 GelSight 的核心研发者之一——这项技术让机器人的指尖第一次拥有了接近人类皮肤的分辨率。
而且，她的研究周期，几乎跨越了触觉的整个寒冬。
2012 年入行时，触觉正处在它最冷清的年代；十三年后，触觉被不少人视为通用机器人的最后一块拼图。文祯的研究贯穿了这个领域从冷到热的整个周期：从传感器的设计与制造，到触觉与视觉的跨模态感知，到触觉仿真，再到跨传感器的通用触觉表征。
2025 年，文祯获 IEEE RAS Early Career Award，这是机器人领域给青年学者的最高荣誉之一。我很想知道，当实验室只剩下她一个学生的时候，她是怎么走下来的，而当这个领域变得热闹起来的时候，她似乎也并没有着急参与其中。
这期节目里，我们会聊文祯如何一头扎进触觉这个领域，聊触觉究竟是什么，它和视觉有着怎样的不同，触觉会以怎样的方式拓展 robotics 的边界，触觉传感器发展的瓶颈究竟在什么地方，而她为什么一直坚持在触觉这个领域。
Outline
00:55 开场
02:24 十八年前的高考志愿：去机械系造「聪明的身体」
04:25 「进了清华机械系，发现是做铸锻焊的」
08:33 最好的机器人学者，需要是某种通才
11:20 去 MIT：Adelson 从视觉转向触觉
12:20 触觉的 80 年代：先行者们为什么纷纷退圈
17:10 15000 美元一个的传感器，和「量没上去」的真相
20:00 一柜子念不出名字的化学试剂
22:37 GelSight：从一个大盒子，到机器人的指尖
26:00 人的触觉和机器人的触觉，是两种东西
29:53 一个被当成噪音的信号
37:27 「十年后，你现在学的知识一点用都没有」
39:32 实验室唯一的学生：触觉最冷的那几年
44:38 摸西红柿：把一个直觉变成定量研究
46:50 Connecting Look and Feel：照片完全不同，人一眼知道是同一块布
55:40 Sergey Levine 为什么「拉黑」了触觉
01:06:09 「道法万物」：她理解的本质
01:09:25 在仿真里重建一个传感器
01:15:36 真正的瓶颈是接触模型：摩擦力，一个物理界都没有共识的东西
01:22:29 Kitchen Artist 为什么不用 GelSight：「我研究的是触觉，不是 GelSight」
01:27:00 一件毛衣：可编程针织机做成的全身触觉皮肤
01:32:00 让所有传感器说同一种语言：触觉最 critical 的问题
01:39:30 学界的问题，产业界的问题，和三个 open question
01:44:42 触觉在机器人身上，到底怎么用
01:52:04 「为了证明触觉有用而找任务」——一个尖锐的批评，和她的回应
01:55:54 怎么判断真问题：「像喜欢梵高还是莫奈」
01:57:43 快问快答，以及她的拒绝回答
本期提到的人物与概念
张文增：清华大学机械系教授，原文祯本科时的科研启蒙导师，研究灵巧手，以支持本科生做科研著称。
Edward（Ted）Adelson：MIT 教授，原文祯的博士导师。以人类视觉与感知研究著称，职业生涯横跨神经科学、认知科学、计算机视觉，2010 年前后转向触觉，是 GelSight 技术的开创者。
GelSight：一种「用看实现摸」的视触觉传感器：柔软的胶面接触物体产生形变，内置相机拍下形变，再通过算法还原出接触面的精细几何和力——分辨率接近甚至超过人类指尖。
BioTac：2010 年代最流行的商业触觉传感器之一，指头形状，节目中提到它售价 15000 美元一个——触觉传感器「贵」的经典例子。
Jeremy Fishel：BioTac 的开发者，博士毕业后创业将其商业化。节目中那句「如果能像 iPhone 一样一年卖几百万个，我可以把成本降到 20 美元」出自他。
Photometric Stereo（光度立体）：计算机视觉的经典技术：用不同方向光照下物体的明暗变化，反推出表面的三维几何。GelSight 用它从相机图像还原接触面形状——「用看实现摸」的原理核心。
视触觉传感器（Vision-based Tactile Sensor）：用摄像头「看」柔软表面的形变来实现触觉的传感器路线，GelSight 是代表。相比传统的电信号式触觉传感器，分辨率高出几个数量级。
Slip Detection（滑移检测）：检测「手里的东西正在滑」。人靠触觉本能地做到这件事（杯子一滑手就握紧），机器人做到它极难，是触觉最经典的应用之一。节目中她把一度以为是噪音的信号，识别为滑移的特征。
Contrastive Learning（对比学习）：一种训练方式：让「同一个东西的不同观察」在表征空间里靠近，「不同东西」远离。Connecting Look and Feel 用它逼出跨模态一致的表征。
Andrew Owens：原文祯在 MIT 时的合作者，做视觉出身，把她「带入」了神经网络，Connecting Look and Feel 等工作的共同作者。现任教于康奈尔大学（节目中称「安柱」）。
Sergey Levine：UC Berkeley 教授，机器人学习领域最有影响力的学者之一，坚定的「数据派」。节目中那位相信「一千个数据不够就一万个」、最终「拉黑」了触觉的合作者。
TRI（Toyota Research Institute）：丰田在北美的研究机构，机器人研究规模很大。原文祯博士毕业前后在此实习，第一次深入接触了仿真。
CMU 机器人研究所（Robotics Institute）：卡内基梅隆大学的机器人研究机构，全球规模最大的机器人研究单位之一，原文祯在此任教四年后转至 UIUC。
Jeannette Bohg（Janet）：斯坦福大学教授，原文祯博士后期间的合作导师。她提到，选择 Janet 的一个重要考量，是想学习一位年轻女性学者如何带团队。
Sim-to-Real：在仿真里训练机器人、再迁移到真实世界的路线。省数据省硬件，但仿真和现实之间的差距（gap）是永恒的难题。她做触觉仿真，正是为了缩小这个 gap 里「传感器」那一块。
接触模型（Contact Modeling）：描述两个物体接触时会发生什么（会不会滑、怎么变形）的物理模型。节目中她认为这是当前触觉仿真真正的瓶颈——连摩擦力本身，物理学界都还没有共识。
Sensor-invariant Representation（跨传感器通用表征）：她近年的主线工作：不同触觉传感器像在说不同「方言」，数据互不相通；这项工作学出一个抹去传感器差异的通用表征，让新传感器只需少量标定就能接入。她认为这是触觉领域当前最关键的问题。
制作
声音设计 / 制作：君泽
制作人 / 主播：君泽
知乎：闻烜、CC、冬菇

知乎AI先行者

wenxuan@zhihu.com

私信主播

知乎出品的 AI 行业播客，我们希望和真正接近现场的人一起，把那些决定未来如何展开的问题，问得更准确，讲得更清楚。

有限理性FM

与 UIUC 原文祯对谈：机器人触觉，Gelsight，寒冬与可能性，数据与物理本质，悬而未决的问题

【本期内容】
4 月 19 日，北京马拉松赛道上出现了人形机器人的身影。21 台人形机器人与数千名运动员一起参加了北京亦庄的半程马拉松比赛，这是机器人首次与人类一起在 21 公里的赛道上同场竞技。
在比赛中，一个 1.2m 的小机器人，引起了不少人的注意。「以儿童身高参加成人赛」，松延动力研发的 N2 机器人，全程无需人类陪跑，不断反超其他全尺寸的机器人，成为这届比赛中最「励志」的选手。
最终，松延动力的 N2 机器人包揽了全球首个人形机器人半程马拉松的亚军和季军。
机器人跑马拉松有多难？
本期播客，我们邀请到了松延动力的创始人姜哲源，一起聊聊目前机器人的运动能力实际上已经到了什么程度。
我们将在节目中讨论：为什么大众认为的一些厉害的技术演示，可能在业内人士眼中并不难？机器人运动接下来面临哪些主要的技术挑战？人形机器人公司能不能挣钱？现阶段到底谁在买人形机器人？欢迎收听。
【嘉宾】
Li Yuan｜极客公园作者
姜哲源｜松延动力创始人
【精彩时刻】
05:08 机器人的能力，有两条主线
06:20 人形机器人已经很接近人类的运动能力了
08:01 为什么人形机器人好像突然就能跑能跳了？
09:51 技术解释：MPC 和强化学习到底有什么区别？
13:00 快问快答：哪些机器人动作是真的难？
14:58 前空翻、后空翻、侧空翻，难度一样吗？
16:08 一次动作成功和连续动作成功，对机器人的挑战有何不同？
20:00 运动控制的下一步：给机器人加上「眼睛」
21:10 人形机器人两年内还不能落地的原因：操作和导航不够成熟
24:21 主流的机器人现在续航多久？
25:03 研究机器人跳舞对于机器人做家务到底有什么用？
26:55 全尺寸机器人和小尺寸机器人之争
30:37 朱啸虎关心的问题：到底谁在买人形机器人？
32:25 大模型如何与机器人结合？
33:27 我们能否越过恐怖谷：未来的人形机器人会长着人脸吗？
37:26 技术迭代，数据成本低，让中国的人形机器人有真正的机遇超越国外
42:27 十年后，机器人真的能给你养老
【重要通知】
🎉由极客公园全新打造的科技行业漫谈播客「逐渐离普」上线啦！
😎极客公园离普编辑部小伙伴集体出道！接下来每周，编辑部的小伙伴将和大家一起，在这档播客中回顾当周最热的科技事件，为你蒸馏认知、聊透行业真相～
😝没那么严肃，我们也偶尔吐槽和八卦！欢迎大家收听关注、踊跃报题、积极吐槽，一同加入「逐渐离普」的漫谈日常！
划重点，我们是周更哦～节目指路👉逐渐离普
【关于节目】
「开始连接 LinkStart」是一档由极客公园出品的科技商业播客。在这里，我们会邀请各行各业的嘉宾一起跨界对话、碰撞思想，用科技、商业和人文的视角一起描摹这个时代。
欢迎同步关注「公众号/视频号-极客公园」，第一时间，带你追踪科技热点。
本期编辑：Li Yuan
剪辑：糕糕
运营：雨倩
监制：靖宇、xuxu
公众号/视频号：极客公园

极客公园

linkstartcontact@geekpark.net

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公众号/视频号：极客公园
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Vol.44｜对话松延动力创始人姜哲源：让机器人跑马拉松，有那么难吗？

【本期内容】
还有多久才能实现「一户一机器人」？这是很多人都在关心的问题。
宇树科技创始人 & CEO 王兴兴认为，随着技术的不断突破和机器人硬件成本的降低，人形机器人在未来 5 年内有望进入更多的家庭和行业应用，甚至有可能在未来完成改造地球、月球层面的工作。
随着马斯克对人形机器人领域的推动以及 AI 的爆发性发展，人形机器人领域在近两年经历了前所未有的热潮。在这波热潮中，宇树科技是最受瞩目的公司之一。其 23 年推出的首款通用人形机器人 H1 和 24 年推出的人形机器人 G1，以卓越的性能和超高的性价比为宇树赢得了国内外的广泛关注。
在极客公园创新大会 2025 上，极客公园创始人 & 总裁张鹏，与宇树科技创始人 & CEO 王兴兴进行了一场深度对话，回顾了宇树的创业历史，并探讨了人形机器人技术的本质和行业竞争格局。
本期播客为访谈的精华内容。
【嘉宾】
张鹏：极客公园创始人 & 总裁
王兴兴：宇树科技创始人 & CEO
【精彩时刻】
01:59 人形机器人领域的火热只是冰山一角，未来有更多的技术和商业机会等待被挖掘
03:34 对人形机器人一直持观望态度的宇树，为何下场了？
09:00 借助四足机器狗经验，宇树迅速进入人形机器人市场
11:36 具身智能的技术，今天是在收敛还是在创新的阶段？
14:30 未来人形机器人竞争的核心是什么？
18:20 聊聊宇树的创业故事
21:32 为什么不做 Toc 而选择科研市场？
23:19 融资不顺，资源非常有限的时候，宇树是怎么往前走的？
27:27 未来人形机器人的硬件成本能降至 2 万元，5 年内有望实现「一户一机器人」
30:07 未来人形机器人会出现价格战吗？价格战有意义吗？
【对话稿件实录】
《宇树科技王兴兴：人形机器人很热，但是要把所有细节做到极致》
【关于节目】
「开始连接LinkStart」是一档由极客公园出品的科技商业播客。在这里，我们会邀请各行各业的嘉宾一起跨界对话、碰撞思想，用科技、商业和人文的视角一起描摹这个时代。
欢迎同步关注「视频号-极客公园」，第一时间，带你追踪科技热点。
本期编辑：雨倩
剪辑：Katherine
公众号/视频号：极客公园

Vol.37｜对话宇树科技王兴兴：人形机器人很热，但是要把所有细节做到极致

人形机器人现在的技术瓶颈在哪里？最先在哪些场景落地？
Scaling Law 对机器人有用吗？机器人的终局会是什么？
本期「Booming Talk」邀请到智元机器人联合创始人、CTO彭志辉与蓝驰创投合伙人、智元机器人的项目负责人曹巍进行对话。他们回顾了一年半的创业，也探讨了通用机器人的技术进展和市场竞争。
晚点LatePost副主编程曼祺作为首期主持人为对话带来冷静客观的视角。
Booming Talk将持续邀请蓝驰家族中正在booming的创业者，欢迎关注收听。
【本期嘉宾】
智元机器人联合创始人 彭志辉
蓝驰创投合伙人 曹巍
【本期主持人】
晚点LatePost副主编 程曼祺
本期看点：
* 03:33 蓝驰智元初印象：“想见一面不容易”VS“懂技术的投资人”
* 10:53 人均卷王的团队极限直播：发布前20分钟还在debug
* 12:42 人形机器人的核心变化不是硬件，大模型才是
* 15:12 智元想成为贝尔那样的公司
* 15:50 蓝驰看具身智能：超长周期、超大机会，终局是西部世界？
* 20:43 双足or轮式——产生价值的不是形态
* 29:13 智元roadmap大公开
* 46:46 主流技术路径三手抓：视觉+模仿学习+强化学习
* 52:55 为什么必须要全栈：生态链位置决定发展局限性
* 57:33 稚晖君断更的这一年在干嘛？
* 59:36 智元“不得不”用做大公司的方法创业
* 01:01:00 准备好和大厂竞争，五年后将是六边形战士决赛
* 01:19:49 稚晖君实验室（X Lab）招人& B站更新预告
* 01:28:30 有什么是稚晖君不会的吗？

蓝驰创投

这里是来自蓝驰创投的 Booming Talk。

我们和那些重新定义科技与未来生活的先锋科创者一起，穿过不鸣时刻，聊透创业路上的真问题，也看见时代正在发生的 Booming 时刻。

联系我们——
公众号：蓝驰创投（ID：lanchichuangtou）

Booming Talk

Vol.3 稚晖君对话蓝驰：我，人形机器人创业中，请一键三连｜Booming Talk

今年，“具身智能”这个词异常火热，无论在产业、产品层面，还是在技术层面。去年工信部发了一个文，说“具生智能”是继“智能手机”跟“新能源车”之后，另一个特别巨大的结构性机会，有可能是中国产业革命最大的一个机遇？新能源车就是一个特别好的例子，一定不是渐进式的追赶最后完成了超越，你一定得换道超车。油车买BBA才是豪车，新能源车买BBA不是豪车。
【本期对谈❤️】
陈俊波：有鹿机器人创始人，前阿里达摩院机器人实验室技术负责人。
【收听指南👈】
00:13 机器人为什么又叫具身智能？
06:42 人类有左脑和右脑，机器人也是。
08:13 如何羞辱一个机器人？
10:16 当机器人可以识别你、预判你、回应你。
14:54 语言本身就是人类对世界的编码。
18:00 大模型和大语言模型。
23:03 有鹿要做一个通用的机器人大脑，想想很酷。
26:19 具身智能有可能是中国产业革命最大的一个机遇？
27:12 中国不弯道超车，我们换道超车。
33:00 轮+臂机器人，不就是我们的哪吒？
36:00 特斯拉的大杀招。
40:00 用户是使用者，也是生产者。
43:03 技术含量越高的行业，越要求是自由人的自由联合。
50:00 企业管理的文档化和数据化。
51:00 文本数据≠信息，选择正确的信息对于企业至关重要。
Hi，《别开生面》播客节目，试图去寻找和接近正确的商业判断逻辑，让用力生活、努力成事的你更加自信，并且获得或多或少、或直接或间接的启示和导引。在这些案例访谈中，你也许会一次次地感受到，“别开生面”是所有新物种出现的最常见的方式。
合作请+v：wbfxzl

对话商业世界“新物种”，看中国企业如何在山穷水尽中一次又一次别开生面。

什么叫新物种？可以是一个产品，也可以是一个公司，指在当前社会环境和局势下，潜滋暗长或异军突起的新业态、新产品或新模式。你看上去这个地方所有东西都稳定了，都不再有新的可能性的时候，它突然有一个洞穴，像《桃花源记》一样，刚开始甚至你可能忽略他，“初极狭，才通人。复行数十步，豁然开朗。”

这个节目试图去寻找和接近正确的判断，让用力生活努力成事的你更加自信，并且获得或多或少、或直接或间接的启示和导引。在这些案例访谈中，你也许会一次次地感受到，“别开生面”是所有新物种出现的最常见的方式。

合作+v：wbfxzl

别开生面｜吴伯凡的播客

VoI.02｜聊聊最近很热的“具身智能”｜嘉宾： 有鹿机器人陈俊波

【本期课题】
具身智能之机器人上肢。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。
【免责声明】
本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。
【本期嘉宾】
连文昭，中国科学院自动化所研究员。
【内容索引】
01:15 从Vicarious 、Google X 和FigureAI这些从业经历来观察，美国机器人产业经历了哪些变化？
01:50 机器人的实际应用已经有五六十年的历史。从最早只能重复编程和重复运动的机器人，到现在具有3D视觉能力的机器人，或者可以进入家庭的AGV（自动引导车）等等，软硬件交替发展推动了机器人行业不断螺旋上升。
04:58 大模型在其他领域还没有证明自己是一个可靠的、能显著提高生产力的工具。它们可以辅助人类，但还没有达到独立完成任务的水平。比如，用ChatGPT 聊天或创作，如果我们没有预设的标准答案，它可以很好地激发我们的想象力。但如果我们有一个具体的要求，那么 ChatGPT 可能需要多次尝试，甚至试到最后我们可能会放弃。
07:08 虽然人们在大部分时间里对事物的感知是模糊的，比如走到一个地方的前后左右。但是在特定情境下，我们需要精确的度量，而误差的大小很大程度上取决于当时的语境。我们管这个叫常识或直觉物理。
09:48 当时，我觉得机器人行业充满了机遇，就像从 3 千米高空俯瞰地面一样，遍地是黄金。但凡能做出一点智能的东西，就能极大地推动机器人领域的发展。
10:20 Vicarious, Google X, Figure：不同的基因、愿景和尝试
13:46 数字世界可以将所有空间、观测量、动作空间都离散化，在数字世界中，理论上是可以穷举所有可能性的。但是，在机器人和物理世界的实际操作交互中，相关的数据很难穷举，或者说即使想这样做，所需的成本和代价也是巨大的。
14:39 Google X通过收购整合，确定了三个主要方向：move、make 和 help
16:18 现在我们经常谈论柔性生产，小批量、大批次、高混低量的生产场景，就要求我们能有Software defined hardware，软件定义硬件，这是Google X 的初衷。
22:33 在硬件层面，过往我们一直面临着选择的困境：是制造一个瑞士军刀式的多工具集合，还是一个可以使用各种工具的手。
24:17 如果不考虑触觉或感官问题，只关注于如何控制灵巧手，哪些因素最难达成妥协？
27:16 Figure AI的愿景没怎么变，变的是人们对它的看法。他在成立之初就有很强的硬件基因，但在开发硬件本体的同时，Figure也下决心把 AI 技术融入其中，以区别于历史上已有的成果。
29:17 随着大模型的发展，以及最近这一轮引人注目的融资新闻，你离开之后，Figure现在的进展和发展和以前有明显的不同吗？
32:40 人形机器人领域虽然现在看似火热，但如果放在历史的长河中看，目前仍处于早期阶段。许多技术路线、商业场景、成熟度乃至于在社会中的角色都还没有收敛。
33:36 从软件、硬件、算法模型、控制等各个维度来看，中国和美国的机器人行业横向比较起来是个什么状况？
37:45 结合中美的经验，在机器人行业最容易形成的突破和优势：“科技驱动，产业落地”
39:56 今天机器人上肢的进展水平如何？
40:00 机器人的手部必须与环境进行交互，需要将物体从一个初始状态转移到另一个状态，这需要进行强接触。因此，我们不仅需要关注物体的几何特性，还需要关注它们的语义特性，例如这些物体是什么，它们的用途是什么。
44:16 在未知环境中实现多臂协调仍然是一个学术挑战。因为上肢的动作空间非常大，需要实时状态估计，并进行多个自由度的协调。
46:41 以Google X为例，我们曾为合作伙伴研发家具拼接机器人，机器人需要视觉估计各个部件的状态，比如柜子的各个面板，椅子的各个部分，像椅背、扶手、轮子，并实时规划如何抓取和组装。我去抓把手，还不能挡住拧螺丝的地方。这涉及到很多中层到底层的决策，因此非常难。
49:32 对于手的设计，如果考虑到便捷性、能耗控制、复杂度、可能出现的任务情况以及与人的互动等因素，你认为机器人最终应该有多少只手，以及每只手上应该有多少个指头是合理的？
52:49 对于上肢训练，越是复杂的任务，通过强化学习或者说试错的方式来练习，学习进度就会慢一些。某种程度上，越是非基础的任务，也就是越往场景走，越往应用走，越往具体的事情走，模仿学习占的比重就越大。
55:06 在当前的成本限制、软硬件水平下，机器人领域的“不可能三角”：可靠性、速度以及泛化性。
57:26 人的这种直觉物理或基础规则会影响模仿学习的结果吗？
1:03:39 人形机器人领域的热度上升，对你个人有没有什么影响？
1:04:16 我觉得机器人和AI领域不太是科学问题，更是一个工程性的问题。既然是工程性问题，我们肯定希望能够离应用越近越好，并在真实世界中产生价值，提高生产力，提升人们的生活水平。
1:05:42 往未来看 10 到 20 年，全球人形机器人或智能机器人行业的格局将会变成什么样？
1:07:41 假设想要一个专业级的羽毛球机器人陪练，不是在固定位置收发球，而是要有自己的策略和技术，既可以陪我打球，但又不至于让我筋疲力尽。你认为我们需要多长时间才能做出这样的机器人？
【本期相关】
46:45 正在拼家具的机器人
51:18 正在插接线头的机器人
56:22 正在插电池的机器人
1:08:33 正在打乒乓球的机器人
【往期链接】
Vol.102 产业观察15｜人形机器人是具身智能的最佳选择吗？与张巍聊具身智能之双足机器人
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【制作团队】
主理人：李翔 、李丰
制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（pr@freesvc.com）
如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

李翔李翔

峰瑞资本

《高能量》是由主理人李翔和李丰，以及他们的朋友共同制作的播客节目。

旨在通过商业观察者的视角重新理解我们日常生活中的现象或者事物，并且在与对谈嘉宾的聊天过程中发现它们的高能之处。

李翔是《详谈》丛书作者、《激流时代》主理人。李丰是峰瑞资本的创始合伙人。

他们将分别从商业作家和投资人的角度带你观察一些可能之前从未涉足过的领域，或者探讨商业话题背后暗流涌动的变化与趋势。希望你能从中获得能量。

May the force be with you.

高能量

Vol.106 产业观察16｜大模型的想象与泡沫，机器人的“不可能三角”与未来：与连文昭聊具身智能之上肢

「本期简介」
当 16 台穿着东北花袄的机器人扭着秧歌引爆春晚热搜，当撒贝宁搀扶机器人的画面意外出圈，全网热议的表演究竟是技术突破还是视觉魔术？本期节目，我们走进宇树科技办公室，对话宇树科技春晚项目的幕后人员，揭秘机器人从排练场到聚光灯下的进化之路。
* 宇树机器人跳舞为何越来越丝滑？
* 机器人怎样应对舞台上的「豆子危机」？
* 宇树那些出圈的视频是如何拍出来的？
* 四足机器人和人形机器人的商业化场景如何？
当机器人从科研实验室走向真实场景，我们既看到动捕技术与强化学习的突破性应用，也直面 AI 模型未收敛的困局与硬件迭代的必然阵痛。从能爬楼梯的机器狗到 1.3 米高性价比人形机器人，我们试图探寻：机器人进家庭的最后三公里到底卡在哪里？
「本期主持」
大吉（微博@42号车库-大吉，小红书@大吉），42号车库创始人。
「嘉宾主持」
陆三金（微博@i陆三金，小红书@陆三金），知名 AI 博主。
「时间戳」
00:00:57 春晚首秀为何让机器人扭秧歌
00:05:36 张艺谋钦定机器人登台的幕后推手
00:09:01 16 台机器零失误，demo 和工程化项目的真实差距
00:11:50 春晚幕后的特别充电间
00:15:47 汽车和机器人的激光雷达布置差异
00:17:31 当机器人踩到豆子后的自修正程序
00:24:54 为什么用机器人舞蹈吸引关注？
00:30:40 如何做到全行业最低的价格？
00:35:20 H1 人形机器人是怎么诞生的？
00:43:48 四足机器人成新春礼物的秘密
00:46:44 被马斯克点赞的视频是怎么拍出来的？
00:54:28 已经走向真实商业化场景的四足机器人
01:05:07 直面公众期待，团队坦言「惶恐多于兴奋」的真实心态
01:15:08 没有前台的机器人公司文化基因
「关于我们」
《无限不可能引擎》是一档以智能汽车为起点，延展至 AI 硬件与机器人时代的深度对话栏目。我们关注的不止是技术本身，而是技术迁徙之下，那些不断转换身份的人。技术的创造者、产品的构建者，以及趋势的参与者，他们怎么思考新的世界，又怎么应对旧的问题。
本期 shownotes 由「播记」生成。

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bd@42how.com

我是大吉，一个做了十年汽车科技媒体、依然对新技术充满好奇的人。

《无限不可能引擎》是我用来认真理解这个时代的地方。我们从智能汽车出发，继续走向 AI、机器人与更广阔的科技世界。

每一期，我会邀请创业者、研究者、工程师和产品负责人，从一个具体问题开始，聊清楚一项技术为什么在此刻发生，它如何走出实验室、进入真实世界，又会怎样改变产业和我们的生活。

无限不可能引擎

Vol.008 独家对话宇树科技：机器人「扭秧歌」，如何成就破圈之作？

📝 本期播客简介
本期节目为您带来NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在2025年GTC GPU技术大会上的精彩演讲解析。作为全球AI基础设施的领军企业，NVIDIA在人工智能领域的影响力不言而喻。这场被称为"AI界超级碗"的盛会中，黄仁勋详细介绍了NVIDIA的最新技术突破与未来规划，包括Blackwell架构、Vera Rubin与Femin架构在内的下一代AI计算平台路线图。新一代Blackwell架构相比Hopper带来高达40倍的性能提升，而未来的Rubin架构将进一步革新AI算力格局。演讲中还重点分享了NVIDIA在AI工厂、硅光子技术、企业AI基础设施以及机器人技术等领域的创新成果，并宣布开源了NVIDIA Dynamo操作系统和Gluten-E通用人型机器人平台。对于关注AI发展趋势的听众来说，黄仁勋提出的Agentic AI（能动型AI）和Physical AI（物理AI）概念尤为重要，这两个方向将引领下一波AI浪潮。
👨‍💼 本期嘉宾
黄仁勋，NVIDIA公司创始人兼CEO。作为一位远见卓识的科技领袖，黄仁勋在过去几十年引领NVIDIA从一家图形处理器公司转型为全球AI计算领导者。在他的带领下，NVIDIA不断推出革命性产品，为人工智能、高性能计算、图形技术等领域带来突破性进展。他的演讲风格充满激情，被誉为科技行业最具感染力的演讲者之一。
⏱️ 时间戳
00:00:00 开场介绍：跨国串门计划与本期内容概览
00:02:07 黄仁勋登场：回顾过去一年NVIDIA的成就
00:03:07 GeForce 5090发布与AI对电脑图形技术的革新
00:04:20 AI发展历程：从感知AI到生成式AI的演变
00:05:40 Agentic AI(能动型AI)的定义与特点解析
00:06:24 Physical AI(物理AI)与机器人技术的融合
00:07:37 GTC大会规模与影响力的扩大
00:09:01 AI算力需求的爆发性增长与推理能力分析
00:14:16 数据中心建设规模预测及AI工厂概念
00:19:44 NVIDIA计算库(Codex Libraries)生态系统介绍
00:24:24 CUDA技术的广泛应用与影响
00:25:41 云端AI与边缘计算的发展趋势
00:30:30 自动驾驶技术进展与通用汽车合作
00:35:36 NVIDIA Omniverse与Cosmos平台助力自动驾驶开发
00:42:17 Blackwell架构详解与性能提升
00:53:19 AI工厂数字孪生与Omniverse Blueprint
01:08:23 NVIDIA产品路线图：Blackwell Ultra到Vera Rubin架构
01:22:28 企业AI解决方案与合作伙伴生态系统
01:29:22 机器人技术与劳动力市场未来展望
01:32:51 Gluten-1通用人形机器人介绍
01:34:52 Cosmos与Newton物理引擎的应用
01:38:14 总结：AI发展转折点与NVIDIA未来规划
🌟 精彩内容
性能革命: 新一代Blackwell架构相比Hopper带来高达40倍的性能提升，实现计算能力的指数级增长
AI工厂概念: 黄仁勋提出数据中心从传统计算中心转变为生成数字凭证的"AI工厂"，这将彻底改变基础设施建设方式
硅光子技术突破: NVIDIA推出全球首个16TBPS的芯片封装光学器件，大幅降低数据中心功耗，为GPU集群扩展到百万级规模铺平道路
能动型AI与物理AI: 黄仁勋强调Agentic AI和Physical AI将引领下一波AI浪潮，前者具备自主推理能力，后者能理解三维空间和物理世界
NVIDIA Dynamo: 开源的AI工厂操作系统，解决复杂的AI工作负载管理问题
Gluten-E开源: 通用人型机器人平台开源，将极大促进智能机器人的发展
企业AI转型: 详细介绍了NVIDIA如何助力各行业企业实现AI转型，包括与大型科技公司、金融机构和制造业的广泛合作
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 备注跨门串门儿计划 加听友群
BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删

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iEvenight

这是一档使用 AI 技术来将英文播客翻译为中文播客的节目～ 在翻译的同时，也能保留原有声线，用中文听懂外语播客！