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31【本期课题】
AI原生终端
【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】
田洋，寅谱计算 创始人&CEO
【内容索引】
02:10 从计算神经科学到统计物理，再到华为从事科学计算与 AI 技术研究，这段跨界成长的经历对你而言有什么特殊的启发？
04:09 什么是计算神经科学？
05:38 构建“世界模型”或“物理模型”时往往涉及人的直觉物理，但人类的直觉物理有时也会出现偏差。物理规律究竟是如何在大脑中呈现的？它能解决当下机器人与物理世界交互的痛点吗？
07:56 本质上讲，所有生物在底层设计上都是有缺陷的；如果机器人想实现进一步突破，长期的演进方向或许不该再局限于“仿生”。
11:57 关于脑机接口，我们已经逐渐厘清几个核心步骤：锚定特定认知现象的控制信号环路；提取神经电信号；通过数学降维处理这些信号、抽取出核心组件，进而精准建模人类的真实意图。
15:18 为什么会选择创业？
19:49 AI 产业不可能一直停留在重投入的基建时代，其商业变现必然要从推理走向应用。训练端或许可以单靠 GPU（图形处理器），但到了端侧推理甚至部署 Agent（智能体） 的阶段，需要在固态硬盘（SSD）、内存、CPU（中央处理器）、GPU 之间进行海量的数据搬运，这意味着主板上的所有器件会变得越来越重要，也意味着系统整合、调度类芯片会变得越来越重要。
22:36 尽管服务器端有越来越多的新技术，但是在消费级的个人电脑（PC）市场，已经很久没见到真正意义上底层架构的颠覆性创新。
30:53 当下行业内热议的“AI 原生硬件”、家庭智能终端，以及 Mac mini 和各类“龙虾机”（OpenClaw设备），你怎么看待这些新兴概念与品类？
33:07 未来计算终端的产品形态大概率会走向这两类：一是随身携带的小型设备（Pocket端），未来将更强调交互体验；二是家用的大设备（桌面端），强调稳定性、高算力、小体积以及省电等。
37:40 寅谱即将发布的新产品，是在终端生态中的哪一个位置？
42:58 在底层技术上如何操作，才能在端侧硬件上兼顾更强的 AI 推理、游戏性能与图形渲染能力？
50:35 你觉得Mac mini 和“龙虾机”之后会如何发展？
55:31 现在用户在云端部署 AI 执行简单任务时，Token（词元） 成本往往超出预期。你认为未来算力会如何在端侧与云端进行有效分配，让用户在不消耗云端高昂成本的前提下，也能顺畅调用模型能力？
1:01:54 你们明年推出的ASIC（专用集成电路）芯片会有什么功能，以及未来可能会怎么迭代？
1:07:03 历史经验表明，每一次硬件能力与底层架构出现变化的时候，都会催生新的品牌巨头。假设 AI 正在推动端侧硬件进行架构重构，往后看十年，计算机品牌是否会迎来新一轮洗牌？
1:11:54 尽管 AI 非常聪明，但用户出于隐私数据安全性考量，往往不敢将掌握核心数据的手机完全交给它。因此，我们或许需要一台相对物理隔离、弱隐私关联的独立设备，专门承载 Agent（智能体）的日常交互。
1:18:07 为什么“龙虾”（OpenClaw）在中国的热度远超美国？它是AI应用的拐点吗？
1:23:03 未来一两年，家庭智能终端在国内外市场的规模大概是什么样的？
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【本期相关】
介观尺度就是指介于宏观和微观之间的尺度；一般认为它的尺度在纳米和毫米之间。
AIoT是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。
I/O（英语：Input/Output），即输入/输出，通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备之间的输入和输出。
PCI-E总线（外文名：PCI-Express）是由Intel公司提出的通用总线规格。
DDR=Double Data Rate双倍速率,DDR SDRAM=双倍速率同步动态随机存储器，人们习惯称为DDR。
高带宽内存（HBM）是由超微半导体和SK海力士发起的一种基于3D堆栈工艺的高性能动态随机存取存储器（DRAM）。
1:13:26 提到的企业：ClockworkPi
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