161: 中国最早 AI 创业者的故事，与唐文斌聊天才策略、旷视、十年前的机器人和具身新创业
晚点聊 LateTalk
1 DAYS AGO
161: 中国最早 AI 创业者的故事，与唐文斌聊天才策略、旷视、十年前的机器人和具身新创业
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本期节目对话原力灵机联合创始人兼 CEO 唐文斌，回顾其从信息学奥赛教练、旷视联合创始人到具身智能新创业者的完整技术与商业演进路径。
唐文斌分享了编程竞赛经历如何塑造其优化思维与命题意识，并指出出题比解题更考验系统性能力。在旷视创业中，团队从体感游戏切入，借 Face++ 平台走向金融级人脸识别，再拓展至物流机器人，强调 AI to B 需价值可量化、成本可控、避免过度定制。原力灵机则选择一条差异化路径：不做人形机器人，而是以模块化硬件适配场景；不依赖后期动作嫁接，而是从预训练阶段就融入真实机器人数据，打造具身原生 VLM；并开源 RoboChallenge 与 Dexbotic 等基础设施，推动行业评测与工程标准化。他判断具身智能将经历先分散后集中的过程，最终幸存的头部公司必扎根真实闭环场景，实现千台级持续部署以驱动数据飞轮。创业本质是聚焦本质问题 —— 影响客户体验的一切，皆为本质。
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原力灵机不做人形机器人，直接参与多模态基模预训练
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编程的乐趣在于解决问题的成就感，是一种正向激励
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在 TopCoder Challenge 环节单轮挑战 19 支队伍，获得 950 分
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出题类似 AI 里制定 Benchmark、做 Evaluation 的过程，做好评估需认真思考和设计
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图像搜索能力被实际应用到 App 中
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《Cross Catching》是手机上首个体感交互游戏，登上 App Store 免费榜前三
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旷视在 LFW 评测数据集上实现准确率从 90–91 到 98–99 的跳跃式发展
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技术优势必须通过数据飞轮转化为商业成果，身份认证服务是典型正向循环
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AI to B 落地必须坚持价值可量化计算，不能做假 ROI，否则难以规模化
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项目效率靠软件和算法，最后拍板接近创始人级别，印奇曾去日本见创始人
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具身智能行业存在很多类似 POC、PR 的情况，真正持续使用的机器人较少
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人才间的互相认可度很重要，早年旷视研究院人才密度高，能吸引更多强者加入，虽很多 AI 公司强调高人才密度，但这未必能直接转化为商业成功
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机器人是 AI 之于物理世界终极形态的想象
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VLM 训练有原生训练和嫁接训练两种方式，原生多模态虽成本高但效果更好
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真正落地要解决场景所有问题且账目算清，非展示性产品
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理念是模型解锁场景，场景定义硬件，硬件决定机器人能力上限
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一个场景有一千台机器人使用，数据飞轮就算转动起来
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原力灵机拒绝表演类业务，坚持让机器人成为真实生产力
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AI 技术产品经理需懂技术边界、能定义客户价值，是具身智能落地的核心枢纽
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人脸识别、自动驾驶、机器人、具身智能、大模型等技术让许多原本不可能的事成为可能
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具身智能值得投入一生
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物流调度系统可在机器人能力不足时由人或其他设备接管，保障体系效率和投资回报率
