【本期课题】

人形机器人

【本期嘉宾】

张巍，「逐际动力」创始人

【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。

【内容索引】

00:19 过去两年具身智能机器人行业的热度 "没有最热，只有更热"，作为在行业热起来前就入局的创业者，你这两年的体感是什么？

02:09 具身智能不应类比单一垂直互联网赛道（只有做到第一才能活下来），而应类比整个互联网生态 —— 可以美团、阿里、字节、腾讯等多家巨头并存。

06:20 逐际动力的人形机器人场景定位，为什么是 "Serve People, Not Process（服务于人，而不是生产过程）"？

12:49 先给 "世界模型" 这四个字祛个魅 ——"世界" 只是 "模型" 的修饰词。从小到大我们接触的所有模型，本质上都是某种世界模型，区别只在于世界大小、开放程度和可观测物理变量不同。

17:56 物理公式融入世界模型能带来新模态的信息增量，但这些表征依然很难与世界模型的数据有效对齐。

21:18 具身模型的生产与制造业无异：数据是原材料，训练平台是产线，产线上训练出来的就是模型。

22:49 为什么具身智能不能走大模型 "先通用再落地" 的路径？

26:12 相比一个无穷大的通用机器人模型，最终能商业落地的方案应该是一个个独立的模型，也就是 "技能 Skill"—— 开车是技能，剥鸡蛋也是技能，会开车不代表会剥鸡蛋，各自都需要单独的训练数据。

29:36 世界模型背后，从 "看见" 到 "理解" 的语义鸿沟是什么？

33:17 "机器人大脑" 的重新定义：为什么大脑是操作系统，而不是模型？

36:05 逐际动力用 System 2、1、0 三层架构建立人形物理 AI 系统，分别对应思考决策、技能和全身运控基础模型

38:02 语言是思考的本质吗？当前 AI 范式下，大语言模型的定位是什么？

43:11 逐际动力的产品矩阵与开源策略是什么？

51:23 无人机产业经历了 "专业拍摄→表演（第一个真正批量应用）→规模化降成本→其他产业带动传感器成本下降→操作系统门槛降低→真正 To C（面向普通消费者）" 的漫长路径，具身智能可能也会循着类似的逻辑发展。

54:52 为什么全身运动控制的基础模型对人形机器人很重要？

57:15 随着一批具身智能机器人公司陆续上市，是否意味着这一轮具身智能热潮接近顶点？

58:20 如果行业热度骤降五成以上，具身智能公司该怎么办？

59:23 从教授到创业者，你经历了哪些角色蜕变，有什么经验和教训？

01:13:41 "人总会在自己不懂的领域里被魅惑"—— 老师容易被商业魅惑，成熟企业家容易被技术魅惑。

01:16:16 四年创业最深刻的感受：输不起，就赢不了。

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【本期相关】

马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性值（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程（stochastic process）。

拉普拉斯妖（英文：Laplace's demon）是法国数学家皮埃尔 - 西蒙・拉普拉斯（1749—1827 年）于 1814 年提出的科学假设。该假想生物知晓宇宙中每个原子的位置和动量，可通过牛顿定律推演宇宙所有事件的过去与未来，用以阐释决定论思想。

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