也可能外界对你创业有一个标签，就觉得你是呃带着更多技术理想的科学家的创业。科学家创业不好吗？对，我觉得就是大家还是没有完全相信AI的产生。我觉得没有完全相信，嗯，没有完没有完全相信AI。可以产生那个通用的 A A I，就很多人做具身智能，但我觉得相当一部分人还是觉得它是一个机器人，然后它就跟工厂里的机械臂一样，只不过它是人的样子。
啊，他他不相信那个 physical AGI 会诞生。我我想象的，呃，甚至不是渗透。我觉得就就是因为我们其实最终我们要做的事情就是造一个人嘛。尽管我们现在是家庭机器人，但最终我们是想造一个人。所以他下班以后，他出去以后，他他可以是一个在在在酒吧里跳舞的人。啊，它可以是一个在田里种地的人，它可以是一个在课上教书的人，啊，但是都是同一个机器人，因为它是通用的，我觉得这样就可以算得过来了。
如果他是那个专门在那儿干那件事的人。啊，我觉得人形机器人很难算得过来。欢迎收听晚点聊，我是曼琪。本期的嘉宾是许华哲。从二六年三月开始，他有了一个新身份——破壳机器人的创始人。之前两年多里，许华哲是新海图的联创和首席科学家。这次重新创业，华哲想自己主导推动一个大梦想——通用机器人。第一步就是家庭机器人。
他也想跳出此前中国具身智能行业的一些路径依赖，更回归通用智能的探索。他说：“具身智能不是
robotics，不是自动驾驶，也不是史前的深度学习。这并不是现在最流行的叙事。”他是怎么想的？破壳会怎么做？我们进入本期节目吧。啊，华哲，你可以先和我们的听友和观众简单打一个招呼，简单自我介绍一下。好的，呃，大家好，我是华哲，呃，我目前呃在创业，刚刚成立了一个新的公司叫破壳机器人，啊，然后同时呃我也在清华大学交叉信息研究院在做呃助理教授，嗯，在做具身智能相关的研究。
啊，另外也在做自媒体，对，就是录一些播客，录一些记录一些生活，啊，在一些自媒体平台上面也都有很多分享，对，这可能是我主要在做的三件事儿，嗯嗯。我们可以从你这次创业开始聊，也是我现在最好奇的问题，就是你之前其实是在星海图是联创，就是二三年成立的一家巨胜智能公司，是的。然后二六年年初这个时间点，你是出来就是从重新做这一次创业。
嗯，然后关于你和星海图是怎么分开的，我觉得外界有很多传闻啊，就有的人呃会说，比如说是和平分手，然后有的是说是孵化，有的说是你们闹掰了，你可以自己讲一讲，就是这是一个什么过程吗？我觉得更多的是。我产生了一些新的想法，呃，然后这个想法其实也不算新，只是呃，后来想想到可能只有只有我自己去做才有可能做到，才有可能做出来。
啊，所以就觉得还是要自己来做这件事儿。嗯，对对。那你可以描述下这个想法是什么吗？你什么时候开始嗯去思考这件事情的？包括当时后来怎么和季阳、和赵航、和天威他们去沟通的啊？就首先这个事情，我我之前都有提啊，就是做家庭机器人，对吧？就是呃，那条松鼠桂鱼我也反复提过很多次了。对啊，但是我觉得到现在为止，就是。
更多的是技术上面。其实我我是最初是想把这个当做我的人生的追求，因为机器人的这个进展其实可慢可可慢可快，对吧？所以一定程度上那个时候不是一个创业的想法，而是说我在技术上我要做做到这件事儿。嗯，但是在呃二五年的后半段吧，然后就会觉得OK这件事情好像到来的时间不会太晚。而且，这件事情可能更适合我自己去主导去做。
你可以把这件事情，你可以描述一下，就你说你比你想象中会更快到来的。其实，一个事情发生的时间可以是一年，可以是十年，可以是五十年。嗯，很多时候，嗯，像具身智能这个家庭机器人到来这件事儿呢，嗯，确定性还是比较高的。原因是什么呢？原因是大模型已经蹚出了一条路，所以呃，在有足够的数据、再有足够的这个算力的情况下，那个智能模型一定会变得很好。
所以，再加上呃社会的关注度，然后加上这个资本政策啊，其实关注度也很高嘛。所以，一定程度上加速了这这个未来的到来。嗯，我觉得在呃未来的十八到二十四个月，这个世界会有一台机器人真正走到家里面去做一点事儿，可能服务了一一些人类。也许它还不足以稳定的啊一个产品的形象存在在那儿，但至少。啊，他已经可以连续的工作很长时间了，至少他可以，呃，在家里面把相当多的事情做了。
啊，它可以让一个人觉得相信，产生体感，相信那个未来已经来了。啊，其实这个过程是一个既是渐变也是突变。啊，像比如大模型的到来，我们。体感上其实是一个渐变的过程，二三年我们就开始用了，对吧？然后每天跟他聊着聊着天，哎，怎么过过几天他就更聪明点？过几天就更聪明点？到现在的这个 Open Cloud，对吧？
这个龙虾，呃，等等，大家发现 OK，这个事情好像突变了啊，突然变得特别好使，突然变得能干所有事儿了。我觉得具身智能也会是这样一个过程，就是我预测的那个可以产生体感的时间点，大家会发现 OK，它还还有提升空间，对吧？然后可能六个月后你会发现。它变得更好了，再过三个月可能变得更好了，也许过一年以后它就变成哎，好像突然可用了，家里只需要一个机器人，别的都不需要了。
对对，所以我会觉得它不会太晚到来。嗯嗯，所以我可以理解成就是，其实你要是在新海图继续做你想做的家庭机器人这件事情，不是新海图他们现阶段的重点。至少我看到的不是啊。嗯，我觉得是可能跟中国的一个行业现象有关。就是我觉得中国的，比如二三年、二四年这一波成立的就是这种公司，很多首先大家是比较强调去量产和落地嘛。
嗯，然后很多选的第一个场景是偏工业物流这种。生产的场景是，嗯，然后我看你在年终总结里也写了，嗯，你艾特了很多人，有赵航、王鹤，还有高阳等等。就是你觉得，可能我们花了更多的精力在这个量产和应用上，然后在模型在智能的突破上的一些努力，目前看起来是没有一些美国公司进展快的，比如说派等等。嗯嗯，从我的视角来看。
具身智能本身最核心的还是智能，机器人其实只是一个铁疙瘩，它里面有电机，有它的结构件，啊，有它的一些电路，但是实质上产生变化的是里面的智能，让它真正能做各种各样的事情。呃，那在工业场景里面去做落地，往往做的那个事情不太需要智能，往往需要的是一定程度的智能，而。做那件事儿，我觉得离我们追求的那个 physical AGI，对吧？
通用的呃具身智能体，我觉得是有一个巨大夹角的。换成大模型的这个这个语言，就是说。我在我在今天，我会希望做一个所有问题都能回答的客服，智能客服，还是我应该做今天在做的这个大模型？我觉得答案是显而易见的。嗯，这是为什么？我觉得，啊，我并不排斥落地，或者我并不并不觉得它不好。我只是说，我们同时也应该多去看一看。
怎么样把智能的能力真正做上来，让它真的变得变得通用？因为变得通用这件事儿，才使得这这个具身智能真正能改变人类的存在的方式。嗯，所以我觉得这个是它最大的一个价值。嗯，如果今天的，如果今天告诉你你可以用啊 DeepSeek，呃，你可以问他一些数学题，只能问他一些数学题，你觉得它会有一个巨大的影响吗？我觉得不会，它可能就成了一个小升初大家专门去刷一刷数学题的一个软件。
嗯，它可能。绝对不是现在所有人都必争的一个高地。啊，我觉得同样的，我们要的那个 physical A G I 是我在家里面让他干点什么事情，他就可以干；在在社会上面，在这个外面的空间里面，我让他做一件事儿，他就可以做。啊，那这个时候才变成了必争之地，因为。因为所有的生产力结构都会发生改变，嗯啊，而不是而不是单纯的降本增效的提高生产力，嗯，你正式决定创业是在什么时候呀？
嗯。我觉得这个很难说，就是产生这个想法是，呃，去年的八九月份，嗯，然后，呃，其实也在呃中间做了各种各样的思考，对，然后我们公司是三月三号注册的，嗯，然后呃，我觉得是在过年前吧，过年前算是呃这个事情正式敲定吧，从八九月份到就春节前中间也是有。差不多三三个多月的时间，嗯嗯，这个过程中间你你在想一些什么呀？
有哪些是让你就是非常想纵身一跃来创业的？然后有哪些点是可能你会比较担心要去考虑一下的？嗯，对，呃，首先这段时间，呃，手头上还是有一些活儿要干，所以还是要要干点活儿。然后，呃，但在这个过程中，我觉得。嗯，我去在想，创业能干什么？嗯，虽然我想做这个家庭机器人，但是，嗯，它它究竟应该长成什么样子？它究竟应该干哪些事情？
呃，它究竟多长时间会到来？我觉得这些事情都是我在仔细思考的，呃，以及。呃，我其实中间也也，就是我我习惯先发散，然后再收敛这样的去思考。所以我我之前也想过，比如说，哎，我能不能做一个专门备菜的机器人？啊，就是因为大家都挺喜欢炒菜这个环节的，但备菜一般大家都不是很喜欢。嗯，我去给我在美国生活的同学、中国的好朋友啊，都打了电话或者是一起约了个饭，我说我要做这么一个事儿，你觉得你会花多少钱买？
嗯，然后因为我觉得美国物价贵点嘛，啊，我觉得就两边我都问问，然后呃，他们的答案就是出奇的一致，他们都会找一个厨房里面最。最相关的东西去跟他做比较，哦，就是厨房里有一个设备或者一个电器是吧？没错，呃，中国的同学相相对大方一些，他跟我说是冰箱，啊，原来是中国同学相对大方，没错，他会觉得，嗯，这个备菜这件事儿对他来说很重要，所以他觉得他可以付一个冰箱的钱，嗯，大概一万块钱或者六千块钱，对，然后。
美国的同学相对更加，呃，对这个事情他觉得没有那么那么对他有吸引力，因为他说备菜过程他也很喜欢，所以所以他会觉得那可能是一个买一个电呃高压锅或者电饭煲的钱，嗯，可能更便宜一点，两百美元啊，就一千多，对，所以呃聊到这儿的时候就这个话题就进行不下去了，因为我们的一个关节可能要一千块钱，啊，而一个机械臂需要七个关节。
呃，光是这七个关节就已经超过了他的购买预算了啊！所以，我呃去想了想家里面的这种某某机，对吧？就是电视机、洗衣机、冰呃冰箱没带机，对，但但但它也是一个机，对，嗯。它的价格就在这儿，嗯，对，所以这是我第一个去想，OK，我我我可能也许如果要做某某机，就不是机器人，它一定不是机器人，至少在机器人的成本大幅的下降之前啊，是很难很难去做这样的事情。
第二件事儿呢，我也因为有很多朋友嘛，跑了很多地方，呃，车厂里面的工呃生产线，啊，然后物流厂里面的这个。做做物流传递的，啊，然后，呃，这个一些传统的制造业，啊，包括一些轻工业，啊，就是比如说，呃，鞋厂等等，我去跑了很多地方，还有一些食品工业，还有这个布草间，对，啊，这些地方我也去看了看，就是。因为当时反正发散嘛，啊，就看看哪儿需要点啥。
嗯，我发现他们都很需要机器人，但他们需要的呢，不是人形机器人，是能够把人的那个活儿干了的机器人。你当时想的是智能家庭机器人，但是你也去看了这些物流和生产的环节。嗯，我觉得我在想事情的时候是发散的过程，我希望我不不漏掉任何事情，我希望能够。仔细的去知道，知道事实，然后根据这些事实做出判断，而不是，而不是我一拍脑袋，我因为我我喜欢，所以我做了。
嗯，那你可以继续说，你说这些场景，你觉得他们其实不需要人形或者类人形的，嗯，对他其实某种意义上，当我们提到说，哎，你们需不需要的时候，他会说非常需要，我们太好了，来一个人形机器人帮我们干了。但你在深入聊的时候，他就是，其他其实在乎的不是人形机器人，他在乎是能不能把那件事儿干了。而那件事本身的价值，啊，是由现有的那干那件事的人的工资，呃，和他做的那个产品的价值共同决定的，嗯，但实际上最主要的还是那个干那件事的人的工资。
呃，很显然并不是特别高，并不是特别高。我们看了相当多的这样的地方，发现，呃，去做替换，其实它更需要一个稍有智能的机械臂，稍有智能的机械臂，呃，而且他在效率的追求上是非常极致的。对他们对节拍、对精度各方面的要求都很高。是的，是的。所以呃，在这样的一个情形下呢，我们发现呃还是有很多还是有很多的这个企业是是很大方的。
他就说只要你能做到这个事儿，我就立刻怎么怎么样啊，给你支付一些报酬呀或者怎么样。对，当然也都是只是聊聊天儿啊，没有任何实质性的动作。嗯，但是，呃，聊完这个以后，我我产生了一个点，就是那些非常高价值的事情其实已经都被自动化了。其实那些特别困难啊，但是价值不高的事儿都留给我们了啊。嗯，对对。然后这这件事儿其实我觉得呃值得做，但是我我又想，其实我我我很喜欢去想，嗯，那那这个事情到底谁来做？
嗯，我们的一个结论就是。因为它足够困难，但是价值又没有那么高，所以我觉得应该是一个通用的东西降维去做的啊，而不是专门去去解决它。因为一旦你专门去解决它，你会相花费相当多的精力和资源去解决一个低价值的事情，所以这个很显然是在很长的一段时间内没有办法那个。打正或者是没有办法，呃，产生一个比较好的收益的，嗯，所以你觉得这个顺序是先有一个比较通用的机器人，再适应它的场景，它有一定的规模，它到一定的成熟度，然后它再渗透到这些更分散、更像毛细血管一样的这种场景。
对我我想象的呃，甚至不是渗透，我觉得就就是因为我们其实最终我们要做的事情就是造一个人嘛。尽管我们现在是家庭机器人，但最终我们是想造一个人。然后他就像现在人类社会一样，它可以很通用，所以那边需要他干点事儿的时候他就过去了。他下班以后，他出去以后，他他可以是一个在在在酒吧里跳舞的人啊，他可以是一个啊在田里种地的人，他可以是一个在在。
课上教书的人啊，但是都是同一个机器人，因为它是通用的，我觉得这样就可以算得过来了。嗯，如果如果他是那个专门在那儿干那件事的人，啊，我觉得人形机器人很难算得过来。嗯嗯，啊，这是你当时你说发散嘛？这你想的第二件事啊？对，去看了一些生产和物流的场景啊，然后。中间还有一个点，就不是不是技术上的点了，就是当时我的宝宝快出生，就是我宝宝是十二月初出生的，所以正好二零二五年的下半年的这段时间，也是一个等待宝宝降生的这样的一个时间点，所以我也在想能不能忙得过来啊？
对，以及是不是？呃，应该更稳定一点，嗯，或怎么样？对，所以这个也是我的一个思考的点，啊，嗯，是的，对，我觉得这是个很真实的想法。本来我也想问的，嗯，因为同时开始新创业和当新手奶爸，嗯，我觉得在精力上各方面都是很大的挑战。对，以后来最后你是怎么得出结论，觉得还是要在这个时间点创业？对，我觉得。时代在召唤。
我很喜欢那个小时候的，呃，广播体操的那个名字“时代在召唤”。啊，我觉得，嗯。我我我在我我上周在刚在那个呃组里面跟大家也在讲，就是说，呃，当年对吧，这个房子变得越来越贵的时候，我们还是小朋友，那你没有买房子，呃，那说明你这个可能你还小对吧？那是你爸妈没有看到这个这个东西，后面创造了巨大价值的这个互联网。
哦，那时候我们在读书，对吧？我们在积累，所以呃，大家也没有那个勇气去退学创业。再往后去看啊，移动互联网啊等等O to O之类的，嗯，我觉得那个时候你都可以说有很好的理由，就我不ready啊。然后到今天了，我觉得这个AI的时代，你又恰好是一个搞AI的人啊，没有理由不没有理由不接受这个时代的邀请啊。呃，这个舞台已经搭好了啊。
然后你说我要忙着带娃，你说我要这个歇歇啊，我觉得没道理啊，无法我无法拒绝这个 offer 啊。从去年八九月份到你思考创业这个过程中间，有什么特别具体的时代在召唤的信号吗？或者技术上的一些具体的进展，让你觉得你来做这件事儿，呃，可能是刻不容缓了啊。嗯，我觉得非常多，我觉得非常多。嗯，你可以讲几个具体的，嗯，比如我我们自己做的。
强化学习的东西，当然后面派也做了他的那个派派star零点六嘛，就是我们看到了在一件具体的任务上面，呃，它可以做到非常高的成功率，百分之百，嗯，可能一百次、一千次的这样的一个验证量量级上面可以做到这样的一个成功率，那一定程度上。那个定点的任务已经某种意义上解决了，定点的任务已经某种意义上解决了。嗯嗯，大模型，嗯，我觉得给大家看到了 scaling law 的上限是非常非常高的。
嗯，只要数据到位，加上合适的模型，那个通用性是。有一个人已经保证了，对吧？伊利亚已经保证了你会有的，对吧？所以你也不用太担心这个不确定性，啊，只不过路径在哪儿还在探索，但是那个答案就就放在那儿，就像。就像呃，我最喜欢的那个《海贼王》里面一样，就是说我把所有的一切都藏在那个 One Piece 了，对吧？
拉夫德鲁，然后只不过你找很费劲儿，对吧？你得这过关斩将去找，但是反正就在那儿啊！大家都说真实的存在的，对吧？那个白胡子说，谁谁也说那。嗯，那那你就去找嘛，没有没有必要去，嗯，这个说，哎，我就不信，对吧？然后，呃，第三个呢，我觉得。这个 agent 我觉得是可以看到一些更厉害的东西，就它也是大模型，但 agent 某种意义上它产生了一种主动性，产生了一种把所有的缝隙都填上的这个能力。
我觉得这个是对机器人来说也是有巨大意义的，就是为什么我们家里有那么多鸡。因为它每个都是专用的，它们的缝隙都靠一个东西叫人，对吧？一个一个生物叫人把它们填起来啊。我的洗衣机挪把东西挪到烘干机，我的冰箱把东西挪到微波炉，嗯，然后我这个对的就它每一个东西都是专用，但中间怎么怎么串起来？因为家里不是一个流水线，你没有办法说冰箱有一个出口，摁一个按钮，然后它就吐出来一个东西到微波炉。
对，嗯，但 agent 智能体这件事儿让大家看到了是有可能的，它可能主动去做，或者你给它模糊的一个意向，它就去做。嗯，因为他操作电脑，对吧？Computer use这件事情本质上跟嗯，在家里面去做这个物理的串联意义是一样的。厨房use，对对，厨房use，嗯，它可以它可以现在可以帮你上传小红书，它可以帮你这个呃管理我的飞书日历。
啊，对我来说，OK，我看到了这个非常了不起的变化，因为以前我需要自己点开日历，然后拉一个条，然后如果是跟美国的人开会，我要。算脑子里算时差，再拉一个条儿啊！这件事我只要是跟他说，他就像我的一个助理一样。那谁不想要一个机器人的这样的一个助理呢？你就你再也不用说，OK，帮我把昨天剩的锅包肉拿出来热一下。
你说那个午饭帮我大概准备一下，好吧？然后那个我把昨天剩菜热热就行了。然后他就都搞好了。我觉得这个也是看到了未来会是非常不一样的，就它就不再是一个什么什么机，而是一个人啊，而是一个人。那这个agent的这个思路，它是一个思路上说对具身非常有启发，是还是说它具体的这个agent的框架，就有些具体的东西其实是可以用在具身智能的系统里的。
我觉得就是可以直接可以用的，可以直可以直接可以用的。对，只不过就是那个它的那个 skills，啊，就是 agent，它不是要调用一些它的技能吗？对，那些东西是具身的 AI 的能力，就是比如说干活，对吧？就就他说他要倒水，那你起码有一个模型得真的能倒水。他说他要叠衣服，你得有一个模型真的能叠衣服。但那个框架把这些能力串起来的那个框架，我觉得。
啊，不能说直接可以拿过来用，但是至少可以高度借鉴的。嗯，对，因为在就是纯虚拟世界的这个 skills，其实它大量的 skills 就是一些 prompt，就是一些 markdown 的文档，嗯。但是这个可能在物理世界要要比这复杂很多。对它，它是problem，但它也是实打实的这个computer use，对吧？
就是它是实打实的。啊，点开了你的一些东西的 API，帮你把一个东西上传了，或者帮你把一个东西下载了，呃，挪到什么地方了，对吧？它其实也是在，如果你认为虚拟的那个世界也是一个世界的话，它其实也是在发生交互。我觉得发生交互这件事儿其实是很相似的，只不过物理世界的交互要困难的多。所以，呃，我们的智能上面的决心当然是把这个物理世界的交互这件事儿也解决，那就可以创造一个物理世界的很好的产品。
嗯，那在讲这个信号的时候，你没有特别提到数据，是因为你觉得数据在比如说二五年八九月份之前其实已经很明朗了吗？呃，我觉得数据数据其实是一个卡点。数据大家认为是一个卡点，是因为，呃，那个时候大家还是很很很多的用 aloha 的方式去采集，嗯，就摇操，对。但所以在今天，我觉得，嗯。比如说，现在有的无米啊，就是手持的无无本体的的采集方式啊，包括视频数据，我觉得肉眼可见的是在变多，是在变得好用。
但这件事儿，我觉得，呃，对我来说，从一开始就觉得是这样的，所以对我来说没有太多变化。我我在呃二一年到二二年的时候，就在做一件很很有意思的事儿，那个那个论文到最后也没有中在一个很好的会议上面，做一个很有意思的事儿。就是做长视频分割，嗯啊，当然现在可能 Gemini 直接就帮你做了，对吧？啊，为什么我要做这件事儿呢？
因为我要。用王刚师傅，或者是这个不知道能不能提哈，就是呃这一些网红的做饭的视频啊，然后我要因为他们的视频有很多剪辑，因为很多都是多机位的，然后对有很多很多剪辑，我要把他的干活的那些东西给。提出来，从这个视频里面去学机器人该怎么做啊？我我觉得视频数据在从一开始就是会被会被大量用到的啊，只不过。为了，因为啊罗话太容易展示进展了，所以大家就是用那种同构的呃这种摇操作，我觉得更容易看到很多进展啊。
但是终局的话，肯定还是视频数据是是终局。嗯嗯嗯。当你这次开始决定创业之后，你取名字的时候，给公司取名叫破壳，为什么取这个名字呀？什么意思？呃呃，贱民好养活啊，贱民贱民好养活啊，就就是那个什么李狗蛋儿什么之类的，就是这个小容易容易活下去啊。然后，当然还有一个还有一个原因就是，当然这是玩笑啦，就是呃，更主要是我觉得很有生命力，很有生命力，呃，很多。
新的想法，新的人，就像是一个这个破壳而出的这种感觉吧，啊，然后另一个就是，我觉得它是一个原点，嗯，就是。呃，我们还是希望追求原始创新嘛，原始创新，所以我们希望这个外面有一个壳，但我们里面的东西是那个是那个精华的东西，然后呃，有一些从零到一的东西在我们这儿发生啊，所以起了这样的一个名字。嗯，因为我也看你自己写的一些东西，就跟你的对具身的一些思考，还包括你创业相关的一些东西，我觉得你想做的这件事情，一个是你非常想聚焦在智能本身，嗯嗯，还有一个就是，呃，你提到就是想去做家庭场景的智能机器人，这个很多公司都认为可能会更远才到来啊，所以可能外界对你创业也有一个标签，就觉得你是呃带着更多技术理想的科学家的创业，嗯嗯，你自己会怎么看这个观察？
你自己是怎么定位的？嗯。科学家创业不好吗？科学家创业有利有弊吧。嗯嗯，你你可以自己回答一个这个问题：科学家创业不好吗？肯定有投资人也问你了。嗯，我觉得科学家创业在几年前呢，大家大家会不喜欢。嗯，大家不喜欢的主要的点呢，就是我觉得两个吧，一个叫做科学家有的时候不太重视商业，啊，对对技术的这个热情过高。
以至于就只做技术，啊，但是做一个公司很显然不能只做技术，我觉得这是呃一个大家可能会担忧的点。另一个就是退路的问题，啊，就是大家会觉得，OK，技术人员不光是科学家，技术人员可能啊，他总还是可以变回一个老师，总还可以变回一个啊工程师，啊，所以他会觉得。不够，不够，不够，熬硬，不够熬硬，对。但我觉得现在时代不一样了啊，这是几年前的观点。
用AI的嗯时间来算的话，基本上已经上古时期的观点了。呃，科学家里面有一个很好的，有几个很好的榜样，对吧？大家也都知道他们的名字，伊利亚。对吧，Hasabis啊，这个 Jeffrey Hinton 啊，我觉得包括最近的焉乐困，对吧？啊，我觉得呃，科学家创业已经是这个时代的主话题了。嗯，我有一个投资人朋友跟我说，啊，他觉得在这个时代。
是从来前所未有的学习好，对创业来说如此关键，啊，因为为什么？为什么？因为其实如果你，比如说我做了一个这样的杯子。我想把它卖出去，科学家一点用都没有，因为造这个杯子的这个东西可能相对比较简单，嗯，但是我们在追求AI的同时，其实追求的是一种。技术信仰，技术信仰，嗯，如果没有对那个很远的事情的信仰的话，最后会变成卖杯子，最后会变成卖卖杯子。
但是我们要追求的不是卖杯子，对吧？我们要追求的是造出一个人，造出一个一个像人一样聪明的东西，啊，嗯，所以。嗯，我觉得科学家的这个视野和叫vision对吧？远见，我觉得在这个时代是最最重要的。OpenAI是非常好的例子，对吧？我觉得这个故事大多数人都都都知道了，就是，但是可能大家不知道，他最开始在硅谷，在硅谷大家也觉得他是个异类，就是说每个人都觉得，嗯，谷歌是最好的，在里面开放的、发散的做很多的科研，产出很多成果。
但OpenAI就相信就是堆数据这件事儿啊，然后伊利亚就是在那儿堆啊，然后。堆到后面，直到 GPT 刚出来的时候，大家还没有意识到；直到 Chat GPT 出来的时候，大家终于意识到了，它的坚定的判断才是改变这个世界世界线的那个最重要的因素，而。这个因素来自哪儿呢？就是来自于科学家的信仰。嗯，其实你刚才提到这几个人，辛顿、哈萨比斯、伊利亚还有乐坤。
因为乐坤，我理解他是刚开始创业，嗯，对吧？刚揉完子，刚开始运营是。然后哈萨比斯和辛顿，其实他们都是做了一段时间之后，他们就被收购了。对，是的，嗯，他好像和一般人理解的那种，就是一个长期独立存在的创业公司，都是都是不太一样的。嗯，医疗也可以说他是开始了自己的新的创业，也没有特别久的时间啊。对，我觉得伊利亚新的公司我还不了不了解最新的进展，但是他在 OpenAI 的时代是里面的灵魂人物，嗯，对吧？
呃，或者说是谁下的这个判断，是谁决定了搞这么多数据的？我觉得就是伊利亚和 maybe Johnson 啊他们几个人，但但我我也不完全了解里面他们的这个。具体的决策了，嗯，对，呃，但是你去看真正改变这个世界的。就是就是这些人啊，呃，OpenAI难道不成功吗？呃，DeepMind被收购了，我想是因为他们开始的太早了。
他们在应该是二零一零年开始，一零年成立的，对，开始这件事儿。一零年是什么年代呢？因为一零年是。ImageNet还没还没对吧？一三年的时候，ImageNet给大家带来很多惊喜，在那还比那还早三年，他能活着已经很不容易了。就是在那个时候，我只能说AI是他的一个，就只能说他的他的远见太远了。嗯，就像一个古代人说：“哦，我要造一台手机，那他怎么活下来呢？
”那个秦始皇会说：“你你在这搞搞搞毛线呀，对吧？”然后那那就但是有一个超级金主谷歌把它买下来，让他接着做他独立运营，对吧？让他接着做他后面的事情。而现在我觉得 Deep Mind 也成了谷歌最重要的一个部分。如果没有哈萨比斯，谷歌的 AI 是就就就被 OpenAI 这些给给快要团灭了啊。对。那你做破壳的长期目标是什么？
你想让这个公司长期独立运营，然后你们最后是做出产品进入很多家庭，还是说？比如说，类似于像 Deep Mind，嗯，这种情况，它可能就是一个大公司，也是你可以接受的。啊，其实还还真不是。就刚刚聊的，其实是科学家的创业嘛。但其实我我并不把自己完全定位成一个科学家。我觉得，因为大家对我的印象更多的是科学家的这一面。
啊，但是，呃，我其实更希望做出一个大品牌，有品牌效应的。To
C的消费级的公司，你这次创业的时候，心中有想着什么公司可以作为你的榜样吗？苹果。苹果，嗯，OK，是的，嗯，雄心壮志啊，嗯，我我觉得，呃，首先小米也是一个很很值得借鉴的这个公司，我更把机器人看作一个智能和消费硬件的结合，啊，它不是不像大模型一样是纯的AI，啊，它也要跟产品、品牌、供应链等等打交道，嗯，而苹果我觉得是定义了一个新品类，因为我觉得家庭机器人或者说一个真正服务人类的机器人，其实在现在是没有被定义出来的东西。
你我我也聊了很多人，每个人都可以说出来一大堆他的想法，但是没没有一个收敛的说法，啊，所以我觉得为什么我第一第一反应是苹果。因为 iPhone 其实 iPhone 之后所有的手机都长得差不多，嗯，智能手机，嗯，对，所有的智能手机都长得差不多，就是一个黑块儿，然后一个大屏幕，啊。几乎没有跳出这个框架的，嗯，所以那机器人应该是怎么样的？
这个框架能不能从我们这儿发生？这是我当然是我希望的，嗯。第二个就是为什么我说，呃，小米也是我们很好的一个学习的榜样，因为，啊，我我我我有读过小米的一些书，我觉得他他有一本书叫做《参与感》，嗯，这本书，呃，我看到了一些。我很理想的一个to C企业的画像，跟用户交朋友，呃，早期的时候可能，呃，会。非常亲近这个用户，也跟这个在乎每一个用户，也在乎自己的员工啊。
然后把这件事情，所有人是心在一起的，把这事儿做好啊。所以我觉得，嗯，小米也是一个我非常就是让大家让所有人参与进来这个产品的定义。我觉得不应该是一个公司自己去定义的，因为毕竟这件事情实在太大了，嗯。他应该是我们取到全世界人类的最大公约数。嗯，定义出来的一个东西。而而我觉得某种意义上，小米啊，我在读那本书的时候，小米我看到了他在论坛上面让论坛的水友们来决定他很多的设计理念、设计的的功能的走向。
我觉得这件事情本身是意义重大的，嗯，因为它其实某种意义上在在取这个最大公约数，但是他做的可能是手机，我们做的是机器人，对。沃乔布斯的一个理念是应该背对你的用户去做设计啊，嗯，其实你不要去听别人在讲什么，他觉得用户调研没什么用啊。就就我我最近也发现这个点，就是这个东西你没有出来之前，你去跟人聊，他会跟你聊出一些天马行空没什么用的事儿，但你这个东西出来之后，你去让人用。
他是能给出非常非常好的呃答案的，对，这是为什么？我觉得，呃，对，就是这两家公司它本本质上是一体的两面对吧？嗯。如果你的机器人放到人家里面，每个人用用着都不舒服，那你仍然坚持去按你的这个思路去来嘛？我觉得那肯定不是啊，我们肯定是让所有人用着觉得好用才。才是才是我们的目标。但是如果一开始每个人说，哎，有的人说我要高的，有的说我要矮的，有的人人说他必须得这个一个胳膊长一个胳膊短等等，那啊，如果你去听太多这样的东西的话，那那就没法做了啊，因为其实大家也不知道到底想要什么，所以我的想法是，我们会给大家一个一个框。
然后在这个框里面，我们会让大家满意啊。嗯，你这次创业之前，除了在叉院工作过，然后在新海途有两年多的创业经历，你没有在产业界。呃，工作过啊，嗯，你觉得这件事情对你想做一个大的品牌，想去定义一个新的产品，嗯。他可能会带来一些什么问题，或者说他是一个问题吗？嗯，呃，我我觉得这个事儿对，就是没上过班啊，没上过班，没上过班这事儿呢，其实，在差院可以算是某种程度上班吧。
啊，对，但那个班呢，呃，就是科研加上教书，他他还不是那种，他不是公司组织里的，对，不是公司的班。呃，没上过班这件事儿，呃，肯定有好有好有坏。没上过班的一个很好的一个点就是。我我其实非常的，嗯，没有没有限定的去做很多事情，啊，比如说比如说我我在我的课上，就是之前可能两年前大家还在说那个用AI呃去做作业可能是一个不好的，嗯，plagiarism就就这个这个这个叫抄袭啊剽窃这这这种，但是。
在今年，我做了一个改革，就是说，呃，你的作业如果没有手写一行代码，我可以给你适当降低你的这个评分标准。就是说，你做的到八十分，我就给你一百啊，因为我觉得就是未来的工作方式已经变了，啊，你不用再你你当然你要会，但是。但是，也许会的会的内容已经发生变了，所以就可以很很不受约束的去去想一些事儿。呃，在在公司里也一样。
嗯，到底我我们应该用怎样的工作流去做这这件事儿？到底我应该去怎么样定义好这件事儿？到底我们这个公司的组织是怎么样的形态？我觉得都可以创造性的去做。我们的呃未来也许等我们有了新办公室，呃，大家可以看到我们办公室会像一个家一样。然后这个客厅既可以用作平时开会，也是机器人在里面训练，然后也可以我在里面录播客。
对，就是。嗯，我觉得很多东西可以打破一些常规，这是很好的。我我猜你们办公室肯定得有个厨房啊！啊，当然，当然，当然，我们我们会就是。我们会希望那个办公室整体是一个大家，嗯，然后然后大家就在这个家里面工作，嗯，然后这样子场景也解决了，啊，然后大家工作起来也很很乐呵，对，当然这个还要装修一阵子，嗯啊。对，但当然也有一些坏处，就是很多标准化的东西不是很熟悉。
嗯嗯，但是这些东西我觉得我们最近也招到了一些人啊，学习了很多啊，有各种知名公司的小伙伴们加入，嗯。对，我觉得那些东西是可以学的，是可以吸收的，嗯，但是不受限制的去想事情这件事儿，很容易就回不来了。所以对我来说是利大于弊。嗯，你们现在团队是什么情况？可以简单讲一下吗？呃，我们团队现在还还很小，刚刚刚刚起步嘛。
呃呃，有很多是就有几个硬件的人，有几个软件的人啊。然后可能呃，我以前lab的人，然后这个我的同学，我们经常说我们这也是一个机器人兴趣小组了啊。然后最近在造我们的第一款产品，对，嗯，啊。我们会迅速的扩张，但是，嗯，可能会希望我们来的都是最好的人吧，啊，就就是。在各个领域真正能够把事情做到极致的人，啊，是我们想要的画像。
你们你们现在这个团队就在现在基础上，你们有什么特别需要补充的人啊？我觉得正好，因为新公司嘛，也可以广泛的讲一讲。嗯，我们希望有有过。一些To C产品的硬件工程师能加入到我们，我们是很认真的，想把这台机器人送进家里面去。啊，我们也希望有最上线的、最有才华的。AI的研究者加入到我们里面去，因为我们希望从零到一的一些创新在我们这儿发生。
呃，同时我们也希望懂产品的大家可以。看看我们啊，因为我认为产品是这里面非常非常核心的一环，本质上是可以跟我们一起来定义。未来人类的生活方式，所以我觉得非常激动人心。可能大概是这些人吧。你可以讲一下，就是你们在出发这个时候啊，你们的一些核心假设和判断是什么？我看上周在小红书上你分享了一个帖子，就是你和Eric
Zhang，嗯，你们面基了一下，他是One X之前的首席科学家，嗯，对，然后你之前是星海图的首席科学家，嗯，他现在应该也可能是在筹划自己的创业，对。
然后你写了一些你们的共识，你可以就结合这个一起说一说吧，就你们的一些核心假设和判断是什么？对，我觉得第一个就是我们都对机器人的发展是非常乐观的。嗯，就十八个月这件事儿，我还挺惊讶，是他先抛出来的，因为我自己也是也是这个判断。然后你说具身智能进家庭的时间是十八个月？对，嗯，对，十八到二十四个月。嗯，然后嗯，所以我我一直觉得我可能是一个非常乐观的人，但没想到这个世界上乐观的人不止我一个。
对，然后第二个我觉得我很认同的就是。我们应该相信生态，相信生态这件事儿是做机器人公司的一个核心的假设，就是我们不会把所有的事情都在我们这里in house的，就是在我们这个公司内部全都做了。嗯，比如说，嗯，我我们真的需要自己去研究一个，比如一个摄像头的。帧率可以再高一点吗？也许我们不应该去做这个事儿。
我们真的需要研究那个电机的线圈该怎么缠吗？这个也也未必。这个在之前巨神智能公司里很普遍吗？我觉得有相当多的这个巨神智能公司会把大多数的可以看到的事情都放在里面去做吧。毕竟融到了很多钱，然后也很自然的去去做。但是，呃，我总觉得聚焦和极致是我们的想做的风格。嗯，就是在当我们新公司成立的时候，公司文化，我把极致放在了第一位。
嗯，所以如果想要极致，你就不能是一个面面俱到的公司，因为大家都知道现在这个注意力是有限的啊，人的注意力，一个一个组织的注意力是有限的。那你的注意力都放在A上面的时候，B一定是一个稍相对平庸的一点的东西，啊，而你的注意力。只能放在几个重要的事上啊！最终我们，如果我们希望自己不平庸的话，那这个事情不能太多，不能太多，嗯。
而很显然，我们想做那个最重要的事情就是啊，AI和产品，对吧？AI和产品就是智能的能力和和产品，我理不能理解是这个机器人的本体，或者说更全面来说是什么？产品，我觉得更更多的是。这个机器人本体配上AI以后，能不能服务好用户？能不能让让每个人用起来比较愿意去使用？嗯，你们当时还讨论一个点，是说具身需要AI native之前的路径原来都是错的啊。
嗯嗯嗯，对，有很多人问什么是AI native，我觉得这个就像世界模型这词儿一样，就是就是定义太多了啊，但是。首先，我觉得不是传统的机器人。我我我底下也也给他回复了，就是不是传统的机器人学，not robotics。嗯，对，不是传统机器人学，就意味着你不要一个一个的去解决一些很难的任务，这样走不通。
因为任务无法穷举，嗯，呃，那可以说传统机器学是一个rule base的，不是rule base的，他们也可以是deep learning的，只不过它是一个个小模型，针对一个单独的任务去训。对，就是我觉得这是一个大的那个脑回路，对吧？一个大的一个思维，就是说，嗯，传统机器人学喜欢做什么事儿呢？喜欢做超级酷，但是，但是就是只能解决这一件超级酷的事儿。
其实某种意义上，嗯。他的极致就是现在的那些翻跟头，嗯，武术跳舞，对对，他的极致就是。当然，在在早期，就是如果呃这个去往往往以前翻，你会发现传统机器人学最开始就最喜欢干这事儿。再往前还有更更极致的，一个棍儿上面有个旋转的东西，在上面再摞一个旋转的东西，三个陀螺叠在一起。怎你怎么样动底下这个棍，让这个三个陀螺不会倒？
哦，我在工博会还看到过那种演示，就是有比如说三个机械臂，然后有一个拿着酒，有一个拿着红酒杯，嗯，然后动得非常快啊。它从它那缝里动来动去，对吧？对，就是相互这个酒倒来倒去的，然后也没有洒出来。嗯，对对，这个就是机器人学的典型，就是。很帅很炫，通过一些精妙的数学也好啊，一些很小的模型也好，呃，能解决一一个非常特定的事情。
之前库卡还有一个广告片是搞了好几个机械臂组了一个乐队，嗯，就是有打架子鼓的，嗯，有弹贝斯的，嗯，就它它其实都是编程好的嘛，但是很酷炫，嗯。但我觉得如果弹贝斯能编程好还是挺厉害的，但但但但它肯定不是通用的FZ和AGI的那条路。它本来也是个广告啊，是的，嗯，是的。对，所以，嗯，我觉得不是机器人学，嗯，同时，呃，也不是自动驾驶。
为什么不是自动驾驶呢？嗯，我觉得自动驾驶是，嗯，大家很重视数据闭环，并且把一些路段跑的足够好。比如说我如呃，如果我在呃，比如学校附近、清华附近，那也许我应该把五道口的所有路都踩到足够多的数据，然后把五道口搞定啊，然后我再可能到中关村，然后再到海淀区啊，等等，这样子去做，嗯。我觉得它不是一个通用的解决方案。
用自动驾驶的思维的路径依赖来做具身智能的具体表现是什么样？因为这行业里确实有很多之前是做自动驾驶背景的创始人啊，对，但这不并不代表他们会路径依赖，对吧？嗯嗯，我只是觉得，比如说。我先解决一件小事儿，然后获得一些这件这个小事儿的数据，然后我期待我还有一个第二件事儿，我再用这个的数据让它变得更好。我觉得这样子去做可能是比较困难的。
你就说在一个。呃，小的场景或者环境或者事情上，去追求你刚刚说的数据闭环，然后做好，你觉得？你觉得这是？我觉得是做，你觉得是做不出来的。当然，这是我个人的判断啊，就是，嗯，大家别打我，呃，没事，你可以，但是你可以放开了讲哦。对，但是我觉得，嗯。其实还是大模型给到的启示嘛？嗯，大模型就是把所有的数据放在一起。
我我可以讲一下，为这里面的这个这个核核心的点是什么？就是就A I本质上本质是一个归纳器。他看到，比如说，他看到咱俩都有水杯。假设AI这辈子只看过这个这个一个事情。他就会总结出人都要用水杯啊，但是其实不一定啊。比如我的，比如我的那个宝宝，他就没有用水杯，因为他就一直喝奶嘛啊，所以他从来没有用过这种带把一个马克杯。
所以那当AI看到一个比如婴婴儿从来没有用过的时候，他会得得到一个结论，就是有的人会用水杯，有的人会不会用。所以它这个归纳器一定程度上就是。他看到的案例越多，他归纳的那个结论更越好。嗯，所以多样性是很重要的。对，嗯，且这个东西是不能后来补上来的。就是说，他已经得出了人一定要用水杯这个结论以后。你再给他补新的数据，他是很难去改变他之前归纳的这个结论的。
你说不能后来补的意思，就是说这个不能在预训练之后的流程和环节里再补，是这个意思对吧？对啊，对啊，就至至少会那可能会带来巨大的这个痛苦。你可能需要再把下一就是那个婴儿的这个这个数据大量的提供。那其实本质上，那你最开始就应该把所有的数据放在一起。你还说了一个是 not caveman deployly。
不是史前的深度学习啊，对，这个是指什么？这个就是我觉得就是还有很多人就是对深度学习就很喜欢搞深度学习小模型嘛，深度学习小模型呃一度一定程度上也是端到端的，呃也是可以做很多很多的很。这个很多很多的事情，其实它有点像 robotics 新时代的 robotics，我觉得它是结合前两个，对吧？就是你永远不要指望一个小模型叠加一个小模型叠加一个小模型叠加一百个以后，它等于一个大模型啊！
我觉得不要去有这样的期待。嗯，那它是小模型，那 OK，如果你只是每天搬一块砖，然后让它从早到晚搬做一一件事儿，我可我觉得可以用小模型。但如果你想要通用的智能，我觉得小模型。开始就走错了，嗯嗯，你觉得你你的这种具身智能需要AI
native的想法，它现在在行业里是一个多大程度的共识啊？因为从大语言模型的这个思维来想这件事情啊，嗯，好像觉得就是我在预训练的阶段需要海量的多样性的数据，是一个比较自然而然的思路，嗯。
但是可能之前几年行业里确实也有很多就是你说的另一种实践，就是我可能现在一个小的任务上我去追求数据闭环，嗯。就它为什么之前会有这种区别了？是因为一些客观原因导致吗？比如数据很难获取，还是因为什么呢？对，我觉得就是大家还是没有完全相信 AI 的产生。我觉得没有完全相信，嗯，没有没没有完全相信 AI 可以产生那个通用的 A AI。
就很多人做具身智能，但我觉得相当一部分人还是觉得它是一个机器人，然后它就跟工厂里的机械臂一样，只不过它是人的样子。啊，他他不相信那个 physical AGI 会诞生。嗯，我觉得这个是一个很重要的点。呃，另一个就是，因为 scaling law 几乎每个人都要讲，没有人会说我不信 scaling law。
在今天这个时代，对吧？他如果说不信 scaling law，那他，嗯，也也讲不出更好的故事了，对吧？但是呢。他可能觉得，OK，scaling
law就等于我有很多很多的数据。我觉得这个其实不是的，对吧？你在一个固定的封闭的环境里面。采再多数据也没有任何用处，因为本质上是我前面说的那个归纳的事儿嘛。你看的案例的类型不够多，你是归纳不出来正确结论的，啊，所以所以我觉得有很多的，有的人不信 physical
AGI，有的人通过做之前的事情成功过，啊，所以他觉得这次也可以这样子成功，啊，还有一些人可能。
就是不喜欢不可解释的东西，嗯嗯嗯，我我最近看到一个朋友在用了 OpenCLL 之后，开始动摇他原来的对可指可解释性的追求了。就他以前一直觉得，他甚至都不用大模型，他觉得搞 Deep Learning 的人都是在，嗯，怎么说呢，炼丹师嘛。你这个朋友是做什么的呀？就做机器人的，O O K，做机器人的人不用大模型啊。
对对，他他是做传统机器人优化的，做优化的。然后他就他就觉得做 deep learning 都炼丹，那些不可解释的东西用数据怼一怼，然后又出来一个东西，呃，何必呢？就就是他说最后一定是一死胡同。只要他用了这个 Open Cloud，然后或者是用了 Cloud Code，对吧？然后他会会说。O.K.即使是炼丹师能做到这个程度，我已经认了他，他他太强大了。
嗯，对。你觉得就是大模型的这个思路啊，就是它用在具身领域，因为机器人最后如果真的要用起来，是很追求可控和安全的。嗯，大模型其实现在大家也会讨论说它是一个巨齿型的智能，它在有些很难的任务上它也表现得很好，但在一些很简单的任务上它也会掉链子啊。嗯，这会是个问题吗？啊？我觉得会是一个问题，但是就让让经验来来来说话吧，让经验来说话吧。
就像，呃，之前我我记得是不是凯明在参加一个活动的时候。有别人也问了，说你觉得自动驾驶让一个深度学习的模型来开车，那那有多危险啊，对吧？那万一它掉链子怎么办？嗯，我觉得凯明那个回答很好，他说，哦，这个，那你做一个老司机的车的时候，他也没有给你保证说他一定不会撞车。但是你还是相信他，因为他可能之前开了那么久的车也都没有装过，嗯，所以对大模型来说也一样，对具身智能来说也一样，只要他在足足够长的时间里面，嗯，都没有犯过重大的错误。
啊，我我我觉得我就可以相信他，虽然他没有保证，但是从经验上来讲，他不会。嗯，对。另一个呢，我觉得就是在产品设计上面呢，要就就从AI的角度，我觉得只能这样，因为大模型这条路就是数据驱动的，它就是有会有一些窟窿，然后这些窟窿只能在跑的过程中把它补上。但从产品设计上，你是可以。不去把这个产品搞的太呃，这个这个激进，或者是有有明确的我不做什么啊，有有明确的我不做什么。
你只要有明确的不做什么，那你就酿不成大祸，对吧？就是呃，比如说我我们想做的这个产品，我们第一天就说我们不做直接跟人体接触的任何服务。嗯，比如说，比如说，你可以定义一下这个对老年人的身体擦拭啊，然后给他翻身啊，把他抱起来啊，小宝宝的这种抱他呀，然后这个捏他啊，碰他啊，然后包括按摩呀，呃等等啊，所有的跟人体直接接触的。
这些事情我们都不去做，因为这些事情一旦你出了问题，虽然我觉得算法上是可以尽量不出问题的，但一旦出了问题是巨大的风险，嗯，而且也，嗯，对，就就这个会很很慢很慢，因为呃。政策上面也会有很大很多挑战，而且用户心理上有挑战。就我是个用户的话，我也不想和机器人接触。呃，其实还真不完全是，很多用户特别想，就是我也有朋友就说，哎，我我父母那个年纪大了，然后就是如果能有一个这样机器人，能啊平时给他们喂一下饭，我都会感觉很。
很有用，对。但我说这个就那个，我们可能最晚才会做，就是不会是我们最开始就可以做。如果要选的话，我会把这个放在最后。我们以前讨论过这个问题，去年的时候，嗯嗯，因为其实喂饭这个是很难的，因为它涉及到你的准确性啊、力控啊各个方面啊，嗯嗯嗯，所以我觉得。嗯，就刚刚刚提到，就是说，AI总会有一些窟窿，对吧？就是这锯齿状的，有一些很低级的错误。
那我们就可以在产品上面让，即使发生低级错误，也不会带来巨大的问题。就像小朋友一样，他也会犯犯很多低级错误。但你只要告诉他别玩火柴，对吧？别玩煤气罐儿，呃，别玩尖锐的东西，嗯，你只要把这些东西规规定好了，他大不了就是把你家遥控器给摔了，啊，也也问题不大，嗯。嗯，就是在基于你们的这些核心假设和判断，你们公司第一阶段会重点做什么呀？
你也可以讲已经做了什么，因为其筹备期也做了一些事情了，嗯。嗯，我我们第一阶段就是会造我们自己的硬件本体，然后会训我们的这个AI模型，比较粗糙的，就是这两件事儿。嗯，然后第三个我觉得就是定义我们的产品。嗯，我觉得三三件大事儿吧，三件大事儿。嗯，这三件事儿有相对具体的可以透露吗？比如说你们的产品形态，你现在是怎么设想的？
你当时不是有考虑过，比如说专门备菜或者做什么？嗯，现在怎么想这个事儿？对，就是那些不是也都给了一些负面的反馈吗？所以，我们还是想，嗯，做通用的嘛，还是通用的一个人形的一个状态，嗯。但可能我们轮式和足式都会做，但是可能会以轮式作为这个先切入点去做轮式的啊双臂这样子。轮式双臂，对，这是你们第一款的一个形态，嗯，对对，嗯。
然后足式我们可能会同期开展，同期开展，嗯。我不知道现在深入到一些细节没有啊，就比如说。呃，它的续航啊，比如说大小啊，你觉得在家庭这个场景它怎样是合适的？包括你们最开始的目标市场，它是偏比如中国的家庭，还是欧美的家庭，还是什么地区的家庭？因为每个地方可能也差别比较多啊。对，嗯，我觉得呃，像续航这些呃，可能还还有待讨论，因为嗯，很多时候要看。
很多时候要看它的这个使用的方式啊，跟产品定义高度相关。但，但我想象的，呃，至少是一个，比如说两小时左右的续航，因为它可以回充嘛，就是因为你一般也不会需要机器人在家里面连续干两小时以上的活儿，那活儿也太多了啊。然后回去充一会儿，然后可以接着干。对，嗯，然后在这个，呃。家庭的选择上面，其实我们是想做全球的，嗯，就是每一个家庭，嗯，我会有一个想法是，当它真正足够通用的时候，很有可能，嗯，它不太受到具体这个家庭在哪儿的限制，就像。
A I的模型，它用比如说英语训了百分之九十九，这时候你往里面插入一些别的语言，它可能不需要等量的，比较少的，它就可以在那个语言上也学的不错。嗯，所以我会期待，呃，我们的这个家庭的这个模型可以在各种各样的家里面都都有很好的效果。嗯，对，因为它这里面涉及到一些特别具体的问题啊，比如说欧美的家庭如果是独栋的话，包括日本，它可能就有楼梯；但中国的很多家庭是平层，是一个公寓楼。
嗯嗯，对，嗯，包括那个就是机器人的电池，比如上次我和千寻的韩风涛聊，他就说现在。机器人所需要的这个锂电池的大小，它能不能进家也是个问题。因为比如像电瓶车，其实那个电池你就是不能拎到楼上的。嗯嗯嗯嗯嗯，是的，是的，对，呃，我觉得具体到那个呃场景里面。就轮式 的肯定有他自己的这个局限性嘛。就如果他是一个带楼梯的，那恐怕只能一层有有一个了，对吧？
我觉得轮式的是没有办法真正对他可以坐电梯啊，对，但轮式是没有办法真正意义上这个爬楼梯的嘛。对，呃，但我们可以尽可能的让它轻一些啊，所以可以便于搬运，嗯，然后比如说像电池大小这些，我觉得其实对，除了它要呃这个能不能进到家里面，其实还有很多很多的这个限制，比如说你出海的时候，大电池其实是会有很多挑战的啊，对，呃，我觉得这些事情。
会有就不光是电池，会有很多，包括它的重量啊，是对，嗯，如果它挂掉了，对吧？它它在那儿突然宕机了，别人能不能把它送回它的那个基站去，接着去充电啊？等等，我觉得，嗯，这里面会有非常多的细节的问题，嗯，对，但我们想的是，嗯。想要解决这些产品的问题，需要深入到场景里面去看啊，才可以。但但是那个AI的模型它是通用的，嗯，模型这方面你们现在具体准备怎么做？
可以讲一下大的思路。对模型，我们想做，呃，强化学习，基于强化学习去做很多事情吧。嗯，就是，嗯，我我一直觉得，就是还是从AI宏观的角度去去去想，AI可能需要。获得探索的能力，啊，就是跟世界交互产生数据，对吧？第二就是对数据有自己的评估，然后第三个就是怎么样使用好这些数据，其实就这三块。呃，现有的这个很多地方可能对低估了强化学习，嗯，或者说，呃，低估了。
刚才我说的评估的这一步，嗯，就是其实我们的数据是质量是良莠不齐的，有好的有坏的，啊，我们把它一就是全都怼进去去训，啊，一定程度上。会带来一些问题啊，就是说那些坏的数据会使你的策略劣化，除非坏的比例特别小，它可能会被平均掉。如果坏的比例不那么小，但这个坏也不是说完全就不行的数据，而是次优的数据。那这个时候我们是不是应该给他一些评分，给他一些评级啊？
以及还有一些失败的数据，我们是不是要把它用起来？我觉得这些是强化学习能够覆盖的这个范围。那这些事情，我认为是我们跟大家的这个模型上面会有比较多的不同。嗯，所以啊，强化学习我们会希望这个机器人也自己去跟这个世界交互，然后学习到更多的东西，然后并且对数据进行自己的判断。对，你们的整个就是软件这块的系统。
它会是一个统一的模型，还是它是会会分层，然后有很多不同的模块来组成呢？呃，会是一个统一的模型啊，会是一个统一的模型。呃，也许那个顶层的V R M是一个就是分层的，对，但是这个。干活的这个肯定是一个统一的模型，就它整个跟动作跟行为相关的是一个统一的模型。对，这个就回到我们那个归纳法这件事儿嘛，它必须得是统一的模型。
嗯，因为你是放在一起训的，你用不同的数据。对，因为它一个一个任务解决，它解决不完，而且它没有办法通过做一百件事然后领悟到一千件事，这这个这个事情永远都不会发生。嗯，所以所以必须是一个模型。哦，据你所知，这种一个模型在现在的业界普遍吗？因为大家经常会讲端到端，嗯，会讲一个统一的模型啊，嗯，但实际上，比如说目前我们能看到的，已经在呃用起来，或者说有些
demo 的这些机器人，它实际上是一个什么样的模型结构？
嗯，我觉得预训练大家都还是一个一个端到端大模型嘛。嗯，但我觉得在后训练，其实大家，嗯，我不知道大家是怎么样的，但是我的观察是，大家就是在自己的一个任务上面后训练一下，然后就没了。那其实最终你是把你预训练的一个很大的东西在后训练上面给它这个收收缩到一个具体任务上。我们其实是想做。规模化的后训练，就是让这个模型在后训练之后仍然保持着它的泛化性。
啊，且，啊，这个模型能做很多很多种任务啊，这个是呃，目前做强化学习后训练大家可能做的比比较少的东西。所以跟之前的思路的不同，就是除了预训练这个环节，它是一个统一的模型，是追求通用和泛化。在后训练，你们也追求这个？是的，嗯，通用泛化，但是后训练会多这个高效和成功，嗯。高效和成功率，嗯，你怎么看？就是这种方式，它有可能在最初期的时候，它每个任务上可能表现都比较差。
呃，对，有可能，因为它毕竟是若干个这个机器人同时在学嘛。嗯嗯，对，但是这没关系啊，本来这就是训模型的循序渐进的过程，就是它就应该每个任务都比较差，嗯，然后在渐渐的大家都变好，都变好，然后突然所有的东西都所有的任务，所有的任务都变得比较好，嗯，而不应该是我在一个任务上特别好，在别的地方都不行，然后再对，这其实就跟我前面说的。
呃，A I native是是是一致的，嗯，不要担心它所有的上面都比较平庸，因为它会在再过一年，它会变得在所有上面都很完美。从它在所有上面都变得很平庸，到它在所有上面都表现出一个比较好的能力，嗯，这个确切的时间，你刚刚说是过一年啊？我不知道你这是指确切的还是？啊，这不是确切的，这是我随便说了啊。OK，那确切可能是多久呢？
呃，就好预测吗？不好预测，不好预测。对，因为我觉得有的时候，为什么大家可能会追求在一个任务上，他先去后训练，让他表现的好一些？因为公司一旦运营起来之后，其实你是有各方面。呃，在看着你的，包括团队内部，包括投资人，包括市场，对吧？大家是希望能看到，好像一步一个脚印，它这个反馈在不停的出现啊。嗯，我觉得你说的那个方式，它在技术上是有它的合理性的。
嗯，但是它在就是你怎么去组织一堆人，包括你的外部的资源方，大家相信你们一直在进展上，我觉得它是有更多需要解释的地方。嗯。呃，首先这是一个双向筛选，嗯，就是我我还是很喜欢 OpenAI 早期那个尴尬的状态作为一个情况，就是，嗯，我我想那个时候他们一定非常艰难，因为。他说：“我要 scaling，我要堆一大堆数据，我就能做出一个超级的智能体。
”那、那、那、那不相信的人是大多数吧？嗯，所以我说是双向筛选嘛。但也有人相信，嗯，也也有人相信，嗯，所以就。去找相信的人一起同行就好了。嗯，OpenAI在美国，它其实是一种蓝血创业嘛，就是有像马斯克、有霍夫曼这种，他们之前已经赚了很多钱的富豪，嗯，他来支持这个事情，嗯，呃，包括赛门奥特曼等等，嗯嗯，你觉得在中国这个环境之下，嗯。
呃，给你的这个空间有多大？嗯，你双向筛选之后，万一很少有人站在你这一边，嗯，肯定也会有这样的风险。所以我们也不会说是完全不展示进展的这样子去做这件事儿，对吧？我们也会有很多的进展拿出来，我们也规划了很多中间的中间的进展会给大家看。只不过，嗯，我我我当时其实还挺惊讶的，就是最近在跟很多投资人朋友聊的时候。
嗯，我我会想着，OK，他可能会想听一听那个他那个 milestone 是什么样，嗯，他会想听一听，我能掏出在短期内掏出一点，比如三个月能不能掏出点东西，六个月掏出点东西，然后，嗯，还确实还是有一波投资人跟我说，那个华哲，其实我不在乎这个事儿，嗯。就我在乎的是你最后做的这个东西是不是最大的那个东西啊？
我我我我其实嗯，这个他说现在投资的心态也不一样了，你不要把我对，就是嗯，也不要怎么说呢？也不要小瞧投资人的这个对未来的梦想啊，就是他们这句话很好呀，不要小瞧投资人对未来的梦想哦。对啊，就是就是他们也是想要追求那件事儿的。啊，只不过他可能是以投资的形态，就他并不是说最终，当然大家都希望赚到钱，但是但是并不是说呃想象的那种极致的给你压力，或者极致的一定要短期内看到什么怎么样怎么样。
对对，我觉得大家的。大家，大家也在改变，嗯，对，对，我觉得现在具身智能在一个投资的狂热期和上升期，嗯，对，但是你可以预见这件事儿肯定之后会有波动，对，就是就是，呃，但当然现在还是大家充满热情嘛，啊，因为，嗯。这件事儿太大了啊！就如果你一定要选一个足够改变人类社会的事情，那也就剩下什么去太空，然后量子，然后具身智能，对吧？
可控核聚变，可控核聚变，对。但是这三这四这四件事里面，那个。确定性最高的其实就是具身智能，虽然它也很远，但是它它几乎是确定的会到来的。嗯，其他三个，我觉得，呃，我不太懂啊，但是我觉得比我们这个远点儿啊，更远点儿。对，所以我觉得很正常。一个，呃，虽然很远，但确定性呃不是那么低的这样的一个事情，成为一个热门的标的，我觉得是是是理所应当的。
那实际上你们规划的一些 milestone 是什么了？比如说你前面说到进家庭式，你觉得最快十八个月吗？嗯嗯，十八月之后会发生什么？我们希望对，就是比如两年的时候，已经有人在用我们的这个机器人在家里做一些事情了。二八年，对二八年初，二八年初，嗯，到时候我们可以再做一次播客，可以啊，然后你可以说，哎，你怎么没做到，对吧？
那我还是希望做到吧。啊，对我，我我觉得就是至少我们我们的办公室会做成一个家的样子，至少我觉得，嗯，应该他在那个办公室里是可以玩起来的，就是在一年左右的时间吧。就是我我在这儿跟这个机器人说，你在。就在这个家里，对吧？啊，起码起码得能做到一些能力了。到到通用的家，我觉得那确实可能要两年，对这样子。呃，在你设想的这个两年达到那个状态的中间，你觉得有哪些呃事儿是比较难的，或者说还有些悬而未决，你不完全确定能否解决啊？
包括确定的部分，你也可以讲讲啊。对，我觉得就是数据上的使用肯定还是比较比较确定性的，会往视频这一侧走嘛。嗯，所以呢，数据量也会比较确定性的变得平权。嗯嗯，这是一个啊，对，呃，然后在模型测，嗯，随着数据变大，模型测也一定会一一定会变大，能能力也会越来越好。嗯，对，嗯，第三个就是大家越来越接受这样的一个机器人，可能会成为我未来的生活方式的一种终端，就像现在每个人都用手机，嗯，一样都用智能手机一样，嗯嗯。
大家接受度也会变得更好，嗯，所以我觉得这些都是相对比较确定性，嗯，不确定性的其实就是路径嘛，就是我究竟该用一个怎样的模型把这些数据都吃进去。嗯，我应该用一个怎样的本体是大家最能接受的？这个里面有什么科学性的难点吗？你觉得硬件不是个卡点，材料、能源之类的？我觉得硬件硬件也是一个卡点，但是它是那种可以攻克的卡点，就是不是那种就是确定不不确定的卡点啊。
就比如说我。我缺一个电机，其实某种意义上，我我大概率都能造出来，或者我都能找得到，只不过可能要花一些时间，嗯，对，花一些力气，花一些呃思考，呃，但但基本上是比较确定性的。就关于就是你刚说的第一个不确定的部分，就是这个一个什么样的模型可以把这些数据吃下来？你之前其实大概分享了一个思路，你说是预训练配合先验学习，就是获取这个先验很重要嘛？
这个先验就是我们总结的世界的规律嘛？那，嗯，就是那机器人需要什么呢？是需要这个世界的物理先验，对吧？它需要的其实不是语义先验，语义先验啊，某种意义上靠V R M单独就可以提供了。嗯，对，那物理先验其实更多的是我知道一个物体掉落以后，它会。弹起来还是会就落在地上等等这这样的事情，嗯，所以我觉得这这个事情会会会蛮重要，嗯，有了这样的先验，你的机器人才有可能更更快的适应到新的环境里，对吧？
然后配合上预训练，就是在机器人上面再做预训练，可能啊带着这些先验，它可以学到很多具体动作上面的先验，对吧？这也是一种先验，对吧？从物理到动作。啊，或者叫从物理到交互啊，我觉得他可以学到我该怎么样跟这个世界大致怎么打交道，然后再到后训练可能是啊，学到更多的具体怎么样把事情做好。嗯，物理先业怎么赋予机器人？
或者说怎么？这有很多啊！这我觉得最近最近就是世界模型也很很很是一个很好的这个物理先验，对吧？啊，然后你可以用它当做你的模型的这个骨架网络，对吧？啊，然后你也可以把它当成一个。生成器啊，数据生成器，嗯，你也可以就是直接用它，这个的下一帧，然后再求一个逆解，把中间的动作求出来。我觉得这块还是一个待探索的状态。
那你可以讲你现在的倾向吗？对我，我觉得我们目前还是倾向于把它当做它的骨干网络。像这一部分是不是也是可以留给生态的呀？就比如说，留给生态，就是比如说世界模型，可能你们不需要从头做，对吧？包括VLM，肯定你们也不需要从头做。对，是的，是的，是。这这个我们也觉得，对吧？也有专门做这个的团队嘛，我们也没必要去从头做，对。
所以你预期就是按照你现在这个思路来做一个矩阵模型，你觉得它大概需要的资源是怎样的？就是你们在具身本身的预训练和后训练上去投入啊，到有第一个版本，你觉得大概是需要投入多少啊？嗯，这个其实取决于呃数据量嘛。嗯，就在现有的这个数据量下，可能就是一年一到两亿的投入，可能就就就就是一个比较合理的，因为现在数据量很小嘛。
嗯，你说人民币一到两亿人民币，对我觉得到那个数据量起来了以后，我觉得就会跟大模型的那个投入量差不多。哦，那也会是一个很重资源的竞争啊。对，我觉得后续当那个路变变变得收敛的时候，可能资源量会变得比较重要。嗯，如果十八到二十四个月之后，像你所设想的智能机器人就已经开始进家庭了，你觉得更大的公司会怎么反应？
会在什么时候跳进来？因为家庭是大家认为很终极、很大的一个场景啊，会在那个时候跳进来，会在那个时候，就是十八到二十四个月之后。嗯，我觉得是的，因为更大的公司它本质上。没有办法离开他的主营业务去做新的事情，他只能在这个地方驻扎一个小的哨兵，然后可能一个小的 lab 啊，在这儿去做啊很多事情。但是当他发现这个事情可以变成主营业务的时候，我觉得他们也会来的。
在你现在这个阶段，你最关注全球的什么同行呀？你之前自己在知乎上写过，你说 generalist 还有派的一些进展是会让你焦虑的啊。嗯。对，呃，派generalist Sunday，嗯，还有Figger吧，Figger，Figger我很关注他到底是不是真的。他对，因为Figger他处处透露着一种好像又很厉害又有点营销的这种气质啊。
呃，对，就主要是他昨天前天又发了一个新的视频嘛，就是整理整理厨房的那个吧，啊，这整理客厅的那个。太丝滑了，然后也太厉害了，然后以至于，嗯，我很想，我很想现场看一看，我很想自己去那个场景里面挪一挪那些东西，看看到底。Workwork会不会像特斯拉那个突然那个机器人自己开始摘眼镜了？嗯，对，那是一个人在摇操，对，嗯，对，摇操的人把头显摘掉了。
对啊，所以，所以我我就是想知道，对。然后另外三家，我觉得某种意义上，他们的基因决定了他们做的东西一定是真的，嗯，就是做的都很好啊，在智能上。所以你主要是关注他们智能能力上的一些进展，你觉得这是全球最领先的？嗯，我觉得智能能力上的对，然后，呃，产品设计上的我也这个很喜欢三D的，然后国内有一家公司叫富立业，啊，我很喜欢他们的GR三的那个白白的那个机器人的样子，嗯嗯嗯嗯，对，就是它是和家庭这个场景是，对比较契合的，对吧？
对，还有一个机器人公司叫方纳。嗯，f a u n a，然后它那个是一个扁扁扁很扁的头的一个一个机器人。嗯，我也我也觉得蛮好玩的，就这这这是产品设计上面，我觉得是我比较喜欢的几个。嗯，还有小鹏，嗯嗯，小鹏那个也很酷。就你提的几个智能上你最关注的公司，Sunday Generalist派都不是中国公司，这这个说明什么呀？
其实我们第一次对话的时候，你记得在东升大厦，对，嗯，你说你回国的原因就是你相信东升西路，对。对我我我我觉得最好的东西最终会在中国出现。嗯，对，那现在好像不是这这个它反映什么？呃，对，就是，我觉得一定程度上是大家的一个在在，可能在在美国大家创业的这种。战战略定力好一点，嗯，就是就是他们第一天说我要做这件事儿，然后他们就一直在做这件事儿。
比如派，你你看他从第一天，嗯，就是说我要做一个智能的physical intelligence嘛，名字就是他他要做的事儿，嗯，然后。呃，他反正就做着做着做着做着，呃，每每隔仨月发个东西，每隔仨月发个东西，现在仍然保持在第一梯队或者叫叫第一第二的这个样子，啊，中间好像没有发生什么变化，他也没有明确的商业化的预期，有一些商业化的尝试，但是没有。
嗯，没有，就是说我一定要商业化或怎么样啊？对，所以，呃，我觉得他们可能更。就是就刚我用的战战略定力，或者叫做他沿着自己的那个 vision 去做嘛，这是嗯，就就像我当年的 OpenAI 一样，对不对啊？你觉得更有钱是个本质的差别吗？就融了更多钱，但是他那边人力成本各方面成本也高啊。嗯，我觉得是，我觉得这这也也一定是一个一个原因吧，就是他更有钱，所以。
对他来说，容错空间可能更大。另一个是啥呢？另一个是氛围吧，就像小时候我们上课一样，对吧？如果老师说那个我就看看今天谁坐的正，啊，那大家都会坐得很正，然后就大家会觉得谁坐的腰板腰杆挺得越直，谁就越好。对，嗯，那班里都是这个氛围，大家就都干这个事儿了。嗯，那另一个班可能老师说我就看看今天谁这个。啊，上课发表的观点最多啊，那大家都会七嘴八舌去说嘛，啊，大家其实有的时候那就是看看。
这个身边的人，哎，他都在说话，那我也去说话了。就公司之间也会有同辈压力的，对啊，对啊，对啊，对啊。所以我觉得，一定程度上，对我为什么我我我今天咱们在这儿聊，为什么我很愿意在网上分享一些我的想法，就是希望让这个氛围。去往我认为更本质的那个方向去靠一靠，就是去传播你相信的东西啊。你有一个形容挺好的，就是你害怕，你害怕我们，你是指中国的具身智能从业者错过了最大的西瓜？
嗯嗯嗯嗯嗯，对，就是就是，智能是最后的决胜点，嗯。如果不去做一个很好的通用的智能，那呃，你的那些铁架子里面最后装的大脑就不是不是不由你来控制。那么，嗯，我认为。这就错过了定义未来的权利。目前我们肯定是没有完全错过的，对吧？肯定没有，肯定没有错过这个窗口。对，那你觉得，再再发生什么，可能会导致这个差距越来越大了？
又或者说，我们应该做什么让这个差距越来越小？我指智能方面啊，嗯。我觉得是一，就是这个可能有点科幻了，就是那个 singularity，对吧？起点，嗯，当那个 singularity 到来的时候。嗯，会发生一些很很吓人的事情。大模型自己写大模型来改进大模型，机器人自己拧机器人来造机器人。嗯，当它的智能达到那个点的时候，游戏就结束了。
所以，所以要趁着那个点没到来之前，我们去啊，竞争一直都会存在。呃，留给大家的时间还有多久？你觉得？嗯，我没有一个特别，就是那种真的 human level 的通用。我我认为可能五年左右，嗯，就是完全的 human level 的通用。嗯，你觉得这个行业你现在有些什么？就是你觉得可能不利于。去往智能这个方向努力和投入的一些现象。
OK，呃，我我觉得，嗯，第一件事儿就是卖数据。卖数据，卖数据，嗯，现在有非常多的行业里的公司在采集数据以后把它们贩卖出去，因为因为打谷歌他们自己都是没有能力采数据的，因为他们那儿人很贵，嗯嗯，然后大家从从谁买呢？那很显然从一些有一些那个大量人力运营能力的公司去买。那他去买这些数据，嗯，其实我们知道这是弹药，但是我们仍然把弹药卖出去，嗯，因为。
这样可以赚到钱，但是这个就像是我给我的竞争对手卖最宝贵的东西，然后为了叫有点那种今日割三成，明日割五成，什么有，就是为了让自己可能融到资或者是在这个账面上看的好好看一点。嗯，我觉得是。我认为是比较危险的一件事儿，嗯，对，就也许你在国内自己自己在在这倒腾倒腾卖一卖赚赚钱我就可以，你往美国卖，我觉得是一件。
嗯，对我们可能不会干这事儿，至少嗯嗯嗯。第二个事情就是无脑量产，嗯，就是根本没有那么多的需求。到底那些量产卖给谁了？嗯，我觉得一个很好的数字，我想看到的叫。嗯，机器人活跃率，嗯，日活，嗯，我想看到它的日活，嗯，卖出去的五千台机器人，到底日活是十还是一百还是一千还是五千？这个提法挺好，是的，嗯，对，但是很难看到，就是它是一个硬件，它是一个固定，就是类似于固定资产的东西，所以你看不到。
呃，这个也也没有人会拿出来给你看，因为那样太难看了。我估计会，啊，它不像软件，软件很好，软件那你掏出来是用户数据嘛？你要给我假的，你就在造假，对吧？所以你大概率给的是真的。那机器人他说我我也拿不到，我都卖出去了，我也不知道，然后都是各种客户。对，但但其实这个是一个非常非常关键的数字，对吧？还有就是跳舞，我觉得我觉得跳舞其实特是特别好的一件事儿，嗯，对。
但我觉得它算是其一种实际的用途，它是一种实际，它是有实际需求的，嗯，对，是有是有实际实际需求的，但但我觉得，嗯，就是。这事儿已经差不多了，嗯，就是就是到到现在，我觉得是一个很好的点，嗯啊，就他其实已经很成熟了，是吗？你是他做一种表演的，对啊，就是那你当然你可以像那个体操运动员一样，你今天能翻什么幺零八零，明天明明天或者滑雪运动员，明天你能搞什么？
再往上加个一叠加一百八十度。那你去卷这个，让机器人卷这个事情，我觉得就就失去意义了，因为因为你明知道机器人很容易卷这个事儿，啊，它不像人，人为什么要卷这个事儿呢？因为人多那一百八十度真的是要花出什么两年功夫苦练的，追求的是一种人类的生理的极限。但机器人它没有胜利的极限，你只要多花点钱，你把这个电机性能再它它可以再给你加三圈，它也有点物理的极限啊，也有吧，物理的极限还是有的。
物物理的极限那对，但这个确实跟智能关系不大，跟智能的关系不大。而且物理的极限特别特别高啊，对吧？嗯，我觉得那你把腿部的这种某种电机做到极致，然后它可以跳得特别高，这件事儿我觉得。对，还是还是得看应用吧。嗯，我觉得就是纯表演的话，我觉得就没有必要了。就是就追求说我今天跳两米，明天跳三米。对，但如果有一些具体的应用，比如说我要翻山越岭的啊，我要去一些极端场景。
啊，那我觉得围绕这些场景去展开，我觉得我还是很认同的。嗯，对，你刚才总结那个无脑量产挺有意思的，我觉得是一语双关啊。嗯啊，为什么啊？没有没有智能是吧？对，一方面就是他没有考虑这个用在哪儿的一种量产，对吧？另一方面就是他产出去的东西是他他有一个躯壳嘛。嗯嗯，但是它可能里面没有那个。所谓的机器人大脑的部分啊，或者那不是重点啊，是，嗯，是对，所以对我其实也不知道真实的情况是怎么样的，因为确实你卖给这个客户点儿，卖给那个客户点儿，到底有多少在备用，确实也不知道。
但是如果我未来自己做这个公司，我会。我会想把这个数据收集上来，作为我们公司的真实反馈。嗯，就你卖出去一千台，然后如果，嗯，只有百分之二十的机器在被真实的用户使用，而这里面又只有百分之二十的机器在被日常使用，我觉得那这个其实相对来说有一点。有点遗憾，嗯，对，其实具身智能这个行业现在观察起来是会有有一些难度，就是它很多事实不好掌握。
我们之前其实想过做一个选题，就是去了解一下各个公司，比如在二五年实际上。呃，卖了多少机器人？这些机器人都卖到了一些什么地方？因为有一些可能是蔬菜工厂，有一些可能是比如给租赁公司，有些像中移动他自己订了很大的订单嘛。嗯，当然有的不一定全部交付了啊。开始有一个思路就是我想去问一些投资人，因为他们不是应该要做尽调什么的吗？
我觉得可能大家是不是掌握一些或者供应链里的一些人，其实好像没有人知道。就没有人能掌握很全的这个情况，对啊，因为这这很难收集啊。对啊，因为你你就像卖一个物理的实体，就是就是很难收集，因为你卖了以后就到别的公司里面去了嘛，或者你到别的实验室、别的个人手里，然后。你你又不能，对吧？在里面装一个什么东西给你反馈，嗯，所以呢，你就就不知道了。
嗯，他可能只是你的亲朋好友支持你一下，也有可能是买来在家里摆着，觉得挺酷，嗯，也有可能是就是各种各样的原因，我反正就是得买点儿啊，等等。嗯，我觉得消费级的产品陆续出来以后，可能会有一些。呃，更好直观看到的数据吧，比如像维泰动力，嗯，那个 WeBot
发布了，然后宇树它机构也是新一代也发布，嗯嗯，以及你们十八个月后啊，到二十四个月后，我们可以看一下就是你们的这个机器人进家庭之后是什么情况，期待可以，期待可以。
嗯，那我们接下来可以回到更早之前聊些你自己的成长经历。我觉得这对你现在就是要做什么，你的一些技术和商业上的判断也都是相关的。嗯嗯嗯。首先，我可以给你分享一个，我发现了一个没有什么逻辑的观察。我发现巨深智能好像有很多东北人。嗯，你你是东北人，然后高阳也是，就是千寻的联创，高阳也是东北人。嗯，还有逐迹动力的创始人张威也是东北人。
嗯嗯。东北人和机器人是有什么亲和性吗？呃，首先这个你这个观察，我觉得未必准确，因为那么多巨深智能公司，如果你真的去去做统计的话，东北人可能第一不是，呃，未必是比例最高的，因为我感觉东北创业的人就，但这可能这是一种以前的偏见啊，就感觉东北人创业的人就没那么多。对我觉得，呃，第二个就是，呃，东北他。很大，因为一般你说江苏人的时候，你会说江苏人，甚至你划分的会更细。
嗯嗯。但你说东北人的时候，你包含了三个省。嗯嗯。所以对，也是一个点。然后第三个，我觉得是。东北人比较physical，就是就是大家都很享受这个物理的生活。无论是呃这个以前有一些那种段子啊，说这东北人什么丑丑我咋地，对吧？然后就就就动起手来了。当然这个这是假的。然后那个包括什么搓澡啊，然后包括这个过年的那个年味儿啊，大家就是就是那种互相的。
大扫除，然后出去放鞭炮，什么等等这些，我觉得就就东北人比较physical啊，就是就很喜欢物理世界的事情，很喜欢生活在真实中。对，就是就是。嗯，比如说，就是经商这件事儿，呃，是不是相对来说就没有那么 physical？所以你说那个观察到东北人可能创业相对少，但巨深智能很 physical，所以所以可能就中和了一下。
这我瞎想的啊。哦，那对对对，本来本来我也是那个觉得这只是一个没什么逻辑的观察，嗯嗯，但挺有趣的。嗯，你自己是什么时候开始？呃，觉得机器人是你想长期做的方向？博士期间吧，博士期间，我我觉得我对这个AI产生一些思考是在高中的时候。高中，嗯嗯，你你是东北师范附中的，东北师范大学附属中学，对，这个是你们那儿很强的一个学校，对吧？
呃，算是算是一个嗯很很好的学校。高中时候想什么？就是那个时候也学了一点计算机竞赛，然后也有几个两个小伙伴儿，嗯，一起当时就在看呃一点神经网络的事情，啊，然后会有一些想法，就说神经网络未来可能会是啊。做出一些AI的东西，那个时候你上高中应该是零九年到一二年，对对，哦，你们就在看神经网络啊，呃对，但那时候就是几个，你你知道，就是我当时我最后搞的物理竞赛了，但是就是跟几个计算机竞赛的人在那个机房里面，就没没什么没什么事儿干，除了写那个题以外，就是就很喜欢。
空想啊，然后就想这个计算机到底到最后极致情况是怎么样的？嗯啊，所以那个时候就会。有有说哎，有这个神经网络啊这样的一个东西存在，嗯啊，你上高中那会儿确实是这一轮深度学习热潮开始复苏复兴的时候。因为一二年算是一个标志性的时间点嘛？呃，我觉得一一对一二一三年那个算是标志时间点。对我记得我大一的时候，那个呃清华电子系有一有那么一个比赛，就是写一个一个小游戏，是学长学姐们写好的，然后说你可以给他写一个AI，嗯，然后我还尝试用那个神经网络给他写点东西，但是反正失败了，完全不好使。
后面还是改成了传统算法那种搜索，然后A A星算法。啊，最后拿了一个什么也不是很好的名次，反正对对，但是就是那是我第一次尝试写神经网络，然后反正没写出来任何东西。嗯，对对，呃，但那个时候我就就是因为我本身也是一个很喜欢打游戏的人，嗯，所以所以我就很想给给游戏写点写点那个AI的东西啊，因为我我我一直很喜欢星际争霸，我在博士期间花了。
可能六到九个月的时间，全职去写一个星际争霸的AI啊，对，嗯，对，所以那个时候我就觉得我一定要做一个能自己决策的AI系统。那时候可能没有明确到没有明确到机器人这件事儿上。你说那个时候这也是上大学本科的本科时候，对，后来逐渐明确到机器人是一个什么过程？机器人，我觉得是到了博士期间，嗯，我去某种意义上，呃，接触到真正的AI前沿的AI是什么样了。
当然是从视觉的这个角角度切入的，就是看到了神经网络是怎么样的。看到了这个，嗯，计算机视觉的能力有多强，而且我还做了一个自动驾驶相关的项目，我就发现，嗯，这个AI确实可以在物理世界去做决策了。嗯，所以我后续就是做了，我我的主线就变成了两件事儿，一个是。打游戏，一个是机器人啊，就打游戏不是我打，我知道你说用AI打游戏，那那会儿应该是用强化学习对吧？
对，就OpenAI当时也是在做强化学习打游戏，是的，他打DOTA嘛，对吧？对，然后我当时打了好多好多游戏，从那个Atari，我还做过超级玛丽啊，然后星际争霸啊，然后我还做过一个呃呃那种网页游戏叫Generals点I O。呃，对我我我，因为我很喜欢玩游戏，所以我把我觉得智力上比较有挑战的游戏，就是去去做了个遍，啊，然后我发现这事儿呢。
挺有意思，挺满足我作为一个那个 gamer，就是这种自己写个 AI，个比把比别人玩的强的这种这种乐趣。但是我后来发现，强化学习就太擅长干这个事儿了啊！然后基本上所有游戏，只要你努力，最后就都能做出来啊！你别管是麻将还是德州扑克，你别管是。即时战略游戏还是什么卡牌游戏，对都可以做出来的。啊，那机器人是一个挑战更大的事儿啊，所以我会把机器人放在一个，呃，我更想做的事情上。
而且机器人不光挑战大，而且它的影响力也更大。因为游戏它，嗯，毕竟是任何游戏都是只有一小群人会很喜欢它，但是机器人是所有的人都会需要的。那是在博士几年级啊？博士三四年级吧。博士三四年级就是差不多一八一九年左右，是吗？嗯，一八一九年左右。对，嗯，因为你在知乎上。你写过一篇文章，大概就是分享你从二十一岁到三十岁，你每一年的生日对写给自己的话啊，是是。
然后其实我看那个文章，我觉得一八一九年好像也是你心境变化比较大的时候啊，是的，那个时候的画风就突然开始深沉起来了。对对对，是的，是的，嗯呃，对我其实一直不是一个深沉的人，嗯，只不过有的时候。呃，但是就是跟人打交道的时候，自己在小屋里的时候会是很不一样的状态。嗯，对，嗯。我觉得那个时候有有两件事儿对我来说很重要，嗯，一件事儿叫做科研做出了相当不错的成果，不能说特别顶级，但是是只能说就是该发的论文也都发够了，然后该做的事儿也都做的差不多了，呃，或者叫达到毕业要求啊，达到让老板满意，对吧？
让导师满意的这样的一个阶段，我我突然我突然有点迷茫，对，就是。就是这个好学生当当完了啊！你从小就是好学生，对啊，你是保送的，是吗？对，物理竞赛保送的，是的，嗯。这个好学生当完了，嗯，就我我自己有个习惯，就是我经常会这个在各个地方跑到第一梯队，然后就开始琢磨下一件事儿是啥。就我一般还还不是不是那个卷到头的那个那个风格，所以当然我也可以接着发paper，接着去卷很多，但我我就会想。
沿着这个线性的路再走，还是我应该有一个阶跃式的变化？但是在博士期间，你很难有真正动作上的阶跃式的变化。但我我觉得思想上，在那两年会发生了巨大的变化，就是。就是说，沿着这条路线性的走，我可以看到的是，我接着再发三五篇paper，然后读一个博后，可以找一个找一个工作，无论是在谷歌还是在Facebook，还是在啊国内，对吧？
啊，或者或者教书，其实都都还是比较清晰的。但是，我会想，我做这件事儿有意义吗？啊，我我就是为了找工作吗？啊，或者说这个事儿已经。我不努力也是也是这么个事儿啊，那那我应该往哪儿去努力啊？所以我会想很多，我会作为人，呃，会有怎么样的意义？呃，哪些东西是真实的，哪些东西是别人给我定义的？啊，以及，嗯，就是这些科研到底有没有价值？
啊，这些是是我当时在想的。你的答案是什么？我的答案是，大多数的科研没有价值。他最后变成了，呃，人类进步路上的一点儿噪音。对，就是他确实在人类的这个文明进步的路上，但是不是往前垫了一块砖？大多数的科研，但是有少部分的科研是真的往前走了一步，但大多数科研是一点噪音。嗯，然后。那那其实真正想做的是不是噪音的科研，不是噪音的事情啊。
然后我的意义我也想的比较清楚，因为因为我那时候我就就就觉得OK，我也追求的不是一个，就说变得多有钱，嗯，有有住一个大房子啊等等这些事情。我发现我对这些完全不感兴趣，然后我也不感兴趣，就说。我是一个多么成功的这样的一个状态。我更感兴趣的是如何帮到更多人，以及我自己能不能在这条路上有非常极致的体验。是你是博三博四的时候，开始比较认真的想这个事情。
对对，就此前其实中学和大学期间是没有想没有想这些。对中学和大学，呃，我觉得我更多想的是怎么嗨，怎么干什么干什么事儿我最嗨。在干什么事儿我最爽，嗯嗯，就是想的是眼前能做什么，以及做的这个过程，你是比较投入到当下的。对，在在那之前，对，就是明天有个音乐节，我就我就去了，然后那个过过两天这个这边要考试了，我就狂学，嗯啊，然后再再过两天可能这个这个有个有个什么好玩的事儿，跑跑个什么越野跑，我就去跑一下。
嗯，就是啥都干啊，然后干了很多我觉得很好玩的事儿。嗯，对，因为我看你的爱好非常丰富。曾经非常丰富，现在比较收敛了。现在收敛到什么机器人？什么智能？呃，机器人我觉得不算是爱好吧，我觉得是爱和和这个使命啊，嗯，爱和使命啊，机器人是爱和使命。对我觉得，呃，爱好的话，我我从我试过很多东西，我很喜欢发散的试试看各种各样的东西。
我我试过并放弃的，包括，嗯。呃，这个这个听歌，我后来发现我并不能听进去流行歌，然后就是，但是我很喜欢周杰伦的一些歌什么的。但你听了很多古典音乐，对对对，而且在伯克利还学了和声学这些，就还挺专业的些音乐课程。我看啊，哦，我觉得音乐对我来说，嗯。是一种准确描述，音乐和读书和一些呃一些理论，我觉得他们某种意义上都是在描述这个世界。
嗯啊，然后这个描述的精确性。其实就是它美的这个部分，这是我的我的观点。比如说，当我当我啊看到一段文字特别戳心的时候，其实本质上是说，我觉得它描述出了我的心境，或者它描述出了我对待这个世界的态度，或者描述出了一个场景。啊，音乐也一样，就是当我听到比如舒伯特的第九六零的时候，我会脑海中就是那种。很神性的一个天堂的感觉。
当我听到巴赫的时候，我就会觉得，比如说他的那个《恰空》，我就会觉得，OK，我可能就在宇宙中啊，宇宙无限的在在展开，在折叠啊。然后理论也一样，对吧？一个好的理论应该能描述这个世界很多东很多的规律，所以我觉得对我来说，他们都是一种对世界的描述。然后这个描述其实是一种美的体验啊，这是首先。其次是，呃，我认为它。
帮助我化解了很多的烦恼。就是当你听到一些音乐，他他描述自己的一些痛苦，描述自己的一些使命的时候，你会觉得。OK，其实也有人这么想过啊，其实也有人嗯思考到这儿过啊。这是我觉得我我觉得特别特别感谢那个博士那段那段时间，我听了很多音乐，然后自己也练了很多琴啊。对，但是现在也没什么空了。不过当时我觉得对我帮助非常大。
你是弹钢琴吗？啊，弹钢琴。对对，呃，然后我很喜欢重复的，看着是重复，但是。其实在有变化的事情啊，这个事情很好玩儿，就是网球对我来说就是这样一件事儿，就是一次一次挥拍儿，嗯，其实呃没什么变化，但是你会发现球的质量会产生，就是里面的很多的细节。这块稍微提前一点，那块节奏稍微改变一点，然后另一个地方它可能稍微角度调整一点，就会产生一个变化。
但是这个必须要有大量的重复，一个强化学习的过程，对吧？嗯。这个这个这这样的一个过程，包括练琴也是很多的，就是我一遍一遍的练，一遍一遍练，或者盯着一个地方练一百遍，嗯，最后终终于把它练下来。这个重复的过程，我觉得就是生活本身，嗯，就是就是其实生活某种意义上就是在不停的重复，但是每次重复它是一个。Spiral对吧？
就是一个螺旋，螺旋啊。其实它看着一直在原地打转，但其实你从另一个侧面看，它就是在往上升。我特别喜欢这种感觉，就我不喜欢那种。我不喜欢那种看着在那个在搞很多新的事情，但是最后你一看，其实就在一个平面上不停的，只是不停的去。所以我最后把我的很多呃那些发散的东西全都收敛掉了，最后就到这些我很喜欢的这种重复但不无聊的事情上。
你觉得智能它是一个重复而不无聊的事吗？因为现在看起来，我觉得智能发展，嗯，对很多普通人来说，有一种一日千里，完全望尘莫及。对，嗯，我觉得智能那是它的它的表现嘛，它它最后性能的提升。但其实你究其本质，智能里面也没有太多秘密，对吧？智能至少现在的智能吧，也许未来还会有更好的现在的智能。是一个相对来说比较，嗯，其实就是
transformer 加上数据，但你也是一样的，把里面每一个部分做的更好，它的性能就会这儿涨一点，那儿涨一点，最后它就会很好。
所以，我我我会比较喜欢这种，就是围着一个东西，然后把它每个地方都做到极致，就是就是回到为什么是极致嘛，就把每个地方都做到极致，然后这个事情就会变得正确，变得变变好啊！我我会喜欢这样的事情。就是我前段时间见一个投资人，我看他写了一条笔记，他说：“好奇心大于成就感的人不适合创业。”嗯嗯，你你会怎么在这两个维度里，你会怎么去定位自己？
对，我觉得好奇心和成就感我都非常追求啊。好奇心本身是一个很大的一件事儿，嗯嗯，我认为我的好奇心会希望是聚焦的好奇心啊，我觉得是这样子的一个一个事情。所以对于创业来说，如果你你你的好奇心是那种。今天我想看看这个机器人怎么做，明天我想看看这个，呃，另一个呃大模型怎么做，后天我不如看看这个智能手环怎么做。
那肯定就呃就没有一个东西能能做得下去嘛啊我觉得对我来说我的使命已经已经确定了呃然后我的好奇更多是怎么把这件事情做成嗯其实你刚才在描述就是你从呃当时做一些用强化学习来做就打游戏AI打游戏然后到你觉得机器人是一件对你来说更重要的事情的时候你刚用了两个词儿是。挑战更大，然后更有影响力啊！对，嗯，就这两个在你的评价指标里是很重要的，是吗？
你可以把它展开描述一下，挑战更大，还有更有影响力，它更具体来说，对于意味着什么？对，我觉得这是我个人的一个小爱好，就是当有有的选的时候，我一般会选那个更难的事儿啊，无论在任何时候，嗯，对，就是我也不知道，我只是觉得这是我追求极致体验啊，因为。我我觉得人生在这儿就是就是要体验。如果你做的事儿太简单了，你的体验就很差。
就是我玩游戏也从来都是直接选那个最难的模式。你觉得保送更难还是高考更难？呃，都都差不多。就我可以跟你讲讲，正好你提到保送这件事儿，我我当时其实没有考进那个国家金牌那种保送。所以我当时是，嗯，考的省省赛的保送，然后省赛考考了以后，其实挺意外的，但是。呃，反正各种原因吧。你就说没发挥好是吗？就正常来说，你应该是进国家队。
呃，也也不也也不不是国家队吧，就是正常来说，我应该是能够直接保送的。嗯，我觉得我的水平。但是反正各种原因吧，就没没能没能直接保送，所以当时留给我的选择是我可以保送去一个呃非清华的学校，然后那是稳的。对，那是可以保送的。另一个呢，就是我可以考一个清华的保送生的考试，然后如果考上，还是可以去清华。另一个。
考不上的话，就可以回去接着学高考啊。对，大概概是这样子。我的父母几乎在劝我去保送了，然后你就因为那个学校也很好嘛，我就不提哪个学校了。对对对，上海的某高校啊。对，那我知道了。嗯嗯嗯，对，然后。呃，但我几乎就不用费什么思考的力气，我就说那我再考一下清华嘛，啊，对对，然后不行那我就再回去就是高考嘛，反正最后考不上就考不上呗，嗯，就就是我几乎不需要做一些呃长时间的思考，就会选那个更难的事儿，嗯，因为我觉得这个就是很好玩儿啊，嗯，就就如果做简单的事儿，这个好玩程度大大降低了，嗯，所以选更难的是你一贯的。
对一个倾向，嗯，对，嗯，对，然后更有影响力啊，对我觉得更有影响力，这个是。围绕着我的核心追求，就是帮助更多的人产生的。嗯，就是那个，哎呀，具体的故事我已经记不清了。但是就是类似于有一个很好的故事，一个小女孩给一个宇航局的人，嗯，写了一封信，就说你每年花这么多钱去造这个卫星，呃，为什么造这个火箭？为什么不把这些钱钱捐给那些吃不起饭的人，让他吃得起饭呢？
啊，然后这个答案反正也没有一个确定答案。我觉得近处的人和远处的人我们都要帮，但是他当时可能就是也给出了一个，就是类似于若干年前也有一群人花了一些。可以让别人吃上饭的钱，吃上面包子钱，去研究一个东西叫显微镜，啊，当时感觉也没什么太大用，但是这个东西因为显微镜，可能我们发现了一些，就比如抗生素啊之类的东西，啊，所以有的时候你也不知道做哪件事情是正确的，啊，所以对我来说，我肯定是希望做那件有影响力的事情，它像显微镜一样，它像那个造火箭一样，它。
可以长久的造福人类啊！这是为什么我对影响力这么看重？对，就是我一直会说我是一个 impact driven 的人啊。嗯，哦， impact driven，嗯，被影响力驱动，嗯，对对。只不过这个影响力其实是跟你刚刚说的帮助他人这件事儿结合在一起的，对，不是不是我们一般理解的，嗯，比如说我做一个事儿，比如说我赚了很多钱，或者说嗯我多出多出名这种，对吧？
就赚钱出名，如果只是这个，其实也也是一种影响力。但我想的是，更多的影响到别人的生活，且是往好的那一侧影响。啊，就是比如我，如果我是我发明的抗生素，我会或者我我找到，我应该用找到这个词更好，对吧？我会非常的自豪，对吧？因为可能全世界的某种疾病因为我的努力而消失了，那这个影响力是非常非常大的。不过，一般的这种非常有影响力的科学发现，它最后带来的影响其实很多情况下都是双面的。
因为抗生素它肯定是挽救了很多生命，嗯，但另一方面，滥用抗生素它后来也会成为一个社会现象啊，会成为一个社会问题啊。当然，呃。我认为是很多趋势是不可逆的，嗯，而且最终这个事情能不能用好，取决于人，但是。对我来说，我肯定是要往好的方面去使用它。嗯，对对，就像核能一样，对吧？最典型的，呃，发明的时候或者使用的时候，当然不是一个非常好的使用方法，但是其实后续还是造福了人类的嘛。
所以，只要是往善的那一侧去努力，我觉得对我来说就就够了。嗯嗯。你刚才描述音乐，还有网球，还有你做研究的这个过程，嗯，你说的都是对世界的不同表达方式，嗯，我呃，然后都是一种美的形式，嗯，你可以想想就是。你自己的，比如说对什么是技术的美，你的技术的审美和偏好和品味是什么？嗯，简单，一直是我认为是每一个技术人员或者是看技术的人都应该都应该共公认的，一个美的。
第一性的东西，简单，简单，嗯，这个爱因斯坦说的，对吧？嗯嗯，Everything should be made as simple as possible, but not simpler。嗯嗯，对。之前和马毅老师聊才聊到这个，对，嗯。因为，嗯，我在我在课题组里面也经常跟大家聊，就说我们做的东西要用小方法解决大问题，啊，就是你的方法要要简单，然后你的问题要复杂，这样的东西其实是最美的。
嗯，反过来，如果你的方法特别复杂啊，一坨一坨的，但你简单解决一个特别小的问题啊，比如说就是就是能倒一杯水，假设他只能倒一杯水，但你的方法特别特别长，那这个往往是丑陋的。对，所以我觉得简单是美非常重要的一个一个一个一个一个点。嗯，除此之外，我会很喜欢一致。一致，嗯，就是这个很难很难描述，就是他的很多思路上面保持一致，我觉得也是很重要的。
什么和什么保持一致？就比如说。嗯，我我举个例子，就比如说我有若干个，之前有人说我我也端到端做一些事情，我有若干个小模型，但是呢，我在上面比如接一个知识图谱啊，然后把这个若干个小模型怎么把它串起来，我觉得这件事本身就是一个相互矛盾的事儿，嗯，就是如果你相信。这种知识图谱式的这样的方式，那你不应该底下底下有这些深度学习的这个模型，你应该这些东西再拆，最后拆成一个巨大无比的网络，我觉得那也是会非常美的东西。
那你说的是一种。就是它每一个小结构都是大结构，它是重构的，就是把海岸线放大放大它。啊，对对对，就是就是就是那种，就是你去那个极限的话，它应该是一个特别细碎的东西，然后在远看也是非常美的。嗯，或者你就相信所有东西端都端都端到端，它就是一个圆。啊，它就是一个统一的东西，嗯，我觉得这就是说理念的协调对我来说也很重要，就是就是。
我我不太喜欢那种若干个理念放在一起拼凑出一个东西，我觉得对我来说，呃，技术上可能，呃，或者说这个看一个东西，我会看它它是不是理念是一致的。嗯啊，对对，但我也很难描述，我觉得我的语言表达能力在谈美这件事上还不够。嗯，你觉得有用在你的审美艺术在什么位置？嗯，有用，因为有的时候大家会说，嗯，不管我用什么方法，反正最后这个东西就可以 work。
这也是为什么大家说 AI 有时候像，我觉得有用，有用是一种结果。我觉得它跟美不美没有关系。我觉得美的东西可以是很有用的，也可以是很没有用的。嗯嗯，对，我觉得它是。几乎正交的两个维度，嗯嗯，你觉得从就去年整个行业来看啊，你觉得一些比较大的进展，呃，显然会对接下来一段时间大家去做具身都有很有帮助的一些进展是什么？
可以可以讲，就是比如是哪些方面的？嗯，我我觉得二五年这个成果非常多呀，就是就是派的那些工作很显然是一个非常核心的推动力，然后 generalist 的那个数据集的大小，我觉得给大家了一个 scaling 的这样的一个呃推动，呃，然后我觉得各种各样的 embodied VRM，嗯，我觉得也是。挺有挺有价值，但但好像其中没有哪一篇是那种就是能单独拎出来的。
用有一一片一批有一片啊一批啊，就是这个 embodied VRM 的嗯事情，让我们看到了一些这个呃在具身的这个交互里面，除了操作这件事本身啊，还是有很多的。成长的空间嘛，就让他更理解空间，更理解呃事情，更理解这个呃语义，对吧？嗯，然后强化学习，强化学习让我们看到了可以高成功率的完成，这是我我我自己做的工作，我我非常的兴奋啊，就是。
呃，做到百分之百那个一做的同学当时也非常亢奋啊，就是成功率百分之百对吧？对我们测了九百次，然后九百次都成了。你们自己做的这个工作里面，它已经是你现在这个思路，就是你在这个强化学习，你在后训练，它是一个范，就是各种任务都去训的，还是针对某一个去？针对某一个，针对某一个做到百分之百。在实验室里面没有那么多资源去把它做那么那么大啊，我们还是针对一个任务然后去，但但是我们针对了七个任务，然后七个任务都可以做到。
那你们有把七个任务的数据放在一起这样去？没有，没有，就那个里面没有，因为那个呃放在一起肯定还是有有挑战的，就是不是说简单的放在一起立刻就能 work，所以我们那个工作就会做到那儿为止了，然后后续会沿着它会再做新的工作。嗯嗯，对，你觉得就是到目前为止啊，这个领域出现过就类似于像 transformer 在二零一七年。
就那个时候，他当然他，但是我们现在回头看，就会他的这个重要性可能更明显了。我不知道在当时的就大家那一年看到他是个什么情况啊？就有出现这种特别重磅的开创级的东西到目前为止。目前还没有特别看到。我觉得这个东西你需要回头看才能看得到，需要时间检验。对对对，就是学术圈现在也很喜欢这个这个，对吧？在每个学术会议，除了最佳论文以后，还搞了一个叫“Test of Time Award”时间检验奖时间检验奖。
嗯，而且我记得上次在美国开会的时候，呃，就是那个主持人就说：“嗯，没有拿到最佳论文不要灰心，因为根据我们的历史数据。”目前还没有任何一篇当年的最佳论文拿过时间检验奖，就是就是，即使是那是顶会对吧？R S S，然后那是呃最好的一群人评出来的奖。但是啊，仍然有非常大的局限性。最后哪一篇文章会冒出头来，呃，成为那个真正影响人类历史的，好像不一定，好像不一定。
对，就像当年的那个Nerve，嗯，这个这个工作也没有拿到当年的最佳论文，嗯啊，就，但是它很很显然就是成了一个非常重要的工作嘛，啊，所以。所以你说二零二五年有没有呢？我觉得很有可能会有，但是你说是哪一个呢？我就我觉得没有人能点出来。嗯，呃，你说到这个现象，我觉得很有意思，就是你说每一年的当年的最佳论文，后来都不是得时间检验奖的这个论文。
所以可以说，在学术成果上最顶尖的人类，他去做这个评测，去做 evaluation 也是很难。对，嗯，对，本质上是。嗯，每个人都按照自己的品味去进行对这个世界的打分和和进行对事物的创造，但最终哪些被接受了？其实是一个随机事件。嗯啊啊，对，因为就从这个点，我我我想到的一个延伸的问题是，因为现在大家都会经常讨论说，以后可以用AI来做科研吗？
用AI来提升大模型这件事情，呃，可能它是一个相对近一点的，或者说它也比较好被评估，因为模型性能怎么去评估它的提升，有很多人在投入，然后也有很多已经有的方法。嗯，如果说你把它放到就更广泛的用业来做科研。其实你怎么评估一个科研成果它是有价值这件事情，好像对人来说也挺难的，对科学家共同体来说也挺难的。我觉得评价它是否达到一个一般意义的论文的水平还是比较容易的。
嗯，但是你说它。到底你能不能产生深远的影响？我觉得确实是比较难的。其实就是分辨你说的大部分的噪音和小部分的呃帮助人类前进的砖，对的那个区别啊。是的，这很难。我觉得在在AI里面还是更更直简单直接一点。嗯，就是论文本身是一个，你可以认为它是一个产品。你可以把它包装的特别好，嗯，然后你也真的货真价实有点东西，所以你很有可能就靠着你的完美的包装加上一个比较有东西的内容，呃，或者是这个这个呃贡献，然后获得了一个很好的当年的名声。
但是这个事儿之后会有很多人来试你这个东西，所以如果你只是有点东西的话。大家就会说，OK，那他就还行，还不错。但是也会有很多人会试那些没有出名的东西，然后试出来发现，哎，这个才是那个非常好使，非常非常有用。那这个东西会被越来越多人沿用，越来越多人去去使用，然后反而那个东西就跑出来了。这就跟那个创业公司一样，对吧？
最后哪篇论文会跑出来？啊，一般往往不是那个大家叫的叫的最。最看好的那个，嗯嗯，迄今为止你自己做的或者你参与做的这些成果里面，有哪个是你自己？嗯，最最骄傲、最自豪的啊，下一个，你这个这个不算啊，这属于标准回答啊，呃，就除了下一个之外哦，对，我觉得，呃，其实有几个我还是还是很喜欢的，嗯。呃，我我我自己就是比较亲手去做的，嗯，我最喜欢的是那个
robot cook 嘛， robot cook 就我那个包饺子那个那个事儿，我觉得某种意义上是我们把。
这种包饺子这个事儿做出了一个样子，嗯，然后通过一些比较直接的方式，当时是一个世界模型，然后加上一个。这个各种工具使用这样的一个方案，我觉得还是呃系统级的做了一个大系统啊。对，那个还是很难的，因为那是从擀面开始的。对，是。它也不是说我买一些现成的饺子皮这样去包。嗯，对，对，那个我觉得在系统层面，我觉得是是挺有挑战的。
嗯，它这也算是一个长城任务，对吧？就整个从最开始做面皮，然后做馅儿，然后给它弄起来，然后等等等等。对对，然后。后续我们嗯有几个，一个是呃那个DP三是我们组的一个工作，我觉得那个工作算是一定程度上把三维视觉跟扩散模型放在一起，然后有一个比较好的效果啊，我觉得那个也还不错，嗯。呃，RL一百是我们最近就刚我我提的，就是我们最近的这个RL的一个工作，强化学习的那个工作，对。
我刚刚说下一个，其实我们那个课题组还有一个一个新的这个研究工作，是我们做了一个远程触觉的东西，嗯，就是比如说我们现在在北京嘛，在上海有一个机械臂，它可能上面带一个触觉传感器。然后他去，呃，那个机械臂去摸上海的一个东西，然后我这边是可以感受到那个东西的软硬，那东西的粗糙程度，以及那个东西的这个这个一些形状的。
嗯啊，远程去摸，然后我们拿这个事儿干了个啥呢？我们去买了一个那种乳腺癌的模型，然后去做远程的这个乳腺癌的这个这个触诊。那所以它这个传传到是传到人的手上了？传到人的手？传到人的手上？对，反向去传。啊，是机器人在远程摸，然后我人在。当然，这这只是我们的一个实验了，就不是说真正意义上已经已经用了。但我我会蛮喜欢这个事情的，因为就是。
呃，未来也许机器人会上火星。我想在地球上摸摸火星上的东西，是不是也可以这样摸一摸？对，对，对。哦，所以他现在他有哪些维度啊？他能非常像人的手的真的感觉吗？它还不能特别像，但是它就刚才我描述的三个维度，比如说软硬，然后形状，然后以及粗糙程度，粗糙程度，嗯，但是质感应该很难模拟吧？对，质感很难模拟。然后另一个就是温度很难模拟，质感和温度很难模拟。
嗯，对，对，但我觉得也是有可能的吧？就我我我们反正只是开一个头啊，嗯。对，我觉我觉得这个还挺神奇的。其实，就是语言里面关于触觉的词都很少，嗯，就相比于视觉来说，是的，就它有很多很细微的东西。其实以往也没有被人表达过，也没有被语义化过啊。是的，嗯，是的，对对，因为我们一直做触觉嘛，之前也做了一些触觉传感器，Nidecact，然后我们也做了一个反向触觉，我们叫这个东西叫Tactile
Display，是。
那个就像屏幕对吧？就是就是那个触觉传感器是让机器人有触觉，然后我们这个就相当于让人能摸到机器人的触觉。嗯嗯嗯嗯，对。因为你现在自己带课题组，你们还做一些就还挺前沿的探索嘛。然后呃，公司这边肯定也是要做一些跟公司主线相关的研发。嗯，你你自己的精力会怎么来分配呀？尤其是你的智力的这部分啊，你思考的这部分。
对，我觉得其实本质上要解决的是同一件事儿吧，啊，嗯，就是通用的，呃。通用的智能嘛，通用的物理智能，嗯，所以也谈不上怎么分配吧，就是。就是怎么样能最快的或者是最有效的接近物理智能，我就会怎么样去做。嗯，对啊，我有几个补充想问的，呃，其实关于你就是做播客的一些事儿啊，嗯，因为我觉得就是要持续的做内容还是挺难的，尤其我也观察到很多创业者，比如说在他们创业之前可能是知乎大V在知乎上分享，然后创业之后。
可能他就断更了啊，因为特别忙。然后其实你在那个星海图之后，你还是一直在做内容嘛，而且按你的规划，你应该之后也是会继续做下去的。这个东西给你的。呃，这种正反馈或者说动力是什么呀？可以让你持续做。嗯，我我觉得就是做一些内容对我来说是一种放松，嗯，就是就是跟大家聊聊天儿，然后把这个聊天的过程录下来。我觉得我们今天聊天也我也很开心，然后这个过程就是一种。
对，获得一些信息，释放一些信息，然后大家嗯坐下来喝点水啊，我觉得就就很开心，吃点东西。对，吃点东西，我觉得本身对我来说就是一个很开心的事儿。然后呃，第二个就是嗯，能够让信息变得透明，本身也是我的追求啊，也是我的这个定义的，帮助更多人的一部分。嗯嗯，就是怎么样。让那些，呃，想拿到信息但是拿不到信息的人，最终可以通过，哎，刷到我的一些东西，看到，呃，看到他想看到的答案，答案，我觉得这部分。
呃，是一个很重要的动力。嗯啊，因为嗯，之前就会有有人说，当然他是半开玩笑，他说要不是要不是这个平台，呃，无论是呃B站还是抖音还是小红书，就要不是这个这个平台，我永远也听不到这样的故事。啊，我就看到这样评论的时候，我就会觉得OK，做这个事情还蛮值得的。嗯，对。然后第这个这个跟你帮助他人的想法也是一致的。
是啊，是啊，是啊。然后第三个就是，啊，我觉得我们想要做to C嘛。嗯，那客观来讲，我觉得，呃，去感受大家对你的评价也很有意思啊。网上其实一旦你到网上了，就是。叫叫在网球圈里面有一件就是有有个事儿就是费德勒到了小红书上也会变成二点五对吧？就是就是指指点点说这哥们儿会不会打球？我觉得一样的，就所有人到了网上众生平等啊，大家会说哎你这个哪哪哪做的不好，哪哪哪做的好啊？
我觉得获得这样的真实反馈是非常难得的，尤其对于一个to c的产品，所以我。即使在有新公司，我们也会持续做这件事儿。一个核心的点就是拿真实反馈。嗯，我觉得这件事情对于我们打磨产品也是非常有帮助的。就我觉得你身上有两面性啊，一方面因为你在社交媒体很活跃嘛，然后你有很多的呃这个AI圈的粉丝，是一个很幽默的、活跃的科学段子手的感觉。
嗯，但在另一方面，你刚才也讲到，就是有时候，比如说你博士的时候，你可能会在琴房待几个小时。而且我看你你看很多书，嗯，连静静的顿河都看完了啊，那个没看完，那个那个是听完了啊，那个很长，那个书很长，非常长，巨厚啊。嗯，包括包括你会用比如黑塞的《荒原狼》里的嗯独白来描述自己的一些心情等等，嗯，就是我我觉得你也有很内观很细腻的那一部分，嗯嗯，这些东西在你身上是怎么融合的？
这些东西就应该，他就是天然融合的，就是就像很多喜剧演员，他这颗私下里都没那么开心一样。我觉得我我也一样。你是内向型人格还是外向型？外向型的。你是艺人哦，我是艺人。嗯，对，但但是你很喜欢独处。我我对是的，就是说，我都可以，我觉得就是这没有什么矛盾的。呃，当我跟人打交道的时候，我会比较乐呵，比较比较友善啊，然后嗯，但这不影响我。
那个自己静下来的时候思考一些东西，然后也并不影响。我觉得很多意义可能只有自己一个人才才能想清楚啊。我觉得这这两件事本身是不矛盾的，啊。或者说，有的时候是因为你想清楚了这些很多事儿，所以你才乐呵，所以你才对人友善，因为你知道很多事情不重要了，所以你也就没有什么可以生气的、可以发脾气的，或者是可以。呃，觉得觉得委屈，觉得不开心的点，因为我觉得都挺开心的，就无论这个得或者失，对我来说都挺开心的。
你最近静下来一个人会想的一些比较比较重要的问题会是什么呀？嗯，最近静下来一个人会想，最近有点静不下来说实话啊，因为最近实在是呃比较忙碌。嗯，最近其实想的更多的还是公司该怎么走，公司该怎么走？嗯，对对对，就是主线的线条应该是怎么样走的，一个节奏是怎么样的？嗯，我觉得。最近的抽象的思考变少了一些，因为确实具体的事情来了以后，我觉得还是要先要把具体的事情做好。
嗯嗯，那你最近有看什么书吗？最近读书也很少。最近读了那个哈萨比斯那个传记，啊啊，因为对，就是你和马拉比也有一个聊天啊，对。然后就是读了那个以后，我觉得挺好的，就是呃，我很喜欢他的那个里面那个描述叫。叫呃，我们怎么样算是过了一个尽力的人生？就是他觉得是像一个马拉松一样，我应该往前跑，然后跑过终点线的时候，我我最好立刻跪下了。
呃，更好的情况是我被抬进医院了，但我没有死掉，这就算是过了一个尽力的人生。我觉得跟我的人生观很像，他其实讲的也是一种极致，在一个。竞赛之中，我看到马拉马拉比写笔下的这个，呃，哈萨比斯，我觉得，嗯，某种意义上是一个。所有的追求 A G I 的人的一个缩影，或者是一个一个应该有的状态，就是近乎虔诚的追求他该追求的事情。
嗯嗯嗯，我觉得这件事儿是。我觉得很有共鸣的，就你们的区别可能在于，就是他，我觉得他应该是很小的时候，嗯，他就有了一个这种很明确的这种使命感啊，嗯，他很年轻的时候，对，是的，嗯，其实他是有一次去参加那个国际象棋的比赛。然后他就在想，就是我我的这个嗯大脑的智智慧就要用来就要用来下棋吗？我可以干什么更大的事情啊？
对对，是的是的，对，就是我觉得每个人想清楚事情的时间点是不一样的，嗯，对，有的人可能早一点，有的人可可能晚一点，我觉得这都这都无所谓，就是。那也而且想清楚了也不一定是好事儿，对吧？就是没想清楚的时候，我觉得我能感受到的快乐更多一点。就是我虽然现在每天很乐呵，但其实感受的感受到的快乐变少了。嗯，因为我更多我的乐呵是因为我觉得大多数的事情都无所谓，所以我很乐呵。
但是在我想清楚之前，我我。我有痛苦有乐呵，但我带带带来的那个快乐，这个更强烈，是因为我真的是快乐到了啊，而不是我觉得无所谓，所以我对我觉得是不太一样的人生状态。嗯，我觉得怎么描述呢？就是。那种，可能婴儿的皮肤你轻轻碰一下，它就很敏感的那种状态是以前，现在我感觉就是那些东西都无法影响到我，嗯，对对对对，其实就是你的阈值变高了。
你如果要真的快乐，你可能需要一个。你需要一个更更大的、更深远的东西，你才会，你才会真的快乐。嗯，对对，或者说有成就感吧，那可能不能用快乐来形容。所以我就回到了帮帮助更多的人嘛，因为我觉得我自己获得的东西已经很难让我产生快乐。你喜欢现在这个状态还是之前的状态？也谈不上喜欢，只是他不可逆。马拉比可能很小，他就是受到那个影响，他的使命就就决定了，可能是九岁还是十岁的时候，对吧？
嗯，那他可能那个前面那个状态更少一点，他再也没有办法享受那种在下棋上击败别人的快乐了。对，因为他算是个神童吧。对对，但是但是。好处是，他又找到了新的东西。呃，你觉得作为创业者的话，你你会担心自己身上缺少某些特质吗？嗯，作为创业者，我其实不是特别担心，因为我总觉得其实你也很难定义一个什么是好的创业者，对吧？
就是我觉得创业者，我认为的一个最重要的特质就是有特质，就是嗯，你你你可以是一个木讷的人，也可以做出一个很很很好的企业；你可以是乐观的，也可以是悲观的。我觉得。对，就是你看我们现在身边能听到看到名字的这些企业家，其实每个人都很不一样的。我觉得创业者并没有什么一定要的东西。你对就是创业这件事儿的挑战和难度是怎么预估的？
创业的挑战肯定是足够大的，所以这是也是跟我的决策思路一脉相承的，就是去做那个挑战足够大的事情。嗯。能够成功的概率也很低，就像就像前面我们聊聊过的那个哪篇论文能够跑出来一样。我觉得任何一家公司的成功概率，在今天，无论它已经这个名声很大，还是刚刚开始，我觉得胜率是差不多的啊，都是很低啊，可能。如果有一百家公司，那可能大家都是一百分之一，呃，甚至更低，因为还有可能这一百家都挂掉了，对吧？
嗯，所以创业一定是，嗯，不确定的啊，但是。所以就回到了我们有尽全力嘛，啊，我们有极致的体验嘛，我们有给这个世界创造一些东西嘛，呃，以及这个最后这件事儿做成了嘛，这整整体所有的人加在一起，人类做成了嘛？我觉得这些事情，呃，如果都有一个比较好的答案，我觉得就够了。嗯，你你觉得你为这个事儿能付出多少代价？
呃，当然很多，嗯，所有的代价，因为我要的太多了，所以。嗯，任何代价都可以。呃，之前我也跟你聊到过，就是你让我想到，我之前采访过的另一个创始人，嗯，是深势科技的张凌峰和首席科学家，嗯，对，他是创始人，他是首席科学家，然后他们还有一位联创是他们CEO，嗯，然后张凌峰是元培毕业的，北大元培，然后后来去普林斯顿读博士，他们是做AI for Science，嗯，就我觉得你们俩比较像的一点是，你们都是。
你们都是学科学出身的，同时爱好也很广泛，也会自己写很多东西。他也会自己写很多东西，嗯，会观察自己内心和思想的变化，嗯嗯。然后他的情况是他有一个呃联创，就是他们的CEO也是本科的同学，然后认识了很久，也很相互信任。然后那个呃就是孙伟杰，他是会来处理，比如说像融资啊、经营啊，然后公司业务、商业化、客户等等很多这种情况。
嗯，你觉得你现在创业的话，你需要一个这样的合伙人吗？还是说你自己要去学习和补充这块的能力呢？嗯，首先我我肯定要学习和补充的。嗯，我觉得。这件事儿需要自己把它也做好，至少，嗯，知道该怎么做，嗯，然后同时我们也会补充人，嗯，就是我其实我有一位联创是会，比如说金融背景的，嗯，他可能也会，呃，起到很多补充的作用，啊，这点真的很像，因为伟杰之前也是做在做投资，嗯，你觉得你的那个联创金融背景以前也是VC啊？
不是，他是二级的二级市场，所以我觉得，嗯。这些事情其实是我也想做到的。我并不是一个，嗯，就是想。一心只读圣贤书的那个愿望啊！我觉得这些事情是。嗯，该做的事儿啊，我也都会去做。嗯，对，嗯啊，从开始筹备创业到正式成立到现在，其实差不多就是小半年的时间。这段时间，你有发现自己不一样的一面吗？因为一般来说，其实选择创业，嗯，我觉得还是会在很短的一个时间里，就给人很多成长的空间嘛。
嗯嗯，可能也会是一个比较快速变化的事情。我觉得我一定程度上。找回了曾经的自己，曾经的自己是多多久之前的曾经？是什么？其实我一直很想创业，一直想创业。对我从高中开始就很想创业，只不过后来呃，因为成绩比较好，然后也对AI很感兴趣，一然后就越做越学术，越做越学术，然后就我从来就是我觉得小时候的自己从来没有想过我能读博士，然后也没有想过我要读博后啊，然后最后成了一个学校的老师，对吧？
你小时候对自己未来长大是怎么设想的？我小时候就是呃两两个事情，我一个就是创业，嗯，我就是一从小就是经常会想有一些创业的idea，但是但是那时候很小嘛，所以也没有什么。然后另一个就是我很想当高中老师，很想当高中老师，是的。嗯，你你是什么家庭背景啊？我妈妈是老师，然后我我我爸爸在做生意，所以可能就是O K对对嗯嗯，因为我觉得当高中老师就是。
我也也也很有意思啊，就是所以你的两个设想，一个是类似于你爸那样，就是自己做一个事儿，嗯嗯，自己开公司；，一个是类似你妈这样去做高中老师。嗯嗯，当然当然，我妈是教初中的，但是但是那个我就是觉得当老师本身是个挺好玩的事情啊，就是把一个东西，呃。搞透啊，然后再教给别人啊，我觉得还挺好玩的。就是小时候的自己从来没有想过会去当大学老师啊，嗯，嗯，就是没想过是做研究做学术。
对，嗯，是的，是的。所以找回了曾，所以一个是你找回了曾经的自己啊，嗯，而且是很小时候的版本。对，而且就是就是很就是我我觉得已经很久没有这么爽过了，就是说。啊，就是创业，每天就是最近可能从早上八点半开始，一直到十二点，都是都是蛮负荷的。呃，对，这么高能量的去去工作，我觉得确实让我很快乐，而且这个过程应该是。
嗯，充满你说的那种 ownership，对吧？Agency，就是很主动性的去做的。是的，是的，就是你想你要做成一件什么事儿，你想你要什么，然后你去做，而不是别人分配给你一个事情，然后你去做。嗯，哎，我很好奇，这个和联创也是很不一样的体验，是吗？当然，当然，肯定是不一样的体验。嗯嗯，我觉得，我觉得，或者说，嗯，每个公司的联创的。
定义也不太一样，对，嗯，就可能具体的角色，然后做什么分工、协作方式都不太一样，嗯，对，对，都都很不一样，对，嗯，我自己还是一个。就是在在我们的新公司，我会期待我们的每一位联创也都是独当一面的。嗯嗯，你说参与感？对对，嗯呃，不光是参与，就联创可能就不仅仅是参与了，而是就是他的那个事情，他应该是有。决策权的，嗯，对，嗯，所以，所以这是你呃创业之后你发现的一个点，就是说你觉得回到了曾经的自己啊？
对，对，对，是的，我我我一直都是一个那种这种风格的，直到。到读博士遇到了高阳啊，这个家伙啊，怎么怎么讲？非常的严谨，然后非常的聪明，然后也非常的学术。然后我老跟他玩，然后玩着玩着就是那个，就是就是就是很学，我也变得很学术。嗯，所以你们当时在伯克利的时候就是同学，对对吧？对，嗯，都在贝尔实验室。对，呃，最后一个问题是我想问你，今年八月的时候。
写生日感想的时候，或者到年底写总结的时候，因为你每年还是会总结一下的。嗯嗯，你希望那个时候自己和公司到一个什么状态？嗯，我希望到时候我的娃已经会说话了，然后。嗯，我会期待这个公司有了一个很不错的团队，然后造出了一点东西。嗯，呃，然后我希望我自己。嗯，乐在其中，嗯，乐在其中，嗯嗯嗯，对，是带着大家从这个。
一片，我们今天那个办公室就是一片荒芜，就就就一些地板，啊，然后这个已经跑出一点小小的样子，嗯，从一片荒芜到破壳而出，对，是的，我觉得最后点题，对吧？对，破壳，对，破壳机器人真的有一些，对，有一些东西出现吧？嗯，OK，那今天非常感谢华哲做客观点聊，分享了之前自己的一些成长经历。什么时候开始钟情于机器人？
想把这个当做自己的使命，以及两次创业，尤其是这一次新创业的一些思考和一些现阶段的想法和实践。啊，非常感谢。那今天节目就到这里，各位拜拜。好的，拜拜，谢谢。本期连点成线，这是晚点聊第二次采访许华哲，上一次是在二四年十月底的第八十六期节目，当时邀请华哲来聊了那会儿刚刚举行的特斯拉的 Way Robot 发布会。
那次发布会上，特斯拉展示了没有方向盘和驾驶室的自动驾驶车辆，而市场更关注的是人形机器人 Optimus 的惊艳表现。事后看，当时机器人的很多流畅的动作都是通过摇操这种方式来实现的，摇操依然不能解决机器人的自主行动和完成任务的问题。同时，作为一种数据获取手段，遥操也因为成本非常贵而逐渐变得没有那么主流。
回顾当时那一期，再看这一期，我自己也能明显感受到整个巨声智能行业发生了很大变化。其实还不到两年的时间，但同时这依然是一个技术路线没有完全收敛的方向，所以更多巨头的激烈竞争和加注还没有发生，创业公司还有一个探索的空间。如果这件事，我主要指的是智能在两到三年之间有质的飞跃，我们会看到一出非常精彩的技术和商业大戏。
但前沿科技的难点和魅力就在于此，你很难预测一个确定会发生的技术拐点会精确的在何时到来。许华哲在这期里说，他希望两年后我们可以再录一期播客，到时可以看看他现在的预言。也就是家庭机器人会在十八到二十四个月之后真的开始应用这件事儿，到底是能够实现，还是会被打脸？我也非常期待，从我的角度，我是希望他实现的。
这样，我们就有更多好的内容和故事可以给大家呈现了。