今年春晚的机器人表演，是不是震惊全球了？大家好，欢迎收听老范讲故事的Youtube频道。今年春晚的机器人表演在去年的基础上又有了巨大的提升。去年只有一个节目，今年是四个节目，四个公司现场展示。智源科技没有来参演，自己办了一个机器人的小春晚，四处去直播去。去年只是上了十几台机器人去扭大秧歌，而且机器人扭秧歌的时候，旁边是不能站人的，非常危险。

今年演出的节目，

• 第一个是宇树科技的武术表演，这个动作就已经变得复杂很多了。
• 第二个是魔法原子，他们公司的机器人与艺人同台跳舞，这个也是很难的，因为机器人这玩意它是个金属的，你稍微的位置错一点，就有可能伤到人，能够跟人一起表演本身也是巨大进步。
• 松延动力，它这个是机器人孙子和仿真机器人，第一次有机器人参与到语言小品类的节目里头去。
• 还有贺岁微电影《我最难忘的今宵》，这个是银河通用，他们展示了机器人做家务、收拾东西、夹取食物等等场景。

四个家公司上去演示了。

刚才咱们讲了智源科技，他们是单独自己办的，没有上春晚。他们跟宇树抢了半天没抢上，那没抢上我就不去了。国内的社交媒体平台肯定就又赢麻了，说外国人都震惊了的论调甚嚣尘上。

今天咱们这个故事分4段来讲：

1. 第一个，国外的各大媒体到底有没有震惊了？到底是一个什么样的报道？那咱们要稍微还原一下。
2. 第二个，杨乐坤以及王兴兴是如何评价这一次的机器人演出的？杨乐坤是原来Meta的AI负责人，现在老教授出去创业去了；王兴兴是宇树科技的CEO，他们到底是怎么说的？
3. 第三个，中国人形机器人产业是不是遥遥领先了？咱们要去探讨一下这个问题。
4. 最后一个，中国机器人产业春晚到底在展示什么，以及以后会如何发展？

首先，全球各大媒体到底震惊了吗？

国外媒体确实报道了。

• 第一个路透社，他们专门做了比较，说2025年16台全尺寸的宇树机器人转手绢和起舞，动作相对单一；到2026年春晚，从舞蹈变成了武术、醉拳拟态、持械动作、多机协同走位、摔倒后恢复等更复杂的编排和控制，都是可以实现的了。引用了机器人与自动化咨询公司的一些判断，说只过了一年，性能跃迁非常显著。
• 半岛电视台卡塔尔这个，引用了路透社的报道，而且自己也做了评论，说给世界传递了一些信号出来，今年的武术表演与去年的简单动作形成了鲜明对比。
• 英国卫报说这个确实是让大家看到了可见度极高的国家技术叙事与宣传，同时也提醒了舞台表演不等于真实工业可用性，高度编排难以临时改变任务，环境感知有限，感觉稍微有点酸。
• 英国的生命科学网站，他们上面写的是很诡异的厉害，就是很厉害，但是总觉得不太舒服，惊艳加上一点点不适感。
• 纽约商业内幕网站叫business inside，他们讲的是中国机器人产业在加速，资本与产业的热度都在上升，还算比较中肯吧。

那么震惊，应该算是一种调侃，羡慕还是有那么一点点的，承认中国可能在某些维度领先了，尤其是在规模化这一点上，他们说的是很正确的。全世界人形机器人产业唯一开始进行规模化生产的就是中国。你别看美国擎天柱怎么样了，figure03怎么样了，特拉斯怎么样了，波士顿动力阿特拉斯怎么样了，都没有量产，咱们这个是正儿八经量产。而且在亚马逊上你可以买到，做武术的这个机器人99,000一个人民币，很便宜嘛。那个四足的狗，如果你要去买的话1,800美金，那更便宜，也就是一万多两万块钱吧。大家注意，你只要能买到的东西，它一定会有售后服务，会有质保，会有这些东西，跟在实验室里边的，就完全两个不同的概念了。

刚才我们讲英国卫报这个报道有点阴阳怪气，报道记者的名字是个中国人，他报道说中美在AI竞争上势均力敌了，把中国排提到一个比较高的位置。但是人形机器人有可能中国可以宣称领先了，尤其是在量产规模这个领域上，我们确实已经造出来了。那有没有恐惧、震惊了、震了、惊不惊？主流媒体更多的是用担忧、警惕、该不该担心的这样的一个框架，而不是说害怕中国，他们也没太看明白，大概是这样的一个状态。但你说有没有标题党说震惊了、说吓死人了？肯定也有，赚眼球的事哪都有人干。但是主流媒体一般就是说，我们还是要稍微警惕一下，中国现在已经造成这样了，大概也就是如此了。至于国内再去传播的一些说机器人拿着枪上去打仗了，这个应该都是字节跳动seedance 2.0智能视频模型的一些产物，大家不要太当真。

做物理模型的杨乐坤和宇树科技的王兴兴自己是怎么评论这件事的？

因为很多人去引用，说你看杨乐坤说了，现在这个表演没有任何意义，没有价值。咱们去稍微的追根溯源一下，杨乐坤在春晚之后其实并没有发表专门的评论，而是前面参加的各种会议上反复强调说现阶段很多人形机器人展示是预先编排、预计算的动作，不代表具有真正的通用理解与适应能力，并没有单独做出骂春晚表演没有意义这样的事情。一些媒体引用了他前面的一些论述，说他批了春晚表演毫无意义，大概就是这样的一个事情。他反复在强调说，现在这个机器人也好，大模型也好，训练了半天还不如一只猫聪明。从他的角度上来说，他说这话也没错。但是也不是专门针对宇树科技说的，包括擎天柱，包括特拉斯应该都被他捎在嘴里一起骂掉了。所以这个事情并没有专门来去提。

再往后就是宇树科技王兴兴他自己说了什么。他在春晚之后接受了采访，多家中文和港媒都进行了转发。他讲到说

当前具身智能的大脑还是不够用的，至少是不够通用吧，仍需要针对具体场景做专门的编程。你比如说现在你要让他去分拣包裹呀，它可以专门编一个这样的程序去做；比如说武术表演、跳舞蹈，它也可以编一个这样的程序去做。但是这种程序的容错度其实已经挺高的了，你在那表演舞蹈的时候，做这么复杂动作，它不能摔倒，或者不能出现一些失误，或者出现失误了以后还可以快速恢复，在这个过程中不能够伤到周围的花花草草，这一块其实已经有一定进步了。他认为现在的机器人距离进入普通家庭大规模应用还很早。

虽然咱们量产了机器人，所谓量产是这样，2025年全世界生产最多人形机器人的公司是智元科技，大概是5,000多台；第二名就是宇树科技，大概也是5,000台到4,000台左右的一个量吧。全世界第一和第二就是他们两家。至于说擎天柱什么的，大概也就生产了估计应该不到100台吧；figure03可能大概也是这样的一个位置；阿特拉斯也许量稍微多一点，但是绝对不会上千台。而且现在甭管是宇树科技、松延动力还是智源科技，这些机器人你都可以直接在网上就可以买到，在淘宝上可以买，在亚马逊上有些也可以买到。跟他们现在这些实验室产品还是有很大差异的。但是距离真正进入家庭还远。

王兴兴对于中美差异，他也提出了自己的看法。他说中国硬件制造和生产制造功底是很厚的，里头一些设备咱们可能自己还造不了，像什么滚轴丝杠什么那玩意，咱们还得上日本上德国去买去。但是永磁电机什么这些东西，因为它需要用稀土，用好多稀土，这个中国确实造的还是不错的。美国AI软件生态会更丰富一些，特别是大模型这一块。他希望双方的优势可以合作来去推进这件事情。其实我们现在看到的宇树科技的机器人去什么打拳跳舞翻跟头，这个也是中美合作的一个典范。他们很多的这些动作是在英伟达专门给机器人设计的物理模型，在这种框架里去训练的。所以他们主要是生产硬件，使用美国的环境去训练。

他认为人形机器人真正要可用的话，需要达到两个80%。当然我觉得这个80%有点拍脑袋，大家听一听。

• 第一个是80%的陌生生活场景你是可用的。现在不行，现在你这个机器人上舞台，你得给规定好了，是就在这个地方去动，或者说跑一个队形，要怎么从哪个地方到哪个地方去走，这个事你要规定好。你让他换一个场景，地上有什么乱脏东西，或者有衣服，有一些杂物，他就不会玩了。这个是现在国内的机器人的一个基本情况。所以他认为80%陌生生活场景你都可以使用了，这个是第一个80%。
• 第二个80%是什么？仅靠语音和文字指令，成功完成80%的任务。现在的这个机器人你要想让它做动作的话，你还是要举一个大遥控器的。像他在春晚上表演的这些，你光有遥控器都不行，你得上代码，得把它连上线插上电脑上，然后噼里啪啦把代码塞进去，还要调半天，这样才可以去干活。如果到未来你直接跟他说你给我倒个咖啡，你去给我冲个茶，你去给我洗个碗，你直接跟他说，他就给你把80%活都干了，那个时候就可以进入家庭了。

他认为未来1-3年内实现这一个目标将是领先的具身智能AI大模型所预定的目标，就是他们自己也在努力。但是他觉得在中国做这个事还是很难的。

那么中国人形机器人是不是已经遥遥领先了？

这个问题我们还是不能回避的。我们前面讲震惊了呀什么的，最后其实大家真正要探讨的就是我们到底有没有领先。翻跟头表演武术到底说明什么了？

• 第一个我们的动力和结构设计上有巨大的冗余。你说我能够站在地上晃晃悠悠走，或者走的稍微快一点，这个就属于是可以去实用了。但是你说我翻跟头这事，一般的机器是不需要有这么强的动力或者是结构设计的。你就像我吧，我站在这走我没毛病，我甚至稍微跑两步跳一跳也行，但你让我翻跟头，这不是扯吗？绝大部分的人实际上都是没有翻跟头的能力的。那机器你现在能够翻跟头，而且要注意反复翻，不是说翻一个就掉一堆零件，然后下次得维修了以后再翻，它可以反复翻。因为9万9一个嘛，你买回去以后，这个机器是可以不停的在那翻的。像那个波士顿动力的阿特拉斯，在CES上也表演了一个翻跟头，但是翻了一次以后就开始往下掉零件，下一次再翻之前你需要整修一次，这个就还是有一些差距的。
• 第二个它的全身控制和动态平衡是很强的。像你拿着这个遥控器也好，或者给它写程序也好，你不会给它做特别详细的要求说你现在哪个电机向哪块转多少度，然后再按什么样的速度去转，不是这样的。而是你下的是一些简单逻辑指令，向前走向后走，向哪个方向翻。向哪个方向翻，它可能会预先训练好一段程序，这段程序训练完了以后把它存在里头，你现在调用这个子程序，啪就翻过去了，它是这样来去工作的。在这个过程中，你的身体控制、动态平衡都是由机器人自己来控制的。在这一块上，我们是要比擎天柱、figure03什么的还是要强一点点。那你说人家那个是不是很闪电般就可以搞定？程序上可能并没有那么费劲，但是你也得试嘛，你也得练，你也得摔多少台机器出来以后，你才能把这玩意试出来。你也不是说我从来没翻过，您上来就可以直接翻跟头，这个还是有点太不负责任了。他现在训练的这些翻跟头数据，很多也都是在英伟达这边。就是都是开放的，英伟达是可以拿着这种数据去找Figure03，去找特斯拉合作的。但是特斯拉怎么说？他们一直希望说我这个机器人里不要去装英伟达的芯片。figure03里装的是英伟达芯片，它可能能够把这个东西挂上以后就能翻这个跟头。当然前提是你的硬件、你的结构设计、你的动力设计是要有足够的冗余，你才能翻这个跟头。但是擎天柱里头用的芯片还不是英伟达的，而是特斯拉自己的芯片。现在应该可能是IE4吧，IE5应该还没出来。那你这个训练数据搁这上头使可能就有一点问题了。原来马斯克老讲说我们擎天柱使用特斯拉汽车的训练数据就可以去训练了。汽车翻跟头吗？汽车不翻跟头，汽车只是在路面上跑。那你说翻跟头有用吗？其实还是有用的。让这些机器人去跑马拉松也都是有用的，会告诉你说我的物理极限在什么地方，我可以再连续跑多长时间这中间不出问题。你让擎天柱，你让他去跑个马拉松试试，可能跑一半就直接烧了，因为他没做过这个训练。不是说人家做不出来或者是这事有多难，他没试过没干过这事，那还是有差距的。
• 第三个就是他的多机协同能力提升了。其实所谓多机协同就是可以在一个场地里头进行很复杂的走位，这个还是非常非常有意思的一件事情。就跟做团体操似的，这个事中国人很擅长。大家看那种几千台几万台的无人机，在三维的空间里头给大家表演烟火秀，这种事咱们都能搞定。那你说我整一堆机器人在一个二维的舞台上走走位，这个事应该没有那么难。但即使是相对容易的事情，你也要保证说这些机器人累积误差你是可以去掉的。如果没法去掉累积误差的话，你可能跑着跑着就差出半个身位了，可能后跟后面的机器人就撞上了。因为现在这些机器人它是没有那么强的这种传感感知能力的，它不会说发现前面的机器人离我近了我就躲它远一点，它没这能力。它都是按照一个标准程序，我应该在几分几秒向前走多少米，然后我就走了，其他的那个机器人在什么位置上或者人在什么位置，他是不管的。这一块咱们也算是整体的有一定的工程能力上升吧。而且现在中国的机器人的训练范式更像机器人了。就是公开口径里头强调仿真大量的训练，实际上就在英伟达的虚拟三维空间里头进行训练，然后再做实机微调。就是我在那边训练好翻跟头以后，再把这个程序塞到这个机器里去，在这个机器翻的过程中可能也会摔几次，然后再调一调就可以去使用了。所以现在我们在积累大量的数据，训练大模型最关键的一步就是要积累数据。

这一次春晚的机器人还有一个可圈可点的地方是什么？就是他们的可控性还是已经很强了，可以跟人一起表演了。像去年这上面16台机器人转手绢的时候，旁边是不能站人的，因为那东西挥手就可以打破人的脑袋，那个非常非常危险。而今年的话就可以在旁边站人了。那你说万一把人打破了是怎么办？那是春晚，春晚上的这个节目一定是要保证成功率的。虽然我们知道春晚的节目其实并不是直播，有很多还是有一定延迟的，但是你如果在春晚上真的是搞出很大的纰漏来，也是有很多人要去承担责任的。他敢在春晚的舞台上让人跟机器人在一起跳舞，就说明这个东西的可靠性已经挺高的了。

那么美国的擎天柱、figure03，韩国波士顿动力（因为现在波士顿动力被韩国LG给收了），他们的这个阿特拉斯跟中国机器人比到底是一个什么样的差异？或者谁强谁弱？

首先咱们讲擎天柱跟FIGER03，目前基本上都是特定单向任务。比如说你让FIGER03现在在宝马工厂里头做某一个特定工序，他就始终在那做这一件事。你让他说现在做这工序做完了以后去到下一工序看看有什么问题，没有这能力。或者你做完了这个以后去厨房里头炒炒菜、收拾收拾东西，也没有这个能力。但是你说我现在启用厨房程序了，他站在厨房里头把各种物品收集一下也行。因为现在这个figger03给大家演示过了什么？第一个是厨房里收拾东西，然后在这个亚马逊的仓库里头分拣包裹，在宝马的是这个工厂里边去分拣一些零部件或者搬运一些零部件，这是他给大家演示过的这些功能。但是每一个功能都是演示，并没有真正的拿出来用。而且这个机器到目前为止应该也没有量产，也没有给别人用过，大概就是这样。咱们也没见过这东西翻跟头吧？甚至你连跑步跳高你可能你都没怎么见过。为什么？因为他没做过相应的训练。但是他这样的可能未来使用英伟达的一些公开数据，是可以快速追上的。擎天柱虽然他现在已经在特斯拉餐厅里头给人炸薯条了，你已经可以跟他去沟通交流，他会给你炸薯条了。但是你让炸薯条的机器人出来说你去上车间里去给我打会螺丝去，他是不会干的。而且很多的特斯拉的擎天柱机器人表演后边都是有人举遥控器的。所以在这一块上，也没有那么通用，也没有那么智能。目前为止甭管是擎天柱也好，还是Figure03也好，都没有对外销售过，也没有开放接口，他们都还是在内部进行研发的一个阶段。我们现在所看到的绝大部分figure03和擎天柱的都是视频，视频的话它就有可能有加速，有可能有多次拍摄留一个可用的什么这样的事情，都是有可能发生的。而不像现在我们看到的春晚，虽然也是一个视频，但是这些机器人我们可以在网上直接买着，这个还是有很大差异的。

那波士顿动力，他们的Atlas其实是可以翻跟头的。但是刚才我讲了，这个展示了一次，翻完了以后就翻车了，身上开始掉零件了。他们的产量还是太低，虽然有开放接口，你可以买他们的设备回来去编程去二次开发，但是目前在规模化方面是完全没法跟中国公司比的。他们的Atlas压根就没有对外销售过。应该是有一个叫short的四足的机器狗是对外销售的，但是那个玩意一年大概能卖个2,000多台，而且很贵。

那么真正的物理模型现在到底发展到什么程度了？

英伟达在跟中国公司合作进行机器控制相关的训练和迭代。真正的物理模型科学家还在吵，甭管是谷歌的deep mind、李飞飞还有杨乐昆，这三个号称做物理模型或者叫世界模型的人，还在这炒成一锅粥。未来到底什么样谁也不知道。跟机器人最相关的路线的话，应该是杨乐坤的世界模型。只是杨乐坤现在这套方案还是在理论层次上，并没有成功的实践过。特定任务的模型，擎天柱、figure03、Atlas，包括咱们的宇树，还有智源松延动力，这些小机器人都有特定任务模型。你包括跑马拉松实际上也是一个很简单的日常模型，但是这些模型是没法泛化的。

前两天印度AI峰会上还展示了印度自主研发的宇树科技狗，所以中国在这一块上已经渗透到全世界各个国家的科研领域里头去了。有两条宇树科技的机械狗出现在展位上，其中一位大学的女教授诱导别人说这是原研的。但是说的也相对比较模糊，最后还出来辟谣否认自己曾经明确说过这是原研产品。这就是宇树的，我花钱买的，亚马逊上1,800美金我买的。另外一台宇树的机器狗在印度的AI峰会上直接把身上的编号给擦了，这个就有点欲盖弥彰了。其实现在的大学想要做机器人方面的研究，买一台中国人形机器人或者是中国机器狗基本上是唯一的选择。因为咱们有开放的接口，基本可用的整体稳定性，可玩性也很高，而且价格不贵。他既然卖嘛，他就有售后服务，有相对比较完善的一套体系在跟随的。你从来没有卖过的，肯定在这块还是有差距的。

所以中国机器人到底算不算遥遥领先？从硬件规模化生产上、产业链配套完整性上、成本控制上、结构和硬件冗余上、全身控制和动态平衡这些角度上来说，中国机器人绝对领先。四足机器人宇树大概出货了全球的30%多，已经绝对是第一了，排在后边的其实还是一堆中国公司，波士顿动力就是2,000多台，宇树是2万多台一年，所以这个还是有很大差别的。很多大学和研究所公司都会购买中国的人形或者四足机器人做二次开发和后续研究。波士顿动力的四足狗是对外销售的，figure03、擎天柱、波士顿动力的Atlas都还停留在拍视频的这个阶段。只要不是美国合规限制的场景，你购买中国机器人进行后续研究和二次开发基本上就是唯一选择。但是有一些场景说美国人说不允许中国设备进来，这个也有可能吧，他们也比较敏感。而且我们现在都开始卷价格了，那个宇树9万9一个开卖了，松延动力那个小小个子机器人3万9一个，咱现在已经开始卷这个了。得出的结论就是在某些方面中国的机器人绝对是遥遥领先的。

那么中国机器人产业在春晚上到底在展示什么？

就展示翻跟头吗？咱们在展示新的新质生产力。原来咱们展示的是新能源汽车、电池、太阳能光伏，现在这些玩意都产能过剩了，不提了，以后我们就要上机器人相关产业了。这个过程其实有点像什么？有点像咱们去南方这些加工厂里边，每个加工厂有一个叫样品展示间。说你看我们能够做风扇，我们能够做空调，我们能够做空气净化器。即使是一些比较大的厂，都会有这样的一个产品展示间。我们如果想去定做产品，我们就会到产品展示间里去挑。比如空气净化器，给我换一什么样的外壳，给我换一个什么样的电机，给我换一个什么样的滤芯。但是我们一定要看着这个实物去说你去给我做去，你不能说完完全全他没做过，我们也不知道他能不能做，我们就拿着一个图纸找人去做去了，这个事实在太不靠谱了。只要说我产品展示间里摆着这东西，我说你在这个基础上给我改大一点改小一点，改方的、改圆的、改扁的，但是万变不离其宗，里头那个底子那壳已经在这了。这一次的春节联欢晚会，实际上就相当于是我们去了一次中国机器人工厂的产品展示间。说你看我们已经能做这些事了，而且我这些东西我都卖，你只要是向我这订货，你提要求，提技术标准，我就给你做出来就完了。做不出来我告诉你。所以这一次就是向世界展示我们到底能够做到什么程度，而且欢迎在这个基础上进行定制。

定制完了以后就是你原研的，没什么好说的。像现在印度人不是买了咱的狗回去冒充他自己原研的吗？等人研发好了以后，你就可以向宇树下单，下单的时候你可以再定一套外壳嘛，再定一个标号喷涂，定好了以后我们就单独给你做不就完了吗？下次你就可以拍着胸脯说我这就是原研的，没有任何问题，只是我找中国代工的，不就完了吗？以前的印度手机就算是印度品牌也都是在中国生产的，印度本地人家自己设计就完了。当然设计团队可能也只是提出一些技术规格，就到中国的手机厂里去看，这长得不错，那那长得不错，这个配件不错给我加上，他们就这样得到了印度原产的手机。所以以后可能全世界的机器人，或者很大一批的机器人也是通过这种方式来生产的。以后的话大家可以选择整机，也可以在整机的基础上进行增减和调整，甚至可以只购买一些零部件。你说我觉得这关节不错我要买这关节，我觉得这腿不错我这个腿以后照这样来，都是可以卖的。咱是你要整个的给你卖整个的，想调整给你调整，想要一些零部件都行。而且一分钱一分货，绝对量大管饱。什么叫一分钱一分货？你说中国这些设备到底质量能有多好？真未必，但是绝对是最划算的。在你花的这个钱范围内，我给你最好的东西。当然前提是你得懂。你说我发现你不懂，那我坑你没商量。你能够提出很好的质量标准来，那我就在这个成本范围内，我达到你的质量标准就完事了，它是这样的一个运作方式。

你说我们现在买一堆零部件回来我自己组装，组装完了以后说这就是我们自己生产的机器人了行不行？没毛病。你说现在乌克兰跟俄罗斯在这打仗，号称乌克兰的无人机自己国产化率已经达到了多少多少。这个有问题吗？没有任何问题。但是乌克兰无人机里绝大部分零部件，大概百分之八九十的零部件，都是来自于一个叫淘宝的地方，这也没毛病，这一点都不影响人家国产。所以我们现在在春晚给大家展示一下，说来您看要哪块您自己定，回去自己国产自己原研都没毛病。最后总结一下，春晚我们在展示新的高端制造，新能源汽车光伏都已经产能过剩了，机器人相关产业继续卷。希望在机器人生产的这种各种零部件或者各种细节方面，可以形成一些事实标准，这就是我们现在在努力做的事情。怎么叫事实标准？就是大家以后再去做机器人都是使用相同的符合一定标准的关节，或者是一些电机，或者这些东西。

好，这就是今天我们讲的故事。感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

信仰人类的AI教母李飞飞的最新访谈，都说了些什么？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。本月钛媒体跟李飞飞做了一次访谈，目前是把信息放出来了，还是值得大家好好去思考一下的。

李飞飞因为做ImageNet，也就是收集了大量的图片去进行AI训练，被称为“AI教母”。但是她却讲到说：“AI只是工具，我信仰的是人类，不是AI。”

这个访谈还是很长的，我们分几块来讲。第一个是“AI就是一个工具”；然后咱们讲一下李飞飞对于教育的一些看法，因为她毕竟是一位大学教授嘛；然后是李飞飞对于机器人的看法，最近各种人形机器人公司都准备去上市了，现在看看李飞飞怎么去讲机器人；最后是李飞飞自己的World Labs（世界实验室）公司，她们所生成的模型到底是在做什么。

一、AI 再强也是工具，方向盘需在人类手中

首先，她讲到了说AI再强也是工具，方向盘必须在人类手里面。她为什么会去强调这一件事情？因为有很多人已经躺平了，不停地有人告诉你说“一键生成”、“点一下就得到”，这个实际上就是已经准备去放手了。所以李飞飞在反复强调，AI不能让它去决定你的生活，你必须要去掌握方向盘。如果不掌握方向盘的话，AI可能真的会去替代人类。

当然了，工具也是有两面性的，所有的工具都是双刃剑。但是她讲到说，两种极端对待AI的方式都是不理性的。哪两种呢？

• 第一种是只发展不限制；
• 另外一种就是只去讲伦理，不发展了。

像欧洲现在就属于是更多地强调伦理、各种限制；而美国这边呢，可能更多的是在快马加鞭地往前跑，各种的限制现在变得少很多。说这两种思路都是有问题的。

她讲到说我们过往使用的这些工具，包括火、斧子、核弹、生物技术等等，都是工具。这些东西只要我们用好了，都是会造福于人类的；但是呢，也都会给我们造成一定的伤害。AI会变得越来越强大，但是责任不应该丢给AI。

权力工具 vs 向善工具

比如说AI既可能成为权力工具，也可能成为向善工具。在这里使用了一个词叫“权力工具”，就是讲到说AI是可以帮助权力部门进行一定的权力的拓展的。

其实在互联网出来以后，谷歌不是权力机构吗？其实也是的。Meta、苹果其实都是权力机构，因为它已经把大量的政府该享有的权利拓展出去了，她们去享有这些权利。而且政府其实有很多的权利也是需要通过谷歌、通过Meta这样的公司去进行增强的。比如说像前面把川普的账号封掉了，实际上就是政府通过这些社交媒体公司拓展自己的权利。AI变成权力工具，或者AI让很多的政府变得更稳定，这个都是不可避免的。所以她专门提到了权力工具，但是她并没有去说权力工具不好，只是说AI可以成为权力工具，也可以成为向善工具。它是把权力工具跟向善工具作为一个对立面给大家列出来。

再往后，李飞飞讲到，在AI变得不可控之前，它仍然是人类的工具，人类有责任让它可控。她并没有去讲说AI会不会最终变得不可控，或者最终变得不可控，她都没讲。说AI不可控这件事的可能性是存在的，但是人类该干的活，就是在它不可控之前想办法控制它。但是未来是什么样的，就要看人怎么做了。

人类应该如何引导？

那么人应该怎么做呢？就是引导AI向善。在这个过程中，不是让工具自己去决定，而是要依靠法律、制度、教育和社会共识。当然这个里面，我觉得可能对于一个大学教授来说，稍微有一点过于理想化了。法律、制度、教育与社会共识这些东西，并不是一些抽象的概念，而是有千千万万个人在各自的岗位上，每一个人都有自己的想法，有自己的利益，有私心。这些人还会形成很多的小团体、小的利益团体。所以在这样的情况下，是不是我们可以在AI变得不可控之前真正的引导它向善，或者让它始终在可控的范围内？这个真的不好说。我们现在看看，政府能够管理得了像谷歌这样的公司吗？我是打问号的。

二、李飞飞的教育观：如何不被 AI 替代？

既然AI有可能不可控了，那么人类就有可能被替代。李飞飞的观点是：关键是更新教育，要把现在的教育整个革命掉，让人学会用工具，并且发展人类的特质。通过这样的方式，我们可以保证自己不被替代。这个应该也属于叫“美好的愿景”吧。

所以下面咱们来讲李飞飞对教育的观点。首先讲到说，以后不要再被大量的标准答案和知识填充、应试教育占时间了。当然了，李飞飞并没有经历过中国教育的精华部分，她高中就到美国去上了，她在国内是上到初中，而中国教育的真正精华部分是高中部分。但她依然感觉大量的标准答案和知识填充是非常非常浪费时间的。

对于李飞飞来说，她希望什么样的呢？她希望培养人类的能力和主体性。什么叫主体性？咱们后边讲。那么到底什么是能力呢？

1. 被保护并持续燃烧的好奇心

这个倒是跟马斯克要求的一样，人类必须要有好奇心。当然马斯克希望的是AI也一定要有好奇心。现在李飞飞讲的是人类教育一定要保持好奇心。父母和老师要呵护孩子好奇心带来的快乐。这句话什么意思？孩子有好奇心这没毛病，像我们有时候管这个东西叫“淘气”。你好奇心做了很多东西以后，有些事情是会做对的，有些事情会做错。父母跟老师一定要引导孩子说，你这个好奇心带来的快乐到底是什么？你要让孩子去享受这种快乐，她才可以不会说每次有好奇心的时候就有可能挨揍，这个事是很危险的。当然有些小孩揍着揍着也没准会成才，比如说二战时候的英国名将蒙哥马利哈，他小时候就是不断地被教育长大的，他妈妈的口头禅是“去看看他在干什么，叫他停下来”。这哥们特别皮，所以长大了以后很喜欢钻空子。当然我觉得这不是一个好例子了，李飞飞还是希望更多的孩子可以快乐地享受她们的好奇心。

2. 要驾驭AI工具的能力

而不是被工具所取代。她的例子是什么呢？就是火。火是可以做饭的，但是也会带来伤害。说小孩子长大的过程中，总要学会做饭，你也不可能说我为了保护她，长大了以后不会做饭，这事不行。那怎么办呢？这小孩子就要去学会使用工具，特别是像AI工具。要理解AI如何为学习和创造赋能。你想学一个东西的过程中，怎么用AI来帮助你，也要了解AI可能带来的问题和风险。这个过程很像是我们教小孩子用火的这个过程。

3. AI做不到的核心人类能力

这个才是小孩子真正要去学的东西。AI到目前为止有很多的能力是不具备的：

• 好奇心：让马斯克去努力让AI有好奇心吧，但是她觉得AI在这块上还是有一些缺陷的，所以人类要努力去补充好奇心。
• 批判性思维：这个在国内可能稍微难那么一点点吧，但是她觉得这是很重要的，因为AI其实很难产生这种批判性思维。你每次问它一个问题的时候，它会想办法给你找到一个正确概率最高的答案。我最近还发现了一个使用AI的好方法，是什么呢？就是你的提示词这样写：“给我五个答案，然后给它进行不同维度的评分。”这样的话你就会得到一些不一样的答案。如果你每次只问它一个答案的话，它给你的永远是那个最四平八稳的那个。
• 创造力：说这也是AI所不具备的，是人类应该努力去培养的东西。
• 空间想象力：至少目前的AI还不行。但是未来，比如说它的World Labs公司发展起来以后，也许AI就可以具备空间想象力了。
• 人际协作：这里并没有讲到人际关系，但是我觉得可能这一块对于未来孩子是非常非常重要的。最后还是要人跟人协作。

然后李飞飞提到说，不需要背课文之后，剩下的时间怎么办？这个时间应该用来学习AI做不到的认知和能力。因为原来我们用了大量的时间去背课文了，这个时间省下来以后，不是说让大家去疯玩的，好好学一些AI搞不定的事情。

4. 从“标准答案训练”转向“潜力开发”

说原来我们的K12里面的标准答案，AI做得比人好。用十几年去做以后机器能做的事情，就是一种浪费。这个我是完完全全赞同的。她希望21世纪能够发生一次真正的教育革命，把原来这种死记硬背的东西去掉。其实我们现在已经比原来强很多了，原来私塾先生玩的是什么？叫“念、背、打”。就是你先念书，也不给你解释，“书读百遍其义自现”；念完了以后就背，背错了以后就打手心；然后再接着去念。是这样的一种教育方式。现在虽然依然在做标准答案训练，不让你去思考，不让你去批判，但是特别像理科吧，还是会稍微的解释一下为什么呢，还是稍微有一点点思辨的。未来的话，所有机器能干的活让机器干，人就去干那些机器干不了的活就可以了。

5. 不再用文理科来束缚成长道路

现在是对学生进行文理分科，或者是考试的时候分几科来考。她说以后没必要这样了，现在所有人都可以在AI的帮助下去写代码了，所有人也都可以在AI的帮助下去绘画、去写诗、去写文章了。那你在这样的情况下，何必再去分文理科呢？这件事情关键还是看你是不是应试。如果你去应试的话，确实是很难不去分科。应试的过程中，你需要把人的能力去区隔开来，那你能力上去了以后怎么来识别你的能力上去了？这点还是挺难的。

6. 面对AI要保持主体性

前面她讲的时候，我们对教育的要求是有主能力和主体性。那什么是主体性呢？这个其实我们把它解释成“主人翁意识”也可以。李飞飞讲到说，她最害怕的一件事是人类的放弃，最担心的是有人因为AI变聪明就觉得没我啥事了，从而放弃主动性。AI只是工具，人类的潜力是创造世界，把世界变得更好，而不是说衣来伸手饭来张口。如果人类变成那样了，那就只能被AI替代了，这是她不希望看到的。上面这段就是李飞飞对于教育的一些看法。

三、关于机器人：现状与挑战

下面是机器人。她首先讲到自动驾驶汽车，说自动驾驶汽车就是个机器人。自动驾驶汽车发展到现在有20多年了，有成熟的产业链。你想汽车这个东西在做自动驾驶之前也上百年了，所以它产业链是很成熟的。而且汽车面对的问题是相对比较简单的，因为道路这个东西是二维的。虽然有立交桥，但是这个汽车并不会上下走，它只还是会顺着路走，所以它在一个二维的道路上行驶。而汽车的唯一要求是什么？就是不碰到东西就可以了，所以它相对来说要简单很多。而且汽车有一个很棒的地方是什么？就是它有很成熟的场景，有大量的数据积累。像特斯拉折腾半天，多少辆车在路上跑了多少公里了，把这些数据搜集下来以后，在这个基础上去进行训练，然后她遇到了各种各样的奇怪的问题，我们怎么把这些奇怪的问题都训练到大模型里边去，让这个自动驾驶可以使用。2006年谷歌开始做自动驾驶汽车，到2026年就整整20年了。经过20年的发展，这个事基本上算搞定了。

但是机器人要比自动驾驶汽车要复杂得多。它是在一个三维的世界里活动的，因为你有手，你还要有腿，上下的你要迈台阶，所以它是一个三维世界。而且它有时候还要碰东西，你要拿东西嘛，所以它要面对的问题要比自动驾驶汽车要复杂很多。你要把所有这些问题都解决掉了，你才可能去做家务，洗碗、做饭、洗衣服，才能干这些事情，才可以去工厂。这个是要难很多的。

而且最难的是什么呢？就是除了工业机器人之外，所有这些人形机器人在短期内没有商业应用前景。因为你把它做出来以后没地方去用它，因为它的成本实在太高了，不划算。那你没有实际应用场景，就会面临下一个问题是什么呢？缺乏成熟的产业链和应用场景，它就没有办法像自动驾驶汽车那样积累一大堆的实际数据回来。自动驾驶汽车就是我一开始先不自动驾驶，我先积累数据，积累完了以后我在这些数据上去做训练，训练了以后我再去逐步地做半自动L1、L2、L3，现在国内开始发L3牌照了，它是这样一步一步来的。而现在机器人它就没有这些数据，你也没有这个实际用途，所以这个数据积累起来就很痛苦。

所以李飞飞拒绝为机器人普及预设时间。她说AI发展了，比20年前肯定有了长足的发展，但是机器人面对的问题要比汽车复杂很多倍。所以到底是我们需要再发展20年，还是说很快就能实现了呢？她说没法预测这事。她的预测就是：有生之年，我们应该可以看到机器人普及。当然了，这对于马斯克以及国内这些准备上市的人形机器人公司来说，就不是一个好消息了。

四、World Labs（世界实验室）在做什么？

最后一条，她的World Labs（世界实验室）这公司到底在干什么？它核心目标是从内容生成走向世界生成跟空间智能。所以我们现在可以区分一下，杨乐坤要干的东西叫“世界模型”，李飞飞要做的这个东西叫“空间智能”。李飞飞就属于要做生成式的，而且是要一帧一帧地生成完整视频的这样的一个模型。对于李飞飞来说，空间智能是迈向更强通用能力的重要组成部分。她也没有说我这个东西直接就可以改变什么东西，未来这个AI会有通用能力的，那么这一步是必须要走的。

• 3D生产门槛降低：空间智能做成之后可以干什么呢？可以把原来很难的3D生产能力门槛直接降下来。原来我们做3D打印机最大的痛苦是什么？就是没有模型可以去打印。我们现在看到了一个事物，或者我们想象了一个事物，我们很难把它描述出来。都是别人做好的模型，打来打去的就没什么意思。如果李飞飞的World Labs，她们家的产品已经可以正式使用之后的话，3D打印机应该就会有市场了。这个还是一个比较激动人心的事情。
• 做各种仿真训练：这个World Labs的重要用途是什么？就是做各种仿真。因为它是生成3D空间的嘛，这个机器人就可以在里边进行训练。还记得李飞飞是怎么当上AI教母的吗？就是她做了一个叫ImageNet的一个项目，把全世界的这些能够搜集到的图片搜集在一起，让AI进去训练去。现在World Labs也可以做出大量的3D空间，让机器人在缺乏实际应用场景的情况下，在它这样的空间里边去训练去。这也是一个对未来非常有价值的事情。

五、老范的观点与思考

以上就是李飞飞访谈里边讲的东西。后边说一点点我的看法。

1. AI到底是不是工具？

我只能说目前还是，但是边界很模糊。为什么这么讲？其实人这个生物是很懒惰的，一旦机器可以做一个什么事了，我们就会放心地把这件事情交给机器去做，不会说我再要去看一眼——看绝对不看。所以AI这个东西，它在快速地突破工具的边界。而且对于不同的人来说的话，AI到底是不是工具，这件事也是有不同的定位的。我去用AI生成了图片了，那么AI对于我来说是工具，它把我脑子里想的东西生成出来了，而且我还要去校对这东西对不对，是不是我想要的东西。而对于看这些图片的人来说，AI还是工具吗？这个事就要打个问号了。

所以AI未必对于所有人来说都是工具。尤瓦尔·赫拉利说，未来可能只有少部分人是有用的，大部分人会变成“无用阶级”。现在AI的话可能也在向这个方向发展，它是少部分人的工具；对于大多数人来说，这就是生活中的一部分，AI会决定她们的衣食住行、喜怒哀乐。所以AI快速地在模糊工具的边界，而且这个过程是不可逆的，不是说我们号召一下让大家去学习就可以逆转这个过程，这是不现实的。

2. AI会不会作恶？

我觉得关键还是要看使用AI的人会不会作恶。这个AI不是由制度来去使用的，也不是由政府来去使用的，也不是由大公司来去使用的，而是由里面的一个一个的人、一个一个的利益团体，她们去使用的。她们使用AI的时候都是带有目的的。我的目的是为了让大家过得更好，还是说我的目的是让我的统治更加稳固，让其她人给我贡献更大的价值？咱们举一个最简单的案例：美团。美团去控制所有这些外卖员的那个程序其实也是个AI。这些外卖员会被这些AI逼得满街乱窜，罔顾交通安全。那么这个AI到底是在做好事，还是在做坏事？对于我们点餐的人来说，我可以快速地得到我的外卖；但是对于这些外卖员来说，到底是一个向善的AI，还是一个权力的AI呢？这是需要我们大家去思考的。

3. 关于教育的改革

我的感受是，现在的教育行业并不会拥抱这种变化。教育行业的目的从来就不是说我们要把这个人变得更好，教育行业的目的一直是进行筛选。变好了以后，我怎么把最好的这个人筛选出来？我们为什么要去做高考？因为高考是一个相对来说比较容易的筛选方式，大家去考试就好了，你考的高、我考的低，这事一下就明白了。你一旦说大家去学习什么好奇心，去学习各种的复杂的能力了，那这玩意最后怎么去判定？谁来去判定说到底是学的好还是不好？因为你通过教育了以后，筛选出来的人可以去使用工具，筛选不出来的人只能被工具使用。这个筛选过程的问题，李飞飞其实并没有提到。所以在这件事情上来说，我觉得大家还需要再进一步思考。

而且现在的这些教育者，或者教育行业的从业者，她们也是更习惯地说：我如何可以用最小的劳动付出，让小孩去适应这个筛选过程？因为她的KPI很简单，她的考核指标也很简单，就是我怎么能够让我教育的小孩有更高的几率通过筛选。在这点上，你不改变筛选的机制，是没有办法去改变教育的本质的。

4. 关于机器人与未来

最后关于机器人，我的感受是行业会有很多“烈士”倒下。现在这些做机器人的公司里头，大量的会倒下，但是最终的路径是清晰的，最终一定会走向机器人的时代。

最后是关于World Labs，就是李飞飞的这间公司。这个公司现在已经融了二点几亿美金了，在快速地做她们自己的产品。这些产品未来是不是可以给我们的生活带来改变？也许会。即使给我们生活带来改变，可能也不是直接的改变。就像ImageNet，咱们现在每天在用AI，在用AI画画，在用AI去进行图像识别，在这个过程中我们真的是用过ImageNet吗？绝大部分人可能听都没听说过这东西。但是没有ImageNet，我们也没有办法走到今天这一步。所以李飞飞公司的产品可能对于很多人来说是用不到的，但是它的产品有可能会让我们的机器人、让很多仿真系统得到训练数据，让科技更进一步的发展。这个是World Labs的价值。

最后总结一下，李飞飞的很多观点是值得去思考的。我们站在AI带来的冲击面前，需要更多的去思考，甭管这个思考到底会不会改变什么，但是我们不能停下来思考。

这就是今天的故事，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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杨乐坤出走Meta：一场关于战略、用人和未来的博弈

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这一天还是来了。前面我们已经猜测了很久，说杨立昆到底什么时候会离开，因为所有人都眼睁睁地看着Meta的AI战略转换方向。亚历山大·汪进入Meta，一个28岁的辍学生，在管理65岁的大学教授和图灵奖得主，这个事一定不能长久。而且前面还对杨立昆手下的FAIR部门进行了600人的裁员。

靴子落地：杨乐坤宣布离职

现在靴子终于落地了。2025年11月19日，当地时间13:20，杨立昆发了一个长文宣布离职了。在这个文章里边，他回顾了一下在Meta待了12年，感谢了小扎和一堆高管，然后准备要去做他的AMI。他这个AMI呢，叫做“高级机器智能”，说：“我在Meta期间就一直在干这件事，现在呢我准备出去了以后接着干。”而且新公司呢，Meta依然还有参与，具体的情况后续再公布。他呢，也终于可以不受Meta的限制，去研究自己的世界模型了。

杨立昆也要去做世界模型，跟李飞飞有些相近。最后咱们再说一下，他的世界模型跟李飞飞的世界模型到底有什么差别。

Meta呢，应该在这个里边还是给了钱的。你请这样的一位大神出去，而且大神在发文的时候还感谢了扎克伯格，那一定还是要给钱的。所以杨立昆未来的公司里头，Meta应该还是一位重要的股东。但是到底给了多少钱，占了多少股份，可能还要等未来Meta的官宣，现在应该公司还在注册过程中吧。

谁对谁错？一场责任的追问

我们普通人呢，真正关心的不是这些事。我们关心的是，这些大神们斗来斗去了以后，到底谁对谁错呢？

• 有些人讲了，扎克伯格短视了，不听老人言，找了一个年轻小伙子过来，你把这个图灵奖大学教授给放走了，这一定是要吃亏的。
• 还有人呢说，Alexander Wang抢班夺权，给扎克伯格进了谗言了。这是中国人比较喜闻乐见的一种论调，为什么呢？总是“清君侧，不能斩昏君”，皇上做出什么错误的决定，一定是下边人进谗言了。这个28岁学生整了这么一公司，进来以后就把老教授给挤跑了，一定是他的错误，扎克伯格只是被他一时蒙蔽了。
• 当然呢，也有一些人，特别是像傅盛这样的人呢，就出来说杨立昆耽误了Meta，如果没有他的话，Meta早就行了。这种呢就属于站在CEO的角度上，CEO的角度呢，通常都是不会承认自己有错的，都是下边人是坏蛋。而杨立昆呢，站在这样的一个位置上，把持了这么多的资源，又没有把这些资源真正的变成Meta能够挣钱的商业利益，那么一定是他错了。

扎克伯格的决策失误

从我个人的角度来分析，当一定要有一个人来承担责任的时候，这个人一定得是老大，也就是扎克伯格自己。扎克伯格在这件事情上到底做错了什么呢？是不是听信谗言了？是不是不听老人言了？是不是选错方向呢？还不是。扎克伯格真正做错的是决策错误。

哪样的一个决策错误？就是你去找杨立昆这样的一个人来，纽约大学的教授，图灵奖得主，算是人工智能三教父之一，这样的一个人你把他招来，这个决策没毛病。但是你招来让他干嘛？这个事就错了。你真的让他整了一个研究所，叫FAIR (Facebook AI Research)，这样的一个机构，说：“你们自己研究去吧，研究完了这些东西，你们去发论文吧，你们去开源吧，我们在后边支持你。”他去干这件事情，其实是有问题的。

如果你说你前面就下了这么一个决心，说：“你就干吧，我就不管你了，你们给我赚名声就完了。”也行。那你后边自己该去产品化的地方，该去做工程实施的时候，你要组建另外一套班组去干活去。结果呢，扎克伯格后边那一半事没办，他把前面那半截干了。最后导致什么？杨立昆他们研究出来的很多东西，在Meta里头没有办法落地，还没有办法给Meta带来实际的利益。而且呢，在各种的竞争里，他还落后了。

如何正确“使用”顶尖科学家？

这是扎克伯格犯的错误。就这种大佬请回来干嘛使？

1. 招牌效应：人工智能三巨头我请回来一个，那三个人里头，有一个是被谷歌直接把公司收购了，收谷歌去了；另外一个呢，每天在外边吵吵，说要去做人工智能监管；杨立昆呢，被Meta收下来。首先你这个招牌是有了。
2. 人才磁场：作为一个大学教授，你就应该是把他的学生都拎回来。谷歌也是这么干的，把一个哥们拎回来以后，就天天的拉着他的各种学生，拉着他的师兄师弟，上谷歌干活来。这个应该也是杨立昆真正能够给Meta带来的东西。

至于杨立昆真正研究的东西，其实这种大学教授真正研究的东西，对于公司来说通常是没用的。为什么？就是离变现太远了，离具体的实际使用太远了。

结果呢，Meta是前面不够果断，把杨立昆找回来了，但是你该继续投入的时候，就不够果断了。因为FAIR这个团队这么多年，这十几年可能总共花了十几亿、二十亿美金的样子。那你说这也不少钱了，老范你又这个拿钱不当钱了是吧？十几亿、二十亿你就一张嘴就来了。你看看微软花了多少钱，你看看谷歌花花了多少钱。想去跟大家竞争的、平起平坐的扎克伯格，他花的钱真的算少的。而且在这个过程中，主要还是去发论文、发开源，并没有真正的去工程落地这件事。因为工程落地，你还要花更多的钱。

所以呢，杨立昆到了Meta，让不合适的人去承担了错误的预期。你找了一个大学教授回来，你希望他把整个这一套事都干完：竖招牌、再招人、再到科学研究、工程实施和产品化。你希望他一个人把这事都干掉，这是不可能的。

正常的应该是什么？你把这位大神请回来养着他，他想干什么你让他干，他花不了太多钱。剩下的呢，你再让他的学生挑一摊，把后边真正的跟公司有关的研发做掉，把跟公司有关的工程化、产品化的事情做掉。这才是应该干的活。什么时候缺人，你就让徒子徒孙们继续上，继续进来填坑。这才是这种大神正确的用法。

新旧团队的冲突与杨乐坤的出局

所以这一次杨立昆的出走，就是扎克伯格前面在用人方面用错了。等到最后呢，扎克伯格发现我们落后了，没有达到他一开始的预期。他没有去检查自己犯了什么错误，而是大刀阔斧地开始是1亿美金、10亿美金去招人去了。他有这钱，你多给杨立昆点，没准还能做出点东西来。到后边“七嚓咔嚓”整了一大堆人进来，找了一个叫亚历山大·汪的人。

亚历山大·汪最后能干成什么样，现在去猜测还为时过早。但是呢，杨立昆这一摊，他就实在维持不住了。亚历山大·汪这帮人进来了以后呢，跟杨立昆他们之间的分工还有很多是重合的。那就怎么办？内部关系一定摆不平，就要开始抢夺资源。那一定还是要立起一个“正宫娘娘”来，其他的小三什么的，你们就先朝后站一站就完事了。那么杨立昆呢，就这样出局了。

所以这里头谁对谁错？杨立昆没错，亚历山大·汪也没错，这里头唯一犯错的就是扎克伯格。他犯错误了。

FAIR的遗产：对中国AI产业的巨大贡献

杨立昆在Meta期间做的这个FAIR，到底给世界，特别是给中国的AI产业，做出了什么样的贡献呢？巨大的贡献。没有杨立昆，就没有今天中国的AI产业，完完全全可以这么讲。

他们做了两个非常、非常重要的产品出来。

• 第一个叫PyTorch，现在绝大部分的AI平台都在这上面跑，这是一个开源的系统。当然了，PyTorch的负责人现在也离开了Meta，他要比杨立昆走的稍微早几天。这哥们呢，现在加入了Thinking Machine Lab，叫TML。这个公司是谁创建的呢？大家还记得OpenAI有一年闹宫变，当时有一个美女CTO，他后来离开OpenAI以后，创建的这个公司叫Thinking Machine Lab，就是这个公司。当时扎克伯格想去找人顶杨立昆的时候，在找亚历山大·汪的同时呢，也在找这个TML，说我把你收购下来吧。当时人家不同意，说我们要自己发展，不愿意被你收购。所以呢，他就把亚历山大·汪找回来填坑来了。
• 另外一个巨大的贡献就是Llama大模型，开源的Llama大模型。Llama1、Llama2，绝对是给中国早期的开源模型奠定了基础。没有Llama1、Llama2，甚至是Llama3的这些开源，就不会有中国今天百花齐放的大模型。所以这个FAIR对于整个世界，特别是对于中国的AI产业，是做出了巨大贡献的。

杨乐坤为何在Meta混不下去？

杨立昆为什么在Meta混不下去了呢？亚历山大·汪来的时候，他还说我们好好合作一下吧，当时还是很有求生欲的，但是现在还是混不下去了。

原因一：科学家与CTO的角色冲突

第一个原因很简单，他呢是要去做长期研究的。通常大学教授都是做长期研究的，他是没有明确的工程化和产品化压力的。我今天做了一研究，这东西到底最后怎么工程化，或者在我的整个内部怎么去改进，他从来没想过这事，科学家也不想这事。或者说我把这东西做成一个什么产品给大家提供出来，他们也不会思考这个问题。他们真正追求的是什么？更多的经费，研究更遥远的未来的事情，以及呢，发表更多的论文。而且科学家的本质呢，从来就没有改变过。

那你说CTO跟科学家之间到底有什么区别呢？CTO，你是为股东负责的，你是要为董事会负责，什么该说什么不该说，你心里应该有数，你每说一句话都会影响股价的。而科学家就是只为自己心中的梦想去负责：“你们那些乱七八糟东西，不要来给我捣乱。”

那你说杨立昆跟作为Meta AI里头的领衔科学家，到底说了什么不该说的话呢？作为一个CTO他肯定不合格。总喊着“大语言模型是死路一条”，这玩意咋搞？我们现在招人做产品、做工程化，老大在这天天喊：“这个这是死路一条，你们再往前走就死了。”而且他还喊：“现在的所有大模型，跟一只猫比起来都不行。”OpenAI也好，谷歌也好，都说我们的模型可以顶博士了。说：“你把它装机器人里，你看看它有猫灵活吗？”肯定没有。这就是他的一个论断。你作为科学家你可以这么喊，而且你越这么喊，越容易搞到经费。但是你作为一个企业里面的领军人物，也是Meta的AI领军的科学家，但你天天喊“大语言模型是死路一条”，这事肯定是不行的。

原因二：商业压力与战略落后

他呢，一直准备去做世界模型。世界模型这个事呢，肯定是巨大的天坑。因为大语言模型这件事，大家已经走通了，知道怎么往前走……虽然挣钱还难一点，但是怎么去骗股民，怎么去骗基金，怎么去骗华尔街，这条路其实已经通了。那对于Meta来说，人家已经验证成功的路，我们得走下去，该捡的果子我们得捡起来。你不能在这个时候再喊说，我要去做世界模型。世界模型这个东西到底怎么做，做完了以后会达到什么效果，谁也不知道。我要靠这个东西去忽悠别人给钱，是非常非常难的。

这里呢，也会体现出Meta跟谷歌他们的差异。谷歌就是我这头挣着钱呢，那头呢，我还投入了很多的钱，去研究各种各样现在大家看不出结果的东西出来。而Meta现在不行了，我必须要马上见着钱，我没有那么多钱让你们去放飞自我了。

Meta现在呢，明显在AI领域里头落后了。Meta自己的商业化模式其实是有问题的。为什么呢？大家看看现在所有做大模型的公司，或者AI这类的公司，英伟达那是做芯片卖铲子，其他几家其实现在也都是卖铲子的。微软、谷歌他们虽然也做芯片，但是他们芯片卖的量并不大，就是只是自己用而已。他们卖什么？他们卖云计算呢。谷歌云上提供了这些大模型的东西，“你来买买我谷歌云吧”。微软也是这样，“我微软云上提供了OpenAI的全套东西，你来买我微软云吧”。大家每次去看财报的时候，只管看谷歌云的收入涨了，虽然可能其他的收入有些波动，但是你只要谷歌云的收入是呈两位数上涨的，我们就认你的市值了。他是这样的一个逻辑。微软也是如此，亚马逊和Oracle走的都是这条路，他们是卖云服务的。

那你说Meta呢？Meta缺云，他自己是不卖云服务的。Meta 97%的收入全是广告收入，他就讲不了那故事了。那他怎么办呢？他只能是实打实地做出产品来，大家很喜欢这个产品，用户量很高，只能干这条路。另外一条路是什么？就是我通过AI的改造，我的广告收入上升了。广告收入这种事情呢，它是跟用户数和用户时长相关的，你最后的转换率会有优化，但是优化起来是非常难，即使加上AI以后，也很难说我就一下有这种质的飞跃。所以Meta很难证明自己真的做的这些东西是有用的。

而另外一方面呢，他做的Llama4也翻车了。Llama4全面被千问赶超。原来Llama1、Llama2、Llama3还是遥遥领先的一个位置，但是等到Llama4的时候，第一个是做各种评分的时候呢刷题，就是他做了一些学术不端的行为，想把自己想做成那种“小镇做题家”似的，我把题刷完了以后去刷成绩，这个事是不行的。在他们这个领域里头，这是非常非常丢人的，虽然中国模型都这么干，但是呢对于美国大公司来说，这个是不可接受的。另外一个是什么？就是他的Llama4只出了几个特别大的模型，底下这些小模型都没做。Llama3还是从小到大做了一遍，大家还可以在Llama3的各种层级的模型上，去做自己的微调，做自己的行业应用。而Llama4只做了个最大的。那在这块填补空白的呢，就是千问。千问是从0.6b开始做到200多b，中间所有的层级全都做了。这个就是绝对是超越Llama4的一个状态。

原因三：扎克伯格的“亲自部署”

扎克伯格呢，觉得我必须要生死一搏了，原来这种慢慢悠悠的玩法不成了。为什么扎克伯格这么聪明的人，会让AI这么重要的事情慢慢悠悠往前晃荡呢？原因很简单，他的注意力还在元宇宙上呢，注意力没在这上头。我觉得我这才是正经事，我这个一定是最终出结果的，大语言模型只是中间的小波浪而已。

跟大家讲一个当时猎豹的故事。傅盛这帮人原来在360是怎么做出来的？周鸿祎当时是跑去做搜索去了，他认为只有搜索才是对的，这是互联网里唯一的出路。所以他带着大量的人去做搜索，傅盛、徐明这帮人呢，说这留着一摊子咱看着，那算了，咱们做一个360吧，做个安全助手吧，安全管家吧。等做着做着做起来了，周鸿祎在外边做搜索碰了个一鼻子灰，说玩不下去了。那一回头一看，这块你们做起来了，那我亲自指挥、亲自部署一下吧，就把傅盛他们直接从公司里扔出来了。

所以现在就遇到了这样的一个情况，扎克伯格决定回来说，元宇宙一时半会搞不定，咱们还是要在大语言模型上见真章。那么他的处理方式是什么呢？就是招募了亚历山大·汪，组建新团队。而这个新团队马上开始跟FAIR争夺资源，这个事情是由汪涛说了算的。所以在这件事情上，汪涛要去替扎克伯格背锅，要去挡雷。比如禁止随便去开放源代码了，禁止随便去发表论文了。你现在想去发表论文，必须要在内部走一个审核流程，走完了以后你才可以去发表。如果审核的过程中，发现这个东西我们可以变现，马上就能用得上的东西，你这发表了别人就用了，我们先不发表。他现在有这样的一个审核机制。再加上呢，裁了600多人，基本上把FAIR的下面的很多直接干活的人给裁了。杨乐坤就没办法了，实在混不下去，只能离开了。

世界模型之争：杨乐坤 vs. 李飞飞

最后呢，咱们聊一下世界模型吧。杨立昆出去要去做世界模型，还有谁在做世界模型？李飞飞也在做世界模型。那杨立昆跟李飞飞的世界模型，到底有什么一样的地方，有什么不一样的地方？

杨乐坤的JEPA架构

杨立昆要做这个东西呢，叫JEPA，联合嵌入预测架构。它呢，是非生成式的。大家注意，这个非常非常重要。什么是非生成式的？咱们的大语言模型也好，李飞飞做的东西都是生成式的。生成式的就是，我要生成下边最有可能的这个词，或者下边最有可能的这个场景，这个东西叫生成式。而非生成式呢，不注重生成未来的预测，不关心未来会变成什么样，它要生成的是什么？是未来的一个动作。我们要在这个世界里做什么？他要去找到现在这个状态跟未来这个状态之间的一些规则，我们应该如何来做这个决策。

这呢，稍微有一些抽象，后边我们再去讲他到底跟李飞飞这个差在哪。杨立昆这个世界模型呢，分为感知模块、世界模型模块、成本模块、记忆模块，以及行动模块和一些配置器。它要把整个这东西配在一起，基本上像一个机器人似的东西凑在一块，才是它这个JEPA。它是一个可学习的、端到端的可微调的一个主动智能体架构，在抽象状态空间里边，预测未来可能的世界状态，而不是直接生成图片和视频。

李飞飞的空间智能

而李飞飞的呢，它不叫世界模型，它这个东西叫“空间智能”，让AI真正理解和操作物理世界，就必须要能够在3D空间中感知、想象和交互。世界模型是一个生成式的、多模态的、交互式的。

相同点与差异点

它们的相同点呢：

• 都认为光靠大语言模型这事走不通，这是死路一条。
• 而且呢，面向未来的预测器和推理引擎，不应该是单纯的生成器。
• 他们都认为呢，需要做自监督的学习，需要大规模的观测数据。
• 都相信他们现在所做的事情，是通向未来具身智能和机器人的一个正确路径。

那他们的差异点在哪呢？

1. 研究空间不同：杨立昆研究的叫“抽象表征空间”，它这个东西是抽象成一大堆的数值的，而不是一个多模态空间。李飞飞那个是一个具象化的多模态空间，他最后出来的是视频，是3D模型，而杨立昆研究的是一大堆的数字。
2. 生成方式不同：刚才咱们讲了，李飞飞玩的是生成式的，杨立昆玩的是非生成式的。
3. 核心目标不同：杨立昆研究的是通用的自主智能，而李飞飞研究的是空间智能。那你说这两个词我都听懂了，到底差异在哪儿没想明白。说白了，杨立昆研究的是怎么做“人”，而李飞飞研究的是怎么做“世界”，这就是他们两个最主要的差别。所以你看杨立昆的这个大模型里头，它是有感知模块的，有世界模型、有运动模块、有记忆模块，这个东西基本上是个人。而李飞飞那个模型，就是在一个3D空间里头，来预测下一帧的画面是什么，他最后出来的东西是世界。所以这是对于世界模型的两个不同的前进方向。杨立昆搞的是抽象的表征世界，人看到当前的世界以后怎么去做决策，这个过程不是靠看图说话来的，你是要在这个人的内部形成一大堆的这种抽象指令，然后在这个过程中去往前走的。这就是他们之间的差异。

未来展望

最后呢，让我们来展望一下Meta跟杨乐坤的未来吧。Meta呢，现在必须要完成AI的应用和商业化，如果这个故事讲不通的话，他可能在七姐妹里边掉队。投资并且继续控制杨乐坤，对于Meta来说呢，也算是名声没有塌房。而杨乐昆的话，我们还要继续等待其后续的成果，看看后续是不是有其他的投资人参与。对于大学教授创业，我一直观点是一致的，就是他们会指明方向，会带领很多人去做研究，但是最后成为CEO的那个人，通常不是他们。但是杨立昆现在想做的事情还是比较有趣的。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

李飞飞的万字长文，讲述空间智能的未来

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李飞飞呢，最近发了一篇文章，指出AI的下一个方向。AI的下一个发展方向就是空间智能。这个文章呢是11月11日发表的，非常非常长，上万字。标题呢是《从词语到世界：空间智能是AI的下一个前沿》。教授的长文，读起来还是稍微有一点点吃力，我还是认真地把整个文章读完了。教授呢，未必能够准确预测未来，那是算命先生的工作。但是，教授对未来的预测，还是值得认真研读一下的，特别是这位教授，还是当前AI浪潮的开拓者之一。

文章的结构之美：值得学习的写作范本

第一个特点就是非常的工整。她的文章结构，大家需要去学习一下。哪怕你说我看不懂这文章说什么，还是应该学习一下人家文章怎么写的。上来第一件事是提出问题：现在有些什么样的问题？然后呢，是核心概念的一些解释，对吧？啥叫空间智能？再往后呢，是方法论的一个架构：我准备怎么干？然后呢，是技术实施的一些细节和方法。最后呢，是应用的路径：我这个实施了以后能干嘛使？它是这样的一个完整架构。

每一个大标题下面呢，会有3到5个小标题，每个小标题下面，均匀地分布着描述和说明。它不会像有些人写文章，在某一个小标题下写非常长的内容，其它的显得干巴巴的，不会是这样的，很均匀。学习一下教授的写作方法，还是非常非常有价值的。

李飞飞文章的核心内容解读

第一部分：提出问题——大语言模型的局限性

咱们说一下这个文章到底说什么了吧。首先呢，是提出问题。大语言模型呢，它只能生成语言，而语言呢，并不能代表世界。语言模型有很多的局限性，已经体现出来了。最大的局限性就是各种“对不齐”。

• 与空间和物理规则“对不齐”：我们希望这个空间，应该有一些什么样的特性，结果发现语言模型生成出来的结果跟这个对不上。或者说，我们希望有一些物理的规则，它应该去遵守，但是大语言模型生成的结果，它不去遵守。例如，儿子比老子大了，或者生成的图片和视频里，人物的手指头数量搞不定。甚至让它画一个带指针的时钟，比如“3:20”，它也画不对。
• 一致性无法控制：现在大语言模型所体现出来的问题，就是前后矛盾。比如以图像和视频模型为例，一个人在这站着，一扭过脸去，发现怎么不是这个人了？或者画面不停地闪烁，一会儿看着像，一会儿看着不像。这些都是因为没有空间智能所遇到的各种问题。

第二部分：核心概念——什么是空间智能？

很多人可能意识到，空间智能是一个3D空间的事情，但其实呢，空间智能要比这个复杂得多。它除了3D空间之外，还有很多物理特性在里头：这是钢的，那是铁的，这个是木头的，那个是水或者是空气，它都在空间里边。

而且空间智能其实是4D空间，四维空间，还有时间在里头。就是我在里边做了一个动作，在这个动作后面会变成什么样，实际上这是有时序的，而不是一个静态的3D空间。所谓的空间智能，是三维空间、物理，以及动作、交互和时间相结合在一起的“世界模型”。她要给空间智能下这样一个定义。

第三部分：方法论架构——世界模型的三个能力

问题很复杂嘛，我们不能说上来就一榔头开始干活了，首先要提出一个方法论架构来。她认为，世界模型呢，应该有三个能力。

• 生成能力：它依然是一个生成模型，但生成出来的东西，应该能够确保空间、物理和时序的一致性，这是跟传统大语言生成模型的差异。
• 多模态能力：多模态呢，是图像、视频、深度、文字、手势、动作都要结合在一起，甚至可能还有触觉这些东西，都要在里边。
• 交互动作条件下的状态预测：就是我做了这个动作了以后，会变成什么样？空间智能的模型，是能够对下一个状态进行预测的，甚至呢，对下一步的动作进行预测。

第四部分：技术实施——如何实现空间智能？

那怎么实现呢？首先，世界模型要能够显示或隐式地展示3D几何与物理的一致性，而且世界状态必须是可被读写和对齐的。

实现这一目标，离不开数据和训练。具体方法包括：

• 数据来源：利用大量的互联网图片、视频等真实世界数据，并通过计算机进行深度信息标注。同时，也会使用游戏、3D模型等合成世界的数据来进行训练。
• 训练过程：训练过程会要求“生成与理解”循环互补。即生成数据后，模型自身再去理解和验证。
• 推理和控制：模型的核心是推理“状态 -> 动作 -> 新状态”的演变过程。李飞飞团队正在探索新的模型方式，例如“实时帧模型”（Real Time Frame Model），它可以像视频一样，直接输出下一帧世界会变成什么样。

第五部分：应用路径——空间智能能做什么？

• 近期应用：主要用于讲故事、创意和内容生产。她们已经做了一个名为“Marble”的模型，供3D动画和游戏开发者申请试用。
• 中期应用：用于机器人和具身智能，让机器人能够真正地理解世界，而不仅仅是依赖语言模型。
• 远期应用：进行科学研究，例如在材料学、医药学、分子生物学等领域，利用空间智能构建和探索复杂系统，进行模拟实验。

老范的思考与评论

教授创业：理想与现实

李飞飞呢，现在是在创业，她有一个公司叫“世界实验室”（World Labs）。她呢，融资融了2.3亿美金。刚才我们讲了，教授创业未必能够挣到钱。但是呢，她的学生，现在是各个大公司里边的顶梁柱。所以她想去说：“我要一笔钱来去创业的话”，融到钱这件事并不是特别难。

教授创业，通常不太容易有很好的商业回报。教授的学生们，才是真正值得关注的群体。

运维、工程与科研：三个不同维度的创新

运维、工程实施技术和科学研究，实际上是三个完全不同的维度。你说我这给你发个打折券，买几赠几，这个东西呢就是纯运维。那工程技术呢，就是为了实现运维目标，我们在现有已经验证过的这些技术上进行一些实施，这通常教授的学生们会干这些活。而教授呢，会在前头再去研究现在还不确定的那些科学。

方法、专利与论文：创新的层级

大家要注意，方法是不允许申请专利的。而专利呢，一般是一个工程实施上的东西。教授的直属弟子们，她们一般会玩的是什么？是论文。她们会比专利更高一个层级。论文是希望你尽可能多的引用的一个东西。教授真正的得意门生们是去写论文的，而教授要比论文更高一级。但是大家要注意，真正能挣钱的东西是什么？是专利，以及后边这些方法，这是能挣钱的。论文其实很少直接产生收益。

空间智能是唯一方向吗？

讲远了。空间智能到底是不是未来的方向呢？AI的下一个问题肯定是对齐，这个毋庸置疑。但是呢，需要对齐的东西很多。

• 空间、物理与时间：这就是空间智能需要对齐的东西，肯定是AI需要对齐的一个方向。
• 人性与法理：这也需要去对齐。
• 编程：这是最容易对齐的东西，各种约束都非常容易去验证，所以编程现在是整个AI大模型领域里头，对齐对得最好的一个领域。

那么未来的5-10年，实现空间、物理与时间对齐，应该是一个大的目标，这个没有任何问题。但是具体实现的方法，未必像李飞飞当前所设想的这样。她提出的“什么是空间智能”、“为什么要做”以及“要解决什么问题”，这些都是对的。但是后边两块：“具体打算怎么干”，以及“具体做完了以后在哪用”，这一块呢，我们没必要太去听教授的了。

一个历史的例子：Pascal语言 vs. C语言

在这儿呢，跟大家讲一个例子吧，比如说Pascal语言和C语言。Pascal是1968年苏黎世理工大学的教授发明的，主要用于教学。而C语言呢，是1972年贝尔实验室的工程师发明的，后来变得非常普及，Linux、Unix和Windows的早期版本都是用C语言写的。这个工程师呢，应该是硕士研究生，博士论文写了个草稿，但是没有获得学位。这就真的叫英雄不问出处。所以，最后大家去用的东西，未必是教授发明的东西。

李飞飞工作的真正意义

李飞飞的工作呢，还是有巨大的意义的。第一个呢，拉动了社会的关注。她毕竟是AI领域的“教母”，大量的关键岗位都是她的学生。而且呢，李飞飞前面做的最大贡献，是做了一个叫ImageNet的项目。她把大量的图片放进去，让各种的大模型可以用这些图片去进行学习。所以现在呢，李飞飞准备继续做这件事情，继续把大量的数据进行标注，让各种空间智能的模型去进行学习。我们提出标准，你学习到一个什么样的程度，然后怎么去打分，她要把这个事情做出来。所以这件事呢，还是非常非常重要的，就是积累数据和论证各种验证方法。

总结

最后呢，咱们总结一下：

• 李飞飞作为AI“教母”发表长文，为空间智能站台。
• 教授的文章格式必须要学习一下，其结构清晰、逻辑严谨。
• 空间智能确实是未来十年，行业必须要去解决的一个重要问题。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

2025世界机器人运动会在北京举行。这笑料不断的运动会，到底是彰显了我们的遥遥领先，还是显得有些村俗呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

北京再次举办了机器人运动会。4月份，北京举办了半马，当时我们还录了节目；5月份呢，格斗大赛是在杭州举行的；6月份呢，北京举行了机器人足球赛；8月份，北京举办了世界机器人大会，顺手办个比赛吧。

这一次呢是真正的国际比赛，那必须是万国来朝。它的主办方呢是北京市人民政府、中央广播电视总台、世界机器人合作组织、亚太机器人世界杯国际理事会联合主办。全球16个国家，280支参赛队伍，分成竞技赛、表演赛、场景赛、外围赛，一共26个赛项，总共展开了487项比拼。这个还是挺大规模的一个比赛，而且呢传播非常的广泛，很多在这边的视频也传到海外去了，大家也看了个西洋景。

集中传播最广泛的一段视频是什么呢？就是宇树科技的H1机器人，就是比较大的那个机器人，在1,500米跑的时候直接撞上了前面的操作员，然后肇事逃逸了。因为这玩意儿完全遥控的，撞完了就直接往前跑了，还夺得了冠军。被撞的呢，是操作着北京松延动力N2机器人（也就是那个小顽童机器人）的上海交大数字山海队的操作员。

这个H1机器人，实际上就是春晚转手绢那个。宇树科技的机器人呢，H1是最大的，个高嘛，你跑步肯定是跑得快。这个玩意65万一台，非常非常昂贵。平时大家看到比较多的机器人呢，是G1机器人，9.9万一台。最近呢，还新推出了3.99万的R1机器人，要更小一些。

王兴兴也出来讲了，说为了追求速度，采用了是关闭避障的遥控模式。其实大疆无人机，你要是按极速去飞行的话，避障也是不起作用的，因为避障这个东西你快了算不过来。既然1500米跑你是跑速度的，那肯定是把避障关了。王兴兴呢说，这个赛道其实自主跑是跑得下来的，因为赛道嘛，它是有这个线的，你只要照着线跑，比自动驾驶要容易很多，打开避障让这个机器人照着线跑，但是这个呢就跑不了那么快了。

而且呢，这1,500米跑的实在是太费操作员了，所以需要有一哥们举着巨大的遥控器在后边跟着跑。你还不能说自己跑自己的，你还得一边看着机器人怎么跑，一边在这操纵遥控器，你还要按着他的速度跑1,500米。这个东西大概6分多钟就跑下来了，速度还是挺快的。那怎么办呢？只能是接力。一个人跑一圈，或者跑多长时间换一个人，接着抱着遥控器往前跑。撞人呢，据说是换遥控器的时候没换过来，或者说换遥控器操作的时候有一些失误。如果是有人操作的情况下的话，是可以避开的，因为人的反应速度还是很快的嘛。但是呢，你正好是在那换遥官器呢，前边这人把这遥控器交出去，后边这人抱着遥控器接着往前跑，他是这样的一个时间点，就把前边这哥们给撞了。

这一次都比赛了一些什么样的项目呢？

第一个呢就是竞技赛。按照人类的传统体育项目，设置了11个项目，其中包括田径7项：100米、400米、1,500米、4×100米接力、100米障碍赛。障碍赛挺好玩的，那个路面上有一些比如说石子或者有一些这样的东西，算是有个障碍了。然后呢是立定跳远、原地跳高以及自由体操，和2V2、3V3、5V5的足球赛。

自由体操也挺有意思，因为你要编排的稍微好看一点嘛。智元科技的机器人，在这个自由体操的赛事上得到了冠军。田径赛就跑的这些东西，基本上都是宇树科技的65万的这个转手绢H1，因为那个东西实在是又高又壮跑得快。这些竞技比赛呢，重点考验人形机器人的运动能力、协调能力和团队协作能力。还有这个足球赛嘛，2V2、3V3、5V5。这个足球赛是不能遥控的，那个是需要自主去比赛的足球赛。5V5的好像冠军是清华下边的一个队，亚军应该是德国那边过来的一个队，这次是有国际的代表队来参赛的嘛。这些国际代表队呢，有一些是直接在中国采购的中国机器人去比赛的，当然也有一些呢，是自己背着机器人来的。

除了这些竞技赛之外呢，还有表演赛，设置了单机舞蹈、群体舞蹈两个项目，通过艺术编排、音乐配合与动作创新，展示机器人的全身实时协同操作和群体协同能力。那你说这玩意儿，机器人跳舞不是商场底下都有吗？你这还有什么可比的？待会咱们再讲。

除了这个竞技、表演之外呢，还有场景赛，聚焦人形机器人实际应用场景，设置了工业场景、医院场景、酒店场景共6个项目。工业场景包括工厂物料搬运和整理；医院场景包括药品分拣和分装；酒店场景包括迎宾和清洁服务。通过这些应用场景，展示机器人的实用技能和智能化水平。工厂里边可以让他去分拣东西了，医院里头你可能把这个药分清楚，那要灵巧手。你像我每个礼拜天晚上跟大家直播怎么去装药盒，现在机器人完全可以做了。

还有呢是外围赛事，一共三项，主要是一些非人形机器人参与的羽毛球、篮球、乒乓球的比赛，侧重表演和观众参与，比如人跟机器人打个乒乓球什么的。但是这些呢，都不是人形机器人，下边是轮子的。

那你说我们是不是遥遥领先了呢？是我们中国的人形机器人确实是遥遥领先了。中国人形机器人在数量上、价格上绝对遥遥领先。我们有这么多的公司在做这个东西，还有很多公司，像宇树科技、松延动力、智元科技等等一些公司，他们每年的机器人交付量已经上千台，有些已经上万台了。像宇树科技，他们的四足机器狗去年卖了2万多台，现在已经把这东西彻底实用了。这个跟那些还在实验室里边做实验，或者是还在这做表演的，就已经是拉开差距了。而且很便宜，65万那个不算，我们有9万九的、有3万多的、十几二十万的全都有。你像特斯拉擎天柱那个是惦记卖20万一台的，那咱们现在已经在价格上完完全全的把它的优势收拾干净了。

中国机器人到底强在什么地方呢？其实这一次表演的东西，都叫小脑能力。什么叫小脑能力？就是你站那不能动，你这个遥控器没有那么多说抬腿、伸手、弯腰什么这么多控制，你的遥控器就是前进、后退。剩下的，你说我能够按照前进后退的指令往前走，站在那然后脚下绊个蒜了，我还能再倒腾两下，能站稳了，这个都是小脑能力。中国现在在很努力的跟大家表演，说：“哎，你看我小脑能力已经可以了。”机器人已经可以站起来、能够坐下、能够比划些招式、自己能够保持平衡、不会摔倒了，都已经做的非常非常不错了。

中国的整个机器人市场的融资也还算是比较活跃。上一次半程马拉松之后，松延动力的这个小个子机器人跑完步以后马上就融到钱了呀。像刚才我们讲的智元科技，还有像宇树科技，也都是马上融到钱了，而且智元科技已经买壳上市了，宇树科技现在正在接受辅导，马上也要上市了。所以我们的整个的机器人融资这块，还是比较活跃的。

而且你进入了量产阶段以后的话，很多学校都会买回去做研究。我们把小脑做明白了，谁去把大脑做明白？就很多学校、研究机构，你就可以去研究怎么把大脑做明白了。很多产业呢，也都在开始尝试落地了，工厂的、商超的，或者是这种酒店也已经开始尝试了。家庭的呢，很多也在进行实验了。只要用的多，总有迭代的机会，会逐步的完善出来。你不要想着说我一定要一次把它做好，做不好我就不去卖，别想着这个，就拿出来卖就好了。中国人现在就是按这样的一个方式去遥遥领先的。

那怎么看着还是稍微有一些村俗呢？好多的机器人在这摔跟头，还有把这脑袋摔掉了，把人撞一跟头接着往前跑的。为什么还是这样呢？跟大家讲一个故事吧。

就是我以前去深圳考察工厂，深圳的硬件工厂里头呢，都有一个专门的屋子叫“展示室”。他呢就展示我这工厂里能做的东西，其实有些东西也不是他工厂做的，只是呢他有能力做这个东西，把这东西摆一屋子。那你说这展示室干嘛使呢？就是展示一下你能做什么吗？其实不是，这个是商业逻辑中非常重要的一环。全世界的这些厂商都会跑到这些展示室里去看，看完了以后说：“哎，我觉得这不错，你给我造一个。”或者说：“我觉得这个不错，你在这个基础上给我改一改，造一个出来。”这就是深圳这些公司做生意的模式。

所以呢，这一次的世界机器人大会也好，世界机器人运动会也好，实际上就是深圳工厂里的一个展示室。我们展示出来说：“你看看，这些玩意我们都能造了，而且造了可以达到这样的一个水平和程度。哎，你们都瞅一瞅。”全世界的这些买家也好，或者说学校、或者研究机构、想创业的人也好，你们就跑到这里来说：“我们要这只手，要那条腿。”把它凑在一起了以后，如何去进行一些调整，给我拼出一个来。剩下软件的部分，或者说造型的部分，我们自己去定，但是其他的，你给我把它做出来就可以了。我们其实就是在看这件事。你说你都干成这样了，深圳电子厂的展示室了，那还不村俗吗？确实是有那么一点点村俗。

原来我去这些展示室去看的时候，因为我们当时在猎豹移动做空气净化器，跑到人那去，他说：“你看，日本三洋也跑到我们这来，看到哪一个机器做的还不错，说来给我做一个。”这里头的一些配件，人家就在日本就做好了。空气净化器就几个大的部件：一个呢是外边这壳子，包括风道都在这里头；第二个是电机；第三个呢是滤网。这些东西中国都有，你只是说要什么样的形状，把这滤网怎么叠起来，滤网是一张大的，这个滤纸怎么把它叠好，然后把它拼在一块。剩下的东西呢是智能的部分：Wifi模块、Soc把它拼起来，还有一些是传感器，当时我们做的就是激光传感器，可以去监测空气质量的。把这些东西拼一块，就是一台空气净化-器了。那人家就跑来说：“我来提要求吧，我希望这个净化能力是什么样的，传感器有多灵敏，可以连到哪些设备上去。”然后人家日本人回去自己写软件去了。这东西就做成了一单生意，直接下单就去做了。

包括咱们的广交会，其实也是这样的一个模式，就是我们把东西都摆在广交会上，人家老外不是说看见广交会上什么东西，“这个好棒，我要买回去”，不是这样的。人家看完了以后说：“哦，你能做这个。哎，在这上给我改改，在那给我改改。”或者“我这有一个什么新的设计，你看看咱们商量一下，把它做出来。”因为你大面上的这些制造能力都有了嘛。所以这个就是这么一个形式。

全世界任何地方的创业者，他们想要去做硬件的话，都会跑来去找工厂，说：“我现在想做什么什么东西，给我做吧。”他们去设计、去做原创没有任何问题，但是等到最后工程落地的时候，还是跑到珠三角、长三角，然后这个东西就可以快速落地了。你要说我不跑到这来，我一定要在美国把它落地了，在日本把它落地了，呵呵，这个您慢慢等吧，黄花菜都凉了也未必能做的出来。而且即使做出来了，也是奇贵无比的。你可能做完了以后，品质确实很好，这个咱比不了，但是呢，时间很漫长而且很贵。

所以呢，这一次比赛呢，确实有村俗的地方，没必要回避。很多的产业一开始都这样，咱们看看最早的什么汽车比赛、飞机比赛，不也是这样吗？所以呢，这事并不丢人，而且中国的这种“展示室模式”也确实是老外搞不定的，这个是咱们的中国特色。

那你说中国机器人有短板没有？有一些高精度的零部件，咱们现在依然是依赖进口，比如说高精度的伺服电机、无框的力矩电机、谐波减速器、光电的编码器、力觉的传感器。这些玩意，咱们现在还是从日本、从德国去买去。为什么呢？咱们其实也自己都能造，但是在精度上、功率密度上、寿命上还是有差距的。

你比如说像步进电机，什么叫步进电机？就是往前走多远要能停住，然后再往前转多少要能停住，这个东西得特别准。中国也能造出来，但是呢，中国造的这个东西精度就没有那么高，这个确实还是有一些差距的。做步进电机其实是要用光刻机的，它也是在一个盘上刻了很多很多道，然后呢这边盘转的时候，那边去数你到底过了几道了。你如果没有这个光刻机的能力的话，你确实做伺服电机还是费点劲的。什么叫功率密度不行呢？就是你做同样功率的东西，你造的比人个大，这个是中国现在这些零部件的一些问题。寿命呢，也比别人短。

芯片呢，宇树科技用的是英伟达的芯片，大部分人用的是英伟达的芯片。当然国内也有芯片，也有一些可以替代的，但是遇到的问题呢，其实跟刚才咱们讲那些备件都差不太多。英伟达现在已经可以做3纳米了，咱们现在只能做出7纳米来。而且呢，我们现在只有小脑，大脑没做出来。什么是大脑呢？就是他得自己想明白要干嘛，要能够做一些比较复杂的判断。这个大脑呢，其实就是训练这种叫VLA的模型，就是视觉-语言-动作模型。咱们呢，现在也有一些像智元科技也在训练这个东西，但是呢，你还是缺GPU吧，你做这个东西是需要大量的GPU去干活的。这一块呢，我们还是有一些瓶颈。

这块呢就只能是英伟达，别的真的不行。为啥呢？因为你去训练大语言模型的时候呢，你还可以说我用一些别的芯片去替代，用ASIC芯片（就是专用设计的集成电路）去训练。但是你去设计机器人的、你去训练机器人的模型的时候，它其实是在显卡的虚拟空间里边进行物理仿真训练的，它是用另外一种方式，就是像打游戏一样。你说我自己完全在没有物理引擎、没有图像渲染能力的一个空间里边去生练的话，你是练不出来的。所以这一块呢，基本上就只能靠英伟达。

那么具身智能的未来到底是什么样的呢？王兴兴就是宇树科技这个老板，他讲的是第一个，机器人要交税。我不是很赞同，这个就有点走山姆·奥特曼那个意思了，就是说我们把事都干了，AI干完了以后呢，挣了钱给大家分一分，让大家都能活得下去。王兴兴的意思也是这样，机器人出去干活了，然后交税，交完税以后呢补充公共费用，让大家能够有一个基本的保障，能活得下去。这是他的一个看法。

另外一个他讲的我觉得比较有意思的地方是什么呢？就是叫“小区算力中心”。这是什么玩意？就是机器人的算力其实比手机强不了多少，就算是说你能够达到游戏电脑的这个水平，其实都是有问题的。为什么？因为游戏电脑里头这个GPU，那是一个功耗非常非常大的零件，你插在电源上使用的时候还要听这个风扇呼呼呼的响呢。你要把它放在机器人上，再加上电池供电的话，不是那么好使。虽然它个是很大的，重量也很大，你想让它去靠自己的电池把这个东西一起跑下去的话，还是比较麻烦的，你必须要加更大的电池。

所以呢，最好的大脑就不要装在机器人里头，小脑装在机器人里头，就是什么自我平衡、一些简单的识别和这个动作协调，把这玩意装在小脑里，放在机器人身上。大脑的就搁在外边，放到算力中心里头去。像大语言模型的算力中心，其实并不需要离我们太近，为什么？因为速度快点慢点没关系。你像我们今天跟ChatGPT聊点什么事儿，跟豆包聊点什么事，他快点反应、慢点反应，我们都觉得是可以忍受的。但机器人不行，这个东西得快，而且呢它对于容量是有要求的。你比如说现在这个算力中心能够容纳10台机器人，当你来第11台的时候，它就会开始卡顿了，这个事是有问题的。

所以机器人肯定是需要将算力中心分布到离我们相对比较近的地方。而且这个机器人在这要去干活的时候，你首先要挂号，说：“你好，我现在准备在这个小区里头上班了，请这个小区给我分配足够的算力，我才能够正常的工作起来。”他是这样的一个模式。所以在未来，如果机器人真的普及了，比如说未来人类有70亿人口，机器人可能有100亿台或者是几百亿台，真正开始干活的时候，英伟达的芯片又可以大卖一波了。他是这样的一个逻辑，我觉得这块还是比较合理的。

机器人快速普及呢，应该也就是这几年了。硬件基本上就这样了，我们已经把能造的东西都造出来了，而且这个好坏不吝，便宜量大，这块我们已经搞定了。好坏呢，就是你要好的，我们就给你造好的，稍微贵一点；你要压缩成本，我们也可以搞定。这就是中国人的商业模式嘛。各个零部件和专用场景的工具生产能力的话，中国都有了，也都展示出来了。全世界的创业者只需要拿着英伟达的芯片去训练后边的模型就完了，而且训练完了那个模型压根也不需要到机器人身上装去。最后机器人，他小脑袋在机器人身上，大脑的模型应该是在算力中心身上。你比如说像特斯拉说：“哎，我现在要去让擎天柱上工厂里打螺丝。”他只需要在工厂里边去设计一台大的算力服务器就完事了。剩下的擎天柱都是自己能够走路、能够不摔倒了、能够拿东西、能干这些事就可以了。具体干嘛？上那个服务器上去问去就可以了。

现在呢，已经可以开始进行一些场景探索了。像刚才咱们讲的工厂搬东西、工厂里边的进行货物分拣呀、酒店里边打扫卫生，Figure 02还给大家表演过叠毛巾、叠衣服什么，这些其实他已经可以很多的场景就可以去上了。所以这个应用和普及的速度一定是非常快的，是有可能会彻底改变未来的社会形态的。

总结一下吧。我们呢，做了一场花里胡哨、稍微有些村俗的机器人生产能力展示，这就是这一次机器人运动会我所看到的东西。我相当于又站在了深圳电子厂的演示室里边，我可以看到这些东西了，去挑选：我要这个腿，我要那个手，然后我要什么什么东西给我拼起来。基本上我们已经把所有的生产能力都展示清楚了。

中国机器人的硬件和小脑基本上已经可用了，而且量大管饱，价格还便宜。下边就看全世界有识之士把这些资源利用起来，训练大模型，逐步产品化了。只要数量上去、迭代起来了，我们就有可能会像手机、电动汽车那样再次胜出。这个东西真的不是说我们是从0到1的创新，一定要把它做到尽善尽美才把它拿出来。我们还是要接受这种不完美，现在这东西基本上能跑，先造，造完了以后迭代，大量的使用，收集数据再去迭代，这样才有可能真正的让我们进入到具身智能的时代。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

贾跃亭，贾会计。

在中国电动车输出到美国这条道路上，正在大踏步前进。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

下周回国的贾会计，又有了大动作。刚刚宣布再次融资1.05亿美金，反正总有人愿意给他钱，也是很神奇。

他呢，发布了一款新车，叫FX Super One。它呢，是电动的AI MPV，号称什么具身智能，反正现在有什么新鲜词全往上放呗。号称L4级的自动驾驶，国内现在还没有谁达到L4呢。这个是超级豪华科幻版MPV，所谓MPV在美国应该叫Mini Van。

这款车呢，8万美金，在国内应该是50多万，接近60万人民币的一个价格吧。它呢，对标的是12万美金的凯迪拉克凯雷德。凯迪拉克凯雷德，应该是大型的full size SUV，它应该比full size还要再大一些。咱们看很多这种美国这种警匪片，或者是这种科幻片，只要是什么中情局那种，出动的就是一大串凯雷德开过去。我记得印象最深刻的是生化危机里头，一大串的东西黑乎乎的就过去了。

它这个FX Super One呢，是完完全全面向ToB市场的，认为C端市场可能未必买得起这玩意。这个车发布呢，一把就定了1万多台出去，其中呢，4,100台呢是B端用户购买了。至于说这些人买去干嘛呢，就不知道了。贾跃亭讲的，说有些人可能是我们的合作伙伴，看着我们这车不错就买了。还有一些人呢，可能准备去做MCN。你说这么大个车做MCN，怎么让我想的有点歪呢？是不是拿去当床车使了，表演一些奇奇怪怪的东西，或者做一些什么，这个不知道，反正就是他设想了几个这种场景吧。还有一些政府呢，也会买这种车，这种车肯定会比较舒服了。像美国的Mini Vans这种车呢，也主要是大型的家庭会去使用，特别是有几个孩子的这种家庭，他们是很喜欢使用Mini Van的。

这个L4级的Mini Van，号称呢，今年就可以量产，年产量呢是3万台。如果他真的是头一天就订了1万多台的话，他这个产量也不够。但如果前面这个订的是假的话，那这个3万台，我估计他得亏更多的钱。现在呢，很多人也去质疑这款车到底是真是假。一方面是4,100台的B端用户，到底是什么人；第二个呢，是他这个订车是100美金，这个水分到底有多大也不知道。反正就是这个车发布了，发布的同时又融了1.05亿美金。

那这款车呢，看起来很眼熟呢。首先呢，这个车的大造型呢，很像是早期的别克GL8。其实国内超别克GL8的车非常多，但是细节不太一样。长城就专门有一款车就抄的他那个，长城这个车叫什么呢，叫魏牌高山9。长城下头有长城汽车、有坦克、有魏牌好几个子品牌，长城的老板姓魏嘛，他专门设了一个叫魏牌的这个牌子。这个牌子下面呢，有一款车叫高山9超级豪华MPV。贾跃亭的Super One呢，跟长城的高山9基本上算是一模一样，一点都不带差的。外观从侧面看、从背面看，基本上是完全相同。

内饰呢，大家用的修饰的词语不太一样，其他都差不多。长城说我第二排用的是零重力座椅，这个Super One讲的是什么呢，我第二排用的是太空什么零重力座椅。长城说我这个里边有多少个屏幕，Super One我这个内部是贯通式屏幕。魏牌讲的说我这个是宁德时代的电池，长城呢自己是有电池厂的，绝大部分的车都是用的自己家的电池，只有这个高山9用的是宁德时代的电池。贾跃亭的Super One说，我也用宁德时代的电池吧。这个就是除了命名不一样，其他基本上都一致。

那你说这个车还有哪不一样呢？这个车的最大差异是前脸。长城的前脸呢，叫瀑布式前脸，还是做了进气格栅，虽然电动车不需要进气格栅了，但是它还是做了一个很霸气的进气格栅。贾跃亭这呢，把这进气格栅拆了，在这个进气格栅的位置上，改了一个大号的液晶屏，可以在那上头显示各种东西。不知道在这个上面显示东西，会不会造成交通事故。

而且呢，在法拉第未来的中文网站上，出现了高山9全系标配智能电四驱系统，搭载前后双电机，与毫秒级扭矩分配技术，出现了这样的宣传语。不但是把人车弄回来了，连人那个宣传语、连人网站都直接抄了。但后来呢，这个法拉第未来，把这句话删了。这个还是有点忒丢人了。美国人是没看到，他们看不懂中文，这是在中文网站上出的一个故事。

高山9呢，是6月份发布的新车，在国内的高端MPV里头，还算比较能打的。为什么？它便宜，它是35.38万。像理想的什么，这种车大概要卖到50多万，其他的这种MPV都是四五十万，还是比较贵的。长城这个车便宜，而且配置也很高。长城高山9呢，上市当时定了是1.8万辆车，6月份7月份呢，分别交付了3,500辆左右，算是国内销量前三的纯电MPV。所以呢，它卖的其实还可以，算是国内比较当打的车型吧。

贾跃亭呢，在今年上半年直播的时候，也说漏过嘴，他说跟长城魏建军的合作，是中国汽车通往美国的桥梁。但是呢，在这一次发布Super One的过程中，长城啥也没说，贾跃亭呢，也没有再去讲跟长城的任何事情，就是我又研发了一款新车，我这L4了。他所谓的L4，就是里面有两块Orin的这个芯片，英伟达Orin，说我的算力够了。现在的这个摄像头、所有硬件都够了，包括激光雷达、毫米波雷达，我都够了。至于说我怎么达到L4呢，我只要做软件升级就可以达到了，但我的硬件都够了。

有自媒体爆料呢，法拉第未来，从长城进口了3,000多套的高山9散件。但是这个事呢，没有实证，都是一帮自媒体在传，也没有人呢，能够提供出报关单这种关键的证据出来。所以这个事到底有没有呢，不确定。

在这样的一个情况下，又要到饭了。这个是美国金牌讲师的一句口头语。对于贾会计来说呢，就是又有人给钱了，给了1.05亿美金的投资进来，应该也算是贾会计比较成功的地方，他一直可以忽悠到钱。给钱的人是什么人呢？其实主要是中东土豪，8,000多万美金，Master Investment Group，这是这样的一家中东基金给的。另外一个给钱的呢，是阿联酋拉斯海马酋长他的一个投资机构。还有一些老股东，那个2,000多万美金，他们呢主要是债权人做了债转股的一个操作。待会咱们再讲这一部分。

那么，贾会计下周能回国了吗？每次问他你啥时候回国，下礼拜下礼拜，我下周回国。他呢，在美国可以走个人破产的方式，逃避这些债务。但是在中国的话，是没有个人破产的。虽然我们现在在立法准备上个人破产，但是呢，大量的人通过背债的方式，就找一些没有什么偿还能力的人，让他们去承担债务，然后让他们去申请个人破产，把这个债务直接给划掉。现在国内呢，审理这种个人破产的案子，还是非常非常谨慎的。所以贾跃亭现在是不太敢回国。那你说这又有1.05亿美金了，能不能回来呢？这个还是有点难度的。

乐视的债务本身就很复杂，有些是欠供应商的钱，还有一些是欠一些手机厂商，或者其他的上下游的这些钱，就不完全统计呢，有可能是欠了340亿人民币。据贾跃亭自己讲呢，已经还了100多亿了。很多呢，其实并不是给钱了，而是经过债务重组成为了法拉第未来的股东。有些人说你就得给我钱，给我其他东西我都不认，这个呢就属于在债务重组方案上没有签字的。还有些人呢，说算了我认了，法拉第未来反正也融到钱了，也上市了，那我现在把原来乐视欠的钱给我，换成法拉第未来的股票。他大概通过这样的方式呢，已经还了100多亿了。现在的话，2025年上半年，应该乐视还欠140亿人民币左右的债务，但是是不是还有其他的，我不确定这个东西统计的是不是完整。所以呢，短期内他应该还回不来。

贾会计呢，其实也在表演甄嬛传。罗永浩表演甄嬛传，很多人说呀你好厉害。贾会计表演甄嬛传呢，很多人就会去嘲笑他，说你怎么可以这样呢，申请个人破产，然后你就把这个债务跟自己分割了，这个事是有问题的。其实呢，贾会计的玩法跟罗永浩大差不差哈。什么意思呢？你说罗永浩不是仔细在这卖东西的吗？但是要注意，他卖东西那点钱，其实压根就不够还这个债务的。罗永浩还债的方式，也是用新公司的股权偿还，债务重组的，一些老债权人其实都是这么干的。贾会计也是这么干的。而且贾会计在近一年来呢，也在很努力的直播，录制短视频。只是贾会计没有带货而已，他就是说，我今天早上吃了油条了，油条好贵，我想回国我回不去，我今天跟法拉第未来的人开了什么会了，我明天有什么进展，我在美国造车呢，造的可好了。他每天就直播这个东西，也在很努力的做事情。现在呢，已经还了一部分了。所以贾会计，最后甄嬛传的可能性还是存在的。

下一件事，中国车在美国造，这条路到底走得通走不通呢？因为贾会计讲，川普，你不惦记美国再次伟大吗？你不是惦记说制造业回归美国吗？那行，我把中国的散件弄到美国来，我给你拼起来，你美国不也制造了吗？我就把美国造的车在美国卖，这事不就完事了吗？中国也把过剩的产能，什么锂电池什么都处理掉了，美国人也开上了环保的电动车了，还是在美国制造的，皆大欢喜。这条路到底走得通走不通，至少从目前来说，结论是还有点难度。

中国的零部件进入美国呢，也是需要征高额关税的，超过50%，这个税是非常非常狠的。整车进到美国的关税大概是53%，所以呢，中国零部件去美国，跟中国整车去美国的税是差不太多的。你从中国运零部件去在美国装的话，是不划算的。FX Super One，它的价格呢接近60万人民币，高山9的话是35万人民币，贵出来这么多，里边到底有多少是利润，到底有多少是税，现在呢还不好说。他里头有些东西应该是不用交税，你比如英伟达芯片，这个东西肯定不需要交税，因为那玩意就是美国的产品。这个车最大的那个大头，是宁德时代的电池。电池是有特殊规定的，它是28%的税，没有到53%，它有一个25%是不需要征的，它里头大概应该是有一个3%的，一个什么汽车零部件的一个税，具体的我就不跟大家细掰扯了。所以宁德时代电池是28%的税，但是呢也要比车上的其他零配件要便宜一些，其他的零配件是53%。三电系统、车架子呀什么这东西是53%的税。

那你说宁德时代以后，这个在美国或者墨西哥建个厂，在这边造电池不就完事了吗？这块税不就不用交了吗？现在是这样，宁德时代呢，计划用50亿美金在墨西哥建个厂，但是目前呢还在论证，还八字还没一撇呢。为什么呢？因为美国后来规定说，你想这么去绕过我的关税，这事不行。你要想到墨西哥去造这个电池，或者在美国造这个电池呢，大概75%以上的东西要在本地造，你不能说把中国的东西拿来了，主要的价值都让中国拿走了，我在现场只可能打个标签，这事是不行的，你这叫偷税。所以呢，宁德时代现在也还在琢磨，这事该怎么办呢。

当然还有另外一条路可以走，就是福特。福特呢是100%出资，宁德时代出技术授权，他们呢30亿美金投资规模，在美国的密歇根州马绍尔，做了一个电池厂。这个呢计划是2026年投产。如果福特的这个电池厂投产了，贾跃亭呢是可以用他的电池的，那就是真正的是美国电池。福特想办法在美国自己去搞这个锂电池的原料，自己把它拼起来，反正用宁德时代的技术和标准就完事了。但是现在呢，也还有一点小问题，有一个叫外国关注实体规则，叫FEOC规则。它呢要求2025年起，禁止含有中国企业制造、加工关键矿物的电池，享有购置税抵免。现在呢，财政部尚未明确，技术许可是否构成FEOC的实体参与。如果你的东西，不是宁德时代给的零部件，就是给了一个技术，技术许可这事到底怎么算，现在不确定。具体的细则呢，目前还没出，大家都在往前淌。大概率呢，使用福特电池造的、法拉第未来的FX Super One，这个车呢会失去在美国的电动车购置税减免的这个优惠。

当然了，咱们讲这么热闹，如果这车卖不掉，上面这些呢都没有任何意义，咱们就没有什么可讨论的。如果这车真的卖了，卖的还可以，那本来没有路，走的人多了自然就产生了路，但大家就会想办法往这条路上趟。

总结一下吧，贾会计呢，又给我们带来了新的故事。从去年开始呢，他就一直在直播，而且直播的时候呢，就在讲说，我要成为中美两国汽车产业的桥梁。中国已经造了这么好的电动车了，我们要让美国的民众，买上便宜的中国电动车。人家卖30万，他到美国卖60万，也就是这样的一个车。即使60万，我估计到美国也还是便宜的吧。它呢，现在确确实实是迈出了第一步，新车发布了。但是呢，后边还要看它怎么交付，能不能逐渐的完成产能爬坡，发布会上这些订单到底是真是假，都有待观察。

长城的高山9呢，在国内还是很能打的一款车。如果在美国这个车卖的还不错，真有可能被他趟出一条新路来。贾会计呢，会把各种的可能性都尝试一下，这本身不是一个坏事。如果这个车能好卖的话，那其他人可能就都会采用类似的路径，到那边去建厂造车。因为一旦是福特在这边的电池厂真的能跑，而且美国财政部说我也愿意，让买了福特的宁德时代标准电池的人，享受电动车的购置税的话，那中国到美国去造车这件事，他就有可能能够成为现实。

最后呢，还要看中美两国政府之间的地缘政治博弈。因为政府这种东西呢，并不是一个死的，它是活的，它会根据不同的时期、不同的情况去不停的调整政策。所以如果这个车子卖的好了，那没准人家说我让你接着卖吧，或者说我再给你些优惠条件。川普是有可能干这种事的，你看TikTok做的还不错，那行了，咱们接着做呗。或者我找一些什么人，来把你这个项目买下来，像现在福特的电池厂，那是福特100%是控股的呀，一分钱宁德时代的钱都没要，他只是花钱去买了宁德时代的技术授权而已。川普说我支持你，这是可能存在的。但是也有可能中国说，那我们不允许授权了，这个可能性也存在哈。所以呢，未来还是要看两国政府的博弈。但是在这个过程中呢，我觉得贾跃亭做的这些尝试吧，还是有价值的。

好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友参加我们的付费频道。再见。

宇树科技的王兴兴给高考生的报考建议突然就火了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

宇树科技呢，就是在春晚上让机器人转手绢那公司。他们家的老板王兴兴，号称是因为英语没考好，所以就留在国内了。公司的名字叫“语文跟数学”——宇树科技，因为没有英语。但后来人家辟谣了，说不是这样的，我们这个是“宇宙间的科技树”，不是英语没考好。

这个哥们最近还有一件事火了，是什么呢？他应该是上完硕士就出来创业。给曹德旺大学做校长的老教授最近突然问了一个问题，说：“王兴兴如果去上博士的话，他还能有这样的成就吗？梁文峰如果去上博士的话，他还能做的出DeepSeek来吗？”当时问的很多人哑口无言。

现在，王兴兴给高考生给了一个报志愿的建议。6月23号，宇树科技创始人CEO王兴兴发了一篇文章，说：

“各位即将进入大学的同学们，大家好，我是宇树科技创始人王兴兴。大学不同于高中，方向千行百业，每个人的选择性非常多，每个人有更多的自我发挥空间。在面对影响自己未来的专业选择上，难免会感到迷茫。

在这个AI加机器人的时代，站在这个激动人心又充满不确定性的技术爆发点前，如果大家想投身巨深智能行业，我结合自身的经历给出一些小建议：

1. 如果你从小喜欢拆解、维修一些电子产品，或者动手DIY做点东西，推荐学习机械或电子相关专业。具体的专业细分名字很多，请注意区分。对于自己感兴趣的学校和专业，大家最好直接去对应学校的官网，直接看看具体的详细介绍，看看老师们在做什么课题或者项目。哪怕专业名字一模一样，每个学校的差别也是非常大的。中间如果想多学习AI，也可以多花时间自学。

2. 如果你对智能如何产生感兴趣，如果你有AGI的梦想，且数学还不错，推荐直接学习计算机科学、人工智能相关专业。也一并请直接多查查对应学校的详细信息，甚至可以直接先去对应实验室看看。当然，还建议中间可以稍微花一些时间学习一些硬件相关的原理，比如自己动手画个PCB板子，简单实用。

当然，现实里大多数同学没有那么幸运能直接进入自己理想的学校和专业，或者进入以后发现不适合自己，或者不喜欢。这其实完全不是大问题，非常常见和正常。请不要放弃努力，寻找自己喜欢和擅长的事情，寻找新的方向，并请一定努力去实践。你可以转专业，哪怕转不了也一点问题没有。你可以直接去找自己感兴趣方向的老师直接沟通，去他的实验室做事，甚至完全可以直接全都自学。

后续上学时，请大家也不要局限于书本和论文。”

具身智能是物理世界的智能，一定要多动手：拧螺丝、调电路、写程序、抵bug。马上自己动手编程，进入实验室参与机器人比赛等等，在实战中迅速提升自己。我自己至今也还会自己直接上手拆解零部件、敲敲代码等等。

如果你想成为最顶尖的人才，一定要脱离课本，主动持续学习。学习当下最前沿的科技领域，或者关注顶级学术会议、最新论文等。积极参与最具探索性的开源项目，并尝试复现和改进。与同样渴望挑战边界的同学、研究者组建小组，共同探讨前沿问题，碰撞思想。每个同学都有机会成为全人类未来科技方向的探索者和实践者。

最后，我想说在未来的学业中，你们或许会感到迷茫，不知前进的方向。但不要担心，每个人都会迷茫，我也一样。在大学期间，要较多的探索自己的多种可能性，多尝试找到爱好点和擅长点。如果你的爱好恰巧也是你擅长的，那恭喜你，你找到了可以为之奋斗一生的目标。

在成长过程中，你们可能目睹了一次又一次的时代浪潮，见证了一个又一个的商业奇迹：外贸、房地产、基建、互联网、消费电子、移动互联网、新能源汽车等等。可能你们会羡慕前人，觉得机会变少了，觉得宇宙的科技树没有太多可以探索的了。但请不要灰心，AI和机器人的时代才刚刚开始，还有大量的挑战和机会在等你们。每一代年轻人有每一代年轻人的机遇，大家一起加油！

写的还是非常好的。我对于宇树科技和王兴兴本身并没有特别多的了解，但是写的这个文章我还是非常喜欢。

首先咱们稍微的解读一下，王兴兴到底说了几件事，以及他为什么要这么说。他第一个事讲的是什么是宇树科技：是科技公司，而不是玩具公司。我们也要参加鼎会，要去学习学术论文。宇宙的科技树嘛，它这个名字是这么来的。宇树还远远没有探索到尽头，还有大量的东西需要去探索。而且现在是AI加上具身智能，或者叫机器人，刚刚开始的时候，我们一起去做科技吧，不是生产玩具的。这个是要树立一个公司IP，这是干第一件事。

第二件事呢，其实他在说清楚一个什么？不是在建议大家怎么报专业，他在说我要招什么样的人。要什么呢？能够主动去发现并参与到行业最新研究方向上的人。你说我考试及格，随便瞎混一混，这种不是他要的人。互联网甭管大厂小厂吧，一般招聘都是这样的一个标准。

再往后呢，是要有动手能力，觉得动手去改进一些东西有意思，并能够从中得到乐趣的人。这个是他要招聘的，因为他毕竟是做机器人的嘛。你说我光是刷个论文，你到这样的公司里是不行的。

因为我们以前也遇到过这种纯刷论文的人来应聘。这些人其实是干不了活的。最终在公司里边，还是要解决很多工程上的东西。工程上的东西呢，可能没有论文让你去参考，但是还是要有一定的动手能力。如果你说我看到烙铁就头疼，这个可能不太适合做工程。

再往后呢，再讲数学大神。研究AI底层技术的同时呢，也请动手玩点儿硬件。因为现在大家知道，AI肯定是未来的方向。而且很多搞AI基础研究的人，都是数学特别好的人。这些人呢，大多其实动手能力不是很强。他说你们这些人，也去研究一下硬件，画画PCB板（就是电路板），也是需要的。当然了，里头也说了一些场面话了。比如说没关系的，你如果选不到满意的学校和专业，你进去以后，还要努力的发现自己的兴趣。只要你找到了自己的兴趣，我感兴趣的事情还我擅长，这种人宇树科技可能也要。他基本上讲了这么几个事情。

那么应该如何看待王兴兴的建议呢？至于有多少人愿意上宇树科技去上班，这个咱不管。如果咱们家里真的是有考生，或者周围有考生的话，我们怎么解读这件事情？其实绝大部分的家长可能压根看不到。他们还在研究说我应该怎么去选专业，怎么去选学校。对于这些家长和学生来说，你让他去把这个招生简章研究明白，2,900所学校，1,600多个专业，你想把这东西选明白，本身就很费劲了。

而且呢，很多的专业从专业名称到专业简介呢，还极具欺骗性。你要想去伪存真，从里边去找到这个真正他在教什么，还是挺难的。有一些比如说it圈的人，稍微关注一点，知道宇树科技干嘛的，知道王兴兴是谁。这些人呢，可能他们也没有能力去研究教授的具体方向。这个不是写在招生简章上的东西，而是你去看看教授参加什么样的会议，发表什么样的论文。这些研究最终的论文到底在写什么，在哪个方向上在起作用。这个其实已经绝对的超越了大部分人的认知能力了，不是普通人能搞定的。

所以呢，他们会发现有这样的一个信息差。他们会发现一个新的焦虑。这些人其实是没有办法的，他会感到痛苦。说我看到了一大堆的学校的简介，先看到了招生简章，看到了专业介绍。但是呢，里头到底在干嘛我不知道。他们就已经发现了这个世界真正运行的底层一角了。

从我们这种it人士来看，或者叫工程人士来看的话，很多的这种招生简章的专业介绍、专业名称里头的一些未来方向、憧憬什么这些东西呢，相当于是前端程序员写的网页。他的目的是什么？目的是转化率。至于底下到底干什么呢？说你这个里头教授到底在研究什么方向。

这个东西呢，相当于是后端程序员写的底层逻辑。绝大部分家长其实是没有透过前端表象去看后端底层逻辑这个能力的，但是你告诉他，他会痛苦。

真正有能力的一些家长是可以去做一些研究的，去看一下说，这个教授到底研究的是什么，那个教授到底研究什么。比如智能制造，好多是土木工程转过来的。我们去看一下这些老师原来的这个方向，最近几年在发一些什么样的论文，他是可以去研究出来的，可以去伪存真。你上面改什么名字都没用，因为你老师的研究方向，你不可能跟着上面这个名字改来改去的，他是可以去研究的。

对于教培和高考志愿填报机构来说，王兴兴的这个建议有什么意义呢？他就发现，这里还有一道信息茧房，这里还可以收一波智商税。那么我就可以继续去跟家长忽悠了，说你看这个名字已经起成这样了，但是呢这个里头底子不是这么回事的。你光看上面这表面的东西是不行的，那么它的价值就上升了，可以再去挣到一些家长的服务费。

对于我来说，我能干的活是什么呢？就是我做好传播就完了，把这个事情告诉尽可能多的人，让家里有考生，或者你周围有考生要去填报志愿的，让你有这样的一个认知。然后呢，甭管是说我愿意去自己研究一下，或者说我愿意去花钱找人填报一下，都算是有一点点小的改变吧。至于那些完全不知道这件事情的人来说呢，岁月静好就行了，这个事情跟他没什么关系。

我个人给填报志愿的建议到底是什么？其实到目前为止，学校还是比专业重要。很多人觉得专业比学校重要，这个事我一直都不是那么认可。因为什么呢？第一个，进去了以后你是可以转专业的，可以学其他内容。就算是说我转不了专业，那我还是可以找到自己感兴趣的东西，还是可以去自学。因为现在学习的资源都是开放的，你去找到相应的教授，找到相应的实验室，去敲门说我对这东西感兴趣，我还有能力去做，一般也没有人会直接把你踢出去。

清华同方工作的时候，我们的很多的总监吧，就是清华里边的这些教授。他们呢有名额吗？有，比如说谁谁谁有几个研究生的指标。你说老师我想占你个指标，成为你的研究生，这个事你得考，没什么好说的。但是你敲门说，老师我不占你指标，我就想来跟你干活，这个大部分的教授都是欢迎的，还是愿意让你去的。然后你做一段时间，你发现，我确实感兴趣也能干，这些事情教授也能看得到。下一次给有机会的时候，或者有名额的时候，他就会先想到你。所以这个事是完完全全可以干的。最后去招聘的时候，我们甭管学成什么样，是不是感兴趣。

你最后还是要走到社会。招聘的HR看的就是学校。你清华的物理系出来，北航的计算机系的，HR大部分的时候还是先看清华那个。更不要说我，既不是985也不是211，就是一个很普通的院校。但是我学计算机的，学人工智能的。那边一个清华的学生物的，这个HR肯定是先看那个清华学生物的。

选对了学校以后，你就要去排这个专业了。一定是最热的专业分高。那我分没有这么高，我就选这个稍微差一点的专业。我先进去，进去了以后，就可以去挖掘老师们的研究方向了。那你说老师这些研究方向，跟我们未来教的，到底有没有什么关系呢？特别是本科阶段。本科其实学的好多是基础课，这个事其实关系不是特别大。但是跟什么有关系呢？这个东西跟未来的人脉有关系。

你学本科学的都是基础课，但你出去以后你会发现，我的师兄师姐们在哪一个行业、哪一个方向里边扎根了。我举一个例子，比如说我原来有一个老板，他的公司叫银河航天，做中国的低轨道通讯卫星，就干的中国Starlink这种事情。他是哈工大的，他就发现说，我的师兄师姐师弟师妹们都在航天部里头折腾乱七八糟这种事情。走到哪一说，你是哪个哪个老师的学生吗？这一下就把关系拉近了。就跟咱们自古以来的这个科举制度是一样的，同门同年，都是走这样的一个关系往前走的。所以老师的研究方向在本科阶段，其实更主要的是他的这个人脉关系，对于你未来到底有什么帮助。

你到研究生方向，或者再往后走一点点，才是真正说，我是不是要去做相应的研究。当然，如果你说我在本科阶段我就已经发现这件事是我感兴趣的，还有能力去做的话，那提前加入也没准。可以提前的在老师面前表现表现，锁定那个名额，这个也是很重要的。

好的学校，烂的专业。因为刚才我们讲嘛，先选学校后选专业嘛。那最后会怎么办呢？其实HR招聘的时候，包括像我以前面试的时候，我们看到简历先看什么？第一，你是什么学校的专业呢？有时候我们也看，但好多时候是不看的。再再往后看什么东西？看的是你的实践经验。

比如北航的吧，不是那么热门专业出来的。但是你拿到这个简历以后你往下看，说我参加过什么实践，我写过哪些哪些项目。比如说AI的哪个项目是我参与的，或者说我在哪一个开源项目里是核心贡献者。那这个不就够了吗？你前面学的什么专业呢？这个事就不重要了。所以就是要积极的参与到各种的开源项目和一些社会实践中去。要写清楚，说我到底在里边参与了什么事情，做了哪些贡献。这个是很重要的。

王兴兴里边还讲了一点，是说我们要去参与很多的这种小组科研小组，这个也很重要。像我是当时上大学第一年，就去参加他们的这种小组。后来到大四的时候，基本上可以当到组长了，带着一帮学计算机的朋友们去玩一些最新的东西，这还是比较好玩的。

兴趣是非常非常重要的，做自己感兴趣的事情可能会稍微的快乐一点点。但是这个事呢，也分两说吧。有的人呢，觉得我要去寻找这种感兴趣的方向，然后去把它作为终身的职业去做下去。像我们以前招聘的时候呢，也会专门去选择那些叫眼睛里有光的孩子。什么意思？就是他找到了自己感兴趣的事情，他就爱这个事，他就干这个事。把他招回来，你让他加班吗？你不用让他加班，我喜欢，我就愿意干。

如果你的全部的业余爱好就是，或者你全部的兴趣就是你工作这点事的话，这个人会比较没意思，或者说他的生活会变得比较无趣。所以有些人呢，也建议说工作就是工作，爱好就是爱好。把爱好当成工作的话，对于人生是一个悲剧。但是对于我来说，反正我们以前面试的时候都是找眼睛里有光的孩子，这个大家自己去选择。

现在呢，学习资源非常多，而且免费开放。上大学以后呢，主要还是要看学生自己的学习意愿和学习能力。当然高考完了以后，你考到了多多少分数，在北京呢叫一分一段，就是哪一分你大概能上什么样大学。今天应该已经出来了，就是照这个东西比一比。至于说剩下的事情，等孩子真正上了学以后，让他自己去领悟。因为上高中呢，还可以家长在后边看着，上大学你看不过来了。你如果孩子在那说我就没兴趣这个事，那你也没有什么办法。你不能说你应该对这个东西有兴趣，这个是不可能的。

再往后呢，我们作为普通家长来说，或者说学生吧，如何去研究一下老师的这个方向呢？这个其实已经超出了绝大多数人的认知范围。因为对于整个社会来说，最顶尖的这些教授肯定也是最顶尖的社会精英嘛，他们所研究的方向一定是社会上绝大部分人看不懂。那我们怎么去理解说这个事情到底是不是我们想要的？这个方向到底是不是我们孩子未来感兴趣的方向？

这个呢，现在是可以做到了，以前搞不定。不是说让大家去买什么服务，这个不是咱们的目标。你们呢，可以借助AI，可以用一些AI agent。上来你比如说某某学校某某系有哪些方向，他们有哪些老师，这些老师他们都发表了什么样的论文，有什么样的影响能力。你把这样的一个完整的提示词给到AI agent以后，他会给你做总结的，他会查到说。

这些论文网是什么样的？这个论文网站上哪些人是怎么样的？他们怎么去评的职称？这些东西都是公开的。原来我们去搜索，搜索完了以后，大量的信息让我们自己去总结，我们也看不过来，甚至看你也看不懂。现在你就不用干这个事了。你去比如说用GPT或者是用Gemini，直接使用这个深度研究的能力，把提示词写进去，它就会去搜索，就会去总结归纳。让他干个20分钟，他就给你找出来某个学校他的这些老师，都是发过什么样的论文，哪年发的，这个论文是什么方向的。

然后呢，再进行总结：这几个老师是一个研究方向的，或者是一个小的团队；那几个老师是一个团队。这个AI都可以自己给你分好。然后呢，根据这些论文的脉络捋清楚以后说，他们这个方向大概是什么研究的，未来应用的领域在什么地方。这个就可以让普通人用一个相对来说比较直观的方式去理解，大家原来在干这样的一个事情。这个事情好像比较有意思，我们应该会去试一试。我明天把这个工具用起来。使用AI就是要挖掘招生简章包装之下的底层真相。希望大家可以玩起来。

今天呢，各省市应该都出成绩了。希望看节目的朋友能够把这个信息呢传递出去，把这个理念传递出去，能叫醒一个是一个吧。说你们现在不要再去看招生简章上这些花里胡哨的字了，不要去看这个名字，不要看那个描述和未来展望。这个东西都是没用的。什么东西才是有用的？就是在这个后边，这个专业真正的这些教授们，他们的研究方向。哪怕说他有一些本科的基础课程，他是按照教学大纲来的，但是如果这个老师是在某一个特定领域里头做了很深入研究的，那么他也是会有很深的人脉。而且他讲的课的内容，也会向他自己研究的方向去发生偏移的。

好，这就是我们今天要讲的内容。感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

朱啸虎炮轰具身智能，将自家基金投资的早期人形机器人项目都集中退出了。这到底是怎么回事？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，朱啸虎又双叒叕出圈了。他呢是参加了投中网的一个访谈，讲到说具身智能，也就是人形机器人项目，现在在集中进行退出。集中退出的意思是什么？不是在人家有下一轮融资的时候你稍微退一点点，而是说我就通知所有我们投的这个行业的项目，我要退出，赶快把钱还回来，做这样的一个操作。

原因是什么？他说跟自家基金投资的几个公司进行了沟通，说你们这东西到时候卖给谁？结果发现没有商业模式，客户都是他们自己想象出来的，完全在这自嗨。说这玩意不行，得赶快跑，要抓紧退出。说现在的机器人只会翻跟头，这大概讲的是宇树科技的那个，没有办法进入家庭，也没有办法进行实际使用，所以要跑。唯一的用途是央企买去占前台，这个是支撑不起来整个行业的发展的。所以他对这块直接敲响了警钟。

那么其他投资人肯定上来怼，说具身智能这么好的方向，你怎么可以说他不行？比如说经纬的张颖哈，上来就怼了说朱老板别闹，时间拉长，人形机器人赛道一定能出大公司。朱老板这么一番话，我就好奇，以后机器人赛道的优质公司谁还会跟他聊，更不用说拿他的钱了。

经纬的张颖也算是创投圈里头比较出挑的一个投资人。宇数科技的早期投资人也有一个出来讲了，朱总做这样的选择也能理解，但是深入了解行业后会发现，人形机器人目前就有现成的市场，光科研教育市场已经不小了，足以支撑一个上市公司。未来3-5年，最大的机会在于ToB，制造业和商业服务。

被投企业呢赶快出来辟谣，说我们没跟他沟通过，我们连他朱啸虎的联系方式都没有。虽然是金沙江创投投的，但是朱啸虎说跟几个被投企业聊完了以后发现没有市场，不是我啊，这个跟我没关系，完全想象客户的那个不是我，这个要出来辟谣。

其他具身智能项目也出来怼，说朱啸虎只能投资那种赚快钱的，确定性高的快餐项目，开拓性的他都是不碰的，这个就上来直接扣锅了。

那么创投圈的热搜体制，朱啸虎算是具备了。为什么金沙江创投的朱啸虎？首先他还是要有一定的身家和地位，完全没有任何身家地位的人，你出来讲是不会出圈的，也不会有人理你。他肯定还是比较大的一个投资人，才会有人理他。

那投资人原来其实并不怎么出圈儿，前边儿是朱啸虎说了大模型没机会，导致傅盛以及一堆投大模型的公司出来跟他怼，说大模型有机会。

AI就是未来的方向。去年还怼了Kimi，Kimi是他手下的一个合伙人去投的。他跟这个人意见不合，结果这个合伙人就加入了Kimi。这一块也是吵了半天，而且现在跟Kimi之间应该还有一些诉讼没有结束。

因为观点总是跟热点相违背：大模型火的时候说别投大模型，没戏；机器人火的时候说别投机器人，这事没戏。“我投了我都跑了。”所以总会有媒体喜欢去找他制造热点，这个有流量。现在你去找谁说“大模型可好了，宇树科技可好了，咱们去做具身智能”，这个已经不新鲜了。一定要反着说这事才新鲜，所以他算是有热搜的这种潜质了，每次讲点什么事就会上热搜。

3月份他还造了一个梗，这梗是什么？说“LP们感谢我，没有在大模型上浪费一分钱”。LP叫有限合伙人，这基金里头都是叫普通合伙人和有限合伙人。管理基金的是普通合伙人，出钱的是有限合伙人。出了钱，其他的权利受到限制，所以叫有限合伙人。等于管理基金的这帮投资人是在帮助LP去进行盈利，去帮人挣钱去了。那么他去年没有投这个大模型项目，现在大模型项目都融不到钱了，都要死。现在他的LP开始感谢他了。

下面我们稍微讲一下创投圈黑话解读，因为前面我们讲的很热闹。朱晓虎说“我发现他们不行，我要跑了”，其他的人一个一个上来怼他。我来讲一讲这块到底在讲什么，稍微跟大家拆解一下。

首先我们在解读黑化之前，先要看一看金沙江创投是一个什么样的机构。千万不要以为说你知道叫金沙江创投、北极光创投、经纬创投，他下面就是一只基金。一般有这样大牌子的，下边都是有很多只基金的。金沙江创投是有8只美元基金和4只人民币基金，管理规模达到37亿美元。这个数字是豆包给我的，万一错了你们告诉我，我下次去辅证。

金沙江创投主要是投天使轮和A轮的。那么为什么要强调这个？首先他很有钱，这是一个很有规模的，而且以前也投出过非常棒案例的一个基金。第二个他投天使轮跟A轮，这块也要注意。天使轮你会找很多非常早期的项目去投，A轮这个项目基本上已经可以去探索商业模式了。B轮一般情况下你要开始去盈利了，C轮你可能要复制扩大规模，然后要在行业内兼并。C轮往后有些可能还要再去融D轮，那你就要再去准备上市了。它是这样的一个过程。

所以对于他来说，A轮如果你还搞不清商业模式，他肯定是要跑路的。所以我们首先要搞清楚他的位置是什么样的，他要去做什么样的决策。集中退出某个赛道，这件事是非常不常见的现象，很少有基金干这个事。

就算干了，也都是偷偷干，绝不敢出来说为什么。

正常情况下，基金应该是按照投资的节奏进行谨慎退出。什么意思？比如说刚才我们讲了金沙江创投，它投天使轮，A轮可能不一定是他投的。比如说他投了天使了，去找北极光说你们投个A轮，再去找一个什么其他的基金去投B轮。他一般是这样来去运作的。

那他什么时候退出？他是投了天使，在A轮的时候他一般不敢退出。在A轮的时候你如果就退了，投A轮的投资人会害怕的，说你上一轮投资人都不看好，我这一拿钱进来你全跑了，这个我还敢不敢投？这不敢投了。所以他们一般会在B轮的时候退出。这个A轮他还要跟投一点。

为什么天使完了他自己还投A轮？比如说金沙江投的天使，北极光去投A轮，那么这个时候他说我跟投A轮，我也投一点点，这样咱们众人拾柴火焰高，我也很看好，我要表明一个态度。等到B轮的时候，怎么叫谨慎退出？一般是什么？我们会退出一部分，保留利润，要把成本退出来，一般会干这种事情。那么这样整个基金就已经盈利了。

什么意思？比如说我天使轮的时候投了200万进去，占20%，这公司值1,000万。等到A轮的时候，这公司值一个亿了，我又跟了比如说1,000万。我等于在天使轮的时候我占了20%，稀释了以后，比如说剩了个16%。在这个A轮的时候，比如说我又投了1,000万，只占了多少多少，这个最后两个数加一块，你等于投了1,200万在里边，可能占了20%多的这样的一个股份。

等到B轮的时候，比如这公司估值10个亿了，假设是这样，咱们就拍脑袋。那么你可以把这1,200万拿出来，或者说再多拿一些出来，剩下的钱就搁在里头，说你看我还依然看好，等着他以后上市了，我再去挣那个大的。他一般是这么退出的。

但是现在突然把整个行业的所有项目，甭管人家是不是在融资节奏上，甭管融到哪一轮，挨着个通知人家说我要退出，这个确实很少见。趁着整个行业还热，应该还退的出来，没有亏钱。这个是他现在敢干这个事情的一个核心原因。

有的时候你想退的时候，你退不掉了。你说我看着这行业不行了，我要跑。你知道不行了，别人也知道不行了，大家都想跑，那跑给谁去？你要退得有人接才行。现在他等于趁着整个行业最热的时候，他跑了。而且一定是在跑之后才敢出来说。你如果跑之前就开始在这大放厥词，那就谁都甭跑了。

所以朱啸虎干的事情，是他已经趁着赛道最热的时候跑掉了。大部分基金是宁肯肉烂在锅里，也不会做强制退出这种事情。什么意思？赛道不行了。

或者这公司也不太行了，也没有死。但是这个半死不拉活，一直在这涨着。这个通常就会让它继续涨下去。为什么？你只要不给他清算掉，不强制他退出，那这个账他一直在呢。你没亏钱啊，至少账面好看一点。你一旦强制他退出，说你必须要回购，或者必须要找人接盘，那这公司可能就直接摆烂，你就不干了。那你在基金上就有一个大窟窿。所以这个是正常基金的一种操作方式。

对于投资人来说，什么时候会出来说话？很多投资人其实不怎么出来说话，包括朱啸虎自己，其实也没有那么积极的出来说话。每一次他上热搜，都是有人去采访他。因为你采访他了，这个稿件阅读量高，所以大家愿意去采访他。那什么时候投资人会出来说话？

第一个是像我这样失业了的，没事干了出来说话。这个不算，开个玩笑。还有想要找项目的时候。投资人接受采访，登上了热搜，有很多人看到他的内容了以后，发现你在找这样的项目。我们正好在做这块，我得赶快找你来呀。朱啸虎你现在已经说了，具身智能不投了，你现在要准备投某些具体方向的AI应用了。那我们如果做这块，我一定要去找你。这是他们去上热搜，或者说接受采访的一个主要目标。

或者是有的时候，想让自己的项目退出的时候，他们也会出来讲。但这个时候，绝不是像朱啸虎这么个讲法。一定是说赛道可棒了，赛道太热了，我们以前投的项目可棒了。一般讲这个话的时候是在卖项目。朱啸虎就是退完了出来说。但是像他这种其实也很少见。为什么？因为你得罪人吗？你退完了，别人还没退完。你出来说，别人怎么跑？所以像他这么敢说的人不多。为什么朱啸虎能上热搜，其他人上不了？他是不怕得罪人的。

通常在投资圈里头，就算你把他项目卖了个好价钱，或者说在一个大家觉得快要崩溃的时候都跑掉了，也不会在那喊的。都是偷偷的跑。没有哪个跑完了以后在那喊说：“完了完了，我已经跑掉了，你们剩下人全完蛋了。”这多招人恨呢。

那么朱啸虎集中退出言论对行业的影响是什么样的？第一个就是整个的估值会下降。原来这个行业里边的项目估值都是很高的。特别是宇数科技上了春晚舞手绢以后，这块的项目估值就上去了。现在会稍微的理性一点点。第二个投资的时候会更谨慎。因为你假设投了一个天使轮的具身智能的项目，你再想去融A轮的时候，至少金沙江不投了。你想在那再去找就没有了。你再到其他地方去融资的时候，大家也都要谨慎的看一看。

做投资人其实很怕玩皇帝的新衣。什么意思？怕被人嘲笑是傻瓜。朱啸虎这大聪明人已经出来说了。

行业完了，或者短期内没戏，谁投谁是傻瓜。这个意思那么谁上来投，都是要顶住更大的心理压力，才能去投这种案子。所以在这块会要稍微的谨慎一些。既然投资人谨慎了，融资肯定会变得更加困难，会死一批项目。

朱啸虎这说完了，咱们再看看张颖。经纬的张颖他在说什么？并不是他要投具身智能的项目，并不是说我还看好这赛道，谁做具身智能赶快找我，这个经纬还要投你。这个话不是这么解释的，这个人家讲的话是什么意思？他手里还有具身智能的项目，没推出去呢。朱啸虎你跑了，我这手里项目还准备慢慢往前走。这个瞎说什么大实话嘛，所以他说朱总你别闹。张颖讲的是这个话。

至于宇树科技的早期投资人在说什么？他其实整个说的这个话，格调稍微有一点点低。他讲的是第一，朱啸虎你没有认真去了解这个行业。你如果认真了解，你就会发现做展示和科研，也够支撑一家上市公司了。为什么说它整个的格局稍微有点低？“上市公司”这个词大家一定要注意。那这些做投资的人，很多的最终目标就是上市。为什么？你只要一上市，我前面投的所有的钱，所占的股份，就都可以到股市上去流通了。你可以去割韭菜了，随时就可以卖了。它会变成这样的一个状态。

所以很多人在去投案子，或者是天使轮到A轮，A轮到B轮之间，进行一轮一轮投资的时候，大家都会去问这个问题：说你投资这案子能上市吗？它是一个非常朴素的一个标准。如果不能上市，那这你投它干嘛？首先我们会看什么？就这个行业里头或者这个赛道上有几个上市公司的指标。不是说我们去证监会批指标，而是说整个这个赛道上容纳的下几家上市公司。这个事是所有投资人在看赛道的时候第一个要想的。发现这个赛道投来投去，投不出上市公司来，大家就不看了，就跑掉了。或者说可能能够长出两个来，现在已经有老大老二，甚至老三都挺厉害。那在这个时候可能就不投了。

现在宇树科技的早期投资人说，这个里头还是能上市的。就算是只做科研和展示，也支撑得起上市。至于什么样叫支撑得起上市公司呢？大家去看看科创板的上市要求，看看创业板的上市要求，和A股主板的上市要求，大家好好看一看。那么这块还是可以讲的通的，他们是有标准的。多少年盈利，每年盈利多少，这是有数的。宇数科技的王星星已经参加了民营企业家座谈会了，被咱们大大亲自接见过，而且还是有发言机会的那种。那最后他要上市的时候谁敢拦着？所以这块他并没有那么担心。就算别人都死了，宇数科技作为行业老大，也没什么大毛病。

这个就属于真的是不求有功，但求无过。他并没有去讲说整个行业发展到什么样了，也没有讲说这个里头有什么多大的机会，而是说：“嘿，我这块及格了。”就跟别人讲的时候：“你考的怎么样？”“我考及格了，我混过去了。”他实际上讲了这么个话。

那么，从金沙江退出了具身智能企业，他在讲什么？这个他肯定要出来辟个谣。朱啸虎说了：“我去跟我下边投的企业聊过了，他们并没有商业模式，他们的用户都是自己想象出来的。”所以一定要出来辟谣：“朱啸虎说的不是我，我压根没跟他聊过。”这个其实也挺low的。我觉得你还不如就站出来说：“朱啸虎对行业理解不够深刻。”他比上面这个投资人还要再low一些。他也讲说：“朱啸虎确实是要求退出，而且是突然要求退出。他说我也配合了，而且很快就退出去了。”那么这个话讲的是什么？“我还是抢手货，你不要我，有的是人要我。这个你想退出，马上就有人接盘。”他讲的是这样的一个话。

那么，其他那些怼朱啸虎的具身智能创始人在说什么？还有一些其他的做机器人的创始人出来怼朱啸虎，说：“你只有确定性生意才敢投，这个快餐式生意才敢投，你不敢去投这种开创性的生意。”这个算是给朱啸虎脑袋上扣帽子了。其实也很简单，他自己还要融资，还要保持更高的估值。“你朱啸虎瞎说什么大实话。”他在讲这样的一个事情。

具身智能这个行业到底还行不行？这个咱们要出一个结论。首先，这个行业肯定是有巨大机会的，这块没有问题。但是这个机会到底在什么时候？这个过程其实很像买期货。什么意思？你说：“我认为这个项目会涨还是会跌。”但是它是有一个时间截止的。期货期货嘛，一定是说：“我认为北海布伦特原油应该在4月底达到一个什么什么样。”这个才叫期货。现在的具身智能，大家都相信它会起来，而且会是未来巨大的一个市场方向。但是到底是哪一天，谁也说不清楚。这个事呢，朱啸虎本身并没说错。

那么在具身智能整个发展的过程中呢，我们首先要看它是有两种机会的。第一种是要分散的机会。什么意思？就是会有隐形冠军。其实这些隐形冠军在中国也有，不光是德国日本产隐形冠军，中国特别是珠三角产很多隐形冠军。比如做传感器的，做各种激光雷达或者做关节的。在这一块，甭管最后谁胜出了，你还是要去采购的。不可能有人说：“我从头到尾每一个螺丝钉我都自己生产。”这个是不现实的。就算是特斯拉，他还有一大堆特斯拉链企业给他生产各种零部件。所以在这一块还是有隐形冠军。而且中国还产一些，比如说你这边卖奶茶，我后边卖杯子的先上市了。这种隐形冠军是存在的。

他在外面没有什么声音，但是做的东西很好。大家必须要用，甚至全世界的厂商都要来用。这块中国现在已经发展的还是不错了。

另外一个是什么？就是巨身智能大模型。这块应该能够长出一到两家公司来，这还是有机会的。当然，现在巨身智能大模型并不一定是这帮做机器人的做出来，因为英伟达已经把3D模拟、VR模拟这套东西做的很好了，完完全全可以通过在虚拟世界里边，靠物理引擎去训练具身智能的大模型。这一块应该会在这几年快速的发展，但是最终会剩下谁，现在还不好说。有可能是稚晖君的企业，也有可能是其他一些公司，这个可能性都是存在的。

至于合在一起做整机的这些人，最后肯定也能跑出来。不可能说最后跑出来的所有机器人都在美国、都在欧洲，这个事可能性也不大。中国应该还能跑出那么一到两家来。

这个就是中国特色的创投。中国特色创投是什么？百团大战、O2O大战、滴滴大战、共享单车大战，这个是中国特色。什么意思？热了以后一拥而上，冷了以后一哄而散，最后一地鸡毛，剩那么一两个。这个是中国特色。惨烈的厮杀之后，总能剩下那么一两个。这个里头张颖其实说的是对的，但是最后剩下的是不是他投的，这个不一定。

不好说那么一拥而上的项目，最终的结果会是什么样呢？我们以中国互联网、移动互联网两次创业热潮的结果来看。第一个，行业可以容纳多少上市公司？这件事还是需要去思考的。你比如说团购这一块，已经容纳了美团了，这个没有任何问题。其他的抖音、京东还在里边去进行渗透，阿里也在里头还掺了一手。这就是能容纳多少上市公司？而且你光团购这一块，你比如说做电动车的，没准还能上市一个，或者做一些其他这种包装，做一些周边产品的，也没准还能再上市几个隐形冠军。他是这样去划分行业的。

你像滴滴这样的，其实靠打车应用，现在上市的公司也有好几个，不是只有一个。而且还有一些周边服务的，没准还能再长出那么一两个来。这个是大家要去想的。最后你能不能活到成为上市公司那一天？这个是所有现在创业的人都在努力争取的机会。

就像是这个，比如说隋唐演义多少家反王，好像36个反王开出36朵花，最后到底胜的是谁？这个其实咱们自古以来都是这么干的，王侯将相宁有种乎？那么在这个过程中，有些就能最后胜出，抵达彼岸，比如说最后上市。还有一些中间会补票上船，你自己的船沉了，但是你上了别人的船了，就是被大厂收购，或者被竞争对手合并了。这个也是存在的，比如说摩拜单车被美团收购了。

这就算是上岸了。你虽然自己没有上市，在整个行业里头——就是共享单车这个行业里头——ofo挂了，摩拜被美团收购了，滴滴自己重新建了一套，还有一个叫哈罗单车的，现在混的也挺好，也还能盈利。这不就完事了吗？这整个行业算走出来了。

点评被美团合并了，现在叫美团点评。而这个已经不能算收购了，因为两家合并的时候，其实体量差的并没有那么大。还有就是快滴被滴滴合并了。当时快滴跟滴滴打的那叫惨，滴滴后边是腾讯，快滴后边是阿里。最后大家坐在一起说：“合并了，咱们一起往前走。”这个都算是上船了。

当然了，还有一些最后雨打风吹去，什么也不剩，还是会存在的，而且数量会非常多。其实大家都在争取抵达彼岸的机会，甭管是你自己开着船到彼岸了，还是说中间抱着救生圈，上了别人的船了。大家都在努力的争取。至于说有多少人这个葬身鱼腹了，那是另外一个问题。

至于中国的巨身智能行业，也还是会按照中国的方式继续往前走。这个不会像美国这样，我很理性的剩这么几家，大家开开心心的去干活。不会这样，它是一个养蛊模式，筛选出最后的狠角色，大杀四方。整个中国的创投行业，就是这么一步一个血脚印在往前走着。

好，这就是今天跟大家讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛，参加discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

从华为离职的天才少年稚晖君，时隔两年，带着他的最新机器人灵犀X2，再次与大家见面。这个机器人长得更像人了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲稚晖君和他的灵犀X2机器人。

稚晖君呢，到目前为止，依然没有摆脱华为天才少年的光环。虽然我们在视频里看到，他已经成熟很多了。估计要等他的机器人真正大卖，他才能够摆脱华为天才少年的光环。他呢，是一个学霸，同时他具有其他这些机器人创业企业创始人所不具备的特性。他是个B站网红。从他去华为那一天开始，他就是个B站网红，到目前为止依然如此。这是一个非常非常重要的技能，因为在大模型时代，在AI时代，具身智能和人形机器人的时代，你不会讲故事，不会拍视频，这个事肯定是不行的。最基础的技能是讲故事和拍视频。大家看看马斯克，看看Figure AI，看看OpenAI，这都属于是即会讲故事，即会拍视频的公司。

为什么是这样呢？因为以前很多的新技术、新科学，都是给B端或者是给政府用的。你拍很漂亮的视频，这个事是没有意义的。你需要很认真地写全面的报告，然后拿着那样的报告去给人家做演示，甚至还要有关系，你才能把东西卖掉。而现在的话，甭管是AI大模型，还是这些具身智能，它都有很强的ToC属性，就是我们要给普通用户去用。那你既然要去做普通用户的转化率，你没有办法讲好故事，没有办法拍好视频的话，那你的内容传播力一定会打折扣的。稚晖君在这块上，肯定是要比别人强非常多。

他离开华为创业以后，去做人形机器人，很多人也给予了非常多的关注。但是呢，这两年没有什么声音出来。人形机器人的风头被会跳舞、会打太极拳、会耍手绢的王兴兴的宇树科技抢走了。沉寂两年之后，稚晖君带着他的灵犀X2又回来了，依然拍了一条视频在B站上。大家可以去看一看，大概有个十几分钟吧，还是非常有趣的一个机器人。

首先让我们来看一下灵犀X2的硬件。这个机器人呢，是一米三的高度，33.8公斤的重量。

这种机器人一般都不会太重，因为它有的时候会摔倒。如果太重的话，会砸伤人。而且这样的机器人你还要搬来搬去。至少现在吧，这些机器人可能更多的是实验室性质。你也不指望这样的机器人真的做什么很重的体力劳动，能够搬动多重的东西。还是在验证说，这个机器人到底在干什么。所以做那么大个，做那么重，其实意义不大。

大家注意特斯拉的擎天柱，是比较高大的，也比较重。但国内的宇树科技做的这个跳舞的，灵犀X2，都是一米三高一点点，大概也就是三四十公斤。在这个里边有一句话特别有意思，它叫完全的串联机构。我去查了一下，说到底什么叫完全的串联机构。就是在灵犀X2上有28个自由度，也就是说它有28个关节，是完完全全串联在一起的。跟他所对应的呢，一定是并联。就是很多时候，机器人身上有很多的连杆，它需要有好多个电动机，好多个马达一起工作，才能够驱动一个关节在运动。这个其实就是并联机构。

那并联机构的控制起来就比较麻烦。当然并联机构也有条好处，第一个好处是力量比较足。如果希望一个机器人可以搬动很重的东西，或者做非常高难度的动作，它里头一定会有一些并联机构在里头。如果只是希望能够更好的去控制它，那么串联机构是比较好的。但是串联机构它的负重要差一些。还有一个呢，并联机构的好处是精准度很高，因为你有多个电机一起来控制，精准度要比串联机构要高。

一般情况下我们看到的各种各样的灵巧手，就是机器人的手，一般都是并联的。像我们去看特斯拉的擎天柱，它呢里头有一部分是串联的，但是有一部分的这个关节就是并联的，因为它是需要干活的，需要负重的。而且它的灵巧手都是并联的。现在看到稚晖君的灵犀X2，大部分的视频，这个机器上是没有手的。最后是有一个缝葡萄的视频，那个上面虽然有手，但是那个手，我觉得大家看到还是一个夹子吧。你说的只是手，稍微有点看不起手的意思了。所以呢，他们在这个里边使用的全部的串联机构，这样就会很好的。

进行运控算法的解偶，因为偶合嘛，就是说电机必须跟那个电机配合在一起才能工作。那如果全都是串联的，等于每一个电机都是独立的，那你就不需要去进行这样的偶合运算了。所以他解偶解得非常好，目的呢也很简单，就是你可以买一大堆轴自己去拼，拼完了以后呢，拿我的这些算法去控制它，就不需要进行单独的训练了。你如果是并联机构的话，你就需要进行单独的训练，这两个电动机到底怎么配合，那两个电动机到底怎么配合，甚至可能这四五个电动机怎么配合，才能做出一个完整动作来。他现在这个训练成本就会下降很多。

然后另外一点呢，他还讲了一个叫惯量上移，惯性的惯，流量的量。他的意思就是说，他尽量的把这些比较重的关节都放在躯干上，就尽量距离躯干近一些。什么意思呢？就是他的胯关节，还有肩关节，这些发动机呢，或者这些马达呢都很重。他的肘关节，其他的一些关节呢，就会轻很多。这样的话这个机器人就会相对来说比较稳定，就跟我们看到这个说锻炼什么呀，锻炼核心肌肉组，你还是在躯干周围，要把所有的这些发力的关节都放在上面。这个是新的设计。

讲到这大家有没有想过，咱们人到底是串联的机构，还是并联的机构？告诉大家，人身上的很多关节都是并联的，因为我们不是这种马达，马达是转就完了，我们都是肌肉，都是这种线性的马达，这个是需要很多组肌肉配合在一起才能做完整动作的。

除了他这些机械结构之外的话，他们这一次还使用了柔软的外壳。具体是什么外壳，他最后应该也没有披露出来，但是呢做了很多的实验，然后选了一种柔软亲肤的这种外壳。这样的话它摔倒呀，或者是你去搬运它呀，不容易受伤。而且，你摸它的时候也会有一些比较亲切的感觉。

而且像他现在的机器人呢，是完全的模块化设计，可以替换，可以自由的拼装，这个是他最大的一个特点。他本身就卖这些关节，而且呢，他的这个电源模块，其他的各种区块，都是可以拆开来换的。你说哎我这想换一个别的关节行不行？

想换一个其他的核心设备行不行？都是可以换的，自由组合。这个是它的灵犀X2比较有意思的地方。而且最逗的是什么？它这个脑袋里可以插个手机。你看到他的机器人前脸，是一个半透明的一个壳。你要想在上面显示什么东西怎么办？直接把一手机从后脑勺啪插进去，那个手机屏幕朝前，朝后就看不着了。你就可以通过前面这个半透明的壳，看到手机上面的一些信息。甚至他还做了一个实验，一个女生戴着VR眼镜跟他们开会，这边这个机器人的脸上，就直接显示着这个女生的脸。你相当于是一个人，就可以远程的去开会去了，也是一个很有意思的设计。

那么说完硬件以后呢，这个东西的软件，也就是灵犀X2的灵魂是什么样的呢？首先它里边有一个基座大模型，叫GO-1。这个G呢应该是Genie，精灵的意思。O呢应该是operator，精灵操作。它做了这样的一个基座大模型。这个基座大模型呢，是通过强化学习的方式自己训练的，可以直接对视视频、音频，和他整个身体的所有动作进行反馈，直接端到端的生成非常多的动作。而且他这个GO-1这个模型，针对特定的硬件，不是说我这个模型，就是给灵犀X2设计的。它是个基座模型，你可以拿出来给其他的机器人去用去，这个是非常棒的。

它的GO-1这个模型呢，是在虚拟环境下训练的。在这个展示视频里头，有很多训练灵犀X2的这个环节。这些环节大家一看就知道，它不是真实的物理的机器，而是在一个3D的场景下，让机器人自己在3D场景下，在一个物理引擎下进行训练。这样的话他的训练效率就会高很多，训练的成本就可以急剧的下降。你不需要说把这个机器人磕磕碰碰，把地板都砸出一个坑来，直接在3D的这个虚拟环境下，去训练就可以了。而且呢，它现在还进行了开源，基座大模型以及呢，训练数据集都直接开源了，大家拿去用去。现在他因为使用了这种强化学习的方式，去训练他的基座模型，很多的这种泛化能力，或者很多的动作，他不需要学习，不需要训练。

就可以零样本泛化非常多的能力。你告诉他说：“请把什么东西拿到哪去，把什么东西给我去看一下，现在是几点了，这个药盒上写什么东西。”他这个大模型不需要重新训练，就直接可以给你做了。这个是非常非常棒的，就已经接近了前两天咱们去看Figure 02的那个状态。

这个机器人现在可以走路，可以跑跑跳跳，甚至还可以稍微跳个舞。为什么要讲他跳舞呢？因为他跳舞的过程中，是有一些灵性的，你会有一些觉得他像人，而不是这个春节转手绢那个东西，完完全全就是编成的一个机器。这个机器人呢，还可以踩平衡车，这个是非常有意思的。我家里有那个小米平衡车，你是需要控制它的重心的，重心靠前这个车就往前走，重心靠后往后走。这些东西他都可以，通过对他的基座大模型进行强化局训练，就直接可以做到了。

甚至最逗的是，他这个机器人是可以骑自行车的，骑个自行车在一个地下车库里头跑了一圈，这个非常非常的惊人。稚晖君最早出名的一个视频就是自动驾驶自行车，他把一个自行车上加了这种陀螺稳定器，让这个自行车自己在这个园区里边自动驾驶，这个是最早出名的。现在好机器人上去骑一圈，我们看到了以后还说：“哎，这玩意会不会溜车，会不会上下车？”这个我觉得可能有点难，但是你把它搁在车上，他能骑走也已经很不容易了。

大家注意，他这个视频并不是一次完成的，整个视频是做了一个月的。B站网红剪辑视频、编排视频这个能力大家还是要相信的。他整个的灵犀X2，据说是设计训练了三个月，视频拍了一个月，我们看到的应该也是众多次失败中成功的那一次。那你说有没有什么时候，我买一个这样的灵犀X2回来，就直接可以满街跑，可以骑着自行车出去干事去了？这个可能还要再等一等。但是因为他的基座大模型是开源的，他的训练数据也是开源的，很多的实验室、很多大学就可以把这些东西买回来，自己在里边再去添加数据，再去微调这个大模型，就有可能能够实现这些未来的憧憬。灵犀X2呢。

应该是一个更像人的机器人。今年春节的时候，宇树科技的机器人上去跳舞，就好多人说：“你讲一下，讲一下。”这个一直没讲为啥？因为在一个空旷的场地上，所有机器人指挥划一地去跳一个舞，这件事真的没啥好讲的。我们到很多商场的这个地下一层，儿童游乐区里头，都会看到这种机器人在里边跳舞。这玩意编个程序就完了，甚至你拿个遥控器就可以搞定，所以这玩意没啥好讲的。但是一旦他像人了，这个事情就有意思了。

灵犀X2就是会更像人，里边演示了很多面对面沟通交流的这个样板。到目前为止，宇树科技还在表演什么打拳、前空翻、后空翻、侧踢。现在，灵犀X2已经可以坐在你身边跟你聊天了。稚晖君拿着咖啡和牛奶，举起来问他说：“我晚上睡不着应该喝哪个？”他告诉你说：“你应该喝牛奶，不应该喝咖啡。”然后拿个药盒给他看，说这是一个什么药，应该怎么吃，或者告诉他说现在几点了，给他一个手机，现在这手机是几点了。这个比较有意思，当时给出的时间是凌晨5点多，我估计他加班了，应该不是早上5点多起来去干活了，应该是头天晚上就没睡。这个时间看得出来，这个稚晖君还是非常非常拼命的。

在这个机器人的胸前有一个灯，这个灯呢是可以按照呼吸的韵律去闪烁的。那你说我在你身上装个呼吸灯，这事有多难吗？现在有很多很多的这种5块钱、10块钱的设备上，都有一个呼吸灯。这个呢，不是那么容易的。当你挂上大模型以后说：“哎，你现在开始呼吸了。”那么他的这个呼吸节奏还是可以给大家一个非常强的，这是一个人的这种暗示的。这个还是值得强调一下的。

以及呢，它里头有很多很多的小动作。很多的机器人，就是你跟他说话的时候，他是不动的，或者你让他去做一些腿部动作的时候，他的手是不动的。为啥？因为分别训练的。但是在灵犀X2上，当他的腿部发生动作的时候，他的手也在动。当你跟他聊天的时候，他的机器人的全身，包括手脚都会发生一些动作，甚至这机器人坐在那还抖腿。这个不是很礼貌，这个是怎么回事？

第一个它像人。第二个就是它整个的模型是端到端整体训练，所以这个是值得跟大家去讲一讲的。我们去看Figure 02的这个视频的时候，你会发现什么？就是他在整个做动作的时候脚不动，因为他整个的这个大模型只训练了上半身，底下这个脚的部分腿的部分是另外一个模型在管理。那么它这块是完整在一起的。

智源科技的未来会是什么样呢？稚晖君的这公司叫智源科技。首先呢，它应该会成为后院车库机器人的零配件工厂。很多的中国公司都在干类似的事情。美国人是喜欢在车库里干活，喜欢在后院里头搞发明的。但是他们要搞发明的时候，需要很多的零配件。那你可以到智源公司来去购买他的各种的关节、很多的控制器，还有它的开源模型以及开源的数据训练集。可能一堆要去创新的人就可以在这个基础上继续往前走了。不像是那些卖99,000的这个机器人，你买回来除了能够做租赁、能够挣点钱、能够站在门口招揽个生意之外，对于整个的具身智能的发展其实是没有帮助的。它的开放零配件、自由组合、开源基座、大模型和训练数据能够使智源科技在未来的机器人标准中占有一席之力。这个还是非常棒的一个方向。

而且只有在人身边的机器人才值得关注。那些在广场上排着队跳舞的这个就没什么可看的。就像我们去看无人机表演一样，几百架几千架无人机在天上表演，这个就是写程序呗，写错了以后debug，这个就是一个工业斯巴达能力的表现而已。但是一个机器人可以坐在我们身边可以跟我们聊天，跟我们聊天的同时下意识的有手部有身体的动作，这个是值得出来大家关注一下的。

当然宇树科技呢也不是说就停留在这个硬件机器人的基础上，毕竟这是杭州公司嘛。所以现在呢，他们也在挂着DeepSeek，快速的推进各种多模态模型的落地，希望他们自己的机器人也可以越来越像人，可以像人一样跟大家去聊天。这块还在不断的努力。现在国内各大机器人厂商都在从硬件机器人向这个完整机器人过渡。

那么，最后呢，稚晖君也说了，他希望他们家的灵犀X2未来可以去替代吉祥三宝。哪吉祥三宝？保洁，保安，保姆。他希望能够做这件事情。我觉得，以现在灵犀X2所体现出来的人与人沟通交流，以及特别像人的这样的特性来看，他距离吉祥三宝应该要比宇树那个会耍手绢、会跳舞、会打太极拳的那个要近一些了。这就是我们今天看到的稚晖君最新发布的灵犀X2机器人。

其实呢，机器人本身并没有那么重要。在这个背后开源出来的基座大模型和训练数据集，要比那个机器人更加重要一些。好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

DeepSeek推动了硅胶娃娃的大卖。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。DeepSeek确确实实改变了很多的行业与渠道，甚至DeepSeek之后，整个AIGC领域进行了一次大的洗牌，或者进行了一次方向调整。那么，这一次轮到了谁呢？轮到了硅胶娃娃。

这里讲到的硅胶娃娃是一种成人用品，跟儿童玩具是没有关系的。那么，这一次接入DeepSeik大卖的硅胶娃娃是谁家的呢？是广东中山金三完美这样的一个公司，他们做的这个品牌叫WM DOLL。一般好像硅胶娃娃都是这个词。他们呢，把这个DeepSeek加上语音模块，直接集成到了硅胶娃娃里面去，还加上了一些内部的存储单元。就是它可以记住一些主人与硅胶娃娃之间沟通交流的细节，然后下一次你再跟他沟通交流的时候，他可能还记住一部分，所以可以形成非常好的这种情感寄托。

这个娃娃呢，现在在海外大卖，第一批200个扔出去以后秒光。你说200个这玩意有多少？大家注意，硅胶娃娃这个东西，全世界每年也就卖个几千个，已经算是非常非常高的销量了。那么，国内做硅胶材料的各种上市公司呢，股票都大涨。这个金三完美他们是没有上市的，但是给他们供材料的，都已经借上这波东风了。DeepSeek来了，我股票涨了，为什么？没想明白，原来有人做了硅胶娃娃，套了DeepSeek的壳了。这个也真的是破天的富贵就到头上了。

很多人说了，说这不是人形机器人来了吗？这个硅胶娃娃这绝对的人形机器人，1:1等比例的。大家注意这个东西呢，人形有，没问题，也算个机器，因为里头有语音模块，还有很多传感器，这东西算个机器。但是呢，距离机器人还非常非常远，因为这东西不会动。所有的硅胶娃娃都是不动的，它呢是外边是硅胶，里边呢是金属的骨骼与关节，然后再加上各种传感器。它的传感器呢，比如姿态，它能识别自己是站着呢，坐着呢，躺着呢，它是能够识别这些东西，然后呢，也可以识别出温度来。

就是你比如说，你把手放在什么地方了，哪个地方是有温度变化的，以及呢一些触感。我到底摸到了这个硅胶娃娃的哪一个部位了，以及一些力度和这种运动传感器。运动传感器是相对来说比较好做的嘛，就是它的硅胶娃娃里有一大堆的传感器，但是不会动。

DeepSeek真正赋能的东西呢，就是对话。原来我还讲过DeepSeek这个大模型，你直接去调用的时候是百无禁忌的。所以你想搁在硅胶娃娃里头，再稍微写一个提示词库的话，做一个提示词工程呢，这个想象空间很大。咱们这不能展开了，再加上一些本地的记忆，他会记着说，你这个这一次快了点慢了点，或者是这个应该如何安慰你一下，或者怎么夸耀你一下。他有很多这样的这种功能在里面。所以呢，除了原来解决生理需求之外呢，现在还可以进行一定的情感寄托了。这个，所以就大卖了。

那么AI呢在快速的成人化。其实AI出来的时候呢，就有一些人思考过如何把它应用到成人领域里边去。这个事没什么可不好意思的，就是互联网整个就是靠成人产业发展起来的。最早的互联网都是纯静态的，然后最早开始做动态网页，就是我进来以后需要登录，需要这个支付，然后登录支付了以后才可以看到不同东西的，全都是色情网站。就是色情内容或者叫成人内容，是推动互联网快速发展的一个原动力。那么到AI领域里头，又在向这个方向发展。这个也没办法，因为整个的AI行业到目前为止，谁也没有找到特别好的变现方式。那么，又想到了这个最古老的行业，那么大家就冲上去了。

现在呢，ChatGPT已经开放了成人模式和成人版本。当然在这个里边的话，它还是道德标准比较高的。你说了一些比较过分的话，它还是会拒绝服务的哈，但是已经比原来放得开多了。然后Grok，就是马斯克XAI的这个模型，从来就是百无禁忌的，可以说很多很多东西。而且现在开放了语音模式以后，专门有性感语音模式，大家可以去尝试一下。但是现在只有英语，其他的语言好像现在都没上来。

就是你去跟他讲中文，他也会给你回复英文的。至于是不是性感这个事，我没有能力去品鉴了，大家自己去试试就好了。反正这个已经快速成人化了。现在如果能够把Grok的性感语音模块接到这个硅胶娃娃里去的话，这个效果会更好。因为大家注意，Deepseek本身是没有语音能力的，你还是要做语音识别，然后扔给Deepseek去生成，生成完了以后再给你说出来。这个还是没有像GPT4O高级语音的功能这样的。这个端到端的语音能力那么好使，像Grok，包括像豆包，其实都是有这种端到端语音能力的，这个还是不太一样的。

什么叫端到端？就是你发现你跟他聊天的过程中，你没法打断他，这个就不是端到端的。你如果这个跟他聊天的过程中，你可以打断他，可以跟他来回抢话的，这个效果要好很多，就完全体验是不一样的。所以现在的AI也在快速地寻找变现方式。加上了语音部分之后的硅胶娃娃呢，肯定还是不能动，这个还是硅胶娃娃，是一个长了人的身体的智能音箱，你基本可以这么来理解这个东西。当然了，因为有人的身体吧，它的沉浸感一定会巨大的提升，就是你还是觉得我在跟一个人说话，而不是在跟一个音箱说话，而这块是有变化的。

再加上各种传感器的反馈信息，以及大模型的助力的话，是可以做更多的情感慰藉的。那你这个坐着的怎么样，然后站着的怎么样，躺着的怎么样，他可以把这些都从传感器里边读出来，然后再根据你的语言，你的动作以及过往的一些记忆，然后生成新的这句话来跟你说，他就干这么样的一个事情。当然现在这个智能硅胶娃娃呢，还属于比较早期的一个阶段，为什么？因为大模型本身生成成人内容，交互呢还不是特别完善，特别成熟，而且可能在短期内也未必会有很多的人和资源投入进去进行研究。所以呢，在这块，安全方面应该还有待确认吧。但是如果有兴趣的话，可以整一个自己回来去玩耍一下。那么硅胶娃娃是一个什么样的产业呢？它是一个挺小众的高端消费，这东西挺贵的。

而且，维护成本也挺高。我是见过硅胶娃娃，但是怎么说呢？就是你看它是像真的，上手的话一点都不像。为什么呢？你比如说吧，最简单的手指头。我们的手指头是这个骨节呀，这个手指之间你能摸出来，就是你从不同的角度上摸，它都是有差异的。这个侧面、正面、然后反面，它都是有差异的。但是硅胶娃娃的那个东西呢，就是它确实是手指头，然后这个手也是会动的，而且动到一个位置以后，它能停下来。但是呢，他这个手指的所有的方向，你捏捏起来是一样的。他等于就是把一个金属的，或者说你认为他是铁丝的或者铝丝的，这样的一个骨骼做在这了。然后呢，把一个硅胶套在外边，一个软硅胶手套套在外边。你从各个角度捏，它的厚度什么都差不太多，大概就是这样的一个东西。

这个一年的话，在全球大概也就是销售个不到1万个，几千个的样子。他这个东西呢挺贵的，价格待会我们可以说一下。而且呢，挺笨重的，也也挺占地。你想成人大小嘛，你还要给他买衣服，买各种的这个装饰品。这个就跟玩手办似的，他只是比较大而已。那他这个东西很占空间，你不可能说我一下买一大堆。他不像手办似的，我可以买很多四处去摆起来，因为他小嘛。这个东西很大，而且呢它维护成本非常高。就是这个硅胶娃娃甭管你是用了也好，还是放那放着也好，它的这种比如出油，这个清洗，这个还是挺麻烦的一个东西。而且呢玩这个东西呢，也容易被人另眼相看。你说真的整一硅胶娃娃搁家里头，或者说让别人知道你在玩硅胶娃娃的话，这个很多人都觉得你精神有问题。所以这个是一个相对比较小众的。

全世界最大的硅胶娃娃的公司呢，是美国公司叫Real Doll，叫真实的娃娃。它是全世界第一。然后第二个呢叫Orint industry，是日本的全世界第二。然后中国出口呢，大概占全球销售量的55%。其实大量都是在中国造的。然后呢，广东中山的这个金三完美，他是占中国出口量的40%。他在中国最大。那么他头一个把DeepSeek。

装到了这个硅胶娃娃里边去。中国呢，其实是原料和这个廉价娃娃的产地。主要咱们是生产硅胶，硅胶娃娃。硅胶娃娃核心的硅胶都是中国生产的。硅胶呢，就是高级医用无毒软体硅胶，具有环保、柔软亲肤、耐高低温，就是你高温低温都可以，然后呢抗老化。它有这样的这些特性。它主要在国内的一个叫瑰宝科技，是上市公司。然后呢，润和材料也是个上市公司，还有一个叫宏达新材。等于这几家公司，跟着这个DeepSeek和硅胶娃娃，股票就涨起来了。

然后还有一种做这个硅胶娃娃的材料呢，叫TPE，叫热塑性弹性体。这个东西呢比较便宜，柔软度较高，而耐用性呢要稍逊于硅胶，就是它的寿命比较短。部分产品呢是结合硅胶的头以及TPE的身体，以平衡手感和便携性。这东西应该还是比较轻一点。这个东西主要靠进口，现在国内呢也开始生产了。比如说叫浙江众诚这个公司呢，现在也开始去生产TPE，它的成本比进口的还要再低30%，已经开始供货了。

然后其他的东西，像什么关节骨骼呢，有些是金属的，还有一些是种工程塑料的。中国产的娃娃呢，价格大概是日本的1/10，大概是这样的一个程度，到不了1/10吧。这个具体还是要看它是什么材料的。现在中国的娃娃呢，在海外卖的还是相当不错的。就是美国的Real Doll，大概是3.5万到7万人民币一个，全硅胶。人家就是我们就做好的，就这样的一个情况。日本的这个Orient industry呢，他们大概是5,000到4万一个，他们也有便宜的，主要也是全硅胶，医用硅胶来做。

中国比如说像金三吧，他们呢就是做这个TPE的，就是身体是TPE的，但是头是硅胶的。他们呢最便宜的可以做到1,000多块钱，但贵的呢也有上万的。然后全硅胶的话，最便宜的是8,000，最贵的大概是17,000。总的来说还是要比国外便宜很多的。现在呢，人形机器人这样的一个课题，或者叫真正的具身智能，正在一块一块的向我们走来。这个说的有点瘆人，这个讲鬼故事了。

怎么跟一块一块的向我们走来呢？大家看，比如说像宇树科技，还有在中国其实北上广深、杭州，有大量的人形机器人公司现在在创业。他们在干嘛呢？就是在搞定肢体，以及关节和基础动作。你说我现在可以去打拳了，可以翻跟头了，可以转手绢了，他实际上做的就是这个关节，以及各种的动作控制。这个他们现在在努力的往前走，而且在努力的把成本降下来，可以把东西做的很便宜。

像前两天咱们讲的Figure AI、特斯拉、Open AI，还有今天加上了DeepSeek，它们呢是在大模型领域里头快速的推进和更新。因为你想，最后一定还是要有大模型进行底层的支撑吧，这个还是需要的。然后像金三，像今天咱们讲的广东省中山市的金三，他们其实搞定的呢，是皮肤和整个这个躯壳。宇树科技把这个关节肢体，或者说里头的骨骼做好了，然后就可以找这帮做硅胶的人套一层皮，这个事是可以的。我记得原来看《西部世界》最后一季的时候，他们里头就有一集是这个女主角自己往身上穿一身皮，穿好了以后就变人了。做硅胶娃娃这帮人就是做皮的。

然后还有一些机器人公司是干嘛的？是专门做脸的。为什么要专门做脸呢？你像我们脸上是有多少多少肌肉，可以组合起来生成多少表情，这个是需要专门处理的。所以现在还有一批创业公司在专门的做脸，因为这个恐怖谷效应。就是当我们看到一个东西像人的时候，越像人，他的一些细微的差异，你有时候连说都说不清楚到底差在哪儿，你会觉得看着浑身不舒服就难受。而这个做脸的公司就想办法要把这个恐怖谷效应给你去掉。

讲到这稍微多了讲两句，就是硅胶娃娃一般因为他不会动嘛，而这个表情一般看起来还是稍微有点吓人的，因为它是没有表情的，或者说它这个表情是固定的。就是你甭管你对它做任何事情，你对着它说话，对着它做任何的表情，它都不会有任何表情回应回来，所以还是有点吓人的。所以这个是专门还是需要公司才去做，这就是一片一片的，一块一块的。

具身智能人形机器人在走向我们。以今天现在的这个成就来看，可能未来十年之内，完整的人形机器人就有可能出现在我们身边，而且可以以假乱真。就像我们看到的，比如像《底特律变人》或者是《西部世界》这样的里面的这种人形机器人，可能在未来的10年就会真的走到我们身边来。这个我觉得还是值得期待的。

当然，这个硅胶娃娃这个事情呢，大家今天听着乐呵一下就行了，就不建议大家自己去尝试了。万一你买了一个试用，然后被身边的人这个鄙视了，这个事跟我没关系。反正我是没试用过。

好，这个故事今天就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。