253 afleveringen
- 机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了,但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖,难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻,它需要理解眼前的物理世界。
这正是苏度科技想啃下的骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一,师从李飞飞,这家公司走了一条与硅谷主流纯大脑“黑盒”大模型不太一样的道路——软硬件协同设计,上下分层架构,上层负责任务规划与环境理解,下层用仿真(Sim-to-Real),让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化,再迁移到现实。
这条路已经跑出了一定成效:面对从未见过的新物体,他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。
本期硅谷101,我们邀请苏度科技CEO韩铮,一起聊聊机器人“动手”怎么实现?他预测,接下来会有更多的硅谷公司会重新回到“上下分层”的方向上来。
【主播】
泓君,硅谷101创始人,播客主理人
【嘉宾】
韩铮,苏度科技联合创始人&CEO
【你将听到】
机器人“动手”的数据根基
03:17 为什么做全栈(大脑+本体)通用机器人?
07:14 苏昊早年经历:从图片标注ImageNet,到3D数据集ShapeNet
11:08 3D数据收集,难在哪里?
13:21 仿真需要亚毫米级精度,视频训练无法达到
16:33 什么是Sim-to-Real(从仿真到现实)?
18:08 创业时机的判断:DALL-E带来的数据拐点
Sim2Real技术验证与关键突破
21:40 仿真器的技术内核:经典物理法则+强化学习
24:17 数据集质量与规模的平衡:自建结构化3D数据集
28:05 实际效果如何?零样本通用抓取,一次性成功率98%
32:11 回应Demo质疑:去学术会议现场随机环境中演示
34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键
3:45 灵巧手虽好,但不是当下的性价比最高的方法
技术路线之争
38:16 商业模式思考:硬件+底层模型+API,类比智能手机生态
41:23 仿真器与机器人本体,必须软硬件协同设计强绑定
44:04 如何教会机器人拧瓶盖?加入真实世界数据更高效
44:51 难度对比:操作物体比运动控制难2~3个数量级
47:28 白盒与黑盒之争:分层模型,在预训练中融入物理理解
51:11 Sapien仿真器,让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作
53:27 数据冷启动困境:无法复刻特斯拉,必须靠仿真做冷启动
55:38 嘉宾预言:被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流
全球机器人竞争格局
59:08 实现机器人动手,软硬件强结合的公司才能做到
01:00:34 硅谷明星公司点评:Skild、Figure、Optimus
01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合?
01:09:01 亚马逊机器人,场景多但整合困难
01:10:02 为什么多数公司退回垂类?因为不知道通用该怎么走
01:12:43 不做垂类押注,而是构建开发者生态,目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”
【延伸阅读】
节目中提到的Demo:sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测
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Special Guest: 韩铮. - 世界杯发生了闻所未闻的一幕,在特朗普介入后,美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行,有人不禁要问了,国际足联为什么要那么听美国人的话。
部分原因可能来自于,美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中,有11家都被美国资本控股,美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。
没有英式足球积淀的美国人,为什么会那么喜欢投资英式足球?美国资本又在怎么改变世界足坛呢?
【主播】
麻花,硅谷101特约研究员
【嘉宾】
张兵,懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人
施骅伦,《翻转体育》主播
【你将听到】
没有足球文化的美国,资本为什么爱足球
03:05 售股两年后,曼联老板为什么又要找下家
06:21 20支英超球队11支被美资控股,美国富豪为什么那么上头
09:48 英超球队的上市潮与退市潮
16:14 两任美国老板,在英国“小队”伊普斯维奇上赚翻了
19:47 美国人对体育资产的商业化运作,到底能有多强
美国老板们,为什么永远被球迷Diss
22:47 曼联往事:格雷泽家族20年的骂名从哪儿来
27:35 曼联新老板拉爵,带来的新变化可能喜忧参半
30:04 从阿森纳到曼联,豪门为什么都爱捣鼓球场
36:56 SoFI球场,美国人商业运作体育场馆的典型案例
38:16 阿森纳老板克伦克,与前大股东乌斯曼诺夫的控制权之争
45:31 克伦克说拿钱砸冠军不是第一位,那他是个好老板吗
48:24 利物浦的两任美国老板,为什么口碑差距那么大
52:47 美国资本,如何在切尔西身上玩脱了
英超之外,美国资本如何渗透全球足坛
57:10 不只英超,欧洲足坛都要被美国资本包圆了
01:03:23 控制了众多命脉的美国资本,很可能会打造自己专属的超级联赛
01:05:46 版权费增长停滞、球员成本上升,美资从哪儿延续回报率
01:10:41 球迷文化抵制足球资本,但商业化的进程一直在所难免
【延伸阅读与相关名词】
英超Big 6:包括阿森纳、切尔西、利物浦、曼联、曼城和托特纳姆热刺,其中前4支球队又被称为Big 4或者传统四大豪门,Big 4如今都被美资控股
阿布卡拉莫维奇:俄罗斯富豪,2003年买下切尔西,斥超过20亿英镑引援,并先后聘请穆里尼奥、希丁克等名帅执教,让切尔西收获21个冠军奖杯。后因俄乌战争被迫出售切尔西,并免除了俱乐部对其个人约15亿英镑的债务。
大卫·邓恩:英国商人&前阿森纳副主席,英超联赛创立的核心推手之一,1996年力排众议聘请温格执教,开启阿森纳辉煌时代,2007年因支持外部资本收购俱乐部,与董事会产生分歧而被迫离开。
乌斯曼诺夫:乌兹别克裔俄罗斯寡头,通过投资钢铁、电信和Facebook、阿里巴巴等互联网企业积累巨额财富,曾是阿森纳第二大股东,后因俄乌战争被制裁资产遭冻结,也通过DST投资过京东、小米和滴滴。
法哈德·莫希里:英籍伊朗裔富商,因结识乌斯曼诺夫而发迹,曾任埃弗顿足球俱乐部大股东。他在埃弗顿投入巨资但管理混乱,球队战绩下滑并屡次违反财务规则,最终于2024年将俱乐部出售。
霍斯特·达斯勒:阿迪达斯创始人之子,现代体育营销先驱,不仅帮助阿迪达斯实现了国际化,更参与并主导了世界杯、奥运会等大型国际体育赛事的商业化模式制定。
CAA Eleven:是国际顶尖经纪公司CAA在瑞士成立的子公司,主要负责独家管理欧足联旗下国家队赛事的商业版权,包括欧洲杯、欧洲杯预选赛、欧国联及女足欧洲杯等赛事的转播与赞助权。
TEAM Marketing:瑞士体育营销公司,是欧冠联赛从1992年改制至今的“幕后缔造者”,为欧足联创造了超过500亿欧元的收入,但双方合作将在2027年结束。
Relevent Sports:美国体育传媒与赛事推广公司,由NFL迈阿密海豚队老板斯蒂芬·罗斯创立,以创办国际冠军杯(ICC)闻名,将欧洲豪门季前赛引入北美,还代理西甲、德甲等联赛在美洲的媒体版权。2027年起接替TEAM Marketing,负责欧足联旗下男子俱乐部赛事的全球商业版权。
ECA:European Club Association,欧洲俱乐部协会,代表欧洲职业俱乐部利益的官方组织,拥有超过200家会员俱乐部。
DAZN:英国全球体育流媒体平台,被誉为“体育界Netflix”,由乌克兰裔美国亿万富翁Len Blavatnik通过其美国投资集团Access Industries拥有。
ISL:由霍斯特·达斯勒成立,是上世纪足球商业化的关键推手,曾长期独家代理FIFA世界杯的电视转播权和商业赞助权,后因过度扩张陷入债务危机最终破产,并引发了国际足联历史上最大的腐败丑闻。
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Special Guests: 张兵 and 施骅伦. - 从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在,不过短短两三年,AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月,Anthropic在一份公开报告中预测,AI未来将进入"递归自我提升"(Recursive Self-Improvement, RSI)阶段,并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
AI自我进化会以多快的速度到来?未来的AI,它会在通往真理的道路上与人类并肩作战,稳步破解医学、气候等种种难题,还是会在暗处走向失控?
本期播客,泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家,杜少雷和Beibin,一起聊聊AI的自我进化与自我验证。
Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司,这家公司给自己的定位也非常的特别,他们只做一件事—— heavy duty solver,意思是专啃那些没有标准答案,人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案,而是要提出人类还没有想到过的假设,自己想办法去验证它,去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。
嘉宾预言,最快半年,AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升,模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功:大胆假设,小心求证。而要让AI做到这一点,关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。
【主播】
泓君,硅谷101创始人,播客主理人
【嘉宾】
Simon Shaolei Du(杜少雷),Apodex推理模型与训练首席科学家,华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授
Beibin Li (李辈滨),Apodex自我进化与编程首席科学家
【你将听到】
自我进化背后的底层能力
03:00 AI自我进化不是新概念,两三年前就有了
06:48 RSI概念火了,背后是模型能力变强了,长程任务表现更好了
09:20 技术上如何训练AI做好长程任务?算法+数据+infra
12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力
14:29 用自我验证规避“递归漂移”,代码领域相对可控
16:21 Apodex的验证方法:多个子agent互相验证
19:11 自我进化三条路径:预训练、后训练、Harness
23:56 另一项关键能力DeepResearch,Apodex如何做到多个榜单第一?
29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个
31:18 模型自动进化后,会碾压agent团队吗?垂直领域护城河仍在
自我进化关键一步——学会提问
34:19 Apodex定位:用Discoverative框架解决人类未解难题,不把Token当生意
36:18 “发现模型”最难之处:提出超出经验范围的假设,并去验证
37:52 让AI像科学家一样提问,需要模型有更好的品味
43:31 如何避免大模型拍马屁?远离大众偏好
46:30 “AI宪法”定义性格,顶级科学家数据校准品味
巩固品味,阻止“跑偏”
51:33 AI巨头都在做科研发现模型,判断问题价值是关键
55:32 不同于AI for Science,Heavy Duty Solver是通用模型,强调元能力
57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环,但解决递归漂移还需要2-3年
58:43 让科学家睡不着觉的问题:如何防止AI“走火入魔”
01:00:04 解决方案仍靠人工手调,“自我蒸馏”也许是个方法
01:04:28 人类只是warm start,未来AI将形成自我品味,就像AlphaZero
01:06:18 陈天桥与Apodex:制定“宪法”,聚焦Heavy Duty Discovery
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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷. - 本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出
今年4月的伦敦马拉松,肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠,成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员,这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时,创造了历史。
事后媒体关注到,萨维和克杰勒恰,包括这场比赛的女子冠军阿塞法,他们穿的鞋,都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前,统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克,也是它,发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目,剑指帮助运动员马拉松“破2”。
尽管跑步这项运动自古有之,但直到1960年代,人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里,路跑鞋都发生了哪些技术变革?运动鞋品牌,又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的?
【主播】
麻花,硅谷101特约研究员
【嘉宾】
盖德,《迪谈盖论》主播
【你将听到】
跑鞋技术迭代史,谁是最有突破性创新的那双鞋
04:26 划时代跑鞋:阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly
06:58 TPU超临界泡棉,阿迪Ultra Boost的秘密武器
07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技,把碳板和超级泡棉结合到一起
10:30 中底的重要性:辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能
12:11 中底之外,鞋面、鞋楦也有技术之争
14:11 产品经理谈跑鞋研发,好跑鞋可能会经历20多个版本的修改
16:24 不同品牌的跑鞋,中底材料可能来自同一家公司
17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂
21:20 马拉松跑进2小时,靠的到底是鞋还是人
阿迪VS耐克,交替主宰21世纪的马拉松赛道
25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然
27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板,阿迪为什么偏不用
30:04 耐克的遗憾,最有可能破2的合作跑者不幸去世
31:36 一度大杀四方的耐克,是如何失去马拉松赛场绝对优势的
33:50 想要跑鞋卖得好,一定要在竞速跑比赛里有姓名
36:27 限量发售,可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道
37:58 品牌研发冠军跑鞋很难,选到冠军“潜力股”更难
39:32 四大慢跑鞋品牌,为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了
42:11 新秀昂跑和HOKA,仍在竞速跑的关键之门外
技术差距、时尚化和瓶颈期,跑鞋之争的未来
45:24 跑鞋品牌的技术优势,很难独领风骚很多年
47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道,还得看它鞋面的表现
48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL,成了2025年的大爆款
51:13 复古New Balance,很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌
54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋,技术差距到底在哪儿
57:42 跑鞋之后,运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了
59:14 国内的运动品牌,该去国外卷卷了
【延伸阅读】
重要跑鞋变革史:
1960,New Balance Trackster问世,以波纹鞋底取代鞋钉,成为首款无钉跑鞋
1974,耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底,鞋款大卖,耐克趁势赶上美国慢跑热
1977,Brooks推出的Vantage鞋款,成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款
1978,耐克首款 Tailwind 跑鞋上市,首次采用Nike Air 气垫技术
1986,亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak,GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术
1991,索康尼推出GRID网格缓震系统,将纤维嵌入EVA中底,兼顾缓震和支撑稳定
2004,Nike Free 面世,开启赤足感跑鞋风潮
2015,Adidas Ultra Boost 面世,采用TPU材料及超临界发泡技术,提供“踩屎感”,成为阿迪最受欢迎的缓震技术
2016,耐克推出Zoom Vaporfly 4%,首次将超级泡棉PEBA和碳板结合,Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松
2026,两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”,该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋
两类中底技术:
机械结构:通过中底的物理形态设计来影响性能,比如碳板、碳环、镂空等,相当于中底的“骨架”
发泡材料:通过中底本身材质来影响性能,代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等,相当于中底的“肌肉”
四大发泡材料:
EVA:最传统、最普及的发泡基底,轻质柔软成本低,但回弹和耐久性一般,多为入门级跑鞋中底材料
TPU:回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA,但密度较大,鞋偏重,为阿迪Boost中底所用材料
TPEE:TPU升级版,回弹率更高、更轻、更耐疲劳,但加工难度高、成本高,为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料
PEBA:超级泡棉,回弹率极高、极度轻量,但成本昂贵、耐用性一般,为耐克ZoomX中底所用材料
耐克Breaking 2项目:2017年推出,旨在挑战人类马拉松“破2”极限,项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩,耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite
耐克目前的慢跑鞋三大系列:飞马(Pegasus)、迈柔(Vomero)和稳程(Structure)
格布雷西拉西耶:长跑传奇选手,蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军,并曾打破25次世界纪录,也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员
基普乔格:2016、2020年两届奥运会马拉松冠军,保持着多项赛道纪录,2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举,但因为非正式比赛,成绩没有纳入马拉松世界纪录
基普图姆:肯尼亚马拉松跑者,首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员,2024年2月不幸因车祸去世
大迫杰:日本顶尖马拉松运动员,职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录,首位跑进2小时05分的黄种人。
vivo X Fold6
全新升级的原子工作台,支持串行、并行双模式,一屏多用,告别反复切应用的碎片化体验
【监制】
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Burn Away (Instrumental Version) - Nyck Caution
Rumors About Us - T. Morri
Melting Glass - Eden Avery
What We Stand For - Francis Wells
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Special Guest: 盖德. - 5月初,OpenAI成立了Deployment Company(部署公司),Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司,都开始押注同一种服务:不只是提供AI工具,而是深入企业内部,在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。
这也让一个工种迅速走到台前:Forward Deployment Engineer(FDE),前线部署工程师。他们既要懂模型和技术,也要理解客户的数据、流程和业务痛点,核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
这期播客中,我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent,Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technologies企业业务VP的Oliver。他从私募和咨询行业的视角,解释了为什么模型公司选择直接与PE合作,而不是依赖传统咨询公司。
我们聊了FDE这份工作的具体形态、它与Palantir早年军方部署模式的渊源,也讨论了在这波AI落地浪潮中,私募基金和咨询行业正在经历怎样的变化。
Oliver的访谈以英文进行,在本期播客中以配音方式呈现。
【主播】
Yiwen,硅谷101特约研究员
【嘉宾】
Jove,Cresta FDE团队负责人
Oliver,Invisible Technologies企业业务VP、前麦肯锡咨询师
【你将听到】
模型公司为什么开始做部署
01:57 从DeployCo到合资企业,模型公司为什么要提供部署服务?
04:30 什么是FDE?让AI应用真正在客户企业跑起来的工程师
FDE的具体工作
07:58 应用层公司和模型公司的数据优势之争
09:18 FDE的工作现场和具体案例
12:43 FDE与Palantir的渊源:Echo和Delta团队
14:27 FDE和FDPM分工:像CTO和CEO的搭档
17:52 什么样的人最适合做FDE?
22:47 FDE会不会被AI自己取代?是长期职业还是过渡角色
私募与AI部署的重要入口
26:10 PE为什么找模型公司合作,而不是传统咨询公司
32:32 PE和私募机构选择和模型公司合作的三个核心诉求
34:08 LP为什么在推动GP做AI转型
36:04 PE工作流自动化的具体案例:AI销售助理、尽调平台、基金运营
AI如何改变咨询和企业自身
41:37 AI会代替咨询吗?
43:02 企业用AI最容易踩的两个坑:数据整合不到位、不该用AI的环节硬上AI
44:17 整合企业数据为什么比想象中难
46:19 模型能力不断发展,Agent本身会取代FDE吗?
48:14 技术专家之外的人的价值
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Radar Focus - Blue Saga
Unfinished Stories - Lennon Hutton
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Special Guests: Jove and Oliver Søe.
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失败、背叛、不被理解,硅谷精神领袖一直都不是完美的存在;他们是科学家,创造者,行动派,他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目,是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。 公众账号:硅谷101 联系邮箱:podcast@sv101.net
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