What's Next｜科技早知道

今年年初，智能体支付（Agent Payment ）还是一个大家觉得「千万别交给 AI」的方向。半年过去，Visa、Mastercard、Stripe、Google、OpenAI 几乎同时开始布局，一个新的基础设施层正在 AI 时代悄悄形成。Visa 和 Mastercard 从卡组网络侧推出 Agent 支付凭证和认证协议，OpenAI 联合 Stripe、Google 则从 AI 平台侧发布各自的 Agent 商务协议（ACP、UCP），Amazon 也在测试「Buy for Me」AI 购物代理——支付网络、大模型公司、电商平台几乎同时从不同角度切入。

但质疑声同样不少：Agent 的安全问题、交易责任归属，还有用户体验都是尚未解决的瓶颈。我们这期节目邀请到 Clink 创始人兼 CEO Patrick Wu 和 Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人高宁一起来聊一聊，Agent Payment 现在能做什么？Visa、Stripe、Google 分别在布局什么？如果 Stripe 都做了，创业公司的机会在哪里？以及 Agent Economy 真的会到来吗？

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教

Patrick Wu，Clink 创始人兼 CEO

高宁， Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人

时间轴

[04:32] Agent Payment 的两种场景：Agent 代你买 vs. Agent 自己买

人类明确需求的 commerce（定机票、挑礼物），Agent 只做执行

Agent 自主消费：跑任务时自己买 token、查研报、调 API，小额高频

前者体量大但链路长，后者新兴但更接近 Agent 经济本质

[07:35] 三道关卡：信任、授权、商户就绪度

Agent 推荐质量不够，用户信任未建立

Agent 不能被信任保管卡信息，盗刷责任归属悬而未决

商户保守：Agent 来下单，客户关系归谁？

[10:09] Clink × Visa VIC：亚太第一笔 Agent 交易

Clink 是 Visa 全球生态首个 Agent Enabler

端到端流程：Agent 传意图 → Clink 校验签名 → Visa 转换支付能力 → 完成订单

[12:56] Clink 为什么选法币不选稳定币？

消费者信任在法币体系内更好解决，银行和卡组的保护机制成熟

Web3 优势明显，但“钱一旦付出不可逆”对消费者信心是硬伤

法币体系下追责（liability）归属清晰，是 Agent 支付跑通的前提

[16:16] 稳定币赛道：智能合约做“链上支付宝”

Stripe、Coinbase 等玩家众多，超小额超高频的基础设施已比较完整

有人尝试用智能合约做托管：确认交付后才释放资金，缓解完全不可逆的问题

Visa、Mastercard 也在买入稳定币公司，但更多用于 B2B 跨境结算替换 SWIFT

[19:39] 协议混战：UCP、ACP，商户一头雾水

Google 出 UCP，OpenAI 出 ACP，单个协议就涵盖 catalog、优惠、积分、运费、支付

商户面对多个协议无所适从，接入成本高

法币体系下授权认证和追责流程让体验不够丝滑，用户试几次可能放弃

[22:30] Clink 是高速公路之间的匝道

不押注单一协议，而是兼容 UCP、ACP、Shopify、Magento、WooCommerce

生态里有很多条高速公路，Clink 做路和路之间的匝道和转换

Stripe 既是收单方又出协议，Clink 做中立衔接层

[29:35] 中国支付生态：支付宝 AMP、腾讯 Agent 卡

国内没有争议退款体系，盗刷少见，更多是客诉性质——与海外卡生态逻辑不同

千问等平台仍要求每笔授权，但国内电子支付基建成熟，找到路径后迭代会很快

Knock Knock 世界

雨天也不耽误人出游！新加坡是怎么做到的？https://sourl.co/JH3Q5t

在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新，有4期免费试听，苹果播客上还可以还【按月】随时订阅节目。

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

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Special Guests: Patrick Wu and 高宁.

2026年7月10日，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场点火升空，一子级在南海海域被“领航者”号回收船的张力网稳稳兜住。这是中国首次成功回收运载火箭，也是全球第一次用海上网系捕获方式完成回收。

这次回收最引人关注的，不只是成功本身，而是它走了一条全世界没人走过的路——海上网系捕获。我非常好奇，这种回收方式与我们常见的着陆腿，还有机械臂回收有什么不一样？第一次回收成功了，离我们大运力、低成本、高频次的航天运输目标还有多远？

这期节目请来航天行业从业者 Jerry，他是知乎上航天话题的优秀答主我们聊了聊长十乙从发射到回收经历了什么、不同的回收路线各自的优劣取舍是什么、以及下半年我们的中国航天还有哪些值得期待的大事件。

本期人物

Jerry，航天行业从业者，在知乎上以「太空僧」为 ID，是航天与天文学话题优秀答主

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[03:18] 中国火箭的「破冰时刻」：长十乙是什么样的火箭？

一子级沿用长十甲载人版，液氧煤油；二子级用液氧甲烷，走混合动力路线

长十系列分甲、乙、丙三型，分别指向载人登月、重型货运和全商业化

[08:10] 从发射到回收，一枚火箭都经历了什么？

一二级分离后，一子级经历滑行调姿、动力减速、气动减速、精确着陆

一子级速度降为零，最终垂直落入 54 米见方的海上天窗

[13:35] 闯过最后一公里的「鬼门关」：回收背后的三道关键考验

失重条件下推进剂需"沉底"，否则发动机点火可能失败

气动加热考验箭体隔热，格栅舵在几马赫气流中修正姿态

耗时 17 年研发电静压伺服系统，实现发动机精准方向控制

[21:28] 火箭头顶为什么冒黑烟？

煤油不完全燃烧产生的「烟炱」说明推进剂有浪费但并非危险信号

全过冷加注技术影响初期燃烧稳定性

[26:12] 用一张网兜住火箭：网系捕获怎么做到的？

人字形挂钩配合回收船井字形柔性网，类似航母阻拦索

柔性缓冲吸收动能，箭体无需着陆腿和缓冲结构，落点容差达几十米

领航者号 144 米长、满载 2.5 万吨，DP2 系统在四级海况下定位精度优于 0.5 米

[40:31] 朱雀三号和长十二甲回收为什么失败？

两次失败都在着陆阶段发动机不稳定，着陆是可复用火箭最难环节

失败提供了真实飞行数据，为长十乙成功积累了经验

[48:00] 着陆腿、筷子夹、网系捕获：三条路线全面对比

着陆腿成熟但吃运力，筷子夹无需腿但精度要求极高且塔架昂贵

网系回收简化箭体、兼容性强，但回收船贵、周转周期长、成熟度仍低

中国选择网系基于南海发射区位和船舶工业基础，而非单纯追求技术先进

[53:46] 从首飞成功到高频复用有多远？

长十乙目标 2026 年底完成二次复用，但全面检测、发动机积碳排查、专家评审流程漫长

网系柔性缓冲对箭体损伤小，维修复杂度低于猎鹰 9 号

[58:29] 下半年看点：谁能接棒长十乙

朱雀三号遥二即将验证入轨加回收，民营首次回收成功将提振商业航天信心

"商业火箭才是可回收火箭的真正未来"，国家队是后盾，盈利才是关键

「领航者号」在海上成功捕获长征十号乙的一子级

相关节目

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Special Guest: Jerry.

就在一个多月前，黄仁勋在 Computex 2026 上发布了英伟达 RTX Spark——第一个面向消费级 PC 的 AI 超算芯片，1 Petaflop 算力、128GB 统一内存，能在笔记本本地跑 120B 甚至 200B 参数的大模型。几乎同一时间，苹果 M5 系列也将端侧 AI 推到了前所未有的高度。硬件就位了，但一个老问题依然存在：如果 AI 助理不记得你是谁、不记得你三年前说过什么，再强的算力也只是个聪明的失忆者。

这期节目的嘉宾是 Clipto.AI 的创始人兼 CEO 康洪文（Henry Kang），他在做一款在端侧本地运行的多模态 AI 产品，能读懂你所有的音视频、图片和文档，并在此基础上构建个人记忆系统。我们一起聊了聊大模型做记忆（memory）的天花板在哪里，为什么端侧比云端更适合承载个人记忆；把云上成熟的 AI 架构搬到端侧，都会遇到什么挑战；以及当苹果、谷歌这样的 OS 巨头自己做记忆层（memory layer）时，一家创业公司凭什么不被碾压。

本期人物

康洪文 Henry， Clipto.AI 创始人兼 CEO

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:12] 英伟达 RTX Spark 的突破是什么？

算力与内存双重突破，让本地跑百亿参数模型成为可能

OpenAI 就是大型机，端侧助理就像个人PC

[04:58] 大模型的万亿参数是公域知识的最大似然估计（MLE）

大模型的生态位应是存储世界共识与通识

用万亿参数去做个人知识是“杀鸡用牛刀”

生态中缺一个专门记录和存储个人记忆的 player

[09:35] Clipto 在做什么：端侧多模态记忆系统

本地 100% 运行，10 个模型协同将裸数据结构化

上层构建时空对齐的知识记忆系统，支持文本和语音查找

[18:16] 大模型做记忆的三条路径与共同天花板

Context Window、RAG、LoRA 微调都在尝试让模型记住用户

共同问题：都没跳出大模型 MLE 框架，只能提供概率性记忆

无法精确定位到“三年前某天下午和谁聊了什么”这种事实记忆

[22:14] 数据不等于记忆：坐在金矿上的穷人

每个人都是 data rich 但 memory poor，数据没有被结构化就不叫记忆

只有可查找、可复用、可执行的记忆才是真正的记忆

[36:58] 云上架构搬到端侧：垂直整合怎么做？

带着云上思维框架看端侧“完全不 work”

从芯片算子优化到算力调度到模型优化到 Agent 搭建，每一步都需要攻克

[41:48] Memory layer 苹果和 Google 能做吗？创业公司的机会在哪里？

苹果是硬件设备公司基因，更应搭建好 macOS 生态与第三方合作

集齐“芯片+算力+模型+独立产品运营”，大公司极难发生

谷歌、Meta 诞生第一天都是应用公司，终局是 memory layer 平台

[52:06] 两年前的预判：算力涨、模型小，两件事必然发生

苹果 M1 已具备 AI 推理能力，摩尔定律指向算力指数级增长

第一个模型最复杂，后续一定有办法优化——模型变小是必然

以终局看可能只做了 1/10，但完整记忆系统已搭建起来

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Special Guest: 康洪文 Henry.

2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？

本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。

本期人物

李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:15] 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉

视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度

物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道

[05:05] 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分

运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类

灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛

大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」

[09:30] 触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字

视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理

行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代

从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经

[16:51] 触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点

做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地

技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条

成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十

[23:41] 触觉模型怎么构建？

触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号

前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐

行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进

[30:20] 数据难题：触觉数据的独特困境

真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头

一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning

[36:27] 触觉在哪先落地？

人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍

一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了

[43:01] 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河

最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米

材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产

十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好

点击链接，了解一目科技更多信息！

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Special Guest: 李智强 Eric.

中国现有 1600 万家一人公司，每三家新企业就有一家是一人创业——但当 AI 把生产效率推上新台阶，一个人到底能撑起多大的生意？撑到什么时候又必须招人？

本周，《科技早知道》在亚马逊云科技中国峰会现场举办了一场名为「One Person Company | AI 时代的创业复兴」的圆桌论坛，请到了两位 AI 时代的实践者分享他们的 AI 实验：余一打造了自己的数字分身，帮自己做自媒体一年从 2000 粉做到近 20 万，她把 AI 看作能独立决策的合伙人；归藏是设计背景的独立开发者，PPT Skill 在 GitHub 收获超 2 万 Star，他更看重工具的可控性——agent 是工具，不是员工。

在现场，我们聊了聊非技术背景的人如何用 AI 跑通产品开发和内容生产的全流程；OPC 的天花板在哪里，什么时候必须引入团队；以及当一个人真的用 AI 把生意跑起来之后，和 AI 的协作关系到底是什么样的。

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

余一，大厂高级研究员，HowOneAI & AI 跃迁者调研主理人

歸藏，CodePilot 作者，AI Agent 产品实践者

时间轴

[05:05] 从视频号到调研工作台，AI 自运营是怎么跑起来的

[10:47] Skill 能赚钱吗？现在在哪卖、卖给谁都还没有答案

[13:53] OPC 最难的不是做出来，是获客和复购：agent 该先改造哪一段？

[19:27] 奇葩 OPC 样本：卖减肥药、卖定制鞋、做保险销售，真正赚到钱的是哪类

[24:05] 超级个体的天花板：为什么 OPC 终究可能需要团队

[28:35] 超级个体的一天怎么过：上下班也很重要

[31:13] 被 AI 卷进去是什么感觉：AI 带来的负面情绪螺旋

[37:22] Agent 是员工还是工具？

[46:48] OPC 能融资吗？VC 体系和一人公司之间存在天然冲突

亚马逊云科技创业复兴活动报名 点击链接报名

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