S4E2｜机器人上岗、Agent接班，当AI开始「做事」，人类的出路在哪？
泰度Voice
过去两年，大模型让AI拥有了理解、推理与对话能力，而如今，行业讨论的重点已经从「AI会不会思考」，转向「AI能不能真正做事」。一条路径，是让AI走进物理世界，驱动机器人完成叠衣服、巡检、配送等真实动作；另一条路径，则是在数字世界构建Agent，通过工作流、工具调用和多Agent协作，让AI真正参与投研、办公、编程等复杂任务。当AI开始从「回答问题」升级为「完成任务」，新的技术挑战、产业机会与人机协作方式也正在加速形成。
本期《泰度Voice》，我们邀请招商局集团首席AI科学家张家兴和Agentic研究者殷超，与华泰证券战略发展部战略研究人员蒋昱晗一起，从具身智能与Agent两条技术路线切入，拆解AI如何进入物理世界与数字世界，探讨世界模型、自学习、多Agent协作等前沿方向，也进一步讨论AI距离真正自主完成任务还有哪些瓶颈，以及当AI越来越会「做事」，未来哪些能力依然属于人类。
聊天的人
张家兴 招商局集团首席AI科学家、狮子山AI实验室主任
殷超 Agentic研究者、华泰证券研究所固收量化及转债研究员
S0570521010002
主持人
蒋昱晗 华泰证券战略发展部战略研究人员
S0570123040133
时间轴
00:52 AI在物理与数字世界的两条「做事」路径正加速演进
05:57 具身机器人探索端到端模型，硬件本体降本增效已成产业共识
09:35 多Agent串联重塑投研工作流，AI可接管中低端脑力劳动
14:35 泛化与自学习机制仍是具身机器人的核心瓶颈
18:23 金融应用极难容忍AI幻觉，高昂试错成本倒逼技术升级
23:45 动作数据匮乏是具身智能向家用陪伴场景普及的核心痛点
28:06 Prompt、工具调用、工作流设计，如何让Agent变得更聪明
30:49 工业级落地VS家用陪伴：不同容错率下机器人的现实应用场景
33:25 展望大模型算力跃升，如何推动金融Agent发生质变
38:02 拥抱超级个体的崛起，工具革命加剧内卷但终将进一步解放人类
40:38 追寻技术前沿，在极致的实践探索中把握范式更迭的机遇
44:20 让AI去试错执行，而人类要做「提出问题」的人
本期提到
Agent / Agentic：具备“自主干活”能力的 AI。传统的聊天 AI 是“你问一句话，它回一句话”；而 Agent 是你给它一个终极目标（比如“帮我准备明天调研公司提纲”），它会自己思考步骤、自己上网找资料、自己总结输出。
莫拉维克悖论（Moravec's Paradox）：AI 领域的一个经典现象——对人类很难的事（如下围棋、做高等数学计算），AI 觉得特别简单；但对人类极简单的事（如叠衣服、穿鞋带、拿杯子），AI 却觉得极难。 具身智能的一大目标就是打破这个悖论。
RAG（检索增强生成）：给 AI 外挂一个“实时查资料的字典”。AI 回答前先去特定的数据库或最新的网页里查阅权威资料，以此减少回答中的错漏。
Vibe Coding：新型的“氛围感编程”。指使用者完全不需要懂底层代码语法，只需用自然语言提出需求，由 AI 自动完成代码编写与网页构建。
“封神榜”开源大模型：张家兴团队早年创建的国内最早一批中文开源大模型体系。该体系致力于打造中文认知智能的基础设施，截至 2022 年底已开源数十个模型，创下中文领域开源纪录。
“姜子牙”大模型：张家兴团队基于开源底座微调出的对话大模型。该模型基于 LLaMA 架构进行深度优化，解决了训练过程中的稳定性问题（如“训飞”现象），并在 SuperCLUE 测评中曾位列开源模型榜首。
Corgi-VLA机器狗：张家兴团队训练的一套四足机器狗 AI 系统。采用混合注意力机制和多模态融合训练，旨在让机器人具备“懂场景、有温度”的交互能力，解决传统机器人泛化性不足的问题。
本节目录制于2026年7月19日，本播客不保证节目播出时援引数据信息的及时、准确、完整。
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