李丰产业观察

【本期课题】 AI行业半年回顾 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 刘鹏琦，峰瑞资本 执行董事 颜黔杭，峰瑞资本 副总裁 【内容索引】 04:09 上半年一级市场投资人看了200多个AI项目后的体感：FOMO（Fear of missing out，害怕错过）、赛道分化和估值前置。 08:41 AI Agent和AI硬件的投资逻辑从追逐潮流到回归真实价值，比如，Agent要交付任务价值，硬件要满足真实需求，而不是只依赖AI标签。 12:58 OpenClaw把Agent从投资人和创业者内部讨论的概念，变成大众可以亲手部署和使用的“数字员工”。它的意义不只是开源Agent，而是让更多人使用Agent OS（操作系统）的形态：用户可以用自然语言定义、调试和扩展自己的工作流。 17:25 当大模型从聊天工具变成任务执行工具，什么能力开始变得重要？为什么今年大家开始讨论Harness Engineering（驾驭工程）？ 20:57 Agent能否解决大模型缺乏数据飞轮的问题？ 23:47 大模型厂商、大厂、硬件厂商都在做Agent，谁更有机会？ 28:01 用户既想使用最强的模型，又不愿把个人或企业的敏感数据交给模型厂商。如何看待隐私保护与模型能力之间的冲突？ 31:27 Agent做大B端市场可能会遇到哪些问题？ 34:43 现在做Agent创业还有机会吗？ 38:27 上半年，大模型暂时没有出现结构性的突破，但在真实任务的落地能力上仍在快速提升。 40:09 为什么Anthropic成为上半年最受关注的大模型公司？ 47:30 中美大模型的差距是在扩大还是缩小？ 50:42 Seedance这类国内视频生成模型的商业化进展更快，背后既有国内厂商在视频数据和数据工程上的积累，也有AI短剧、AI漫剧等明确的内容生产需求；在视频生成消耗海量Token的情况下，成本控制能力也直接影响商业化的表现。 53:30 各大模型公司关于AI基础设施的竞争，不再只是买更多GPU（图形处理器），而是让整个算力系统更高效。推理需求越大，通信和存储跟不上造成的等待就越浪费算力；因此，光互联、HBM（高带宽内存）、DRAM（动态随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）和分级存储等等，开始成为这一轮AI基础设施投资中的关键环节。 01:02:01 在未来的大模型生态中，端、边、云分别会承担什么角色？ 01:06:47 世界模型更像一个概念，而不是单一模型，核心是根据外部输入或行为干预，预测下一步状态会如何变化；当这个能力用于真实物理世界时，可以服务于具身智能，用于数字世界时，可以服务于视频生成、游戏和仿真。 01:11:40 未来，世界模型会取代大语言模型吗？ 01:15:09 世界模型为什么在今年上半年突然爆发？ 01:18:40 相比互联网文本，物理世界的数据更难获取，目前世界模型的数据瓶颈可以通过哪些方式解决？ 01:23:18 为什么这一波世界模型创业者多是青年学者？ 01:26:37 如果世界模型开始商业化，最先落地的场景会是游戏、内容消费，还是具身智能？ 01:28:48 VLA（视觉-语言-动作）模型和世界模型不是简单替代关系，而是具身智能系统中的不同能力模块。 01:34:01 人形机器人是否已经进入批量落地阶段？ 01:39:19 灵巧手和触觉传感器公司不断涌现，机器人灵巧手的技术和商业化目前处在什么阶段？ 01:44:28 今年下半年，AI for Science和AI硬件仍是值得我们重点关注的两个方向。 01:48:41 AI公司上市潮会如何影响一级市场？ 01:50:35 如果AI泡沫破裂，什么样的公司更可能活下来？ 01:54:49 下半年AI行业最值得押注的变量是什么？ 【相关文章】 文字版内容，可在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 驾驭工程（Harness Engineering）是一种AI工程化范式，其核心不强调模型性能，而侧重于通过专业化的系统环境来提升大模型的使用效果，核心哲学是“人类掌舵，智能体执行”（Human Steer, Agent Execute）。 DeepResearch：深度研究 https://www.swebench.com/ 马斯克与唐杰“隔空对话” 电路板（Printed Circuit Board，简称 PCB），又称印制电路板，是电子系统中不可或缺的核心基础件。 JEPA（联合嵌入预测架构）是由杨立昆（Yann LeCun）于2022年6月在立场论文《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》中正式提出的AI架构，被视为实现通用人工智能（AGI）和具身智能的关键技术路径之一。 世界动作模型（World Action Models, WAM）是具身智能领域的一种新兴范式。 大语言模型，简称LLM。 计算机图形学，Computer Graphics，简称CG。 https://generalistai.com/blog/beyond-world-models 【往期链接】 Vol.176 产业观察31｜从模型“军备竞赛”到“万物皆可Agent”：2025年AI agent半年回顾 Vol.109 产业观察17｜投资人如何看待这波人形机器人热潮：与刘鹏琦、颜黔杭聊具身智能之技术与商业 Vol.222 宏观漫谈107｜2026年以来，中国经济结构调整的四大新变化（6.23录制） Vol.219 宏观漫谈106｜对外投资新规、美元潮汐周期与AI资本狂欢（6.3录制） Vol.218 宏观漫谈105｜从AI资本市场热潮到挑战石油美元体系，历史几乎每次都一样（5.24录制） Vol.216 产业观察41｜具身“不够卷”、世界模型和机器人大脑：再访逐际动力张巍 Vol.213 产业观察40｜CPU变热背后的思考与新的AI智能终端 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 人形机器人 【本期嘉宾】 张巍，「逐际动力」创始人 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【内容索引】 00:19 过去两年具身智能机器人行业的热度"没有最热，只有更热"，作为在行业热起来前就入局的创业者，你这两年的体感是什么？ 02:09 具身智能不应类比单一垂直互联网赛道（只有做到第一才能活下来），而应类比整个互联网生态——可以美团、阿里、字节、腾讯等多家巨头并存。 06:20 逐际动力的人形机器人场景定位，为什么是"Serve People, Not Process（服务于人，而不是生产过程）"？ 12:49 先给"世界模型"这四个字祛个魅——"世界"只是"模型"的修饰词。从小到大我们接触的所有模型，本质上都是某种世界模型，区别只在于世界大小、开放程度和可观测物理变量不同。 17:56 物理公式融入世界模型能带来新模态的信息增量，但这些表征依然很难与世界模型的数据有效对齐。 21:18 具身模型的生产与制造业无异：数据是原材料，训练平台是产线，产线上训练出来的就是模型。 22:49 为什么具身智能不能走大模型"先通用再落地"的路径？ 26:12 相比一个无穷大的通用机器人模型，最终能商业落地的方案应该是一个个独立的模型，也就是"技能Skill"——开车是技能，剥鸡蛋也是技能，会开车不代表会剥鸡蛋，各自都需要单独的训练数据。 29:36 世界模型背后，从"看见"到"理解"的语义鸿沟是什么？ 33:17 "机器人大脑"的重新定义：为什么大脑是操作系统，而不是模型？ 36:05 逐际动力用System 2、1、0三层架构建立人形物理AI系统，分别对应思考决策、技能和全身运控基础模型 38:02 语言是思考的本质吗？当前AI范式下，大语言模型的定位是什么？ 43:11 逐际动力的产品矩阵与开源策略是什么？ 51:23 无人机产业经历了"专业拍摄→表演（第一个真正批量应用）→规模化降成本→其他产业带动传感器成本下降→操作系统门槛降低→真正To C（面向普通消费者）"的漫长路径，具身智能可能也会循着类似的逻辑发展。 54:52 为什么全身运动控制的基础模型对人形机器人很重要？ 57:15 随着一批具身智能机器人公司陆续上市，是否意味着这一轮具身智能热潮接近顶点？ 58:20 如果行业热度骤降五成以上，具身智能公司该怎么办？ 59:23 从教授到创业者，你经历了哪些角色蜕变，有什么经验和教训？ 01:13:41 "人总会在自己不懂的领域里被魅惑"——老师容易被商业魅惑，成熟企业家容易被技术魅惑。 01:16:16 四年创业最深刻的感受：输不起，就赢不了。 【相关文章】 文字版内容，可后续在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性值（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程（stochastic process）。 拉普拉斯妖（英文：Laplace's demon）是法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（1749—1827年）于1814年提出的科学假设。该假想生物知晓宇宙中每个原子的位置和动量，可通过牛顿定律推演宇宙所有事件的过去与未来，用以阐释决定论思想。 逐际动力开源 FluxVLA Engine：专为具身智能打造的标准化VLA工程底座-36氪 不想只停留在跳舞表演，逐际动力用Agent的思路打造真正能想能做的通用机器人 Vol.102 产业观察15｜人形机器人是具身智能的最佳选择吗：与张巍聊具身智能之双足机器人 【往期链接】 Vol.213 产业观察40｜CPU变热背后的思考与新的AI智能终端 Vol.179 产业观察32｜具身智能机器人产业的必经之路：泡沫、挑战与长期价值 Vol.106 产业观察16｜大模型的想象与泡沫，机器人的“不可能三角”与未来：与连文昭聊具身智能之上肢 Vol.196 产业观察37｜如何打通机器人与现实世界交互的“最后一厘米” Vol.187 产业观察35｜张赛口述13年机器人创业史：“四大家族”兴衰、死磕到底、具身智能与出海 【制作团队】 主理人：李翔、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 AI原生终端 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 田洋，寅谱计算 创始人&CEO 【内容索引】 02:10 从计算神经科学到统计物理，再到华为从事科学计算与 AI 技术研究，这段跨界成长的经历对你而言有什么特殊的启发？ 04:09 什么是计算神经科学？ 05:38 构建“世界模型”或“物理模型”时往往涉及人的直觉物理，但人类的直觉物理有时也会出现偏差。物理规律究竟是如何在大脑中呈现的？它能解决当下机器人与物理世界交互的痛点吗？ 07:56 本质上讲，所有生物在底层设计上都是有缺陷的；如果机器人想实现进一步突破，长期的演进方向或许不该再局限于“仿生”。 11:57 关于脑机接口，我们已经逐渐厘清几个核心步骤：锚定特定认知现象的控制信号环路；提取神经电信号；通过数学降维处理这些信号、抽取出核心组件，进而精准建模人类的真实意图。 15:18 为什么会选择创业？ 19:49 AI 产业不可能一直停留在重投入的基建时代，其商业变现必然要从推理走向应用。训练端或许可以单靠 GPU（图形处理器），但到了端侧推理甚至部署 Agent（智能体） 的阶段，需要在固态硬盘（SSD）、内存、CPU（中央处理器）、GPU 之间进行海量的数据搬运，这意味着主板上的所有器件会变得越来越重要，也意味着系统整合、调度类芯片会变得越来越重要。 22:36 尽管服务器端有越来越多的新技术，但是在消费级的个人电脑（PC）市场，已经很久没见到真正意义上底层架构的颠覆性创新。 30:53 当下行业内热议的“AI 原生硬件”、家庭智能终端，以及 Mac mini 和各类“龙虾机”（OpenClaw设备），你怎么看待这些新兴概念与品类？ 33:07 未来计算终端的产品形态大概率会走向这两类：一是随身携带的小型设备（Pocket端），未来将更强调交互体验；二是家用的大设备（桌面端），强调稳定性、高算力、小体积以及省电等。 37:40 寅谱即将发布的新产品，是在终端生态中的哪一个位置？ 42:58 在底层技术上如何操作，才能在端侧硬件上兼顾更强的 AI 推理、游戏性能与图形渲染能力？ 50:35 你觉得Mac mini 和“龙虾机”之后会如何发展？ 55:31 现在用户在云端部署 AI 执行简单任务时，Token（词元） 成本往往超出预期。你认为未来算力会如何在端侧与云端进行有效分配，让用户在不消耗云端高昂成本的前提下，也能顺畅调用模型能力？ 1:01:54 你们明年推出的ASIC（专用集成电路）芯片会有什么功能，以及未来可能会怎么迭代？ 1:07:03 历史经验表明，每一次硬件能力与底层架构出现变化的时候，都会催生新的品牌巨头。假设 AI 正在推动端侧硬件进行架构重构，往后看十年，计算机品牌是否会迎来新一轮洗牌？ 1:11:54 尽管 AI 非常聪明，但用户出于隐私数据安全性考量，往往不敢将掌握核心数据的手机完全交给它。因此，我们或许需要一台相对物理隔离、弱隐私关联的独立设备，专门承载 Agent（智能体）的日常交互。 1:18:07 为什么“龙虾”（OpenClaw）在中国的热度远超美国？它是AI应用的拐点吗？ 1:23:03 未来一两年，家庭智能终端在国内外市场的规模大概是什么样的？ 【相关文章】 文字版内容，可在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 大厂卷入，「Agent 主机」，成了现在最热的赛道 介观尺度就是指介于宏观和微观之间的尺度；一般认为它的尺度在纳米和毫米之间。 AIoT是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。 I/O（英语：Input/Output），即输入/输出，通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备之间的输入和输出。 PCI-E总线（外文名：PCI-Express）是由Intel公司提出的通用总线规格。 DDR=Double Data Rate双倍速率,DDR SDRAM=双倍速率同步动态随机存储器，人们习惯称为DDR。 高带宽内存（HBM）是由超微半导体和SK海力士发起的一种基于3D堆栈工艺的高性能动态随机存取存储器（DRAM）。 1:13:26 提到的企业：ClockworkPi 【往期链接】 Vol.204 产业观察38｜从英伟达200亿美元收购Groq看，中国AI推理芯片的机会在哪里 Vol.87 产业观察13｜光刻技术的替代选项，还是竞争对手：与葛海雄和邓萌萌聊纳米压印 Vol.116 产业观察18｜如何成为下一个英伟达：与Mackler季宇聊AI芯片的突围之路 Vol.154 产业观察26｜“DeepSeek开了第一枪，更值得期待的是AI普惠”：与季宇聊AI产业新机遇 【制作团队】 主理人：李翔、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 智能硬件的新范式 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 沈颖，「峰瑞资本」执行董事 牛亚锋，「戴乐科技」「Aeroband」创始人 【内容索引】 02:29 快问快答：创业契机、为什么毕业即创业、最惊艳的硬件、最喜欢的歌手、影响最大的公司 06:21 吉他进化史：从传统木吉他到电声拾音，再到今天被硅胶琴弦与传感器彻底重构的“数字化吉他” 09:34 所谓智能乐器，定位到底是什么？ 13:20 很多消费类智能硬件的底层逻辑，其实是通过技术平权大幅降低大众的上手门槛，同时又能实现体验的提升。 13:49 站在产业周期的维度回头看，现在的“智能”和十年前的“智能”相比，核心的迭代逻辑和技术代差到底体现在哪里？ 15:01 AI 真正进入硬件端侧后，带来了哪些结构性改变？在“音乐+AI”的交叉碰撞下，这个行业最大的增量在哪里？ 19:05 像 SUNO 这样的大模型已经能端到端生成音乐了，但乐器演奏的灵魂依然是人的物理体感。再往后看，硬件会不会成为 AI 更好的载体？未来能不能真正实现“所感即所奏”，输入情绪就直接输出音乐？ 23:22 硬件在端侧收集到了大量用户的真实弹奏数据，这些数据该怎么转起来构建“数据飞轮”，去有效反哺和训练 AI 模型？ 27:07 纯“工程师思维”往往是“我觉得酷就做出来”，但要做出一款能提供情绪价值的好产品，必须得切换成“艺术家思维”，去真正看懂人的底层需求。 29:37 好的产品迭代是在做减法。加功能很容易，但只有克制地做减法，减到极致，才能在最精准的场景下带来最佳的体验。 30:24 复盘最近火爆的“Open claw（养龙虾）”现象，它到底切中了怎样的用户情绪？跳出音乐赛道，还有哪些智能硬件品类是“长坡厚雪”的好赛道？ 33:42 不同国家和地区（如中国、欧美、日本）的用户，在音乐需求和文化属性上有什么不同？ 36:57 作为技术背景出身的创业者，如何做社交媒体运营和品牌营销？在做内容的时候，如何击中用户情绪点？ 40:46 吸引用户后，如何让他们长期使用并成为长期用户？ 43:23 乐器存在了几千年，为什么现在的消费者会诞生“几分钟上手”这种内在需求？ 49:03 回顾十年创业路，戴乐科技最重要的几个节点是什么？ 52:21 现在的智能硬件创业门槛是变高还是变低了？ 55:02 在这次融资过程中，投资人最关心或最具有挑战性的问题是什么？ 57:00 聊聊戴乐科技新一年的发展目标，以及最终想把这打造成一家什么样的公司？ 59:26 结尾彩蛋： 嘉宾现场演奏《再见》。这首歌曾伴随他参加无数创业大赛。 【本期相关】 Vol.95 当乐器走向智能化：与牛亚锋聊产品创新与全球化 “AI硬件领域，永远有新机会” Vol.185 产业观察34｜AI陪伴机器人的非共识机会在哪 Vol.169 产业观察30｜科技消费品牌“全球化”的挑战和机遇 【制作团队】 主理人：李翔、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 LPU架构。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 杨永成，峰瑞资本合伙人。 杨滨，元川微创始人兼CEO。 【内容索引】 02:38 AI产业发展到现在，行业开始有一些共识了。 04:51 如何理解英伟达收购Groq背后的战略意图？ 12:26 对于端侧芯片而言，AI应用呈现出明显的长尾特征，难以依靠单一的“六边形战士”方案覆盖所有场景。这个特点反而为创业公司提供了重要的切入窗口。 17:35 LPU（Language Processing Unit，语言处理单元）的概念最早可以追溯到2016年，但为什么直到近两年才逐渐进入行业视野？ 21:47 从技术特点来看，当推理侧的机会窗口出现时，LPU 架构所具备的低功耗、低成本与低时延优势，恰好切中推理市场的核心需求，这些特点对终端用户体验以及具体场景应用至关重要。 28:19 LPU的技术架构与传统GPU、NPU等架构相比有哪些不同？ 37:28 在过去九年多的发展过程中，为什么持续跟踪LPU技术路线的参与者不是很多？ 41:59 随着大模型能力的持续演进，LPU架构所释放的AI能力，在短期内可以重构传统硬件能力边界，例如从以往以分类为主的能力，扩展至内容生成等更复杂的应用。 43:23 那个觉得自己应该下场创业的moment和DeepSeek有关。 【相关文章】 文字版内容，可在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 200亿美元收购AI芯片厂商Groq？英伟达回应→ 【往期链接】 Vol.87 产业观察13｜光刻技术的替代选项，还是竞争对手：与葛海雄和邓萌萌聊纳米压印 Vol.116 产业观察18｜如何成为下一个英伟达：与Mackler季宇聊AI芯片的突围之路 Vol.154 产业观察26｜“DeepSeek开了第一枪，更值得期待的是AI普惠”：与季宇聊AI产业新机遇 Vol.196 产业观察37｜如何打通机器人与现实世界交互的“最后一厘米” 【制作团队】 主理人：李翔、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 灵巧手行业。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 薛芳，腾讯《深网》编辑。 位德浩，星际光年创始人兼CEO。 颜黔杭，峰瑞资本副总裁。 【内容索引】 02:17 为什么你选择离开字节跳动，投身创业？ 08:30 保送清华后，位总偶然读到OpenAI利用强化学习，控制灵巧手完成魔方操作的研究，深受震撼。传统控制方法难以应对20多个自由度的实时协同，而AI展现出前所未有的可能性。 11:55 灵巧手的终极目标，是外形接近人手，性能接近甚至超越人手。 12:52 目前灵巧手的技术路线有哪些？为什么星际光年会选择绳驱方案？ 17:10 如何解决绳驱方案里的绳索寿命和蠕变难题（材料发生变形）的挑战？ 20:28 峰瑞如何看待灵巧手领域不同技术路线的选择？ 31:08 当前，视觉-语言大模型普遍存在响应延迟，难以胜任如快速扶起倾倒咖啡杯这类需要即时反应的任务。因此，星际光年更看好“小脑模型”——将高时效性的底层操作交由本地处理，而非依赖云端推理。 34:13 目前，灵巧手的数据采集分为两类：遥操作和数据手套的采集 38:44 小脑模型是否意味着更低的成本？ 39:13 灵巧手的终极壁垒可能是什么？ 43:59 现在是具身智能应用场景爆发的前夜吗？ 46:09 灵巧手的核心优势在于完成传统机器人无法胜任、必须依赖人手精细操作的任务，比如在服装缝纫的过程中，精细地处理面料。 48:43 搭建软硬件结合的团队会面临哪些挑战？ 50:34 有时定战略最重要的不是“做什么”，而是“不做什么” 54:07 灵巧手本质上是“AI定义的硬件”，难点在于硬件与算法的深度耦合。 57:04 灵巧手现在推进量产是否为时过早？想要实现量产，具体会面临哪些挑战？ 1:02:12 除了资金支持，一般投资人会如何助力创业公司解决问题？ 1:04:55 中美在具身智能领域各有哪些优势？ 1:10:05 如何看待当前具身智能领域的投资热潮？ 1:18:07 如何看待技术替代带来的就业与伦理问题？ 【相关文章】 如何打通机器人与现实世界交互的“最后一厘米”？ 98年清华硕士拒百万年薪：造“手”创业 | 深网 【往期链接】 Vol.179 产业观察32｜具身智能机器人产业的必经之路：泡沫、挑战与长期价值 Vol.185 产业观察34｜AI陪伴机器人的非共识机会在哪？ Vol.109 产业观察17｜投资人如何看待这波人形机器人热潮：与刘鹏琦、颜黔杭聊具身智能之技术与商业 Vol.187 产业观察35｜张赛口述13年机器人创业史：“四大家族”兴衰、死磕到底、具身智能与出海 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 AI硬件行业。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 纪纲，蚂蚁集团副总裁、蚂上创业营营长。 【内容索引】 02:46 AI时代的智能硬件如何定义，它们与过去的“微智能产品”有何本质区别？ 06:10 中国赶上了一次新的机遇。第一，我们有极其全面的制造业链条，也就是硬件制造能力；第二，中国用了大概七八年时间，完善了芯片、传感器相关产业链。当然也包括一部分计算芯片产业链。第三，虽然今天大家都说消费降级，但中国作为全球第二大的实体消费商品市场，流通效率是全世界最高的。第四，我们这里被称作“内卷的市场”。管理学上给出的定义是这样的：通过竞争快速达到饱和的市场。一旦有个创新，大家迅速就普及开来。 09:33 国内市场的需求增长、产业链的完整，是过去20年到30年的积累渐变的过程，但为什么智能硬件的爆发在这两年更突出？AI作为这个时代最大的技术变量，驱动了哪些真正AI native的硬件出现？ 12:35 为什么在过去的半年大家不像前两年那么关注和提及大模型本身的变化了？ 17:25 从投资行业来看，两年半以前大家热捧大模型；一年以前，国内开始热的是具身智能机器人，美国则偏热agent，拿大模型来做各种各样的数字化应用。而现在，不管是agent还是机器人，热度都稍微降了一些。为什么这两个方向现在都降温了？ 25:23 支撑大语言模型发展和机器人运动能力的数据，以及催生了自动驾驶L2、L3的这些数据，到底是从哪儿来的呢？ 34:06 就像美国登月，并非等所有技术成熟、空间站建好才启动，而是先登月，再反向带动各类技术发展。 36:57 从投资的周期性上来看。技术投资通常是这样，第一波先投技术变革本身（如大模型），第二波投技术最有想象力的应用（如Agent、机器人），但它们往往落地难度极大，泡沫也大；然后第三波才轮到既能用上科技，又能证明需求，最好还能赚钱的应用。好消息是即将开始轮到第三波了。 39:18 假设回到10年前，大疆和Insta360影石只能投一个，丰叔会怎么选？ 42:34 智能眼镜会是AI硬件的“iPhone”时刻吗？ 52:36 很多数据的价值，在它被采集到之前是难以预知的。 【相关文章】 文字版内容，后续可在峰瑞资本公众号查看。 【往期链接】 Vol.179 产业观察32｜具身智能机器人产业的必经之路：泡沫、挑战与长期价值 Vol.185 产业观察34｜AI陪伴机器人的非共识机会在哪？ Vol.176 产业观察31｜从模型“军备竞赛”到“万物皆可Agent”：2025年AI agent半年回顾 Vol.169 产业观察30｜科技消费品牌“全球化”的挑战和机遇 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海（13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期话题】 工业机器人与具身智能。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 张赛，翼菲科技创始人兼CEO。 颜黔杭，峰瑞资本副总裁。 【内容索引】 00:49 这期我们主要请翼菲创始人张赛分享：随着中国工业机器人在产销两端都变成全球第一，中国国产机器人经历了哪些发展阶段，以及哪些发展机遇和挑战？作为一家工业机器人企业，翼菲如何看待具身智能，为什么选择进入具身智能赛道？ 03:25 距离张赛上一次来分享已经有两年时间，如何形容翼菲这两年的变化？ 07:09 对一家成立十多年的企业来说，什么是始终不变的？ 08:07 为什么张赛选择用“清华机甲大男孩”来形容自己？ 11:07 或许很多人觉得工业机器人离自己生活很远，但其实我们每天吃穿住用行的背后，都有工业机器人的影子。那些我们“看不见”的自动化，如何悄悄改变我们的日常？ 15:15 翼菲公司的大厅里摆放着一辆伤痕累累的小车。能回忆一下，当年团队开着那辆小车，最早切入的是什么行业？为什么选这个行业？ 19:52 十几年来，你有遇到不愿意接受机器人的客户吗？找客户的过程中，有没有一个让你至今难忘的“硬仗”？ 25:26 不同行业的工艺差异巨大，翼菲是怎么来快速理解并适配这些“非标”场景的？ 30:37 拿下大客户，其实需要很强的销售能力。你有哪些经验可以分享给创业者们？ 34:53 关于做销售，听起来是个创始人被逼着做e人的过程。在今年翼菲科技年会上，你宣布翼菲进军具身智能赛道。作为一家深耕工业自动化的公司，你们为什么选择此时切入？看到了哪些别人没看到的机会？ 42:43 和一些从学术侧或者从模型侧切入的具身智能公司相比，翼菲的优势在哪？ 45:04 你对具身智能在工业场景的落地时间有预期吗？ 47:41 这几年“出海”特别热，家电、手机、新能源汽车……现在工业机器人企业也开始出海。你是什么时候下决心要带翼菲“走出去”的？这个决定是怎么做出来的，在中国“卷”不动了？ 52:21 跟着大客户出海，可能相对容易一点，因为前期有信任基础。自建新渠道、开拓新客户，要难一些。让海外客户接受并认可中国机器人品牌，是不是会经历一个从无到有的过程？ 55:19 出海过程中，机器人不是卖出去就完了，售后跟不上，口碑可能就会下滑。你们在本地化服务上，是怎么做的？ 【相关文章】 张赛口述13年机器人创业史：“四大家族”兴衰、死磕到底、布局具身智能与出海 【本期相关】 * 工业机器人“四大家族”，分别是瑞士的ABB、德国的库卡（KUKA）、日本的发那科（FANUC）、日本的安川电机（YASKAWA）。 * 并联机器人，由多个关节同时驱动并协调完成运动的机器人，具有高精度、高速度和大负载能力。 * 中国是全球第一大机器人生产国，工业机器人产量由2015年的3.3万套增长至2024年的55.6万套，服务机器人产量为1051.9万套，同比增长34.3%。依据2024年9月国际机器人联合会（IFR）发布的报告，2023年中国工业机器人安装量占全球51%，比美、日、韩、德安装总量的3倍还要多。 【往期链接】 Vol.52 产业观察8｜中国工业机器人崛起背后：与张赛聊行业现状与技术展望 Vol.102 产业观察15｜人形机器人是具身智能的最佳选择吗：与张巍聊具身智能之双足机器人 Vol.106 产业观察16｜大模型的想象与泡沫，机器人的“不可能三角”与未来：与连文昭聊具身智能之上肢 Vol.109 产业观察17｜投资人如何看待这波人形机器人热潮：与刘鹏琦、颜黔杭聊具身智能之技术与商业 Vol.179 产业观察32｜具身智能机器人产业的必经之路：泡沫、挑战与长期价值 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 AI陪伴机器人。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 何嘉斌，萌友智能联合创始人兼CEO。 【内容索引】 02:10 给大家介绍下Ropet吧，它是什么样的AI陪伴机器人？ 04:32 目前市面上的大多数AI玩具，更像是为AI技术而设计，而不是以消费者需求为导向。相比之下，Ropet的开发思路是先考虑打造一款真正受用户喜爱的产品，然后再思考AI技术在其中要发挥多大作用。 06:04 从北京服装学院毕业到投身AI陪伴机器人创业，如何构建跨界优势？ 08:14 为什么说AI眼镜在中国会面临一些小挑战？ 12:26 这款产品最初的目标用户画像和现在的真实用户，是同一群人吗？ 16:12 为什么会选择从字节跳动出来创业，并投身AI硬件领域？ 19:55 2023年，大模型是行业热议的焦点；2024年，具身智能成为行业热点；而如今，AI硬件的热度居高不下。为什么AI领域热点的轮动是这样的顺序和逻辑？ 20:56 底层技术创新通常会经历三个发展阶段：底层技术的爆发、技术进入应用的想象空间，以及技术在垂直场景的具体应用落地。 26:09 最具想象力的应用，其实往往也是相对最不容易落地的。 27:19 从自动驾驶的发展历程来看，从技术突破到实际应用落地，与我们最初的想象存在一定的差距。比如在2015年前后，人们曾认为特斯拉在增加自动驾驶功能后，便能实现类似“滴滴”的无司机打车服务。然而，时至今日，自动驾驶应用最成熟的场景仍集中在矿场等封闭区域。 29:49 AI的落地既可以在软件层面实现，也可以在硬件层面展开，那么今天为什么Ropet会先选择做硬件呢？ 32:25 从今天往后看10年，硬件在智能化领域真正创造巨大价值的前提是，必须拥有现实世界的数据。 34:58 Ropet的AI陪伴机器人采用了一个非共识的设计：没有使用对话模型，而是先推出了一款不能说话的宠物机器人。这一设计背后的考量是什么？ 40:24 智能手机内置的多种传感器，如GPS、高清摄像头、麦克风等，产生了位置、图像、声音等新数据，为外卖、打车、短视频等互联网服务平台提供了数据基础。 45:58 在Ropet创业过程中，为什么会从技术导向型公司，转变为以产品和用户体验驱动的公司？ 51:53 从定义硬件产品到确定技术配置，再到产品实际落地的整个过程中，Ropet有哪些经验可以分享？ 57:51 在智能硬件创新过程中，如何权衡“有用”与“好玩”？ 1:03:10 当下的AI技术已具备在应用层落地的能力，这才催生了新的消费产品创业机会。然而，Ropet在定义产品时却减少了一些AI技术的使用，这背后的考量是什么？ 1:05:35 在使用一两年后，Ropet的AI陪伴机器人会有哪些智能化的新功能？ 1:07:48 AI聊天机器人能满足人类的情感陪伴需求吗？ 【相关文章】 文字版内容，后续可在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 2025CES最强黑马！Ropet全球报道集锦 国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见_科技_中国政府网 【往期链接】 Vol.179 产业观察32｜具身智能机器人产业的必经之路：泡沫、挑战与长期价值 Vol.169 产业观察30｜科技消费品牌“全球化”的挑战和机遇 Vol.139 产业观察23｜科技消费品如何出海：与三位创始人聊出海的见闻与思考 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。

【本期课题】 能源转型下的新型电力系统。 【栏目介绍】 在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。 【免责声明】 本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。 【本期嘉宾】 刘鹏琦，峰瑞资本执行董事。 张海瑞，博联智电创始人。 【内容索引】 01:15 近期，中国推出了新型储能规模化建设相关的政策，既有利于推动国内相关产业链的持续发展，也有利于中国能源结构的长期调整。 04:05 近几年，全球的电力系统和市场正在发生重大变化，新能源的作用尤为明显。我们可以先看几个事实：今年七月全国月度用电量首次突破一万亿千瓦时；新能源装机占比接近50%，其发电量突破20%等。 05:58 日常生活中用到的电是从哪儿来的？电厂、电网和电力用户分别在其中起到什么作用？ 08:17 电的实时性特征带来了对电力系统的技术要求，即整个系统需要从生产到消费环节始终保持实时平衡，电厂发多少，用户就用多少；用户用多少，电厂就发多少。由此出现不同的调节、监测、保护控制手段。 10:20 最近几年，我们经常听到欧洲、北美发生大规模停电事故，海外的电网系统和国内有什么差异？导致停电的原因是他们的电网不够稳定吗？ 13:51 我国电价的形成机制和市场化程度如何？为什么会出现“负电价”？ 18:15 我国的电力发展经历了三个关键阶段：2000年-2010年，以源为中心建设高压电网；2010年-2020年，以网为中心建设大型风光基地；2020年后，以荷为中心，建设源网荷储（电源、电网、负荷、储能）一体化。 21:05 用电侧最近的变化是，在用电量越来越大的同时，用电端正在逐步实现零碳化，走向清洁化和新能源。 22:50 新能源发展也经历了三个阶段，分别是全额上网、余电上网、不许上网，在不许上网的情况下，新能源只能在本地消纳，所以出现了绿电直连、微电网、虚拟电厂等解决方案。 28:05 从新能源电价改革的136号文、到虚拟电厂发展的指导意见等，这些密集出台的政策，将对整个产业带来哪些影响？最终会实现电力市场化交易吗？ 33:12 新能源虽然发电成本低，但其高昂的调节成本，已不再完全由电网承担，而是更多地被抛回给发电或用电企业，这催生了“新型电力系统”的概念。在技术层面，“新型电力系统”还面临哪些挑战？ 36:52 未来人工智能的竞争也是整个能源系统的竞争。能源系统的发展对AI算力的基础设施有什么样的帮助？反过来说，AI本身又能为我们建设一个更好的电力系统提供什么帮助？ 38:54 博联智电创业的契机是什么，你们做了一套什么产品和系统去解决新能源转型带来的问题？ 45:48 海外市场和国内市场对电力系统的需求有什么不同之处？在做海外市场的过程中，有哪些特别的观察和体验？ 【相关文章】 文字版内容，可在峰瑞资本公众号查看。 【本期相关】 国家发展改革委 国家能源局关于印发《新型储能规模化建设专项行动方案（2025—2027年）》的通知 136号文 关于深化新能源上网电价市场化改革 促进新能源高质量发展的通知 国家发展改革委 国家能源局关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见 虚拟电厂，虚拟电厂是基于电力系统架构，运用现代信息通信、系统集成控制等技术，聚合分布式电源、可调节负荷、储能等各类分散资源，作为新型经营主体协同参与电力系统优化和电力市场交易的电力运行组织模式。 微电网，一个可以独立运行的小型电力系统，它由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成。 【往期链接】 Vol.88 宏观漫谈39｜年终特辑：如何看待今天的中国与世界 Vol.156 产业观察27｜关于DeepSeek的七个核心问题和DeepSeek关键技术拆解 Vol.176 产业观察31｜从模型“军备竞赛”到“万物皆可Agent”：2025年AI agent半年回顾 【制作团队】 主理人：李翔 、李丰 制作及统筹：张英海 （13514156656）、峰小瑞（[email protected]） 如果你喜欢我们的节目，欢迎你分享到更多的地方，也欢迎你在我们的评论区留言交流。