2025 来到了年尾，这是一个中美科技互动的高光年份。 这期节目，我和中美两地执业律师黄敏达，一起复盘了 2025 中美科技竞争走向及标志性事件，重点分析了反向投资审查规则、Manus 案例，以及华人赴硅谷AI创业潮中的 AB 面。对于创业者来说，这期内容非常值得一听。 本期节目，由小红书科技特别赞助播出。欢迎前往小红书搜索「诗婕 Jane‘s talk」来与我 AMA 互动～ 本期嘉宾：黄敏达（中国执业律师、美国纽约州、加州、德州执业律师）（公众号：敏大是一只柯基） 本期Shownotes： * 中国创业者赴美 AI 创业趋势（03:00） * OIR 投资审查规则分析（04:30） * Manus 案例分析（06:29） * 本土美元基金与寒蝉效应（10:44） * 华人创业者闯关硅谷的签证与身份问题（30:32） * 中美博弈、美国监管思路变化（40:06） * 拜登与特朗普政府差异（41:16） * 关税战与综合行动（42:20） * 安世半导体事件（47:24） * 稀土政策影响（52:14） * Tiktok 出售问题（54:03） * 大疆与 Anthropic 案例（57:29） 欢迎加入听友群👇 关于主播：ex 科技媒体主编，早年任职于《人物》、GQ报道、字节跳动。代表作：《ofo的终场战事》、《罗永浩：薛定谔的理想主义》、《朱一旦的枯燥生活》、《中东社交十年风云：金矿、折戟、浪潮再起》、《下一站，沙特》等。作品曾获虎嗅2024年度作者、金字节奖年度新锐作者、网易非虚构文学奖年度作者、全球真实故事奖中文报道十佳。 有关「商业漫谈」：做最有生命力的科技商业访谈。 关注AI、全球化，及一切创新进程。

商漫采访过的许多优秀硬件创业者，都曾提到过 Kickstarter。 无数个中国品牌和创始团队，都是从Kiskstarter这个众筹平台为起点，走向全球。本期节目，我找到了 Kickstarter 中国区战略代表，彭奕亨 Henri 作为嘉宾。 Henri 早期也是电动滑板的创业者。十年来，他目睹了一批中国科技企业的成长。从安克、大疆，影石、拓竹、Plaud等，再到今年冒尖的许多新星项目。 2025 年， Kickstarter 上科技品类的众筹总金额再创新高。上一次历史最高点是2020年，彼时，中国项目在科技类目中占比约30%，而到今年，这个数字已经过半。 中国硬件的创新故事还在继续，而这段历史中，Kickstarter 一定是一个绕不开的名字。这期节目中，我们梳理了众筹的发展史，回顾了2025现象级众筹项目的诞生，也讨论了包括大疆等一系列标杆性中国硬件企业的决胜之处。 Ps 特别推荐，Henri 主导在深圳开了一家创新硬件产品体验店「Inno100」，在那里可以体验到 KickStarter 上的新品以及已经跑出来的优秀中国创新产品品牌们。非常好玩～欢迎大家前往体验。 （店内可以体验激光打印机、激光雕刻等前沿产品，我现场给北北做了两个超级漂亮的冰箱贴嘿嘿～） 本期嘉宾：彭奕亨 Henri （Kickstarter 中国区战略代表，小红书账号：车和猫） 本期shownotes： 02:53 众筹平台的发展史 第一阶段（2009-2017），从早期为艺术家提供支持，到与科技产品结合 第二阶段（2018-2023），贸易战使创业者开始品牌（产品）创新 第三阶段（2023-至今），疫情后 AI 成为变量，中国项目撑起半壁江山 08:1 hire from community 18:46 “历史上只有大疆前和大疆后” 21:02 早期创业公司选择众筹的利弊 23:50 「 thos project we love」 24:36 kickstarter 的算法和「编辑推荐」 27:47 Ropet （商漫往期第50期嘉宾）如何从 ks 上迈出惊艳一步 33:15 backer（支持者）能在中国出现吗？ 39:36 AI 的出现，让中国 creator 成为主要玩家 41:38 4, 676 万美金：中国产品 eufymake 众筹历史破历史纪录！ 47:11 此前历史最高纪录，是一部众筹 4500 万美金的科幻小说 49:48 2025 ， Kickstarter 科技类目创新高 54:37 “MAD 360” （小米、安克、大疆、影石）四家公司的代表性 小米：用科技普惠打开全球 安克：组织创新反哺行业 大疆：「汪滔确实太强了」 影石：敢于挑战巨头的勇气不是谁都有 1:00:18 「汪滔也会让团队学习影石的 marketing 和 branding」（此处抄送JK ，hh） 1:04:37 2026 ，哪些硬件品类会走红？ 1:08:24 「不上一次 Kickstarter 是人生的遗憾」 （和 Henri 在深圳XIN科技展上的圆桌。） 加入听友群👇：

记得今年六月采访智源院长王仲远时，他的话言简意骇： AI 正从数字世界，迈向物理世界。 这句话紧扣着2025，具身智能浓墨重彩的一年。 在上周的智源研究院开放日，我受邀主持了一场关于具身硬件的圆桌。（视频版已经上线b站《卫诗婕 商业漫谈Jane's talk》） 与会的嘉宾阵容十分豪华：智元机器人具身业务总裁姚卯青、原力灵机创始人唐文斌、星源智创始人刘东、北京人形机器人创新中心CTO唐剑、因时机器人创始人蔡颖鹏——凑齐了产学研用供。 2025 之于具身行业，是虹吸、加速、信仰变强的一年，这一年的狂奔下，2026 更值得期待的是数据和应用场景落地的规模化、端侧算力的突破和具身智能类似ChatGPT的“涌现”时刻。 非常喜欢嘉宾今天的一句话，模型解锁场景，场景定义硬件。 这场圆桌也聊到了不少现实问题： - 客户愿意为能直接提升效率的成熟方案付费，但不会为更泛化、尚在探索中的AI技术（如大模型）本身买单。这导致AI技术与实际产品落地之间存在鸿沟。 - 产品需求端、技术研发端和模型研究端之间存在信息壁垒，导致资源浪费，如各家机构都在重复采集相似的数据。 - 仍然是数据获取难、获取成本高。 - 市场上不乏一些未解决真实场景问题、未能创造实际价值的“框架订单”，这或许加剧了浮夸风气。 圆桌时间有限，只有30分钟。但这场圆桌的参与者都是如今中国具身行业最重要的企业，因此还是把这场对话分享给大家～ 本期嘉宾： 刘东（左二）-星源智创始人 唐文斌（左三） - 原力灵机创始人 姚卯青（左四）- 智元机器人具身业务总裁 唐剑（左五）-北京人形机器人创新中心CTO 蔡颖鹏（左六）- 因时机器人创始人 主持人：卫诗婕 本期Shownotes： 00：24 2025具身智能行业发展现状 涌现、虹吸、量产、爆发……是信仰变强的一年，也是稍显浮躁的一年 04:09 硬件是具身智能的瓶颈吗？ 搬运场景，大脑是瓶颈；灵巧手的场景中，硬件跟不上算法 科研角度，硬件不是瓶颈；应用角度，硬件仍是瓶颈 硬件是线性瓶颈，而非线性瓶颈不知何时突破 模型和数据缺失，软件瓶颈更大 12:41 模型定义硬件，还是硬件定义模型？ 上层多模态大脑层面，模型定义硬件；下层小脑层面，模型和本体紧密结合 模型解锁场景，场景定义硬件 场景和模型从用户角度出发，硬件从工程化角度考虑最优解 软硬件需要 co-design，行业需要过硬、具公信力的评测集和平台 24:00 2026，具身领域的关注重点 * 端侧算力：期待 2026 国产大算力端侧芯片涌现 * 数据和应用规模化 * 具身智能的涌现时刻：当数据量突破一定量，具身智能的scaling 也将迎来涌现时刻 * 垂直领域落地 加入听友群👇

上周我受到一个邀约，主持了一场围绕具身大脑的技术分享直播。 （本期视频将很快登陆b站账号。图片从左至右为：诗婕、鞠笑竹、Joy、Selina、Yoyo） 主办方是北京人形机器人创新中心，他们也是今年机器人马拉松大赛的冠军、天工机器人的主创团队。 在当下具身智能这股为机器人造脑的热潮中，北京人形这个团队也交出了自己的研究成果—— 他们最新开源了具身大脑 Pelican-VL。围绕这个最大尺寸（70B）的开源具身多模态脑模型，我们逐步还原了为机器人造脑背后的全过程，并进行了包含VLM、VLA等一系列具身知识的科普，还解析了不同技术路线的差异。 围绕具身智能的学习，我已开辟了一个单独专题「Robot‘s coming！」，过往第45期节目中，我曾陪伴过人形机器人进工厂，非常合适与本期内容一起收听。这期节目的视频版也将在不久后登陆b站、视频号、小红书等平台，大家可以对照着PPT更直观地理解～也可以关注我的公众号「卫诗婕 商业漫谈」。 让我们一起学习具身领域的知识，共同迎接一种融合文明的到来～ 本期嘉宾：北京人形机器人创新中心研发团队 （男）鞠笑竹 北京人形机器人创新中心大模型负责人 （女）Joy 多模态大模型算法研究员 （女）Selina 多模态大模型算法工程师 （女）Yoyo 多模态大模型算法工程师 本期Shownotes： 04:28 从自动驾驶到具身智能：传感器、摄像头与激光雷达 二者都需要感知环境、判断行动 智驾进入深水区，具身智能仍处早期，气氛较自由 05:37 AI 浪潮下，机器人运控与造脑的发展 RT系列：模仿学习让机器人能完成任务，但像一个没感情的执行机器 机器人需更具泛化性，能自主思考、完成多样任务 09:56 概念科普：VLM（Vision- Language-Model，视觉语言模型） & VLA（Vision- Language-Action，视觉语言动作模型） VL负责感知，VLA（的其中一种） = VLM + Action 模型架构不断演进，核心VL部分不变 14:10 从通用模型到具身脑模型 通用模型和具身之间的Gap：感知时序、理解空间，具备function call 具身智能：模型借机器人的身体，实现与物理世界的接触 16:33 过往VLM的卡点及突破 大模型工作机制：DPPO（Deliberate Practice Policy Optimization）算法 当前大模型的空间感知能力不如3岁小孩 强化学习（RL）+ 监督微调（SFT）：先让模型自己学习，再针对性辅导 30:40 具身智能的 Scaling Law 何时出现：视频数据 VS 具身数据 视频数据 VS 具身数据的特点 算力资源、怼数据与模型失智 不同尺寸的模型应用 37:46 一款具身脑模型，能有哪些感知+认知能力的表现？ 多维benchmark：where to place、robospecials… 英伟达 Cosmos：衡量物理常识推理和具身决策能力 李飞飞提出世界模型的三大关键能力：多模态理解、交互、生成 为什么物理能力对具身智能很重要？ 可供性（affordance）：源自1977年心理学概念，对具身至关重要 大脑力控 & 触觉反馈修正 01:00:45 具身智能数据集规模、内容及清洗 01:03:41 全女模型研究团队：从未遇见过性别阻力 （本期内容专业性较强，可结合「商业漫谈」后续发布的视频中的PPT观看，更易理解） 加入漫谈听友群👇