在中国把对美关税再加50%提升到84%之后，美国把对中国商品的关税提升至125%，并关闭谈判窗口。与此同时，美国却又对其他“愿意来谈判的国家”把关税大幅降到10%，为期90天。 所以这场“关税”之争，早已升级为全球秩序的重新洗牌。 这是一个普通人也必须理解“地缘政治”的时代。 这是一个每个人都无法“置身事外”的时代。

今天是波澜动魄的一天。 在中国对美国反制34%的关税之后，特朗普为中国继续增加50%关税，声称美国时间2025年3月9号午夜12点生效、如果中国不撤回对美的34%的关税，生效后中国出口美国的商品税率已经达到104%。到北京时间2025年4月9号下午3点前，还没有任何迹象双方会谈判，特朗普自恋的说“他说中国也非常想达成协议，只是不知道如何开始，而自己正在等待来自中方的电话“。 但9号下午3点之后，官媒发布了“关于中美经贸关系若干问题的中方立场”，长达20页“中美经贸关系白皮书”，及一系列的官方宣言。让形势有有了新的变化。 接下来形势会如何演变？双方是否有可能走到谈判桌？

今天，我们将聚焦美国副总统JD Vance的争议言论——“我们从中国的农民那里借钱，用这些钱购买中国农民制造的东西。”这句话不仅在我们国内引发了广泛讨论，也让众多美国民众汗颜，很多人说“你会以为他成长中的贫困会让他更有同理心，但结果恰恰相反”。 为什么Vance要使用“Chinese peasants”而不是“Chinese workers”或者“Chinese farmers”呢？ Vance本身出生于贫困的工人家庭，他的成长背景让他有机会理解底层人民的困境。可是，令人困惑的是，在他走出贫困并获得更高的教育和社会地位后，他却选择支持一些对底层更为苛刻的政策。这种反常的行为，正是我们今天讨论的另外一个核心点。

特朗普的关税政策，这几天应该是上了全球所有主要国家的热搜了。虽然主流心理学家认为的特朗普的这种自恋型人格、能够某种程度上解释特朗普在关税这件事上的不合常理的行为，但这不足以来解释全部的真实意图。今天这期播客，就是要一步步推理一下，最可能的真实意图是什么？ 00:31 如果哪个国家没有被这次关税影响，那说明这个国家在国际贸易和经济当中，并没有什么存在感。 02:17 可以说，到目前为止，全球除了特朗普本人，都受到了不同程度的损失。 02:30 有这种人格的人，有强烈的自我中心感。 03:46 到目前为止，甚至在美国，也没有谁真的相信，能够通过这种方式让制造业能够回归美国。 04:28 特朗普在公众面前最常说的一句话之一就是，“我们吃亏了”。 05:08 所以，在特朗普的字典里，他的吃亏感来自于WTO之下的有序的国际贸易。 06:24 “我们遵守规则，是在被管教”。 06:57 他真正的野心不是去从WTO当中退群，而是。。。 07:14 我们来看看他实际做了哪些动作。 08:12 所以他口中的“吃亏了”，不是账面上的贸易逆差，而是“为什么我这么强，还要受约束？”。 08:24 “我要赢，而不是谈公平”。 08:36 关税是特朗普表达立场、施压和谈判的语言。 09:10 这种新的秩序不再靠规则来协调，而是靠。。。 09:32 我们可以看到，中国已经在做几件事儿了。 13:25 长期来看，特朗普的全球秩序重塑将面临两个可能的后果。 15:21 我们每个个体的每一个决策，每一个行动，都在不知不觉中推动着未来的方向。 美国再工业化”的互联网讽刺创作： http://t.cn/A6rapZ1T

这周，某品牌的电动车在高速路又发生一起惨剧。生命的逝去让人心痛，而网上的讨论所揭示出来的对智驾的理解，更让人感到不安——很多人对智驾的理解，仍然充满误解和盲目信任。而这些误解，很可能不是他们的错，而是来自于掌握巨大流量的媒体和自媒体铺天盖地的宣传，让人们相信智驾已经足够成熟、安全，甚至可以替代人类驾驶。但事实并非如此。 我这个播客的声音或许微不足道，但依然希望能够发挥出影响力、无论大小：自动驾驶不是一款普通的消费电子产品，它关乎每一个人的生命。一款手机或电脑出现问题，最多是损失金钱，而自动驾驶系统一旦出错，可能带走的是一个完整的家庭。 生命太珍贵了，不该成为任何技术试验的代价。这期节目，我想聊聊那些关于智驾相关的概念的误区，不是为了否定技术，而是希望每一个人都能带着清醒的认知去面对它，珍惜自己，也珍惜每一条在路上的生命。 01:57 首先，智驾这个名词，它是一个营销的概念，它不是一个技术的概念，它不存在于任何国际或者是国内的行业标准中。 04:13 目前国内的监管没有批准L3以及L3以上的任何级别的自动驾驶。 04:28 似乎所有的汽车厂家都达成了一种默契，基本上不再主动提及这个等级的划分。 05:14 L2级别需要驾驶员全程保持注意力，并随时接管，事故的责任由驾驶员承担。 05:33 第二个严重的误解就是：激光雷达能够识别车辆前方的物体。 08:46 这些问题其实决定了，智驾是很难的实现所谓的平权的。 09:13 第四个大的误解就是：AEB自动紧急刹车系统会自动刹车。 11:36 AEB系统遇到状况不刹车很可怕，AEB系统误判了，无故刹车更可怕。 12:31 第五个天大的误解，就是：车上的自动化的设计，非常的高级。

“刀片电池”、“4680电池”，这些名字听起来就像科幻电影里的黑科技，但它们到底意味着什么？今年四月，北京要举办一场机器人马拉松——为什么要让机器人跑马拉松？是单纯的噱头，还是藏着更深的意义？今天，我们就从电动车到人型机器人，一起聊聊电池的昨天、今天和未来，看看它如何影响我们的生活。 01:07 磷酸铁锂电池，电池的成本低，循环寿命长，安全性高，在中国市场占主导地位。 04:46 三元锂电池，它的能量密度较高，低温性能也比较好，充电效率也高，主要广泛应用于高续航的电动车，比方说特斯拉的model 3和model Y的高续航版。 05:55 目前的商业化的锂电池当中，电解液主要是液态的，易燃且挥发性强。 07:12 由于液态电解液存在上述缺陷，现在行业正在研发更加安全、更加高效的替代方案，就是固态电池。 08:06 说完了电池的主要技术，再来谈一谈电池的形状。 08:30 目前国产的电池，比亚迪，宁德时代等等，内部的电芯以方形为主。只有特斯拉的电池内部的电芯是圆柱形的。 08:56 为什么选择了46mm和80mm这两个数字呢？ 10:32 方形电池的单体电芯通常采用铝壳；所以，虽然重量更轻，但更容易因外力而变形，一旦刺穿，可能就容易引发短路和热失控。 11:04 圆柱形的电芯，理论上它的上限能量密度的更高。 11:50 如果特斯拉的4680成本逐渐下降，未来可能会看到更多的圆柱形电池的应用。 12:14 说完了特斯拉的4680，再顺便说一下特斯拉的Megapack。 14:08 人形机器人的电池和电动车的电池技术有很多相似之处，但也有一些不同之处。 16:26 目前人形机器人的电池的使用时长还非常的短。 16:37 这个瓶颈主要在于。。。 16:57 电动车车的车身重量大部分在2吨半左右，普遍高于大部分汽油车的1吨半。 17:16 机器人内部的空间紧凑，不可能给电池留下巨大的空间，所以人形机器人无法再延续电动车靠增加电池的尺寸和重量来提升续航的这个套路。 17:42 某一次有机会听了主办方的访谈，才知道马拉松的主要的目的是。。。 18:55 未来，电池或许不仅仅是储存能量的容器。

人型机器人，无疑是当今全球最火热的科技赛道——不是之一。它标志着人工智能、甚至通用人工智能，首次真正大规模走向商业化。 人形机器人将直接改变我们的生活、工作，以及日常的方方面面；这种改变的幅度之大，远超所有人的想象。 全球在这个赛道里，走的最快的，就是美国的Figure AI这家公司。在2月底发布了自研的人型机器人大模型Helix之后，昨晚（3月19号）Figure AI向外界介绍了自己建造的全新的人型机器人规模化制造工厂，BotQ，以及这个工厂为了能够大规模生产机器人，都做了哪些流程和工艺上的创新。 02:03 BotQ这个名字就强调了它大规模的生产能力。 02:08 FigureAI选择了自建工厂和流程，而不是通过ODM等委托加工的方式，有这么几个原因。 04:43 BotQ的首代生产线，每年可以制造12000台机器人。 05:32 FigureAI的人型机器人将在制造过程当中用于生产其他的人型机器人 05:53 提高生产效率的关键在于工程设计的早期阶段。 06:19 产能爬坡的真实的原因无外乎两个。 07:26 装配时间的最大影响因素在于零件的数量及制造工艺。 07:45 尽管CNC加工，对于原型产品的开发和高精度的零部件来说是非常有价值，但在大规模生产的时候，CNC的生产成本和制造时间，存在明显的瓶颈。 08:22 再多说一句CNC工艺，CNC工艺在制造业中多被用于高精度的切割、镶嵌等的制造环节。 10:29 这里我介绍一下“注塑成型”、英文叫做injection molding，压注die casting，“金属注射成型”metal injection molding，和“冲压”Stampping。 12:38 哪些部件需要垂直整合？哪些环节需要自主研发？ 15:31 FigureAI还搭建了自己的这个软件基础设施，因为制造业需要庞大的软件基础设施来保证生产流程的顺利进行。 16:53 这里已经两次提到了“一致性”这个概念，一致性，在制造业，是确保。。 19:34 这不仅仅是Figure AI的挑战，也是所有科技公司的机会。

梁文峰是媒体报道中典型的“学霸”，求学之路始终由自己主导，一路坚定地走在自主选择的轨道上。而王兴兴的经历则截然不同，他更多是在被动接受命运安排，顺应外部环境的选择。 “选择大于努力”这句话我们都不陌生，甚至还有比这更夸张、但也更幽默一点的表达是“在错误的方向上奔跑是没有意义的”。 也有一种说法，说“选择大于努力”这种说法、只不过是给选择之后而没有努力的自己、在面对窘境的时候，给自己的”没有努力“找到的借口而已。 02:52 尽管王兴兴在上学期间曾经获得获得过多次的机器人比赛方面的大奖，毕业时的学历可能很难让他进入。。。 04:19 王兴兴短暂的大疆的两个月的经历，是否是他人生中第一次真正主动选择自己的道路？ 04:42 可以说直到2025年的春晚，王兴兴才迎来了世俗意义上的真正的成功。 05:56 现实当中，成功往往是“选择 x 努力 x 机遇“的结果。 07:40 王兴兴创办宇树机器人的2016年，机器人或者人形机器人完全算不上是热门赛道。 09:39 如果今天大模型仍然没有破圈儿，机器人行业将会继续在漫长的隧道里摸索，不知道尽头在哪里。 10:18 大家不知道的是，英伟达在1999年上市之后长达20多年的时间里，股价一直只有几毛钱。 11:15 如果没有大模型在2022年开始出圈儿，英伟达或许仍然是一家名不见经传，在行业里也没有太多地位的芯片公司。 11:45 在面对失败或者是不如意的现状的时候，很多人可能会归因于当初没选对。 14:08 在2016年，王兴兴选择离开在当时就已经是无人机行业的王者大疆，创办了不被主流看好和认可的机器人公司，谈不上是选对了。 14:35 是不是在大厂王者大疆里去努力，人生会更容易？ 15:27 真正的差距往往体现在选择之后的行动。 15:50 无论当初选择了哪条路，选择了之后都要足够的努力，让这个选择变成正确的选择。

这两天，国内 AI 圈最火的，非 Manus 莫属了。然而，这次却与以往不同、并没有掀起“一个中国团队让硅谷无眠”的效果，并且国内的讨论迅速走向两极分化。 这期节目，我们不会纠结于Manus体验好坏，也不讨论它的营销方式。我们会专注于：Manus 到底是什么？它与DeepSeek这样的通用大模型有何不同？它提供了哪些服务？它算是 AI 智能体吗？AI 智能体又是什么？打造 AI 智能体到底难不难？Manus 有护城河吗？它能成为下一个 DeepSeek 吗？ 01:00 有业内人士对这些不好的产品反馈，给出了相对中正又幽默的解释。。。 02:27 过去这么些年，或许由于我们的遥遥领先，也或许是有其他的原因，我们和国外渐行渐远，东西方之间的信息差越来越大。 03:34 人工智能代理，GPT给出的解释：是一种能够自主感知环境、决策并执行任务的智能系统。 04:46 自动驾驶系统是不是就是一个人工智能代理呢？ 05:04 人形机器人也是一个人工智能代理，可以在更复杂的三维环境中完成各种任务。 05:50 虽然人工智能代理的目标是实现高度的自主性，但并不是完全不需要人类的干预或者是交互。 07:23 Manus这个通用代理和OpenAI的Operator有什么区别吗？ 09:42 说完了Operator是怎么工作的，我们再来看看Manus是如何工作，如何实现的。 12:57 这个过程当中也能够看得出来，真正制约Manus能力的、在于它使用的模型的能力、和它所调用的其他的人工智能代理的能力。 13:32 对于现在的AI产品来说，护城河就这么几个点。。。 14:47 网上也有另外一个跟这个“数据飞轮效应”相关的、但是更加有趣的观点，叫做“生态卡位”。 15:47 虽然这一轮的出圈儿并没有形成“一个中国团队让硅谷无眠”的效果，但也没有消耗deepseek给中国AI带来的正向价值。

自从 DeepSeek 爆火后，铺天盖地的新闻都在报道“某某公司全面接入 DeepSeek”，甚至连阿里巴巴的云服务也随之水涨船高，热度飙升。那么，这里提到的“全面接入”到底意味着什么？其实，它背后涉及一个核心概念——大模型的部署。但究竟什么是大模型部署？为什么企业要部署大模型？有哪些不同的部署方式？这些部署方式又是如何与云服务厂商紧密相关的？今天这期节目，就一一解读这些关键问题。 00:53 大模型的部署，是指将已经训练好的大模型，比如GPT或DeepSeek等集成到实际的应用当中，使其可以被用户或者是系统来调用。 02:02 大模型的部署的最核心的环节，就是模型的托管，hosting。 02:29 无论你选择哪一种的部署方式，都需要根据未来业务量的需求来选择相应的GPU和数量 02:49 根据托管方式的不同，大模型的部署方式也就分为。。。 02:59 云端部署，适用的场景是。。 05:44 公有云部署，某种程度上就像是去酒店去订房间。 06:20 如果你不喜欢公有云部署的弊端，那和公有云对应的这个部署的方式就是私有云部署。 07:14 如果说公有云部署类似于去住酒店，那私有云部署就类似于。。。 08:42 行业里面通用的做法是。。。 11:28 本地部署适用的场景是对于数据隐私有更加严格要求的 12:12 本地部署就相当于是自己给自己建立一套独栋的别墅 13:30 边缘部署，适用的场景是那些需要离线运行或者是在终端设备上运行，比如手机、机器人 15:06 边缘部署，通常采用的是蒸馏过的小模型 15:23 对蒸馏这一概念感兴趣的听友，可以去我的第96期节目

提到人工智能芯片，大家都知道英伟达。最近DeepSeek的火爆给国内市场带来振奋，人们对中国AI产业信心满满，甚至有说法“绕过了英伟达”，官方媒体最近发文指出，“赢麻了”的速胜论要不得，DeepSeek虽然展示了超强的产业穿透力，但它仍然是在英伟达芯片集群上训练而成的，也没有绕开英伟达CUDA编程框架。英伟达依托后者构建的软件生态，被认为是比芯片更高的技术“护城河”。 除了英伟达，大家可能还听说过台积电。台积电又是干什么的？他和英伟达什么关系？今天这期节目，和大家一起来把全球芯片产业的格局聊清楚。 "如果说英伟达是给全球人工智能行业卖铲子的人，那台积电就是给英伟达卖铲子的人，而ASML则是卖给台积电产子的人"。 01:06 对CUDA感兴趣的听友可以去我的第92期节目里面了解更多的细节。 01:27 它是世界上唯一一家专注于半导体代工的公司 03:42 除了台积电，世界上还有其他的一些公司也能进行半导体代工生产；但是，他们也在同时做自己的芯片设计。 04:32 这是苹果的“双供应商”策略，一部分交给台积电，一部分交给三星。 05:01 “双供应商”的策略，它的好处是。。。 08:08 除了台积电，第二个重要的代工厂，叫Global Foundries 08:35 在半导体行业当中，Foundry特指那些“专为其他公司代工制造芯片的公司”。 08:47 “晶圆代工厂”就等于“Foundries"。 08:57 Global Foundries这个名字听起来很霸气，但是这家公司本身一点儿都不如他的名气霸气 09:41 第4个最重要的代工厂、就是大家比较熟悉的“中芯国际”了，SMIC 10:09 通过这些介绍，大家就能发现，这4家主要的代工厂里面，最能打的就是台积电了 10:23 台积电比三星在半导体代工领域里面的领先，主要体现以下几个方面。 14:16 也正因为如此，台积电占据全球芯片代工的绝大部分的市场份额，2024年，大约占68%。 14:53 台积电的这个900亿的美元的收入，甚至高过了英伟达的609亿的收入。 15:39 分析师估计，英伟达贡献了台积电营收中的约15%。 15:57 台积电，2023年给ASML贡献了大概30%的收入 16:07 如果说英伟达是给全球人工智能行业卖铲子的人，那台积电就是给英伟达卖铲子的人，而ASML则是卖给台积电产子的人

"揭秘科技"是个商业科技播客，我的节目不会谈论政治与外交，我们就从商业的角度，来看一下，这场商业谈判，为什么还没有开始正式谈，就已经谈崩了? 01:19 这个会议的前40分钟都聊得挺“友好”，但是从双方反复重复的话语之间，明显能够看得出来，双方各自心里都完全清楚自己从这个交易中想要什么。 01:35 双方也都完全清楚自己想要的，对方一直都没有明确的给予答复。 01:52 斯基表达不同意见的结束语，用了“问句”的方式去表达，这让万斯感受到了被挑战了。 02:28 万斯在会上并没有表现为常见的传统意义上的这种“沉默的副手”。 03:06 从行为上看，万斯像是特朗普的情绪的放大器。 04:03 特朗普并没有在万斯发飙之后，来演一个“好警察”的角色。 05:00 这种情绪化的对抗、而非利益导向，在谈判中是非常罕见的。 06:35 谈判的双方缺乏前期的共识与预期管理。 09:04 通常的商务谈判前，双方的下面的各级“牛马们”会通过各种正式的、非正式的沟通和协调，确保双方对核心的诉求和红线有了基本的共识。 10:21 电话微信沟通了很多次，感觉“谈的差不多了”，但见面一聊之后才发现严重忽视了对方的立场与筹码。 12:28 哪怕存在严重的分歧，也要保持未来沟通的一个渠道。 13:02 谈判中最重要的是“赢”，还是要保住关系？