
北京时间 2026 年 8 月 19 日,早上 7 点 35 分,蓝箭航天自主研制的朱雀三号遥二运载火箭,在东风商业航天创新试验区点火升空。起飞大约两分多钟之后,一二级分离,二子级继续往上飞,将载荷顺利送入预定轨道;一子级则调姿、再入、减速,最后着陆在甘肃省民勤县的朱雀三号着陆场坪上。
这次任务是我们国家第一次实现运载火箭一子级用着陆支腿的方式回收,那朱雀三号,也成为了中国第一枚成功回收的商业航天火箭。朱雀三号从立项到成功回收,仅仅用了三年的时间。
本期节目是我在 2025 年 12 月 3 日,朱雀三号第一次试飞之后,与朱雀三号副总师董锴的一期对谈。当时,朱雀三号的一子级在距离回收落点仅仅40米的地方遗憾坠毁,离回收成功只有一步之遥。节目中,董锴老师系统拆解这次首飞任务的真实得失,讨论了为什么中国的可回收火箭普遍走向“猎鹰 9 构型”,朱雀三号回收究竟难在何处,以及可重复使用火箭对中国商业航天未来意味着什么。
本期人物
董锴 蓝箭航天朱雀三号可复用火箭型号副总师
Yaxian,「科技早知道」主播
主要话题
[02:42] 朱雀三号是一型什么样的火箭?
中大型两级液体火箭,液氧甲烷推进剂
从立项之初就以“可重复使用”为第一目标
「青春版」vs. 「完全体」,两者差在哪?
[05:26] 朱雀三号是「国产猎鹰 9」吗?
国内多数可回收火箭选择了与猎鹰 9 相似的工程构型
这是基于工程验证后的“合理性选择”,而非简单模仿
猎鹰 9 是目前唯一经过长期运营验证的可复用火箭标杆
[10:36] 这次首飞在工程上是如何打分的?
入轨和回收是两套独立评定标准,并非单选题
回收标准非常直接:是否稳定立住并保持一分钟
[19:13] 为什么选择液氧甲烷 + 不锈钢这条路线?
工程上不存在“先进或落后”,只有是否服务于目标
关键考量是降低维护需求、提高复用频率
相比物料成本,工程师更在意时间成本
[38:13] 一级回收全过程是如何设计的?难点在哪?
分离后依次经历 80km 减速点火、气动控制、4km 着陆点火
栅格舵与边条翼用于气动段姿态与攻角控制
着陆阶段采用五台发动机序列点火,为首飞保留冗余
[52:06] 商业化与下一步:朱雀三号接下来怎么走?
可复用火箭的核心价值在于放大单位时间投放能力
遥二飞行预计在明年,目标是完成回收
更长远方向是更高频次发射与更大级别的全复用火箭
幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
设计:饭团
商业合作
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Aug 19
1 hr 3 min

不知道大家最近有没有这种感觉,有了 AI 工具以后,我们的学习效果并没有突飞猛进,好像反而变差了。明明把查资料、写初稿的活外包给了 AI,一天结束却好像什么都没有记住,脑子却比以前更累了。这种现象也得到了科学研究的佐证:MIT Media Lab 近期发表的一份研究显示,长期使用 AI 工具写作的年轻人在学习过程中脑电(EEG)活动偏低,大脑处于「偷懒的休眠」状态 -- 研究者把这种依赖 AI 后大脑激活减弱、记忆暴跌的现象命名为「认知债务」(cognitive debt)
这期节目,我们就从神经科学的角度一起来聊聊,AI 对我们的学习和记忆究竟造成了什么影响;大脑的记忆究竟是怎么形成和封存的;睡眠对我们的记忆巩固起到什么样的作用;以及我们如何拥有更好更充沛的精力。
本期人物
Yaxian,「科技早知道」主播
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
时间轴
[00:15] 记忆力下降,是 AI 惹的祸吗?
「认知卸载」:从远古问族人到 Google 搜索,本质都是记忆外包
Science 论文研究 Google 搜索对记忆的影响:不用记内容,记住「去哪找」就行
外部工具越多,没有它时越焦虑——依赖已经形成
[08:21] MIT 的脑电实验:AI 写作让大脑“休眠”
三组人写 SAT 作文:纯手写、Google 搜索、ChatGPT,ChatGPT 组神经耦合度最低
没人能复述自己写的句子,且文章逻辑框架、行文风格高度雷同
4 个月后换回手写,大脑活性依然偏低——“认知债务”,由俭入奢易
[13:01] 外包了工作,为什么反而更累?
AI 推来的信息量远超从前,以前手动搜的文献有限,现在所有相关文献都涌过来
从“创造者”变成“审核者”:review AI 产出比自己写更枯燥、更内耗
微软内部调研也印证:员工用了 Copilot 后并未觉得工作变轻松
[17:48] 「合意困难」:学习必须费力才记得住
Desirable difficulty:当下越绞尽脑汁,长期记忆和深度理解越好
神经元间的连接需要高频重复刺激达到阈值才能重塑,就像健身必须做到力竭才长肌肉
刷短视频两小时觉得“学了好多”,关掉手机啥也记不住——AI 问答也类似
[26:57] 沃顿实验:给 AI 加“护栏”效果完全不同
近千名高中生分三组做数学题:自由用 ChatGPT、加引导护栏的 ChatGPT、纯靠自己
练习阶段 AI 组成绩提升,但考试时自由用 AI 组下滑约 20%,有护栏组几乎没变化
[30:24] 睡眠才是记忆的“保存键”
慢波睡眠(SWS)把海马体的临时记忆迁移到新皮层做长期存储,快速动眼睡眠(REM)在分子层面加固突触
一晚交替四五个周期,记忆经历反复“迁移—封存”;熬夜补觉无法挽回这个时间窗口
[36:48] 睡眠温度:被忽视的变量
入睡后核心体温下降、深睡时维持、快醒时回升,环境温度需要配合这个节律
男女对睡眠温度需求不同,雌激素影响女性体温降幅
[42:24] 喝酒助眠是误区,饮食和运动同样重要
酒精能更快入睡但会打乱 REM 和慢波睡眠节律,HRV 数据明显下降
对大脑有益的是地中海饮食:鱼类、橄榄油、低糖、少反式脂肪
补剂非必须,7000-10000 步走路加力量训练是性价比最高的运动方案
Eight Sleep 让你拥有更好的睡眠 进入京东或天猫,或报专属暗号:【科技早知道】,领取 1000 元专属优惠券
Diane 用 Eight Sleep 检测的睡眠报告
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Aug 12
46 min

今天的节目,是与声动活泼旗下另外一档节目《声东击西》的串台,也是《声东击西》十周年的特别节目之一。
上个月,《声东击西》的主播徐涛在硅谷采访到了一位重量级的嘉宾贾扬清。贾扬清是全球最有影响力的AI科学家之一,三年前他刚刚离开阿里开始创业的时候曾经做客过我们的节目。他的第一家创业公司成立仅仅两年就出售给了英伟达。那他现在又开启了新的创业之旅,创立了第二家公司并在上周官宣。
在今天的节目中,他非常详细的讲述了十多年来,他从实验室到大厂,从硅谷的 Google,Meta 到国内的阿里的研究和工作经历,也分享了很多他在经历过一波又一波的科技浪潮后如何思考此刻的创业和AI的未来。
本期人物
贾扬清,AI 科学家、连续创业者,Intent Lab 创始人、CEO
徐涛,声动活泼联合创始人
主要话题
2005-2012 :从“人工智能已死”到开始“百花齐放”
[05:34] “我本质有点像一个文科生”
[08:04] 第一次听见「人工智能」时,“当时至少整个业界判定它的死亡了,大家认为人工智能是一个历史概念”
[14:20] 一个各种各样观点在碰撞的阶段
[17:46] 一张快递盒送来的英伟达GPU ,一个 side project,和成为 AI 基础开源工具的 Caffe 的诞生
2013-2022 从实验室到科技巨头的押注和竞赛
[26:53] Google Brain,Facebook AI Research 与 AI 竞赛的开始
[37:56] 2016 年 AlphaGo 时刻,却离开 Google选择「乱七八糟、生机勃勃」的 Facebook
[46:11] AI 领域还小,但为什么硅谷愿意为长期技术下注
[50:28] 从 Facebook 到阿里,“这个技术能不能广泛铺到所有领域中”
2022-2024 AI 的再一次惊人跃迁和浪潮中的创业机会
[01:05:05] GPT时刻,AI 的再一次跃迁
[01:12:38] 第一次创业:在 AI 淘金热中「卖铲子」
[01:17:07] 大公司的缓慢,和创业者的洞察
[01:25:35] Lepton AI 第二年实现盈利,很快被英伟达收购
2024- 公司、工作与人的重新定义
[01:32:37]被英伟达收购几个月后,二次创业的想法袭来
[01:37:56] 单个 Agent 足够聪明,一群 Agent 为什么还不是团队
[01:49:47] 当 AI 能够完成更多工作,公司需要怎样的人
[01:55:44] 当解决问题越来越快,人类还需要创造什么
[02:03:59] 从完成任务到获得信任,AI 进入社会还缺少什么
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Aug 6
2 hr 10 min

2026 年 7 月的世界人工智能大会 (WAIC) 现场,上海 40 度的高温里,跟天气一样热的,还有国产算力「超节点」。自从去年华为第一个推出 CloudMatrix 384 超节点后,今年就有超过 10 家厂商跟进——华为昇腾、阿里云磐久、百度智能云天池,国产 AI 芯片「四小龙」也都把超节点机柜摆上了展位最显眼的位置。券商把 2026 年叫作「国产超节点元年」。单颗芯片算力追不上英伟达,把几百甚至上千颗芯片堆在一起做成超节点,就能在系统层面弯道超车吗?
这期节目我们请来前芯片行业从业者张海军和我们一起聊聊 WAIC 现场,并且深度的从硬件架构到商业格局逐层拆解超节点。我们一起聊了聊从去年到今年超节技术方案都有哪些进展;国产超节点的性能能否真正超越英伟达--差距和机会分别在哪;当所有人都冲进同一条赛道,谁能在硬件产能和软件生态的夹击下活到最后。
本期人物
Yaxian,「科技早知道」主播
张海军,前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人
时间轴
[01:44] 逛展观察:FOMO 蔓延,超节点成了展商标配
人流量远超去年,同类产品扎堆,同质化竞争严重
国产超节点数量远超预期,连 OEM 厂商都推自己的方案
[06:10] 从 8 卡机到机柜:超节点要拆的是“通信墙”
传统 8 卡机时代,AI 芯片大量时间不在计算,而在等数据传输
超节点用低延时高带宽网络把几十到上千颗芯片组成 Scale-up 域
[08:30] Scale-up 与 Scale-out:两者的边界逐渐模糊
华为 16 个机柜 384 卡也算 Scale-up,阿里磐久单柜内分上下两半
新定义:软件能把一整片区域当做“巨型 GPU”跑集合通信,就是 Scale-up
[11:43] 单芯片追不上,系统层面补
国产单芯片制程落后,短时间难弥补,从系统层面提升是务实选择
Kimi K3 总参数 2.8T、896 个专家,官方建议 64 卡以上超节点推理
海外 NV、谷歌、AMD 单芯片提升也遇瓶颈,互联技术成熟让超节点产品化成为可能
[15:21] 割裂的 Scale-up 生态:UALink 松散,私有协议割据
海外 UALink 联盟看似豪华,实际只有 AMD 一家在推,博通已退出自搞
国内华为 UB、阿里、壁仞、摩尔线程、沐曦各有私有协议,互不兼容
华为 UB 的独特优势:NPU、CPU、SSD 全用同一协议,
NV 的 NVLink 和 InfiniBand 则分属两个团队
[21:35] 标杆对比:NVL72 与 CloudMatrix 384,功耗换算力的取舍
NVL72 单柜 72 颗 B200,功耗超 120 千瓦
CloudMatrix 384 单卡算力仅 B200 的约 30%,总算力却是 NVL72 的 1.7 倍
铜缆 vs 光纤、延时 vs 算力的多重折中
[27:01] 整机厂商不甘只做组装:中兴自研交换芯片,曦智押注光互连
中兴推出自研 OLink 交换芯片
曦智科技刚 IPO,定位超节点里的光通信和光交换模块供应商
[32:50] 国产超节点能超英伟达吗?
系统层面参数确实超过 NVL72,但“堆料强”不等于“超 NV”
参数赢了,CUDA 还没破
[37:03] 产能才是真瓶颈:年底拿不到大单,后面就难了
芯片种类多但产能小,卡点在量产而非方案设计
软件生态各异,互联网大厂不可能适配太多家,洗牌比自动驾驶来得更快
[42:42] 超节点的连锁反应:800V 供电、液冷渗透、国产交换芯片
供电:NV 推 800V 高压直流,电源也要上液冷
液冷:谷歌预计 2027 年液冷需求价值量是今年的 4 倍
网络:国产交换芯片已能跟博通相媲美,Scale-out 域开始国产替代
「Knock Knock 世界」
春晚耍刀弄剑的人形机器人,真能走进我们的日常生活了吗?https://sourl.co/QQAdZr
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
设计:饭团
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Jul 27
47 min

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
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Jul 22
41 min

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
火箭回收只有成与败,没有中间态」,与朱雀三号副总师聊聊可回收火箭的路线与挑战| S9E41
从筚路蓝缕到做大做强,从「星舰」进化史看中国商业航天的发展与未来 |S8E21
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Jul 14
1 hr 3 min

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
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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
幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
设计:饭团
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Jul 8
57 min

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
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Jul 1
52 min

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
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Jun 26
52 min

过去两年,AI 眼镜、AI 耳机、AI 指环——各种智能终端层出不穷。但其实离我们最近、使用时间最长的是我们的手机,它是天然的 AI 载体的延伸。随着大模型能力提升和端侧芯片算力突破,手机产品其实正在经历一场深度重构。
就在刚刚结束的世界移动通信大会上,vivo 全球首次展示了即将发布的 X Fold6 折叠屏手机,搭载了和联发科技共同研发的天玑 9500 超能版芯片。所以我请来了这个产品背后的两位关键人物 -- vivo X 系列产品部总经理和联发科技无线通信事业部副总经理。他们从两年前就开始联合研发天机 9500 这颗芯片,一起定义了从底层芯片到终端应用的每一个环节。那我们一起聊了聊折叠屏用户的需求在哪里?芯片厂和手机厂怎么样用两年时间一起去预判 AI 的进化趋势,还有他们如何思考端侧 AI 未来演化的方向。
本期人物
Yaxian,「科技早知道」主播
韩伯啸,vivo X 系列产品部总经理
陈一强,联发科技无线通信事业部副总经理
时间轴
[02:16] 手机厂商和芯片厂商如何共同定义一个产品?
[06:45] 折叠屏的更新进化史
[10:23] 端侧 AI 的机会:云端越蓬勃,端侧需求越大
[14:13] 两三年的芯片周期如何适配日新月异的需求迭代?
[22:33] 联合研发中的 battle:影像功能与 AI 之间的权衡
[25:01] 硬件、软件、模型、应用,端侧需求间如何适配?
[36:43] 端侧核心价值在于「实时感知」,物理世界与虚拟世界的信息融合云端无法替代
[40:55] 在未来端侧 AI 会有新的形态吗?
vivo X Fold6 折叠屏手机
独家原子工作台,最强多任务体验
AI 识别交互意图,一句话开启
AI 跨窗拖放,无缝协作,一拖即用
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Special Guests: 陈一强 and 韩伯啸.
Jun 25
43 min
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