
十年前,Snap 推出第一代 Spectacles。售价 129.99 美元、造型鲜艳、通过黄色自动售货机 Snapbot 限量销售,Evan Spiegel 甚至把它称作一个「toy」。十年后,Spectacles 变成了 SPECS,价格涨到 2195 美元,Snap 也不再满足于把一台相机戴到人脸上,而是想把它变成一台真正的空间计算机。
今年的 SPECS 重量从上一代的 226 克降到 132/136 克,FOV 提升到 51 度,并且第一次真正作为消费者产品出售。但另一面,130 多克仍然远重于普通眼镜,2195 美元的价格也注定它很难成为一件普通消费电子产品。
那么,Snap 花了十年做出的这副眼镜,究竟走到了哪里?这期节目,我们请刚刚现场体验过 SPECS 的泽霖,和长期关注 AR/XR 的开发者脑潘一起聊了聊。为什么 SPECS 明明取得了很大的工程进步,依然让人觉得离日常佩戴很远?如果我们不再要求 AR 眼镜全天候佩戴,它会不会反而变得更有用?当 AI 已经可以通过摄像头「看见」世界,人类究竟还需不需要眼前的这块屏幕?
我们也从 SPECS 出发,聊到了今天整个 XR 行业面对的一个更大的问题:当苹果、Meta 和 Snap 都选择了不同的技术路线,下一代计算平台究竟应该长什么样?
本期人物
王泽霖,「声动早咖啡」监制,本次 Snap Specs 发布活动现场体验者
脑潘,AR/XR 开发者、VR Play社区发起人
丁教Diane,「科技早知道」主播
时间轴
[02:30] 真正把 Specs 戴到脸上,是比想象中好,还是更差?
130 多克依然明显重于普通眼镜,但实际重量分布和佩戴感受比预期更好
显示和空间交互已经可以完成不少 AR demo,但软件的流畅度和完成度仍然无法与 Vision Pro 相比
从「发布会看起来怎么样」到「真正戴起来怎么样」,几个人给 Specs 打出了完全不同的分数
[05:17] 2195 美元、130 多克,这副眼镜到底是卖给谁的?
Specs 想同时覆盖娱乐、生产力、AI、开发者和企业场景,很难用一个 killer use case 定义
相比 Ray-Ban Meta 的轻量日常路线和 Vision Pro 的重度空间计算路线,Specs 试图把更多能力直接塞进眼镜
当一款产品「什么都想做」,它也可能因此卡在不同产品形态的中间
[13:12] 为什么 AR 眼镜每解决一个问题,都可能制造另一个问题?
FOV、亮度、重量、续航、算力和发热彼此牵制,真正困难的是整套系统的 trade-off
Specs 从上一代 226 克降到 132/136 克,减重约四成是明显的工程进步,但「进步很多」和「足够日常佩戴」是两个不同的问题
Optical See-Through 让人眼直接看到现实世界,现实世界本身没有显示延迟,因此虚拟物体的延迟和漂移会格外明显
[15:08] HoloLens 和 Magic Leap 都没解决的问题,Specs 为什么还要做?
企业培训、工业操作和医疗等场景曾经被认为是 AR 最先落地的市场,但过去十年的商业化并不容易
Specs 的一个不同点,是 Snap 已经积累了 Lens Studio 和 AR 创作者生态,而不是从零开始寻找开发者
真正的问题不只是硬件能不能工作,而是开发者能否找到足够高频、足够有商业价值的使用场景
[29:58] 拼 Lego、装家具:如果不需要全天戴,Specs 会不会反而变得有用了?
当 AI 能识别真实物体,再把下一步操作直接叠加在物体上,空间计算开始出现手机和普通 AI 眼镜难以替代的价值
AR 眼镜未必一定要像普通眼镜一样全天候佩戴,也可能更像「阅读镜」:只有需要空间计算的时候才拿起来
一旦使用时间从 8 小时变成 20 分钟,人们对重量、续航和外形的容忍度也会发生变化
[36:10] 从 129.99 美元的玩具到 2195 美元的电脑,Snap 花了十年
2016 年第一代 Spectacles 本质上还是第一人称相机;2019 年加入第二颗摄像头,开始获得深度信息
2021 年第四代第一次加入 AR 显示,2024 年第五代推出 Snap OS,并进一步成为一套空间计算平台
十年前 Snap 想把一个好玩的相机戴到人脸上;十年以后,它想把一台完整的空间计算机戴到人脸上
从「toy」到「computer」,Specs 的能力越来越强,但它需要回答的产品问题也越来越难
[42:07] AI 需要「眼睛」,但人真的需要一块屏幕吗?
摄像头已经可以让 AI 理解用户看到的环境,因此「AI 需要视觉」并不天然意味着「用户需要 AR display」
Camera-only AI glasses、带摄像头的耳机和 AR 眼镜,代表的是不同的人机交互路线
Specs 必须证明 display + spatial computing 能创造纯摄像头设备无法提供的价值
空间指引、shared AR 和多人互动,可能是显示真正不可替代的场景
[52:21] 一副真正的大众 AR 眼镜,还要等多少年?
限制 AR 眼镜的不只是产品设计,还有电池能量密度、芯片能效、散热、光学和材料等底层技术
对眼镜而言,比峰值算力更关键的问题可能是:在人脸能够接受的重量和温度里,究竟可以持续提供多少计算能力
今天的智能眼镜可能首先让消费者习惯摄像头和 AI 出现在脸上,但这条路线是否能直接走到完整的空间计算眼镜,仍然存在争议
[58:01] XR 行业已经没有「灯塔」了吗?
Quest 2 时代曾经存在相对明确的行业路线,但 Vision Pro 之后,一体式、分体式、OST、VST、AI 眼镜和空间计算头显同时发展
Snap、Meta 和苹果正在用不同方式回答同一个问题:下一代计算设备究竟应该把多少能力放在人脸上?
没有明确答案让开发者更难下注,却也意味着 XR 再次进入技术路线百花齐放的阶段
Specs 未必已经给出答案,但它让下一代计算平台最难的几个 trade-off 变得非常具体
名词解释
AR(Augmented Reality,增强现实) 将数字内容叠加到用户看到的真实环境中,让虚拟信息与真实空间和物体发生关系。
Spatial Computing(空间计算) 让计算机理解用户所在的三维空间,并让数字内容与真实环境、物体和人的位置发生关系。除了显示,还涉及空间定位、环境理解、手势交互和多人共享空间等能力。
OST(Optical See-Through,光学透视) 用户通过透明镜片直接看到现实世界,同时由光学系统将虚拟图像叠加到视野中。Specs、HoloLens 等采用这一思路。
VST(Video See-Through,视频透视) 通过摄像头拍摄现实世界,再将现实画面与虚拟内容共同显示到屏幕上。Apple Vision Pro、Meta Quest 3 等属于这一类。
FOV(Field of View,视场角) 用户能够看到虚拟内容的视野范围。更大的 FOV 可以提供更完整的空间体验,但通常也会增加光学设计、体积、功耗等方面的工程难度。
Waveguide(光波导) AR 眼镜中将微型显示器产生的光引导到人眼前的核心光学组件。它会影响视场角、亮度、清晰度、光学效率以及眼镜的整体尺寸。
Motion-to-photon latency(运动到显示延迟) 从用户发生头部等运动,到显示系统根据运动更新对应画面之间的时间。对于 OST 设备,因为用户直接看到的现实世界本身没有显示延迟,虚拟内容的延迟和漂移会更加明显。
Snap OS Snap 为 Spectacles/Specs 打造的操作系统,用于运行 AR 体验并支持手势、空间交互等能力。
Lens Studio Snap 的 AR 创作和开发平台,开发者和创作者可以用它制作在 Snapchat 和 Specs 等设备上运行的 Lens 和 AR 体验。
幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
设计:饭团
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Sep 18
1 hr 2 min

2026 年上半年,全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元,成为 AI 赛道里讨论最多,竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招:4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind,6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science;前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop,想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说,AI 是加速科研发现的终极工具。
AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢?这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐,他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO,曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型,现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径,AI 能否带来伟大的科学发现,以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。
本期人物
宋乐,GenBio AI 联合创始人兼 CTO
Yaxian,「科技早知道」主播
时间轴
[02:33] 计算机背景,为何跨界做生物?
博士期间开始用机器学习分析基因表达
家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣
[04:43] Georgia Tech 十年,见证人工智能的路线转移
2000 年代神经网络并非主流学术路线
目前在学术界做大模型已经不太可能
聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计
[09:31] 离开学术界,投身工业界研究
2017 年学术休假去蚂蚁金服,把图神经网络用在支付网络
2020 年新冠叠加 AlphaFold 1,加入百图生科
训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型
[16:50] 从百图生科到 GenBio:蛋白质之上还有什么?
蛋白质再往上走是细胞、组织、个体,每一层都更慢、更贵、更危险
顶尖科学家先后加入,GenBio AI 在硅谷成立
[20:53] AI for Science 的两条路线
大厂走自动化 Coding agent:自动化读文献、调工具、出报告
另一条路深入领域数据,AlphaFold 是标杆
[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了
Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作
博士生的培养模式需要改变
[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫:AI for Science 缺的到底是什么能力?
孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子",这种无中生有 AI 做不了
香农把物理学的熵搬到信息论,科学发现是先跳跃再补全
元推理可以积累,但可能需要超越当前架构的新系统
[42:51] 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"?
从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度,需要多模态一致性建模
需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住
[48:41] AlphaFold 1 的前夜:虚拟细胞走到哪了?
单模态基础模型已有,跨模态整合刚开始
预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平
[50:43] 深度学习为什么还输给线性模型?
公开数据噪音大、批次效应重,100 万个细胞可能都是同一个人的血
关键不是细胞数量,是细胞种类和信息量
[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么
AI 主动学习:算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性
不是数据越大越好,是信息增量决定模型提升速度
[01:02:19] 虚拟细胞先在哪里先落地?
细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景
以前筛 100 个分子才有 1 个成功,现在计算先砍到 10 个
70 分就可商用,从 70 到 90 是长尾
延伸内容: 从理解疾病到药物发现,科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么?| 深科技系列 S9E37
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Sep 9
1 hr 8 min

8 月初,谷歌发生了一场人事地震:Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO,转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家;在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开,创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天,Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前,Gemini 3 才刚刚登顶各大榜单、压过 OpenAI 与 Anthropic;如今 Gemini 3.5 Pro 从 6 月拖到 7 月再拖到现在,连续错过三个发布期限,曾经风光无限的 Gemini 似乎正在被遗忘。手握全球最顶级天才的 DeepMind,为什么一再落后?
这期节目我们请到的嘉宾事周健工,他是「未尽研究」创始人,曾任《第一财经》 CEO、《福布斯》中文版总编辑,也是《哈萨比斯:谷歌 AI 之脑》的中文译者。我们聊了聊 Google 为什么会接二连三的人才出走,Google 在上一次的模型竞争中是如何落后和追赶的,以及到了今天 Google 还剩哪些底牌,中国的前沿开源模型又凭什么能与 Anthropic、OpenAI 正面对抗。
本期人物
周健工,《哈萨比斯:谷歌 AI 之脑》的中文译者,「未尽研究」创始人
Yaxian,「科技早知道」主播
时间轴
[00:19] 谷歌人事大地震:
哈萨比斯卸任、Jeff Dean 出走创办 Discovery Loop
AlphaGo 之父 David Silver 年初离开,继续押注强化学习
Noam Shazeer 被 OpenAI 挖角; John Jumper 转投 Anthropic
[06:35] Gemini 为什么掉队?
编程成为 AI 第一个跑通商业化的行业
智谱、Kimi、DeepSeek 等中国开源模型挤入 agentic AI 与 coding
[13:47] Jeff Dean 为什么离开?
Jeff Dean 是谷歌基础设施缔造者
Discovery Loop:不超过 10 人的小团队,把全部资源倾注在科学发现一件事上
[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的?
Transformer 发布,DeepMind 瞧不上
哈萨比斯认为语言模型不够「接地」,押注强化学习,错过一个时代
[30:54] 马里奥计划:Deepmind 曾经试图脱离谷歌
借 Alphabet 重组之机,哈萨比斯与苏莱曼策划把 DeepMind 拆出去
皮查伊上台翻脸、苏莱曼被匿名举报,计划最终以创始人出走告终
[37:43] 谷歌的底牌:基础设施、搜索与生态
英伟达之外,唯一算力和基础设施能与之抗衡的玩家
10 个以上 10 亿级用户应用的数据飞轮;当务之急是 Gemini 4
[41:15] 中美打成平手?中国开源从"学霸"到"必选项"
智谱、DeepSeek、Kimi 估值数千亿人民币,跨入前沿领域
中国开源从"学霸型不中用"到"好用"再到"必选项",美国也开始重视
幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
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Sep 2
47 min

2026 年,FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)被称为「硅谷最性感的工作」:过去两年,全球 FDE 岗位数量增长了几十倍,薪水也水涨船高。OpenAI、Anthropic 等公司纷纷组建自己的 AI 部署团队,帮客户解决 AI 落地的「最后一公里」。但热度之下,几乎还没有人让我们真正看到过——一个真实的 FDE,他的工作现场到底长什么样,每天都在做什么?
这期节目,我们请来了真正驻扎在一线的 AI 工程师申悦来讲述他的一线 FDE 经历。他曾做过 12 年互联网产品经理,最近两年转向 AI 落地。他跟我们讲述了他的在中国给企业客户落地 AI 的故事。
本期人物
Yaxian,「科技早知道」主播
申悦,前互联网大厂产品经理,AI 培训讲师和企业咨询顾问
时间轴
[03:36] FDE 为什么突然火了?
[06:25] 「赋能者」其实是就是乙方
[08:48] 赶去「救火」:一个陷入死循环的国企项目
[18:36] AI 落地,最难的从来不是技术
[19:48] 民企老板:AI 能不能把 6000 人砍到 3000 人 ?
[27:46] 为什么要做 FDE?
延伸阅读:
硅谷最火职位在中国:好苦,好痛,正在救火路上
雷鸟 iO AI 眼镜
雷鸟 iO AI 眼镜把全球最小的 0.1cc 光引擎藏进 34 克的复古镜框,日程、天气、消息都能抬头即看,还有录音和实时翻译功能。无论你是创作者、上班族,还是只想让生活更高效的人,它都能让你少低头看手机,把信息和灵感打理得井井有条。感兴趣的朋友,点击链接了解更多。
想听你分享与 AI 相关的故事
还有很多正在亲历 AI 改变的人没有被看见:用 AI 提效的普通用户、正在落地 AI 项目的创业者、决定要不要上 AI 的企业管理者……我们希望把麦交给你。无论你的故事是大厂里的 AI 落地,还是小团队的一次试错,只要值得一说,都欢迎通过这份问卷讲给我们,它可能成为我们下一期节目的素材。
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Aug 26
30 min

2026 年 8 月 19 日,机器人公司宇树科技正式登陆科创板。宇树的上市可以说是万众瞩目,所有人都期待它在二级市场的表现。宇树上市首日盘中最高触及 4400 多亿元市值,比发行价是上涨了六倍多,收盘仍有 3400 多亿元;与此同时,机器人板块指数却下跌近 8%。一家公司成为市场焦点,却没有顺势给整个板块带来上涨,这种市场表现的反差让大家非常疑惑。
这期节目请来二级市场投资人周玖洲 Aaron,从投资和商业逻辑的角度,重新拆解宇树上市以及人形机器人赛道的进展。我们一起聊了聊,宇树的千亿市值是不是成为了机器人赛道的「估值锚」,人形机器人是不是通往商业化的最优形态,以及现有的叙事之外,机器人是否还有更大的商业想象空间。
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
Aaron,周玖洲 Aaron, 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验,「不止金钱」主播
主要话题
[00:01] 宇树上市是给行业定了「估值锚」吗?
盘中 4400 多亿元、收盘 3400 多亿元,宇树首日行情有多夸张
宇树上涨与机器人板块下跌同时发生,市场究竟在交易什么
[02:06] 人形机器人为什么非得像人?
从高达到机器人:形态是否真的决定功能
本田“New Mobility”思路:人类世界天然适合人形机器人
如果没有“人形机”概念,宇树还能获得今天的估值吗
[07:49] 谁在买机器人,买完还会买吗?
从四足机器狗到两足机器人,宇树的产品叙事发生了什么变化
科研、政府采购和商演是真需求,但复购率是否足够支撑商业闭环
机器人公司真正要回答的是谁会持续购买
[10:07] 马斯克把机器人赛道带偏了吗?
特斯拉机器人点燃了人形机器人的想象
特斯拉拥有制造、电机电控、大模型和工厂训练场景,形成了独特闭环
其他机器人公司很难复制这套路径
[11:24] 平台价值,能不能变成股东价值?
宇树降低机器人平台成本,让高校和科研机构拥有更多实验机会
社会价值、平台价值与股东价值并不天然一致
上市之后,市场会从宏大愿景转向财务数据和商业闭环
[16:29] 存量业务之外,期权价值值多少钱?
宇树当前能赚钱、能生存的业务,构成企业的存量价值
平台、大脑和未来机器人生态,更像尚未兑现的期权
估值中枢不是谁单方面算出来的,而是在市场交易中逐步形成的
[20:41] 需求已经出现,但离普及还很远
科研教育、商演、导览、服务等场景已有真实需求
仓储物流和工业协作机器人已经在部分场景形成商业闭环
家庭机器人面对无结构化环境,形态、功能和安全边界仍然未知
[24:01] 机器人训练:从虚拟世界走向现实
工业场景相对结构化,家庭环境则充满猫、小孩和随机变化
World Labs 收购 SceniX,指向用模拟环境生成更多机器人训练数据
自动驾驶的经验提醒我们:技术之外,法规、安全和责任划分同样棘手
[28:59] 迪士尼不谈机器人,却在做最好的机器人
Disney Imagineering 以沉浸感和角色可信度为目标,而不是强调 AI 或机器人
观众购买的可能不是机器人,而是 IP、体验和与角色互动的情感价值
[35:26] 机器人不一定要靠卖机器人赚钱
机器人可以成为内容、体验和陪伴产品的一部分
人形机器人不必只围绕“替代多少劳动力”来计算市场空间
回到宇树:真正的答案要等商业周期闭环之后才会出现
延伸阅读:
李飞飞关于空间智能与机器人的播客
迪士尼 Imagineering 研发视频
迪士尼机器人项目 Project Kiwi
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Aug 21
43 min

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
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设计:饭团
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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
幕后制作
监制:Yaxian
后期:迪卡
运营:George
设计:饭团
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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。
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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
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