脑放电波

本期节目受小宇宙高考特别企划邀请，欢迎大家点击👉给普通小孩的志愿填报指南👈，收听更多企划内容。
三位"学错专业"的硬科技从业者坐下来，给正在填志愿的家长和考生录了一期实话节目。
本期受小宇宙"给普通小孩的志愿填报指南"特别企划邀请。嘉宾何旭国还有一个身份：前中国高中生机器人国家队冠军教练，过去十年带过的学生里，有人进了 OpenAI 负责 Image 2，有人在英伟达实习，有人 25 岁 PhD 毕业拿绿卡回国当老师。他从招聘的第一线讲起，拆解了一个只有两年历史的行业到底看重什么、不看什么。
火箭发动机专业的 Nixon、被调剂到飞行器设计的托马斯白、北京建筑大学机电一体化出身的何旭国——三个人里没有一个当年是冲着"具身智能"这四个字去选专业的。十几年后，一个做过机器人产品经理，一个干了硬科技营销，还有一个成了具身智能创业公司深度机智的联合创始人兼总设计师。
GPA 不看，研究生和本科没区别，一段 RoboMaster 经历比一张 985 文凭管用；学机械的应届薪资跟程序员的差距从 30% 缩到了 10%；具身智能连 GPT-1 时刻都还没到，但 1400 万毕业生将在 20 年后面对只剩一半的劳动力。
欢迎点进企划链接，收听更多角度的志愿建议。

00:51 火箭、飞行器、盖房子：三个"学错专业"的人怎么都进了硬科技

你周末可以选择去打球，可以选择去看电影，可以选择去约会，而我选择了去教学生——就是一个爱好。

Nixon 看到《科学美国人》封面写着"民用航天元年"就报了火箭发动机，念完发现自己不是特别适合这个专业

托马斯白被调剂进飞行器设计，大学才发现真正感兴趣的是电脑，毕业进了 DIY 大厂，一路做到硬科技产品营销

何旭国高考失利掉到最后一个保底志愿，父母在建筑行业觉得"好找工作"，他却对盖房子没兴趣；大二进美资工业软件公司实习，把 FIRST 机器人比赛引入中国，从 2010 年延续至今

三个人选专业时，"具身智能"这个词还要两年后才出现

11:23 招人不看 GPA，看你在不在 RoboMaster 赛队里

学校是一方面，GPA 基本上不看，研究生跟本科在我这里都没有区别。如果你参加过 RoboMaster、RoboCup、RoboCon，绝对是妥妥的加分项。

普通学校的机器人社团，就是这个范围里精英最聚集的地方——和斯坦福、MIT 聚集精英是同一个逻辑，区别只在概率

到国家级赛事，每天 6 小时、连续半年。这种投入极可能拖垮保研 GPA，但创业公司要的恰恰是这种人

大厂看学历和智商、愿意从零培养你；创业公司里，你对行业的激情和热爱比出身、比绩点更重要

考试是闭卷——你总不能打开 GPT；工程是开卷——GPT、Claude、Gemini 全打开，不叫作弊，因为这就是工程

18:07 大一拦下老师、三小时让机器人动起来：AI 重写了学习的顺序

400 人的阶梯教室，讲完就散了。我是唯一一个把他拦住的人。

何旭国大一拦住来宣讲挑战杯的老师，倒三趟公交、翘一天课赶到另一个校区找他——就这么进了实验室，从打杂开始，连 CAD 都不会，全靠自学

过去学硬件要先懂电机、电控、信号、语言、IDE，让机器人动起来以周甚至月为单位；现在的逻辑是给你代码、打开 GPT 和 Cursor，三小时先让它动起来，动起来再去补短板

AI 等于给每个人配了一个 24 小时在线、永远有耐心、毫无保留的老师，历史上从未有过

但门槛降低的同时差距被拉大，越会用的人呈指数成长。你说"帮我拍个好电影"很虚，能说清分镜、滤镜、运镜，AI 才会变成真正的放大器

24:46 天赋没那么重要，正反馈可以在大学里"构建"出来

不要一听"找到自己的热爱"就觉得很难，好像非得神农尝百草，把 100 件事都试过才行。

除了体育竞技这种有明确 scores 的领域，大部分行业对天赋没那么苛刻

做一件事得到及时正反馈，热情变高、更愿意投入、再获得更好反馈，优势逐渐变大，爱好就变成了长板

与其纠结哪个专业离具身智能最近，不如换个思路：哪个学校和专业的氛围，让你最容易构建正反馈

很多中游学校的机器人战队常年在 RoboMaster、RoboCup 霸榜，看比赛获奖名单反推学校，比看排名更实在

30:04 企查查找到老板电话、拉来五万赞助：机器人战队其实是家小公司

我不认为我的员工能在网上找到我的联系方式，还说服我完成一件事。而你的学生做到了。

带中国队出国比赛，一个女生提议穿国风，盯上淘宝国风排名第一的碧海潮生——一件背心 499，全队置装要五六万

两天后品牌老板打来电话："经费赞助很难，但你们的衣服我包了。"怕快递来不及，派员工坐高铁把衣服送到北京南站

这个女生把企查查都注册了就为找到老板电话，准备 PPT 和 BP，从自我介绍开始拨通那通电话——这不是画图、焊板子，是社会人要的"把事办成"

另一个文静女生，半年里跟超过 60 个国家的队伍开线上会、手绘小徽章；后来鼓起勇气说想学编程，自学 10 个月，把自动程序做到中国 TOP3

把技术语言翻译成商业市场认可的语言、把 PPT 写明白、把经费搞到手——这些能力从你开始管一个战队那天就在练了

48:09 学机械薪资追上程序员了，但具身智能连 GPT-1 时刻都没到

十年前同济校招，英伟达那个教室没什么人，土木建筑学院被挤爆。

5 年前计算机是应届薪资第一、机械制造排第二十，两者薪资差曾有 30%；今年机械跑进前五，差距缩到 10%

"21 世纪是生物的世纪"曾让生物工程分数暴涨，十几年后才兑现。具身智能 4 年后泡沫刚好破裂的可能性同样存在，互联网在 2000 年也破过一次

目前最酷的真机 demo 来自 generalist AI；而 Figure 最新视频被扒出两组镜头里机器人在同一位置做了像素级一致的动作

这和春晚宇树翻跟头没本质区别：编排好的叫"自动"，进入陌生房间、听指令把水瓶扔进垃圾桶才叫"自主"。连 GPT-1 时刻都没到，谈交付是忽悠

57:39 三家新型博士生院、深圳的洗手间空调、和一个初三小孩

我融资干什么？把我送出国的学生再招回来。已经有伯克利的学生加入我的团队了。

GPT-4 发布后中美 AI 人才联合培养通道被逐步切断，原本要出国那批人留下来卷保研。24 年国家同时设立三家新型博士生院：北京中关村学院、上海创智学院、深圳核桃学院

中关村学院用"创业成果"替代"论文数量"评价博士，深度机智就是它孵化的第一家公司，创始人是学院具身学部主任

深圳大学资源在四个人才高地里最弱，但就业机会极强；深职院（已升本）曾是全国最强大专，前华为通信架构师在这里教书，一家机器人公司 1/3 的优秀工程师来自这里

一个初三学生刚在小红书黑客松拿单项奖，被地瓜、Insta360、松灵机器人三家抢着要实习，家长却在焦虑他能不能上好高中——这么小就有一份热爱，他以后会过得很好

1400 万本科毕业生，20 年后只剩 700 万新生儿。机器人不是风口，是人口危机的解药

人物：
何旭国 - 深度机智 总设计师&联合创始人，在大学时将 FIRST 机器人竞赛引入中国并且担任多所优秀中学、国家队教练

托马斯白 - “脑放电波”主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon - ”脑放电波“主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

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节目中用到的音乐：来自monkeyman535的90's Rock Style，地址freesound.org；来自kjartan_abel的Berlin Town，地址freesound.org；基于 CC BY 4.0 DEED 使用。
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具身智能：灵巧手 / 消费机器人浪潮 / 戴森与追觅 / 大疆扫地机 / 宇树机器人

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AI 应用：闪念贝壳

汽车聚变、泛科技生活：SU7营销复盘 / 3D打印 / 孵化大疆

饮食健康、现代病人：AI助推造神 / 生物骇客 / AI 内容真假难辨 / 控糖革命 / 信息过载 / 长寿革命 / 阿斯巴甜致癌疑云

苹果特权：腕上革命 / 设计哲学 / 苹果供应链迷思 / 苹果广告底层逻辑 / iPhone 15 和它的前任们 / 苹果零售店

AI 相关节目：人机交互的与“iPhone 时刻” / 会喘气的AI语音里藏着下一代交互范式 / 解构Apple Intelligence / 和李楠聊AI硬件 / 611款 AI 生产力工具；

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同事离职了，公司内网还能回消息——「我是他的 AI 代理」。Meta 往员工电脑里装监控，一周后裁了 8000 人。美国大学毕业典礼上，CEO 一提 AI 就被嘘。罗马教皇发了上任后第一部通谕，4.2 万字，只聊 AI。四条新闻叠在一起，够让人相信 AI 已经在把人类丢进蒸馏瓶了。主播把每条新闻拆开来看，再去他们自己差点签了 10 万块声音授权协议的经历里走了一趟。结论摆在那里：AI 蒸馏人类到底有没有发生？发生了，但根本不以媒体渲染的那种方式。

00:00 蒸馏到底是什么——先把神秘还原成制造业常识

你好像成了那只大闸蟹，就把你榨干，留下一些粉末。

「蒸馏」在 AI 领域原指大模型教小模型——用大模型的输出当训练语料，训出参数更小的模型。本期讨论的是「人的蒸馏」：把人的知识、经验、判断变成结构化数据和可执行模型。

翻译成制造业语言叫「知识图谱化」。工业时代 SOP 手册、互联网时代客服知识库、元宇宙年代 AR 操作培训——全是蒸馏。AI 时代的区别在于一条线：以前的蒸馏产物是「辅助人工作的」，现在的是「让计算机自己运行的」。经验变成了可执行、可生成的代码和模型。

colleague.skill——两个月前刷爆社交媒体的鬼故事。Nixon 读了 GitHub 源码：抓取飞书、钉钉、Slack 聊天记录，按模板抽取工作能力和说话风格，输出一份 Markdown 提示词文件。没有模型微调，没有向量检索。「文风模仿确实有用，但专业判断完全够不着。高级角色扮演，不是数字分身。」

06:04 Meta 的 8000 人裁员，真的是 AI 干的吗

很多 CEO 将 AI 与失业联系起来，这种说法简直太懒惰了。这只是他们装腔作势、显得自己很聪明的一种方式。——黄仁勋，2026 年 5 月 25 日

Meta 推行 MCI（模型能力提升计划），员工电脑装软件采集鼠标键盘屏幕数据，一周后裁员 8000。媒体把两条线一连：「蒸馏员工→AI 学会→裁掉真人」。托马斯 拆解的要点：Meta 当时预训练从第一梯队掉到第二第三梯队，MCI 是企业级数据采集用来训练基础模型，不是针对每个岗位做替代。「相关性被包装成了因果性。」

黄仁勋在 2026 年 5 月 25 日新加坡亚洲新闻台的专访里直接抽了回去：「AI 仅仅在 6 个月前才开始发挥作用，他们却早在两年前就因为 AI 裁员——这怎么可能？完全说不通。」「我对此非常反感，这样做是在吓唬大家。」

Nixon 提出了一个更底层的框架：理解裁员先得理解招人。招人不因为「这个岗位必须有人干」——是因为低利率的钱、市场机会、冗余备战。裁人同理，「是那几个审批人认为需不需要这个人。由人和人之间的虚构规则形成，不是物理需求。」托马斯 举了腾讯吃鸡的例子：内部多个团队同时做手游版，跑出来的吃下整个市场，没跑出来的被裁——跟 AI 无关。

数据说话：BOSS 直聘 2026 Q1 软件工程师岗位同比 +10.9%，美国 +9%。LinkedIn 上 AI 创造的岗位 190 万个。英国工业革命 100 年里劳动人口翻了 3 倍。硅谷边裁边招：Google 2025 年新招的 AI 工程师 20% 是被裁后招回的「回旋镖员工」。有学者说这叫「股价游戏」——大裁一波跟董事会交差，股价涨了再悄悄招回来。微软叫停了内部 AI 编程工具，不是不好用，是 Token 太贵——「大厂 AI 经济学第一次翻车」。

16:29 毕业典礼的嘘声，机器人还替代不了阿姨

Eric Schmidt 在亚利桑那大学被嘘，真实原因是性侵指控——典礼前 1260 人签名请愿取消他的演讲资格。他全场讲技术史，只是「讲到 AI 的时候嘘声大了一点点」。中央佛罗里达大学传媒学院那场更像起哄，学生跟他完成了一次轻松的互动。反例：黄仁勋在 CMU 演讲没被嘘。

一两年前，哥伦比亚大学毕业典礼上，学生打开电脑对着镜头展示「ChatGPT 帮我完成了学位」。同一代年轻人怎么可能集体反 AI？Nixon 的总结：「中登老登的断章取义。看到新闻就取了这么个标题。」

杭州 AI 替岗降薪案：35 岁大模型质检主管，月薪从 2.5 万被降到 1.5 万，协商不成解除合同。杭州中院二审认定违法解除，判赔 26 万。法官原话：「AI 不是你客观情况发生的重大变化，因为 AI 还不能实质性替代劳动者岗位。」广州 Midjourney 替代平面设计师案同样判公司赔钱。

物理世界：托马斯 家的机器人离替代保洁阿姨还有 5-10 年距离。阿姨看着机器人，「一种既好玩又怜悯的目光」，效率差了 100 倍。

27:46 配音员小鱼——连证明自己是人都很难。真实的蒸馏以隐性状态发生

我只是想让更多人知道我是个人。现在在网络上证明我是个人都很难。

小鱼，配音界腰部从业者。短视频爆发期月入两万多。合作的客户把她的音频拿去训练成模型，按 688 元打包成工具卖给其他人。偷她声音的人赚了 100 多万。

平台为鼓励优质内容打压 AI 配音——但大量视频共用同一条声线后，平台标记它为 AI 声线。小鱼用自己真人声音上传，系统判定：「你是 AI 做的。」甲方被平台运营打电话：「你内容很好，但换一个配音。」光固定证据要十几万，三年没攒下打官司的钱。

头部也在沦陷。《哪吒》太乙真人配音张珈铭，2025 年公开说不担心 AI 冲击，2026 年 4 月说丢了三个商单。从「不担心」到「丢单」，只隔了 12 个月。

Nixon 给出了本期最核心的判断：「蒸馏不是靠技能替代发生的，是改变供需关系发生的。链条上每一方都没错。平台要打击 AI 内容没错，甲方要降低成本没错。但你站在最容易受害的那一端，你承担全部后果。」

33:19 十万块买断你的声音？我们差点就点了

当你的声音出现在卖豆腐的口播视频里，你这个声音的价值就已经被完全曲解了。

一年前 托马斯 和 Nixon 收到某大平台邀请：录音棚录 10 小时素材，报价 10 万以上，训练后生成 AI 播客。两人一度认真考虑——「不是为那几万块钱，是想拓展声音辨识度的机会。」

仔细看合同后放弃了。条款只约束「不在哪些平台用」，管不到第三方二次扩散。核心恐惧：「已经做了快 100 期节目，不知道哪期说过哪句话。有人找到模棱两可但意思大相径庭的话 quote 出来，连我们自己都要愣着想一想到底是不是真的。」

此后几个月，接受授权的播客同行开始在小红书、微博发声明：「如果你在其他地方听到我的声音，记住，不一定是我说的。」粉丝留言：「某某老师，以为你去那个平台做节目了。」

Nixon 提炼了本期第二个核心概念——「语境损坏」：声音还在，但「它代表你的那种关联」被永久污染。三层：声音从艺术作品到地摊广告（价值语境损坏）；AI 用你的声音说了你从不会说的话（关联语境损坏）；小鱼那句「我连证明自己是人都很难」（身份语境损坏）。「人对被错误代表的痛苦，远超对被替代的痛苦。前者关乎尊严，后者只关乎收入。」

39:29 京东涅槃计划——刘强东说一个不裁，可能很难做到

硅谷的 CEO 现在想的都是怎么靠裁员抬股价，刘强东是第一个说「我会尽可能保住所有人的工作」的。

三条时间线：2025 年 11 月乌镇，喊出 5 年采购 300 万台机器人、100 万台无人车、10 万架无人机，员工每周只工作一天。2026 年 4 月产业发布会，宿迁动员 60 万市民参与数据采集，目标两年内 1000 万小时 ego data。5 月 27 日内部讲话，「涅槃计划」——「蓝领工人白领化」，让快递员、分拣工转型机器人运维技工。

Nixon 第一次听到「蓝领白领化」觉得好笑——白领明明比蓝领更危险，你要让快递小哥去做表格吗？看了原视频才理解：不是坐办公室，是跟机器人协作、做维保。京东在全国建 80 多个 RoboBase 运维基地。满配 150 人一个基地，约 12000 个新岗位。一线员工 40 万人。缺口差 30 倍。

托马斯 的解读：京东所有快递员都是正编员工，区别于行业大部分用外包的公司。承诺确实无法完全兑现，但在硅谷 CEO 集体拿 AI 抬股价的语境下，「已经是最良心的叙事」。真实原因：替代密度最高的不是末端配送，是前端分拣分装。从小区楼下到家门口这段路，工程师还得亲自搬着机器人上楼。「最后一公里难度极高。」

50:13 为什么物理世界蒸馏被点赞，数字世界被嘘

坐在桌子前面让大脑疯狂动，更像是黑客帝国里面的电池。

共情逻辑解释一切。白领看 AI 写代码，能想象自己被替代全过程——共情链路成立，恐慌成立。蓝领看机械臂叠衣服，不觉得它能替代自己——共情链路不成立。再加上物理蒸馏带来增量收入（工人每天多 100-200），数字蒸馏直接压价到地板。

托马斯 提出了「具身劳动」——把脑力体力聚合在一起的未来工作方式。「白领的 dirty work 一点都不比蓝领少。只不过在桌子前面呆坐着看起来没流汗。为什么白领精神状况和睡眠比蓝领差？你也在做大量脑力但非激荡的工作。」

56:47 同一台摄像头三个国家的三种价格 + 三段分配史

Shift 纽约免费上门家政——消费者不花钱，家变数据采集场，清洁工拿正常报酬。中国工人多一份数据补贴，增量收益。印度纺织工戴上头环不加钱——纯掠夺。「同一台摄像头，三种价格。」

三段分配史：工业时代分配时间和劳动力（100 年搭起劳动法和社保），数字时代分配数据和注意力（30 年没答完「数据归谁」），AI 时代分配技能、经验和人格——几乎是空白。Nixon 举了自己的例子：硅谷 PM Lenny 的播客全被爬下来做成 GitHub 链接，「我二话没说丢给 AI，把所有的东西都学下来。人格也变成生产资料了。」

UBI 只解决收入——最容易的 20%。托马斯 讲了一个朋友：十几年前靠投资退休了，前不久吃饭「整个人比想象中衰老很多，并没有那么快活，仍然在试图找到意义感的锚点。」大厂离职博主半年后又默默回去上班了。

01:08:07 教皇利奥十四世——芝加哥出生、秘鲁传教、南方对硅谷的清算书

即使 AI 能超越它的程序员，别忘了它并不思考。别被诱惑说 AI 在创造、反思、解释、理解——它什么都没做。

利奥十四世，2025 年 5 月当选，史上第一位美国籍教皇。芝加哥出生，秘鲁传教 20 年，双重国籍。2026 年 5 月 15 日发布上任后第一部通谕《崇高的人性》——4.2 万字只聊 AI。通谕是教皇文件第二高级别，一个教皇一辈子大概发 5-8 份，第一部通谕论 AI，没有先例。

开篇抛巴别塔 vs 上帝之城的建筑隐喻后，三条核心论点直击硅谷。技术不是中立的——「菜刀比喻」被驳斥，工具的设计本身就包含了价值观（Nixon 对接小鱼案例：AI 重新定义了谁的声音是「好声音」）。AI 是假智能——「一团过于庞大以至于无法解释每一行代码的输入输出工具。」警惕技术官僚范式——当效率成为唯一标准，人的价值只剩「能不能被替代」一个维度。

六大原则（尊严、普惠、普遍归属、辅助、团结互助、社会正义）过半数在讲分配。三层警告：de-skill 去技能化（劳动是人格的延伸，被蒸馏的不只收入，是和世界的纽带。Nixon 手写公众号文章的过程比 AI 写一年带给他更大进步）→认知退化（托马斯 承认阅读专注度严重下降，年轻人连练级台阶都没了）→「数据殖民主义」（秘鲁背景的教皇用亲历的掠夺史指认 AI 时代的新结构：低收入国家是数据矿，利润留在硅谷）。

新形式的奴役——不是字面意义，是结构性不可退出。「小鱼光固定证据要十几万，三年没攒下打官司的钱。自由人没有自由的工具。」

01:29:43 爷爷守手艺，父母进岗位，我们进算法

Nixon 的朋友圈考古：爷爷辈技能长在身上，学徒三年，蒸馏成本极高。父母辈技能打包成岗位职称，蒸馏靠培训。我们这辈经历了两次变化——移动互联网把时间精力切片打包（滴滴司机、美团骑手），AI 开始把技能本身变成模型权重。

四代零工经济迭代：卖时间→卖注意力→卖技能本身。「这次的标的物不再是劳动力，是让模型学会怎么做的那个动作。」今天社会的评价体系和福利制度还绑在「一门手艺吃一辈子」的工业时代底座上——那个底座已经快被拆完了。

01:32:32 黑色幽默：反 AI 的通谕 40% 是 AI 写的

有人把通谕跑了一遍 AI 检测器。全篇 127 次 em-dash（Claude 标志性标点，远超历史任何通谕），反复出现 Anthropic 内部禁用词「genuinely」。回测所有历史通谕得分 0%，这篇最高飙到 40%。「教皇花了 4.2 万字告诫不要把人类变成 AI——结果通谕本身部分就是 AI 写的。连他都防不住。」

01:34:10 收尾

真正的危险不是 AI 取代人，而是人主动把自己 AI 化。

三年时间，AI 如洪流裹挟了所有人——Meta 的工程师、宿迁的快递员、秘鲁的传教士、罗马教皇。我们不是第一代被蒸馏的人，是第一代知道自己在被蒸馏、并开始为此谈判的人。

人物：
托马斯白 - “脑放电波”主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon - ”脑放电波“主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

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AI 应用：闪念贝壳

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2026 年 4 月底，DeepSeek V4 Pro 悄悄发布，几天后宣布全系 2.5 折、缓存命中永久 1/10，后续永久降价。同等性能下，它的价格是海外模型的几十分之一，国产旗舰的 1/2 到 1/4。当所有人都在算「DeepSeek 赚不赚钱」的时候，我们找到了独立开发者 Erlich。他做了 DeepClaude 和 Proma，一个人加一个实习生，从五一假期开始看着DeepSeek逐步占了他平台用量的 90% 以上，活跃用户量翻倍。他用两次「吃到DeepSeek红利」的经历，讲清楚了 DeepSeek 的降价底气从哪来、套壳为什么不是贬义词、中转站的灰色生意有多危险，以及为什么「不拿投资」可能是当下理性的选择。

01:45 一个「二流程序员」的两次红利

很多的技术可能都是二流的人才会得到非常大的红利，二流的人逐渐变成一流的人。

Erlich 软件工程毕业，觉得自己代码写得烂，做了产品经理。一年里只有一半时间在正经工作，另一半在做自己的小项目、看其他公司。

22 年底 ChatGPT 发布后开始重新写代码。「过去一直学不懂的概念，立即通过实践就可以学得懂了。」

从复制粘贴 ChatGPT 代码开始，23 年 6 月跟 AI 聊天聊出一个 RAG 客服产品，顺利上线。

24 年进入 Cursor 和 Windsurf 时代，25 年初 DeepSeek R1 发布后做了 DeepClaude——把 DeepSeek 的推理和 Claude Sonnet 的代码生成串联起来，成了他第一个爆品。

26 年 4 月 DeepSeek V4 Pro 发布、价格打到 2.5 折，他的 Proma 日消耗从 8 亿 Token 飙升到 40 亿，活跃用户翻倍。

05:33 DeepClaude：把两个模型「连起来」的偶然之作

我是不是可以把这两个模型连在一起，就只要 DeepSeek 的思考，用 Sonnet 作为输出？

起因：群里有人分享了用 DeepSeek 做 planner + Claude Sonnet 做执行的评测，准确率远超单独用 Sonnet。但那个 demo 不支持 OpenAI 兼容接口，Erlich 当天动手重写了个兼容版本。

后来泛化到所有模型组合：DeepSeek + Gemini、DeepSeek + Claude。

Nixon 从那个时间点开始把脑放电波的 show notes 和文字稿全部切给 AI 写。一期节目的文稿生成成本大约 50-100 块人民币——「你知道模型很聪明，你巴不得一次性喂它七八万字，它哐哐哐跑掉 50 块钱的成本，吐出来一个你能用的东西，这个爽感维持了非常长的一段时间。」

用户群里有大量写小红书文案的运营（一天几百上千条）、写论文做润色的学生、还有专业作者。

14:37 从中转站到桌面 Agent：Proma 是怎么来的
那一整晚没有出现任何一个错误……我一下觉得，哇，这个世界不一样了。
25 年 10 月 Erlich 在全国跑 WebCoding 活动，帮两家公司做 demo 时接触到 Claude Agent SDK。20 分钟搭出一个能投入使用的 demo。

同时发现 DeepClaude 用户开始流向 Cherry Studio 等有内建 agent 渠道的产品。「用户不需要一个 API 中转站了，他们需要一个有界面的东西。」

Claude Code 碾压 Cursor 的关键：不假设上下文集中在某个打开的 Tab，而是先探索整个代码库再做修改；开发者 Boris Cherny "左脚踩右脚"自我迭代，一天发5-10个版本。

Proma 内核是 Claude Agent SDK——和 Claude Code 同一个内核，但套了普通用户能用的图形界面。

和 Claude Code 的核心差异：Claude Code 的目标用户是程序员，用终端 UI；Proma 的目标用户是「不想装命令行的人」，以及需要用国产模型的国内用户。

「我们只需要加一句话，就是『你在积极用 sub agent』，就可以做得比 Claude Code 还好。」——这就是 harness 工程的价值。

28:30 DeepSeek V4 Pro：悄悄发布，然后打了 2.5 折

我最开始都不相信，因为我并没有在任何公开的渠道看到这种新闻稿。

4 月 24 日 V4 发布当天，Erlich 是在用户群里看到消息才知道的。「我感觉他完全不想要自己有什么声量。」

一天之内完成接入。第一感受是快——「首 token 可能一两秒之内就会回来，一两秒里边有绝大部分都是网络延迟。」

价格时间线：4/25 上 2.5 折（原定 5/5 结束）→ 4/26 上全系输入缓存命中永久 1/10，可与 2.5 折叠加 → 4/28 把 2.5 折延长到 5/31 → 5/22 永久降价

五一期间用量不降反升：假期第一天 8 亿 Token，每天比前一天高，五一中点冲到 40 亿。DeepSeek 在 Proma 平台上的用量占比超过 90%。

33:36 几十倍价差是怎么来的：缓存、稀疏注意力与国产芯片

Tokens 价格每个季度大概以 30-40% 的速度在下降，3 到 5 年内还有 1-2 个数量级的下降空间。
Opus 4.6/4.7 平均每次请求成本差不多是一块钱一次。DeepSeek 这一轮的话，每次请求成本差不多就是几分钱到几毛钱。

账面价格：输出端 DeepSeek V4 Pro 是 Claude Opus 4.6 的 1/30（2.5 折期间），输入端是 1/12。缓存命中时拉到 144 倍。

Claude 的缓存机制拖了后腿：缓存写入额外收费，时间隔得越久越贵。Nixon 一天用三四次、每次隔三四小时，实际体感接近百倍差异。

Erlich 后台数据：Opus 4.6/4.7 平均每次请求成本约 1 元，DeepSeek V4 Pro 几分钱到几毛钱，便宜的甚至显示 0.00。

V4 Pro 低价背后的技术栈：DSA 稀疏注意力（不看所有上下文，先扫索引再精读）→ CSA 压缩稀疏注意力（KV 缓存先压到 1/10 再存显存，只解压选中的部分）；Ingram 把静态知识存 CPU、动态知识存 GPU；3B 小模型 OCR 实现 10 倍无损图片压缩。

华为昇腾 950 超节点预计下半年批量上市，硬件成本在英伟达 1/4 以下。DeepSeek 在 V4 价格表下方直接预告：昇腾 950 上市后 Pro 还会大幅降价。

同期腾讯 CodeBuddy 企业版 5/15 涨价 154%。「算力侧在涨，不是降。」三种商业模式已分叉：DeepSeek 走「模型即心智」（不靠 API 利润），智谱/Kimi 走「API 是主营收」，阿里/字节走「云 + 模型一体」。

49:23 套壳与中转站：去污名化、灰色生意与消费者防坑指南

一个产品如果你爆火了，你每天要处理几十几百个 PR 的时候，你的产品已经没有任何理念了。

「套壳」的贬义来自投资人叙事，不是普通用户。Erlich 的判断：壳的核心价值是帮用户收集、处理和整理上下文——GPT 和 Claude 的应用端不可能为每个人生成单独版本，所以壳永远有价值。Skills 火了之后这个价值更成立。

中转站三层生态：最底层是闲鱼上 1 元抵 20 美金的 API Key（来源可能涉及谷歌邮箱薅试用、信用卡盗刷）；中间层是开发者自建的 NewAPI 套壳站（保守估计国内几万到十几万个）；顶层是中国移动、电信、猎豹移动（EZ Router）、孙宇晨和特朗普家族等正规军入场。

中转站三大风险：① 挂羊头卖狗肉——2026 年 3 月 CISPA 论文实测 45.83% 的节点通不过模型身份验证，你的 Opus 4.6 可能是国产 model 冒充的；② 跑路——Erlich 自己被坑过多次，「后来就算了，我们不如优化一下 DeepSeek V4 Pro」；③ 提示词注入木马——中转站可以在中间插入提示词，让 agent 无脑执行、给你的电脑装软件。

「所有在用中转站的朋友，如果你自己不是非常信任的话，机密信息不要去用它。涉及到登录、验证、密码这类的。」

1:11:28 不拿投资、不追风潮、每次多写半句话

我觉得到今天来讲，其实没有什么东西真的是颠覆性的。可能 22 年你能跟着 ChatGPT 一起通过复制粘贴的方式写代码，到今天你只是用了 agent，它只是更快了一点而已。

给普通用户的建议：找一个顺手的产品（豆包、Kimi、DeepSeek 都行），用它解决一个你工作里实际遇到的小问题。每次尝试多做很小很小的迭代——「哪怕每次多说一句话，或者是半句话，这种级别的改进都是远超任何 agent 的。」

Erlich 不拿投资的原因：拿了就要一轮接一轮地拿，承诺 5 倍、15 倍、几十倍增长，然后被迫招人、被迫演戏。「如果我们一旦往那个方向去走的话，我肯定会损失很多我现在觉得我有连接的用户。」

他的计划：赚到钱后成立一个小基金，投给「心地善良朴实、在一线做事、不想做多大规模」的独立开发者。「我可能攒到几千个人，我们两三个人就活得很好了。我的时间才刚刚展开，我才 30 岁。」

人物：
Erlich - Proma（https://proma.cool/，最丝滑的 套壳 Agent）开发者，个人网站 https://erlich.fun/

托马斯白 - “脑放电波”主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon - ”脑放电波“主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

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在58同城约了个机器人上门做保洁，来的不只一台机器，还自带工程师、保洁阿姨和货拉拉司机。这一期不只有自变量的保洁机器人。去年在北美花60美金30分钟体验了一次机器人按摩，回头一查，那家叫Aescape的公司今年4月破产了。维他动力的Vbot机器狗也开始大规模交付了——4000台，占去年行业产能的五分之一。三段亲历，同一个问题：消费级机器人离"有用"到底还有多远？
后半段我们扎进了行业数据策略的争论。Jim Fan在红杉闭门会上说VLA已死，世界模型才是出路。我们还扒了最近Figure、Generalist、Genesis AI三家放出的demo——这些视频看起来一个比一个强，但在真实场景里的表现，我们存疑。
02:00 自变量机器人上门：149块3小时，谁在干活？
一台机器人进门要三个人伺候：工程师、阿姨、货拉拉司机。
58同城APP预约，目前只开放深圳。149元含一位保洁阿姨+一台双臂机器人+一位随行工程师。阿姨收拾厨房厕所卧室，机器人只负责客厅——过不了门槛、挤不进卧室。

机器人是轮式底盘，宽50cm长80cm高约1.5m，重几百公斤。两个夹爪能从地面夹到1.5m高，工程师得用货拉拉运、用斜坡推下车，"抱是抱不下来的"。

它在客厅干了这些活：把倒地书包拎起、拉上拉链（夹了3次）、三个书包摞一摞、叠了五六件衣服（每件5到10分钟）、茶几杂物归类后丢垃圾、餐桌杂物叠成半桌、临走把门口鞋摆好。中间死机一次，停了20分钟。

机器人完全静默——没有音响，零交互。托马斯白没法给它派活，"他进来就直奔沙发开始干，我没有做任何表达"。背部USB口插着一个4K HDMI发射器（用来回传画面和遥操指令），工程师自带了华为5G路由器组网。

10:00 拉拉链那一幕：惊艳是真的，推测有人在遥操
我给遥操的大哥点个赞了，手法真好。
书包拉链是拉上了。从地面拎包→放沙发→夹拉链（失败两次）→换到侧面夹→成功，整个过程2分多钟。动作精细程度远超目前任何全自主模型的公开水平。

托马斯白中间说了一句"这个可以放在旁边的箱子上"，机器人大约2秒后转头找到那个箱子放下，感觉"后台有人在听"。

中间停住过一次，工程师查网络、联系公司，约20分钟恢复。

行业惯例：1X的人形机器人进家100%遥操，智元2025年展示的做三明治也是遥操，Tesla Optimus那次倒啤酒后来也被爆是遥操。Nixon："凡是看起来太完美的家用机器人现场，默认它有遥操背景是更合理的判断。"

叠衣服的表现倒像自主尝试——不是人类叠法，不甩不抖，左抓右抓，叠得"比我儿子还差点"。托马斯白的猜测：拉拉链这类精细活是遥操，叠衣服这种标准化任务可能切到了世界模型在跑。皮沙发脚托很滑，衣服下半截接触台面后还会被拉移位。烘干后带皱的不同面料，跟实验室里轻薄垂顺的T恤完全是两码事。机器人没有"甩"这个动作能力——而叠好衣服恰恰需要抖和甩。最后那叠衣服只能说变成了方形，里面的皱褶全在。

33:00 按摩机器人为什么死了？Aescape的1.57亿美金教训
像在工厂里被按摩。节奏、节拍、运行声都像车间设备。
Aescape，2017年成立，Equinox健身房和四季酒店有部署，30分钟60美元。上个月申请破产，累计亏了1.57亿美元，融了1.2亿，资不抵债。

Nixon去年10月体验：先上网填衣服尺码，到店换上紧身瑜伽服，摘掉项链摘项链、Body Scan，塞好衣角。躺在床上，左右两个"螃蟹钳子"机械臂开始从上到下、从轻到重地滚。咔特咔特的充放气声+散热风扇嗡嗡响，背景放着冥想音乐也盖不住。

力控粗糙。机械臂无法像人手一样一会儿用手掌一会儿用骨节调节压强，力道偏大时Nixon只能自己往下滑来躲。触觉也没精细到能感知衣服材质——所以才必须让客人穿统一面料，"用流程兜底感知能力不足"。

一周只能约三天，剩下四天机器在维护。"一台机器7天只干3天活，单店利用率直接腰斩。"商业模型里回本周期、维护成本、场地分成三项一算，根基本来就是裂的。

41:00 Vbot机器狗量产
5月8号首批500台下线，5-6月产能冲到2500台/月，四千台进家庭。Pre-A轮近5亿元，目前消费级具身赛道单笔最大。CEO已明确下一站在做全尺寸人形机器人。

Nixon在上海长宁来福士探店，商场草地和教堂广场上牵着遛了15分钟。四种跟随模式：稳态（要使点劲拽）、省力（手腕一转就跟）、户外探路（机器在前）、跟随（机器在后）。UWB信标=远程牵引绳+跟随定位锚，内置麦克风能语音查询"来福士到长宁区政府怎么走"。

新配件包括静音组、防夹手设计、家庭守护（本地48小时存储），后续Openclaw SDK路线是"模糊指令→自动编程→完成任务"。

4000台=去年行业机器狗总产能的1/5。Nixon："量产是数据滚轮的入场券。硬件趋同后，操作系统和生态才是真正的护城河。"

45:00 数据游戏变了：从人手把手教，到iPhone绑头上拍
过去两年，行业靠VR遥操攒数据起家——让操作员戴着VR头盔用手柄控制机器人做动作，录下来当训练样本。这条路走到头了：单工位年运营50万+人民币，建1000个工位也凑不到100万小时；遥操员没触觉反馈，成功率只有1/3；动作慢、动作僵，抖衣服这种依赖速度的任务永远学不会。

2025年出现拐点。单目人体姿态估计成熟，iPhone第一人称视频能精准提取21个手部关节——戴着手机正常干活就能产训练数据。英伟达EgoScale的配方：2.1万小时ego视频做预训练（主食），加50小时数据手套（精细对齐），加4小时遥操（校准锚定，不到0.1%），就训出了符合scaling law的模型。

Build AI，一家18岁哥大辍学生创办的公司，把iPhone和头戴相机绑在亚洲数千名工厂工人头上。去年10月开源1万小时，年底扩到10万小时，今年目标100万小时。这本质上是把"采人类视频"做成了流水线生意。

三条线都在跑，只是权重在变：遥操→黄金数据（微调锚定用），ego视频→基础数据（预训练主粮），Human Data多模态→核心数据（力觉触觉全身动力学）。Jim Fan给的金字塔很直白：塔尖遥操最难扩展，塔基第一视角视频千万小时级别起步，"饭在塔基"。

01:00:00 Jim Fan的“暴论”：VLA已死，WAM当道
可乐罐放在Taylor Swift照片旁边——这是VLA最高光的demo，也是天花板。
VLA（Vision Language Action）的根子是让语言模型理解物理任务。Jim Fan在红杉闭门会上直接给VLA画了个墓碑RIP。原因很简单："绝大部分参数给了语言"，而语言在物理世界里是有损压缩——"把可乐罐放在Taylor Swift照片旁边"这种任务靠语义指代能行，"把这件衣服叠成刚好能塞进抽屉的样子""绕着这盆花的形状擦桌子"——全是"差不多""刚好""大概"，文字编码不了。

WAM（World Action Model）替代思路：预测世界下一帧画面，让动作微调把预测兑现成执行。"如果模型预测的下一帧是对的，动作通常就是对的。"作品Dream Zero，Jim Fan说这是"机器人的GPT-2时刻"。

01:11:00 实验室里的Demo：精修画面和真实世界之间隔了多少次摆拍？
我们不知道是不是遥操摆拍了十多次，最终给你剪一段出来。
Generalist（GEN-1）放出6个特定任务99%成功率，背后是50万小时人类动捕数据。仔细看：只有T恤折叠、吸尘器维护这6个任务到了99%。其他任务泛化能力未知。全程没有语言参与——"没有语言就没有目标，机器人其实不知道自己在干什么。"

Genesis AI（GENE-26.5）打蛋、切番茄、做奶昔，多数子任务90-95%。打蛋和刀转移番茄两项最难的只到50-60%——打蛋刚好是"特别讲究触觉和手感"的动作，这两项做不好，离真实厨房还很远。公司自己说的是"30秒复杂技能=几小时人类数据+不到半小时机器人执行数据"，路径是人类预训练+少量机器人适配+仿真闭环（他们原本就是仿真平台出身）。

Figure（Helix-02，5月8号放出）双机协同卧室整理：开关门、挂衣服、收耳机、倒垃圾、推椅子、盖被子，不到2分钟。画面精美，布景专业，打光讲究，像一个广告片。"考虑到今天机器人的遥操如此普及，我们不知道它真实的能力边界在哪里。"

这三个Demo都是在实验室条件下精挑细选的展示。播客前半段聊的那三台机器——自变量保洁干3小时死机、Aescape一周坏四天、Vbot机器狗遛狗体验——是任何普通人都能上手体验、看到所有失败和局限的真实产品。精选画面和完整工作日之间，差的不是技术参数，是"能不能在全天候、无人值守的条件下持续工作"这道最硬的门槛。

相关视频：
自变量机器人发布会

北美机器人按摩

维他动力 vbot

【红杉AI Ascent 2026】 英伟达Jim Fan：机器人领域的终局

Generalist AI发布GEN-1！一脚踹开“精通物理任务”的大门，1小时数据，成功率达到99%_哔哩哔哩_bilibili

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本期是针对机器人上下肢技术盘点的下肢（运动控制）部分
上肢（灵巧操作）部分请收听这期节目：和NVIDIA、Sharpa谈灵巧手：从削苹果到Scaling Law，机器人离"有手感"还有多远？-Vol94
2026年北京亦庄人形机器人半程马拉松开跑，打破人类半马世界纪录，去年比赛的前三名今年连关门都进不了。本期节目从现场带来20个现场观察、技术与行业判断——从跑姿、构型、散热、自主导航到「为什么机器人一定要人形」，以及荣耀这个手机厂商为什么能闯进机器人领域。
01:47 赛事背景与成绩：去年冠军今年当关门机器人
「去年只有6支机器人完赛，第三名跑了三小时三十五分钟。这个成绩放在今年——只能作为关门机器人。」 2026年参赛超100支队伍，冠军荣耀「闪电」（自主组）以50分26秒完赛，打破人类半马世界纪录（人类纪录：基普利莫，57分20秒，2026年3月）
遥控组冠军荣耀以48分19秒冲线，乘1.2系数后排名第九；前三名全部来自自主导航组
规则细节：自主组系数1.0，遥控组系数1.2；换机器人首次罚15分钟；换电不罚时但计时不暂停
去年天工冠军靠的是跟着背信标领航员的UWB半自主导航，今年全自主——连保障车都追不上
现场直击：开车追机器人，没追上
「我在两点五公里处等着，过了一分钟才看到人影慢慢过来——在那个点就已经拉开一分钟的距离。」 Nixon 从起点附近跑到4~6公里处的补给点，下车时跑得快的机器人早已过去，能看到的全是「老弱病残」
遥控手去年是闲庭信步跟在后面，今年速度超人类极限，全部改坐高尔夫球车；部分宇树队用笔记本摁方向键遥控，为了实时看内部参数
备用机器人被安全带绑在保障车最后一排，「像个观众一样坐着」
10:40 跑姿观察：快不等于美，下肢还没有泛化
「人类跑得最快的，一定也是最美的——但机器人今天还做不到又快又美。」 前几名机器人入弯瞬间普遍有短暂「停顿」，切换 policy，相当于电脑切换任务时的 loading
过弯时机器人无法整体倾斜，只能靠下肢呈倒V字形补偿——根本原因：脚踝左右自由度被拿掉，无法提供足够向心加速度
荣耀「元气仔」，使用马拉松运动员动捕数据训练，央视直播解说称「跑姿像女性马拉松选手」
强化学习+模仿学习（AMP）让跑姿越来越像人，但 retargeting（仿真到真实机器人的映射）的损失是跑姿不够好的根本瓶颈
29:43 构型之争：翘臀派 vs 三角裤派
「前三名都是那种翘臀，荣耀、宇树H1、天工——已经有点超越仿生学了。」 适合高动态奔跑的构型：髋关节宽、臀部后翘（「青蛙翘臀」），荣耀闪电/宇树H1/天工均是此构型
宇树H2和特斯拉擎天柱是另一派：「三角裤」构型，更接近人体外形，适合日常行走和精细作业，但不适合高动态跑步

「刀锋战士」：碳纤维C型弹性脚板（仿义肢），理论上最省力，但最终名次不佳——算法与材料弹性配合未到位

托马斯白 观点：这不是超越仿生学，而是像短跑运动员/长跑运动员/举重运动员各自发展出了不同体态——仍然是对人类的分场景模仿
35:55 散热战场：水冷、干冰与自带烟雾
「有的机器人赛前在关节位置放了干冰，跑着跑着就自带烟雾效果——搞不好有人以为着火了。」 今年头部队伍全部收敛到液冷方案：背后超大风扇+软胶水管连至膝踝关节
没用水冷的基本进不了前十；部分队伍跑一段就停下来，工作人员手持「涂鸦罐」往关节处喷降温喷雾
电机散热是核心瓶颈：往复运动导致发热，有效散热面积不足，制约电机持续输出功率
38:20 荣耀为什么赢：手机厂商的可靠性体系
「荣耀的6台机器人全部完赛，撞了护栏、担架都出来了，结果迅速恢复步态完成最后200米冲刺。」 手机厂商的跌落测试、散热经验、工业制造一致性，直接平行转移到机器人——这是初创机器人公司短期内补不齐的
电机扭矩达400牛米（官方采访数据），相当于汽车发动机水准，且全部自研自产
ID设计：「蚕蛹/机甲风」外壳兼顾风阻系数，整体完成度远高于大多数参赛机器人
「极海战术」的另一面：头部团队派6~8台机器人参赛，本质是 policy 未收敛+一致性未达标时的风险对冲
46:25 遥控与导航：看起来和开车一样，实际上不是
「我以为封路的赛道应该很简单，但它识别到障碍物、切换 policy，结果两台机器人把赛道堵死了。」 首摔事故：宇树机器人摔倒堵赛道，天工机器人避障时切换 policy 失败，连环倒地
日夜训练环境差异、赛道旁人群张牙舞爪、阳光直射——这些 corner case 在仿真中模拟了，但 SIM to Real 的 gap 仍然存在
今年自主组普遍采用 RTK（厘米级局域GPS）+ 激光雷达 + 视觉避障的多传感器融合方案，比自动驾驶面对的环境更复杂
52:12 下肢的历史以及为什么重要：它不是坐骑，是上肢的一部分
「Figure AI 的 Demo 里，机器人用屁股顶了一下洗衣机的门——因为腿在那里，所以屁股才能在那里。」 为什么一定要人形双腿：通过性（台阶/窄道/侧身进储物间）、重心稳定（盘式底盘需几百公斤才不倒）、人类社会环境完全为双腿设计
下肢不是坐骑：腰部前弯需要下肢固定支撑，两腿叉开才能让上肢伸够目标，「用屁股顶洗衣机门」也是下肢在工作
2026年初投资圈对下肢领域「回春」：运控新成果涌现，部分投资人重新关注下肢方向创业者——「跑得更快更强的冲击感，目前还是下肢更猛」
本期是针对机器人上下肢技术盘点的下肢（运动控制）部分
上肢（灵巧操作）部分请收听这期节目：和NVIDIA、Sharpa谈灵巧手：从削苹果到Scaling Law，机器人离"有手感"还有多远？-Vol94
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