十字路口Crossing

🚥 我很爱听创业故事——成功的、失败的、峰回路转的、还没有答案的，我总能从中听出几分共鸣与启发。
上半年，「十字路口」邀请了很多新一代 AI 创业者，他们分享的多是从 0 到 1、踌躇满志的出发故事。但接下来一段时间，我想邀请更多已经翻越山丘的创业者，听他们讲讲一路走来的经历。
➤ 本周「十字路口」的嘉宾，就是上个月刚完成新一轮融资、估值来到 110 亿美金的 Airwallex 空中云汇的首席营收官（CRO）吴恺。他和我们分享了这家由华人创办、从墨尔本起家的公司如何用 11 年时间从 0 成长到 110 亿美金估值的几个关键抉择：拒绝 Stripe 收购、咬牙亏损四年先铺全球网络、坚持在全球各地用当地人做管理者等等。
这几个关键抉择很打动我，因为它们本质上都在追问每一位创业者可能都会遇到的同一个问题：当「钱」与「愿景」、「赌注」与「风险」同时摆在面前时，你会怎么选？
如果你也在做一件短期看不到回报、但相信长期的事，这期会给你一点具体的力量。
故事以外，我们当然也聊了很多 AI。在进入百亿美金俱乐部之后，Airwallex 的优势叠加上了时代机遇：**AI 正在把全球金融推向一个「关键拐点」。**因此，本期播客，我们重点讨了 AI 正在如何改变科技金融行业：
Airwallex 正在支持大模型公司：Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek 等。多模型切换、阶梯费率、高峰低谷双倍定价、实时动态计费等新需求，如何倒逼金融基础设施升级？

过去需要 10 个金融 SaaS 才能完成的费控、会计、收入确认、对账、计费等流程，未来会被一个 Agent 入口取代吗？

ChatGPT Finance 发布后，「金融超级智能入口」的竞争格局将如何演进？

Airwallex 连续发布的 Kai、AgentOS、T:0、Airi 等 AI 金融产品，分别是什么？

Airwallex 连续收购 Leapfin、OpenPay，并持续推进更多收购。其积极布局背后的核心，究竟是为了获取哪些关键资产？

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🟢 00:42 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Airwallex，以及 CRO 的职责
🟢 02:10 服务 Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek
大模型公司的需求有何不同？

为什么这件事不是模型公司自己算？

🟢 05:02 一杯咖啡，如何变成全球支付网络
一笔汇款不论大小都可能收取 20–50 美金，创始人的姓名还曾因为与制裁名单同音而让汇款反复被卡。

同一时期已经有 Wise、Revolut 等玩家看到机会，Airwallex 后来靠什么走出不同的路径？

🟢 09:24 亏四年，先把全球网络铺出来
如果只做东南亚，也许早就盈利了；Airwallex 从 Day One 选择的却是先覆盖全球。

很多区域支付网络最终卖给了 Visa、PayPal 等巨头，他们为何不卖？

🟢 13:12 投资人觉得这个“全球银行”愿景疯了
只做资金转移太底层，能直接使用的企业有限；那么 Airwallex 的战略决定是？

多条产品线可以同时铺，但每一条都要砍到最小可用——判断“垂直还是全栈”的第一性原理，是什么？

直到 2021 年，成立第六年，Airwallex 才真正等来全球银行产品的 PMF。

🟢 22:55 财务自动化，从工程团队变成一个运营人员
过去只有中大型企业值得搭工程团队做财务自动化，AI 正在把这件事变成中小企业也用得起的能力。
Airwallex 的 AI 助手 Kai 内置在 Airwallex WebApp 中，可以分析财务政策、优化流动资金、搭建费用工作流，也能直接排查付款为什么没有到账。

AgentOS 则通过 CLI、API 和 MCP，把底层金融能力开放给企业自己的 Agent。

Kai 上线约一个月后，他们看到了一个什么样的早期信号？

🟢 27:14 SaaS vs Agent
为什么 10 个财务 SaaS，会合并成一个 Agent 入口？

原来 5 个财务人员使用 10 套软件，未来呢？

单点 SaaS 的数据彼此割裂，到了 AI 时代反而会成为致命弱点：没有跨流程数据，它们的 AI 就会更“笨”。

T:0 想让公司从第零天就拥有迷你 CFO，Airi 则从一键结账走向面向消费者和 Agent 的智能钱包。

🟢 32:17 数据、人才、流量：金融入口的三张牌
Airwallex 收购 Leapfin 和 OpenPay，看中的是什么？

ChatGPT Finance 想连接金融平台，平台却必须权衡：是借它的巨大流量服务更多客户，还是保住自己的数据与入口？

当模型越来越像通用商品，金融超级入口最终会长在哪一层？

🟢 37:23 拒绝 Stripe 收购，也拒绝过早赚钱
B 轮时，Stripe 曾想收购 Airwallex；真正困难的不是执行，而是在钱和愿景同时摆在面前时做选择。
2018 年公司收入几乎为零，吴恺却做出了一份通往十几亿美金收入的财务模型，当时有投资人直言“绝不可能”。

六年后回看，实际增长曲线与那份预测只差了约一个半季度。如何做到的？

当市场足够大、公司已经就位，剩下的问题是什么？

🟢 39:31 13 亿美金 ARR 之后，争夺金融超级入口
Airwallex 的 ARR 约 13 亿美金、年增速约 74%，行业毛利约七成；按约 8 倍 P/S 计算，吴恺认为 110 亿美金估值并不高。

74% 的年增速来自哪里？

除了 Airwallex，还有哪些公司拿到了成为“金融超级智能入口”的入场券？

🟢 43:07 全球化，选对本地人
全球化最难的是什么？踩过最大的坑是什么？

如何选择优先进入哪些国家/市场？

亚洲 vs 欧美的不同流量策略是什么？

🟢 49:18 从 110 亿到 1000 亿
Airwallex 目前拥有 20 多万客户，下一道台阶是达到 100 万客户规模。

产品也要从帮助财务人员完成操作，继续走向能够主动提升效率的 Intelligent Finance。

如何成长为一家估值 1000 亿美金的公司？

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🚥 没人喜欢等待。
模型越强，推理加速就越重要。
这一期，我们聊「推理加速」。
本周「十字路口」的嘉宾是生数科技的张金涛。月初，他带队发布了 Vidu S1——一个实时交互视频模型：上传一张照片，无论是人物、动漫角色，还是一只宠物，都能变成一个可以和你实时视频通话的 AI 角色。
Vidu S1 很快，快到生成速度超过播放速度，并且支持无限时长。这是怎么做到的？
金涛在播客中分享了自己这几年一条清晰的技术主线：从 SageAttention（GitHub 3.5K 星标）、TurboDiffusion（GitHub 3.6K 星标），到 TurboServe——一整套系统级方案，为 S1 实时交互提供底层支撑。
此外，金涛也分享了他对整个 AI「推理加速」领域的观察和判断。
其实这期有意思的，不只是技术。
金涛今年 26 岁，还是清华在读博士。真正把他带进「推理加速」的，是一个很朴素的判断——当大家都默认 FlashAttention 已经把 Attention 算子做到极致时，他却发现：显卡上明明还有更快的计算单元没被用起来 ——「这么明显的收益，为什么没人做？」
所以这期节目，你也可以把它当成一份「年轻研究者样本」来听：在变化极快的 AI 领域，怎么找到自己的方向、怎么判断什么才是「最正确的事」，又怎么把它一路做到最前沿。
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🟢 01:40 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、Vidu S1，以及在生数科技负责的工作
🟢 02:48 硬件上明明有更快的计算单元
“为什么没有人做？这是很明显的一个收益。”
当大家认为 FlashAttention 已接近极致，张金涛发现 GPU 上仍有更快的计算单元没有用于 Attention。

语言模型早期的 Attention 更受显存传输限制，视频生成模型却严重受计算速度限制。

SageAttention 要同时解决底层 GPU Kernel 编程和低比特计算的精度损失，最终成为即插即用的加速方案。

🟢 06:15 从 SageAttention 到 Vidu S1：三层加速
算子层：让 Attention、线性层等计算尽可能逼近硬件上限。

模型层：通过步数蒸馏和稀疏 Attention，把 Diffusion 去噪从约 50 步降到 4 步。

部署层：解决多卡并行、通信与计算重叠、用户请求调度。

SageAttention 后来成为事实上的行业标准；TurboDiffusion 推进模型加速，TurboServe 负责流式视频的集群部署。

🟢 11:24 Vidu S1 不只是快
“生成速度需要大于播放速度，它才能做到实时生成。”
普通视频模型等待很久生成一段成片，流式模型则要根据用户输入逐帧生成。

Vidu S1 实现 540P、25–42 FPS，并能在消费级显卡上运行。

比速度更难的是无限时长：生成一两个小时后，画面仍不能漂移或崩坏，还要持续正确回应用户。

实时交互是第一目标，当前阶段可以适度牺牲画质，但不能牺牲速度。

🟢 15:21 “未来我们的视觉娱乐信号，会被 AI 生成的内容充斥掉。”
电影和短视频是预先生成的离线内容，聊天、恋爱、游戏和日常生活则充满实时视觉互动。

离线视频可以共享播放，实时视频需要为每个人生成不同内容。

张金涛判断，实时交互视觉娱乐的需求会比离线内容更大，而且这条路径已经势不可挡。

🟢 17:30 一只狗和一个游戏搭子
用户已经开始上传宠物图片与它聊天，也有人让二次元角色实时观看游戏画面、陪自己玩游戏。

Vidu S1 能理解输入的视频流；把电脑屏幕传给它，它也可以成为看懂 Coding、微信和 Notion 的“程序员鼓励师”。

🟢 20:05 推理加速不只是算子
算子加速之外，还要用稀疏 Attention、MoE 和蒸馏减少模型本身的计算量。

流式 Diffusion 会引入 KV Cache，还要处理用户随时进入、退出，以及多机多卡的集群调度。

TurboServe 对应的正是 Serving 层：把计算图、通信与请求调度组合成真正可部署的系统。

🟢 24:39 推理加速的未来，属于更底层和更上层
“推理加速的未来，还是属于更底层和更上层。”
中间的算子层会随着编程工具进步逐渐收敛；更底层是面向通用或特定模型设计芯片，更上层是用算法直接减少计算。

像 Taalas 这样针对特定模型做硬件设计，本质是在通用性与极致效率之间取舍。

真正有壁垒的加速需要软硬件 Co-Design：只懂算法，很难判断方案在真实硬件上是否有效。

🟢 28:28 中国视频模型的领先原因
Transformer 之后，模型结构逐渐收敛，差距更多来自数据量、数据质量、偏好对齐和数据是否容易学习。

低质量数据不只是没用，还会污染模型；高质量解释能让模型更快学会关键概念。

中国的短视频、直播与电商生态既产生真实需求，也沉淀了更丰富的视频数据；张金涛认为中国视频模型公司目前领先美国。

🟢 33:10 世界领先，是把每个环节都做对
“知道世界上最正确、最领先的方法是什么，然后把它正确实现出来。”
朱军让他理解，GPT-3 的成功不是靠某个神秘技巧，而是把每个环节都推到极致。

两行有问题的代码就足以让实验失败；负责人必须能判断方案是否正确、实现是否到位。

带团队还要看见每个人真正想要的是工资、Credit 还是成就感，再从第一性原理协调不同部门。

🟢 37:54 一行代码，速度快一倍
“视频生成得跟之前像素级一模一样，但端到端推理速度快了一倍多。”
在清华安静的楼里，他一个线程一个线程地排查底层问题，终于让 SageAttention 跑通。

把 Vidu 里的 FlashAttention 换成 SageAttention 只需改一行代码，输出保持像素级一致，端到端速度却提升一倍多。

他立刻把结果发给陈建飞和朱军；后来又带队负责 Vidu 推理与 S1，把这段经历形容得“像在创业”。

这段最快乐的科研时光，也来自朱军给出的方向、资源和自由氛围。

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🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊。一路上的风景和松弛，让这场对话聊出了很多平时聊不到的东西。
🚥 本周「十字路口」的嘉宾，履历"离经叛道"到有点不像真的。
他是英灵殿创始人 Odin。 高中辍学、在家自学考上浙大；本科修了药学和物理两个学位；两度从硕士项目离开；又申请进了 David Baker 实验室——然后 Baker 很快拿了诺贝尔化学奖，而他选择了离开，投身 AI for Science 的创业，短时间内融资数千万美元。
他给自己起名 Odin（北欧神主），给公司起名"英灵殿"（战士英灵集结、迎战诸神黄昏的地方）。他说："如果神存在，那我又如何能容忍自己不成为一个神？所以神是不存在的——如果你能创造万物，你就是神。"
一路上，他抛出了一连串金句：
谈创业动机："创业本质上是我对世界的一种不满。"

谈离开诺奖实验室："对于我来讲，它是一副玉做的枷锁，很好看，但它限制我变得伟大。"

谈世界观："世界不是草台班子，它是一个随机游走的粒子——你要做的不是撞对方向，而是尽快收敛到下一个碰撞点。"

谈融资与诱惑："你在融资的过程中，很容易被异化——你到底是面向 VC 的创业，还是面向市场的创业，还是面向自己的创业？"

我们还聊到了他想做的"全模态分子世界模型"和"通用科学人工智能"，本质是想造一台"新时代科学发现的蒸汽机"，把人类的科学进程压缩上百年；也聊了佛法、姜文、《禅与摩托车维修艺术》，和他挂在嘴边的那句——"两眼一睁就是干。"
这是一期关于野心、初心、反叛，以及一个年轻人在 AI 时代押注「分子世界模型」的对话。你会听到一个研习佛法、头戴头巾的 00 后创始人，如何一边谈"修习戒定慧、熄灭贪嗔痴"，一边野心勃勃投身 AI for Science 创业的故事。
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🟢 00:28 快问快答：
年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍英灵殿、融资情况、团队规模、创业前经历
🟢 02:26 一个「将错就错」的名字
世界模型火之前，他们就叫「”分子世界“模型」。

为什么几乎所有人都只做蛋白、只做单一模态，而他偏要做全模态？他说：不是别人做不了，而是别人有「惯性」。

五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，都只是电磁力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？

五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，本质上可以归结于电磁相互作用力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？

「如果你能模拟并设计每一种模态的分子，从某种程度上讲，你就是在创造，你就是神」

🟢 08:00 一个本科生，8 个靶点，梭哈一轮
以前一个靶点配一个博士生，现在一个本科生带着做，8 连就解决了。

ODesign：「哥几个再有钱，就能把它做成产业」？

8 个靶点直接梭哈，每一轮都出 sub 纳摩尔级别的活性分子——AI 到底帮到了科学的哪一步？

「它最后不是取代人类，而是把人类从繁杂的工程化问题里解放出来，去 focus 那些更哲学、更基本的问题。」

🟢 09:41 「科学通用人工智能」
每天起床先吃四个鸡蛋。

佛陀教我三件事：「等待、斋戒、思考」——创业者为什么把日常过成了修行？

有一天你去医院抽血，多花 20 块，就能筛查阿尔兹海默症早衰——背后是什么样的模型能力？

这件事为什么「只有 2026 年才能做」？——答案跟技术拐点无关。

🟢 13:18 大家都在各自的领域「等风来」
AlphaFold、diffusion、宋飏那篇 SDE……哪一阵风，真正把 AI for Science 吹了起来？

药物管线看起来最赚钱，他为什么短期内坚决不做？「从一开始做管线，实际上容易变成药企的敌人，而不是朋友。」

30 人的团队，为什么 Day one 就配齐了 COO、行政、HR、甚至出纳？一个反直觉的组队顺序。

平台和管线看似二元对立，他却说它们「有机统一」——怎么讲？

🟢 21:23 我赌 Baker 会拿诺奖，然后我走了
待在一个刚拿诺奖的 lab 里，势头正好、资源涌来，他偏偏选择离开。

去之前就笃定 Baker 能拿诺奖，「这个信念哪来的？」——直觉，梭哈。

在西雅图雷尼尔雪山的阳台上，他想明白了一件事：那些美好的 title，是「用玉做成的枷锁，很好看，但它在限制你变得伟大」。

「平生不修善果，只爱杀人放火」——他为什么用这句话形容当时的自己？

🟢 24:58 像朱元璋造反，回沛县喊兄弟
1 月开始一个个打电话，靠什么把散落各处的博士生重新召集起来？

靠 title？靠钱？他说更多的是「信念、愿力，和历史上的 reputation」。

想象那件「真正伟大」的事：让本科生做出 professor 级别的科学发现，「新时代科学发现的蒸汽机」——这个类比从珍妮纺纱机讲起。

🟢 27:50 一切都是好事
「这是好事」是不是他的口头禅？他说自己早就抛弃了好与坏的二元对立。

「有好坏的是你自己的心」——境随心转，到底是精神胜利法，还是别的什么？

高三辍学，保留学籍在家自学，每天骑 10 公里去图书馆，山西的冬天不戴手套——他怎么一路考上浙大？

「我没有好的学习方法，我只是每天学 16 个小时而已。」

🟢 31:58 「拿诺奖秘诀」
他从 Baker 身上学到的「拿诺奖秘诀」，简单到有点离谱。

「你决定就好」：什么时候放权，什么时候拍板？

「做所有中国投资人都投得起的好企业」

硬科技的一号位「基本上只有一次机会」——大部分 research talent 都想等到三四十岁「一击必杀」，他为什么等不及？

🟢 37:25 创业就是修道，一直在做减法
融资的过程里，「你很容易被异化」。

面向 VC 创业、面向市场创业、面向自己创业——你选哪个？他坦白自己也动摇过。

VC 今天爱听什么故事？拼装世界模型、拼装 agent、再拼接 robotics、抗衰老……为什么这些都是「异化」？

投资人一路追问他的模型架构，他却说这事没那么重要：「架构是无常之物」——那什么才是彼岸？

一波 PhD、教授集体下海，他怎么看这轮热潮？「现在是战国时代，5 年后会有一个秦国大一统。」

🟢 48:18 为什么给自己起名叫「Odin」
Odin、英灵殿、诸神黄昏——一整套北欧神话命名背后，藏着一个不小的野心。

「如果神存在，我如何能容忍自己不成为神？如果你能创造所有分子，那你就是神。」

从蛋白，到 RNA、DNA，再到修改基因——「重编程整个生命」这条路，理论上能走到哪一步？

从无机物里创造出意识、创造出生命——伦理问题他怎么看？他说那还太远，制药只是「副产物」。

🟢 1:01:00 「何为祖师西来意？」
「你变得很有钱、很成功之后，还记不记得起一开始的初衷？」

头巾戴了这么多年，最初是为了嬉皮士文化，最后理由变得极其简单。

「在路上，比到达目的地更重要」——一个创业者，为什么把初心看得比什么都重？

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🚥 这是一期真格基金「此话当真」与「十字路口」的串台播客。
去年，十字路口的开年对谈播客提到 2025 年是 Agent 元年，现在距离那期播客过去了 500 天。差不多在第 100 天的时候 Manus 爆火，Claude 3.5 Sonnet 提供了 Agent 的基础；在第 300 天左右，Claude Code 刷屏。
到此时，第 500 天左右，Agent 领域的突破和新概念仍在不断井喷。这期播客，我们用一条主线尝试把过去 500 天的变化串起来：GUI 退场 → Headless 上位 → CLI 复兴 → Skills 封装 → Agentic Economy 萌芽。
我们试图探讨：在 Agent 元年的第 500 天，什么在消失，什么在诞生？
消失的可能不是 GUI 本身，而是“人必须在流程里当传送带”的前提；

诞生的也不只是新产品形态，而是一整套新的分工与定价方式：Headless 工作流、CLI 复兴、Skills 封装、以及正在成型的 Agentic Economy。

本期嘉宾：钟天杰(真格基金投资总监)、归藏(AI 开发者)
如果你想在概念爆炸中找到清晰结构，这期内容或许能提供一种梳理视角，帮你把这些变化串联起来。
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🟢 开场：Agent 走过 500 天
00:18 Agent 元年至今 500 天，发生了什么？
03:39 一句话总结 500 天：上下文管理越来越重要
04:04 不变的是新概念被祛魅，不变的是模型能力持续进步
🟢 关键词一：Headless（无头软件）
04:31 软件没有界面了，只剩数据库与工具
06:40 GUI 是人类认知缺陷的补丁
09:52 做产品不应优先想界面，而是用户真正需要什么
10:47 Notion、飞书与 Google Suite：老软件如何面对 AI 入口
12:17 Gmail 通过 Codex 授权，Agent 绕开 GUI 直接访问
15:56 大量公司主动推出 MCP/CLI，是投资人视角的重要趋势
16:37 作为 PM 最重要的是定义问题，不要去解上个时代已解决的问题
🟢 关键词二：CLI
18:36 CLI 的核心：命令行执行、纯文本、与 AI 天然契合
19:47 AI 解决了 CLI 最大障碍：人类根本记不住成千上万条命令
20:54 微信、小红书、美团等垄断性软件至今没有推出 CLI
21:17 开放 CLI 防守两难，背后需要极大决心与勇气
23:59 如果工具能通过 Agent 更好地找到用户，就应该开放 CLI
25:07 最希望哪一款产品开放 CLI？
26:25 年轻人开始在抖音上聊天，DAU 1 个亿
🟢 关键词三：Skill
27:38 归藏的 PPT Skill
29:23 让 Claude Code 拷问你的 grill-me
30:59 Skill 会自我沉淀，把你的品味提炼成可复用的结果
32:13 Skill 是长期存在还是过渡？模型能力增强会逐渐消化一部分
34:25 谁最有可能成为中国的 Claude Code？
35:56 小红书 Skill 商店与 Skill 的商业价值
39:29 CLI/Skill/MCP 各自适用不同的能力场景
🟢 关键词四：Agentic Economy（智能体经济）
39:45 To Agent 基础设施：沙箱、记忆系统、支付
40:59 现在仍是大基建时代，Token 变得更智能更便宜是主旋律
42:18 Token 价格会浮动，受能源、电力、模型水平影响
🟢 关键词五：OpenClaw
43:23 OpenClaw 100 天热度极速消退，但留下了什么？
43:58 最大意义是塑造共识，帮大众完成对 Agent 的认知转变
44:31 证明了 IM 形态的价值，用户需要在熟悉界面里与 AI 对话
🟢 关键词六：Token Grant
45:18 为 AI 开发者提供 5 万元算力支持
45:45 Code Pilot 已有 6000 GitHub 星标，足够开放、本地化的 Agent
46:42 一场数字生命实验，0 行代码进化到 10 万行代码
47:27 今天创业缺的不是钱，而是 Token
50:13 下一个抖音未必是新的形态，可能是 10x 产能的抖音
🟢 补充说明：
《你的第一个 Agent，我们为你充值》
《歸藏：从 Prompt 到 Harness，上下文就是一切》
《我给了他一个梦想：超越 Claude Code》
🎪「真格基金」与「十字路口Crossing」共同发起「Token Grant」，将为每个入选项目提供五万人民币 Token 费用，从最早开始支持大家 build 下一代 AI 原生产品。投递入口
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🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊，氛围松弛下来，往往能聊出平时聊不出的故事和想法。
🚥 如果你关注具身智能，大概率已经见过太多"参数很强"的机器人。
本周「十字路口」的嘉宾是越伴动力创始人世博同学。他被一些人评价为“少年版稚晖君”：从大一开始就手搓过 30 多款机器人，机械/硬件/软件/运控几乎全栈。⁠
这次创业，世博选择不设计“有用”的机器人，而是要设计一个"能长期生活在家里"的生命。
他们刚发布的产品「小伴」不会说人话，却会发出一种像"外星语"一样的声音；它会撒娇、会委屈、会拒绝你——但奇怪的是，这些"不听话"的瞬间，反而让我觉得：它可真像个生命啊！
从"为什么要专门给它设计一种语言"，到"全身 95% 都是柔软材质"，再到"用快慢脑把交互延迟压到 0.4 秒以内"，世博给出了一套非常具体的产品判断：第一，陪伴不是讨好；第二，生命力不是可爱；第三，少就是多。
这是一期关于热爱、审美、工程、在路上，以及人为什么需要陪伴的对话。你会听到一个 26 岁的具身机器人创业者，如何用极致的审美和极致的工程，把"哆啦 A 梦"带进现实。
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🟢 00:00 快问快答
年龄、毕业院校、MBTI 与星座

一句话介绍产品、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 03:50 给机器人造一套“外星语”
语言是加分项还是减分项？

“它但凡会说得太像人，可能就不想买了。”

你听不懂，但你会慢慢“感觉到它在说什么”。

一种像宠物、又不像宠物的中间态。

🟢 05:48 好产品不是靠功能堆砌起来的
把“动作”当成情绪表达的主通道。

当把“说话内容”降到 8%，设计重点就会完全换一套。

手臂方案：类连续变形体，让手臂“duang duang”的。

柔软外壳：90%+ 柔软材质覆盖。

“外星萌物”：不是猫狗、不是小孩、也不是人形。

🟢 08:41 不做“讲道理”的机器人
定价，和定价策略。

买回家，怎么才能不吃灰？

目标不是“可爱”，而是“生命力”。

机器人也要被允许变得“不那么讨好”。

🟢 11:52 快慢脑 + 云端超长程记忆
云端超长程记忆的目的：推动性格参数多维成长与动态演化。

端侧快脑 1.7B、慢脑 7B：分别负责什么？为什么要这么分工？

把延迟压到 0.4 秒以内。

“动作生成”：同一句话、同一场景，也不重复同一套动作。

🟢 15:26 创业时机
为什么要等到 2026 年才能做出来？

语言模型 + 视觉模型 + VLA/WAM 架构发展：哪一项真正改变了产品可行性？

创业时机：心理/能力/经验准备好 + 看到了行业机会 + 找到切入点。

🟢 24:13 陪伴 vs 讨好
你到底想要一个永远顺着你的东西，还是一个会有情绪、会转身走开的“伙伴”？

“不讨好但让你感觉被陪伴”。

“你好难看！”——你会如何解读它的委屈？

🟢 28:45 如果它在我家待一年
买回去的第一天会发生什么？

呆满一年之后呢？

眼睛是情绪表达的载体。

瞳孔/巩膜/花纹参数化控制，让目光看起来更像“活的”。

🟢 31:11 “我有做机器人的天赋”
第一台机器人与成就感。

“快乐到晚上躺床上反复刷自己的视频。”

从作品心态切到创业心态：“做机器人为了自己爽”到“要让用户爽”

“务实 + 浪漫”：浪漫是愿景，务实是交付。

🟢 37:02 可爱不是终点，生命力才是目标
两项基座能力：家庭机器人基座 + 情感交互模型基座 = “生命力”。

情感大脑是什么：高阶决策 vs 低阶操作的分工

🟢 46:55 “No excuse for engineer”
“不找借口，分析原因”。

一条泥鳅的陪伴记忆。

想把“告别”这件事变得不那么残酷。

🟢 49:56 有意义的瞬间
把哆啦 A 梦带进现实。

“想造一个真正能陪我自己的机器人”。

机器人以完整形态站到大家面前时，忍不住掉了眼泪。

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