十字路口Crossing

➤ 三年前，山音从上戏毕业，毫不犹豫，离开了电影行业。
KK 也在广告公司朝九晚五。
成为导演，曾是他们遥不可及的梦想。
两年后，他们梦想成真，成为 AI 导演，创作出优秀作品，并登上国内外电影节的舞台。
没有 AI，这一切都不可能实现。
➤ 「十字路口」一直关注 AI 时代的积极行动者。KK 和山音正是这样的人：AI 释放了他们的创作潜能，他们也用积极的行动，把原本遥远的导演梦变成了现实。
我们也一直关注 AI 时代的创业机会。这两位一线创作者，同时也是 AI 视频产品最重度的用户。本周，我们既聊他们被 AI 改变的人生，也从他们的真实创作经验出发，讨论 AI 应用创业的一个主流赛道——视频产品：
- [00:10:20] 用 AI 拍电影，今天最顶级的水平是什么？
- [00:07:32] 在众多 AI 视频产品中，他们不约而同选择 CapCut Video Studio 的原因是什么？
- [01:00:00] Seedance、Minimax……同一部片子为什么要混用多个模型？
- [00:16:24] 今天还有什么是 AI 做不到的吗？
- [00:33:35] 底层模型趋同之后，AI 视频产品的壁垒在哪？
- [01:01:42] 当视频的生成速度超过人类的观看速度，会带来哪些创新机会？
- [00:15:47] AI 时代的创作者困境：AI 无限，人生有限。要怎么面对？
如果你也在用 AI 做内容、做电影、做产品——我想这期播客都会带给你直接或间接的启发。
🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
欢迎订阅「十字路口」：
🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。
🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。
👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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➤ 两年前，我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时，她是美团龙珠合伙人，正带领团队 All in AI。
两年后，这场对谈终于发生。她却已经离开了深耕 15 年的 VC 行业，创办「兔咚咚」，投身儿童 SEL 教育（Social and Emotional Learning，社会情感学习）。
这场转身背后，是一个远不止属于父母的问题：当 AI 让知识变得唾手可得，我们究竟还需要培养什么？面对职业、关系与人生选择，如何认识自己、理解他人，并在不确定中积极行动？
我想这是每个人都不断面对的问题。一方面，我们都希望拥有自由、快乐和探索自我的空间；另一方面，我们也会担心：如果今天不多做一点，未来是不是会失去更多选择。
在这期内容中，于红和我从教育聊到投资，从孩子的成长聊到成年人的选择，试着重新回答：AI 时代，什么才是真正不会过时的能力？
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🟢 AI 时代学什么？
00:39 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模、创业前经历
02:20 AI 正热，却离开了 VC
06:11 AI 时代的必修课是什么？
09:40 英语，还值得花那么多时间吗？
11:02 给女儿写一个专属识字 App
🟢 如何学习成为幸福的人？
13:35 社会情感学习（SEL），到底学什么？
18:10 接纳情绪，到底在接纳什么？
24:34 如何联系情绪能力
32:37 养育孩子，也把自己重新养一遍
37:42 批判性思维：看到的与想到的
🟢 把终点放在 30 岁
42:33 到底该不该卷孩子？
43:22 拒绝藤校，也算成功？
46:27 你想孩子成为什么样的 30 岁的大人
53:00 名校，能多打开多少机会之门？
01:05:41 清华博士：“我不能浪费我的分数”
01:06:01 离开 GGV：8 位数 Carry 的取舍
01:10:09 选伴侣，比换工作更难
01:20:31 孩子选错了，父母该拦吗？
🟢 投资中那些重要的事
01:23:45 错过的公司倒了，就算看对了？
01:26:20 跟着 GGV 合伙人学提问
01:30:44 跟着王兴学到的事
01:36:42 投资最不快乐的事
01:42:04 学校没教的创业者必修课
01:46:23 把“我有个想法”换成“我有个假设”
01:47:24 积极心态，也要刻意练习
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 in-context learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
本期节目还有一个及时的注脚：就在我们录完节目后的第二周，Generalist 发布 GEN-1.5 ——只给机器人看一段 3-12 秒的动作示范作为 "physical prompt"，不做微调、不更新参数，它就能当场尝试完成新任务（10 项任务平均成功率约 59%）。ICL 随即成为全球具身智能领域最受关注的话题之一，而这正是梦迪持续押注的方向。
除了 ICL，我们还聊到：
预训练的天花板

真正的泛化

Scaling Law 的信号与陷阱

跑通稳定的数据闭环

叠衣服 demo 的误导

行业的泡沫与进步

年轻 PI 的真实生活与研究选择

穿越所有的技术话题之后，这还是一期关于人生选择、环境与长期主义的对话，希望可以是给所有站在中美之间、学术与产业之间、跟随热点与坚持长线之间的年轻人的一份参考。
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🟢 从四驱车到机器人
00:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
02:31 清华车辆工程，通向机器人的起点
05:59 为四驱车捡废铁的女孩
07:18 衡水中学，竞赛班里的另一面
12:02 CMU 最佳博士论文：预训练之外
19:19 Adaptation 为何越来越受重视？
🟢 从解题人到出题人
23:51 创造性工具使用：没有刀怎么切蛋糕？
26:30 斯坦福：李飞飞与吴佳俊，两种导师
30:57 从斯坦福回到清华
34:17 5 年后，凭什么成为顶尖研究者？
40:06 选最好的，还是最适合的？
42:24 她会回复怎样的套磁邮件？
🟢 具身 Scaling Law 的信号
44:44 具身创业：进步与泡沫共存
46:39 数据与世界模型，风向为何反复？
49:07 低 Loss，不等于高成功率
50:47 机器人还在 GPT-1 阶段？
56:04 In-Context Learning：机器人能懂你家吗？
58:19 数据闭环的“鸡生蛋”难题
01:03:21 具身数据，难在定义需求
01:05:18 遥操作、仿真、UMI 与人类数据
🟢 只有乐观才可能成功
01:09:56 博士面试里的 Research Taste
01:14:08 跟年轻 AP 读博，是一场创业？
01:17:25 AI 论文泛滥，还能怎么看？
01:19:22 具身马拉松，跑到第几公里？
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟，中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿，但毕业时，他却转身向具身走去，成为深朴智能（Simple AI）首席科学家。为什么呢？
他想离开的不是大模型，而是只能跟随既定计划的状态。他说：「风浪越大，鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识，风险更高，却也给了年轻研究者定义问题的空间。
本期播客中，我们从 GPT-6 Astra 出发，讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为，通用大模型会承担越来越多理解与规划，但当杯子开始滑落，机器人仍需要能快速反应的动作模型。
深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体：开源 2,000 小时数据，内部积累数万小时；模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化；Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。
最后，我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作：GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。
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🟢 于是转身向具身走去
00:00 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂
06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
09:28 中科大少年班怎么选人？
13:14 聪明，是会提好问题
14:54 “风浪越大鱼越贵”
19:44 DeepSeek：不靠工作强度换成果
21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
🟢 深朴的选择
25:24 深朴为什么必须做全栈？
26:40 HiFi-UMI：开源 2,000 小时
32:01 GPT-6 比人更会标数据
34:15 Zero-Shot：不靠后训练的新任务
🟢 什么才是具身智能的「智能」？
36:10 不追逐“世界模型”概念
36:55 Context：从一秒因果到长期记忆
41:52 Scaling 趋势，不等于 Scaling Law
44:34 Agentic OS：具身不只是一个模型
48:09 没有公认 Benchmark，如何证明模型？
🟢 前沿点评
54:14 Astra：通用智能外溢到物理世界
55:53 GEN-1.5 与 π0.7
57:34 被高估的 In-Context Learning
01:00:04 具身领域：噱头可能大于真实
01:07:47 离开大模型舒适区
01:09:57 三年后，机器人能帮人洗碗吗？
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➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。
2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？
我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？
这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：
韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO

沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家

王潜：自变量机器人创始人兼 CEO

许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。
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🟢 数据之争：仿真与真实之间
00:27 仿真与真机，不是二选一
04:00 真实传感器的不完美
06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap
🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发
08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？
09:21 “智能的本体存在于数据”
15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好
19:08 具身会反过来改变大模型
23:01 高成功率与泛化性，缺一不可
🟢 场景之争：跨过泡沫的指标
24:48 跨过泡沫的唯一指标？
25:44 高成功率是商业化前提
26:55 客户持续付钱
29:11 后训练落地与基础模型跃迁
🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？
31:16 五年后，什么被高估？
33:27 落地是一场系统工程
35:01 具身不会复刻语言模型
38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI
40:19 造飞机，像今天做 App
41:25 百万小时数据迷思
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