十字路口Crossing

➤ 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。
🎬 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。
🟢 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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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物，她将分享 AI 将如何重塑内容行业。
22 岁刚毕业，陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年，她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情： 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款，一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流； 被救过 ——最绝望的时刻，一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来； 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资；也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后，她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来，只能躺在办公室的沙发上办公。
12 年后的今天，主业已稳步增长，她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo，「一个实时活着的 AI 世界」：AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王，他会愤怒离开，甚至把你拉黑；你说的每一句话都在触发蝴蝶效应；而整个产品最重要的功能，名字就叫「命运」。
这期节目，我们把这 12 年的剧情一段段聊开：现金流被拖断时的绝地求生；确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预，看着数据在一两个月内掉了 30%，几年后 IP 衍生收入却占到一半以上；以及穿过所有起落之后，她真正的方法论「游戏精神」：应无所住而生其心，不害怕失败，让好奇心而不是恐惧驱动自己。
如果你正走在创业的隧道里，或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气，这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己，只想说一句话：「尽情享受喽」。
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00:11 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模
🟢 Part 1｜Livo：AI 时代的故事新范式
01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”？
04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？
06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？
14:35 当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？
19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？
23:04 一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？
26:02 做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？
🟢 Part 2｜AI Native：组织管理与产品实践
08:47 没有单一主导者的 Livo 团队，如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板？
12:03 不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？
🟢 Part 3｜创业 12 年：生死转折、商业化与游戏精神
28:28 只画了两年漫画的陈安妮，为什么毕业后选择做 CEO？
30:58 投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？
35:27 《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？
38:05 数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？
42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？
47:05 2 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？
50:58 融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？
56:08 经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？
01:02:34 CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？
01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？
🟢 Part 4｜AI 与内容行业：技术、创作与人的价值
01:09:40 被新技术追赶的焦虑中，Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心？
01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？
01:14:29 AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？
01:15:44 如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷，本名任利锋，数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音，并完成从 0 到 1 的全过程，被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。
这是一场接近 3 小时的长谈：我们从抖音最初如何被立项聊起，聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型，也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。
聊完卷卷，我最强烈的感受是：基础模型不会吞噬一切。
大语言模型与多模态模型看起来能生成万物，但一旦进入实体制造，仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的，往往发生在模型之后：如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备；如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹；又如何在高并发、每一件都不同的订单里，把产品按时交付到用户手上。
这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态，并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的，是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。
这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈，也是一个做过超级产品的人，重新成为创业新手的故事。
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00:25 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历
02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？
09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？
12:04 抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会
19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？
23:43 工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？
26:26 互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？
28:12 离开字节创业，是因为对自己不满意吗？
36:05 决定创业后，做的第一件事
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🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果：纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。
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55:16 从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？
01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？
01:01:53 3D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？
01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长
01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？
01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室
01:28:12 3D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？
01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？
01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？
01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗？
01:58:49 创业如何成为修行？
02:02:03 劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业
02:05:12 成功的定义
02:10:18 “我本质上是自卑的人”
02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO
02:22:51 好运气
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