What's Next｜科技早知道

就在一个多月前，黄仁勋在 Computex 2026 上发布了英伟达 RTX Spark——第一个面向消费级 PC 的 AI 超算芯片，1 Petaflop 算力、128GB 统一内存，能在笔记本本地跑 120B 甚至 200B 参数的大模型。几乎同一时间，苹果 M5 系列也将端侧 AI 推到了前所未有的高度。硬件就位了，但一个老问题依然存在：如果 AI 助理不记得你是谁、不记得你三年前说过什么，再强的算力也只是个聪明的失忆者。

这期节目的嘉宾是 Clipto.AI 的创始人兼 CEO 康洪文（Henry Kang），他在做一款在端侧本地运行的多模态 AI 产品，能读懂你所有的音视频、图片和文档，并在此基础上构建个人记忆系统。我们一起聊了聊大模型做记忆（memory）的天花板在哪里，为什么端侧比云端更适合承载个人记忆；把云上成熟的 AI 架构搬到端侧，都会遇到什么挑战；以及当苹果、谷歌这样的 OS 巨头自己做记忆层（memory layer）时，一家创业公司凭什么不被碾压。

本期人物

康洪文 Henry， Clipto.AI 创始人兼 CEO

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:12] 英伟达 RTX Spark 的突破是什么？

算力与内存双重突破，让本地跑百亿参数模型成为可能

OpenAI 就是大型机，端侧助理就像个人PC

[04:58] 大模型的万亿参数是公域知识的最大似然估计（MLE）

大模型的生态位应是存储世界共识与通识

用万亿参数去做个人知识是“杀鸡用牛刀”

生态中缺一个专门记录和存储个人记忆的 player

[09:35] Clipto 在做什么：端侧多模态记忆系统

本地 100% 运行，10 个模型协同将裸数据结构化

上层构建时空对齐的知识记忆系统，支持文本和语音查找

[18:16] 大模型做记忆的三条路径与共同天花板

Context Window、RAG、LoRA 微调都在尝试让模型记住用户

共同问题：都没跳出大模型 MLE 框架，只能提供概率性记忆

无法精确定位到“三年前某天下午和谁聊了什么”这种事实记忆

[22:14] 数据不等于记忆：坐在金矿上的穷人

每个人都是 data rich 但 memory poor，数据没有被结构化就不叫记忆

只有可查找、可复用、可执行的记忆才是真正的记忆

[36:58] 云上架构搬到端侧：垂直整合怎么做？

带着云上思维框架看端侧“完全不 work”

从芯片算子优化到算力调度到模型优化到 Agent 搭建，每一步都需要攻克

[41:48] Memory layer 苹果和 Google 能做吗？创业公司的机会在哪里？

苹果是硬件设备公司基因，更应搭建好 macOS 生态与第三方合作

集齐“芯片+算力+模型+独立产品运营”，大公司极难发生

谷歌、Meta 诞生第一天都是应用公司，终局是 memory layer 平台

[52:06] 两年前的预判：算力涨、模型小，两件事必然发生

苹果 M1 已具备 AI 推理能力，摩尔定律指向算力指数级增长

第一个模型最复杂，后续一定有办法优化——模型变小是必然

以终局看可能只做了 1/10，但完整记忆系统已搭建起来

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

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Special Guest: 康洪文 Henry.

2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？

本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。

本期人物

李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:15] 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉

视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度

物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道

[05:05] 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分

运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类

灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛

大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」

[09:30] 触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字

视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理

行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代

从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经

[16:51] 触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点

做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地

技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条

成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十

[23:41] 触觉模型怎么构建？

触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号

前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐

行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进

[30:20] 数据难题：触觉数据的独特困境

真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头

一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning

[36:27] 触觉在哪先落地？

人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍

一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了

[43:01] 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河

最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米

材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产

十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好

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Special Guest: 李智强 Eric.

中国现有 1600 万家一人公司，每三家新企业就有一家是一人创业——但当 AI 把生产效率推上新台阶，一个人到底能撑起多大的生意？撑到什么时候又必须招人？

本周，《科技早知道》在亚马逊云科技中国峰会现场举办了一场名为「One Person Company | AI 时代的创业复兴」的圆桌论坛，请到了两位 AI 时代的实践者分享他们的 AI 实验：余一打造了自己的数字分身，帮自己做自媒体一年从 2000 粉做到近 20 万，她把 AI 看作能独立决策的合伙人；归藏是设计背景的独立开发者，PPT Skill 在 GitHub 收获超 2 万 Star，他更看重工具的可控性——agent 是工具，不是员工。

在现场，我们聊了聊非技术背景的人如何用 AI 跑通产品开发和内容生产的全流程；OPC 的天花板在哪里，什么时候必须引入团队；以及当一个人真的用 AI 把生意跑起来之后，和 AI 的协作关系到底是什么样的。

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

余一，大厂高级研究员，HowOneAI & AI 跃迁者调研主理人

歸藏，CodePilot 作者，AI Agent 产品实践者

时间轴

[05:05] 从视频号到调研工作台，AI 自运营是怎么跑起来的

[10:47] Skill 能赚钱吗？现在在哪卖、卖给谁都还没有答案

[13:53] OPC 最难的不是做出来，是获客和复购：agent 该先改造哪一段？

[19:27] 奇葩 OPC 样本：卖减肥药、卖定制鞋、做保险销售，真正赚到钱的是哪类

[24:05] 超级个体的天花板：为什么 OPC 终究可能需要团队

[28:35] 超级个体的一天怎么过：上下班也很重要

[31:13] 被 AI 卷进去是什么感觉：AI 带来的负面情绪螺旋

[37:22] Agent 是员工还是工具？

[46:48] OPC 能融资吗？VC 体系和一人公司之间存在天然冲突

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Special Guests: 余一 and 歸藏.

过去两年，AI 眼镜、AI 耳机、AI 指环——各种智能终端层出不穷。但其实离我们最近、使用时间最长的是我们的手机，它是天然的 AI 载体的延伸。随着大模型能力提升和端侧芯片算力突破，手机产品其实正在经历一场深度重构。

就在刚刚结束的世界移动通信大会上，vivo 全球首次展示了即将发布的 X Fold6 折叠屏手机，搭载了和联发科技共同研发的天玑 9500 超能版芯片。所以我请来了这个产品背后的两位关键人物 -- vivo X 系列产品部总经理和联发科技无线通信事业部副总经理。他们从两年前就开始联合研发天机 9500 这颗芯片，一起定义了从底层芯片到终端应用的每一个环节。那我们一起聊了聊折叠屏用户的需求在哪里？芯片厂和手机厂怎么样用两年时间一起去预判 AI 的进化趋势，还有他们如何思考端侧 AI 未来演化的方向。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

韩伯啸，vivo X 系列产品部总经理

陈一强，联发科技无线通信事业部副总经理

时间轴

[02:16] 手机厂商和芯片厂商如何共同定义一个产品？

[06:45] 折叠屏的更新进化史

[10:23] 端侧 AI 的机会：云端越蓬勃，端侧需求越大

[14:13] 两三年的芯片周期如何适配日新月异的需求迭代？

[22:33] 联合研发中的 battle：影像功能与 AI 之间的权衡

[25:01] 硬件、软件、模型、应用，端侧需求间如何适配？

[36:43] 端侧核心价值在于「实时感知」，物理世界与虚拟世界的信息融合云端无法替代

[40:55] 在未来端侧 AI 会有新的形态吗？

vivo X Fold6 折叠屏手机

独家原子工作台，最强多任务体验

AI 识别交互意图，一句话开启

AI 跨窗拖放，无缝协作，一拖即用

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Special Guests: 陈一强 and 韩伯啸.

AI 发展太快了，快到我们几乎所有的目光都追着最前沿的模型跑。但在这几年追逐热潮的过程中，我开始对它底层的东西产生了好奇：AI 是如何一步步进化到今天的？驱动它的那些硬件，又是从哪里来的？

带着好奇，我开始读《芯片简史》。这本书从 1947 年晶体管的原理讲起，一路走过集成电路、逻辑/存储芯片，一直到今天的 GPU 与 AI 芯片。它不只是一部技术史，更是一部关于创新如何被忽视、被压制、又最终爆发的故事集。读完这本书，我最大的感触是：我们今天在 AI 时代里看到的一切，六七十年前都以相似的方式发生过。但历史不是简单的重复，但它藏着创新最底层的逻辑——而那些逻辑，在今天依然在运转。

这期节目，我请来了《芯片简史》的作者汪波老师，与他聊了聊书里哪个故事最让他动容；他如何理解破坏性创新与创新者的窘境；以及站在这六七十年的历史面前，他怎么看 AI 的未来。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

汪波，资深芯片研究专家，科普作家，《芯片简史》作者

时间轴

[01:21] 晶体管数量 10 年翻 1000 倍？没人相信摩尔定律是真的！

[08:14] 摩尔定律不是定律，是一个自我实现的预言

[08:45] 「韬定律」的质疑：它是新时代的摩尔定律吗？

[16:27] 半导体的未来：更多摩尔，不止摩尔，超越摩尔

[20:07] MOS 晶体管被雪藏了十年 -- 什么是「破坏性创新」？

[31:18] 大公司无法避免「创新者的窘境」吗？

[36:00] 黄仁勋的口头禅："我们的现金流只能支撑 6 个月"

[37:11] AI for 半导体：芯片工程师会被替代吗？

[47:57] 技术在变，人的情绪反应没有变：既不要过于乐观，也不要陷入恐慌

[50:48] 在 AI 时代，人的不可替代性在哪里

AWS 上海线下活动观众/嘉宾招募

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