2025年被称作“AI应用元年”，大模型不再只是实验室里的技术玩具，而是真正走向生产线、走进企业流程、走入消费者日常。它已经冲进各行各业，开始“搞钱”！
这一期对话揭示了一个清晰的时代信号：大模型正在从“技术狂热”走向“商业务实”。无论是阿里通过千问大模型推动全行业渗透，还是影石和语忆科技在一线将AI融入智能硬件、企业数据分析等真实业务流程，都表明：AI的价值不在于它多“智能”，而在于它多“有用”。
当前阶段，成本下降、工具成熟、企业认知提升，或许未来竞争不在于谁有最大的模型，而在于谁最能理解企业场景、最能封装业务价值、最能持续迭代。
如果你在思考：
● AI如何在我所在的行业落地？
● 投入AI到底划不划算？
● 未来哪些AI能力会成为标配？
这一期节目或许能给你带来不少启发。本期播客我们邀请到阿里千问大模型商业化总经理徐栋，以及两家在AI落地一线的企业代表——影石Insta360 研究院总监亓鲁教授和语忆科技联合创始人&CEO吕瀛杰，共同拆解大模型在商业前线“开荒”的逻辑、成本和隐藏关卡。

【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人

【嘉宾】
徐栋，阿里云千问大模型业务总经理
亓鲁教授，Insta360研究院总监
吕瀛杰，语忆科技联合创始人&CEO

【你将听到】
模型的技术进步与商业化
03:23 视频生成进入“可控生产”时代
06:57 AI漫剧、短剧是怎么挣钱的
10:12 2025年语言模型的进步
16:27 AI+智能硬件，你可以通过智能眼镜买咖啡了
19:18 大模型商业化两个方向：生产力、用户体验
22:13 端云结合，七成通用任务本地处理
23:51 B端用户关注点迁移：从模型效果转向性能和成本
26:45 推理成本指数级下降背后的驱动因素
29:31 什么做“开源”大模型？开源与闭源模型如何平衡？
33:33 评价指标的演进：从Token到商业价值
35:40 基础大模型研发进入精耕细作阶段，聚焦Agent实用能力

影石Insta360如何用AI
38:54 AI剪辑：从“拼接”到“理解”
40:49 AI面临的挑战：理解用户模糊的意图
43:02 如何从全景相机中找出素材处理

不止是降本，更是增效
48:57 AI能在咨询行业做哪些事
54:16 选择基模看重哪些能力
56:05 用AI辅助企业发现营销机会
01:00:24 作为“中间层”的竞争力
01:03:34 ToB观察：AI让企业更接受为SaaS付费了

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
All Parts Equal - Airae
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin

【在这里找到我们】
公众号：硅谷101
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联系我们：podcast@sv101.net

Special Guests: 亓鲁教授, 吕瀛杰, and 徐栋.

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
王昊，自变量机器人CTO
柯丽一鸣（Kay Ke），Physical Intelligence研究员，π₀、π₀.₅论文作者

【硅谷101科技峰会】
《硅谷101》的年度科技大会又回来了，这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年，用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日，期待与各位见面，从这里驶向未来！
欢迎点击前往购票地址，输入粉丝专属折扣码“VALLEY101FANS”，享85折优惠。

【蚂蚁外滩大会】
硅谷101播客主理人泓君将主持9月11日～12日在上海举行的蚂蚁外滩大会，聊聊AI时代的全球趋势和创新最前沿，感兴趣的朋友欢迎点击领取硅谷101粉丝专属参会凭证。

【你将听到】
行业突破与泛化能力
05:36 2025年关键进展：模型通用性提升，开始泛化能力探索
07:38 何为模型泛化能力：从熟悉环境到陌生环境的能力一致性
11:44 泛化核心难点：长尾问题、数据采集与缺乏标准评测体系
16:04 如何评判具身智能模型能力：对比任务学习数据量与现实应用表现

数据挑战与硬件瓶颈
17:17 其他两大难点：数据质量与数量平衡、硬件维护缺乏统一平台
20:03 为何需要至少100万小时的数据，才能构成优秀的大模型？
23:06 人类VS机器人学习机制对比：人类的进化已包含了“预训练”
27:14 合成数据在机器人领域的应用：降低数据收集成本，但难以模拟现实物理交互

模型架构与技术路径
31:35 具身智能开源模型WALL-OSS发布：上万小时真实数据，补足当前开源模型的欠缺能力
35:36 WALL-OSS模型开源动机与优势：降低研究门槛，加速生态创新
38:03 架构之争：端到端统一训练VS分层系统设计，模型技术路径尚未统一
40:58 从VLA（视觉语言模型）出世后，具身智能模型路线开始走向趋同化
44:10 具身模型已达到GPT-2的水平，将在1～2年时间达到GPT-3水平
45:31 中美机器人技术路径区别：美国自上而下、先做大模型，中国从现实需求出发、双轨并行
52:31 抓到耗子的都是好猫：算法与操控的难度平衡
54:12 模型高频控制的意义：对未来情况做决策，但更高频率无意义
58:13 视觉难以对未来做精确的预测和建模，但能弥补触觉缺失与力的反馈
01:00:20 传感器比想象更成熟，但机器人还是依赖视觉作为主要训练参数

商业化与落地前景
01:01:31 家用机器人预测：2～3年内进入半结构化场景，5～10年全场景使用
01:05:29 如何平衡商业化与研发：尽可能服务于开放式场景，提高公司组织能力
01:08:43 现实部署的机器人量越大、场景越多样，数据反馈和模型迭代效果将越好

【节目中提到的相关公司和术语】

• Physical Intelligence (PI)：美国具身智能公司，推出了π₀、π₀.₅模型
• 自变量机器人：中国具身智能公司，开源了端到端具身基础模型WALL-OSS
• RT-2：Robotics Transformer 2，谷歌DeepMind推出的新一代AI学习模型
• Genie3：谷歌世界模型的第3代，是DeepMind首个支持“实时交互”的世界模型
• VLA：Vision-Language-Action，视觉-语言-动作模型架构
• Covariant Robotics：一家专注于机器人大脑软件开发的硅谷公司
• 长程任务：Long-Horizon Task，包含一系列连续步骤、需要机器人进行多步推理、规划并执行，最终才能完成的复杂任务

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
王梓沁、孙泽平
【BGM】
Ever Forward - Francis Wells
Mixed Emotions - Arthur Benson
Supine - Peter Sandberg

【在这里找到我们】
公众号：硅谷101
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联系我们：podcast@sv101.net

Special Guests: 柯丽一鸣 and 王昊.

我就在好奇，大模型是如何帮助这些学生来学习的。但要找到真正把大模型用的好的学生嘉宾并不容易。直到同事给我推荐了本期嘉宾Siqi，他是从ChatGPT发布就开始使用，知道OpenAI和这些大模型公司的每一次宕机，准确来说他不算学生，但是抱着学生的心态在想学习，马上也要在大公司内部转到大模型的组，我们就来看看他是如何成为ChatGPT的高阶玩家的。

这期节目我们录制于2023年11月，恰逢OpenAI开发者大会之后。跟他聊完的这两个月里，我种草了很多功能也解锁了很多新用法，有机会我再来跟大家聊一聊我们如何在播客和视频产品中用生成式人工智能技术来辅助我们做内容，欢迎持续关注我们。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
左斯琦，大模型深度使用者

【你将听到】
01:50 学习和使用ChatGPT的五个步骤
05:07 用Rag与API学习哲学：一次下载几百篇文献的问答学习法
10:44 大模型辅助下的数学学习：从被动接受者到老师视角挑错
17:22 ChatGPT证明题正确率是30%，沟通超过5-6轮就会忘掉之前的问题
19:00 挑战一排代码也不写，10个小时做一款小游戏
23:39 Siqi版的Character.ai ：十几个小时打造尼采或者黑格尔人格
25:52 ChatGPT与Claude.ai、Bard的区别
29:00 把流程化的事情扔给GPTs
33:17 OpenAI在提高效率降低成本，而不是提升它的准确性
33:40 最感兴趣的方向：自我提升的AI Agent
37:42 当GenAI遇上思维导图：无法既宏观又细节

40:06 智商测试只与做智商测试的能力有关，与智商无关
41:52 大模型能解决什么问题比是不是有意识更有意义
44:00 哲学的本质就是Clarify Question
45:54 当奖励系统失效，如何跳脱出成年人的职场阶梯
47:08 聊聊哲学、数学与计算机的共同点与艺术美感

【相关信息】
播客中提到使用大模型学习的五个步骤：

1. ChatGPT做总结，全局理解，记在spreadsheet上
2. Audible/speechify听
3. spreadsheet复习，费曼法自问
4. 用chatgpt提问题，做比较，扩展延伸到相关的问题和领域
5. 用RAG + GPT API做research

播客中提到的小游戏画面

*与黑格尔和尼采的对话截图 *

【后期】
AMEI
【BGM】
Simple Pleasantries - Arthur Benson

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