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    <title>硅谷101 - Episodes Tagged with “灵巧手”</title>
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    <pubDate>Wed, 10 Dec 2025 16:00:00 -0800</pubDate>
    <description>失败、背叛、不被理解，硅谷精神领袖一直都不是完美的存在；他们是科学家，创造者，行动派，他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目，是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。 公众账号：硅谷101 联系邮箱：podcast@sv101.net</description>
    <language>zh-cn</language>
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    <itunes:subtitle>这是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客</itunes:subtitle>
    <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
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  <title>E217｜机器人开可乐发扑克有多难？聊聊灵巧手的硬件与算法</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/227</link>
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  <pubDate>Wed, 10 Dec 2025 16:00:00 -0800</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>邀请灵巧手模型算法方面和硬件方面的两位专家，一起聊聊灵巧手不同技术路线的特点，以及它在数据和算法上面临的挑战。</itunes:subtitle>
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  <description>&lt;p&gt;&lt;img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;2026年，人形机器人将迎来规模化量产的元年。最清晰的信号来自特斯拉，“金色擎天柱”Optimus Gen 3预计在2026年第一季度亮相，并计划在年底前建成产能高达100万台的生产线。马斯克曾多次表示，特斯拉未来约80%的价值来自这里，而非汽车。而“擎天柱”的攻关关键，正在于它的“手与前臂”。&lt;br&gt;
本期是我们&lt;a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast-topic/692fee198dc8fff6d044cfd1" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;机器人特辑&lt;/a&gt;之灵巧手，我们邀请了灵巧手模型算法方面和硬件方面的两位专家，一起聊聊灵巧手不同技术路线的特点，以及它在数据和算法上面临的挑战。&lt;br&gt;
嘉宾们认为，对灵巧手头部公司来说，短期内针对单项任务打造成功一个的Demo并不难，真正的突破在于通用性与可扩展性。当算法能让机器人在短时间内学会开可乐、开门、拧螺丝等多样化的灵巧操作，才意味着灵巧手到达了类似ChatGPT的泛化突破阶段。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【主播】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
泓君，硅谷101创始人，播客主理人&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【嘉宾】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
齐浩之，亚马逊&amp;amp;前Meta机器人研究科学家，芝加哥大学助理教授&lt;br&gt;
陶一伟，TetherIA 创始人兼CEO，前Tesla Optimus高级机器人机械工程师&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【本期口播由腾讯广告算法大赛赞助播出】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
我们播客7月份做过腾讯广告算法大赛的招募，这场比赛在11月27日刚收尾，吸引了全球8400名技术人才、2800多支队伍参加。在这次比赛中，年轻人在用各种新方法解决多模态痛点：比如冠军团队用行为条件化建模，让算法更能“感觉”用户需求；有人去验证scaling law在生成式广告推荐模型里是否适用；也有人在数据安全前提下把性能继续往上推。可以说这个比赛是把全球顶尖技术人才聚集到一起，也反过来在推动广告算法的进步与系统性能，在AI时代，这类比赛可以让自己的能力被看见、也是让企业找到顶尖人才的最佳场景。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【你将听到】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;Demo背后的虚与实&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
02:37 评估灵巧手能力的关键：精细运动、泛化能力与可靠性&lt;br&gt;
05:58 “开可乐”Demo背后：演示效果与实际能力的差距&lt;br&gt;
08:23 硬件厂商追求单项突破，算法团队更重泛化能力&lt;br&gt;
15:32 灵巧手面临的瓶颈和独有的技术挑战是什么？&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;三大技术路线&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
19:26 连杆驱动：常见6自由度，也有高自由度方案（ILDA）&lt;br&gt;
21:26 直驱方案：关节与电机一一对应，灵活度高（Sharpa）&lt;br&gt;
24:59 绳驱方案：双向拉绳（Shadow Hand、ORCA）与单向拉绳（Tesla）&lt;br&gt;
29:57 仿真研究为何更偏爱直驱方案？&lt;br&gt;
33:13 天价灵巧手：不为盈利，只为筛选顶尖客户&lt;br&gt;
36:21 Evan亲述：在特斯拉研发Optimus灵巧手的经历&lt;br&gt;
40:33 从解剖学到外科观摩：马斯克坚持的仿生路线启发了“电机前臂迁移”&lt;br&gt;
42:52 绳驱vs直驱：装配难度与量产前景对比&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;算法、数据、触觉&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
44:32 揭秘Meta机器人项目&lt;br&gt;
48:25 受GPT与特斯拉FSD启发，机器人研究重心已转变&lt;br&gt;
50:08 灵巧手数据采集为何难上加难？&lt;br&gt;
52:01 机器人顶尖团队盘点：学术派与产品派&lt;br&gt;
53:33 触觉如何提升灵巧手的操作能力？&lt;br&gt;
58:11 灵巧手数据金字塔：遥操、仿真、视频&lt;br&gt;
01:01:27 Genie3视频模型能用于训练机器人吗？&lt;br&gt;
01:03:17 在伯克利做机器人研究是种什么体验？&lt;br&gt;
01:07:09 灵巧手的“GPT时刻”还有多远？&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【延伸阅读】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
&lt;a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3xFAsAalOe5Mx9zW_cVKmg" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;《机器人的“最后一公里”：深聊灵巧手的“不可能三角”与六大技术门派》&lt;/a&gt;&lt;br&gt;
本期播客中提到的公司：&lt;br&gt;
1X&lt;br&gt;
ILDA&lt;br&gt;
Shadow Hand&lt;br&gt;
ORCA Hand&lt;br&gt;
Sharpa&lt;br&gt;
Figure AI &lt;br&gt;
Tesla Optimus&lt;br&gt;
Physical Intelligence（PI）&lt;br&gt;
Sunday Robotics&lt;br&gt;
Generalist&lt;br&gt;
Covariant&lt;br&gt;
TetherIA &lt;br&gt;
源升智能&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【监制】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
泓君&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【后期】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
AMEI&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【运营】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
朱婕&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【BGM】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
The Light from Within - Howard Harper-Barnes&lt;br&gt;
Floating in Space - Eva Hummingbird&lt;br&gt;
All Parts Equal - Airae&lt;br&gt;
The Secret Spring - Helmut Schenker&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【在这里找到我们】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
公众号：硅谷101&lt;br&gt;
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐&lt;br&gt;
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」&lt;br&gt;
联系我们：&lt;a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;podcast@sv101.net&lt;/a&gt; Special Guests: 陶一伟 and 齐浩之.&lt;/p&gt;
</description>
  <itunes:keywords>机器人, 灵巧手, Optimus, 具身智能, 伯克利</itunes:keywords>
  <content:encoded>
    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>2026年，人形机器人将迎来规模化量产的元年。最清晰的信号来自特斯拉，“金色擎天柱”Optimus Gen 3预计在2026年第一季度亮相，并计划在年底前建成产能高达100万台的生产线。马斯克曾多次表示，特斯拉未来约80%的价值来自这里，而非汽车。而“擎天柱”的攻关关键，正在于它的“手与前臂”。<br>
本期是我们<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast-topic/692fee198dc8fff6d044cfd1" target="_blank" rel="nofollow noopener">机器人特辑</a>之灵巧手，我们邀请了灵巧手模型算法方面和硬件方面的两位专家，一起聊聊灵巧手不同技术路线的特点，以及它在数据和算法上面临的挑战。<br>
嘉宾们认为，对灵巧手头部公司来说，短期内针对单项任务打造成功一个的Demo并不难，真正的突破在于通用性与可扩展性。当算法能让机器人在短时间内学会开可乐、开门、拧螺丝等多样化的灵巧操作，才意味着灵巧手到达了类似ChatGPT的泛化突破阶段。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
齐浩之，亚马逊&amp;前Meta机器人研究科学家，芝加哥大学助理教授<br>
陶一伟，TetherIA 创始人兼CEO，前Tesla Optimus高级机器人机械工程师</p>

<p><strong>【本期口播由腾讯广告算法大赛赞助播出】</strong><br>
我们播客7月份做过腾讯广告算法大赛的招募，这场比赛在11月27日刚收尾，吸引了全球8400名技术人才、2800多支队伍参加。在这次比赛中，年轻人在用各种新方法解决多模态痛点：比如冠军团队用行为条件化建模，让算法更能“感觉”用户需求；有人去验证scaling law在生成式广告推荐模型里是否适用；也有人在数据安全前提下把性能继续往上推。可以说这个比赛是把全球顶尖技术人才聚集到一起，也反过来在推动广告算法的进步与系统性能，在AI时代，这类比赛可以让自己的能力被看见、也是让企业找到顶尖人才的最佳场景。</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>Demo背后的虚与实</strong><br>
02:37 评估灵巧手能力的关键：精细运动、泛化能力与可靠性<br>
05:58 “开可乐”Demo背后：演示效果与实际能力的差距<br>
08:23 硬件厂商追求单项突破，算法团队更重泛化能力<br>
15:32 灵巧手面临的瓶颈和独有的技术挑战是什么？</p>

<p><strong>三大技术路线</strong><br>
19:26 连杆驱动：常见6自由度，也有高自由度方案（ILDA）<br>
21:26 直驱方案：关节与电机一一对应，灵活度高（Sharpa）<br>
24:59 绳驱方案：双向拉绳（Shadow Hand、ORCA）与单向拉绳（Tesla）<br>
29:57 仿真研究为何更偏爱直驱方案？<br>
33:13 天价灵巧手：不为盈利，只为筛选顶尖客户<br>
36:21 Evan亲述：在特斯拉研发Optimus灵巧手的经历<br>
40:33 从解剖学到外科观摩：马斯克坚持的仿生路线启发了“电机前臂迁移”<br>
42:52 绳驱vs直驱：装配难度与量产前景对比</p>

<p><strong>算法、数据、触觉</strong><br>
44:32 揭秘Meta机器人项目<br>
48:25 受GPT与特斯拉FSD启发，机器人研究重心已转变<br>
50:08 灵巧手数据采集为何难上加难？<br>
52:01 机器人顶尖团队盘点：学术派与产品派<br>
53:33 触觉如何提升灵巧手的操作能力？<br>
58:11 灵巧手数据金字塔：遥操、仿真、视频<br>
01:01:27 Genie3视频模型能用于训练机器人吗？<br>
01:03:17 在伯克利做机器人研究是种什么体验？<br>
01:07:09 灵巧手的“GPT时刻”还有多远？</p>

<p><strong>【延伸阅读】</strong><br>
<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3xFAsAalOe5Mx9zW_cVKmg" target="_blank" rel="nofollow noopener">《机器人的“最后一公里”：深聊灵巧手的“不可能三角”与六大技术门派》</a><br>
本期播客中提到的公司：<br>
1X<br>
ILDA<br>
Shadow Hand<br>
ORCA Hand<br>
Sharpa<br>
Figure AI <br>
Tesla Optimus<br>
Physical Intelligence（PI）<br>
Sunday Robotics<br>
Generalist<br>
Covariant<br>
TetherIA <br>
源升智能</p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
AMEI<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
The Light from Within - Howard Harper-Barnes<br>
Floating in Space - Eva Hummingbird<br>
All Parts Equal - Airae<br>
The Secret Spring - Helmut Schenker</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: 陶一伟 and 齐浩之.</p>]]>
  </content:encoded>
  <itunes:summary>
    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>2026年，人形机器人将迎来规模化量产的元年。最清晰的信号来自特斯拉，“金色擎天柱”Optimus Gen 3预计在2026年第一季度亮相，并计划在年底前建成产能高达100万台的生产线。马斯克曾多次表示，特斯拉未来约80%的价值来自这里，而非汽车。而“擎天柱”的攻关关键，正在于它的“手与前臂”。<br>
本期是我们<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast-topic/692fee198dc8fff6d044cfd1" target="_blank" rel="nofollow noopener">机器人特辑</a>之灵巧手，我们邀请了灵巧手模型算法方面和硬件方面的两位专家，一起聊聊灵巧手不同技术路线的特点，以及它在数据和算法上面临的挑战。<br>
嘉宾们认为，对灵巧手头部公司来说，短期内针对单项任务打造成功一个的Demo并不难，真正的突破在于通用性与可扩展性。当算法能让机器人在短时间内学会开可乐、开门、拧螺丝等多样化的灵巧操作，才意味着灵巧手到达了类似ChatGPT的泛化突破阶段。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
齐浩之，亚马逊&amp;前Meta机器人研究科学家，芝加哥大学助理教授<br>
陶一伟，TetherIA 创始人兼CEO，前Tesla Optimus高级机器人机械工程师</p>

<p><strong>【本期口播由腾讯广告算法大赛赞助播出】</strong><br>
我们播客7月份做过腾讯广告算法大赛的招募，这场比赛在11月27日刚收尾，吸引了全球8400名技术人才、2800多支队伍参加。在这次比赛中，年轻人在用各种新方法解决多模态痛点：比如冠军团队用行为条件化建模，让算法更能“感觉”用户需求；有人去验证scaling law在生成式广告推荐模型里是否适用；也有人在数据安全前提下把性能继续往上推。可以说这个比赛是把全球顶尖技术人才聚集到一起，也反过来在推动广告算法的进步与系统性能，在AI时代，这类比赛可以让自己的能力被看见、也是让企业找到顶尖人才的最佳场景。</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>Demo背后的虚与实</strong><br>
02:37 评估灵巧手能力的关键：精细运动、泛化能力与可靠性<br>
05:58 “开可乐”Demo背后：演示效果与实际能力的差距<br>
08:23 硬件厂商追求单项突破，算法团队更重泛化能力<br>
15:32 灵巧手面临的瓶颈和独有的技术挑战是什么？</p>

<p><strong>三大技术路线</strong><br>
19:26 连杆驱动：常见6自由度，也有高自由度方案（ILDA）<br>
21:26 直驱方案：关节与电机一一对应，灵活度高（Sharpa）<br>
24:59 绳驱方案：双向拉绳（Shadow Hand、ORCA）与单向拉绳（Tesla）<br>
29:57 仿真研究为何更偏爱直驱方案？<br>
33:13 天价灵巧手：不为盈利，只为筛选顶尖客户<br>
36:21 Evan亲述：在特斯拉研发Optimus灵巧手的经历<br>
40:33 从解剖学到外科观摩：马斯克坚持的仿生路线启发了“电机前臂迁移”<br>
42:52 绳驱vs直驱：装配难度与量产前景对比</p>

<p><strong>算法、数据、触觉</strong><br>
44:32 揭秘Meta机器人项目<br>
48:25 受GPT与特斯拉FSD启发，机器人研究重心已转变<br>
50:08 灵巧手数据采集为何难上加难？<br>
52:01 机器人顶尖团队盘点：学术派与产品派<br>
53:33 触觉如何提升灵巧手的操作能力？<br>
58:11 灵巧手数据金字塔：遥操、仿真、视频<br>
01:01:27 Genie3视频模型能用于训练机器人吗？<br>
01:03:17 在伯克利做机器人研究是种什么体验？<br>
01:07:09 灵巧手的“GPT时刻”还有多远？</p>

<p><strong>【延伸阅读】</strong><br>
<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3xFAsAalOe5Mx9zW_cVKmg" target="_blank" rel="nofollow noopener">《机器人的“最后一公里”：深聊灵巧手的“不可能三角”与六大技术门派》</a><br>
本期播客中提到的公司：<br>
1X<br>
ILDA<br>
Shadow Hand<br>
ORCA Hand<br>
Sharpa<br>
Figure AI <br>
Tesla Optimus<br>
Physical Intelligence（PI）<br>
Sunday Robotics<br>
Generalist<br>
Covariant<br>
TetherIA <br>
源升智能</p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
AMEI<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
The Light from Within - Howard Harper-Barnes<br>
Floating in Space - Eva Hummingbird<br>
All Parts Equal - Airae<br>
The Secret Spring - Helmut Schenker</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: 陶一伟 and 齐浩之.</p>]]>
  </itunes:summary>
</item>
<item>
  <title>E216｜对话机器人投资人：投资也得看论文，规模性商业化还很远</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/226</link>
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  <pubDate>Thu, 27 Nov 2025 16:00:00 -0800</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>具身智能赛道，当下的繁荣究竟是泡沫的预演，还是技术爆发的前夜？</itunes:subtitle>
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  <description>&lt;p&gt;&lt;img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;最近，人形机器人仍然在“泡沫”与“前夜”的争论中。硅谷人形机器人初创公司1X，近期发布的Neo演示视频，在社交媒体上引发热议，但随即而来的，是外界对其依赖远程操控（Teleoperation）而非自主能力的质疑。这让人不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司。&lt;br&gt;
与此同时，高盛的一份最新调研报告，揭示了中国机器人供应链的“现实温差”：尽管资本市场情绪高涨，企业产能规划激进——普遍在年产10万至100万台之间——但实际的大规模订单尚未落地。高盛甚至预测，到2035年，全球人形机器人总出货量或仅为138万台。&lt;br&gt;
尽管面临质疑与产能过剩的风险，具身智能（Embodied AI）赛道在过去两三年间仍吸引了巨额资本注入，并展现出与AI技术同步演进的强劲势头。&lt;br&gt;
本期节目，我们邀请到两位深耕中美市场的资深投资人，透过资本的迷雾，审视具身智能赛道的真实格局。当下的繁荣究竟是泡沫的预演，还是技术爆发的前夜？中美企业在战略布局与核心优势上呈现何种差异？在商业化落地的竞赛中，哪些场景有望率先突围？&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【主播】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
刘一鸣，硅谷101特约研究员&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【嘉宾】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Jonathan邱谆，华映资本海外合伙人。1998年来到硅谷，长期关注中美两地科技投资，曾任斯坦福大学工程和商学院客座讲师，坚定的“具身智能派”。&lt;br&gt;
Christine Qing，Shanda Group合伙人/投资副总裁。曾多年在软银负责机器人在美国市场的商业化落地，也曾在小马智行负责海外市场，目前主要在硅谷关注AI和机器人赛道。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【你将听到】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
02:19 当下是GPT-3爆发前夜，还是泡沫破裂前夕？&lt;br&gt;
07:51 中美机器人战事：战略与打法的异同&lt;br&gt;
10:14 在深圳，机器人甚至可以一天迭代三次&lt;br&gt;
11:26 投资逻辑大辩论：投“具身智能”还是“先进制造”？&lt;br&gt;
13:58 国内机器人商业化的优势：场景和数据的开放性&lt;br&gt;
21:41 先投“上半身”（大脑/灵巧手）还是“下半身”（运动控制）？&lt;br&gt;
31:52 技术突破决定投资方向，追逐热点不如多看论文&lt;br&gt;
34:13 Rodney Brooks的预言：没有触觉数据，机器人学不会灵巧性？&lt;br&gt;
42:43 对1X家庭机器人的争议：远程操控（Teleoperation）是造假还是“特洛伊木马”？&lt;br&gt;
44:45 真实的商业化落地：谁在买单？&lt;br&gt;
58:11 硬件产业链：会像智能手机一样模块化吗？&lt;br&gt;
01:02:57 大胆预测：未来5年的机器人世界&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【延伸阅读和相关术语】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
相关论文如有需要请微信联系：liuyiming0010&lt;br&gt;
SemiAnalysis：Robotics Levels of Autonomy&lt;br&gt;
Morgan Stanley：China Industrials Asia Pacific Humanoids How Far Apart Are Reality and Ideal&lt;br&gt;
Goldman Sachs：China Humanoid Robot- Supply chain field trip takeaways&lt;br&gt;
Bernstein：Asia Emerging Robotics Embrace the Humanoid Era&lt;br&gt;
Rodney Brooks：Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity&lt;br&gt;
WSJ：The ‘Hands Problem’ Holding Back the Humanoid Revolution&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;本期播客中提到的公司：&lt;br&gt;
1X&lt;br&gt;
Figure AI &lt;br&gt;
特斯拉Optimus&lt;br&gt;
Physical Intelligence（PI）&lt;br&gt;
Skild AI&lt;br&gt;
Agility Robotics&lt;br&gt;
宇树科技&lt;br&gt;
智元机器人&lt;br&gt;
优必选（UBTech）&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;【监制】&lt;br&gt;
泓君&lt;br&gt;
【后期】&lt;br&gt;
AMEI&lt;br&gt;
【运营】&lt;br&gt;
朱婕&lt;br&gt;
【BGM】&lt;br&gt;
Hidden Agenda&lt;br&gt;
fauna - bomull&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;【在这里找到我们】&lt;br&gt;
公众号：硅谷101&lt;br&gt;
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐&lt;br&gt;
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」&lt;br&gt;
联系我们：&lt;a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;podcast@sv101.net&lt;/a&gt; Special Guests: Christine Qing and Jonathan邱谆.&lt;/p&gt;
</description>
  <itunes:keywords>具身智能, 机器人, 灵巧手, 先进制造, 人工智能</itunes:keywords>
  <content:encoded>
    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>最近，人形机器人仍然在“泡沫”与“前夜”的争论中。硅谷人形机器人初创公司1X，近期发布的Neo演示视频，在社交媒体上引发热议，但随即而来的，是外界对其依赖远程操控（Teleoperation）而非自主能力的质疑。这让人不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司。<br>
与此同时，高盛的一份最新调研报告，揭示了中国机器人供应链的“现实温差”：尽管资本市场情绪高涨，企业产能规划激进——普遍在年产10万至100万台之间——但实际的大规模订单尚未落地。高盛甚至预测，到2035年，全球人形机器人总出货量或仅为138万台。<br>
尽管面临质疑与产能过剩的风险，具身智能（Embodied AI）赛道在过去两三年间仍吸引了巨额资本注入，并展现出与AI技术同步演进的强劲势头。<br>
本期节目，我们邀请到两位深耕中美市场的资深投资人，透过资本的迷雾，审视具身智能赛道的真实格局。当下的繁荣究竟是泡沫的预演，还是技术爆发的前夜？中美企业在战略布局与核心优势上呈现何种差异？在商业化落地的竞赛中，哪些场景有望率先突围？</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
刘一鸣，硅谷101特约研究员</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
Jonathan邱谆，华映资本海外合伙人。1998年来到硅谷，长期关注中美两地科技投资，曾任斯坦福大学工程和商学院客座讲师，坚定的“具身智能派”。<br>
Christine Qing，Shanda Group合伙人/投资副总裁。曾多年在软银负责机器人在美国市场的商业化落地，也曾在小马智行负责海外市场，目前主要在硅谷关注AI和机器人赛道。</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
02:19 当下是GPT-3爆发前夜，还是泡沫破裂前夕？<br>
07:51 中美机器人战事：战略与打法的异同<br>
10:14 在深圳，机器人甚至可以一天迭代三次<br>
11:26 投资逻辑大辩论：投“具身智能”还是“先进制造”？<br>
13:58 国内机器人商业化的优势：场景和数据的开放性<br>
21:41 先投“上半身”（大脑/灵巧手）还是“下半身”（运动控制）？<br>
31:52 技术突破决定投资方向，追逐热点不如多看论文<br>
34:13 Rodney Brooks的预言：没有触觉数据，机器人学不会灵巧性？<br>
42:43 对1X家庭机器人的争议：远程操控（Teleoperation）是造假还是“特洛伊木马”？<br>
44:45 真实的商业化落地：谁在买单？<br>
58:11 硬件产业链：会像智能手机一样模块化吗？<br>
01:02:57 大胆预测：未来5年的机器人世界</p>

<p><strong>【延伸阅读和相关术语】</strong><br>
相关论文如有需要请微信联系：liuyiming0010<br>
SemiAnalysis：Robotics Levels of Autonomy<br>
Morgan Stanley：China Industrials Asia Pacific Humanoids How Far Apart Are Reality and Ideal<br>
Goldman Sachs：China Humanoid Robot- Supply chain field trip takeaways<br>
Bernstein：Asia Emerging Robotics Embrace the Humanoid Era<br>
Rodney Brooks：Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity<br>
WSJ：The ‘Hands Problem’ Holding Back the Humanoid Revolution</p>

<p>本期播客中提到的公司：<br>
1X<br>
Figure AI <br>
特斯拉Optimus<br>
Physical Intelligence（PI）<br>
Skild AI<br>
Agility Robotics<br>
宇树科技<br>
智元机器人<br>
优必选（UBTech）</p>

<p>【监制】<br>
泓君<br>
【后期】<br>
AMEI<br>
【运营】<br>
朱婕<br>
【BGM】<br>
Hidden Agenda<br>
fauna - bomull</p>

<p>【在这里找到我们】<br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: Christine Qing and Jonathan邱谆.</p>]]>
  </content:encoded>
  <itunes:summary>
    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>最近，人形机器人仍然在“泡沫”与“前夜”的争论中。硅谷人形机器人初创公司1X，近期发布的Neo演示视频，在社交媒体上引发热议，但随即而来的，是外界对其依赖远程操控（Teleoperation）而非自主能力的质疑。这让人不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司。<br>
与此同时，高盛的一份最新调研报告，揭示了中国机器人供应链的“现实温差”：尽管资本市场情绪高涨，企业产能规划激进——普遍在年产10万至100万台之间——但实际的大规模订单尚未落地。高盛甚至预测，到2035年，全球人形机器人总出货量或仅为138万台。<br>
尽管面临质疑与产能过剩的风险，具身智能（Embodied AI）赛道在过去两三年间仍吸引了巨额资本注入，并展现出与AI技术同步演进的强劲势头。<br>
本期节目，我们邀请到两位深耕中美市场的资深投资人，透过资本的迷雾，审视具身智能赛道的真实格局。当下的繁荣究竟是泡沫的预演，还是技术爆发的前夜？中美企业在战略布局与核心优势上呈现何种差异？在商业化落地的竞赛中，哪些场景有望率先突围？</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
刘一鸣，硅谷101特约研究员</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
Jonathan邱谆，华映资本海外合伙人。1998年来到硅谷，长期关注中美两地科技投资，曾任斯坦福大学工程和商学院客座讲师，坚定的“具身智能派”。<br>
Christine Qing，Shanda Group合伙人/投资副总裁。曾多年在软银负责机器人在美国市场的商业化落地，也曾在小马智行负责海外市场，目前主要在硅谷关注AI和机器人赛道。</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
02:19 当下是GPT-3爆发前夜，还是泡沫破裂前夕？<br>
07:51 中美机器人战事：战略与打法的异同<br>
10:14 在深圳，机器人甚至可以一天迭代三次<br>
11:26 投资逻辑大辩论：投“具身智能”还是“先进制造”？<br>
13:58 国内机器人商业化的优势：场景和数据的开放性<br>
21:41 先投“上半身”（大脑/灵巧手）还是“下半身”（运动控制）？<br>
31:52 技术突破决定投资方向，追逐热点不如多看论文<br>
34:13 Rodney Brooks的预言：没有触觉数据，机器人学不会灵巧性？<br>
42:43 对1X家庭机器人的争议：远程操控（Teleoperation）是造假还是“特洛伊木马”？<br>
44:45 真实的商业化落地：谁在买单？<br>
58:11 硬件产业链：会像智能手机一样模块化吗？<br>
01:02:57 大胆预测：未来5年的机器人世界</p>

<p><strong>【延伸阅读和相关术语】</strong><br>
相关论文如有需要请微信联系：liuyiming0010<br>
SemiAnalysis：Robotics Levels of Autonomy<br>
Morgan Stanley：China Industrials Asia Pacific Humanoids How Far Apart Are Reality and Ideal<br>
Goldman Sachs：China Humanoid Robot- Supply chain field trip takeaways<br>
Bernstein：Asia Emerging Robotics Embrace the Humanoid Era<br>
Rodney Brooks：Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity<br>
WSJ：The ‘Hands Problem’ Holding Back the Humanoid Revolution</p>

<p>本期播客中提到的公司：<br>
1X<br>
Figure AI <br>
特斯拉Optimus<br>
Physical Intelligence（PI）<br>
Skild AI<br>
Agility Robotics<br>
宇树科技<br>
智元机器人<br>
优必选（UBTech）</p>

<p>【监制】<br>
泓君<br>
【后期】<br>
AMEI<br>
【运营】<br>
朱婕<br>
【BGM】<br>
Hidden Agenda<br>
fauna - bomull</p>

<p>【在这里找到我们】<br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
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联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: Christine Qing and Jonathan邱谆.</p>]]>
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