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    <title>硅谷101 - Episodes Tagged with “鲍天宇”</title>
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    <pubDate>Wed, 14 Jun 2023 17:00:00 -0700</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
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    <language>zh-cn</language>
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公众账号：硅谷101
联系邮箱：podcast@sv101.net
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  <title>E113 | 大模型来了，但机器人研究依然很难，商业化更难</title>
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  <pubDate>Wed, 14 Jun 2023 17:00:00 -0700</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:subtitle>机器人行业的商业化能力与AI应用程度成反比</itunes:subtitle>
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  <description>&lt;p&gt;随着特斯拉名为擎天柱的人形机器人发布，市场对于机器人的憧憬和期待也在不断上升。目前市场前沿的机器人是什么样的呢？机器人研究的三大部分：感知、路径规划和执行，为何每一步都困难重重？在AI大模型发展的背景下，我们距离机器人的ChatGPT时刻还有多远呢？&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【主播】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
泓君，资深媒体人&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【嘉宾】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
张君武，BlueRiver机器人工程师，ex-Alphabet 机器人（Ex-Intrinsic &amp;amp; Vicarious），斯坦福机器人硕士&lt;br&gt;
鲍天宇，《硅谷101》机器人研究小组成员，科技公司产品经理&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【你将听到】&lt;br&gt;
【第一梯队机器人公司】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
02:07 各自心里机器人行业中的第一梯队：Covariant、Dexterity；Everyday Robots、波士顿动力&lt;br&gt;
09:44 机器人能在任何环境下拿起一个杯子，就是一个诺贝尔奖级别的成果了&lt;br&gt;
10:21 人形机器人的新星：特斯拉与OpenAI投资的1X&lt;br&gt;
14:12 在解决消费者的具体需求上，AI不是必须的&lt;br&gt;
20:28 十年前谷歌连续收购的11家机器人公司后，在机器人领域发声渐少&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【拆解机器人研究】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
24:00 机器人研究为什么那么难：感知、规划、执行，每部分都困难重重&lt;br&gt;
30:12 每次错的一模一样，机器人摄像头微小移动了&lt;br&gt;
31:34 机器人和人的用工成本很难打平，商业模式规模化难&lt;br&gt;
34:48 机器人公司不做机械臂，只是做软件和整合&lt;br&gt;
38:22 人类不喜欢做枯燥的工作，所以机器人需求大？&lt;br&gt;
39:47 商业化较好的公司：亚马逊的Kiva，但并没怎么用AI&lt;br&gt;
44:39 商业化能力与AI应用程度成反比&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【大模型对机器人的影响】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
46:53 两大机器人的大模型：RT1和PaLM-E&lt;br&gt;
52:37 机器人最难的部分是物理世界的数据&lt;br&gt;
55:20 在模拟世界训练机器人的优缺点&lt;br&gt;
59:54 模拟器很难模拟机器人受力的影响&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【名词解释】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;Covariant：&lt;/strong&gt;专注于开发分拣领域的通用AI平台和机器人赋能，即通过平台来对世界各地仓库中的机器人进行预训练，达到完成任务的目的，比如使它们可以自主的在零售和物流领域拣选物品&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Dexterity：&lt;/strong&gt;专注于物流机器人的开发，通过模拟人类大脑身体来设计机器人，为能在无法预测的环境中处理复杂的操作。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Everyday Robots：&lt;/strong&gt;谷歌于2019年公开的通用机器人项目，目的为设计可以在家庭和办公室环境中提供帮助的家用机器人；承担轻度家务工作，如分类垃圾和清洁桌子，现在被谷歌关停。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Intrinsic：&lt;/strong&gt;谷歌的母公司Alphabet投资的一家专注于为工业机器人构建软件的公司，现主要做机器人的操作系统，被Alphabet收购&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Vicarious：&lt;/strong&gt;专注于构建下一代人工智能算法，旨在让让机器以更接近于人的大脑构造或者说是感知过程来学习，后被Intrinsic收购&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;1X：&lt;/strong&gt;原名Halodi Robotics，是一家工程与机器人制造公司，致力于生产能够模拟人类运动和行为的机器人，旨在将机器人应用到实际场景中，缓解全球劳动力短缺的问题，后被OpenAI投资&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;特斯拉的人形机器人：&lt;/strong&gt;名为擎天柱（Optimus），搭载特斯拉同款的自动驾驶软件系统和传感器，目前以拥有已经拥有电机扭矩控制、环境探索与记忆、基于人类跟踪运动的AI训练以及物体操纵能力。&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【招聘】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
我们团队目前正在招聘全职的播客节目监制、内容策划总监、商务总监、视频后期以及运营，欢迎感兴趣的小伙伴把你们的简历和代表作品发送到我们的邮箱：&lt;a href="mailto:hr@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;hr@sv101.net&lt;/a&gt;。具体要求见《硅谷101》微信公众账号上，&lt;a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3Ov1H1noME-u1ZCDZDhqzw" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;点击这里&lt;/a&gt;。&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【后期】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Amei&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【BGM】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Cheese and Crackers&lt;br&gt;
Looking for Sisters - Daniel Fridell&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【Shownotes】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
肖阳&lt;/p&gt;

&lt;hr&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【在这里找到我们】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
公众账号：硅谷101&lt;br&gt;
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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: 张君武 and 鲍天宇.&lt;/p&gt;
</description>
  <itunes:keywords>张君武, 鲍天宇, 机器人</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p>随着特斯拉名为擎天柱的人形机器人发布，市场对于机器人的憧憬和期待也在不断上升。目前市场前沿的机器人是什么样的呢？机器人研究的三大部分：感知、路径规划和执行，为何每一步都困难重重？在AI大模型发展的背景下，我们距离机器人的ChatGPT时刻还有多远呢？</p>

<hr>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，资深媒体人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
张君武，BlueRiver机器人工程师，ex-Alphabet 机器人（Ex-Intrinsic &amp; Vicarious），斯坦福机器人硕士<br>
鲍天宇，《硅谷101》机器人研究小组成员，科技公司产品经理</p>

<hr>

<p><strong>【你将听到】<br>
【第一梯队机器人公司】</strong><br>
02:07 各自心里机器人行业中的第一梯队：Covariant、Dexterity；Everyday Robots、波士顿动力<br>
09:44 机器人能在任何环境下拿起一个杯子，就是一个诺贝尔奖级别的成果了<br>
10:21 人形机器人的新星：特斯拉与OpenAI投资的1X<br>
14:12 在解决消费者的具体需求上，AI不是必须的<br>
20:28 十年前谷歌连续收购的11家机器人公司后，在机器人领域发声渐少<br>
<strong>【拆解机器人研究】</strong><br>
24:00 机器人研究为什么那么难：感知、规划、执行，每部分都困难重重<br>
30:12 每次错的一模一样，机器人摄像头微小移动了<br>
31:34 机器人和人的用工成本很难打平，商业模式规模化难<br>
34:48 机器人公司不做机械臂，只是做软件和整合<br>
38:22 人类不喜欢做枯燥的工作，所以机器人需求大？<br>
39:47 商业化较好的公司：亚马逊的Kiva，但并没怎么用AI<br>
44:39 商业化能力与AI应用程度成反比<br>
<strong>【大模型对机器人的影响】</strong><br>
46:53 两大机器人的大模型：RT1和PaLM-E<br>
52:37 机器人最难的部分是物理世界的数据<br>
55:20 在模拟世界训练机器人的优缺点<br>
59:54 模拟器很难模拟机器人受力的影响</p>

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<p><strong>【名词解释】</strong><br>
<strong>Covariant：</strong>专注于开发分拣领域的通用AI平台和机器人赋能，即通过平台来对世界各地仓库中的机器人进行预训练，达到完成任务的目的，比如使它们可以自主的在零售和物流领域拣选物品</p>

<p><strong>Dexterity：</strong>专注于物流机器人的开发，通过模拟人类大脑身体来设计机器人，为能在无法预测的环境中处理复杂的操作。</p>

<p><strong>Everyday Robots：</strong>谷歌于2019年公开的通用机器人项目，目的为设计可以在家庭和办公室环境中提供帮助的家用机器人；承担轻度家务工作，如分类垃圾和清洁桌子，现在被谷歌关停。</p>

<p><strong>Intrinsic：</strong>谷歌的母公司Alphabet投资的一家专注于为工业机器人构建软件的公司，现主要做机器人的操作系统，被Alphabet收购</p>

<p><strong>Vicarious：</strong>专注于构建下一代人工智能算法，旨在让让机器以更接近于人的大脑构造或者说是感知过程来学习，后被Intrinsic收购</p>

<p><strong>1X：</strong>原名Halodi Robotics，是一家工程与机器人制造公司，致力于生产能够模拟人类运动和行为的机器人，旨在将机器人应用到实际场景中，缓解全球劳动力短缺的问题，后被OpenAI投资</p>

<p><strong>特斯拉的人形机器人：</strong>名为擎天柱（Optimus），搭载特斯拉同款的自动驾驶软件系统和传感器，目前以拥有已经拥有电机扭矩控制、环境探索与记忆、基于人类跟踪运动的AI训练以及物体操纵能力。</p>

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<p><strong>【招聘】</strong><br>
我们团队目前正在招聘全职的播客节目监制、内容策划总监、商务总监、视频后期以及运营，欢迎感兴趣的小伙伴把你们的简历和代表作品发送到我们的邮箱：<a href="mailto:hr@sv101.net" rel="nofollow">hr@sv101.net</a>。具体要求见《硅谷101》微信公众账号上，<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3Ov1H1noME-u1ZCDZDhqzw" rel="nofollow">点击这里</a>。</p>

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<p><strong>【后期】</strong><br>
Amei<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Cheese and Crackers<br>
Looking for Sisters - Daniel Fridell<br>
<strong>【Shownotes】</strong><br>
肖阳</p>

<hr>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
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联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" rel="nofollow">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: 张君武 and 鲍天宇.</p>]]>
  </content:encoded>
  <itunes:summary>
    <![CDATA[<p>随着特斯拉名为擎天柱的人形机器人发布，市场对于机器人的憧憬和期待也在不断上升。目前市场前沿的机器人是什么样的呢？机器人研究的三大部分：感知、路径规划和执行，为何每一步都困难重重？在AI大模型发展的背景下，我们距离机器人的ChatGPT时刻还有多远呢？</p>

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<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，资深媒体人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
张君武，BlueRiver机器人工程师，ex-Alphabet 机器人（Ex-Intrinsic &amp; Vicarious），斯坦福机器人硕士<br>
鲍天宇，《硅谷101》机器人研究小组成员，科技公司产品经理</p>

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<p><strong>【你将听到】<br>
【第一梯队机器人公司】</strong><br>
02:07 各自心里机器人行业中的第一梯队：Covariant、Dexterity；Everyday Robots、波士顿动力<br>
09:44 机器人能在任何环境下拿起一个杯子，就是一个诺贝尔奖级别的成果了<br>
10:21 人形机器人的新星：特斯拉与OpenAI投资的1X<br>
14:12 在解决消费者的具体需求上，AI不是必须的<br>
20:28 十年前谷歌连续收购的11家机器人公司后，在机器人领域发声渐少<br>
<strong>【拆解机器人研究】</strong><br>
24:00 机器人研究为什么那么难：感知、规划、执行，每部分都困难重重<br>
30:12 每次错的一模一样，机器人摄像头微小移动了<br>
31:34 机器人和人的用工成本很难打平，商业模式规模化难<br>
34:48 机器人公司不做机械臂，只是做软件和整合<br>
38:22 人类不喜欢做枯燥的工作，所以机器人需求大？<br>
39:47 商业化较好的公司：亚马逊的Kiva，但并没怎么用AI<br>
44:39 商业化能力与AI应用程度成反比<br>
<strong>【大模型对机器人的影响】</strong><br>
46:53 两大机器人的大模型：RT1和PaLM-E<br>
52:37 机器人最难的部分是物理世界的数据<br>
55:20 在模拟世界训练机器人的优缺点<br>
59:54 模拟器很难模拟机器人受力的影响</p>

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<p><strong>【名词解释】</strong><br>
<strong>Covariant：</strong>专注于开发分拣领域的通用AI平台和机器人赋能，即通过平台来对世界各地仓库中的机器人进行预训练，达到完成任务的目的，比如使它们可以自主的在零售和物流领域拣选物品</p>

<p><strong>Dexterity：</strong>专注于物流机器人的开发，通过模拟人类大脑身体来设计机器人，为能在无法预测的环境中处理复杂的操作。</p>

<p><strong>Everyday Robots：</strong>谷歌于2019年公开的通用机器人项目，目的为设计可以在家庭和办公室环境中提供帮助的家用机器人；承担轻度家务工作，如分类垃圾和清洁桌子，现在被谷歌关停。</p>

<p><strong>Intrinsic：</strong>谷歌的母公司Alphabet投资的一家专注于为工业机器人构建软件的公司，现主要做机器人的操作系统，被Alphabet收购</p>

<p><strong>Vicarious：</strong>专注于构建下一代人工智能算法，旨在让让机器以更接近于人的大脑构造或者说是感知过程来学习，后被Intrinsic收购</p>

<p><strong>1X：</strong>原名Halodi Robotics，是一家工程与机器人制造公司，致力于生产能够模拟人类运动和行为的机器人，旨在将机器人应用到实际场景中，缓解全球劳动力短缺的问题，后被OpenAI投资</p>

<p><strong>特斯拉的人形机器人：</strong>名为擎天柱（Optimus），搭载特斯拉同款的自动驾驶软件系统和传感器，目前以拥有已经拥有电机扭矩控制、环境探索与记忆、基于人类跟踪运动的AI训练以及物体操纵能力。</p>

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<p><strong>【招聘】</strong><br>
我们团队目前正在招聘全职的播客节目监制、内容策划总监、商务总监、视频后期以及运营，欢迎感兴趣的小伙伴把你们的简历和代表作品发送到我们的邮箱：<a href="mailto:hr@sv101.net" rel="nofollow">hr@sv101.net</a>。具体要求见《硅谷101》微信公众账号上，<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/3Ov1H1noME-u1ZCDZDhqzw" rel="nofollow">点击这里</a>。</p>

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<p><strong>【后期】</strong><br>
Amei<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Cheese and Crackers<br>
Looking for Sisters - Daniel Fridell<br>
<strong>【Shownotes】</strong><br>
肖阳</p>

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<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众账号：硅谷101<br>
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