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    没有方向盘的出行,走到哪一步了? NVIDIA × 小马智行一次聊透智能驾驶

    08/12/2026 | 1h 26 mins.
    第一次坐上一辆没有司机的车,大多数人很难不紧张:它真的会看红绿灯吗?会避让突然冲出来的人吗?前面堵住了,它会像老司机一样判断、变道,还是原地发呆?但也很有意思,很多人只需要五分钟,就会从“它行不行啊”变成“好像真的比我开得稳”。

    这期节目,我们从 Robotaxi(无人驾驶出租车)这个具体场景出发,聊透智能驾驶正在发生的关键变化。它不是简单的没有司机这个角色,也不是把今天车上的辅助驾驶功能一路升级到“无人驾驶”。L2、L3、L4 这些听起来像台阶的等级,背后其实是完全不同的责任边界、技术路线、计算平台和商业模式。

    这也是为什么,我们会把 NVIDIA 请到这期节目里。很多人对 NVIDIA 的印象还是显卡、GPU、AI 算力,但在智能汽车和自动驾驶领域,它提供的并不只是“芯片”,而是一整套从车端计算、软件开发、模型训练、仿真测试到功能安全的底层平台。换句话说,汽车要真正能“自己跑起来”,需要一套能支撑它持续学习、验证、升级和安全运行的技术底座。

    小马智行的张宁老师则从运营和商业化角度,把 Robotaxi 的另一面讲得很透:无人驾驶不是一次次简单的 demo,也不是几辆车在示范区里跑一圈就算完成。真正的 Robotaxi 要管理的是一整支车队,包括调度、充电、清洁、维修、保养、事故处理、乘客体验,以及车辆从投入运营到退役的全生命周期成本。车能开只是第一步,车队能不能规模化、安全地跑,并且算得过账,才是商业化真正的门槛。

    您将在本期节目里听到:

    00:00 辅助驾驶和自动驾驶到底差在哪
    07:36 L2、L3、L4 的关键区别
    20:19 软件平台和安全架构支撑自动驾驶落地
    28:05 NVIDIA 的三台计算机是什么
    36:22 Robotaxi 的商业本质
    01:01:33 长尾场景、世界模型和仿真
    01:09:30 从座舱 AI 到移动第三空间

    本期嘉宾:

    卓睿:NVIDIA 中国区软件解决方案高级总监
    主要负责的领域包括辅助驾驶、机器人和智慧城市等。工作重点包括带领团队提供人工智能解决方案,帮助客户快速产品落地。
    中国科学技术大学本硕毕业,硕士期间的主要研究方向为人工智能算法在机器人领域的应用,在人工智能算法和嵌入式领域有着丰富的经验。

    张宁:小马智行副总裁
    全面负责小马智行 L4 自动驾驶技术研发,主导推动北京、广州两地 Robotaxi 常态化运营与商业化落地,使公司成为国内首家实现 Robotaxi 常态化运营的企业。
    加入小马智行前曾任职谷歌,负责 Gmail、Inbox 等十亿用户级产品的性能优化。拥有清华大学学士学位与加拿大滑铁卢大学硕士学位,为图灵奖得主姚期智院士创办的”清华学堂计算机科学实验班”(姚班)首届毕业生。

    【制作团队】

    后期 / 卷圈
    封面 / 姝琦
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    监制 / 姝琦
    产品统筹 / bobo
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    由多名资深从业者主持的科技点评播客,以实际工作中积累的经验为基础,结合实际,把近期科技热点变成犀利、独到、深刻的独家观点。

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    在一派纷繁芜杂里,我们为愉悦双耳而生。科技、教育、文化、美食、生活、技能、情绪……严肃认真却不刻板,拒绝空泛浮夸。与专业且有趣的人携手缔造清流,分享经历,传播体验,厘清世界与你的关系。

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  • 科技乱炖

    期权这张饼,为什么越来越难吃了?

    08/03/2026 | 57 mins.
    曾经,期权是互联网公司最迷人的叙事之一:公司还小,现金不多,但未来很大;你先一起扛几年,等到上市、并购、估值起飞,今天的“纸面权益”就可能变成明天的真金白银。它像一张通往未来的票,也像创业公司和员工之间的一次互相信任。

    但问题是,很多人后来发现,自己拿到的不是票,而是一张解释权归公司所有的饼。

    这一期,我们从最近引发争议的某互联网公司期权纠纷聊起:为什么员工明明被授予了期权,公司却能在上市前后以各种理由说“不算”?为什么一个看似个体的劳动争议,可能牵出 VIE 架构、上市主体、境内劳动合同和海外控股公司之间的复杂关系?为什么监管、法院、投资者和员工,最终都绕不开同一个问题:这家公司到底认不认自己画过的饼?

    节目里,我们也把“期权”这件事拆开讲清楚。它不是股票,也不是奖金,更不是白送的钱。期权本质上是一种未来的选择权:公司承诺你在某个时间之后,可以用约定价格购买一定数量的股票或权益。它真正值钱,需要几个条件同时成立:公司得活得好,最好能上市或被并购;市场得愿意给高估值;合同和制度得被承认;最重要的是,公司不能在饼快熟的时候把桌子掀了。

    从硅谷早期的期权激励,到中国互联网公司借 VIE 架构赴海外上市;从期权、RSU、限制性股票的区别,到行权、归属、期权池和回购条款里藏着的坑;从“金手铐”到“空头支票”,这期节目试图回答一个更现实的问题:当经济上行、上市窗口和公司信用都不再像过去那样稳定,期权还配不配占据你薪酬包里的重要位置?

    【本期主播】

    朱峰:「津津乐道播客网络」创始人,产品及技术专家。(微博:@zhufengme)
    某高老师:「科技乱炖」主播,资深运维专家,互联网和 IT 行业从业20 年,现任某互联网安全公司高管。(微博:@某高老师,Blog:某高老师 – 人间观察)
    高春辉:「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”,科技、互联网领域的连续创业者。(微博:@高春辉,微信公众号:老高的互联网杂谈)

    【制作团队】

    后期 / 朱峰
    封面 / 姝琦
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    AI 不只比智商,WAIC 和 Kimi K3 透露了什么新竞争

    07/23/2026 | 1h 16 mins.
    本节目录制时,媒体尚未发出梁文峰的内部讲话,本期节目观点与其讲话内容有部分重叠,纯属巧合,不涉及任何抄袭和未注明的引用。

    今年的 WAIC,看起来依然很热闹:大厂展台、算力集群、机器人表演、满场的 AI 应用和 Agent。但如果把那些“参数更大”“能力更强”“现场更酷”的热闹拨开,真正值得关注的问题反而变得更朴素了:AI 到底能不能干活?能不能稳定地干活?能不能便宜地干活?以及,谁愿意为它买单?

    这一期我们从一次“云看展”聊起。去过现场的朋友纷纷倒下,没去成现场的我们,反而借着报道、观察和自己的落地实践,重新看了一遍今年 WAIC 暴露出的行业变化:大模型已经不再只是拼智商、拼榜单、拼发布会的阶段,产业正在进入一个更难也更现实的竞争场。大家开始关心的,不是“哪个模型最强”,而是“哪个模型够用、稳定、便宜、可交付”。

    节目里,我们聊到机器人展区为什么依旧更像表演现场,具身智能离真正进入家庭和产业还有多远;也聊到 AI 应用创业为什么看起来门槛降低了,但真正的壁垒并没有消失。AI 可以帮你写原型、写代码、做方案,但它解决不了所有问题,尤其解决不了行业 know-how、客户在哪里、产品为什么有人买单这些最硬的商业问题。

    Kimi K3 的发布,则给这期节目提供了另一个切口。我们聊了实际使用 K3 写 Agent 的体验:它不完美,慢,消耗 token 多,也不一定在所有能力上超过海外顶级模型;但它已经足够好,足够可用,并且在成本、部署、开放权重和模型选择上,把竞争的逻辑往前推了一步。

    一个模型是不是 SOTA,可能没有过去那么重要了。对大量真实业务来说,能完成 80% 的工作,价格可接受,调用稳定,才是更关键的事。

    这也引出了本期最核心的判断:未来 AI 的竞争,不只是模型智商的竞争,而是工程优化、成本结构、路由系统、生态选择和落地能力的竞争。顶级模型可能会越来越像“工业母机”,用来写代码、造工具、解决最难的问题;而真正嵌入产品、服务用户的,往往是更小、更便宜、更快、更适合具体场景的模型组合。

    相关资料

    李晨老师的公众号文章: https://mp.weixin.qq.com/s/7h2TiSgd8NlKdBwBgUwB9A
    AuralWise语音转写服务: https://auralwise.cn/refid=vngklusi

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    把身体数据存起来,可能是普通人最划算的 AI 投资

    07/07/2026 | 1h 18 mins.
    这几年,AI 医疗被讲得太热,也太容易被讲偏。有人把它当成“赛博神医”,拍一张化验单就想让模型给诊断;也有人一听 AI 看病就立刻警惕,觉得这东西离真实医疗还差得很远。

    但这一期我们想聊的,恰恰不是“AI 能不能替医生看病”。

    真正值得讨论的问题是:如果 AI 不负责下诊断、不替医生开处方,而是帮你长期看住身体的变化,它会不会变成一种更现实、更有价值的健康管理工具?

    本期我们请到长期从事数据、AI 与医疗相关工作的姜旭,一起从互联网医疗早年的失败聊起,聊到今天 AI 为什么可能重新打开健康管理的想象空间。过去很多慢病管理产品没能跑通,不是因为需求不存在,而是因为医生服务太贵、用户依从性太低、商业模式难闭环。可当 AI 开始具备处理长期个人数据的能力,事情可能发生变化:它未必能替你“治病”,却有机会在你还没真正生病之前,帮你发现趋势。

    所以更合理的方向,也许不是“AI 医生”,而是“AI 帮医生和用户更早看见问题”。

    这一期也聊到了动态血糖监测、糖前人群、慢病年轻化,以及为什么健康管理不能只靠一次体检。我们还从 AI 医疗延伸到更大的问题:当 AI 把很多标准化技能变得不再稀缺,普通人该如何重新理解职业、教育和自身价值?

    姜旭在节目中分享了他的新书《第五维度》的写作初衷:这不是一本单纯讲 AI 技术的书,而更像是一封写给孩子、也写给普通人的 AI 时代生存指南。它提醒我们,未来真正重要的可能不是成为更标准的人,而是找到自己那些不容易被平均化、不容易被模型覆盖的部分。

    【相关链接】

    《第五维度》购书链接: https://r.daofm.cn/xdfsv

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    高春辉:「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”,科技、互联网领域的连续创业者。(微博:@高春辉,微信公众号:老高的互联网杂谈)
    姜迅:前阿里数据仓库技术负责人,云从科技前副总裁,长期从事数据、AI 与医疗相关工作,拥有二十多年数据领域经验。

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    OPC 的真正难题,是 AI 还没学会替你把东西卖出去

    07/01/2026 | 1h 8 mins.
    如果说今年最适合被包装成“新机会”的词,OPC 一定榜上有名。

    一个人,一台电脑,再加上一堆 AI 工具,理论上就能拥有产品、运营、营销、客服、财务,甚至一个虚拟团队。听起来很迷人,尤其在就业压力、AI 热潮、各地园区补贴和“出海赚钱”叙事叠在一起的时候,OPC 几乎像是一个时代给普通人的创业快捷键。

    但问题也在这里:快捷键是真的存在,还是只是把你更快地带到下一个坑里?

    这不是一期劝所有人别创业的节目。恰恰相反,它更像是在给热闹降温:如果你已经在一个领域里很强,AI 确实可能帮你变得更快、更轻、更高效;但如果你只是因为 AI 看起来什么都会,就想跨进一个自己完全不懂的行业,那它给你的可能不是能力,而是信心过剩。

    相关链接

    某高老师的新产品:https://r.daofm.cn/mougaoauv
    听友美国考察团报名: https://1wfx.cn/ustour/

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