十字路口Crossing

➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟，中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿，但毕业时，他却转身向具身走去，成为深朴智能（Simple AI）首席科学家。为什么呢？
他想离开的不是大模型，而是只能跟随既定计划的状态。他说：「风浪越大，鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识，风险更高，却也给了年轻研究者定义问题的空间。
本期播客中，我们从 GPT-6 Astra 出发，讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为，通用大模型会承担越来越多理解与规划，但当杯子开始滑落，机器人仍需要能快速反应的动作模型。
深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体：开源 2,000 小时数据，内部积累数万小时；模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化；Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。
最后，我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作：GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。
🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 于是转身向具身走去
00:00 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂
06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
09:28 中科大少年班怎么选人？
13:14 聪明，是会提好问题
14:54 “风浪越大鱼越贵”
19:44 DeepSeek：不靠工作强度换成果
21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
🟢 深朴的选择
25:24 深朴为什么必须做全栈？
26:40 HiFi-UMI：开源 2,000 小时
32:01 GPT-6 比人更会标数据
34:15 Zero-Shot：不靠后训练的新任务
🟢 什么才是具身智能的「智能」？
36:10 不追逐“世界模型”概念
36:55 Context：从一秒因果到长期记忆
41:52 Scaling 趋势，不等于 Scaling Law
44:34 Agentic OS：具身不只是一个模型
48:09 没有公认 Benchmark，如何证明模型？
🟢 前沿点评
54:14 Astra：通用智能外溢到物理世界
55:53 GEN-1.5 与 π0.7
57:34 被高估的 In-Context Learning
01:00:04 具身领域：噱头可能大于真实
01:07:47 离开大模型舒适区
01:09:57 三年后，机器人能帮人洗碗吗？
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👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。
2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？
我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？
这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：
韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO

沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家

王潜：自变量机器人创始人兼 CEO

许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。
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🟢 数据之争：仿真与真实之间
00:27 仿真与真机，不是二选一
04:00 真实传感器的不完美
06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap
🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发
08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？
09:21 “智能的本体存在于数据”
15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好
19:08 具身会反过来改变大模型
23:01 高成功率与泛化性，缺一不可
🟢 场景之争：跨过泡沫的指标
24:48 跨过泡沫的唯一指标？
25:44 高成功率是商业化前提
26:55 客户持续付钱
29:11 后训练落地与基础模型跃迁
🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？
31:16 五年后，什么被高估？
33:27 落地是一场系统工程
35:01 具身不会复刻语言模型
38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI
40:19 造飞机，像今天做 App
41:25 百万小时数据迷思
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物，她将分享 AI 将如何重塑内容行业。
22 岁刚毕业，陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年，她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情： 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款，一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流； 被救过 ——最绝望的时刻，一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来； 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资；也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后，她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来，只能躺在办公室的沙发上办公。
12 年后的今天，主业已稳步增长，她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo，「一个实时活着的 AI 世界」：AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王，他会愤怒离开，甚至把你拉黑；你说的每一句话都在触发蝴蝶效应；而整个产品最重要的功能，名字就叫「命运」。
这期节目，我们把这 12 年的剧情一段段聊开：现金流被拖断时的绝地求生；确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预，看着数据在一两个月内掉了 30%，几年后 IP 衍生收入却占到一半以上；以及穿过所有起落之后，她真正的方法论「游戏精神」：应无所住而生其心，不害怕失败，让好奇心而不是恐惧驱动自己。
如果你正走在创业的隧道里，或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气，这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己，只想说一句话：「尽情享受喽」。
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00:11 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模
🟢 Part 1｜Livo：AI 时代的故事新范式
01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”？
04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？
06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？
14:35 当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？
19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？
23:04 一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？
26:02 做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？
🟢 Part 2｜AI Native：组织管理与产品实践
08:47 没有单一主导者的 Livo 团队，如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板？
12:03 不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？
🟢 Part 3｜创业 12 年：生死转折、商业化与游戏精神
28:28 只画了两年漫画的陈安妮，为什么毕业后选择做 CEO？
30:58 投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？
35:27 《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？
38:05 数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？
42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？
47:05 2 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？
50:58 融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？
56:08 经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？
01:02:34 CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？
01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？
🟢 Part 4｜AI 与内容行业：技术、创作与人的价值
01:09:40 被新技术追赶的焦虑中，Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心？
01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？
01:14:29 AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？
01:15:44 如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷，本名任利锋，数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音，并完成从 0 到 1 的全过程，被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。
这是一场接近 3 小时的长谈：我们从抖音最初如何被立项聊起，聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型，也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。
聊完卷卷，我最强烈的感受是：基础模型不会吞噬一切。
大语言模型与多模态模型看起来能生成万物，但一旦进入实体制造，仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的，往往发生在模型之后：如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备；如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹；又如何在高并发、每一件都不同的订单里，把产品按时交付到用户手上。
这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态，并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的，是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。
这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈，也是一个做过超级产品的人，重新成为创业新手的故事。
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00:25 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历
02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？
09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？
12:04 抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会
19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？
23:43 工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？
26:26 互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？
28:12 离开字节创业，是因为对自己不满意吗？
36:05 决定创业后，做的第一件事
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🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果：纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。
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55:16 从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？
01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？
01:01:53 3D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？
01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长
01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？
01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室
01:28:12 3D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？
01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？
01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？
01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗？
01:58:49 创业如何成为修行？
02:02:03 劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业
02:05:12 成功的定义
02:10:18 “我本质上是自卑的人”
02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO
02:22:51 好运气
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➤ 本周「十字路口」的嘉宾是 Pyromind 创始人 / CEO Kevin Ding。Pyromind 所在的赛道，常被称作 RL as a Service，也就是强化学习即服务、或后训练即服务。公司前不久完成天使轮融资，投资方包括高瓴、百度风投、蓝驰、Atypical 等机构。
但在 Kevin 看来，RL as a Service 只是起点，不是终点。他在节目里说，Service 只解决了一半问题；真正要让 Agent 在生产环境中持续改进，还需要把训练、奖励、反馈、部署和数据回流串成一条可以自动循环的管道——也就是 Pyromind 正在押注的 AutoRL。
我们也聊到了 Pyromind 的真实落地场景：工业质检、工艺参数优化、GUI Agent、Coding Agent，以及企业里那些 ROI 明确、数据足够富集、好坏标准相对清楚的生产问题。
同时，这期也会讨论一个非常现实的问题：企业 AI 到底怎样才能不是项目制咨询？
Kevin 坦诚，第一次进入客户场景时，FDE 的工作不可省：要理解数据制式、评价基准、业务流程和奖励信号。但 Pyromind 追求的是让这部分工作在相似模态和相似场景中逐渐递减，把一次性交付沉淀成可以横向复制的 AutoRL 管道。
Kevin 重点分享了他们的新工作 PyroDash：一个由 4B 小模型、强基座模型和协作引擎组成的大小模型协作架构。Kevin 认为，这背后对应的是一个更大的判断：需求世界是多元的，不是所有问题都应该被收拢到一个中心化大模型里解决。
这期适合所有关心 AI Agent、后训练、企业智能、工业 AI 和 AI infra 的朋友。
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01:55 为何 AI 终局更像 Agent 蜂群而非超级基础模型一统天下？
03:44 为什么 RSI 在这一年变得重要？
05:21 RL as a Service 解决了哪一半问题？
08:32 Pyromind 如何优选最适合 AutoRL 的客户？
10:16 初次进入场景为何 FDE 不可省，后续工作量又如何递减？
22:13 如何能让工业客户算清 ROI？
23:22 哪三条标准决定一个企业需求该接还是拒绝？
26:29 企业 AI 为何绕不开成本、效率与隐私的不可能三角，后训练如何破解？
27:03 PyroDash 怎样让 4B Worker Model 与 Base Model 协作，兼顾效果与成本？
29:23 Harness 能改善流程和速度，但仍解不了哪些企业的关键需求？
34:02 两个 FDE 如何支撑十几个 B 端客户，Pyromind 又把哪些工作收回产品层？
38:20 模型越训越好、训练需求越少，Pyromind 究竟赚得更多还是更少？
40:58 中国 SaaS 难做，Pyromind 为何认为 AI ToB 能把 ROI 重新算清？
42:06 云厂商也能做后训练、又掌握算力，Pyromind 会被吞掉吗？
47:47 Hugging Face 上小模型下载仍占主流，为什么需求不会都归拢到一个 Base Model？

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