11月27-28日，被譽(yù)為“年度科技與商業(yè)風(fēng)向標(biāo)”的36氪WISE2025商業(yè)之王大會，在北京798藝術(shù)區(qū)傳導(dǎo)空間落地。

今年的WISE不再是一場傳統(tǒng)意義上的行業(yè)峰會，而是一次以“科技爽文短劇”為載體的沉浸式體驗(yàn)。從AI重塑硬件邊界，到具身智能叩響真實(shí)世界的大門；從出海浪潮中的品牌全球化，到傳統(tǒng)行業(yè)裝上“賽博義肢”——我們還原的不僅是趨勢，更是在捕捉在無數(shù)次商業(yè)實(shí)踐中磨煉出的真知。

我們將在接下來的內(nèi)容中，逐幀拆解這些“爽劇”背后的真實(shí)邏輯，一起看盡2025年商業(yè)的“風(fēng)景獨(dú)好”。

尋找“ChatGPT時刻”：誰能定義具身智能？圓桌

以下為圓桌對話內(nèi)容，經(jīng)36氪整理編輯：

何思翀丨螞蟻集團(tuán)NEXTA創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目負(fù)責(zé)人（主持）

秦玉森丨地瓜機(jī)器人云平臺副總裁

劉揚(yáng)丨原力無限 聯(lián)合創(chuàng)始人

林嘉偉丨跨維智能CMO

主持人（嘉偉）：親愛的朋友們，接下來，有請本次Deep Talk環(huán)節(jié)的主持人：螞蟻集團(tuán)NEXTA創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 何思翀女士，同時有請地瓜機(jī)器人云平臺副總裁 秦玉森先生、原力無限 聯(lián)合創(chuàng)始人 劉揚(yáng)先生、跨維智能CMO 林嘉偉先生。讓我們掌聲有請他們上臺為我們帶來他們的分享！

何思翀：好，大家下午好！歡迎來到本場圓桌，我是本場圓桌的主持人，來自螞蟻集團(tuán)NEXTA創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的何思翀。剛才我們也聽了前面的分享包括短劇，我覺得2025年AI最令我們興奮的不僅是技術(shù)本身的突破，而是說AI可能真的走向了我們真實(shí)世界的各行各業(yè)，特別是具身智能這個概念和行業(yè)，可以說是2025年最火熱最具話題性，也是最性感的一個細(xì)分領(lǐng)域了。今天我們站在這樣一個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，看著具身智能它正在從單純的執(zhí)行工具轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚋兄h(huán)境、自主決策的智能伙伴，那么因此我們也是非常榮幸邀請到了三位具身智能領(lǐng)域的嘉賓，他們正在用AI改寫著各自行業(yè)的游戲規(guī)則，讓我先來介紹一下三位。

首先是來自地瓜機(jī)器人云平臺副總裁 秦玉森，秦總跟大家打個招呼吧。

秦玉森：大家好，我是地瓜機(jī)器人云平臺副總裁 秦玉森。

何思翀：原力無限聯(lián)合創(chuàng)始人劉揚(yáng)劉總。

劉揚(yáng)：大家好，我是原力無限的劉揚(yáng)。

何思翀：還有跨維智能CMO林嘉偉。

林嘉偉：大家好，我是跨維智能的林嘉偉。

何思翀：好，歡迎三位來到我們的圓桌。

開始之前我想請各位嘉賓先簡單地介紹一下自己，以及自己的公司行業(yè)，先請秦總開始。

秦玉森：我主要在地瓜機(jī)器人，也就是一個給機(jī)器人行業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施的這么一家公司，負(fù)責(zé)整個云平臺相關(guān)的業(yè)務(wù)，也就是如何從一個拿到芯片之后就開始的軟件開發(fā)，一直到整個機(jī)器人變成整體過程中需要的開發(fā)工具、基礎(chǔ)設(shè)施是由我們這邊來提供的。感謝大家！

劉揚(yáng)：原力無限我們大概成立了也有幾年的時間，我們其實(shí)更多的是聚焦在具身的一些本體、一些集成，也包括了我們的輪式和人形的機(jī)器人，可能我們更多的精力是花在了我們機(jī)器人跟機(jī)器人大腦這一側(cè)。

林嘉偉：我是跨維智能林嘉偉，過去在華為和機(jī)器人獨(dú)角獸，還有包括上市公司都一直在深耕，現(xiàn)在跨維智能是一家專注于具身智能，包括人形機(jī)器人的一家初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)始人老師也是港中文的終身教授，我們目前更多的聚焦跟劉總這邊有一部分是相似的，我們也在做具身大腦，包括我們自己做純視覺的傳感器，也做通用的人形機(jī)器人產(chǎn)品。

謝謝！

何思翀：好的，我先請三位都各自分享一下，我們過去的一年當(dāng)中，其實(shí)我們看到具身智能也在突飛猛進(jìn)，您所在的公司或者機(jī)構(gòu)有沒有推出哪些最具意義的產(chǎn)品或者解決方案呢？

秦玉森：上周剛好地瓜在深圳發(fā)布了一個產(chǎn)品，叫做RDK Agent，Robot Development Kit Agent，這個應(yīng)該是業(yè)內(nèi)首個可以跨設(shè)備，就是你在電腦上運(yùn)行的Agent，它其實(shí)跨到那個嵌入式的平臺上做自動化的編程和操作，這是我們這邊在第一個發(fā)出來的叫做能跨設(shè)備，尤其跨設(shè)備做自動化開發(fā)的這么一個Agent。它的作用就是讓做算法的工程師不必再理解嵌入式那些繁復(fù)的東西，以及讓一些更習(xí)慣在PC上做開發(fā)的人，也更熟練地掌握在這樣嵌入式平臺人工智能大腦上面去做一些開發(fā)的工作，這是我們這邊去年做的一個比較亮眼的東西。

劉揚(yáng)：我們這邊其實(shí)在2025年發(fā)布了我們第一款人形機(jī)器人產(chǎn)品，我們叫它AstroDroid AD-01這款產(chǎn)品，實(shí)際上這是大家可見形態(tài)的一些產(chǎn)品，在背后我們其實(shí)還自研了非常多，包括在具身大腦，我們有我們自己一套具身的模型，我們叫它Hyper VLA，這個其實(shí)也是我們自己模型。同時，在今年年底，可能在明年年初的時候，我們還會向大家更多的去公布我們在AI Infra的建設(shè)上的一些突破性進(jìn)展，包括我們在數(shù)據(jù)測的一些變化。當(dāng)然，我們也是地瓜很好的用戶，我們其實(shí)也在享受地瓜的服務(wù)，包括其實(shí)跟跨維這邊，我們其實(shí)也有很多在硬件上的合作。

在過去一年里，其實(shí)我覺得這個變化確實(shí)蠻大的，整個行業(yè)在過去一年里，我相信比在過去幾年里發(fā)生的變化都要多的多，在這個過程當(dāng)中，我們其實(shí)可能更看重的是接下來在應(yīng)用側(cè)，剛才光源的鄭總有一點(diǎn)我就特別認(rèn)同，我們自己創(chuàng)業(yè)公司，如何在這種差異化上能體現(xiàn)出來我們的價值，這個也是我們接下來未來一年大家能看到的一些東西。

林嘉偉：我們其實(shí)今年也是發(fā)布了我們自己的首款身體，因?yàn)檫^去我們更多是做大腦和機(jī)器人的雙眼，我們其實(shí)去到了不同的行業(yè)，今年我們首發(fā)了我們第二代通用人形機(jī)器人，也很有幸在10月份，參加了總書記去提議發(fā)起的全球婦女峰會，給彭教授和各國政要去做自助咖啡的服務(wù)。當(dāng)然了，我們這個機(jī)器人本身也在很多的咖啡結(jié)合和其他的商業(yè)場景，有過一些面對大眾服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，目前也在逐步的批量落地。

所以我覺得今年可能AI給大家?guī)淼暮艽蟛煌绕鋵τ谖覀兙呱砣诵芜@個行業(yè)，可能機(jī)器人更多的會逐漸從單純的表演性質(zhì)的展示，或者叫情緒價值的提供，可能逐漸往給大家去做一些售后服務(wù)或者商業(yè)服務(wù)的嘗試和落地，這樣也會讓我們的大眾對我們這個行業(yè)，包括對我們這個技術(shù)的發(fā)展有一個更好的認(rèn)知和一個體驗(yàn)。

何思翀：好，聽出來了，我感覺幾位今年都很忙，而且成果也都很豐碩。

我還想請教三位都各自地談一下，因?yàn)锳I的發(fā)展其實(shí)也是突飛猛進(jìn)，那么你覺得今年AI的發(fā)展它給我們行業(yè)帶來的最大變量是？特別是結(jié)合我們今年大模型一些重要的節(jié)點(diǎn)，比如說推理模型的進(jìn)展，比如說端到端模型的應(yīng)用等等，重要的這些技術(shù)變量，它會怎么樣影響我們各自的產(chǎn)品研發(fā)和商業(yè)落地？

秦玉森：今年地瓜其實(shí)參加了很多的黑客馬拉松，因?yàn)槲覀兤鋵?shí)也是開發(fā)平臺，所以其實(shí)在過程中我們觀察到了絕大多數(shù)的開發(fā)者曾經(jīng)面臨機(jī)器人這樣一個鏈條，含硬件、含軟件，可能還含模型算法的這么一個復(fù)雜開發(fā)任務(wù)中，其實(shí)以前很少有把全鏈條的事情都做到，但是今年我們黑客馬拉松看到的點(diǎn)，就是100%的團(tuán)隊(duì)一定會受到大模型輔助，一定在大模型的輔助下，其中個別的小團(tuán)隊(duì)，它本身的技能戰(zhàn)可能不是全鏈條，但是它會呈現(xiàn)出全能化的一個趨勢。而且在今天這個情況下，會發(fā)現(xiàn)很多偏技術(shù)能力的初創(chuàng)小團(tuán)隊(duì)，它由于有大模型的賦能，在商務(wù)、PR和一些活動策劃上，也呈現(xiàn)出了一個沒有短板的狀態(tài)。

至于一些在長板上有優(yōu)勢的人，個人開發(fā)者，他也會呈現(xiàn)出技術(shù)不再是他的短板，至少能交出一份幾個的答卷。也就是說，在今天大模型時代，大模型大大補(bǔ)足了大家曾經(jīng)的短板，使得任何人都可能成為超級個體，只要你的長板夠長，短板不會再制約你，這是我今天觀察到的這個時代和今年最大的變化。

何思翀：是，現(xiàn)在超過個體、一人公司都是大家非常期待和出現(xiàn)的。

劉揚(yáng)：其實(shí)我覺得今年AI的變化，我感觸還蠻深的，我覺得對于我們來說，可能是兩個部分，一個是從公司內(nèi)部上來講，之前大家更多的聽到AI包括大模型，可能更多的是在某些特殊的應(yīng)用上面才用到，但是我覺得從今年一個非常顯著的變化上來說，從公司內(nèi)部的每一個員工，不管他是什么樣的工種，不管他是技術(shù)人員還是非技術(shù)人員，大家使用AI已經(jīng)逐漸變成了一種習(xí)慣，這種習(xí)慣其實(shí)是深入骨髓里面，尤其在公司內(nèi)部，我們大概兩周就會有一個內(nèi)部的分享，你會發(fā)現(xiàn)用AI的時候，已經(jīng)從原來的第三方告訴你怎么用，你去follow一種行為，變成了今年大家已經(jīng)逐漸的在公司內(nèi)部，我們內(nèi)部說我們年輕人已經(jīng)玩出花了，怎么說玩出花了？就是以前單純的就是文本，然后一些多模態(tài)的應(yīng)用，現(xiàn)在大家其實(shí)已經(jīng)把多種工作、多種不同類型的應(yīng)用去混合到實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中。尤其像我們一些產(chǎn)品經(jīng)理，大家之前可能喊了很多口號，包括叫AI based或者是什么其他的一些想法，但是今年大家真的是在用一些AI的想法在做這件事情。

另外一塊是在我們業(yè)務(wù)的本身，我們自己的技術(shù)上，包括我們對客戶的角度上來講，以前這個AI的變化，原來大家可能還是在LLM，就是大語言模型方向，但是其實(shí)我們今年發(fā)現(xiàn)了一個非常重要的變化，是在于AI逐漸從原來的規(guī)則性，逐漸地走更加智能化路線，包括我們現(xiàn)在做的我們的具身智能產(chǎn)品，也由原來更多的是一些通用性的模型，我們再去朝一些新的方向去做轉(zhuǎn)變。

包括我其實(shí)剛才跟林總私下也在聊，未來我們共同看好的是在世界模型這個方向，因?yàn)榫呱碇悄苋绻船F(xiàn)在的方向走，我們依然判斷它有一定瓶頸，接下來對于整個智能的理解上，我覺得會發(fā)生比較大的變化。

林嘉偉：正好接著劉總這個話，因?yàn)槲覀儚膫€人來講，我剛好想到一個感觸，就是今年1月份我們發(fā)布第一代原型機(jī)的時候，我們發(fā)了產(chǎn)品發(fā)布視頻，很多關(guān)注我們的朋友就在底下留言，這個是動畫吧！我姑且當(dāng)做是對我們這個市場工作或者對我們技術(shù)的一個褒獎，當(dāng)然這個我覺得也是AI對于大家，就是C端的每個人來講可能帶來的一個很顯著的變化，現(xiàn)在可能真的可以通過AI去生成，可以去以假亂真。

回到我們這個公司本身的技術(shù)來看，因?yàn)閯倓倓⒖倓偤靡蔡岬竭@個事情，我們會覺得從技能的生成，或者我們針對這個新場景任務(wù)去落地，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在要逐漸往商務(wù)去走嘛，我們要聊到商業(yè)這個事情，通過過往大量的真機(jī)采集的方式可以做，但是可能要花費(fèi)的力氣相對大一些，因?yàn)槟憧赡苄枰渴鸷芏嗟臋C(jī)器人的本體，然后很多的工程師，不斷的去采集數(shù)據(jù)。

舉一個最簡單的例子，在我去年剛加入公司的時候，我們經(jīng)常會講一個小的故事，就是有一家應(yīng)該是國字號的機(jī)構(gòu)找過我們，就說要做機(jī)器人的一個擰瓶蓋的任務(wù)，這個對于我們小朋友來說其實(shí)很簡單，但是對于機(jī)器人來講，今天要用真機(jī)去采數(shù)據(jù)，比如某某品牌綠色的一個瓶子，機(jī)器人可能在經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練之后，能達(dá)到大概60%-70%的一個成功率。那我想可能對于今年來講，大家覺得還OK，因?yàn)檫@是一個科研的項(xiàng)目嘛，好像具備了一定的成功率，但是其實(shí)只要它換一個不同的條件，比如他們最直接的例子，就是換成了一個紅色的瓶子之后，做不了了。

所以確實(shí)存在這樣一個瓶頸，所以我們賈老師跟整個研發(fā)團(tuán)隊(duì)，我們今年也在提出說，我們用世界模型，叫生成式的世界模型和efficiency law新的一個技術(shù)范式，我們希望說是用更多的合成數(shù)據(jù)，然后去做這樣一個訓(xùn)練的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，然后結(jié)合少量的真機(jī)數(shù)據(jù)，我們能不斷地提升機(jī)器人的技能和落地的能力，這樣能讓更多的場景應(yīng)用到我們最先進(jìn)的技術(shù)。

何思翀：好的，剛才幾位都提到了技術(shù)帶來的變化，不管是對我們個體的工作而言、還是對機(jī)器人的發(fā)展而言，都產(chǎn)生了一些進(jìn)步。那么我們可以將視角再拉高一點(diǎn)，我想問一下各位認(rèn)為當(dāng)下什么類型的行業(yè)和場景是AI最容易產(chǎn)生規(guī)模化價值的？

秦玉森：這是個好問題，我們覺得首先當(dāng)下這個行業(yè)本身受制于生產(chǎn)力，或者是知識傳遞的流速夠慢的一些行業(yè)，它才會變成高的增速，今天有什么？我覺得我可能看不見，但是我可以舉兩個大家都理解的例子。1990年的時候有一個非常好的工作叫電話接線員，他的作用和今天大家家里都有的路由器是一樣的。

再推5年，1995年，那時候省廳里可能會配兩個特別獨(dú)特的職業(yè)，叫打字員，因?yàn)槟莻€時候微型計(jì)算機(jī)剛剛進(jìn)入到中國的體系內(nèi)，數(shù)字化的第一篇就是沒有人會打字，今天其實(shí)沒有打字員這個事情了，我相信今天在座的沒有人不會打字。那是什么東西能夠借助AI的能力，讓更多的人擁有曾經(jīng)看不見摸不著的東西，這個其實(shí)會非常有想象力。

我猜測這個行業(yè)可能真實(shí)在當(dāng)下是一個稀缺行業(yè)，而并不一定是個非常大眾的行業(yè)，但我們還沒有看見，這是我給的一個開放式的回答。

何思翀：是，非常期待我們到時候都能看到這塊。

劉揚(yáng)：剛才林總說了一個非常好的話題，我換一個視角看一下。我覺得剛才主持人提到了一個很重要的詞叫規(guī)模化影響力，我覺得要形成所謂的規(guī)模，其實(shí)很重要的是它要服務(wù)于大眾的，服務(wù)于更大的一個場景，我覺得這是一個前提。在這個前提下，如果是當(dāng)下，我覺得取決于兩個問題，我們要不得不面對的，我覺得第一個不得不面對的，其實(shí)在現(xiàn)在整個AI技術(shù)能力上來講，還是有相當(dāng)大的可以進(jìn)步的空間，我們離真正的所謂AGI還是有很長的路要走，雖然大家可能很樂觀，但是我相信這是AGI從模仿人到接近人、到齊平、到超越，我覺得這個周期還會蠻長，雖然大家可能現(xiàn)在都比較樂觀，但是其實(shí)看我們對于這事的定義和預(yù)期到底有多高，我覺得這是第一個，取決于技術(shù)本身。

第二個，如果現(xiàn)階段，前提定語是現(xiàn)階段如果形成大規(guī)模的話，我個人認(rèn)為很重要的一點(diǎn)，就是它是在一個更容易被接納的新興場景，為什么這么說？這源于我們自身公司推出的一些產(chǎn)品，其實(shí)在我們前年推出這個產(chǎn)品的時候，雖然這個行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了很長時間，但是大家接受AI對這個行業(yè)發(fā)生沖擊，發(fā)生一些新的產(chǎn)品變化的時候，大家其實(shí)是需要時間的。這個時間不僅僅是對于產(chǎn)品的認(rèn)識上，也在于習(xí)慣、安全性等等各方面的想法。

所以如果回歸到這個問題本身，如果總結(jié)成兩點(diǎn)，我覺得第一個是從規(guī)模性，從它技術(shù)本身的成熟度這個角度去看。第二個實(shí)際上是這個行業(yè)它是不是相對在AI這個環(huán)境下是一個新興的，短期它會形成一個比較大規(guī)模的轉(zhuǎn)變。

林嘉偉：我覺得也像國家現(xiàn)在講的一個方向，就是可能AI+人工智能，或者叫新的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，我覺得從商業(yè)服務(wù)本身，包括可能從智能制造都會有一些不同的機(jī)會，但是對于這兩種不同的業(yè)態(tài)，因?yàn)榇蠹业捏w感不同，包括我們對應(yīng)這些東西，我們?nèi)プ雎涞氐臅r候，或者我們叫做商業(yè)化推進(jìn)的時候，其實(shí)我們的選擇可能也不盡相同，我們可能并不會一定說我要把雙足的人形機(jī)器人放到工廠里面去擰螺絲，我們可能明明有專業(yè)的螺絲的機(jī)器，當(dāng)然也可以這么干，但是它需要再去付出更多的價值，就是我除了擰螺絲我還可以做別的，如果對于這個商業(yè)服務(wù)來講，我可以更好的去做人機(jī)協(xié)同，因?yàn)楝F(xiàn)在也是正好借助大語言模型的一些能力，這個我覺得是跟過往，應(yīng)該叫上一個時間段的機(jī)器人企業(yè)可能會稍微有點(diǎn)差異的地方。

大家也能看到現(xiàn)在住酒店，我們配送服務(wù)的機(jī)器人，現(xiàn)在有的廠商已經(jīng)做得非常成熟，我們現(xiàn)在要一個什么東西，它可能馬上能給送過來，但是大家可能不知道的是，幾年前可能也是磕磕絆絆的，可能這個過程就是需要大家一起去共建，包括我們的用戶逐漸的提出一些這樣的需求，包括怎么去接納這樣一個場景，我覺得這兩個都是一些潛在的方向。

何思翀：好的，謝謝剛才三位給我們分享了一些宏觀的層面，然后我們想跟三位具體聊一下，有一些細(xì)節(jié)的探討。先從秦總開始，因?yàn)槲抑赖毓蠙C(jī)器人其實(shí)對自己有一個非常明確的定位，要做機(jī)器人時代的Inter，然后是提供行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的，服務(wù)行業(yè)內(nèi)大量玩家，包括剛才幾位也談到了，其實(shí)都跟地瓜是有一些合作的，但是我們同時也看到機(jī)器人的行業(yè)，它現(xiàn)在就是形態(tài)各異、百花齊放的，有人形的、非人形的、足式的、輪式的，其實(shí)在它硬件形態(tài)還沒有收斂的情況下，地瓜是想做一個通用的底層系統(tǒng)，那么地瓜的策略是什么樣子的呢？

秦玉森：地瓜除了在做通用的底層系統(tǒng)之外，我們更多的還想去加速整個研發(fā)的進(jìn)度，首先就是基礎(chǔ)設(shè)施的另一個含義是不希望所有在機(jī)器人行業(yè)的人重復(fù)造輪子，我們說有了Tensorflow之后，上一代的CV才快速的發(fā)展起來，因?yàn)楣娞柭涞夭辉俪蔀榭c(diǎn)，然后大模型前面那一趴，其實(shí)是PyTorch先變成整個行業(yè)一個通用的研發(fā)上的組件，或者研發(fā)上的基礎(chǔ)設(shè)施，才使得基于Transformer這一套，大家更好的用于工程化。

地瓜這邊的邏輯就是能不能再把一些臟活、苦活、累活打包成好用的工具，讓各個企業(yè)能節(jié)約一點(diǎn)人力、節(jié)約一點(diǎn)時間，不再去蹚?fù)瑯拥目樱覀兿Ｍ堰@些坑提前蹚掉，讓更多的創(chuàng)業(yè)者能把他們的精力和資源聚焦在自己擅長的領(lǐng)域里，這是一個在面向今天形態(tài)百花齊放、業(yè)務(wù)千奇百怪，今天其實(shí)很多千奇百怪的業(yè)務(wù)反而會有更多的情緒價值、社會價值等等，這些人能夠盡快的跑出來，讓我們整個社會看到科技進(jìn)步帶來的便利和便宜。而且工程師嘛，是一群希望用自己雙手改變世界，讓人類過得更好的一群人，那也希望讓工程師們先過得更好。

何思翀：地瓜聽起來非常有愿景，還要服務(wù)我們的工程師。

好，我們再請教劉總談一下，因?yàn)閯偛牌鋵?shí)幾位都談到了機(jī)器人本來出一個demo還蠻驚艷的，大家都希望那些demo和那些視頻能很快進(jìn)入現(xiàn)實(shí)，也有很多人說AI下半場就是具身智能的時代，我不知道您是否認(rèn)同說判斷AI進(jìn)入下半場的關(guān)鍵標(biāo)志，就是它真正的物理世界能夠進(jìn)行交互，解決我們一些實(shí)際的問題。我想從原力無限的實(shí)踐過程中，你們有沒有遇到哪些巨大的挑戰(zhàn)，以及我們怎么來應(yīng)對這樣的挑戰(zhàn)？

劉揚(yáng)：感謝！

我先提一個我們的看法，因?yàn)榇蠹抑疤崴^AI的下半場這個名詞，首先在我們內(nèi)部完全不這么看，其實(shí)從原力無限的視角上來看，AI包括具身智能，其實(shí)都是剛剛開始。如果我們把上一個時代，我們之前已經(jīng)經(jīng)歷過的互聯(lián)網(wǎng)時代，我們把它理解為從90年代逐漸興起到現(xiàn)在已經(jīng)30年時間，那AI至少從今天開始，這個時代可能不止30年，比30年還要長，所以下半場這件事在我們內(nèi)部不是這樣看的。

我們基于虛擬世界的AI本身，我們把它看成一個螺旋上升的狀態(tài)，我們甚至把它看作是一個DNA結(jié)構(gòu)，為什么這么說呢？因?yàn)椴艅倓偲鸩剑嬲ジ淖兾锢硎澜缋锩嫫鋵?shí)還存在著非常多的困難，這里面包括了技術(shù)側(cè)本身的困難，包括剛才大家已經(jīng)提到了非常多的，如何去做泛化？如何在數(shù)據(jù)上去進(jìn)行突破，現(xiàn)有的這套邏輯離我們真正去實(shí)現(xiàn)所謂的具身智能大規(guī)模應(yīng)用，其實(shí)周期還是蠻長的。

其實(shí)從我們視角上來看，具身智能走到今天，一方面是剛剛開始，一方面我們其實(shí)也不停地在去通過第一性原理去往回溯，我們在不長的時間，在過往哪些地方是走得對的，哪些地方走得不是那么穩(wěn)健，如果再來一遍的話，是不是有更好的選擇，這是我們在內(nèi)部一直在問的問題。

整個在原力無限里面，創(chuàng)始人白總一直給到我們的一個核心理念，我們叫“一腦、多身、多場景”。所謂“一腦”，其實(shí)是我們最關(guān)注的一看，也是看到了現(xiàn)在最大的風(fēng)險，不管是在急速發(fā)展的模型側(cè)，還是在本身現(xiàn)在受制約的數(shù)據(jù)這一側(cè)，雖然大家各自有各自的選擇，但是依然我覺得現(xiàn)在還是在早期，我們真的要面向落地場景上來講，有非常多的問題亟待我們解決，包括安全、包括準(zhǔn)確性，包括等等一系列的問題，我不一一列舉了。

但是我覺得短期內(nèi)，如果真的要走得的話，我們大致的節(jié)奏，或者我們大致的方向是這樣想的，第一，因?yàn)槲覀儓F(tuán)隊(duì)里很多同事都是來自于之前大概做了甚至小十年的自動駕駛，自動駕駛其實(shí)大家看到一個情況是至少到今天，依然有非常多的自動駕駛公司，包括主機(jī)廠，大家在提我們是不是真的到了L3，因?yàn)槟悴桓医凶詣玉{駛，如果你真的叫自動駕駛，所有的這些responsibility其實(shí)都是你要來承擔(dān)的，但是具身智能如果你真的把它放到一個跟人密切接觸，且跟人之間有所謂的肢體接觸，這個過程當(dāng)中，你想提說這些不是我的責(zé)任，是你選擇了讓我去幫你，這是不可能的。

所以真正從落地來講，我們的想法是基于所謂“一腦、多身、多場景”，我們這種所謂短期的Short-term和Mid-Trem的節(jié)奏可能更多的是不先直接和人體直接發(fā)生直接的接觸，更多的是在一些非接觸性場景，哪怕是情緒價值。哪怕是剛才林總提到的，我們其實(shí)把它更多的看成所謂的注意力經(jīng)濟(jì)，我覺得我們的想法就是這樣，先從Attention 做起，但是其實(shí)可能接下來要做的很多的除了這些情緒價值之外，我們可能面向的是非接觸式的，在這個接觸式里面我們做兩點(diǎn)，一點(diǎn)是把我們現(xiàn)在所有的POC真正的去做落地，真正的去做量產(chǎn)交付，因?yàn)槟阍谧鼋桓兜倪^程中和你在實(shí)驗(yàn)室里完全是不同的，甚至可能是兩撥團(tuán)隊(duì)同時在做。

另外一個我們比較看重的，就是在這個過程中，我們對于數(shù)據(jù)測的積累，以及數(shù)據(jù)測積累對于我們模型本身，我們回到第一性原理，我們重構(gòu)的過程中我們的一些思考。大概是這樣。

何思翀：還有一個問題是問林總，因?yàn)槠鋵?shí)機(jī)器人在上個時代也會出現(xiàn)，當(dāng)時這些機(jī)器人的落地，其實(shí)就面臨著比如說交付比較重，然后落地比較難，但是我也了解到跨維智能其實(shí)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了在工業(yè)場景的一些規(guī)模化的落地，2025年，其實(shí)也是一個商業(yè)飛躍的一年，從你們的經(jīng)驗(yàn)來看，你們認(rèn)為具身智能它的這種商業(yè)突破的路徑和上一個時代有什么不同？那么你們面臨的挑戰(zhàn)和你所具有的優(yōu)勢又各是什么呢？

林嘉偉：也剛好借著前面有提到的點(diǎn)，我覺得從公司2021年成立開始，賈老師就把公司定義為一個AI的公司，所以我們其實(shí)并沒有把自己定義為一個，我們要一個一個項(xiàng)目去做很重的交付的團(tuán)隊(duì)，因?yàn)檫@個事情有點(diǎn)像我們所說的集成商，這個就跟我們講的通用其實(shí)不太一樣。在我們過往的這些商業(yè)項(xiàng)目里面，其實(shí)從2021年到2024年，我們這個人形機(jī)器人發(fā)布之前，我們剛剛有講到我們是怎么落的呢，就是選擇了非常剛需的成熟場景，這對我的工作其實(shí)是一個非常大的挑戰(zhàn)，因?yàn)榇蠹視吹竭@是一個工業(yè)智能制造，你的友商是工業(yè)的廠商，你配合的是工業(yè)的機(jī)器人，OK，那你說你是具身智能，Why？這個是對我一個很大的挑戰(zhàn)。

但確實(shí)我們是用100%的合成數(shù)據(jù)，去形成了這樣一個閉環(huán)，我們用合成數(shù)據(jù)的形式去訓(xùn)模型，然后去實(shí)現(xiàn)部署和交付，目前也確實(shí)在50多個細(xì)分的行業(yè)也落地了近千個項(xiàng)目，當(dāng)然這個就是剛剛講的跟其他廠商，比如ABB、酷卡這樣的“賽博義肢”一起去結(jié)合的一些場景。我覺得這個對于我們來講，可能算是第一個優(yōu)勢，就是我們確實(shí)已經(jīng)跑通了這樣一個商業(yè)邏輯，并且有了一定的落地的積累。

對于我們來講，其他的優(yōu)勢無非就是更精準(zhǔn)的本體，我們可以劃火柴，首先你能指哪打哪，包括我們有更聰慧的雙眼，因?yàn)槲覀冏约菏怯屑円曈X的傳感器，我們可以在一些室外的強(qiáng)光，比如說像這種頂光，包括像在戶外的一些場景，因?yàn)橹拔矣浀酶鷦⒖倛F(tuán)隊(duì)我們有交流，應(yīng)該也是基于戶外充電的場景，我們機(jī)器人的眼鏡不至于致盲。

后面我們也有在做一些工具鏈的事情，就是我們賈老師是希望說把我們這個世界模型底層的核心底座引擎去做開源，我們近期會去做開源，然后讓更多的開發(fā)者加入進(jìn)來，我們通過這樣一個方式去更好的推動這個工具鏈的應(yīng)用，包括可能未來能做更多場景的賦能。

這是我們的一些方法。

何思翀：好的，謝謝林總。

最后請三位暢想一下，五年之后，你覺得AI會怎么樣改變我們現(xiàn)在所在的行業(yè)？我們再具體一些，我們普通人的生活會因?yàn)槟愕漠a(chǎn)品或者服務(wù)發(fā)生哪些具體的變化？請林總先來好不好？

林嘉偉：OK，我覺得我們還是要適當(dāng)?shù)臉酚^，當(dāng)然這個過程中我們保持自己悶聲快跑，因?yàn)榇蟊妼呱碇悄艿钠诖鋵?shí)有時候會相對比較高，他可能希望我們一落地馬上就能做很多的事情，然后再發(fā)現(xiàn)實(shí)際上可能還沒有這么理想的狀態(tài)下，可能會有一些反差。所以我覺得五年后吧，我覺得至少在商業(yè)場景，就是剛剛劉總講到一些非接觸式，或者逐漸嘗試往接觸式的方向去走，這就是我們說的兼顧一些所謂的情緒價值和實(shí)用價值場景，先去往前推進(jìn)，讓更多的人認(rèn)知和去接納。

劉揚(yáng)：其實(shí)我覺得五年后，雖然我們判斷這個行業(yè)周期還很長，但我覺得五年后應(yīng)該會有很大的變化，我覺得可以總結(jié)成兩個我們的判斷，一個是在大家日常的方式上來講，會發(fā)生一些徹底的變化，因?yàn)锳I，它逐漸的Agent化，實(shí)際上就會讓大家從原來使用一個客戶端，一個應(yīng)用的習(xí)慣，轉(zhuǎn)化成你和AI的直接交付。我們原來HMI的交互方式，會隨著AI的到來徹底被顛覆掉，我覺得五年就會發(fā)生這種變化。

另外一個非常可能會發(fā)生的，就是我們的工作方式，我們現(xiàn)在的工作方式還是基于Application，所有這些文檔，你的信息、你的交互方式，也是基于這些Application，我覺得在五年后我們大家的工作方式也會因?yàn)锳I的存在徹底被顛覆掉。

秦玉森：安卓Studio在發(fā)布的五年之后，說我們最小的開發(fā)者只有16歲，我也希望五年后機(jī)器人最小的開發(fā)者可以到14到16歲這樣一個高中生，或者初中高年級的同學(xué)這樣的狀態(tài)，因?yàn)榻裉焐俚氖悄贻p人的想法，而大模型會幫他Coding 完所有事情。

何思翀：好，謝謝今天三位嘉賓精彩的分享。通過今天的對話，相信大家也看到了，可能具身智能現(xiàn)在還是一個起點(diǎn)，它未來的路還有很長，我們也很難說現(xiàn)在就能說出誰能定義具身智能，誰能給出唯一的標(biāo)準(zhǔn)答案，但是我們也看到了多方的力量其實(shí)是在匯聚，有的在夯實(shí)底座，有的在提升它的智商，有的是在深耕更多的場景，那么我們也相信伴隨著我們用戶需求逐步的增強(qiáng)，包括工廠里面想要降本提效的愿望，包括我們家庭里面想要解放雙手的期待，以及在座的各位，還有這個行業(yè)里邊更多實(shí)干家的一些努力，我們期待的那個未來會更快的到來。我也是非常期待在不久的將來，不僅能夠看到更多炫技的產(chǎn)品，也能看到真真實(shí)實(shí)幫我們干活的產(chǎn)品。