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Zhang Xiaojun Podcast· 2025年11月28日ポッドキャスト · 2 人谭捷：机器人通用智能的瓶颈在数据，通用形态仍需时间ゲスト 谭捷 · ホスト 张小珺Google DeepMind 机器人研究科学家谭捷回顾了从计算机图形学到机器人、从强化学习到 Gemini Robotics 的研究路径。他认为机器人基础模型尚未成为独立学科，数据规模与覆盖度、跨本体迁移、实时推理和安全仍是走向真实应用的关键。
1:48:46ZHZhang Xiaojun Podcast· 2025年11月18日ポッドキャスト · 2 人刘先明：拆掉语言，让物理 AI 回到数据与动作ゲスト 刘先明 · ホスト 张小珺小鹏自动驾驶中心负责人刘先明解释，为什么 VLA 训练中间的语言监督会成为效率瓶颈，以及他如何推动小鹏从自动驾驶团队转向物理 AI。访谈也谈到规模化数据、组织变革、量产安全与自动驾驶的下一阶段。
2:29:41ZHZhang Xiaojun Podcast· 2025年4月7日ポッドキャスト · 4 人陈建宇：机器人基座模型如何走向通用 VLAゲスト 陈建宇 · ホスト 张小珺从 SayCan、RT-2 到 Diffusion Policy，清华助理教授、星动纪元创始人陈建宇梳理机器人模型从借用语言模型到端到端 VLA 的路线。关键难题仍是多样化数据、跨本体泛化和高频动作控制。
49:41ZHZhang Xiaojun Podcast· 2024年8月17日ポッドキャスト · 3 人傅盛：大模型是生产力革命，机器人迎来新的窗口ゲスト 傅盛 · ホスト 张小珺傅盛认为，大模型的核心是逻辑与推理能力，它带来的变化更像蒸汽机，而不是一次普通的互联网迭代。从平民化模型、服务机器人到创业者如何面对低谷，他也回看了自己的判断与心境。