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2:06:16ZH谭捷:机器人通用智能的瓶颈在数据,通用形态仍需时间嘉宾 谭捷 · 主持 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。
1:48:46ZH刘先明:拆掉语言,让物理 AI 回到数据与动作嘉宾 刘先明 · 主持 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。
2:29:41ZH陈建宇:机器人基座模型如何走向通用 VLA嘉宾 陈建宇 · 主持 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。
53:07ZH张亚勤:信息智能、物理智能与生物智能的 AGI 路线图嘉宾 张亚勤 · 主持 张小珺张亚勤把 AGI 的发展分为信息、物理和生物三类智能:信息智能可能在五年内接近人类,通用机器人约需十年,生物智能则可能在二十年后扩展人的记忆与健康。他也讨论大模型如何为自动驾驶和机器人补上数据、常识与行动能力。
49:41ZH傅盛:大模型是生产力革命,机器人迎来新的窗口嘉宾 傅盛 · 主持 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。








