107. 和梦秋的catch-up：创投挺无聊，也聊聊旅行读书和女性主义

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   18 Aug 2025 · 1 hr 9 min

   112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口

   在大家的强烈催更下，新一集的《全球大模型季报》终于来了。 这一集有两个关键词。 第一个关键词是分化。 硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了Google Gemini和OpenAI还在做通用的模型；Anthropic分化到Coding、Agentic的模型能力；Mira的Thinking Machines分化到多模态和下一代交互。 第二个关键词是产品。 《大模型季报》过去一直把视角放在模型的智能探索上，而广密开始浓墨重彩地聊产品，这还是第一次。 这里是《全球大模型季报》的第7集，如果大家喜欢我们的系列，希望大家多多给我们一些鼓励和支持。 你们的夸奖对我们来说，非常的重要。 2025，期待我们和AI共同进步！ 03:54 模型在分化 通用各项能力的模型 - Gemini/OpenAI All in Coding+Agentic 能力 - Anthropic 多模态原生 - Thinking Machines Lab Grok 今天还在摸索自己生态位置 Meta 原创 0-1 的基因还是很弱 最领先的这几家很像 F1 竞赛 21:37 横向全家桶，纵向垂直整合 C端是一个非常明显的头部收敛趋势，ChatGPT可能在C端会收敛掉很多产品 作为投资人或 AI 创业者，一面兴奋是技术每个月都在进步，另一面有点绝望…

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   7 Aug 2025 · 3 hr 9 min

   111. 李一帆口述激光雷达11年创业史：你仔细想行业的机会来自哪？是国家、民族的机会

   过去10年，中国新能源汽车产业从无到有，经历蓬勃发展。大家最熟悉的可能是理想、小鹏、蔚来这些整车品牌，但另一面这场变革背后的产业链企业也在变化。 《商业访谈录》的108集对余凯和本集对禾赛联合创始人和CEO李一帆的3小时访谈， 关注的都是汽车产业链上的隐形选手。 这集也是李一帆对他们做激光雷达11年硬核科技创业的一部口述史。 随着中国科技创新从互联网的模式创新，走向硬核科技的前沿创新，中国也许还会出现更多的技术型创业者。禾赛的故事也许能提供一个参考样本。 （本次访谈录制于2025年4月） 00:02:00 开始的快问快答 00:02:33 股价过山车 00:03:40 激光雷达99.5%的降本 00:12:05 家庭和成长 00:32:13 罕见的3人平分股份 00:43:35 融资的伎俩 00:49:02 第一笔2000万大单 00:55:45 想说完蛋了… 01:10:06 余凯比多我一个0 01:20:47 定价心思 01:38:15 开始倒戈 01:58:07 进入汽车大本营 02:38:34 新钱和老钱 03:02:16 最后的快问快答 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 《对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯》 《和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊》 《对话奔驰全球CEO康林松：转型期CEO和转型之中的139岁奔驰》…

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   30 Jul 2025 · 2 hr 21 min

   110. 逐段讲解Kimi K2报告并对照ChatGPT Agent、Qwen3-Coder等：“系统工程的力量”

   我们又来读论文啦！！！ 今天我们要读的论文是最近几个星期内最值得品读的几篇技术报告，分别是： Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder的技术报告，以及Manus的一篇技术博文。 他们的相关性是，这几篇内容都和Agent有关系。 今天的嘉宾是俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的在读博士郑博元，他的研究方向是Language Agent，他会带我们一起读上述技术报告和博文。 这是《商业访谈录》的 “技术之美”系列 ，期待和你一起读论文，领略科技平权，感受技术之美——做你的赛博组会：） 00:02:00 给Agent下定义和分类 00:14:50 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder、Manus的技术路线对比 00:28:29 Agent Training 的关键环节：合成数据、强化学习、安全 00:30:57 第一篇技术报告：Kimi K2: Open Agentic Intelligence github.com 00:43:50 第二篇技术报告和访谈：Introducing ChatGPT agent: bridging research and action openai.com 红杉访谈OpenAI：OpenAI Just Released ChatGPT Agent, Its…

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   15 Jul 2025 · 1 hr 41 min

   109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta天价收购和Alexandr Wang

   今天又是一集机器人专场。嘉宾是光轮智能创始人兼CEO谢晨，他曾在英伟达、Cruise及蔚来汽车担任自动驾驶仿真负责人。我们的话题非常具体，即:仿真与合成数据。 今天的具身智能尚且没有找到scaling law的有效配方，其中，数据是一个关键卡点。我们106集的嘉宾银河通用创始人王鹤就提到，真实数据在他们的训练数据比重仅仅1%，合成数据挑起大梁。 今天这集节目，我与谢晨聊了聊仿真与合成数据的实操细节。 02:00 开始的快问快答 02:48 高频词汇解析：Sim2Real（从仿真到现实）、Sim2Real的gap、合成数据 04:31 从Cruise到英伟达到蔚来，怎么做合成数据和仿真？ 14:11 制作合成数据的具体流程？合成数据与真实数据的配比？ 16:17 在合成数据上，智能驾驶和具身智能的区别（智能驾驶是视觉的游戏，具身智能的物理交互最关键） 32:41 物理的Real2Sim（真实到仿真）工作流是怎样的？怎么评估成功的仿真？关键技术节点？ 46:18 Physical Intelligence（π）对仿真与合成数据的两难态度 48:55 辣评Meta 300亿美金收购Scale AI和极其aggressive的Alexandr Wang 53:57 合成数据目前面临的瓶颈 55:25 全球具身智能产业链Mapping： 硬件公司（宇树）…

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   7 Jul 2025 · 2 hr 57 min

   108. 余凯口述30年史：世界不止刀光剑影，是一部人来人往的江湖故事

   今天的嘉宾是地平线创始人兼CEO余凯博士。 在过去49年人生中， 他一路闯关过德美学术圈、中国互联网圈、创投圈、资本圈、汽车圈。 在每个圈子和江湖，都从籍籍无名的无名小卒开始升级打怪。到最后，在每个圈子，他混得都不错。 一位与他打过交道的前企业高层评价， 余凯是科学家里非常具有社会智慧的一位。 余凯毕业于南京大学和慕尼黑大学，毕业后，先后就职西门子、NEC研究院，于2012年回国加入百度，又于2015年离职创立地平线。 很巧的是，2025年正好是地平线创立10年。 今年上半年，我与余凯博士聊了两次，这集节目是他的一部口述史 。 随着大语言模型浪潮爆发，更多人工智能科学家从高校系统涌入创业轨道。余凯的创业观，也许能给大家一些启示—— 创业不仅是技术和商业，也不仅仅有刀光剑影，更是一部人来人往的江湖故事。 就像电视剧《少帅》张作霖的台词：“江湖不是打打杀杀，江湖是人情世故。” 2025年，我们和AI共同进步！ 03:06 初入学术江湖 一开始在学术圈籍籍无名，算命先生说我24岁前“籍籍无名，劳而无功” 发表过100篇论文，我很陶醉，夜深人静都会翻我以前的paper自我欣赏 结识Geoffrey Hinton、Yann LeCun、吴恩达的故事 我这边的对面坐了一个人特别的沉默，没人搭理他，一个人在那吃闷饭——这个人叫Richard Sutton，前段时间拿了图灵奖 31:18…

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   22 Jun 2025 · 2 hr 39 min

   106. 和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象

   今天继续《商业访谈录》的机器人专场，嘉宾是北京大学助理教授、银河通用创始人兼CTO王鹤。 王鹤毕业于清华和斯坦福大学。 他给我们从“具身智能”的学术缘起开始聊起，这是一个学术流派从一个学科中萌芽到边缘再到主流渗透的全过程。 而随着ChatGPT诞生，“具身智能”这个小众概念，在过去2年成了新的资本宠儿—— 但一时间，也带来了新的乱象。 我们探讨了一些具身智能产业界关键问题： 1/具身智能起源于计算机视觉的学术流派，视觉、语言、智能的关系是什么？为什么VLM（视觉语言模型）的表现显著弱于LLM（大语言模型）？ 2/具身智能的最大困境之一是数据采集，合成数据是正解吗？具体应该怎么做？ 3/如果大模型提倡的是“智能即产品”，那么具身智能呢？王鹤的回答是“生产力即产品”。 去年底，英伟达创始人黄仁勋来华访问。答谢宴上，王鹤不仅和黄仁勋同桌，而且就在做黄仁勋旁边（挨着坐）。在节目最后，我们也聊了聊这个有趣的插曲——他提到， 那晚黄仁勋吃了不少水煮肉片。 2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在 腾讯新闻首发 ，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 03:00 开始的自问自答 05:58 语言不是智能的本质，而是“一次跃变” “具身智能”和“机器人”是不同学术流派 “具身智能”起源于“计算机视觉”的研究流派…

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   19 Jun 2025 · 1 hr 32 min

   105. 和奔驰王忻聊，产业大转折下的德国汽车、话语权和技术battle

   《商业访谈录》访谈过很多中国新能源车企的CEO和高层，今天的嘉宾来自一家德国百年车企，他是奔驰中国自动驾驶与车联网研发负责人王忻。 我们聊了聊中国汽车产业20年变革的历程，以及一家德国车企的转型与秘密故事。 我们的播客节目在 腾讯新闻首发 ，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 产业大转型 01:25 20年前，就连波导手机也做过汽车 07:54 我曾在汽车Tier 1德尔福18年，3年前加入奔驰，背后是产业大转折 09:30 过去20年全球汽车产业的几个技术周期（2004年以前，2004-2014年，2014-2020年，2020年至今） 11:31 现在转变成数据驱动的时代，Tier 1黑盒交付的时代不再 话语权 27:40 中国团队和德国总部的话语权是争夺过来的吗？ 28:27 奔驰中国研发团队组织架构、沟通机制和battle 34:08 德国企业的battle文化和美国企业是不同的 41:23 为中国设计生产的功能要反向输出全球的时候，需要哪些流程？ 新技术 43:21 智能化是不可逆的趋势，但不能激进 46:50 车车通讯在L3实现以后需要重新定义 51:54 科技和豪华的关系：如果智能平权，豪华的标准变了吗 01:01:49 去年从规则算法切换到端到端的过程挺煎熬的 01:04:40 激光雷达是一个很好的冗余 01:05:35…

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   15 Jun 2025 · 2 hr 9 min

   104. 和Rokid祝铭明聊，吴妈、阿里、硬件创业黑森林的第11年

   随着AI的软件能力向硬件溢出，除了具身智能，智能眼镜或许是另一个会受益的产业。 今天的嘉宾是智能眼镜公司Rokid创始人祝铭明（Misa），2025上半年Misa佩戴其公司开发的智能眼镜出现在一次演讲中，一度引发关注， 今年也是他在硬件黑森林里创业的第11个年头。 我们从他的第一家公司1000万美金被阿里并购开始聊起——聊了聊 马云和吴妈 ，也聊了聊他的第二段创业、 智能眼镜市场的中美对比、阶段与趋势 。 我们的播客节目在 腾讯新闻首发 ，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 开始的快问快答 02:36 阿里1000万美金收购我的第一个创业公司，全部换成了股票 05:14 最糟糕的时候，马云找我聊，引荐了Joe Cai（蔡崇信），又引荐了王坚博士 08:05 我还有两个星期发薪水，账上只有4000块 15:55 在阿里当高管，吴妈（吴泳铭）提出想做AI，成立M lab 22:43 Rokid的融资、马云的建议 27:40 吴妈当年是我的顶头上司，对吴妈的comments 31:41 2019年重要决策：一星期内从AI切换AR赛道 48:00 像器官一样的硬件会从手机切换到智能眼镜？ 59:17 重要决策之后裁员了一大半，清空了一幢楼 01:05:45 转型后第一次PMF 01:09:55 现在的智能眼镜在黑莓到iPhone 1的中间阶段…

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   8 Jun 2025 · 1 hr 45 min

   103. Lovart创始人陈冕复盘应用创业这两年：这一刻就是好爽啊！！哈哈哈哈哈

   今天的嘉宾又是一位AI应用创业者，Lovart创始人陈冕。 他的产品成为2025年既Manus之后，另一个在全球斩获一定知名度的Agent。不同的是，Manus是通用Agent，Lovart是垂直Agent，面向设计师使用。 与其说他是做产品的CEO， 他的精神状态更贴近一名“战斗型CEO”。 这次访谈发生Lovart火了之后，你能感受到陈冕在过去2年遭遇了补贴战争、产品下架、账上只剩4000块现金的绝境、怎么都融不到资等一系列愤懑之后——此时此刻，充斥着的要溢出的快乐。 这是2025年对一位Agent创业者精神状态的截取。浪潮的大幕才刚刚拉开。 2025，期待我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在 腾讯新闻首发 ，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 03:00 开始的快问快答 漂泊 05:00 一个90后的不断跳槽的10年移动互联网经历 （腾讯、360、百度、滴滴、摩拜、美团、每日优鲜、字节教育和剪映） 07:02 经历了两次战斗，战斗正酣的时候是顶点，后面一地鸡毛 13:58 从0到1做瓜瓜龙，刚升字节4-1，就撞上双减了 15:18 换一种选择，会更好吗？ AI来了，觉得自己被解救了 25:25 AI至少是电脑的发明，比肩信息革命的变革（智能化vs信息化） 28:58 被救赎的一刻：“希望是一切痛苦的解药，是一切痛苦的意义” 29:51…

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    2 Jun 2025 · 2 hr 29 min

    102. 和张祥雨聊，多模态研究的挣扎史和未来两年的2个“GPT-4时刻”

    今天这集，《商业访谈录》第一次迎来一位co-host，是大家熟悉的李广密。 广密邀请了大模型公司阶跃星辰的首席科学家张祥雨，来聊聊，多模态的前世今生和未来技术的前沿走向。 张祥雨在这集节目详细阐述了： 他参与的多模态的10年历史，对多模态的全新思考，以及所预见的下一个“GPT-4时刻”。 他提到一个细节：在训练过程中他曾经发现一件百思不得其解的现象——模型的通用对话能力、情商和知识量都是随着模型变大变得更强，但模型的推理能力（尤其是数学）表现却是先上升后平缓，再扩大反而是下降——这点在业界还未引发广泛讨论。关于这个 怪现象 ，他也给出了自己的解答。 下面是广密和祥雨的聊天。 2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在 腾讯新闻首发 ，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 多模态研究的10年史：迷茫和转机 02:00 张祥雨的学术经历和个人研究主线 12:25 CV（计算机视觉）向NLP（自然语言处理）的学习历史 17:14 2022年我开始对单纯靠视觉学出“CV领域的GPT时刻”比较悲观 18:22 纯视觉这个domain有什么问题？ GPT这样的生成模型你可以同时拥有生成、理解和人类对齐，而静态图像这三者是割裂的 24:23 我停止了对静态图像表征的研究，构思新的研究主题：短期内利用视觉和语言的对齐关系 29:10…