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PODCAST · technology

关键变量 Go To WALL-E

by 自变量机器人

欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量 Go To WALL-E」。让我们一起捕捉具身智能的关键变量。在这里，我们将分享自变量机器人的前沿思考与技术实践，无论是创始人的行业洞察，还是实验室里鲜活的研发趣事，都希望能为你带来启发。

Publisher-supplied feed metadata · PodParley refreshed Jul 30, 2026 · Source feed

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Episodes

  1. 打榜、开源、「被滥用」的世界模型......开年就热闹的2026，具身智能往哪里走？

    欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量」！让我们一起捕捉具身智能的关键变量。 在这期播客，自变量机器人CTO王昊和一位头部科技媒体作者进行了交流： 从最近热闹的具身智能模型“打榜”说起，展开聊聊具身智能行业模型开源、技术路径选择、「新」概念的辨析......以及更多未来趋势。 以下是时间轴： 00:45 打榜之外，为什么具身智能模型需要开源 03:44 “套壳”或基础模型，具身智能公司为什么做出不一样的选择？ 09:09 先做专用模型？还是先做通用模型？ “偷懒的大模型”面前，应该采用什么样的技术战略？ 11:40 从通用模型到不同场景的细化，转折点会出现在什么时候？ 17:01...

  2. 关键变量 x 中金研究院：中国具身智能赛道没有“过热”而是“过冷”

    欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量」！让我们一起捕捉具身智能的关键变量。 这期播客，我们与 @中金研究院 共创！《中金机器人播客 | ZHOU ZIPENG PODCAST》由中金研究院创新经济组出品，旨在深入探究人形机器人技术迭代背后的产业逻辑与商业机遇，剖析从技术落地、供应链构建到未来应用场景的根本性议题。和一线的创业者、投资人、研究者一起，展现中国人形机器人产业发展的真实前沿。 在这期内容里，自变量机器人创始人、CEO 王潜 与中金研究院执行总经理、创新经济团队负责人 周子彭 共同交流具身智能的技术路径、商业逻辑、未来图景以及更多「关键变量」。 时间轴： 00:00:09...

  3. 当机器人独立完成外卖配送最后100米 ——聊聊具身智能如何进入真实物理世界

    欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量」！让我们一起捕捉具身智能的关键变量。 在这里，我们将分享自身的前沿思考与技术实践，无论是创始人的行业洞察，还是实验室里鲜活的研发趣事，都希望能为你带来启发。 去年11月，我们完成了全球首例机器人基于端到端vla模型、在真实场景及开放环境下全程自主外卖配送任务； 最近，我们在社交媒体发布了相关视频，引发了不少关注和好奇。 「关键变量」第一期，我们和项目负责人、自变量算法工程师 Ethan 一起聊聊这个项目，以及项目背后的具身智能模型进展。 时间轴： 00:49 机器人配送外卖，包含哪些步骤？涉及什么样的技术点？ 09:33...

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欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量 Go To WALL-E」。让我们一起捕捉具身智能的关键变量。在这里，我们将分享自变量机器人的前沿思考与技术实践，无论是创始人的行业洞察，还是实验室里鲜活的研发趣事，都希望能为你带来启发。

HOSTED BY

自变量机器人

CATEGORIES

technology

Frequently Asked Questions

How many episodes does 关键变量 Go To WALL-E have?

关键变量 Go To WALL-E currently has 7 episodes available on PodParley. New episodes are automatically indexed when they're published to the podcast feed.

What is 关键变量 Go To WALL-E about?

欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量 Go To WALL-E」。让我们一起捕捉具身智能的关键变量。在这里，我们将分享自变量机器人的前沿思考与技术实践，无论是创始人的行业洞察，还是实验室里鲜活的研发趣事，都希望能为你带来启发。

How often does 关键变量 Go To WALL-E release new episodes?

关键变量 Go To WALL-E has 7 episodes. Check the episode list to see recent publication dates and frequency.

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Who hosts 关键变量 Go To WALL-E?

关键变量 Go To WALL-E is created and hosted by 自变量机器人.
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