关键变量 Go To WALL-E

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关键变量 Go To WALL-E

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。

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    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 「世界模型」,是否被“滥用”了?19:59  真开源或假“开源”,如何分辨?22:18  打榜会成为 2026 年行业大趋势吗?为什么?24:32  如何评判一个具身智能基础模型的能力?30:38 如何理解最近出现的“对 VLA 的反思”?业内出现了什么样的新路线?33:35  行业共识是否正在形成?2026 年可能会有什么样的趋势?欢迎关注「关键变量」!更多精彩内容,敬请期待~

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    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  开场:具身智能的“冲浪”时刻与王潜的背景00:03:14  顶级学者的遗憾:当年为何错过了 Transformer,又为何坚定回归机器人?00:07:03  范式转移:GPT-3 带来的启示,机器人领域苦寻 80 年的“金钥匙”00:10:49  物理世界的 Scaling Law:从“机器制造机器”到星际殖民的资源指数增长00:16:04  路线之争:为何坚持“端到端”统一大模型?分层架构的 Trade-off 与局限00:22:13  数据真相:Sim2Real 的鸿沟,为何仿真数据在 Manipulation 上难以成为主流?00:25:35  惊人判断:真实数据的效用比仿真数据高出 5-6 个数量级00:29:06  商业逻辑的博弈:为何“先做专用再做通用”在技术上是死路一条?00:34:42  开源生态:自变量 WALL-OSS 的战略,中国会诞生全球最好的开源具身模型吗?00:37:04  软硬解耦伪命题:为何机器人领域难现“安卓时刻”00:40:23  商业版图:字节、阿里入局,大厂与创业公司的双向奔赴00:47:49  泡沫还是洼地?具身智能可能是中国一级市场历史上泡沫最小的大赛道00:49:54  警惕误判:美国硬件能力正在回流,中美竞争的胜负手仍在模型00:52:21  2026 预测:正 ROI 产能将现,具身智能的“狼”真的来了00:55:50  本体收敛论:一定要五指灵巧手吗?三指或四指或许更符合 ROI01:01:35  终局思考:AI 对人类劳动的替代不可逆转,UBI(全民基本收入)或许是终解欢迎关注「关键变量」!更多精彩内容,敬请期待~

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    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 什么情况下,传统规划导航会“失效”,必须由端到端模型来实时分析、应对?11:49 机器人夹爪如何准确按电梯?20:51 完成这个任务后,模型的能力有了什么样的提升?20:13 为什么选择具身智能行业?为什么加入自变量?欢迎订阅「关键变量」!更多精彩内容,敬请期待~

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