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04-29
机器人比汽车脆弱多了，无论生产还是生活服务场景，都承担不起频繁维修的成本。这东西就是圈钱、拉估值的工具。
借鉴车市经验，未来“修机器人"可能比"造机器人"更赚钱
摩根士丹利预测，全球机器人新销售规模2050年将达25万亿美元，但真正的价值洼地在于下游生态。借鉴美国汽车经销商模式，新车销售虽占收入50%，毛利润却仅占20%，而零部件、服务、融资保险等下游利润是新车的4倍。据此推算，包含售后服务在内的机器人经济总收入规模或扩大2至3倍。
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04-18
你们还没看明白吗？美国和伊朗是一伙的，这件事从一开始就是炒股/期货行动，不是军事行动。
伊朗革命卫队向试图穿越霍尔木兹海峡的油轮开火
伊朗方面尚未就此表态。
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03-20
又一个，生态化反
非常抱歉，此主贴已删除
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03-12
不会长期化
霍尔木兹海峡封锁“长期化”，油价会涨到多少？
高盛警告，目前波斯湾石油出口冲击已达史无前例的1620万桶/日。市场必须用足够高的价格来强制实现需求破坏，以防范库存跌破临界水平。中断时间越长、市场对库存下滑的容忍度越低，要求需求破坏的速度越快，油价需要攀升到的峰值就越高。在最极端的情景下，市场短期价格可能触及140美元/桶。如果霍尔木兹流量持续低迷贯穿整个3月，油价极有可能超过2008年的历史高点。
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2025-09-24
充分反映了AI的泡沫本质，没有现实收益，只能靠不断画更大的大饼来维持投资合理性。
吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿
对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。
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2025-08-29
战争可以消灭对手，成王败寇;外卖大战消灭不了对手，怎么烧钱也不可能一家独大。
外卖战火越猛，阿里笑的越疯
这次烧钱大战，给阿里烧的笑起来了。
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2025-06-16
$苹果(AAPL)$
楼上那两个会看中文吗？近期卖出put，和一季度减持都是现实，这两个操作没有矛盾。
段永平再次晒单：卖出苹果的看跌期权
段永平管理的投资组合曾大举卖出苹果。
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2025-06-01
低利润率不是“价格战”带来的，是产能与需求不匹配带来的。产能过剩只能靠残酷的价格战出清。强制要求不打，企业也会用别的方法打。所谓卷服务卷技术是套话，不能违背市场规律。
人民日报评论：新能源汽车，“价格战”兴奋剂决不能打
给无序“价格战”踩下刹车。
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2025-05-09
一个像人的传菜机器人，不比桶状机器人有任何效率提升，但成本要高得多，用户凭什么为“像人”付费?新鲜感过后，谁会愿意和一个像人的机器人交互?
人形机器人1:1复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？
本期$腾讯 $科技《具身之路》直播，邀请了数字华夏研究院院长刘迅、同创伟业投资总监程建以及$申万宏源$证券机械分析师胡书捷共同探讨以下主题：人形机器人 1 : 1 复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？虽然人形机器人整体系统很复杂，但电驱还是目前比较可行的路径。
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2025-03-09
2月是春节，为何服务价格也降0.5%?
国家统计局：2月份，CPI同比下降0.7%，PPI同比下降2.2%
一些领域价格显现积极变化。
国家统计局：2月份，CPI同比下降0.7%，PPI同比下降2.2%
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Automotive。</p><p>数据显示，新车销售收入约占上述经销商总收入的50%，看似是最主要的业务板块，然而在毛利润层面，<strong>新车销售的毛利润贡献仅占合计总毛利润的约20%。</strong></p><p><strong>这意味着，二手车、零部件与服务、融资与保险等下游环节所产生的利润，是新车销售利润的约4倍。</strong></p><p>以毛利润口径衡量，<strong>零部件与服务</strong>占比约32%，<strong>融资与保险</strong>占比约13%，<strong>二手车</strong>占比约4%，<strong>其余业务</strong>合计约4%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0558408d1257aa23fb6a4a1a675a91b6\" tg-width=\"819\" tg-height=\"404\"/></p><p>新车销售虽然贡献了近一半的收入，却只贡献了约五分之一的利润。收入与利润之间的巨大剪刀差，清晰揭示了下游服务的高附加值属性。</p><p>将上述汽车经销商的盈利逻辑平移至机器人行业，摩根士丹利认为，<strong>综合考虑下游及相邻业务后，机器人经济的总收入规模可在GROM预测基础上，合理推算出2至3倍的扩张空间。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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13:14</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>摩根士丹利预测，全球机器人新销售规模2050年将达25万亿美元，但真正的价值洼地在于下游生态。借鉴美国汽车经销商模式，新车销售虽占收入50%，毛利润却仅占20%，而零部件、服务、融资保险等下游利润是新车的4倍。据此推算，包含售后服务在内的机器人经济总收入规模或扩大2至3倍。</p></blockquote><p>机器人经济的真正金矿，或许不在于制造本身，而在于庞大机器人存量背后的维护、服务与金融生态。</p><p>追风交易台消息，4月28日，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>Adam Jonas团队发表研报，<strong>预测全球机器人市场新销售规模到2050年将达25万亿美元</strong>，但这一数字仅反映新机器人销售。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44af6233948d13c0351a6b476b8c9e63\" tg-width=\"816\" tg-height=\"596\"/></p><p>借鉴美国汽车经销商的商业模式，<strong>摩根士丹利认为，将二手机器人、零部件、维修服务、融资及保险等下游市场纳入后，机器人经济的总收入规模可能在原有基础上扩大2至3倍。</strong></p><p>对于投资者而言，这一判断意味着，仅盯紧机器人整机制造商可能会错失更大的价值空间，售后服务、零部件替换、预测性维护乃至机器人保险，均有望成为利润更为丰厚的赛道。</p><h2 id=\"id_3738066595\">25万亿美元只是起点</h2><p>根据摩根士丹利全球机器人模型（GROM）的预测，全球新机器人销售收入将从2024年的数十亿美元量级逐步攀升，至2050年达到约25万亿美元。</p><p>品类覆盖家用机器人、小型无人机、人形机器人、自动驾驶汽车、工业机器人、专业服务机器人及大型垂直起降飞行器等。</p><p>然而，摩根士丹利分析师Adam Jonas指出，随着全球机器人存量持续积累，数十亿台处于不同工作状态的自主机器将遍布各地，其中包括大量故障、受损或性能退化的设备。</p><p>报告认为，维持这些机器正常运转，将催生规模庞大的商业机会。研报列举了与新机销售并行运转的数十种潜在服务类别，涵盖：</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p><strong>硬件层面</strong>：传感器遥测与校准、传感器更换、芯片更换、执行器更换、完整关节自由度（DOF）更换、电池更换、硬件升级与定制化</p></li><li><p><strong>软件与安全层面</strong>：软件更新、网络安全、云端网络协调、自主策略验证</p></li><li><p><strong>能源与基础设施层面</strong>：无线能量传输、充电基础设施、物流与基础设施建设</p></li><li><p><strong>运营与管理层面</strong>：预测性维护、培训服务与继续教育、清洁与卫生服务</p></li><li><p><strong>金融与法律层面</strong>：融资与保险、以旧换新、认证二手机器人（CPO）、机器人责任/法律服务、监管合规与安全认证</p></li><li><p><strong>新兴服务层面</strong>：人形机器人服饰/时尚、人机关系与资源管理、安全与应急服务、报废回收与环保服务</p></li></ul></blockquote><p>这张清单本身，就构成了一幅机器人售后服务市场的完整投资地图。</p><h2 id=\"id_843179575\">汽车经销商模式揭示利润逻辑</h2><p>为量化下游市场的潜在价值，摩根士丹利拆解了美国六家上市特许汽车经销商的收入结构。</p><p>这六家公司分别是AutoNation、Asbury Automotive、Group 1 Automotive、Lithia Motors、Penske Automotive及Sonic Automotive。</p><p>数据显示，新车销售收入约占上述经销商总收入的50%，看似是最主要的业务板块，然而在毛利润层面，<strong>新车销售的毛利润贡献仅占合计总毛利润的约20%。</strong></p><p><strong>这意味着，二手车、零部件与服务、融资与保险等下游环节所产生的利润，是新车销售利润的约4倍。</strong></p><p>以毛利润口径衡量，<strong>零部件与服务</strong>占比约32%，<strong>融资与保险</strong>占比约13%，<strong>二手车</strong>占比约4%，<strong>其余业务</strong>合计约4%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0558408d1257aa23fb6a4a1a675a91b6\" tg-width=\"819\" tg-height=\"404\"/></p><p>新车销售虽然贡献了近一半的收入，却只贡献了约五分之一的利润。收入与利润之间的巨大剪刀差，清晰揭示了下游服务的高附加值属性。</p><p>将上述汽车经销商的盈利逻辑平移至机器人行业，摩根士丹利认为，<strong>综合考虑下游及相邻业务后，机器人经济的总收入规模可在GROM预测基础上，合理推算出2至3倍的扩张空间。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3e1073daf666417377966e05cac6da73","relate_stocks":{"ROBO":"全球机器人自动化ETF-ROBO"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3771189","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2631557615","content_text":"摩根士丹利预测，全球机器人新销售规模2050年将达25万亿美元，但真正的价值洼地在于下游生态。借鉴美国汽车经销商模式，新车销售虽占收入50%，毛利润却仅占20%，而零部件、服务、融资保险等下游利润是新车的4倍。据此推算，包含售后服务在内的机器人经济总收入规模或扩大2至3倍。机器人经济的真正金矿，或许不在于制造本身，而在于庞大机器人存量背后的维护、服务与金融生态。追风交易台消息，4月28日，摩根士丹利Adam Jonas团队发表研报，预测全球机器人市场新销售规模到2050年将达25万亿美元，但这一数字仅反映新机器人销售。借鉴美国汽车经销商的商业模式，摩根士丹利认为，将二手机器人、零部件、维修服务、融资及保险等下游市场纳入后，机器人经济的总收入规模可能在原有基础上扩大2至3倍。对于投资者而言，这一判断意味着，仅盯紧机器人整机制造商可能会错失更大的价值空间，售后服务、零部件替换、预测性维护乃至机器人保险，均有望成为利润更为丰厚的赛道。25万亿美元只是起点根据摩根士丹利全球机器人模型（GROM）的预测，全球新机器人销售收入将从2024年的数十亿美元量级逐步攀升，至2050年达到约25万亿美元。品类覆盖家用机器人、小型无人机、人形机器人、自动驾驶汽车、工业机器人、专业服务机器人及大型垂直起降飞行器等。然而，摩根士丹利分析师Adam Jonas指出，随着全球机器人存量持续积累，数十亿台处于不同工作状态的自主机器将遍布各地，其中包括大量故障、受损或性能退化的设备。报告认为，维持这些机器正常运转，将催生规模庞大的商业机会。研报列举了与新机销售并行运转的数十种潜在服务类别，涵盖：硬件层面：传感器遥测与校准、传感器更换、芯片更换、执行器更换、完整关节自由度（DOF）更换、电池更换、硬件升级与定制化软件与安全层面：软件更新、网络安全、云端网络协调、自主策略验证能源与基础设施层面：无线能量传输、充电基础设施、物流与基础设施建设运营与管理层面：预测性维护、培训服务与继续教育、清洁与卫生服务金融与法律层面：融资与保险、以旧换新、认证二手机器人（CPO）、机器人责任/法律服务、监管合规与安全认证新兴服务层面：人形机器人服饰/时尚、人机关系与资源管理、安全与应急服务、报废回收与环保服务这张清单本身，就构成了一幅机器人售后服务市场的完整投资地图。汽车经销商模式揭示利润逻辑为量化下游市场的潜在价值，摩根士丹利拆解了美国六家上市特许汽车经销商的收入结构。这六家公司分别是AutoNation、Asbury Automotive、Group 1 Automotive、Lithia Motors、Penske Automotive及Sonic Automotive。数据显示，新车销售收入约占上述经销商总收入的50%，看似是最主要的业务板块，然而在毛利润层面，新车销售的毛利润贡献仅占合计总毛利润的约20%。这意味着，二手车、零部件与服务、融资与保险等下游环节所产生的利润，是新车销售利润的约4倍。以毛利润口径衡量，零部件与服务占比约32%，融资与保险占比约13%，二手车占比约4%，其余业务合计约4%。新车销售虽然贡献了近一半的收入，却只贡献了约五分之一的利润。收入与利润之间的巨大剪刀差，清晰揭示了下游服务的高附加值属性。将上述汽车经销商的盈利逻辑平移至机器人行业，摩根士丹利认为，综合考虑下游及相邻业务后，机器人经济的总收入规模可在GROM预测基础上，合理推算出2至3倍的扩张空间。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ROBO":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":478,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":554924817712096,"gmtCreate":1776514260601,"gmtModify":1776516821479,"author":{"id":"3497843097541438","authorId":"3497843097541438","name":"舞叔的小哑铃","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3c1309c2aa7871a118f18006d28f8b0c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3497843097541438","idStr":"3497843097541438"},"themes":[],"title":"","htmlText":"你们还没看明白吗？美国和伊朗是一伙的，这件事从一开始就是炒股/期货行动，不是军事行动。","listText":"你们还没看明白吗？美国和伊朗是一伙的，这件事从一开始就是炒股/期货行动，不是军事行动。","text":"你们还没看明白吗？美国和伊朗是一伙的，这件事从一开始就是炒股/期货行动，不是军事行动。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/554924817712096","repostId":"1186584837","repostType":4,"repost":{"id":"1186584837","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1776513822,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1186584837?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-04-18 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href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>大宗商品研究团队于2026年3月11日紧急上调油价预测，将第四季度布伦特原油价格预测从每桶66美元上调至71美元，同期WTI原油预测则从62美元上调至67美元。理由是霍尔木兹海峡的封锁时间正在超出此前预期。目前波斯湾出口受到的估计冲击已达每日1620万桶（16.2mb/d）——在有记录以来所有供应冲击事件中，这一规模史无前例。</p><p>据新华社报道，一艘泰国货船11日在霍尔木兹海峡海域航行时遭袭，目前已有20名船员获救并被送往阿曼安置。<strong>伊朗伊斯兰革命卫队发表声明重申其对霍尔木兹海峡的绝对管辖权。声明称，美国及其伙伴已失去通过霍尔木兹海峡的权利。</strong></p><p><strong>分析师警告，若霍尔木兹海峡封锁持续60天，布伦特原油或飙至93美元。若市场陷入极端恐慌，3月均价甚至可能挑战140美元历史极值。</strong></p><p>对于投资者而言，<strong>真正需要警惕的是价格路径的非线性特征</strong>：中断时长从21天延长至30天，油价仅额外上涨5美元；但若进一步延伸至60天，则布伦特原油将突破93美元——这意味着风险溢价正在以加速度累积。</p><h2 id=\"id_2105920274\">史上最大供应冲击：每日1620万桶的缺口已成定局</h2><p><strong>从数据规模看，当前局面已超过此前任何历史案例。波斯湾原油出口受到的估计总冲击高达每日1620万桶，远超1973年石油危机、1991年海湾战争及2011年利比亚内战期间的供应中断幅度。</strong></p><p>高盛的情景模型显示，中东原油产量损失峰值将达到每日1100万桶（当前为6.5mb/d），此后相对较快地恢复。即便如此，累计产量损失仍将是一个天文数字：</p><blockquote><p>在21天（新基准）情景下，波斯湾原油产量累计损失3.59亿桶；</p><p>在30天情景下，损失扩大至5.26亿桶；</p><p>在60天情景下，损失高达10.94亿桶。</p></blockquote><p>在封锁持续期间，过境霍尔木兹海峡的油轮数量持续处于低位——这一实时数据，也是市场研判中断持续时间的关键先行指标。</p><h2 id=\"id_176543722\">3月风险溢价：市场需要高价来"强制削减需求"</h2><p>在高盛的"冲击前/高度不确定性"情景模型中，<strong>3月份的价格走势遵循一套独特逻辑：市场必须用足够高的价格来强制实现需求破坏（Demand Destruction），以防范库存跌破临界水平。</strong></p><p>在石油市场中，当供应突然大幅减少（如此处设想的1500万桶/日，这几乎占全球总需求的15%）时，仅靠库存是不够的。此时，价格必须飙升到足够高的水平，高到让消费者和企业因为“太贵了”而不得不减少开支（例如减少开车、工厂停产、改用替代能源）。</p><p>根据高盛的敏感性分析，3月月均油价可能的区间如下：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/706f299540bc8e72039bf1feb9e9f831\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"429\"/></p><p>分析师警告，<strong>中断时间越长、市场对库存下滑的容忍度越低，要求需求破坏的速度越快，油价需要攀升到的峰值就越高。在最极端的情景下（中断120天 + 需求快速响应），市场短期价格可能触及140美元/桶。如果霍尔木兹流量持续低迷贯穿整个3月，油价极有可能超过2008年的历史高点。</strong></p><h2 id=\"id_1388471883\">政策救场：SPR释放将库存冲击"对冲掉一半"</h2><p>面对史无前例的供应缺口，全球政策层的响应力度同样不可小觑。<strong>高盛估计，综合全球2.54亿桶的实际战略石油储备（SPR）释放，以及俄罗斯3100万桶在途原油，政策干预能够将全球商业油库存所受的冲击削减近50%——从6.17亿桶压缩至3.32亿桶。</strong></p><p>然而，政策工具本身也存在约束。在基准情景（霍尔木兹流量从3月21日起开始恢复）下，高盛认为IEA成员国不会将已授权的4亿桶SPR全部释放。原因在于：</p><blockquote><p>OECD SPR的物流释放速度上限约为每日300万桶；</p><p>释放计划预计在4周内分阶段收尾，持续至6月初——届时WTI油价可能已回落至70美元出头；</p><p>IEA紧急库存当前存量刚刚超过12亿桶（1.2 billion barrels），已处于偏低水平，进一步大规模动用存在现实制约。</p></blockquote><p>值得注意的是，在30天或更长时间的中断情景下，OECD SPR释放量将可能达到甚至超过4亿桶的上限，届时政策缓冲空间将大幅收窄。</p><p>对于资产配置者而言，<strong>当前局面的核心矛盾在于：基准情景尚属可控（四季度布伦特71美元），但尾部风险的代价极为高昂。一旦封锁时间向30天乃至60天演化，油价将进入非线性上行通道，对通胀预期、能源股估值及宏观政策路径均会产生系统性影响。</strong></p><p>在局势明朗化之前，3月份的油价将持续受到大规模风险溢价的支撑——市场用今天的高价，来对冲明天可能更大的缺口。任何关于冲突快速结束的信号，将是油价最强力的下行催化剂；而任何关于封锁延续的消息，则意味着上方空间远未封顶。</p><p>高盛分析师Daan Struyven已在报告中将第四季度布伦特原油价格预测从每桶66美元上调至71美元，同期WTI原油预测则从62美元上调至67美元。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>霍尔木兹海峡封锁“长期化”，油价会涨到多少？</title>\n<style 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id=\"id_2105920274\">史上最大供应冲击：每日1620万桶的缺口已成定局</h2><p><strong>从数据规模看，当前局面已超过此前任何历史案例。波斯湾原油出口受到的估计总冲击高达每日1620万桶，远超1973年石油危机、1991年海湾战争及2011年利比亚内战期间的供应中断幅度。</strong></p><p>高盛的情景模型显示，中东原油产量损失峰值将达到每日1100万桶（当前为6.5mb/d），此后相对较快地恢复。即便如此，累计产量损失仍将是一个天文数字：</p><blockquote><p>在21天（新基准）情景下，波斯湾原油产量累计损失3.59亿桶；</p><p>在30天情景下，损失扩大至5.26亿桶；</p><p>在60天情景下，损失高达10.94亿桶。</p></blockquote><p>在封锁持续期间，过境霍尔木兹海峡的油轮数量持续处于低位——这一实时数据，也是市场研判中断持续时间的关键先行指标。</p><h2 id=\"id_176543722\">3月风险溢价：市场需要高价来"强制削减需求"</h2><p>在高盛的"冲击前/高度不确定性"情景模型中，<strong>3月份的价格走势遵循一套独特逻辑：市场必须用足够高的价格来强制实现需求破坏（Demand Destruction），以防范库存跌破临界水平。</strong></p><p>在石油市场中，当供应突然大幅减少（如此处设想的1500万桶/日，这几乎占全球总需求的15%）时，仅靠库存是不够的。此时，价格必须飙升到足够高的水平，高到让消费者和企业因为“太贵了”而不得不减少开支（例如减少开车、工厂停产、改用替代能源）。</p><p>根据高盛的敏感性分析，3月月均油价可能的区间如下：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/706f299540bc8e72039bf1feb9e9f831\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"429\"/></p><p>分析师警告，<strong>中断时间越长、市场对库存下滑的容忍度越低，要求需求破坏的速度越快，油价需要攀升到的峰值就越高。在最极端的情景下（中断120天 + 需求快速响应），市场短期价格可能触及140美元/桶。如果霍尔木兹流量持续低迷贯穿整个3月，油价极有可能超过2008年的历史高点。</strong></p><h2 id=\"id_1388471883\">政策救场：SPR释放将库存冲击"对冲掉一半"</h2><p>面对史无前例的供应缺口，全球政策层的响应力度同样不可小觑。<strong>高盛估计，综合全球2.54亿桶的实际战略石油储备（SPR）释放，以及俄罗斯3100万桶在途原油，政策干预能够将全球商业油库存所受的冲击削减近50%——从6.17亿桶压缩至3.32亿桶。</strong></p><p>然而，政策工具本身也存在约束。在基准情景（霍尔木兹流量从3月21日起开始恢复）下，高盛认为IEA成员国不会将已授权的4亿桶SPR全部释放。原因在于：</p><blockquote><p>OECD SPR的物流释放速度上限约为每日300万桶；</p><p>释放计划预计在4周内分阶段收尾，持续至6月初——届时WTI油价可能已回落至70美元出头；</p><p>IEA紧急库存当前存量刚刚超过12亿桶（1.2 billion barrels），已处于偏低水平，进一步大规模动用存在现实制约。</p></blockquote><p>值得注意的是，在30天或更长时间的中断情景下，OECD SPR释放量将可能达到甚至超过4亿桶的上限，届时政策缓冲空间将大幅收窄。</p><p>对于资产配置者而言，<strong>当前局面的核心矛盾在于：基准情景尚属可控（四季度布伦特71美元），但尾部风险的代价极为高昂。一旦封锁时间向30天乃至60天演化，油价将进入非线性上行通道，对通胀预期、能源股估值及宏观政策路径均会产生系统性影响。</strong></p><p>在局势明朗化之前，3月份的油价将持续受到大规模风险溢价的支撑——市场用今天的高价，来对冲明天可能更大的缺口。任何关于冲突快速结束的信号，将是油价最强力的下行催化剂；而任何关于封锁延续的消息，则意味着上方空间远未封顶。</p><p>高盛分析师Daan Struyven已在报告中将第四季度布伦特原油价格预测从每桶66美元上调至71美元，同期WTI原油预测则从62美元上调至67美元。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ba0e918dfd4ec815c4f78fc4cfc3ea3e","relate_stocks":{},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3767314","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2618900270","content_text":"高盛警告，目前波斯湾石油出口冲击已达史无前例的1620万桶/日。市场必须用足够高的价格来强制实现需求破坏，以防范库存跌破临界水平。中断时间越长、市场对库存下滑的容忍度越低，要求需求破坏的速度越快，油价需要攀升到的峰值就越高。在最极端的情景下，市场短期价格可能触及140美元/桶。如果霍尔木兹流量持续低迷贯穿整个3月，油价极有可能超过2008年的历史高点。这是史上最大规模的石油供应冲击。高盛大宗商品研究团队于2026年3月11日紧急上调油价预测，将第四季度布伦特原油价格预测从每桶66美元上调至71美元，同期WTI原油预测则从62美元上调至67美元。理由是霍尔木兹海峡的封锁时间正在超出此前预期。目前波斯湾出口受到的估计冲击已达每日1620万桶（16.2mb/d）——在有记录以来所有供应冲击事件中，这一规模史无前例。据新华社报道，一艘泰国货船11日在霍尔木兹海峡海域航行时遭袭，目前已有20名船员获救并被送往阿曼安置。伊朗伊斯兰革命卫队发表声明重申其对霍尔木兹海峡的绝对管辖权。声明称，美国及其伙伴已失去通过霍尔木兹海峡的权利。分析师警告，若霍尔木兹海峡封锁持续60天，布伦特原油或飙至93美元。若市场陷入极端恐慌，3月均价甚至可能挑战140美元历史极值。对于投资者而言，真正需要警惕的是价格路径的非线性特征：中断时长从21天延长至30天，油价仅额外上涨5美元；但若进一步延伸至60天，则布伦特原油将突破93美元——这意味着风险溢价正在以加速度累积。史上最大供应冲击：每日1620万桶的缺口已成定局从数据规模看，当前局面已超过此前任何历史案例。波斯湾原油出口受到的估计总冲击高达每日1620万桶，远超1973年石油危机、1991年海湾战争及2011年利比亚内战期间的供应中断幅度。高盛的情景模型显示，中东原油产量损失峰值将达到每日1100万桶（当前为6.5mb/d），此后相对较快地恢复。即便如此，累计产量损失仍将是一个天文数字：在21天（新基准）情景下，波斯湾原油产量累计损失3.59亿桶；在30天情景下，损失扩大至5.26亿桶；在60天情景下，损失高达10.94亿桶。在封锁持续期间，过境霍尔木兹海峡的油轮数量持续处于低位——这一实时数据，也是市场研判中断持续时间的关键先行指标。3月风险溢价：市场需要高价来\"强制削减需求\"在高盛的\"冲击前/高度不确定性\"情景模型中，3月份的价格走势遵循一套独特逻辑：市场必须用足够高的价格来强制实现需求破坏（Demand 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17:17","market":"hk","language":"zh","title":"吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1127060100","media":"AGI接口","summary":"对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。","content":"<html><head></head><body><p>作者｜苗正卿</p><p style=\"text-align: justify;\">在9月24日上午10点许，阿里巴巴CEO、阿里云董事长&CEO吴泳铭演讲结束后，阿里的股价开始明显增长，从9:30开盘的158.5港元/股，到11:11时已经上涨到了170.7港元/股，相当于在不到两个小时内市值增长了2200亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9a5e97d86cff0a6a4c14e0644dc1665\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">显然，对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。笔者全程在现场听了吴泳铭的分享，我觉得他主要对AI未来的发展路线，以及阿里在这个未来中扮演什么角色，进行了“定义”和“定位”。而阿里在吴泳铭演讲后股价大涨，可以理解为外界对于吴泳铭给出的“定义”和“定位”给予了“正反馈”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭的“定义”和“定位”其实可以用他演讲中的一段话来很好地总结：“AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作……Token 就是未来的电……阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。”</p><p style=\"text-align: justify;\">简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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服务。”简单来说，吴泳铭眼中的蓝图不只是互联网、电商也不只是某个技术，而是成为AI时代的“水、电、石油”。吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BABA":1.1,"09988":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3760,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":472846175707880,"gmtCreate":1756472454342,"gmtModify":1756472456152,"author":{"id":"3497843097541438","authorId":"3497843097541438","name":"舞叔的小哑铃","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3c1309c2aa7871a118f18006d28f8b0c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3497843097541438","idStr":"3497843097541438"},"themes":[],"title":"","htmlText":"战争可以消灭对手，成王败寇;外卖大战消灭不了对手，怎么烧钱也不可能一家独大。","listText":"战争可以消灭对手，成王败寇;外卖大战消灭不了对手，怎么烧钱也不可能一家独大。","text":"战争可以消灭对手，成王败寇;外卖大战消灭不了对手，怎么烧钱也不可能一家独大。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472846175707880","repostId":"1136523120","repostType":4,"repost":{"id":"1136523120","kind":"news","pubTimestamp":1756469647,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1136523120?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 20:14","market":"us","language":"zh","title":"外卖战火越猛，阿里笑的越疯","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1136523120","media":"半佛仙人","summary":"这次烧钱大战，给阿里烧的笑起来了。","content":"<html><head></head><body><p>这几天外卖三国杀陆续发财报了。</p><p>前两家发的时候我没说话，因为在等阿里的财报。</p><p>阿里的财报又一次验证了我之前的说法，那就是阿里的狠辣和聪明超出了很多人的意料。</p><p>（截至发稿，阿里盘前涨超4%。）</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3aa0610162a502d414897522dc559d6c\" tg-width=\"445\" tg-height=\"126\"/></p><p>这次烧钱大战，给阿里烧的笑起来了。</p><p>这是几个月前那红黄两家打架的时候，我发的两篇文章，当初很多人笑我，但今天再说一遍，佛子哥不玩马后炮。<br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ae10291f892e7d66dc11f27340f435b\" title=\"图片\" tg-width=\"934\" tg-height=\"205\"/><span>图片</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d23d0477e9b5415c9f634c2aacd2d13c\" title=\"\" tg-width=\"881\" tg-height=\"165\"/></p><p>我当初不仅说他们聪明和狠，并且还直接说了阿里作为背后的巨头会入场。</p><p>行了，先看具体数据。</p><p>先看红黄两家的Q2财报，可以说都是砸重金了，实打实的钱。</p><p 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tg-height=\"1526\"/><span>图片</span></p><p>为什么之前我就说阿里非常聪明和狠？</p><p>一方面是，他们出手的时候是在红黄打过一轮之后，如果这是一场拳击，那就是在对方力竭换气的一瞬间出拳。</p><p>就这一瞬间的一拳，就会影响比赛走向。</p><p>另一方面，当两方打过一轮算账的时候，再加入，可以让双方都没法脱离战争，不然对方之前就白打了。</p><p>这个白打，不仅仅是算账算不过来了，更关键的是，烧了这么多钱如果白烧了，如此之高的沉没成本，需要有人为之前的决策，负责。</p><p><strong>那么，谁负责？</strong></p><p><strong>付得起责吗？</strong></p><p><strong>所以有些折腾看起来莫名其妙，但必须折腾，因为不折腾，里面就要有人为之前的折腾负责。</strong></p><p>一样的道理，当阿里开始下场砸钱的时候，如果红黄里面没有人想要为此负责，那就必须，烧下去。</p><p>只有这样，才能避免思考之前的责任归谁的问题。</p><p>别管公司了，先管管自己吧。</p><p><strong>2</strong></p><p>如果到这里，阿里仅仅只是聪明。</p><p>更关键的是，为什么要从集团层面出手，不让他们退场？</p><p>这就到了阿里狠的地方了。</p><p>红黄的博弈本身只是商业博弈，是存在一个商业概念的，是有一个商业标准和目的的。</p><p>但凡商业标准，大家其实是数字和差价游戏，算的是赚和赔，有的赚就玩，赚不了就不玩儿。</p><p>而阿里不这么理解。</p><p><strong>在阿里的概念里，这是一场战争。</strong></p><p><strong>是一个重创同行们的好机会。</strong></p><p>过去在外卖领域只是老二，在电商领域老大当的也不稳，尽管自己旗下有很多业务但好像在这俩领域都使不上。</p><p>你没法用钉钉去扎他俩，也没法用阿里云去算计他俩，没法用优酷来勾引他俩，没法用高德去规划他俩，没法用菜鸟的快递丢他俩。</p><p>哎呀好气啊咋办。</p><p><strong>而现在，这双方自己扩大了被打击的可能性，增大了受力面。</strong></p><p><strong>这俩互相进入对方的地盘开始打，那给他们一起上强度的机会来了。</strong></p><p><strong>只要打起来，把人都拖下水，那本质上已经赢了。</strong></p><p>因为整个阿里的所有资源，都可以拿来兑掉他们了，之前不兑是因为只能跟做电商的兑电商，只能跟做外卖的兑外卖，性价比不够高。</p><p>而现在，当双方都进入对方领域的时候，阿里作为第三方，烧钱的性价比就起来了。</p><p><strong>过去烧一块钱，就是烧一块钱。</strong></p><p><strong>现在烧一块钱，同时可以烧到红黄两家的两块业务（即时零售和电商）。</strong></p><p>当烧钱同时可以给他们双线兑子，那么战争的交换就足够有性价比了。</p><p>这不拉满了烧？</p><p>马路上谁都敢欺负下成龙老师70多了，而一旦走进宜家，就是三体人来了也害怕他。</p><p>阿里现在就是，好不容易你们进来了，要把门给锁上，都别跑。</p><p>一起烧。</p><p><strong>3</strong></p><p><strong>再说一遍，这是一场战争。</strong></p><p>战争的逻辑不是赚多少赔多少，不是赚差价，不是的。</p><p>这些只是战术，不是战略，也不是目的。</p><p>战争目的是当年火云邪神说的。</p><blockquote><p>要么打死两位，要么被两位打死。</p></blockquote><p>战争是我先敞开了赔，只要能把你们拉下水，一起赔，那就不算赔。</p><p>这是我之前写过的逻辑，再看看前面三家财报的烧钱数字对比，是不是预言家？<br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6140d15dffd0c87508c01aaf437b019d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"606\"/></p><p>就算大家都赔了一样多，甚至我比你赔更多，没关系。</p><p>这不重要，重要的是把你死死按在牌桌，然后大家比体量，一起流血吧。</p><p>只要我，只要我比你更有钱，比你撑更久，比你更能烧，有更多的其他业务来支撑烧钱，那么结果也是一样的。</p><p>战争打的是总体资源。</p><p>如果大家短期战术都差不多，那本质拼的就是长期的造血能力。</p><p>现在，到了算战损比以及这个损失在我这里还能顶多久的地步了。</p><p>现在，如果你不打了，你之前的投入要面临归责问题。</p><p>你继续打，那大家比吧。</p><p>我已经无所谓数字了，只要你顶不住，那最后都是我的。</p><p>那么，大家。</p><p>饿了么？</p></body></html>","source":"bfxr","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>外卖战火越猛，阿里笑的越疯</title>\n<style 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16:52","market":"us","language":"zh","title":"段永平再次晒单：卖出苹果的看跌期权","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1187841371","media":"老虎资讯综合","summary":"段永平管理的投资组合曾大举卖出苹果。","content":"<html><head></head><body><p>时隔多日，知名投资人段永平再次晒出自己的操作。根据他分享的截图，他卖出的苹果看跌期权（put）金额合计超144万美元。</p><p>从段永平的操作看，他卖出999份苹果2026年1月16日到期、行权价195美元的看跌期权（put），收到了144万美元的期权费。不过，如果苹果股价跌到195美元以下，他就要以195美元的价格买入苹果股票。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/003448071426d0c713f224f1d62b519e\" title=\"\" tg-width=\"2048\" tg-height=\"1536\"/></p><p>段永平所说的“卖put”是一种期权策略，相当于“收保费”——如果股价不跌，稳赚权利金；如果跌到目标价，就以折扣价接盘。这种操作既表达看涨预期，又能低成本建仓，但如果股价大跌，就会承担损失。</p><p>也就是说，段永平看好苹果在195美元的投资价值，他计算这个操作的年化收益率大概是18%。</p><p>在谈到“卖put”策略时，段永平曾表示，“我卖put的情况多是在自己喜欢的公司的价钱在不高不低的区间，手里又正好有点闲钱。想着10年后这个价钱也不贵，闲着也是闲着，于是就卖个put，赚个年化十来个百分比的回报，特别便宜的时候最好别卖put。因为很可能赚了一点蝇头小利而失去大机会的。”</p><h2 id=\"id_1095120589\">依然重仓苹果</h2><p>去年12月，段永平曾分享对苹果的看法。他表示：“按这个无风险利息，3.79万亿美元在20年后将变为9.55万亿。当然，很多别的股票更贵。苹果是我能看懂的好公司之一，虽然肯定还有很多别的好公司我看不太懂。如果这个价位被call走了，我会说：I’ll be back！”</p><p><strong>根据美股机构投资者一季度13F持仓披露情况，段永平管理的H&H International Investment一季度大幅减仓苹果、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>，加仓<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/OXY\">西方石油</a>，新进<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>。</strong>其中，从苹果持仓变动来看，今年一季度，段永平卖出664万股。不过，截至一季度末，其管理的组合仍持有苹果3422万股，持仓市值为76亿美元。</p><p>梳理发现，4月8日，段永平曾发文表示：“山也还是那座山，梁也还是那道梁！今天开始买了一些（或者卖put）苹果、英伟达、谷歌、台积电，一会儿再卖点<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>的put。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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justify;\"><strong>中国制造在许多领域之所以能从跟跑实现领跑，最主要靠的不是低价，而是创新。</strong>曾经，不到10万的国产油车无人问津；如今，20多万的国产新能源车“一车难求”……蜕变背后，在于有智能驾驶、先进电池、智能座舱等技术创新的支撑。今天的中国制造，正处于从“价格导向”到“价值导向”跃升的关键阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">眼下，新能源汽车产业发展一日千里，各国车企也在加大投入研发新技术新产品，中国车企尽管颇有优势，但远没有到大幅领先、高枕无忧的境地。车企须坚守长期主义发展理念，通过技术创新、管理创新降低生产成本，给广大消费者带来更优质、更具性价比的产品。<strong>莫要在资本裹挟下扭曲商业逻辑，只会用价格战来追求短期市值和股价。否则，等资本套现离场后，产业就只剩“赔本赚吆喝”的空壳，出海进程也将被迟滞。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">从治理角度看，整治无序“价格战”，也急需新思路、新举措。如何界定“不合理低价”？如何甄别有效竞争与“内卷式”竞争？既出手果决，又审慎包容，定能为国产汽车踩下高质量发展的“电门”，为中国制造打开更广阔发展空间。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d61a8033f8edc4113acbfd5993c00cd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"989\" tg-height=\"3346\"/></p></body></html>","source":"lsy1607683579346","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/geiDe7oUB84sBaFsttYC4g><strong>人民日报评论</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>针对近日车企掀起新一轮“价格战”，中国汽车工业协会发布《关于维护公平竞争秩序，促进行业健康发展的倡议》，明确表示反对。工信部亦表态支持倡议，强调“‘价格战’没有赢家，更没有未来”。明确的信号、坚决的态度，给无序“价格战”踩下刹车，可谓及时。这两年，一些车企口口声声反对“内卷式”竞争，却又不断扣动“价格战”扳机，严重影响行业生态与市场秩序，冲击产业链供应链安全。数据显示，2024年汽车行业利润率仅为...</p>\n\n<a 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复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？</strong></p><p>在国内，EX集团、数字华夏、松延动力等企业都在探索仿生机器人赛道，其中，EX集团于2013年成立，目前是新三板上市企业；松延动力完成数亿元A+轮融资，已研究出沉浸式交互的仿生机器人头。数字华夏成立于2024年4月，目前推出三类机器人载体：帅气风格的男性化机器人“夏起”，知性的女性机器人“夏澜”，以及可爱风的“星行侠”多胞胎IP系列，它们均搭载自研的“巨号平台”，探索在真实场景中如何与人互动、提供服务。</p><p>今年3月，数字华夏获得同创伟业数千万元天使轮融资。同创伟业在机器人领域已投资霞智科技、数字华夏、中科第五纪，覆盖商用机器人、仿人交互与具身智能等方向。在人形机器人领域，其投资策略侧重从上游核心部件切入，包括减速器、丝杠、关节等，同时也持续关注非人形形态在工业和仓储等场景的应用。</p><p><strong>本期直播核心要点：</strong></p><p>1、机器人是否需要“像人”，本质取决于场景需求：对老人陪护、教育导览等强调情绪交流的应用，“仿真”并非为了还原人类形貌，而是为打造低疲劳、高共鸣的人机交互。</p><p>2、仿人机器人当前主要沿两条技术路径推进：电机驱动，以及液压或气动驱动。电机路径以Sophia、数字华夏为代表，通过向量控制驱动数十块“面部肌肉”，实现表情与语言的拟人交互；气动驱动如Clone Robotics，更贴近生物结构，从肌肉骨骼层面全面仿生。它们一个面向可交付与落地，另一个聚焦未来式仿生体验。</p><p>3、在人形机器人感知、结构、运动和表情四大“拟人”技术中，感知拟人技术最成熟、表情拟人技术最复杂。表情拟人不仅要求电机驱动肌肉协同、还原口型，还要通过心智建模实现情绪表达，是当前最具系统性挑战的方向。</p><p><strong>以下为本期直播精华内容整理：</strong></p><h2 id=\"id_322950827\">从骨骼、肌肉到微表情，复刻多少才算“像人”？</h2><p><strong>胡书捷：</strong>回顾全球的一些典型案例，并对技术路线进行比较，可以看到仿生机器人已经成为全球共同的研发方向：比如海外的Ameca注重表情的精细表达，Sophia强调人形外观和公众形象，Clone Robotics则追求肌肉仿生；国内也有诸多探索者，比如今天的嘉宾数字华夏，以及大连的EX Robot。<strong>那么，从骨骼、肌肉到微表情，机器人需要复刻到什么程度才算“像人”？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>我先简单回顾一下几个典型代表。</p><p><strong>Ameca</strong>是英国一个工程团队Engineered Arts做的，印象中他们主要是在上半身发力，特别是面部的传神表达。比如嘴型、眼部的自动化控制这些，他们做得比较精致。</p><p><strong>Sophia</strong>相对来说诞生得更早一点，是2015年由汉森机器人团队开发的一个女性形象的机器人。她的重心也是在“脸”上，注重表情和微表情的表达，再加上一些端到端的AI对话能力。Sophia比较出圈的一个点，是她在2017年拿到了沙特阿拉伯的公民身份。</p><p>再来说<strong>Clone Robotics</strong>，这家公司会令很多人联想到《西部世界》这部剧，它的LOGO好像也和那部剧有点关联，我们也开玩笑叫它“僵尸机器人”。这家公司走的路线是很不同的：上肢采用气动驱动，身体骨骼采用液压系统，整体是在全仿生结构上追求“更像人”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/515bec2ed0194e0590be2fb0fe45c89c\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"575\"/></p><p>（从左到右：Engineered Arts旗下机器人Ameca，Hanson Robotics旗下机器人Sophia，波兰Clone Robotics机器人）</p><p>程建：在探索机器人“如何实现仿人化”的过程中，目前主要有两种技术路线。一种是电机驱动，以Sophia和数字华夏为代表；另一种则是液压和气动驱动，例如Clone Robotics和早期的波士顿动力。</p><p>电机驱动的原理是利用电机输出的向量控制，推动或牵拉机器人面部的40多块“肌肉”，从而生成各种表情，包括微表情。其具体实现方式可能是推杆式或牵拉式，核心在于通过机械结构来模拟肌肉组织的功能。</p><p>其实，人类对制造“像人”机器的尝试并非始于当下。据我查阅的资料，早在蒸汽机时代，人们就已着手探索这一领域。然而，由于当时技术条件的限制，许多设想未能真正实现，相关成果也鲜有流传。</p><p><strong>胡书捷：也就是说，在“像人”这件事上，目前行业内部存在明显的技术分歧？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>我不觉得是分歧，更像是路径不同。我们选的是电机驱动这条路，它本质上是“电机智能”——基于绿色能源背景，走城市化、智能化路线。虽然还不能说完全成熟，但这条技术路径具备多端通用性，逻辑是清晰的。</p><p>在人形机器人里，电机智能可以支撑我们在“像人”这件事上实现表情和语言的能力。人是高度集成的生物，我们希望机器人也具备这种复合能力。</p><p>但像Clone Robotics，他们更像是在做生物动力系统。他们上肢用气动，骨骼结构用液压，目标是从结构层面全面仿生。这条路很硬核，技术天花板很高，但难度也大。我觉得他们现在做的是体验性探索，也许未来会打开一个<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>。</p><p>我是认可他们的方向的，但现在更现实的是看我们能不能在材料、结构、驱动这些方面突破，把液压真正工程化，这方面我们也在关注。而我们做表情这条线，既是技术驱动，也是业务驱动。市场确实需要可交互、能服务的“类人”机器人，这不是空谈。</p><p><strong>程建：</strong>目前整个行业仍处于早期发展阶段，而表情、肌肉等仿人化技术更是处于探索的前沿。目前的技术路径尚未收敛，各种路线都值得尝试，每一种探索都具有重要意义。</p><p>以Clone Robotics为例，其采用液压和气动技术，而其他公司，包括数字华夏，大多采用电机驱动。电机驱动的优势在于控制更加精准、易于数字化，且精度较高，这为后续的智能化发展提供了便利。相比之下，液压和气动系统则显得较为复杂，控制难度大，调试成本高。因此，在产品落地方面，电机驱动更具现实性，开发速度也更快。</p><p>Clone Robotics所选择的液压和气动路线可能更偏向于实验性研发，其商业化周期可能会更长。</p><p><strong>刘迅：</strong>波士顿动力本身就是一个典型案例，他们在去年正式从液压系统转向电驱动。对于我们这些学工科的人来说，几乎是看着他们的视频长大的。从最初的双足机器人，到类人形，再到四足机器狗，波士顿动力一步步走到了如今的人形机器人。</p><p>气动这条路确实很有想象力，比如柔性和结构控制，但它的问题在于精度和可控性。相比之下，电机的控制更精准，成本也更可控。虽然人形机器人整体系统很复杂，但电驱还是目前比较可行的路径。</p><p><strong>胡书捷：</strong>两位都认为电驱在当前阶段是更可行的路线，而液压和气动更多是技术层面的探索。回到微表情这个点——刘总，你们现在在做很多面部表情的工作，<strong>你觉得这些仿人表情，在不同的场景里，有什么实际价值？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>人形机器人这个“具身智能”，我把它分成三块：<strong>运控智能、交互智能、业务智能。</strong>交互是最基础的，人类最早的沟通方式就是交互，语言是核心工具。</p><p>但语言不只有语音，它包括动作语言、表情语言，还有语音语言。甚至还有“神韵”，也就是表情传递出的情绪。这些维度综合起来，才构成完整的交互。</p><p>我们的目标是让机器人不只是“speech to speech”，而是“多模态”的交互能力，说话时要有肢体动作，有面部表情，有情绪状态。尤其是表情，它在情感共鸣上的作用很大。我们在机器人面部上加了几十个电机，用来还原这些细微的情绪变化——有些是主动表达，有些是被动反馈。</p><p>这背后不是单纯为了“像”，而是为了实现更顺畅的交互体验，有了这些能力，用户才不会感受到“恐怖谷效应”。</p><p>现在大家都在讲恐怖谷，就是你做得像人，但又不够自然，看起来反而怪。所以，我们强调“smooth”的交互体验，这才是“像人”的关键。</p><p>当然，有些场景比如工业作业，它对表情要求不高。但在一些安全、应急场景里，一个恰当的面部表情能在毫秒级内传达关键信息，这是语音做不到的。</p><p>所以我们认为表情语言不是可有可无的，而是一个不可或缺的技术点。这也是我们在表情交互这个方向上“出圈”的地方。</p><p><strong>胡书捷：确实，情绪价值本身也是一种很重要的价值。程总怎</strong>么看？</p><p><strong>程建：</strong>归根结底，是否需要表情和人形化，还是要看机器人的应用场景。</p><p>目前的机器人大致分为两类：<strong>一类是用于工业生产的，</strong>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/09880\">优必选</a>的搬运机器人。在工厂场景中，机器人只需完成搬运任务即可，根本不需要表情，甚至不需要人形化。一个底盘加上机械臂，就能高效完成工作，任务完成后即可离开，无需与人进行情绪交流。</p><p><strong>另一类是面向人类用户的，</strong>比如陪伴机器人或客服机器人。在这种场景下，“像人”变得至关重要。丰富的表情和微表情能够产生真正的情绪价值，从而更好地与人类用户互动。</p><p>以酒店的送餐机器人为例。如果它只是一个简单的桶状机器人，将物品送到你面前后，你拿完就会转身离开，不会与它有任何交流。但如果它是一个具有表情和神态的人形机器人，你可能会多看它一眼，甚至与它交谈几句。</p><p>因此，是否需要表情和人形化，从根本上取决于机器人的应用场景。如果机器人需要与人互动，那么它就必须“像人”；如果它只需要完成任务，那么人形化和表情就并非必要。</p><p><strong>胡书捷：关于技术这块，我们说表情拟人、结构拟人、运动拟人、感知拟人——这些分别涉及哪些底层技术？在难度和技术成熟度上有什么差异？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>我简单拆一下。</p><p><strong>第一是表情拟人。</strong>底层核心是电机控制，所有电机动作都要做到平滑、有节奏，才能还原出人的“神态”。比如微笑时嘴角怎么拉、嘴巴怎么张，都是一套控制模型。而且不仅是静态的模仿，更重要的是“个性感”——因为每个人的表情风格都不一样。</p><p><strong>第二层，我们会用扩散模型来实现表情的自动生成。</strong>一句话或一个语音输入，就可以生成匹配的面部动作。这背后牵涉的是心智建模，每个角色要有自己的“性格档案”。比如一个老师说“请进”和一个前台说“请进”，表情应该完全不同。</p><p><strong>第三个关键点，是要基于“心智性格”去绑定机器人的表情输出方式和频率。</strong></p><p><strong>所以，表情拟人其实涉及三个层级：底层是电机节奏控制，中层是模型自动生成，上层是基于“心智”的个性化驱动。</strong></p><p><strong>第二个是结构拟人，</strong>主要对应的是骨骼、肌肉、关节这些，如果走液压路线，确实要求非常高。但现在行业里其实并不强求这部分完全1:1仿人。大多数人形机器人，还是用电机驱动结构，只要形态上像人、动作上有胳膊腿就行，这是工程上的“够用”标准。</p><p><strong>第三是运动拟人，这块非常关键。</strong>现在技术上一般用强化学习（RL）来做，从传统位置控制转向数据驱动。它分两层，一层是“<strong>基础运动”</strong>——像人一样走路、上下楼梯、跑步，这是必须具备的。另一层是<strong>“表演级动作”</strong>——比如跳跃、翻跟头，这要求结构稳定性和协同控制更强。目前最大挑战还在运动稳定性上。双足行走天然不稳定，但正因为它不稳定，才需要机器人去适应复杂环境，而不是让环境适配机器人。</p><p><strong>第四是感知拟人。</strong>人靠五感交流，最核心的是视觉和听觉，机器人也是。视觉上我们用RGB和RGB-D相机；听觉上是语音识别。嗅觉和味觉现在也有人在做，比如模拟呼吸气体识别、食物成分检测，我们甚至做过“美食讲解员”机器人。但说到底，感知更多是为功能服务。比如视觉用于避障、识别、导航；语音用于控制和对话。</p><p>从成熟度上说，感知拟人是最成熟的，毕竟AI发展几十年了，图像、语音识别都非常成熟。</p><p>其次是运动拟人，现在很多企业已经能实现稳定的双足行走，我们自己也在不断优化走姿。结构拟人对精度要求没那么极端，只要满足功能需求就行。</p><p>表情拟人，是我们比较专注的方向。它的难点在于不仅要还原肌肉动作，还要做情绪表达，实现情感共鸣和交互自然。</p><p>我认为当前最难的还是运动，特别是双足运动。一旦这块稳定下来，整个人形机器人产业无论在技术上还是落地上都会迈大步。</p><p><strong>程建：</strong>刘博士已经讲得很细致了，我再补充一点看法。</p><p>结构、运动、感知这些方面，其实更多是功能性的，且已经有了一定的产业基础。例如，结构部件可以借鉴汽车或自动化产业链，而感知传感器则很多来自自动驾驶领域，比如摄像头、激光雷达等。</p><p>不过，运动和表情是两大难点。尤其是表情能力，这一领域其实处于“技术无人区”，此前没有任何成熟的产业链为其提供支持。</p><p>如果表情不够“像人”，用户的直接反应就是“怪异”，那种“皮笑肉不笑”的感觉会产生“恐怖谷效应”。因为人脸表情并非由单个肌肉动作构成，而是由多个肌肉协同作用形成的动态组合，这种协调性非常难以实现。以前我们看动画片，没有使用面部捕捉技术时，表情总是让人觉得有些别扭。后来好莱坞采用面部动作捕捉技术，比如在《阿凡达》《阿丽塔》中，才真正解决了这一问题。归根结底，表情仅靠参数调节是难以实现的，必须通过系统性模拟。</p><p>因此，我们认为表情拟人化是难度最高的部分。要通过多个电机驱动数十块面部肌肉，精确控制向量输出，还要配合说话时的口型变化，整个协调过程极其复杂，工程难度非常高。</p><p><strong>胡书捷：</strong>我简单做个小结：从骨骼结构到微表情，各种技术路线都在并行探索。目前来看，电机驱动的路径在技术可行性上更成熟一些。微表情在很多人机交互场景中具备真实价值，技术难度也不低。它不仅涉及机电系统，还需要软件模型，甚至是大模型的支持。可以说，这块的技术目前还比较空白，探索空间很大。</p><h2 id=\"id_3122145889\">机器人1 : 1 拟真是真需求还是演示秀？</h2><p><strong>胡书捷：</strong>我们接下来进入场景维度的讨论。这个环节的问题比较直接：1:1仿真是真需求，还是演示秀？<strong>我们先探讨第一个问题，当前人形机器人涉及的迎宾、导览、陪护、表演等场景中，有多少是必须仿真的？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>首先，技术本身也是经验的积累，我们从小有机器人梦，这条路不只是技术，也是一种坚持。在这个过程中就会”烧钱“，而最该烧钱的地方是“场景”。</p><p>我们去年4月成立数字华夏时，定位很清晰——做交互领域，不做工业场景。</p><p>我们希望机器人是“面向人”的，要跟人打交道。而一旦面向人，就绕不开“恐怖谷效应”，简单说，就是人和机器人互动时的心理疲劳感。比如几年前的送餐机器人，桶状外形一开始挺新鲜，现在大家都不太愿意搭理了。</p><p>从生物角度来看，和人交互疲劳感最低的生物，还是人。那我们就要往“像人”这个方向去靠，这不只是长得像，更重要的是行为像。</p><p>我们团队内部会不断反思，比如我们 CEO 会说：“你模型指标都挺漂亮，但用起来还是不像人。”所以我们定义了一套交互标准，从H1到H5，第一是外观，人是感性的动物，第一眼的接受度非常重要；第二是能力，包括表情语言、动作语言、语音语言这三种交互方式。</p><p>再往上，是情感交互。比如一个眼神、一个微笑，让你觉得“它懂我”。这和我们对宠物的感情是一样的，猫狗不会说话，但能让你觉得被理解。这个“懂”，其实就是交互价值的体现。</p><p>当然，交互不只是“卖萌”。最终，我们还是要让机器人能完成一些真实的服务，体现出业务价值。一比一仿真，其实是为了让它能自然地融入人类社会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca9eeeabd9409dced7cf3e5688e6df7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"492\"/></p><p><strong>胡书捷：其中哪些场景对仿真是刚需？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>几个比较明确的方向：展厅导览、教育陪伴、情感陪护，尤其是针对老人、小孩的家庭陪伴。这些场景中，情感交流是第一位的。比如陪护老人，提醒吃药，递水，甚至在他们情绪低落时讲讲笑话。不同的情绪反应，也需要不同的应对方式——有时倾听，有时逗乐。这些不是靠一个“笑脸”就能解决的，需要的是一个更完整的情绪感知和表达系统。最终还是得靠一整套情商模型和人工智能系统去支撑。</p><p><strong>程建：</strong>确实，这些场景都非常需要“人”的参与感。在现实生活中，迎宾、导览、陪护等工作原本都是由真人完成的。例如，前台通常会安排颜值较高的服务人员，这充分说明了“颜值即生产力”。</p><p>再比如在机器人马拉松比赛中，即使有的机器人脑袋掉了，从功能角度来看依然可以奔跑到终点，但如果发生在人类场景中，这样的情况会让人感到惊恐。</p><p>因此，关键不在于是否做到完全的1:1还原，而在于综合考虑外观、表情、情绪模型等要素，营造出一个“让人接受”的交互体验。</p><p><strong>胡书捷：就是说，重点是人机交互和大众的接受程度，只要能打动人，其实也不一定要完全复刻人类。</strong></p><p><strong>程建：</strong>对，没必要非得1:1。</p><p><strong>胡书捷：那换个问法：如果机器人已经足够好用了，我们还需要它像人吗？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>要不要“像人”，还是得看场景。像程总说的，马拉松这种就限定了“人形”这个条件，如果不限定，猫猫狗狗机器人也能参赛。目前来看，我们仍然把机器人当工具，用来完成任务，只要任务完成得好，就没必要强求“像人”。</p><p>但如果场景需要“与人打交道”，那就得“像人”。举个例子，现在商场里很多曾经引入的导览机器人都退场了，原因是交互疲劳。一开始觉得新鲜，后面就没人搭理了。所以我们必须回到刚才说的根本——看场景。</p><p><strong>程建：</strong>关键在于明确什么是“足够好用”。在工厂场景中，机器人只要能快速、精准地搬运货物，就达到了“好用”的标准。然而，在人与人之间的互动中，情绪价值才是核心。我们与他人交流时，不仅关注功能，更在意情绪的流动和共鸣。</p><p>比如，如果与一个“桶”形机器人交流，无论它功能多强大，都会让人感觉别扭。但与一只猫或狗相处，哪怕它们什么都不会说，人们依然会觉得它们“好用”，因为它们能够提供情感上的陪伴和慰藉。</p><p>因此，如果机器人的目标是提供情绪陪伴，那么“像人”就变得至关重要。</p><h2 id=\"id_213264203\">全拟人路线能否跑出可观回报？</h2><p><strong>胡书捷：</strong>用全拟人路线做机器人，在资本界其实争议很大，比如最近朱啸虎也表达了保留态度，产业内也有不少回应。<strong>从同创伟业的视角来看，会更关注什么类型的人形机器人公司？更看重哪些性能？</strong></p><p><strong>程建：</strong>我们在机器人领域布局较早且广泛，其中许多并非人形设计，例如仓储搬运机器人或用于工厂生产的机器人，这些应用场景并不需要机器人具备人形外观。我曾在朋友圈提到“机器人何必像人”，当时还被一家上市公司的机器人负责人反驳。如今，我会对这一观点进行修正：我们确实也在关注人形机器人领域，但我们的策略是从上游核心零部件入手，比如减速器、丝杠、关节等。</p><p>我们坚信，机器人赛道是一个万亿级的新兴产业，全球都在加速布局——从<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>到Figure等公司都在积极推动，因此我们不能错过这一趋势。但与此同时，我们也认同朱啸虎的观点：必须找到切实可行的落地场景，机器人不能仅仅会翻跟头或打拳。最终，只有当人们愿意为其买单时，才能形成真正的商业回报。</p><p>例如，我们投资的一些核心零部件企业，本身就拥有成熟的市场，无需依赖人形机器人的规模化落地来实现盈利。如果人形机器人市场崛起，那将是它们的第二增长曲线，而非唯一的依赖。</p><p><strong>胡书捷：所以你们更关注的是整个机器人产业链，而不是特定形态。</strong></p><p><strong>程建：</strong>对，我们是从场景出发。</p><p><strong>胡书捷：那回到“1:1复刻”这件事，你怎么看它？是为了讲故事，还是有实际价值？</strong></p><p><strong>程建：</strong>可以从两个层面来分析。首先是机器的制造逻辑。人类制造设备时，通常会将复杂的运动拆解为简单的运动。例如，要从A点移动到B点，不一定非要用两足或四足行走，使用轮子往往更简单、可靠且成本更低。同理，飞机也没有被设计成扇动翅膀的形式，而是采用了螺旋桨或喷气推进，这就是“简化运动逻辑”的体现。</p><p>然而，人形机器人有其独特的优势。我们所处的环境大多是为人类设计的，到处是台阶、把手、扶梯等，这些场景轮式机器人往往难以应对。因此，设计成人形机器人是为了更好地适应人类社会的基础设施。虽然这未必是最优方案，但无疑是兼容性最强的方案之一。</p><p>最终，是否需要设计成人形，以及人形化到什么程度，还是要看具体的应用场景。如果机器人用于交互陪伴，那么“像人”就显得尤为重要；如果仅用于执行纯功能任务，那么人形化可能就并非必要。</p><p><strong>胡书捷：对，投资角度确实是两条主线，一条是落地可行性，一条是技术空间、想象力。但这两者之间的矛盾，比如高风险高估值，怎么去做平衡？</strong></p><p><strong>程建：</strong>核心还是要回归场景和客户需求。以数字华夏为例，客户明确希望机器人应用于展厅、4S店、营业厅等场景，这种需求是客观且实际的。我们也清楚，第一版产品往往无法完美满足所有需求，但只要客户愿意买单，就说明产品与场景匹配。反之，在某些场景中，比如工厂搬运，使用AGV加上机械臂就已经足够，无需人形机器人。</p><p>人类进化为两足行走本就不易，许多哺乳动物至今仍以四足行走为主。尽管两足行走难度较大，但它解决了与人类社会环境的兼容性问题。因此，那些炫酷的机器人宣传片背后，其实经历了无数次的失败和摔倒。但这并不意味着方向错了，只是说明这一领域仍处于早期探索阶段。</p><p><strong>胡书捷：我们在商业化路径上怎么考虑？虽然现在有一些需求，但整体还比较小众，市场不够大，同时研发投入又持续在烧，这时候如何保证资金的灵活运转？</strong></p><p><strong>刘迅：</strong>我们现在是产品和市场双轮驱动，一边做产品、一边做落地。B端或者B to C这些需求确实存在，我们会快速跟进，带动产品在场景中迭代，促进资金回流和技术演进。</p><p>其次，我们也强调财务可持续性。我们有技术先进性，同时产品的落地和市场能力也不弱。虽然在这里没有完全体现出来，但我们团队的市场推动力其实非常强。</p><p>这就形成两条路径，一条是靠市场收入，一条是继续融资来支持核心技术研发。我们之所以有信心，是因为人形机器人这个方向，它的本质是具有通用潜力的，它不仅可以无限演进，还有一个很大的优势是能适配人类社会既有的环境。</p><p>所以我们不是为了外形像人而做人形，而是因为它能自然嵌入人类社会的工作和生活系统，从而走向“类人协作者”的定位。</p><p><strong>胡书捷：从资本视角看，也存在两种路线：一种是现实主义，看效率和工程性；一种是理想主义，看技术突破或想象空间。资本当下更偏向哪个方向？</strong></p><p><strong>程建：</strong>不同的资本有不同的观点和方向。有人追逐表演型机器人，有些机构则更看重其未来的想象空间。但如今已不再是仅凭PPT就能融资的时代，企业更多地通过视频展示来吸引投资，像众擎、宇树这样的机器人通过舞蹈、武术表演，展示出的效果确实炫酷。然而，我们总会问自己：这东西能用在哪里？客户是谁？他们是否愿意为此付费？我们始终保持着“内心火热、头脑冷静”的态度。</p><p>比如在展厅或营业厅放置一个机器人，客户确实会感受到“有它和没它”完全是两个层次。机器人本身就是一个关注焦点，它能够提升整个空间的科技感和交互氛围。</p><p>所以，我认为这并不矛盾。如果机器人的设计初衷是为了与人交互，那么它能否顺利完成交互任务才是关键。流畅的交互体验本身就是一种工程效率的体现。我们既要保持对未来的憧憬，也要脚踏实地；既要注重产品的落地，也要倾听客户的声音。</p><p><strong>胡书捷：</strong>对，既要有好产品，也要有未来空间。最后一个问题是：你们怎么看当前行业的发展节奏？现在是在追求“能不能用”的阶段了吗？还是还在允许技术探索和想象力存在？什么时候才可能出现路线的收敛？</p><p><strong>程建：</strong>目前具身机器人技术路径尚未收敛，但其进化速度极快。短短几个月间，技术状态已发生显著变化，AI的发展也是如此。因此，我们不能等到一切技术成熟才开始参与。行业处于早期阶段，产品不成熟是必然现象，而这正是我们布局的最佳时机。</p><p>回顾历史，火车刚问世时甚至跑不过马车，但从其发展前景来看，火车最终超越了马车。如今，我们看到机器人摔倒或零部件脱落，这些只是阶段性现象，无需过分担忧。投资不能等到一切都完美无缺才开始，而应提前半步进入。这是我们基于行业趋势做出的判断。</p><p><strong>刘迅：</strong>客户的要求确实在提高，比如我们在某些场景能做到95分、100分，但换个环境可能只有85分、90分，但客户还是愿意接受。说明已经进入“能不能用”的阶段。</p><p>这一年内有两个标志性事件：一个是马斯克发布了Optimus Demo，让大家看到机械性能的高可能；另一个是宇树机器人上了春晚，让公众开始觉得机器人“能进生活”，拉近了距离。</p><p>所以我把这几年看作是人工智能的第三次爆发。第一次是2005到2012年的机器学习，第二次是2012到2022年的深度学习，现在是2022年后的大模型和具身智能时代。</p><p>目前技术还不成熟，那我们就需要创新。而创新就会伴随失败、伴随高投入。随着技术的不断演进，市场会越来越关注结果、关注ROI，容忍度也会逐步收紧。</p><p>我个人判断，2028年用户问题可以基本解决，2030年走入C端，2035年人形机器人将达到类似汽车那样的成熟状态。它会是汽车之后的下一代通用平台。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>人形机器人1:1复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？</title>\n<style 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复刻真人：技术执念、场景刚需，还是资本故事？在国内，EX集团、数字华夏、松延动力等企业都在探索仿生机器人赛道，其中，EX集团于2013年成立，目前是新三板上市企业；松延动力完成数亿元A+轮融资，已研究出沉浸式交互的仿生机器人头。数字华夏成立于2024年4月，目前推出三类机器人载体：帅气风格的男性化机器人“夏起”，知性的女性机器人“夏澜”，以及可爱风的“星行侠”多胞胎IP系列，它们均搭载自研的“巨号平台”，探索在真实场景中如何与人互动、提供服务。今年3月，数字华夏获得同创伟业数千万元天使轮融资。同创伟业在机器人领域已投资霞智科技、数字华夏、中科第五纪，覆盖商用机器人、仿人交互与具身智能等方向。在人形机器人领域，其投资策略侧重从上游核心部件切入，包括减速器、丝杠、关节等，同时也持续关注非人形形态在工业和仓储等场景的应用。本期直播核心要点：1、机器人是否需要“像人”，本质取决于场景需求：对老人陪护、教育导览等强调情绪交流的应用，“仿真”并非为了还原人类形貌，而是为打造低疲劳、高共鸣的人机交互。2、仿人机器人当前主要沿两条技术路径推进：电机驱动，以及液压或气动驱动。电机路径以Sophia、数字华夏为代表，通过向量控制驱动数十块“面部肌肉”，实现表情与语言的拟人交互；气动驱动如Clone Robotics，更贴近生物结构，从肌肉骨骼层面全面仿生。它们一个面向可交付与落地，另一个聚焦未来式仿生体验。3、在人形机器人感知、结构、运动和表情四大“拟人”技术中，感知拟人技术最成熟、表情拟人技术最复杂。表情拟人不仅要求电机驱动肌肉协同、还原口型，还要通过心智建模实现情绪表达，是当前最具系统性挑战的方向。以下为本期直播精华内容整理：从骨骼、肌肉到微表情，复刻多少才算“像人”？胡书捷：回顾全球的一些典型案例，并对技术路线进行比较，可以看到仿生机器人已经成为全球共同的研发方向：比如海外的Ameca注重表情的精细表达，Sophia强调人形外观和公众形象，Clone Robotics则追求肌肉仿生；国内也有诸多探索者，比如今天的嘉宾数字华夏，以及大连的EX Robot。那么，从骨骼、肌肉到微表情，机器人需要复刻到什么程度才算“像人”？刘迅：我先简单回顾一下几个典型代表。Ameca是英国一个工程团队Engineered Arts做的，印象中他们主要是在上半身发力，特别是面部的传神表达。比如嘴型、眼部的自动化控制这些，他们做得比较精致。Sophia相对来说诞生得更早一点，是2015年由汉森机器人团队开发的一个女性形象的机器人。她的重心也是在“脸”上，注重表情和微表情的表达，再加上一些端到端的AI对话能力。Sophia比较出圈的一个点，是她在2017年拿到了沙特阿拉伯的公民身份。再来说Clone Robotics，这家公司会令很多人联想到《西部世界》这部剧，它的LOGO好像也和那部剧有点关联，我们也开玩笑叫它“僵尸机器人”。这家公司走的路线是很不同的：上肢采用气动驱动，身体骨骼采用液压系统，整体是在全仿生结构上追求“更像人”。（从左到右：Engineered Arts旗下机器人Ameca，Hanson Robotics旗下机器人Sophia，波兰Clone Robotics机器人）程建：在探索机器人“如何实现仿人化”的过程中，目前主要有两种技术路线。一种是电机驱动，以Sophia和数字华夏为代表；另一种则是液压和气动驱动，例如Clone Robotics和早期的波士顿动力。电机驱动的原理是利用电机输出的向量控制，推动或牵拉机器人面部的40多块“肌肉”，从而生成各种表情，包括微表情。其具体实现方式可能是推杆式或牵拉式，核心在于通过机械结构来模拟肌肉组织的功能。其实，人类对制造“像人”机器的尝试并非始于当下。据我查阅的资料，早在蒸汽机时代，人们就已着手探索这一领域。然而，由于当时技术条件的限制，许多设想未能真正实现，相关成果也鲜有流传。胡书捷：也就是说，在“像人”这件事上，目前行业内部存在明显的技术分歧？刘迅：我不觉得是分歧，更像是路径不同。我们选的是电机驱动这条路，它本质上是“电机智能”——基于绿色能源背景，走城市化、智能化路线。虽然还不能说完全成熟，但这条技术路径具备多端通用性，逻辑是清晰的。在人形机器人里，电机智能可以支撑我们在“像人”这件事上实现表情和语言的能力。人是高度集成的生物，我们希望机器人也具备这种复合能力。但像Clone Robotics，他们更像是在做生物动力系统。他们上肢用气动，骨骼结构用液压，目标是从结构层面全面仿生。这条路很硬核，技术天花板很高，但难度也大。我觉得他们现在做的是体验性探索，也许未来会打开一个新世界。我是认可他们的方向的，但现在更现实的是看我们能不能在材料、结构、驱动这些方面突破，把液压真正工程化，这方面我们也在关注。而我们做表情这条线，既是技术驱动，也是业务驱动。市场确实需要可交互、能服务的“类人”机器人，这不是空谈。程建：目前整个行业仍处于早期发展阶段，而表情、肌肉等仿人化技术更是处于探索的前沿。目前的技术路径尚未收敛，各种路线都值得尝试，每一种探索都具有重要意义。以Clone Robotics为例，其采用液压和气动技术，而其他公司，包括数字华夏，大多采用电机驱动。电机驱动的优势在于控制更加精准、易于数字化，且精度较高，这为后续的智能化发展提供了便利。相比之下，液压和气动系统则显得较为复杂，控制难度大，调试成本高。因此，在产品落地方面，电机驱动更具现实性，开发速度也更快。Clone Robotics所选择的液压和气动路线可能更偏向于实验性研发，其商业化周期可能会更长。刘迅：波士顿动力本身就是一个典型案例，他们在去年正式从液压系统转向电驱动。对于我们这些学工科的人来说，几乎是看着他们的视频长大的。从最初的双足机器人，到类人形，再到四足机器狗，波士顿动力一步步走到了如今的人形机器人。气动这条路确实很有想象力，比如柔性和结构控制，但它的问题在于精度和可控性。相比之下，电机的控制更精准，成本也更可控。虽然人形机器人整体系统很复杂，但电驱还是目前比较可行的路径。胡书捷：两位都认为电驱在当前阶段是更可行的路线，而液压和气动更多是技术层面的探索。回到微表情这个点——刘总，你们现在在做很多面部表情的工作，你觉得这些仿人表情，在不同的场景里，有什么实际价值？刘迅：人形机器人这个“具身智能”，我把它分成三块：运控智能、交互智能、业务智能。交互是最基础的，人类最早的沟通方式就是交互，语言是核心工具。但语言不只有语音，它包括动作语言、表情语言，还有语音语言。甚至还有“神韵”，也就是表情传递出的情绪。这些维度综合起来，才构成完整的交互。我们的目标是让机器人不只是“speech to speech”，而是“多模态”的交互能力，说话时要有肢体动作，有面部表情，有情绪状态。尤其是表情，它在情感共鸣上的作用很大。我们在机器人面部上加了几十个电机，用来还原这些细微的情绪变化——有些是主动表达，有些是被动反馈。这背后不是单纯为了“像”，而是为了实现更顺畅的交互体验，有了这些能力，用户才不会感受到“恐怖谷效应”。现在大家都在讲恐怖谷，就是你做得像人，但又不够自然，看起来反而怪。所以，我们强调“smooth”的交互体验，这才是“像人”的关键。当然，有些场景比如工业作业，它对表情要求不高。但在一些安全、应急场景里，一个恰当的面部表情能在毫秒级内传达关键信息，这是语音做不到的。所以我们认为表情语言不是可有可无的，而是一个不可或缺的技术点。这也是我们在表情交互这个方向上“出圈”的地方。胡书捷：确实，情绪价值本身也是一种很重要的价值。程总怎么看？程建：归根结底，是否需要表情和人形化，还是要看机器人的应用场景。目前的机器人大致分为两类：一类是用于工业生产的，比如优必选的搬运机器人。在工厂场景中，机器人只需完成搬运任务即可，根本不需要表情，甚至不需要人形化。一个底盘加上机械臂，就能高效完成工作，任务完成后即可离开，无需与人进行情绪交流。另一类是面向人类用户的，比如陪伴机器人或客服机器人。在这种场景下，“像人”变得至关重要。丰富的表情和微表情能够产生真正的情绪价值，从而更好地与人类用户互动。以酒店的送餐机器人为例。如果它只是一个简单的桶状机器人，将物品送到你面前后，你拿完就会转身离开，不会与它有任何交流。但如果它是一个具有表情和神态的人形机器人，你可能会多看它一眼，甚至与它交谈几句。因此，是否需要表情和人形化，从根本上取决于机器人的应用场景。如果机器人需要与人互动，那么它就必须“像人”；如果它只需要完成任务，那么人形化和表情就并非必要。胡书捷：关于技术这块，我们说表情拟人、结构拟人、运动拟人、感知拟人——这些分别涉及哪些底层技术？在难度和技术成熟度上有什么差异？刘迅：我简单拆一下。第一是表情拟人。底层核心是电机控制，所有电机动作都要做到平滑、有节奏，才能还原出人的“神态”。比如微笑时嘴角怎么拉、嘴巴怎么张，都是一套控制模型。而且不仅是静态的模仿，更重要的是“个性感”——因为每个人的表情风格都不一样。第二层，我们会用扩散模型来实现表情的自动生成。一句话或一个语音输入，就可以生成匹配的面部动作。这背后牵涉的是心智建模，每个角色要有自己的“性格档案”。比如一个老师说“请进”和一个前台说“请进”，表情应该完全不同。第三个关键点，是要基于“心智性格”去绑定机器人的表情输出方式和频率。所以，表情拟人其实涉及三个层级：底层是电机节奏控制，中层是模型自动生成，上层是基于“心智”的个性化驱动。第二个是结构拟人，主要对应的是骨骼、肌肉、关节这些，如果走液压路线，确实要求非常高。但现在行业里其实并不强求这部分完全1:1仿人。大多数人形机器人，还是用电机驱动结构，只要形态上像人、动作上有胳膊腿就行，这是工程上的“够用”标准。第三是运动拟人，这块非常关键。现在技术上一般用强化学习（RL）来做，从传统位置控制转向数据驱动。它分两层，一层是“基础运动”——像人一样走路、上下楼梯、跑步，这是必须具备的。另一层是“表演级动作”——比如跳跃、翻跟头，这要求结构稳定性和协同控制更强。目前最大挑战还在运动稳定性上。双足行走天然不稳定，但正因为它不稳定，才需要机器人去适应复杂环境，而不是让环境适配机器人。第四是感知拟人。人靠五感交流，最核心的是视觉和听觉，机器人也是。视觉上我们用RGB和RGB-D相机；听觉上是语音识别。嗅觉和味觉现在也有人在做，比如模拟呼吸气体识别、食物成分检测，我们甚至做过“美食讲解员”机器人。但说到底，感知更多是为功能服务。比如视觉用于避障、识别、导航；语音用于控制和对话。从成熟度上说，感知拟人是最成熟的，毕竟AI发展几十年了，图像、语音识别都非常成熟。其次是运动拟人，现在很多企业已经能实现稳定的双足行走，我们自己也在不断优化走姿。结构拟人对精度要求没那么极端，只要满足功能需求就行。表情拟人，是我们比较专注的方向。它的难点在于不仅要还原肌肉动作，还要做情绪表达，实现情感共鸣和交互自然。我认为当前最难的还是运动，特别是双足运动。一旦这块稳定下来，整个人形机器人产业无论在技术上还是落地上都会迈大步。程建：刘博士已经讲得很细致了，我再补充一点看法。结构、运动、感知这些方面，其实更多是功能性的，且已经有了一定的产业基础。例如，结构部件可以借鉴汽车或自动化产业链，而感知传感器则很多来自自动驾驶领域，比如摄像头、激光雷达等。不过，运动和表情是两大难点。尤其是表情能力，这一领域其实处于“技术无人区”，此前没有任何成熟的产业链为其提供支持。如果表情不够“像人”，用户的直接反应就是“怪异”，那种“皮笑肉不笑”的感觉会产生“恐怖谷效应”。因为人脸表情并非由单个肌肉动作构成，而是由多个肌肉协同作用形成的动态组合，这种协调性非常难以实现。以前我们看动画片，没有使用面部捕捉技术时，表情总是让人觉得有些别扭。后来好莱坞采用面部动作捕捉技术，比如在《阿凡达》《阿丽塔》中，才真正解决了这一问题。归根结底，表情仅靠参数调节是难以实现的，必须通过系统性模拟。因此，我们认为表情拟人化是难度最高的部分。要通过多个电机驱动数十块面部肌肉，精确控制向量输出，还要配合说话时的口型变化，整个协调过程极其复杂，工程难度非常高。胡书捷：我简单做个小结：从骨骼结构到微表情，各种技术路线都在并行探索。目前来看，电机驱动的路径在技术可行性上更成熟一些。微表情在很多人机交互场景中具备真实价值，技术难度也不低。它不仅涉及机电系统，还需要软件模型，甚至是大模型的支持。可以说，这块的技术目前还比较空白，探索空间很大。机器人1 : 1 拟真是真需求还是演示秀？胡书捷：我们接下来进入场景维度的讨论。这个环节的问题比较直接：1:1仿真是真需求，还是演示秀？我们先探讨第一个问题，当前人形机器人涉及的迎宾、导览、陪护、表演等场景中，有多少是必须仿真的？刘迅：首先，技术本身也是经验的积累，我们从小有机器人梦，这条路不只是技术，也是一种坚持。在这个过程中就会”烧钱“，而最该烧钱的地方是“场景”。我们去年4月成立数字华夏时，定位很清晰——做交互领域，不做工业场景。我们希望机器人是“面向人”的，要跟人打交道。而一旦面向人，就绕不开“恐怖谷效应”，简单说，就是人和机器人互动时的心理疲劳感。比如几年前的送餐机器人，桶状外形一开始挺新鲜，现在大家都不太愿意搭理了。从生物角度来看，和人交互疲劳感最低的生物，还是人。那我们就要往“像人”这个方向去靠，这不只是长得像，更重要的是行为像。我们团队内部会不断反思，比如我们 CEO 会说：“你模型指标都挺漂亮，但用起来还是不像人。”所以我们定义了一套交互标准，从H1到H5，第一是外观，人是感性的动物，第一眼的接受度非常重要；第二是能力，包括表情语言、动作语言、语音语言这三种交互方式。再往上，是情感交互。比如一个眼神、一个微笑，让你觉得“它懂我”。这和我们对宠物的感情是一样的，猫狗不会说话，但能让你觉得被理解。这个“懂”，其实就是交互价值的体现。当然，交互不只是“卖萌”。最终，我们还是要让机器人能完成一些真实的服务，体现出业务价值。一比一仿真，其实是为了让它能自然地融入人类社会。胡书捷：其中哪些场景对仿真是刚需？刘迅：几个比较明确的方向：展厅导览、教育陪伴、情感陪护，尤其是针对老人、小孩的家庭陪伴。这些场景中，情感交流是第一位的。比如陪护老人，提醒吃药，递水，甚至在他们情绪低落时讲讲笑话。不同的情绪反应，也需要不同的应对方式——有时倾听，有时逗乐。这些不是靠一个“笑脸”就能解决的，需要的是一个更完整的情绪感知和表达系统。最终还是得靠一整套情商模型和人工智能系统去支撑。程建：确实，这些场景都非常需要“人”的参与感。在现实生活中，迎宾、导览、陪护等工作原本都是由真人完成的。例如，前台通常会安排颜值较高的服务人员，这充分说明了“颜值即生产力”。再比如在机器人马拉松比赛中，即使有的机器人脑袋掉了，从功能角度来看依然可以奔跑到终点，但如果发生在人类场景中，这样的情况会让人感到惊恐。因此，关键不在于是否做到完全的1:1还原，而在于综合考虑外观、表情、情绪模型等要素，营造出一个“让人接受”的交互体验。胡书捷：就是说，重点是人机交互和大众的接受程度，只要能打动人，其实也不一定要完全复刻人类。程建：对，没必要非得1:1。胡书捷：那换个问法：如果机器人已经足够好用了，我们还需要它像人吗？刘迅：要不要“像人”，还是得看场景。像程总说的，马拉松这种就限定了“人形”这个条件，如果不限定，猫猫狗狗机器人也能参赛。目前来看，我们仍然把机器人当工具，用来完成任务，只要任务完成得好，就没必要强求“像人”。但如果场景需要“与人打交道”，那就得“像人”。举个例子，现在商场里很多曾经引入的导览机器人都退场了，原因是交互疲劳。一开始觉得新鲜，后面就没人搭理了。所以我们必须回到刚才说的根本——看场景。程建：关键在于明确什么是“足够好用”。在工厂场景中，机器人只要能快速、精准地搬运货物，就达到了“好用”的标准。然而，在人与人之间的互动中，情绪价值才是核心。我们与他人交流时，不仅关注功能，更在意情绪的流动和共鸣。比如，如果与一个“桶”形机器人交流，无论它功能多强大，都会让人感觉别扭。但与一只猫或狗相处，哪怕它们什么都不会说，人们依然会觉得它们“好用”，因为它们能够提供情感上的陪伴和慰藉。因此，如果机器人的目标是提供情绪陪伴，那么“像人”就变得至关重要。全拟人路线能否跑出可观回报？胡书捷：用全拟人路线做机器人，在资本界其实争议很大，比如最近朱啸虎也表达了保留态度，产业内也有不少回应。从同创伟业的视角来看，会更关注什么类型的人形机器人公司？更看重哪些性能？程建：我们在机器人领域布局较早且广泛，其中许多并非人形设计，例如仓储搬运机器人或用于工厂生产的机器人，这些应用场景并不需要机器人具备人形外观。我曾在朋友圈提到“机器人何必像人”，当时还被一家上市公司的机器人负责人反驳。如今，我会对这一观点进行修正：我们确实也在关注人形机器人领域，但我们的策略是从上游核心零部件入手，比如减速器、丝杠、关节等。我们坚信，机器人赛道是一个万亿级的新兴产业，全球都在加速布局——从特斯拉到Figure等公司都在积极推动，因此我们不能错过这一趋势。但与此同时，我们也认同朱啸虎的观点：必须找到切实可行的落地场景，机器人不能仅仅会翻跟头或打拳。最终，只有当人们愿意为其买单时，才能形成真正的商业回报。例如，我们投资的一些核心零部件企业，本身就拥有成熟的市场，无需依赖人形机器人的规模化落地来实现盈利。如果人形机器人市场崛起，那将是它们的第二增长曲线，而非唯一的依赖。胡书捷：所以你们更关注的是整个机器人产业链，而不是特定形态。程建：对，我们是从场景出发。胡书捷：那回到“1:1复刻”这件事，你怎么看它？是为了讲故事，还是有实际价值？程建：可以从两个层面来分析。首先是机器的制造逻辑。人类制造设备时，通常会将复杂的运动拆解为简单的运动。例如，要从A点移动到B点，不一定非要用两足或四足行走，使用轮子往往更简单、可靠且成本更低。同理，飞机也没有被设计成扇动翅膀的形式，而是采用了螺旋桨或喷气推进，这就是“简化运动逻辑”的体现。然而，人形机器人有其独特的优势。我们所处的环境大多是为人类设计的，到处是台阶、把手、扶梯等，这些场景轮式机器人往往难以应对。因此，设计成人形机器人是为了更好地适应人类社会的基础设施。虽然这未必是最优方案，但无疑是兼容性最强的方案之一。最终，是否需要设计成人形，以及人形化到什么程度，还是要看具体的应用场景。如果机器人用于交互陪伴，那么“像人”就显得尤为重要；如果仅用于执行纯功能任务，那么人形化可能就并非必要。胡书捷：对，投资角度确实是两条主线，一条是落地可行性，一条是技术空间、想象力。但这两者之间的矛盾，比如高风险高估值，怎么去做平衡？程建：核心还是要回归场景和客户需求。以数字华夏为例，客户明确希望机器人应用于展厅、4S店、营业厅等场景，这种需求是客观且实际的。我们也清楚，第一版产品往往无法完美满足所有需求，但只要客户愿意买单，就说明产品与场景匹配。反之，在某些场景中，比如工厂搬运，使用AGV加上机械臂就已经足够，无需人形机器人。人类进化为两足行走本就不易，许多哺乳动物至今仍以四足行走为主。尽管两足行走难度较大，但它解决了与人类社会环境的兼容性问题。因此，那些炫酷的机器人宣传片背后，其实经历了无数次的失败和摔倒。但这并不意味着方向错了，只是说明这一领域仍处于早期探索阶段。胡书捷：我们在商业化路径上怎么考虑？虽然现在有一些需求，但整体还比较小众，市场不够大，同时研发投入又持续在烧，这时候如何保证资金的灵活运转？刘迅：我们现在是产品和市场双轮驱动，一边做产品、一边做落地。B端或者B to C这些需求确实存在，我们会快速跟进，带动产品在场景中迭代，促进资金回流和技术演进。其次，我们也强调财务可持续性。我们有技术先进性，同时产品的落地和市场能力也不弱。虽然在这里没有完全体现出来，但我们团队的市场推动力其实非常强。这就形成两条路径，一条是靠市场收入，一条是继续融资来支持核心技术研发。我们之所以有信心，是因为人形机器人这个方向，它的本质是具有通用潜力的，它不仅可以无限演进，还有一个很大的优势是能适配人类社会既有的环境。所以我们不是为了外形像人而做人形，而是因为它能自然嵌入人类社会的工作和生活系统，从而走向“类人协作者”的定位。胡书捷：从资本视角看，也存在两种路线：一种是现实主义，看效率和工程性；一种是理想主义，看技术突破或想象空间。资本当下更偏向哪个方向？程建：不同的资本有不同的观点和方向。有人追逐表演型机器人，有些机构则更看重其未来的想象空间。但如今已不再是仅凭PPT就能融资的时代，企业更多地通过视频展示来吸引投资，像众擎、宇树这样的机器人通过舞蹈、武术表演，展示出的效果确实炫酷。然而，我们总会问自己：这东西能用在哪里？客户是谁？他们是否愿意为此付费？我们始终保持着“内心火热、头脑冷静”的态度。比如在展厅或营业厅放置一个机器人，客户确实会感受到“有它和没它”完全是两个层次。机器人本身就是一个关注焦点，它能够提升整个空间的科技感和交互氛围。所以，我认为这并不矛盾。如果机器人的设计初衷是为了与人交互，那么它能否顺利完成交互任务才是关键。流畅的交互体验本身就是一种工程效率的体现。我们既要保持对未来的憧憬，也要脚踏实地；既要注重产品的落地，也要倾听客户的声音。胡书捷：对，既要有好产品，也要有未来空间。最后一个问题是：你们怎么看当前行业的发展节奏？现在是在追求“能不能用”的阶段了吗？还是还在允许技术探索和想象力存在？什么时候才可能出现路线的收敛？程建：目前具身机器人技术路径尚未收敛，但其进化速度极快。短短几个月间，技术状态已发生显著变化，AI的发展也是如此。因此，我们不能等到一切技术成熟才开始参与。行业处于早期阶段，产品不成熟是必然现象，而这正是我们布局的最佳时机。回顾历史，火车刚问世时甚至跑不过马车，但从其发展前景来看，火车最终超越了马车。如今，我们看到机器人摔倒或零部件脱落，这些只是阶段性现象，无需过分担忧。投资不能等到一切都完美无缺才开始，而应提前半步进入。这是我们基于行业趋势做出的判断。刘迅：客户的要求确实在提高，比如我们在某些场景能做到95分、100分，但换个环境可能只有85分、90分，但客户还是愿意接受。说明已经进入“能不能用”的阶段。这一年内有两个标志性事件：一个是马斯克发布了Optimus Demo，让大家看到机械性能的高可能；另一个是宇树机器人上了春晚，让公众开始觉得机器人“能进生活”，拉近了距离。所以我把这几年看作是人工智能的第三次爆发。第一次是2005到2012年的机器学习，第二次是2012到2022年的深度学习，现在是2022年后的大模型和具身智能时代。目前技术还不成熟，那我们就需要创新。而创新就会伴随失败、伴随高投入。随着技术的不断演进，市场会越来越关注结果、关注ROI，容忍度也会逐步收紧。我个人判断，2028年用户问题可以基本解决，2030年走入C端，2035年人形机器人将达到类似汽车那样的成熟状态。它会是汽车之后的下一代通用平台。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4077,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":411505248768640,"gmtCreate":1741498254492,"gmtModify":1741498256436,"author":{"id":"3497843097541438","authorId":"3497843097541438","name":"舞叔的小哑铃","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3c1309c2aa7871a118f18006d28f8b0c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3497843097541438","idStr":"3497843097541438"},"themes":[],"title":"","htmlText":"2月是春节，为何服务价格也降0.5%?","listText":"2月是春节，为何服务价格也降0.5%?","text":"2月是春节，为何服务价格也降0.5%?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/411505248768640","repostId":"1146699526","repostType":4,"repost":{"id":"1146699526","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1741483901,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1146699526?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-03-09 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tg-height=\"795\"/></p><p><strong>解读</strong></p><p>国家统计局城市司首席统计师董莉娟解读2025年2月份CPI和PPI数据，2月份，居民消费价格指数（CPI）环比下降0.2%，同比下降0.7%；工业生产者出厂价格指数（PPI）环比下降0.1%，同比下降2.2%。这主要是受春节错月、假期和部分国际大宗商品价格波动等因素影响。从结构看，一些领域价格显现积极变化，CPI中部分工业消费品和服务价格稳中有涨，PPI降幅有所收窄，当前物价温和回升的态势没有改变。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c4c79ff605be2cc84ead35b97832977\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"861\" tg-height=\"1285\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>国家统计局：2月份，CPI同比下降0.7%，PPI同比下降2.2%</title>\n<style 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09:31</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>国家统计局：2025年2月份，全国居民消费价格环比下降0.2%。其中，城市下降0.2%，农村下降0.1%；食品价格下降0.5%，非食品价格下降0.1%；消费品价格持平，服务价格下降0.5%。</p><p>2月份，全国居民消费价格同比下降0.7%。其中，城市下降0.7%，农村下降0.7%；食品价格下降3.3%，非食品价格下降0.1%；消费品价格下降0.9%，服务价格下降0.4%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0ac1e3b961969d6938b7baf105f41de0\" title=\"\" tg-width=\"1649\" tg-height=\"946\"/></p><p>国家统计局：2025年2月份，全国工业生产者出厂价格同比下降2.2%，环比下降0.1%，降幅比上月均收窄0.1个百分点；工业生产者购进价格同比下降2.3%，环比下降0.2%。1—2月平均，工业生产者出厂价格比上年同期下降2.2%，工业生产者购进价格下降2.3%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aea7976c07a20f6288ef45a5562f7a7d\" title=\"\" tg-width=\"1658\" tg-height=\"795\"/></p><p><strong>解读</strong></p><p>国家统计局城市司首席统计师董莉娟解读2025年2月份CPI和PPI数据，2月份，居民消费价格指数（CPI）环比下降0.2%，同比下降0.7%；工业生产者出厂价格指数（PPI）环比下降0.1%，同比下降2.2%。这主要是受春节错月、假期和部分国际大宗商品价格波动等因素影响。从结构看，一些领域价格显现积极变化，CPI中部分工业消费品和服务价格稳中有涨，PPI降幅有所收窄，当前物价温和回升的态势没有改变。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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