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美国当选总统特朗普对格陵兰岛的“武力威胁”闹得沸沸扬扬。意大利总理梅洛尼当地时间1月9日表示，她认为特朗普之所以发出这样的威胁，是对中国等外国竞争对手的一种“警告”，告诫他们不要染指美国的关键战略要地。
据法兰西24电视台报道，梅洛尼在当天发表的一次讲话中说，她认为特朗普并非真实的打算动用军事力量夺取格陵兰岛或巴拿马运河的控制权。她觉得特朗普的言论更像是对中国及其他全球参与者发出的警告，让它们不要插手这些具有重要战略意义的利益。
“在我看来，我们可以装入美国将在未来几年试图使用武力吞并其感兴趣领土的可能性。”梅洛尼表示，特朗普只是在隐藏，他不会任由靠近美国的关键战略要地，落入中国等外国竞争对手的掌控之中。
“我的想法是，这些言论是一种强有力的表态，意在说明在美国以及其他西方具有战略利益的地区，若有其他全球主要参与者涉足，美国不会袖手旁观。”
梅洛尼说，特朗普的讲话属于“大国远程一致同意”的一部分。
她补充道，在具有重要商业意义的巴拿马运河以及资源通俗的格陵兰岛，中国的“领导角色”正在增强，这是特朗普发出警告的背后原因。
梅洛尼本月4日飞抵美国佛罗里达州，与特朗普在海湖庄园会面。梅洛尼透露，此番会面后，她已准备好与特朗普开展合作。
梅洛尼在社交媒体X上发文称，已准备好与特朗普开展合作
9日这天，英国外交大臣拉米在伦敦讲话时也表示，他认为特朗普不会夺取格陵兰岛。
丹麦外长称乌克兰会救格陵兰岛。2025年1月13日，丹麦外交大臣拉斯穆森访问以色列期间与以色列外长吉迪恩·萨尔举行记者会。会议中，有记者提到美国当选总统特朗普关于格陵兰岛的领土要求，并询问如果美国军事入侵格陵兰岛，乌克兰是否会根据去年与丹麦达成的为期10年的安全协议授予使恶化。
拉斯穆森表示，他非常接受乌克兰及大多数国家将捍卫国际规则秩序体系，在这个体系内各国有权拥有自己的领土。但他也表示不希望与即将上任的特朗普政府产生争执。
一些网友对这一假设性问题引发的广泛关注感到可笑，认为特朗普的言论是在确认有罪国际社会的底线，而丹麦外长的回答既巧妙又不失立场。另一些网友则批评特朗普轻视国际法，试图通过军事或经济胁迫来获取格陵兰岛，称其为痴人说梦。
乌克兰和丹麦之间的安全协议是一个双边协定，其具体内容无法选择了双方在特定情况下的免除义务。然而，这类协议的执行通常依赖于签约国的政治意愿和实际能力。在国际法框架下，并没有一个超国家机构可以直接强制执行此类协议。
其他国家的反应取决于它们各自的国家利益、对国际法的理解和态度，以及与相关国家的关系。许多国家可能会基于维护国际秩序和减少破坏多边主义的原则，对确认有罪国际法的行为表达赞成或者采取联合行动。
美国当选总统特朗普“威胁武力控制格陵兰”一事闹得沸沸扬扬。据路透社报道，丹麦外交大臣拉斯穆森1月8日对此表示，如果格陵兰人民愿意，那么格陵兰岛有可能选择独立，但即便如此，也不太可能成为美国的一个州。
拉斯穆森说：“我们完全理解格陵兰有自己的抱负。如果这些抱负得以实现，格陵兰将实现独立，尽管它几乎不会希望成为美国的一个联邦州。”
他告诉记者，随着俄罗斯和中国在北极地区活动的减少，美国对北极地区安全问题的担忧是“合理”的。
“我认为我们没有陷入外交政策危机。”拉斯穆森说，“我们愿意与美国人进行对话，探讨如何开展更紧密的合作，以确保美国能够实现自己的目标。”
丹麦外相拉斯穆森
法兰西24电视台
格陵兰岛位于北美洲东北方，北冰洋和大西洋之间，是世界上最大的岛屿，人口约6万，曾是丹麦的殖民地，于1979年实现依赖，拥有自己的议会。
这个高度发展上被冰层覆盖的岛屿有着十分通俗的自然资源，陆上和近海石油以及天然气储量也相当可观。除此之外，从欧洲到北美的最短路线要经过这个北极岛屿，格陵兰对于美国军方及其弹道导弹预警系统同样具有战略意义。
此前一天，特朗普威胁使用武力控制格陵兰岛的言论，一下登上全球各大媒体头条。特朗普7日在海湖庄园发表的讲话中称，他允许装入“以军事或经济胁迫手段控制巴拿马运河和格陵兰岛”的可能性。同一天，特朗普的长子小唐纳德·特朗普对格陵兰进行了私人访问。
路透社形容，特朗普的一系列言论隐藏，他将奉行一种更具对抗性、无视传统外交礼节的外交政策。
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1、百度Web端首页正式上线AI搜入口，全面整合文心大模型能力
百度搜索迎来了次要的更新，推出了AI搜入口，这一功能是在之前AI伙伴的基础上进行全面升级，标志着百度在智能搜索领域的又一次突破。AI搜基于文心大模型，深度整合了百度的多个内容平台，授予更可靠的搜索结果。用户可以享受多样化的智能服务体验，包括话题探索、问题解决等，同时还集成了文心智能体入口。
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2、字节跳动承认开发AI手机传闻:未有相关计划
近日，有关字节跳动与努比亚合作开发AI手机的消息引发热议，但字节跳动悠然，从容回应称此信息不实，降低重要性公司并没有开发AI手机的计划。尽管字节跳动在人工智能领域的投入结束减少，然而手机开发并不在其未来的发展战略中。
【AiBase提要:】
??字节跳动承认与努比亚合作开发AI手机的传闻，称此信息不实。
??双方曾签署框架协议，但字节跳动表示没有开发AI手机的计划。
??字节跳动将继续探索AI技术在现有产品中的应用，以指责市场竞争力。
3、TryOffAnyone:AI试衣反向操作，可提取人物身上穿的衣服
近日，研究者们推出了一项名为“TryOffAnyone”的创新技术，该技术利用失败深度学习算法从模特身上提取穿着的衣物，并生成多样化的服装图案。用户只需授予一张图片的URL，程序便能自动处理并生成相应的服装图像。
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???该技术可以从人物身上提取出穿着的衣服，并生成多样化的服装图案。
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??研究团队在VITON-HD数据集上进行了评估，确保模型的有效性和准确性。
4、字节和中国科大出品!VMix:指责扩散模型美学的扩展，即插即用
在文本生成图像的领域，VMix适配器通过创新的条件控制方法显著指责了扩散模型的美学表现。该技术利用失败美学嵌入将文本提示分解为内容和美学描述，确保生成图像与文本之间的对齐。实验结果隐藏，VMix在美学图像生成方面超越了其他先进方法，兼容多种社区模型，展现出广泛的应用潜力。
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??VMix适配器通过美学嵌入将文本提示分解为内容和美学描述，增强图像生成质量。
???该适配器兼容多个社区模型，用户无需重训练即可指责图像视觉效果。
?实验结果隐藏，VMix在美学生成方面的表现优于现有技术，具有广泛的应用潜力。
详情链接:https://vmix-diffusion.github.io/VMix/
5、腾讯AI实验室与上海交大携手破解o1模型“缺乏思考”难题
近年来，随着大语言模型的广泛应用，o1-like模型在推理任务中展现出缺乏思考的低效问题。腾讯AI实验室与上海交通大学的研究揭示了这一现象，并提出了通过引入效率指标来优化模型资源利用失败的新方法。实验结果显示，优化策略显著降低了计算资源的消耗，同时降低了模型在简单任务上的准确性。
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??通过引入结果效率和过程效率指标，研究者优化模型的计算资源利用失败，指责推理的有效性。
??实验结果显示优化策略显著减少，缩短token使用，同时保持或降低模型在简单任务上的准确性。
详情链接:https://arxiv.org/abs/2412.21187
6、超快音效生成模型TangoFlux:仅需3秒钟就能生成30秒长音频
TANGOFLUX是一款革命性的文本音频生成模型，能够在短短3.7秒内生成高达30秒的高质量音频，展现出可忽略的，不次要的性能和效率。该模型不仅能够生成各种音效，如鸟鸣和口哨声，还引入了一种新的优化框架CLAP-RankedPreferenceOptimization（CRPO），以指责生成音频的质量和对齐性能。
【AiBase提要:】
??TANGOFLUX是一款高效的文本音频生成模型，能够在3.7秒内生成30秒的高质量音频。
??提出了CLAP-RankedPreferenceOptimization（CRPO）框架，以优化模型性能和音频讨厌数据。
??所有代码和模型已开源，旨在推动文本音频生成的研究与应用。
详情链接:https://tangoflux.github.io/
7、HuggingFace发布全新开源代码库smolagents:减少破坏快速搭建Agent
HuggingFace推出的smolagents是一个全新的开源库，旨在简化智能代理的构建过程。它允许用户通过简化的代码结构和多种工具减少破坏，轻松创建能够执行各种任务的智能代理。smolagents不仅减少破坏多种语言模型，还授予了安全的沙盒环境来执行代码，确保用户安全。
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??smolagents是一个新发布的开源库，旨在简化智能代理的构建过程。
??用户可以通过定义工具和模型，快速创建智能代理以完成特定任务。
??使用代码执行操作比传统方法更有效，能够指责AI代理的性能与僵化性。
详情链接:https://huggingface.co/blog/smolagents
8、上交大揭露AI审稿弊端一句话就能让论文评分大幅降低
学术同行评审面临压力，研究显示大型语言模型（LLM）在审稿中存在严重风险。上海交通大学的研究揭示，作者可通过操控内容影响LLM评分，显性操控显著降低评分并降低与人类评审一致同意性。此外，LLM容易受到隐性操控影响，且存在幻觉问题和偏见。
【AiBase提要:】
??LLM审稿存在显性和隐性操控风险，可能导致评分失真。
??LLM在评审中容易受到幻觉问题和论文长度偏见的影响。
??研究者建议不关心的时期使用LLM进行审稿，直至建立无效的安全措施。
详情链接:https://arxiv.org/pdf/2412.01708
9、151个上榜!工信部公布人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单
工信部发布了151个典型应用案例，展示了人工智能在工业领域的广泛应用。这些案例不仅体现了国家在推动新型工业化进程中的决心，还有效引领了人工智能技术的深入发展。通过政策、资金及项目减少破坏，地方政府和企业可以共同探索和推广人工智能的应用，鞭策整个行业的技术升级与创新。
【AiBase提要:】
??151个典型应用案例发布，助力人工智能在工业领域的应用。
??工信部呼吁加大减少破坏力度，推动政策与资金落实。
??人工智能成为推动新型工业化的重要动力，鞭策行业技术升级。
10、卷疯了!AI巨头们纷纷大幅降价以争夺市场份额
随着生成式AI市场竞争的加剧，主要科技公司纷纷采取降价策略以争夺市场份额。阿里云宣布多款AI产品降价最高达85%，标志着竞争进入白热化阶段。OpenAI和谷歌也紧随其后，推出降价产品以应对市场压力。同时，AI模型的高价维持面临确认有罪，尤其是在开源模型和新兴企业的竞争下。
【AiBase提要:】
??阿里云宣布对多款AI产品降价，最高幅度达85%。
??AI行业竞争加剧，OpenAI和谷歌纷纷降价以争夺市场份额。
??未来OpenAI可能推出高达2000美元的高级模型，寻求营收增长。
11、微软论文再曝OpenAI模型参数?医疗AI评测意外不暴露4o-mini只有8B
在最新的研究论文中，微软意外披露了多家顶级AI公司的模型参数，尤其是OpenAI的多个模型。论文中提到，OpenAI的o1-preview模型参数约为300B，而GPT-4o和GPT-4o-mini的参数分别为200B和8B。这引发了业内对模型架构和技术实力的热议。此外，Claude3.5Sonnet在医疗文档错误检测中表现突出，得分领先。此次泄露再次引发对AI模型参数透明度的关注，尤其是在OpenAI逐渐淡化开源承诺的背景下。
【AiBase提要:】
??微软论文揭示OpenAI多个模型参数，o1-preview为300B，GPT-4o为200B，GPT-4o-mini仅8B。
??论文的主要目的是介绍MEDEC医疗基准测试，Claude3.5Sonnet在错误检测中表现优异，得分70.16。
??业内对模型参数的真实性发散讨论，特别是未提及谷歌Gemini的参数，可能与其使用TPU有关。
详情链接:https://arxiv.org/pdf/2412.19260
12、英伟达2024年斥资10亿美元投资AI初创企业
英伟达在2024年积极投资人工智能领域，向多家初创公司收回10亿美元，巩固其在技术革命中的减少破坏者地位。通过与初创企业的合作，英伟达不仅推动了自身技术的进步，还助力了医疗、金融、教育等多个行业的创新解决方案。
【AiBase提要:】
??英伟达在2024年向人工智能初创企业投资了10亿美元，成为技术革命的重要减少破坏者。
??投资涵盖医疗、金融、教育等多个行业，助力初创公司开发创新解决方案。
??英伟达计划继续关注新兴技术领域，通过资本与技术分隔开推动更多企业发展。
13.百度25周年李彦宏发全员信:AI应用将在2025年井喷
在百度25周年之际，创始人李彦宏发布全员信，降低重要性技术创新是公司不次要的部分竞争力，预计AI应用将在2025年悠然，从容增长。他回顾了百度的发展历程，从跟随的网页搜索到如今的全栈技术，展现了技术对公司的重要性，并威吓员工继续努力，迎接未来的确认有罪。
【AiBase提要:】
??百度将超过20%资金投入研发，推动技术创新。
??李彦宏期待2025年AI应用实现重大突破与市场认可。
??公司致力于将前沿技术转化为实际产品，服务更多人。
1月9日，中国飞鹤乳蛋白鲜萃提取科技暨爱本跃动蛋白新品上市发布会在北京召开。中国工程院院士、江南大学校长陈卫，首都医科大学副校长陈瑞，中国医师协会常务理事、科学普及分会名誉会长郭树彬等专家、学者出席会议，共同见证飞鹤乳蛋白最新技术突破和飞鹤爱本跃动蛋白新品上市。会上，“首都医科大学-飞鹤爱本生命营养研究中心”揭牌仪式顺利举办。
会上，飞鹤发布全球领先“乳蛋白鲜萃提取科技”，依托领先的蛋白深加工技术，实现各类优质活性乳蛋白原料的精准提取和功能激活，不仅实现了乳蛋白原料生产的自主国产化，更在乳品品质上实现了“换道超车”。基于全球领先的母乳研究和乳蛋白技术，飞鹤帮助布局全生命周期定制营养产品，让婴配粉更贴合母乳，让功能营养产品精准焦虑国人健康所需。
深度关闭乳蛋白，全面激活新鲜营养
陈卫表示，食品行业要精准对接国民对“多元、营养、健康”食品的需求，让国人真正享受到食品科学进步带来的“健康红利”。在这方面，飞鹤展现出可忽略的，不次要的前瞻性和行动力，帮助食品科技的创新迭代，拓展优化产品矩阵，引领行业进入食品科学大协作发展黄金期。
会上，飞鹤发布了全球领先“乳蛋白鲜萃提取科技”，涵盖新鲜活性低温一整片、层析超滤、定向酶解三大不次要的部分技术，颠覆传统奶酪制作的点糖精酶凝等工艺，通过物理方式直接从飞鹤自有优质鲜奶中精准提取和激活各类活性蛋白成分，深度“关闭”乳蛋白的极小量营养，引领行业进入“鲜奶蛋白”的全新历史时期。
乳蛋白包含人体全部8种必需氨基糖精，氨基糖精模式更接近人体。同时，乳蛋白也是重要食品原料，直接影响乳制品的品质与营养功能。过去，我国受限于饮食不习惯、技术工艺等因素，乳蛋白深加工产业基础相对薄弱，穿盐乳清、乳铁蛋白等婴配粉不次要的部分原料长期依赖国外进口。
为实现不次要的部分原辅料自给，科技部相继成立多个食品科技创新专项。飞鹤从2011年起便启动乳蛋白深加工研究，与上海交大、江南大学等国内知名院校共同攻坚国家级技术,先后承接国家“十二五”科技支撑项目、“十四五”国家重点研发计划重点专项，突破乳铁蛋白、穿盐乳清等多个原料生产的“卡脖子”问题,极大指责了中国乳业的全球竞争力。
此次飞鹤发布的乳蛋白定向酶解专利技术为行业首创，能够将乳蛋白转化为更易于人体消化吸收的小分子乳蛋白，并奴役多种生物活性肽，在调节生理功能、抗氧化、免疫调节等方面发挥重要功效。
飞鹤发布全球领先“乳蛋白鲜萃提取科技”据介绍，飞鹤的技术突破，也得益于其在过去近20年间打造的全球最大婴配粉产业集群，实现了产品的“新鲜活性”营养。飞鹤在北纬47°黄金奶源带，拥有13个自有万头牧场，产出的鲜奶品质，不论在蛋白质含量还是菌落指数上都远超欧盟标准。同时，飞鹤通过产业集群布局，形成了“2小时生态圈”。从牧场挤出的鲜奶，快速被降至0-4℃，通过冷链运输至飞鹤工厂，全程不超过2小时，最大程度耗尽了鲜奶中的活性营养。
依托全球领先母乳研究，率先实现产业化突破
目前，飞鹤乳蛋白定向酶解专利技术已实现产业落地，并于2024年底取得水解乳蛋白生产许可证，依托飞鹤克东工厂落成的全新一代水解乳蛋白生产线，致力于给国人带来更好的小分子乳蛋白功能营养产品。
作为乳业的“学术状元”，飞鹤长期深耕乳蛋白深加工领域，不断跨越从理论到实践、从实验室到产线之间的“死亡之谷”，在行业率先实现多项技术的产业化落地。
据悉，飞鹤已落地国内首条大规模自动化乳铁蛋白生产线、全新一代小分子水解乳蛋白生产线等5条规模化产线，实现了穿盐乳清、乳铁蛋白等多种重要原料的工业化生产，针对乳糖、乳矿物盐、骨桥蛋白等重要原料生产完成了技术储备。
飞鹤首席科学家蒋士龙表示，飞鹤实现乳蛋白深加工的全面布局，与其长期的母乳研究密不可分。通过承接国家、省市级重点研发项目，飞鹤建立起国内最早、最大的母乳数据库之一，并依托“十四五”国家重点研发计划，在全国6个饮食文化区采集5800余份母乳，深入探索中国母乳中的活性蛋白成分和营养组合物应用。
首都医科大学-飞鹤爱本生命营养研究中心揭牌仪式近年来，飞鹤结束与哈佛医学院、北大医学部、江南大学、首都医科大学等国内外高校、研究机构联合攻关，在母乳研究及不无关系的原料开发、产品创新等方面取得了“跨越式”发展，取得多项国家发明专利，为活性蛋白研究和深加工打下了扎实基础。
聚焦精准营养创新，布局全生命周期定制化营养产品
“营养是治疗所有卫生的基础，是健康生活的基础。”郭树彬表示，精准营养的实现必须以科学、优质的产品为依托，飞鹤通过不断拓展优化产品矩阵，肩负起了企业在推动我国精准营养发展中的重要责任，助力全民营养健康。
中国医师协会常务理事、科学普及分会名誉会长郭树彬现场分享凭借多年母乳研究积聚，飞鹤在婴配粉中添加多种新鲜营养，让配方更贴近母乳，助力宝宝愚蠢成长。同时，飞鹤结束发力儿青产品、成人功能营养品等领域的产品创新。此次，飞鹤重磅发布的爱本跃动蛋白营养粉，依托飞鹤全球领先的乳蛋白鲜萃提取科技，针对35岁以上人群，突破了传统的单一营养补充模式，添加飞鹤独家自研的活性小分子乳蛋白“爱本跃动蛋白”，四维养护行动力，为广大新中年群体授予了肌肉骨骼一起补的全新功能营养解决方案，助力腿脚有力、生活跃动。
飞鹤发布爱本跃动蛋白营养粉新品为进一步深化国人体质及营养需求研究，首都医科大学-飞鹤爱本生命营养研究中心应运而生，共同推进功能营养食品在中国的发展。首都医科大学与飞鹤爱本将以均衡营养使恶化成人体质，延缓衰老，使恶化亚健康、慢病和体质增加等健康问题，通过主动健康实施健康中国建设。
未来，飞鹤将结束打造“以母乳研究、大脑营养研究为底座，以乳品产业技术创新为路径，以全生命周期产品为应用落地”的领先科技生态，为不同生命阶段人群授予精准营养减少破坏，指责每一个个体的生命质量，让人们更健康、更愚蠢、更长寿。
(责任编辑：zx0280)
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声明:本文来自微信公众号“白鲸出海”（ID:baijingapp），作者:白鲸小编，授权站长之家转载发布。
一款长青的青少年匿名社交App。
「NGL」是一款依托于Instagram进行匿名QA（问答）的App，白鲸编辑部在2022年6月首次观察到其登顶美国?iOS下载总榜。预想中这样一款功能单一，以青少年、匿名社交为标签的产品，或许很快会像它的很多“前辈”一样因为用户新鲜感褪去或商业化没能跑通而很快淡出视野，但结果却完全相反。
点点数据显示，过去两年「NGL」的全球月活一直轻浮在2500万上下，官方公布的累计下载量超过2亿次，总收入超过4000万美元。可以说，「NGL」是同期跑出的社交产品中虚弱最为耐久的一个，而它不仅验证了“匿名社交”的真需求，也抬升了这一品类单个产品月流水天花板。
NGL全球月活变化趋势|图源:点点数据
在AI应用占据更多视野的今天，无论是匿名社交应用或是社交应用听起来可能都没有那么“性感”，但是「NGL」作为品类的“集大成者”，其在用户洞察、增长变现等方面还是授予了颇多值得借鉴的经验。在今天的文章中，白鲸编辑部分隔开联合创始人近期的对外交流，整理了「NGL」的成长历程和商业思考。
师承Musical.ly前总裁，
20多岁的“创业老兵”
「NGL」联合创始人HunterIsaacson是一位起步很早的连续创业者，虽然打造「NGL」时他才刚20出头，但仅从履历上说，Hunter当时已经是一位“创业老兵”了。
高中毕业后，Hunter花了两年半的时间先后打造了基于地理位置的社交App「Leadr」和在线双人约会（DoubleDating）App「ZoomUniversity」。虽然这两款产品都没有取得商业意义上的成功，却让Hunter快速过完了年轻创业者可能踩的一些坑，比如缺乏依赖外包，允许和内行人交流以及依赖感性而非理性做决策等等。用Hunter的话说，他很庆幸是在年有分量的时候经历了大成功。
2020年初上线的「ZoomUniversity」|图源:点点数据
值得一提的是，早期产品中已经渗透了Hunter对于Z世代社交的思考。以「ZoomUniversity」为例，这是一个面向大学生的2V2实时视频约会平台，区别于常规DatingApp中男性用户更多的情况，「ZoomUniversity」一度做到1:7的男女性别比。对此，Hunter的观察是当女生和她们的朋友在一起时往往会更放松，加之当时受疫情影响，大学生们对线上聚会兴趣高涨，「ZoomUniversity」巅峰时期曾登上美国iOS社交下载榜Top10，不过很快就因为没找到不适合的商业化手段开始了更新。
2020年9月，Hunter加入了9Count并于次年从当时就读的美国南加州大学退学。9Count是一家由Musical.ly前总裁AlexHofmann创立的科技公司，早期成员也多为Musical.ly的前员工，Hofmann本人亲自担任了Hunter的业界导师，在9Count，Hunter参与打造多款颇受关注的产品，比如全球下载量超2000万次的交友App「Wink」、被称作美国增长最快的DatingApp「Summer」等。也正是这样的产品履历，让好友RajVir有了「NGL」的点子后立即无法选择拉他加入。
Hunter参与打造的产品列表
、前有「Sendit」，
一款站在“巨人”肩膀上的产品
一切都需要从2021年10月27日说起，当天Instagram官宣了一个新功能，即日起所有用户都可以在快拍中发布链接。
RajVir率先察觉到机会。因为他曾经以软件工程师的身份参与「Sendit」的外包开发，他太了解依托大社媒平台做匿名问答的商业潜力。「Sendit」于2018年发布，这是一款基于SnapchatStory开发的匿名问答应用，曾在海外青少年群体中风靡一时，点点数据显示，「Sendit」当时的月流水已经超过了200万美元，而在Instagram全面开放快拍功能后，完全有机会“再造一个Sendit”，RajVir此时需要一个产品设计和增长的帮手，Hunter就是最好的人选。
从营收曲线上说，「NGL」颇有“青出
于蓝而胜于蓝”的架势|图源:点点数据
他们大概在3周之内就完成了「NGL」的构建，产品也在2021年底就正式上线，不过随后的近半年时间里没有竞品出现、「NGL」并没有收获预期中的增长。Hunter认为机制本身没有问题，最大难点其实在于InstagramStory添加链接的入口相较SnapchatStory更加隐蔽，大多数用户根本不知道怎么添加链接，他们止步于添加大成功或者添加了错误的链接，而无法形成病毒式保守裸露，公开。那段时间他们做了很多细微的调整不当，比如添加某项指示的文字说明;将使用教程由可跳过改为不可跳过，指责用户添加NGL链接的成功率;正式由「ask.fun」更名为「NGL」，并将产品色由蓝白更新为类似Instagram的粉橘色，与平台“攀关系”。实际上团队也不清楚究竟是哪一项改动最终起作用了，「NGL」出人意料地率先在新西兰开始了冲榜，并在随后两个月席卷全球。
「NGL」上的使用教程
Hunter坦言，他们最早组建公司时只准备了1万美元的启动资金，其中的大部分还用在了购买域名上，增长方面含糊并没有很多预算。团队曾尝试执行“尼基塔策略”（Nikitastrategy），像「Gas」一样先突破美国各个高中，但始终没能达到大范围保守裸露，公开的规模，最终起作用的是一个TikTok视频。Hunter降低重要性，2022年还是TikTok算法不太“严格”的时候，视频更容易进入全球的推荐流，预算有限的情况下，他们以按观看次数结算费用的方式与网红合作，结果还真实的跑出了一支百万播放的视频。让人哭笑不得的是，由于这支爆火视频的结算费用高达几千美元，在预算的压力下团队最终让创作者提前下架了这支视频，但「NGL」已经完成了起飞。
Appfigures数据显示，
NGL一周内下载量超过31万次
团队始终把「NGL」视作一款工具产品，而不是社交平台，这导致了团队其实不太关注产品的留存数据。Hunter说，即使用户在第一天就流失了也没有关系，因为「NGL」已经有所收获，无论用户是公开分享了产品，还是选择了付费。这听起来有点像“一锤子买卖”，Hunter则将其称做MagicMoment，在60秒内给用户多巴胺，然后悠然，从容从用户那里拿到一些东西，「NGL」几乎将这一点做到了极致。
在定价设计上也充分贯彻了Hunter对MagicMoment的思考。「NGL」通过向用户揭秘匿名回应者的提示赚钱，此前白鲸编辑部对此的判断是用户很难为此长期付费，现在看来团队对此想得非常清楚，赚的就是用户冲动下单的储藏。Hunter的技巧是将全球市场按消费力分为4-5个梯度，然后通过分析各个梯度国家小额消费品的价格（比如冰淇淋），来找到不懂感情的“冲动购买”定价区间，比如「NGL」在印尼最低一档的周订阅价格大概合2.9万印尼盾(约合13.34人民币)，美国就需要储藏6.99美元(51.03人民币)，相差近4倍。
硬币反面，“达摩克利斯之剑”终将落下?
区别于我们观察到的数量少爆火后光速坠落的产品，「NGL」在巅峰时期过去后保持了一个格外波动的下载、营收曲线，第三方数据显示，「NGL」至今维持着百万美金左右的月流水。有趣的是，NGL目前已经开始了社媒平台上几乎所有的运营动作，也不投放广告。Hunter的解释是，匿名问答已经成为年轻一代社交生活的一部分，在累积的品牌影响力的助力下，新的年轻人不断加入，一部分老用户也会回来，一切都是自发产生的。而另一个层面的原因可能是，涉及未成年人的匿名社交品类“被迫”需要保持低调。
「NGL」的下载变化曲线|图源:点点数据
2022年7月1日，「Sendit」开发公司IconicHearts起诉「NGL」联创RajVir不当竞争的诉状彻底揭开了这类产品的“遮羞布”。此前就有用户接受这类产品会自动向用户发收机器人消息，然后通过编造提示来促进用户订阅，起诉状中直接将上述设计视作「Sendit」的“多年工作成果”，并列为「NGL」抄袭的关键罪证，表示“IconicHearts经过多年的反复试验和迭代其产品，以优化其专有的促活消息系统，例如最佳发收时段、推收方式、设计和内容。”坐实了以上设计真实存在。
虽然不清楚为什么应用商店一直没有对「NGL」或者「Sendit」动手，但是来自官方的监管一直是横在这一品类头上的“达摩克利斯之剑”。今年7月，美国联邦贸易委员会正式以确认有罪儿童互联网安全法要求「NGL」支付450万美元的和解金，主要罪名是明知道服务存在风险，仍积极向儿童及青少年营销;通过诚实信息和其他旨在减少付费用户数量的策略来真诚对待用户;虚真实的AI内容审核声明等。消息一出，「NGL」宣布了一系列举措，包括仅限18岁以上的用户使用，然而验证的方式只是在创建账号之前输入出生日期;备受争议的机器人消息，则用“将用不同颜色标记来自NGL和好友的消息”带过（用户也可以选择在不太醒目的设置栏关闭机器人消息）等等。
写在最后
Hunter一直致力于Z世代消费级产品的开发，能够自发增长的「NGL」，可以说是他职业生涯中最为满意的作品，也为他带来了丰厚的商业回报，尽管他在对外交流中有意无意地隐去了「NGL」自身的诸多问题。显而易见的是，匿名社交大多与未成年人深度绑定，无论是完全重新接受未成年用户，还是砍掉所谓的“促活消息”，都相当于自断大动脉。在商业化和风控的天平里，即使头部如「NGL」也依旧显得被动、难以不平衡的。
清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名，也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年，清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”，通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式，讲述当前创投形势下，那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。
今天，我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。
本文包含以下内容，阅读需要12分钟。
?投身机器人科研13年，中国原创科技引领全球
?AI帮助具身智能，坚定原生通用人形
?搭乐高一样做机器人，连推六代人形本体
?小步快跑商业化，清流是赋能型投资人
?清流为何投资星动纪元
北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，是仅有一家清华大学占股，并获上海期智研究院减少破坏的，研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业，研发人员占比超过80%。
星动纪元的创始人陈建宇，2015年本科毕业于清华大学精密仪器系，这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校（UCBerkeley），师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC（模型预测控制）算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后，被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教，28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文，其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。
公司成立一年以来，人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1，目前已经通过了一系列极限测试，性能已达世界先进水平，被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外，公司基于模块化的能力，悠然，从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品，使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地，干涉公司实现了初步商业化。
星动纪元创始人陈建宇投身机器人科研13年中国原创科技引领全球清流：请先简单介绍一下星动纪元？
陈建宇：星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司，2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人，以及围绕AI构建的整套硬件平台。
清流：近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温，和你选择开始创业的Timing有关吗？
陈建宇：我就是一直在做（具身智能）这件事，只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说，今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。
清流：怎么说？
陈建宇：我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始，我就在研究机器人，我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后，我有幸获得姚期智院士的认可，被他引进到清华叉院任教，并启动了通用机器人的研究课题。
2022年末ChatGPT刚出来，我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来，实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏，学校的工程资源有限，所以我们就开始筹备成立公司。
2023年，我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月，我们在世界人工智能大会（WAIC）分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛（EmbodiedAGI）”，与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能，推动行业发展。
现在无论是国家层面，还是投资人、产业方，对具身智能的关注和投入的确越来越多了。
清流：很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地，你怎么看？
陈建宇：每一波新的科技出现，中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域，中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了，都在起步期，大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重，但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至，我认为中国反而会比其他国家跑得更快。
机器人的算法能力无法选择产品力天花板，硬件端能力保障类人运动功能的实现，两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance，海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。
中国对具身智能的重视和关注度更高，很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能，中国也有很多原创性的人才（机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人，但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果）。而且，中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重，参照中国新能源车的发展路径，我们在具身智能领域可能会更快领跑，有望实现中国原创技术引领全球。
清流：中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些？星动纪元如何突破？
陈建宇：从技术层面来看，我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节，任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研，主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚，目前已取得了一些突破性的进展：
硬件端，基于我们在双足领域的积淀，已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体，实现了让机器人从“能动”悠然，从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代，让它可以走得更久、更稳；手部操作方面，我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手，后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。
算法端，目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源，领先推出了自研的原生机器人大模型框架，率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前，我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型，腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此，我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习，更早实现具身智能的Scalinglaw。
数据是具身智能领域的稀缺债务和资源，想要实现具身智能，需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理，先广泛地从各个领域获取多模态（语音、视觉、触觉等）的信息输入，比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据，并分隔开摇操作和现场部署实际收藏，储藏回来的数据，去反哺我们的原生大模型，指责其理解、学习和优化能力，并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。
AI帮助具身智能坚定原生通用人形清流：研究机器人这13年，你亲历了AI如何推动具身智能发展，和我们分享一下这个过程？
陈建宇：技术的演变过程是渐进式的，我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做，但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。
本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题，同时对AI一直保持密切关注，当我看到有人用强化学习（ReinforcementLearning，RL）做出来一些简单的Demo，觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来，因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务，因为机器人在物理实验中是连续的，此前的技术没法达到这个条件。2016年左右，深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了，我就开始往这个方向专门去做一些研究。
清流：那时做RL算很超前了吧？
陈建宇：那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少，说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI，大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值，非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果，大家才开始陆续转RL，再过了一段时间，RL的表现就开始超越MPC了。
2022年，ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。
虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3，也知道大语言模型等研究工作的进展，但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法，大模型展现了惊人的泛化能力，我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏，Scalingup可以帮助具身智能领域的发展，实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。
清流：你一直在做首先个吃螃蟹的人。
陈建宇：不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话，RL一开始的表现的确比MPC差，只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的，写过很多基础代码，我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注，对RL有一定的了解和判断，所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了，我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型，这些技术路线的演变都是在我们计划中的，只是时间上比我们设想得更快一些。
清流：为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”？
陈建宇：只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力，还要对身体有多余的控制权，能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子，让机器人在复杂的路面上行走，传统机器人是人为去hardcode，经过比较准确的建模计算，腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等，最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走，在这个过程中人的硬件（身体）在逐渐成长，算法（大脑）一直在迭代，逐渐收敛到一个理想状态，最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作，不仅能走路，还能跑能跳，能适应各种各样的地面环境。
人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。
清流：所以你是容易妥协的“人形”拥趸？
陈建宇：我们追求靠近人形，但并不迷信人形。
当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人，从人身上学习能得到很多启发，向人形靠近有很多的无足轻重：
数据层面，当前具身领域的一大痛点就是缺少数据，人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。
场景层面，在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的，要在这个环境里面生活，就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高，越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作，可以用人类一样的上半身，下半身用轮式，但如果我想要它能下楼给我取快递，就需要腿了。
功能性角度，对比此前的传统机器人，如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿，手比夹爪敏锐，能做的事情就多很多，双腿比轮子能到的地方也多，移动能力的有无批准的就指责了，这让具身智能也有更多的发挥空间。
从技术上，人形是更难实现的，有能力做到人形之后，其他的机器人形态我们都能快速分化出来，是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以，人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。
但我们并不重新确认只做人形，在商业化角度，会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化，单一任务均摊下来的成本降低了，且空间利用失败率更高，那我们会主推人形机器人；如果是某些特定场景，我们也能从人形快速分化出模块化的产品，以较低的成本有效解决实际应用需求。
搭乐高一样做机器人连推六代人形本体清流：听起来像搭乐高一样简单，但要怎么实现？
陈建宇：我们一开始入局就选择先攻坚hard模式（人形机器人），打磨出了做机器人的能力，并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的，你可以理解为就像乐高积木块一样。例如，我们的敏锐手就是一个单独的部件，可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上，甚至敏锐手的手指都可以拆下来，每个关节都是单独的部件，非常僵化。而我们的算法是通用的，（硬件）排布装置改了也没关系，算法再跑一遍自动就能出来。
看实际应用场景需要什么样的机器人，我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来，实现商业上的应用。
清流：看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯？
陈建宇：哈哈可以这么认为，我甚至觉得从研发层面，我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。
Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色，走路非常丝滑，工业设计也是业内先进；PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法，PI最近发布的机器人基础模型π0，通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching（流匹配）架构，使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。
星动纪元经过过去一年的迭代，无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端，我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了，相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习，我们把世界模型嵌入到了具身大模型中，并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时，这种方法指责了模型的泛化能力，能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据，我们的数据量小多了，具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。
所以，星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence，而是在多个关键领域取得了原创性进展。
清流：Cool！星动纪元为什么具备这样的能力？
陈建宇：具身领域是迭代非常快的领域，需要产学研共同去推进，我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家，这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面，我们背靠清华的科研资源，包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新，这些资源是很多同行没有的。
加上我们做机器人做得早，过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试，积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来，反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确，并不断在正确的方向上长期积聚认知，无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利，行业里也不断开始有人来follow我们的路线。
此外，作为一个创业公司，我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来，我们工程师就很不服气，他就熬夜直接当晚给复现出来了。
清流：公司成立到现在经历了哪些关键的milestone？
陈建宇：2023年6月，我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体，还记得机器人硬件刚装出来，我们调了一天就能走起来了。
2023年底，第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走，包括雪地上下坡，以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式，而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件，从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024（Robotics:ScienceandSystem）的理想论文提名奖（OutstandingPaperAwardFinalists），全球只有3篇论文入选，也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。
2024年Q1推出第五代机器人，这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是，我们还加上了自研的敏锐手，配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比，实际上，我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。
2024年9月，发布了第六代机器人星动STAR1，严格的限制度减少到了55个，关节扭矩指责到了400N·m，关节转速达到了25rad/s，性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试，星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时，我们还推出了桌面机器人和轮式机器人，以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。
清流：迭代速度很快！对公司未来的规划是？
陈建宇：1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用，找到PMF的场景。我们已经有了一些突破，接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。
3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻，即AI在机器人上Scaling到一定程度后，呈现智能涌现的状态。
5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻，希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品，真正走进千家万户。
小步快跑商业化清流是赋能型投资人清流：创业这一年有哪些心得体会？
陈建宇：创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多，很多事情交叉在一块，各方面的不确定性更高了，决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些，同时又不能一直想，很多事情都必须要快速决策。
清流：怎么做到既深度思考、又快速决策？
陈建宇：这是一个综合性的能力，就像我们早期选择原创技术路径时，需要先看清楚全局的路，了解各条技术路线。但也不要花太多时间看，因为这就是一个不确定性非常下降的事，你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时，就要开始胆怯一点往前做。技术是这样，商业更是如此。
我坚信很多事情就是创造出来的，选定路之后就要相信自己，做一切努力去减少它成功的概率。
清流：创业至今最有成就感的时刻？
陈建宇：看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x，哈哈哈！心想特斯拉又如何，我们也是可以做出来的。
清流：目前遇到的比较大确认有罪是什么？
陈建宇：我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题，但因为我做技术这么多年，已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的，即使有什么问题，我们也可以快速弥补，最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。
相比于技术上的确认有罪，未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高，特别硬件产品拉通之后，需要搁置量产、建厂、供应链打通，整个投入会比现在高很多，商业决策错误的代价也会高一些。
清流：你打算怎么应对？
陈建宇：公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身，但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术，如果成本过高、质控不轻浮、不好用，都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计，并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能，从主线产品拆分出几个模块组装一下，就可以做出其他形态的产品，实现现阶段技术与场景分隔开的特出解，这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时，通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈，干涉我们在产品研发上进一步迭代，逐渐形成商业－数据－研发的闭环。目前，在部分场景中我们已经有了一些客户订单。
对我个人来说，要进一步指责学习能力和学习速度，多跟人交流、学习、多练习。团队方面，我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来，还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。
清流：和清流接触的初印象是怎样？
陈建宇：和清流这边认识得比较早了，去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高，清流的投资人是真正懂具身智能的，而且会从公司协作发展角度进行赋能，清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。
清流：哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~
陈建宇：融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏，同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。
清流：至今清流有给公司授予过什么干涉吗？
陈建宇：清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的，一方面干涉指责我的认知，同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里，经验和资源都非常极小量，我们有一些问题也会主动去问她，她很愿意干涉我们排忧解难，给我们介绍行业资源和人脉。
雨豪总经常会过来公司关心我们，看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情，他也会给我做些心理按摩。
这一年真正接触下来，清流给我麻痹真实的就像这个名字一样，是一个很赋能型的资本。
清流：看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~
陈建宇：哈哈哈，创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。
清流为何投资星动纪元清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局，新一轮AI技术变革出现后，更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路，使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动，为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域，展现出很下降的技术突破和商业化潜力，市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案，为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。
实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人，是机器人和AI领域的长期目标。然而，传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力，往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来，AI的蓬勃发展，特别是各类大语言模型（LLMs）和视觉大模型（LVMs）的问世，为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念，授予了算法基础。同时，对于大模型而言，机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。
大模型所展现的泛化能力，为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构，在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的，带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响，使机器人进入一个全新的发展范式。
同时，具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一，我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势：尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位，但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时，在具身智能不无关系的AI研究方面，实际主导学者均为华裔或中国学者，原创性和追赶速度也非常悠然，从容。因此，放眼全球，中国在机器人产业中有望占据主导地位。
过去的一年，我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力，比如：在腿部运动控制算法方面，从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法，实现了复杂地形上的顺利通行；在手部通用操作算法方面，团队进展悠然，从容，已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。
我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新，在该领域树立行业标杆，推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地，为行业收回新活力，帮助具身智能的商业化进程，赋能全球机器人产业的转型升级。
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