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数据扩大到100万小时第一人称人类视频。他们发现，随着人类视频数据增加，模型对未在预训练中见过的机器人动作，也预测得越来越好。 这些探索意味着机器人正在接近自己的“GPT时刻”吗？这一期视频播客，时隔一年半，我们再次回到Dyna Robotics。我们从技术和部署的角度，聊聊Dyna过去两年经历的挫败、教训、反思与优化。我们也想通过Jason，理解这一轮硅谷具身智能正在发生的变化与趋势。 陈茜：这次对话我们也邀请了在机器人行业工作的君武，作为特邀联合主持人，希望能就一些专业问题展开更深入的讨论。 张君武：你好，我现在在Blue River Technology做机器人工程师。 陈茜：Dyna最近有一系列发布，硅谷机器人行业也很热闹，很多公司都在发布新模型、新演示。你觉得机器人行业进入了一个新的里程碑吗？为什么最近有这么集中的发布？ Jason：我觉得要把通用机器人做下去，还是至少需要一两个突破。很多公司的大路线差不多，首先要扩大数据规模，也想做出模型的一些能力。也可能暑假是个发布的好时机，所以大家都把东西发出来了。 整个机器人领域现在正逐渐从演示走向真正的商业落地，我们公司也在这方面做

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次未以折扣价进入市场，而是参照美国头部模型的定价体系收费。 被使用是一回事，被付钱是另一回事。提价之后需求不降反升，在以降价换量为主流的行业里，这样的结果此前并不多见，过去两年的主流剧本只有一种：降价，换量，再降价。 从被使用到被付费，要依次过四道关：规模使用、提价能力、收入来源，以及公开市场的审计。今年中国AI公司的所有动作，拆解来看都在回应同一命题。只有具身智能节奏稍缓，这并不意外，其商业化本就起步更晚。 先得有人用 OpenRouter是第三方聚合平台，OpenAI和Anthropic的调用主要走自有渠道，不计入统计。所以它量的不是收入，而是全球开发者在可随时替换的模型之间，每一次调用都是用脚投票。这一周，五家中国模型合计占全球调用量的47.9%。 投票的理由中，价格排在前面。据ArtificialAnalysis测算，KimiK3完成一个任务的平均成本为2美元，ClaudeFable5.1则需7.63美元。OpenRouter数据与分析负责人贾斯汀·萨默维尔对CNBC的表述更为直接：中国开源模型的价格，普遍比美国头部模型低六到九成。 不过“被调用”这件事，各家走的路并不一样。

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散团队、全额退款。 一星机器人的问题则出在另一头：有吉利做靠山，有钱有人，但产品定义和商业路径没跑通，团队在极短时间内被收缩。 三家公司体量不同，死法却指向同一个病灶：在真实收入成为主业之前，把融资当成了主业。 这个行业最扭曲的地方，不在技术，在收入结构。 出货量涨得确实猛，但把出货拆开看，真正在“干活”的机器人少得刺眼。 中国信通院2026年10月发布的《具身智能发展报告》给出了一个很直白的结构：2026年上半年，文娱商演和科教数采合计占全球出货量的60%以上，导览导购约19%，智能制造约13%，仓储物流只有5%。 弗若斯特沙利文的口径更尖锐：2025年全年，全球用于“生产作业”的人形机器人销量只有0.07万台，收入0.47亿美元；2026年上半年是0.12万台，收入0.78亿美元。 0.12万台是什么概念？同一时期全球人形机器人总出货量是2.2万到2.5万台。也就是说，真正被放到产线或仓库里创造直接经济价值的，占比不到6%。 剩下的九成多，卖给了商演、科研、数据采集和导览。这些是真实需求，不是造假，但它们撑不起“万亿劳动力替代”的估值叙事。 朱啸虎2025年说过一句让行业很不舒服的

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师、端到端智驾架构师、数据科学家。薪资水涨船高，有三年经验的算法工程师，年薪百万是起步价。 但招来的人，留得住吗？ 某头部车企智驾部门负责人私下说过一句很扎心的话：“我们花两倍工资从互联网公司挖来的人，不到一年走了一半。不是钱不够，是他们受不了我们的流程。” 这跟陈广宇的故事，本质上是同一个问题——组织能力跟不上人才密度。 再看机器人行业，人才问题更尖锐。 具身智能是交叉学科，需要同时懂大模型、机器人控制、硬件、软件的复合型人才。而这样的人，全球都没多少。 智元、宇树、银河通用……每家公司都在抢同一批人。薪资越炒越高，但真正能干活的就那么多。而且跟大模型公司比，机器人公司的技术深度和品牌吸引力还弱一档——顶尖人才的第一选择往往还是大模型公司。 更严峻的是，机器人行业的人才流失不仅流向硅谷，也在行业内部流动。一家公司刚培养出来的工程师，可能被另一家以翻倍薪资挖走。整个行业都在抢人，但很少有人认真思考：我怎么才能把人留住？ 答案当然不只是涨工资。 真正能留住顶级人才的，是三个东西：值得投入的问题、足够聪明的同事、清晰可见的成长空间。 问题决定了工作的意义，你是在做改变行业的事情，还是在做边

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行业中位数，仍差数倍。9月10日DeepSeek宣布降价当天，智谱、MiniMax股价双双应声下挫。与此同时，智谱MARR已达16亿美元、API收入占比86.5%，MiniMax服务超200万企业客户。格局基本定型，后来者继续卷价格几乎没有胜算。 于是，大模型公司开始寻找新的叙事出口。印奇将“AI+物理终端”定义为通往AGI的核心路径，把模型装进手机、汽车、具身智能、IoT四大终端场景。每个场景都足够大，但阶跃仍走在一条相对艰难的道路上。 硬件是重投入、长周期、低毛利的生意，手机行业千万级出货量才能摊薄研发和供应链成本。阶跃没有自有零售渠道，没有C端品牌运营经验，STEPX Neo整机由ODM代工，阶跃仅负责系统与模型适配。 对比已经上市的智谱和MiniMax，阶跃尚未对外披露可对标的开发者规模；对比华为、小米深耕消费电子十余年，阶跃的硬件实操能力尚存短板。媒体透露，终端领域多位资深从业者曾试图劝阻阶跃自研手机，核心顾虑正是跨赛道研发、供应链、品控风险极高。 更深层问题在于，大模型行业的定价逻辑正在从模型能力转向落地和收入，资本市场也不再愿意为刷榜的大模型买单。 MiniMax上市后经

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之外，我看到字节更大的棋局 Tim 的演示里，最有分量的不是造世界，也不是任意门，而是最后两条：让机器人在虚拟世界里学会操作，包括自动驾驶；戴上VR眼镜，让医生这样的职业模拟学习。这两条，把世界模型从娱乐拉进了生产力。 草蛇灰线，字节在这条线上的布局，比外界看到的早。 早在2025年10月，字节Seed团队发布 Seed3D 1.0，在当时看来，世界模拟器对具身智能至关重要，能为机器人训练提供复杂场景模拟和高质量合成数据，生成的3D模型能无缝导入Isaac Sim等仿真引擎。 而且，英伟达已经把这条路趟出来了，Cosmos 3正在给Agile Robots、理想汽车等公司生成动作数据，让机器人和自动驾驶先在仿真世界里摔十万次再出门。字节没有公开对标英伟达，但Seed3D的定位说明它想清楚了：世界模型的价值不在生成好看的视频，在生成可交互、可训练的世界。 这也解释了Pico的位置。VR 行业降温后，Pico一度被认为边缘化，但字节没扔掉它。PICO Space Pro原计划9月发布，推迟到第四季度，理由是软件体验升级。当世界模型把渲染放到云端，头显就不用堆本地算力，硬件门槛被压下来，竞争

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AI推理在边缘侧完成。端侧推理芯片CAGR达24.5%，预计2029至2030年超越云端。全球端侧AI市场规模将从2025年3219亿元跃升至2029年1.2万亿元。 边侧端侧市场并存ARM、RISC-V、自研NPU、CGRA、存算一体、LPU硬数据流、Chiplet、光计算等多种架构。端边侧AI正从单一视觉感知向"感知-计算-推理-决策-执行"全闭环演进，具身智能成为产业新范式。 群狼战术：对抗英伟达的产业逻辑 面对英伟达92%全球市场占有率，中国AI芯片产业以"群狼战术"在多个赛道同时布局数十家企业，以场景多样性对抗英伟达的单点技术优势。 四个梯队：第一梯队（云端GPU已上市）7家正面进攻；第二梯队（未上市独角兽）昆仑芯、平头哥、华为昇腾、东方算芯等6家补充火力；第三梯队（边侧端侧已上市）十余家守住基本盘；第四梯队（边侧端侧未上市）十余家探索架构突破。 四大逻辑：场景多样性消解单点优势——每个细分场景可能诞生一个"小英伟达"；架构多元化分散技术风险——华为CANN、燧原驭算、东方算芯软件定义、曦智光计算并行；资本接力保障弹药——国家AI基金、腾讯、百度、阿里等大厂投资接力；供应链自

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要进行代码审查，并负责最后的质量把控和分支合并。 “之前我们（创业）团队一直是两个人，2025年初我觉得必须招人了，结果一整年一个新人都没招，团队交付量还是往年的好几倍。”周子游说，“一个不使用AI工具的10-20人传统编程团队，我自信可以跟他们比效率，甚至我的质量更好。” 吴天禹本科时期的愿望还是做一名大厂程序员，但现在已经放弃这种想法、选择了创业，做一家具身智能领域的机器人公司。 在深圳北站附近的龙华区，吴天禹的团队租下了一处180平的小区住宅。四间卧室，有三间作为了办公室，一间用作仓库。吴天禹的工位在客厅，那里同时也是机器人“试验场”，摆放着四台原型机器人和一台机械臂。 此刻是工作日的晚上七点半，一会儿还有一家具身智能独角兽的技术高管来拜访，跟他聊人机交互方面的合作；明天一早，他还会去见一名投资人。 “充满挑战。”吴天禹如此形容现在的生活，“我不抵触、也不畏惧，甚至很享受。” （受采访对象要求，文中王光彦、邱岳文、周子游为化名）AI行业信号频道: 前沿科技本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。 如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。

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“人类生存发展的风险及时采取措施”。 尽管中国官方承认人工智能有可能脱离人类控制，但相较于美国，人工智能是否能够危及人类存续，在中国，并非相关讨论的核心议题。 北京认为，这只是政府在制定政策时须要应对的众多问题之一。 曾教授表示：“中国的人工智能治理兼顾多个目标：支持经济发展、管理技术和社会风险以及维护政治权威。” 刘少山博士是深圳市人工智能与机器人研究院的具身智能中心主任，他对此表示赞同：“在中国的讨论往往更着重于可控性、滥用和社会后果，而在美国的讨论则更多地集中在人工智能失控或人类灭绝等假设性情境上。” 图像来源， Reuters 虽然中国官员忧心人工智能带来的风险，但他们也相信，在中国经济成长放缓之际，人工智能将成为提振经济的重要动力。 譬如，腾讯、阿里巴巴、百度和字节跳动等中国科技巨头的人工智能模型，正与全球主要竞争对手一较高下。一些领先模型则来自零一万物、深度求索（DeepSeek）、MiniMax、月之暗面和智谱等新创公司。 这些公司都没有回应BBC的置评请求。 刘少山博士向BBC解释，北京正力求在培育人工智能产业和管控相关风险之间取得平衡。 “这与主张停止发展人工智能是两

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