晚点聊 LateTalk

• 100: 硅谷怎么看 DeepSeek ？与 Fusion Fund 张璐聊开源、Agent和“除了AI”

  「技术的力量，开源的力量，初创生态的力量」 2025 年 1 月，农历春节也没有让模型竞赛丝毫减速。DeepSeek 发布开源推理模型 R1，以相对低的成本，在一些 Benchmark 上比肩 ，甚至超越了 o1 的表现，在全球掀起了广泛讨论。 这期节目，我们邀请了 2015 年，在硅谷创立了 FusionFund 的投资人张璐，来和我们一起聊一聊，当前美国科技圈和硅谷语境中，对 DeepSeek 等模型的讨论。 我们也延展聊了 DeepSeek-R1 和 o1 等推理模型打开的 Agent（智能体）应用空间；以及在美国的科技投资视野中，除了 AI ，大家还在关注什么。 FusionFund 曾投资 SpaceX、AI 音频公司 Otter.ai 还有 AI 与医疗结合的公司 Subtle Medical 等。在 AI 领域，Fusion Fund 重点投资美国本土的 to B AI 公司，关注 AI 与医疗、太空科技等领域的结合。 张璐认为，DeepSeek 能有如此出圈的影响力，重要原因之一是开源生态的胜利，而开源的繁荣更有利于初创企业。 张璐也谈了她对“DeepSeek”利空英伟达和 GPU 算力需求，以及 Meta 等美国科技大公司感到的压力。 她的观察是，长线看，DeepSeek 这类大幅降低 AI 模型训练、部署和使用成本的开源成果，会促进更多公司把 AI 大模型带到各行各业，这会提升 AI 用量和算力需求，对算力并不是一个利空。 对 Meta 这样大力投入开源的大型科技公司，张璐认为，它们的一些贡献和整个开源社区的进展，本身是 R1 这类成果出现的条件之一，同时 Meta 作为美国 AI 开源生态的主要玩家之一，也会长期受益于开源的繁荣。 我们聊这期节目时，是 2025 年 1 月 27 日上午，当天晚上，英伟达股价大跌超 17%，市值蒸发超 5000 亿美元。 这次波动幅度超出一些人的预期，但也许并不影响长期的趋势判断。1 月 28 日，英伟达又反弹 8%，股价从前一天最低约 116 美元回升至 129 美元。你“抄底”了吗？ 登场人物： 嘉宾：张璐，Fusion Fund 创始合伙人 主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人。 时间线跳转： - DeepSeek“冲击”，开源生态的胜利 02:51 张璐达沃斯峰会期间，各路商业领袖讨论 DeepSeek 04:13 去年年中，Anthropic 和 OpenAI 的朋友就提及过 DeepSeek 04:59 R1 的“惊喜”来自：1.开源 2.跳过监督学习的强化学习 3.成本优势 08:03 这对 Scaling Law 是好消息：可免除大量标注数据，结合更多合成数据，让模型自我“反思” 12:27 一直相信开源的力量，开源更利好初创生态 15:30 DeepSeek 改变大家对中国模型的印象：工程优化外，底层架构也有创新。 16:46 AMD 宣布与 DeepSeek 合作，但这也不是利空英伟达，因为DeepSeek 等成果会降低更多行业使用大模型的成本门槛 19:55 Meta 短期有公关舆论压力，长期受益开源繁荣 23:06 DeepSeek V3 557 万美元训练费用，只算了 GPU hours 25:29 OpenAI 的秘密武器？是否低估了开源与闭源的差距？ 28:09 X.ai 的特别优势：有 3D 产业数据（Tesla、SpaceX 的生产、产线数据等） 30:32 DeepSeek 的“诗意输出” ：模型有不同“性格”，不同语言也可能带来不同“思维方式” 33:12 2025 年 AI 升级方向：垂直小模型、AI 进入边缘设备、架构创新 - 推理模型带来的 Agent 机会 40:08 试用 OpenAI Operator，目前还很慢，会编造信息，但前景美好；Salesforce、微软等大公司在布局行业 Agent。 43:50 Sam Altman 称很快会让 ChatGPT Plus 会员（20 美元/月订阅）用上 Operator，这话得“打折”听。 45:25 美国 B 端客户对准确性和专业度要求高，对当前 Operator 的形态接受度低，更希望获得专业、精准产品。 46:50 Operator 与传统 RPA（流程自动化）的区别：交互革新。 49:36 医疗、金融、保险、太空科技领域都有 Agent 应用机会。 53:33 Agent 隐私问题——一个实例：人们更喜欢向机器/AI倾诉疾病困扰。 56:15 AI Native 的一代：一出生就和 AI 玩具聊天的孩子们 56:33 美国基于开源基座模型+第三方 infra 服务+应用，生态活跃；而国内投资人有时担忧只做一个环节的公司太轻，易被巨头挤压。 01:03:04 硅谷创投圈的热闹，每周有新东西，幸福感高，竞争压力也大。 - 除了 AI 01:06:23 科技和生命科学结合（Bio Tech）& 太空科技（Space Tech） 01:10:15 美国创新核心在硅谷，波士顿、纽约、奥斯汀、洛杉矶也在崛起，如洛杉矶形成了 Space Tech 聚集地。 01:13:40 2025 年充满变数，期待更好保护创新生态，防止技术和资源被大企业垄断。 ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号，备注：“晚点聊”，我们邀请您入群。 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png 相关链接： OpenAI 来了！与硅基袁进辉聊 o1 新范式和开发者生态 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/66e8c476c1c200f20dbcfac8) DeepSeek 爆火引发系列连锁反应，Meta 建立 4 个小组研究 DeepSeek (https://mp.weixin.qq.com/s/q5nQDxu4RVHrYJOfiHtq5A) 剪辑制作：阿鲸Hval 本期主播：小红书 @曼祺_火柴Q (https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810)，即刻 @曼祺_火柴Q (https://okjk.co/FBoH1Q) https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/%E6%92%AD%E5%AE%A2-%E7%BB%93%E5%B0%BE%E4%BD%9C%E8%80%85%E7%AD%BE%E5%90%8D.png 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章： https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/%E6%92%AD%E5%AE%A2%E7%BB%93%E5%B0%BE%E6%88%AA%E5%9B%BE.png 封面：AI 生成的数字巨鲸。

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  1:16:20
• 99: MiniMax 创始人闫俊杰：做大模型，千万别套用移动互联网的逻辑

  更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型。 头图是 Dota 2019 国际邀请赛决赛（TI9）中，OG 战队的 Ana 使用 IO（小精灵，图中球形发光体）的经典作战，OG 在 TI9 中夺冠。为什么用这个图，播客里有答案~ 经过 “一切在加速” 的 2024 年，围绕中国大模型创业的讨论，从 “谁又融资了？” 变成 “谁会第一个倒下？” 行业分化时刻，我们访谈了中国大模型六小龙之一，估值已超 30 亿美元的 MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰，聊了 MiniMax 的新技术目标，他们刚刚发布的首个开源模型系列 MiniMax-01 ，去年一年公司的变化和人员调整，以及闫俊杰作为一个“练习时长 3 年”的“新人 CEO”的自我复盘。 10 个月前，我们就访谈过一次闫俊杰。那次他提了很多字节；这次再聊，明显感到他主动提字节少了，提 Anthropic 多了。这与行业风向形成微妙的反差。 在他更在意字节的 2024 年 3 月，大模型创业最是烈火烹油。而现在，越来越多人开始讨论大厂对创业的压力，MiniMax 本来是看起来相对 “安全”：它的 AI 社区产品 Talkie 的最新月活用户数已超过 Character.ai，成为同类产品全球第一；其在中国的 AI 社区产品 “星野”，用户数、使用时长和留存率也都是第一，高于字节旗下的同类产品。 闫俊杰却自己推翻了这些优势，在他现在的认知里，用户数等指标并非 AI 竞争的核心，他说： - 千万别套用移动互联网的逻辑来做 AI。 移动互联网的逻辑是：用户越多，反馈越多，推荐算法越聪明。而闫俊杰认为，AI 大模型和产品的真实关系是： - “更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型。” 在这个认知更加明确后，闫俊杰说他做出了取舍，现在 MiniMax 最重要的目标不是增长，也不是收入，是 “加速技术迭代”。 不到一年的两次访谈，我们从聊移动互联网到聊跳出移动互联网的逻辑，从讲 2024 年的目标到闫俊杰复盘当时定目标的逻辑就不太对——AI 行业和其中的人都在快速变化与迭代。 时间线跳转： ·聊 MiniMax-01 新模型系列：为什么开源？ 02:12 为什么开源——加速技术迭代 & 加强技术品牌 08:22 行业误区：认为更好的智能水平要依赖更多的用户；其实不然 13:01 想清楚这个逻辑后：模型要追求不断提高上限，而产品就是产品 15:11 明确 MiniMax 是一家技术驱动的公司 ·聊对技术的态度：“一年前最喜欢说信仰的人，信仰都兑现了吗？” 18:01 “随热点而动？”这是对我们的误解 20:13 现在没人能定义什么是 AGI，只能定义智能水平会不断进步 22:00 作为创业者，不是说 Scaling Law 撞墙了我就放弃了，而是努力找方法延续它 23:59 一年前最喜欢说信仰的人，信仰都兑现了吗？ ·聊 Agent：long-context 很重要，探索 coding 之外的 Agent 场景 25:31 Agent 能处理复杂任务，复杂任务指在专业领域达到专业人士水平 27:51 Agent 需要模型架构和能力的提升；MiniMax-01 做到了第一点 29:08 01 改传统 Transformer 里的非线性注意机制为线性注意力机制，提升了处理 long-context 的能力，这对单 Agent 交互质量，和多 Agent 通讯都很重要 35:07 为什么没发 o1 方向模型？ 39:40 多模态能力在 OpenAI L1-L5 的 AGI 路线图里很重要 41:04 AI 编程助手 Cursor 的成功并不基于 o 方向的模型 41:51 蒸馏 o1 数据复现 o1，没那么难 44:09 编程之外另一 Agent 落地场景：信息的获取 51:09 中美模型的一个区别，前者缺少内部 benchmark 55:19 MiniMax 的技术团队特点：模型、Infra 和工程的综合能力强；客观、扁平、灵活 ·聊模应一体：市场不是有 A，就不能有 B 01:01:38 模型、应用一起做，还有必要吗？ 01:03:59 即使更晚创业，也不会做只做应用的公司，因为想做基于未来技术的产品 01:04:44 海螺文本的失利——没有坚持技术驱动 01:06:48 Talkie、星野的暂时领先——因为更懂用户 01:07:34 做技术的人大部分觉得自己很牛，但我不是这么认知世界的 ·聊竞争：不要区分大厂和创业公司 01:07:56 不用把创业公司单独当一类公司 01:09:22 DeepSeek 也很纯粹；智谱第一个有 AI 路线图 01:09:59 MiniMax 的路线图？——逃出生天，下一步最重要 01:11:19 一年来大模型竞争最大的变化：更多人意识到这和移动互联网是两件事 01:12:29 没和字节谈过被收购，从来没想过把公司卖一个什么价钱 01:15:02 24 年没完成年初目标，定目标的逻辑就不太对 01:16:28 大厂投入和竞争激烈程度都在预料之内 01:18:46 AI 产品该看什么指标？ 01:20:25 大公司之外，更大的“危险”还是来自自己的认知 ·聊团队和自己：放下 ego，深度思考 01:22:49 不要假定团队没有流失，流失才是正常的 01:23:24 MiniMax 需要的两种人 01:25:48 确定研发优先级需要做取舍，不见得每个取舍都对，纠错很重要 01:26:56 CEO 决策什么不决策什么不重要，重要的是组织有共同决策标准 01:29:48 让所有人都觉得公司被管得很好，这不是一个目标 01:30:28 打造 AI 组织的难点：持续吸引更好的人 01:31:17 半年多前焦虑，现在不了，因为已做出取舍，以技术迭代为最大目标 01:32:08 去年反思最多的问题——认知能力为何不能提升得更快？ 01:32:16 放下自我，思考得更深入 01:34:29 为什么一直被叫 IO？ 01:36:38 25 年对自己的期待：不断提高技术水平 相关链接： 《晚点对话 MiniMax 闫俊杰：创业没有天选之子》2025 年 1 月 (https://mp.weixin.qq.com/s/VBnm3KCsYd4fuXcBpDgiaA) 《对话 MiniMax 闫俊杰：AGI 不是大杀器，是普通人每天用的产品》2024 年 3 月 (https://mp.weixin.qq.com/s/OXunu2wnNQv66rZIZLnW7g) MiniMax-01 开源系列模型技术博客 (https://www.minimaxi.com/news/minimax-01-%E7%B3%BB%E5%88%97) 登场人物： 嘉宾：闫俊杰，MiniMax 创始人兼 CEO 主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技组负责人。小红书 @曼祺_火柴Q (https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810) 即刻 @曼祺_火柴Q (https://okjk.co/FBoH1Q) 剪辑：甜食 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/HozC/1428X298/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_14.18.52.png ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号，备注：“晚点聊”，我们邀请您入群。 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章 https://hv.z.wiki/autoupload/20250114/3bhk/1452X514/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_14.18.17.png

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  1:38:11
• 98: 李开复聊零一部分团队并入阿里：只有大厂能追逐超大模型

  「不再追求 AGI，他第一个讲了出来」 上周初开始，市场陆续出现有关零一万物的新调整传闻，关键词包括：“放弃预训练，资金链紧张、被阿里收购……”传闻出现的第二天，我们在零一万物办公地，中关村鼎好大厦，采访了李开复。 他解释了实际发生的变化：零一万物已经和阿里云成立了 “产业大模型联合实验室”，零一万物的大部分训练和 AI Infra 团队会加入这个实验室，成为阿里的员工，侧重超大模型研发。零一自己接下来会聚焦做更快、更便宜、更小，更能支持普惠应用的模型，同时自己做应用。 在李开复的描述里，超大模型和更快、更便宜、更小的模型的关系类似于“老师和学生”，超大模型可以通过标注结果和生成更多合成数据的方式帮更小的模型提升性能。 去年 5 月，我们也访谈过一次李开复，当时的话题是从中国“最年长的 AI 大模型创业者”开始的，在 2023 年创立零一万物时，李开复已经 62 岁。 和他行业地位还有人生阶段相似的人，更多会选择支持一个公司，而李开复这次是自己当 CEO，自己跳入了这场大模型的混战。 关于零一的新选择，有人认为是理性、务实，有人认为是收缩乃至“认输”。不管如何，在最新传闻后，李开复快速对外说明事实和阐释想法的姿态，展现了 CEO 的责任。当公司出现调整，CEO 是需要对内对外说明情况的人。 这次我又问了去年问过李开复的一个问题：功成名就时再来创业，会不会有心理包袱？ 他的回答还是和上次相似。1983 年，李开复开始在卡耐基梅隆读计算机博士，当时他在研究计划里写：“AI 是人类认识并理解自己的最后一里路，我希望加入到这个全新绽放、充满前景的未来科学领域。” 李开复认为，这是他等了四十多年终于等到的 AI 时代，如果自己没有试一把，才是一个终身遗憾。 我们访谈李开复的两篇文字报道，我也贴在了 shownotes 的“相关链接”部分，感兴趣的听友可以阅读。 时间线跳转： 回应零一万物调整：“不会停止预训练，但不再追逐超大模型” 02:30 零一与阿里云成立“产业大模型联合实验室”，零一部分团队并入阿里 06:01 当开源追上闭源，任何公司没必要执着于自己预训练，但这件事现在还没发生 08:16 零一没有寻求过被收购 Scaling Law 在变慢；商业化灵魂拷问时刻已经到来 12:08 2024 年 5 月后，零一就做出抉择：聚焦更快、更便宜的模型；想做最大、最棒、最牛的模型，代价非常高，绝对不是一个初创公司可以做的事。 16:57 超大模型的作用是当 Teacher Model，提升较小模型的能力，Anthropic 和 OpenAI 都有类似实践 22:22 大模型时代，从技术竞争到商业落地拷问，一切在加快 25:13 不打打不赢的仗，不做看不到回报的大量投入 27:25 3 种 ToB 订单可以做：帮客户赚钱的；与行业客户紧密合作的；方案可复制性高的 “2025 年零一会有数亿收入”，怎么来？ 33:32 2024 年获得超 1 亿元人民币实际收入 35:03 2025 年会和适合大模型的行业公司建合资公司，结合行业数据、Know-how 和零一的技术 中国大模型创业公司会全军覆没吗？——“没有任何概率” 38:26 谈团队变化：有人禁不住诱惑，有人想追寻超大模型 40:19 中国大模型创业公司全军覆没有多大概率？——“没有任何概率”，因为 AI-first 的应用会足够颠覆 44:01 AI-first 应用的特性：自然语言交互；有通用推理、理解能力；无 AI 不成立 45:11 中国大模型创业公司在应用和落地上会有更多优势，这是互联网和移动互联网验证过的逻辑。 “等了 40 多年，不试才是遗憾” 47:28 不后悔自己当 CEO，一线创业 49:43 2025 年，应用会爆发，零一会在垂直细分行业找到有大价值的 PMF 51:19 工作是工业革命留下的魔咒，如果有了 Super Agent，我会花更多时间和爱的人在一起，这是 AI 取代不了的。 52:45 “每一位都是勇士，我们应该彼此鼓励” 53:32 2025 年的新年愿望 相关链接： 《晚点对话李开复丨他第一个讲了出来，不再追求 AGI》（25.01） (https://mp.weixin.qq.com/s/D85OpN92ovxaPLzM4Uk1WQ) 《对话李开复：这次大模型创业，我十年都不会变现》(24.05) (https://mp.weixin.qq.com/s/tA8puGmIi2v1v6CTMPnksg) 登场人物： 嘉宾：李开复，零一万物创始人兼 CEO。 主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技组负责人。小红书 @曼祺_火柴Q (https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810) 即刻 @曼祺_火柴Q (https://okjk.co/FBoH1Q) 剪辑：甜食 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/HozC/1428X298/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_14.18.52.png ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号，备注：“晚点聊”，我们邀请您入群。 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章 https://hv.z.wiki/autoupload/20250114/3bhk/1452X514/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_14.18.17.png

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  54:25
• 97: 中国产品如何从 0 到 1 搭海外品牌？| 对话国际品牌操盘手 Eric

  中国产品出海正在进入一个新时代：从卷低价、卷规格，到建品牌，讲故事。泡泡玛特希望在全球讲的是 IP 界的唱片公司的故事；名创优品希望借助每个大火的 IP，让自己的产品提供更多功用性之外的价值；喜茶则继续用联名，在全球范围内扩大自己的品牌影响力。 以往中国商品靠精益生产、快速周转，赚的是薄利多销的钱，今天新一代工厂管理者接手后，他们希望能从头搭建品牌故事、建立品牌影响力，利润空间更高、更具品牌忠诚度的海外市场就是他们心中的应许之地。但如何在海外从 0 到 1 搭建起一个品牌？ 我请来了一位国际日化集团的社交电商负责人 Eric，这一集团下不少化妆品品牌女生们都耳熟能详， Eric 过去 10 年都在集团内负责整个亚太区域的电商业务，做过运营、投放、数据分析，Eric 很清楚一个品牌如何从头搭建、长大。 过去一年他开始转向出海，负责东南亚、日本、美国三个市场的 TikTok 电商渠道，中间踩了不少坑，也积累了不少经验，在本期播客中，我们将能够听到他的真诚分享。 东南亚市场 06：54 在东南亚，如何从0到1搭建一个海外品牌？ 23：08 在东南亚做了一年 TikTok 电商，我踩了哪些坑 31：53 东南亚几个电商渠道，如何分配预算？ 39：26 东南亚绝对不会出现李佳琦，因为没人会那么努力 日本市场 49：02 一个商品详情页要改两周，日本电商市场太慢 53：36 面对低效，破局的点是找到搭配默契的中国人团队 北美市场 01：00：46 品牌要在 TikTok 北美做起来，可能会面临哪些挑战？ 01：06：43 雅诗兰黛等全球知名品牌是怎么做 TikTok 的？ 01：08：12 为什么美国的 TikTok 很难像中国的抖音一样快速成长起来？ 01：14：03 外资进入中国，有什么经验可借鉴？ 01：18：41 出海过来人想说，你得考虑这三个问题 剪辑：甜食 登场人物 Eric，知名国际日化集团全球社交电商负责人，即刻 ID：艾瑞克丁 Eric 陈晶 《晚点 LatePost》记者，关注出海（Wechat：tiema233） 封面图：Eric 从印尼飞往越南的路上

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• 96: 和楼天城聊 Robotaxi：学习人类优秀司机，让我绝望

  「没进展的 5 年，也是内部技术变革的 5 年。」 两年多前，我们在 Robotaxi（无人出租车）的信心冰点报道过小马智行。那时的标题是：“市场不相信自动驾驶了，但他们还信”。 转眼到 2024 年：百度萝卜快跑 4 月在武汉引起热潮，Waymo 无人车队 8 月在旧金山的日均总单量超过了当地出租车（未计算网约车）；年底，又有文远知行、小马智行两家中国头部 Robotaxi 公司先后登录美股。 在特斯拉和 Waymo 的路线对比中，强弱之势也正微妙变化。10 月，马斯克的 Robotaxi 发布会后，Uber 股价大涨 10%；而 1 个月后，当 Waymo 传出进入迈阿密，Uber 股价则跳水 10%。 谁更有希望代表 L4 真的改变人类司机出行网络？华尔街在用钱表态。 这个时刻，我们再次访谈了刚刚完成 IPO 的小马智行 CTO 楼天城。 他完整描述了小马过去 5 年 L4 技术变革：从 Learning by Watching 到 Learning by Practicing。 前者是学习人类驾驶行为的模仿学习，是如今 L2+ 普遍选择的路；后者的关键则是构造一个训练车端模型的虚拟环境，让系统可以自己进化，楼天城称之为“世界模型”。 楼天城分享了与之相关的多个技术洞察： ·世界模型本质不是一个模型，世界模型是车端模型的 factory（工厂），自动驾驶技术的真正差别在于 factory 的精度，而非车载模型的能力。 ·Learning by Watching 最多是像人，但像人永远无法做到 L4。 ·越是优秀的人类司机，学起来越是反向优化。 ·MPI 为 1000 公里的产品不存在，因为它反人性。 过去 5 年，外界看不到 L4 公司的明显进展：MPCI（接管里程）仍在提升，但只要无人化车辆没有大量上路，人们就没有直观感受，技术指标只是冰冷的数字。 但在楼天城的叙述里，外界见不到进展的 5 年，也正是关术变革发生的关键时期。 这些变化，使 Robotaxi 今年得以启动百台至千台级别的规模化运营，也给行业带来了高开低走，又逐渐反弹的波折命运。这不仅考验从业者的理性技术判断，更考验感性的决心，和说服团队一起相信的能力。 “我一直说，大部分人不能坚持不是因为太苦，而是因为受到了诱惑。”楼天城说，过去 8 年，他没有遇到过能和自动驾驶相提并论的诱惑，大模型也不算。 时间线跳转： ·5 年前：瓶颈 →绝望→寻找新路 02:53 2019 年后，L4 的进展难再被感知，规模化无人运营带来了市场水温变化。 11:13 这 5 年：从 Learning by Watching 到 Learning by Practicing 12:30 前者是模仿学习，没法学习驾驶员怎么想 14:27 世界上不存在一个 MPI 为 1000 公里的 L2 产品，因为反人性 16:13 模仿学习的另一个问题是人的双标，AI 司机所以像人依然不满足需求。 19:07 学习优秀司机也不行，甚至是反优化 19:45 这本质是因为模仿学习是开环训练，“我绝望了，才发现闭环是出路” ·搭建“世界模型” 22:03 Learning by Practicing 的闭环训练，是强化学习思路 23:46 学了棋谱再强化（AlphaGo），甚至不如直接从 0 开始强化（AlphaZero） 24:28 感性上的挑战：之前的路线做了 3 年还不错，换路线后前两年追得痛苦 26:19 5 年前开始转向以生成数据为重，这也是世界模型的任务之一 30:36 在虚拟环境里学习，本质是“向未来的自己学习” 32:21 世界模型是车端模型的工厂，自动驾驶进化的关键是工厂的精度，而不是车端模型本身 34:43 Learning by Watching，数据和算力是关键；Learning by Practicing，世界模型的精度是关键 ·认为 L2 会覆盖 L4，是还没有越过分界点 35:03 没有谁做了错误选择，L2+和 L4的优化方向不同 36:18 L2 使用 Learning by Watching 没问题，也符合 L2+的规模效应特性 38:51 L2 不能覆盖 L4，L4 也不能取代 L2，真正越过分界点后会发现这是两件事 42:20 小马世界模型的构成：1.数据生成器 2.驾驶评估体系 3.高真实性的仿真 4.数据挖掘引擎 45:39 魔鬼在细节，世界模型的细粒度指标是核心竞争力 53:04 世界模型的终极状态：车不再因错误发生事故 54:48 千台 Robotaxi 开始有毛利，净利和扩张则是策略上的 trade off 56:15 不会因为它是特斯拉，Learning by Watching 就能 work 01:03:11 车辆运营维护与合作伙伴一起做；远程遥控人员的比例未来可到 1 比 30 ·大部分是因为结果的正确，倒推方法的正确 01:10:20 大部分人不能坚持，不是因为苦，而是因为受到了其它诱惑 01:11:08 大模型现在很 fancy，一旦走到应用阶段，会经历自动驾驶经历的所有事 01:11:35 MiniMax 的产品是 L4，CoPilot 是 L2 01:14:09 度过行业起伏：外界看不到进展时，内部也要有合理且可感的里程碑 01:17:30 越来越相信，世界是模拟的 01:19:40 大部分人是因为结果正确，倒推成功者方法正确，但正因如此，不该盲目套用别人的方法 01:24:00 过早追求商业化，和一定要追求最有价值的商业化，都是极端。“创业前我没想过二者的平衡，创业中我肯定偏执过。” 01:25:57 下一步的关键是合理成本下，扩大车队规模 相关链接： 《市场不相信自动驾驶了，但他们还信》 (https://mp.weixin.qq.com/s/Rlnk6nzddScL9Czo4AF5pA) 剪辑：甜食 登场人物： 楼天城，小马智行联合创始人兼 CTO。 程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人。

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