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2010年，一家叫作念Vicarious的公司在硅谷建造，它的早期投资东说念主包括伊隆·马斯克，马克·扎克伯格和杰夫·贝索斯等东说念主。在2014年它负责启动更大范畴招聘时，对外公开宣告的公司就业是：
实现AGI。
今天扛着AGI大旗的OpenAI要到一年后的2015年底才建造，在其时的AI圈，当红炸子鸡等于英国的DeepMind和好意思国的Vicarious。
其时在好意思国杜克大学拿到博士学位的连文昭，毕业莫得像大多同学那样进入Facebook等硅谷大厂，而是顺利加入了Vicarious。他之后成为该公司的机器东说念主团队负责东说念主，作念的名堂包括用类脑神经集中去替代，用更接近东说念主类的形状去磨砺机器东说念主，让机器东说念主不错低成本甚而零成本部署实现新任务——险些等至今天具身智能海浪里每一家拿下遍及融资的公司声称在作念的事情。
在Vicarious待了几年后，连文昭一经不得志于机器东说念主实现智能的形状，他加入了Google其时如日中天的Google X、两年后公开名为Intrinsic，有了一个更大的无餍，他们但愿作念一个长入的算法操作系统来抑制所有形态的机器东说念主，以实现更通用的智能。
之后在2022年，Figure的首创东说念主Brett Adcock找到连文昭，把他招到了刚刚建造的Figure，负责创造机器东说念主的「大脑」，他也成为这家今天已估值400亿好意思元的公司里第一个AI主义负责东说念主。
2023年，当够了「前排看球的不雅众」，连文昭决定我方创办一家机器东说念主公司，实现他一直想要实现的机器东说念主梦。他归国创办了源络科技，并拉来了曾担任优必选 Walker东说念主形机器东说念主产品线负责东说念主的谢铮沿途创业。
这样的阅历，在今天这个具身智能创业的黄金期间，是能让每个投资东说念主都目前一亮的存在。但连文昭却极端的低调鲜少出面。据硅星东说念主了解，源络科技近日刚刚完成了最新一轮融资，累计金额达数亿元。本轮融资由阿里巴巴集团领投，其他投资机构包括北京市东说念主工智能基金、元禾原点、戈壁创投、坚果成本、峰瑞成本等。此前，源络科技已得到峰瑞成本、水木创投等投资。
濒临行业热度的霎时爆发，连文昭但愿保持客不雅自在。作为一个阅历过多家明星公司滚动的创业者，他对今天的许多热点的「共鸣」也有不同的想法，比如今天最为火热的「具身智能」这个词，却让他有些警惕。
「我一直不太心爱具身智能这个词。」他在最近和咱们的一次对话中说。「顺利拿大谈话模子上的告成套到机器东说念主，我认为是个有点危机的事。」
而他信赖的机器东说念主的畴昔，以及源络这家公司要作念的事情，是「器具身实现智能」。他认为这才是阿谁更恒久和更高大的，值得和志同说念合的东说念主沿途去作念的事情。
「机器东说念主是个恒久的事情。今天的成本热度会滚动，而机器东说念主自己的发展通常会有周期，但最终机器东说念主一定会完竣它的后劲。」
以下为对话实录，经浮浅剪辑。
源络的降生
硅星东说念主：这是你第一次以源络这家公司首创东说念主的身份出来濒临媒体，先讲讲源络吧。
连文昭：源络是2023年我从硅谷风雅建造的。名字一方面来自交大校训「衣锦还乡」，络是想集中一群但愿下马看花作念事情、有信仰，但愿能用robotics（机器东说念主）来惩办一些事情的小伙伴。另一层则是「以AI为起源，机器东说念主为条理，去伙同数字跟物理天下」。
咱们治服但愿能作念一个锚定物理天下的通用东说念主工智能。但这是一条很远的路，是飞向月球（moonshot），那短期咱们需要有个梯子，知说念先往哪儿爬。
是以第一阶段，咱们但愿有一个相对治服、看得见摸得着的蓄意来牵引研发。咱们但愿把咱们的机器东说念主形态、硬件联想上等都有一些治理，这需要有简直场景来给咱们输入。
以前我作念过的行业中，物流和工场许多，但客不雅自在评估一下，是不是这一波用多模态、大模子的新技艺就能比之前的技艺决策作念得更好，其实当今也很难讲。那么想考哪些地点更能发扬咱们的上风，目前咱们也在探索一些其他场景，像生物医药和大健康领域、农业等等。我认为这些场景是比较敬爱敬爱和专门想的，因为省略进步它的上限。
硅星东说念主：你的机器东说念主长什么样？
连文昭：咱们通过聘请场景，来牵引目前的研发，把数据回流作念好，把机器东说念主的通用抑制模子作念好。目前咱们机器东说念主骨子的联想是轮式双臂智谋手，在这种联想上，咱们莫得过分的给定单一场景，畴昔咱们但愿它会去作念更通用的任务。
硅星东说念主：你认为机器东说念主畴昔会都是东说念主形的么？
连文昭：我认为它需若是一个长入的载体，关联词不是东说念主形不一定。
我信赖长入的载体会好许多。可能一个，可能两个，但不可能是无限多个，这样的话你才智分享许多数据、模子和算法，成本也能下来，范畴化更容易。包括咱们当今轮式的亦然，上半身不错作念各式千般的事情。咱们研发悉力的主义亦然朝此在走。
硅星东说念主：你们目前在技艺上的干线是什么？
连文昭：咱们我方照实有一套干线，中枢是何如省略从噪声很高、很原始的物理天下中，索要出来最有用的信息，来喂给我的抑制模子去输挪动作。
咱们当今但愿能在一些半结构化的场景里边索要一些中间层结构化的表征形状。它就像一个信息瓶颈一样，原始高噪声的信息，过程漏斗把噪声剔除出去，省略索要出来比如说物体的气象、物体之间的关系，然后以相对结构化的暗示形状再去输入给抑制模子。这样它就不错输出比较精确的动作，在跨物体、跨任务的环境里都能输出。
咱们但愿引入这样一个信息瓶颈来作念这件事。这是一个结构化的表征形状，亦然保证可靠性，同期有契机进步泛化性的路子。
比如说咱们通过大模子，通过多模态模子，不错把中间的物体气象表征得越来越好，省略学到一些泛化的物体表征形状模子。这是有但愿进步它的上限的。
固然畴昔跟着数据量的积蓄，模子才略的进步，有可能中间层会越来越非结构化，有可能自后会繁衍出来一些Latent embedding（隐式抒发）等，可能等于机器东说念主我方能通晓的，而非当今东说念主类通晓的一些表征形状。
硅星东说念主：只专注作念医疗和大健康么，一经目前的战略是这样。
连文昭：目前配合的客户许多是在这个场景。但其他的产业需求评估下来，咱们也在作念些不同主义的尝试。
从Vicarious，Google再到Figure，从「前排看球」到我方创业
硅星东说念主：你过往的阅历也很专门想，归国之前，你在硅谷多个不同阶段的机器东说念主公司待过。
连文昭：对。我2011年从上海交大毕业，然后在杜克读博士，2015年毕业去硅谷，待了八年。三段就业阅历，先是在Vacarious，一个 AGI 的公司，后去 Google 待了三四年，然后去Figure待了小半年。
硅星东说念主：你去读的是什么专科？何如那时分就想去机器东说念主公司。
连文昭：在杜克作念的是机器学习，当今统称AI。其时更火的是大数据，作念保举、酬酢集中等，毕业时分我不想去这些公司，更想作念通过我方作念算法作念模子改革一些事情的就业。
博士临了一两年碰劲在跟一个作念机器东说念主的憨厚，作念一些强化学习领域的东西，嗅觉这个领域很专门想。其时就认为机器东说念主这个行业到处都是坑，到处都是契机，作念一丝东西就能改革一些性能，也跟物理天下相干，比较直不雅，是以更专门想一丝。
然后2015年底毕业就去这个叫Vicarious的公司，作念通用东说念主工智能。马斯克、贝索斯和扎克伯格都是早期投资东说念主。你想想马斯克那时分就搞AGI。
硅星东说念主：有OpenAI那味儿了。
连文昭：那会儿OpenAI还没建造，如果搜其时新闻的话，英国那边是DeepMind，好意思国等于Vicarious，然后去了以后不久，DeepMind就被Google收购了。
它2014年启动招东说念主，我去的时分有10个东说念主驾驭。咱们作念机器东说念主作念的是类脑神经集中，视觉通晓上模拟东说念主脑， V1 到 V6 ，六层神经集中何如去用更小的数据量去学习。咱们其时跟卷积神经集中去比，说惟有用 1/ 100 的数据能达到更好的识别后果就不错。咱们想把它用到机器东说念主上，部署了几十台百台量级的机器东说念主。跟包括USPS供应商在内的多家物流公司配合了一些机器东说念主，作念分拣装箱、捏取、打包等。用3D、2D感知，磨砺模子，作念机械臂通达筹议。
硅星东说念主：作念的等至今天说的“大脑”。
连文昭：对，其时等于作念大脑，并莫得作念任何硬件，等于作念视觉、旅途筹议、决策这些部分。当今这些路子还有许多公司在用，跟其时莫得太表露判袂。
其时作念的比较浮浅，但跟当今的逻辑一摸一样。那会儿的渲染是用上一代的渲染器，但逻辑等于让它我方去尝试。然后作念简直的物理仿真，我方去建模让它尝试不同角度、不同形状去捏这些螺丝螺母。咱们在仿真内部会建模，建各式千般的物体模子。然后去作念一些放大减轻，失真（distortion），加各式扰动产生不同场景，让机器东说念主我方尝试，是不是能完成下流的任务，捏起来是不是还能拧进去。能的话就记载出来一个正样本，不可的话等于负样本，靠这个自动采集多量数据。
这样训完以后至少能懂一个类别，然后让客户能零成本部署。这个一经挺历害的，可靠性能作念得比较高，可能到98%，一个 9 到两个 9 之间。
硅星东说念主：自后去了Google。
连文昭：对。在那儿待了三年半。我认为如果只是如斯，智能用得太有限——我看一眼，然后筹议完就闭上眼睛去推行了。我一经但愿能作念得更智能一些，笔据感知信号能及时决定下一时刻何如动，完成更复杂的任务。
是以就去 Google 了。Google其时有一个名堂，当今叫Intrinsic，其时属于 Google X 实验室，它就作念许多前沿科技探索，作念一些跟主业搜索告白不紧要的。其中蹙迫的一个等于操作系统，手机内部有安卓，那机器东说念主内部是不是也得有个操作系统，能适配各式千般的硬件？等于长入到软件，不错适配所有的硬件，征战者惟有写一遍APP，就不需要给什么ABB之类的不同机器东说念主品牌再作念兼容，就写一套就行。
你既然要搞操作系统，就得阐述用这个操作系统颖悟以前干不了的事。是以把我招往常，这个组等于干机器东说念主学习，比如讹诈效法学习，还有仿真学习的一些决策，来阐述咱们不错作念更复杂的东西。
其时跟家居品牌企业配合用一个多模态的力觉、视觉和会去作念产品拼接。咱们能让机器东说念主我方去学会何如去拼一个小书橱等。其实其时作念了许多POC，阐述了咱们的系统处理复杂柔性任务的可行性。
硅星东说念主：想要阐述的命题很大，但具体作念法一经聘请一些场景。
连文昭：对，这个战略就像 Google 作念 Pixel 手机一样。它要作念个样机，打个样，其时选了许多典型场景。背后两个想路，一个作念更难的、以前作念不了的事儿，另一个是把以前很费力的事儿的部署成本降下来，等于咱们机器东说念主学习这个组来作念的。
硅星东说念主：借这两点来眩惑所有东说念主都用你团结套操作系统。
连文昭：这个名堂当今Google还在作念，况且从Google X孵化了出来。
硅星东说念主：是以Google X还没消散。
连文昭：对，当今声息比拟以前可能小一些了。像是之前的气球名堂Loon关掉了，咱们的Intrinsic孤苦拆分了，ag百家乐大平台Waymo是很早孤苦在我方跑。Intrinsic走的是制造业这种高可靠性的路子。然后Vicarious在2022年底，被Google收购，合并进了Intrinsic。
硅星东说念主：再自后你从Google去了Figure。
连文昭：那时分碰劲2022年下半年Figure刚建造，跟CEO Brett潜入地究诘了几次。嗅觉他很独有，他其时正在谋略这个公司，邀请了 Jerry Pratt 作念CTO，也从波士顿能源、苹果、特斯拉招募到了顶尖的硬件和抑制工程师。
我认为这个团队很专门想然后就往常了。
我极端于Figure第一个作念 AI 的东说念主。其时作念软件的东说念主很少，团队很偏重硬件骨子。我也跟硬件团队学习了许多。固然其中一丝是硬件这个迭代周期照实很长，你犯一个造作，或者要调个东西一两个月就出去了，但软件改起来很容易。
总之在Figure参与到了最前沿的事情中。
硅星东说念主：今天Figure估值这样高，如日中天，有东说念主会说你错过了几个亿吧。
连文昭：是的。包括最近Figure出来一些新闻都会有东说念主来问，后不后悔。我认为治服不后悔。东说念主不会为我方作念过的事情尔后悔，只会为我方没作念过的事情后悔。
要说烧毁的确烧毁了许多，但在那边留住，每天等于晒晒加州的太阳。关联词风雅以后更有挑战性，因为这个事情很恒久，当今终于能按照我方的想路去实现它。以前极端于是买了一个前排 VIP 的票，坐在场边去看比赛。包括在Vicarious和Figure，我去的时分都很早期，会不自发的想这些事，从一个初创公司维度去想事情，但随机分公司会有我方的路子。
当今不错「齐截不二」了，何如想就能何如付诸实践，省略放大一些影响力。以前在公司里的时分，会认为有些时分受到握住，可能实现不了想法，当今我会悉力给全球提供这样的契机，有什么想法就不错去实践。很忻悦能给全球营造这样的环境。颖悟这件事是很敬爱敬爱的，敬爱敬爱很蹙迫。
不心爱「具身智能」这个词，应该「靠具身来作念智能」
硅星东说念主：是以来说，Figure反而是一家硬件团队很强，只不外因为今天所有话题和估值都来自AI软件，是以它恨不得不跟OpenAI配合也要把这个变装占住。但你在这段阅历里，反而加多了许多硬件视角的想考。
连文昭：像具身智能这个词，我我方其实一直不太招供。
它其实有两个层面，一是你不错狭义通晓为，具身智能等于智能机器东说念主，Intelligent Robot，机器东说念主不错我方去感知决策筹议。
但另外一层我认为更专门想，不错泛化的讲，等于「靠具身来作念智能」。它临了是一个智能体，这个智能体在不在物理天下没相相干——它不错学完后一经个数字天下的智能体，关联词这个智能要锚定到物理天下。
它通晓的一些倡导，比如12345，它看到 5 个手机，它是知说念 5 的，而不是靠大模子去背出来的，不是说我看到了 1 + 2 = 3，我是靠 「1 + 2」 推算得到三，而是说我是往往刻刻通晓什么叫「一个东西」，等于锚定到物理天下，它是有物理感知的。比如说什么东西千里，什么东西摩擦力大，什么东西光滑，它时刻省略把这些笔墨和骨子的感知伙同。比如说我少见据传感器，有视觉的信号，这些信号是省略跟这个笔墨耦合起来的。
我是但愿省略靠具躯壳验、靠主动感知，去作念信得过的具身智能体。这个是具身智能更高大的一个事情。
机器东说念主通过我方跟环境的交互来通晓这些常识，这是信得过的智能，而不单是是语义上的通晓。谈话是其次的，有莫得谈话都OK，关联词机器东说念主一定要先具备跟环境交互的才略。
硅星东说念主：「靠具身来作念智能」这个说法很专门想，咱们之前在硅谷作念的对话里，也提到，东说念主们把硬件比如机器东说念主的行为和所谓「大脑」分开看待。咱们看小一又友，他许多智能是通过手去感知学到的，比如提起东西放下。所谓硬件和具身不单是载体。
连文昭：你刚才说的这一丝，我认为机器东说念主如果分派别的话，应该分红养孩子派和不养孩子派。（笑）
有孩子的话，你会看着他从啥都不会，通过很极少的交互就不错学到一些很通用的倡导。这个对我的冲击是很大的，而且随机分一发热，烧完毕以后止境理智。
硅星东说念主：想起来七龙珠里的吃仙豆。
连文昭：对。等于他会把一些体验存到一个很乱的气象，关联词到一定量霎时就能串起来，把一些倡导给抽取出来。这个事情我认为很神奇。
这亦然咱们在作念的事，但愿去省略给它一个环境，极端于给小孩儿一个安全的环境，能我方去探索，然后省略用最极少的数据交互来获取我方所需的一些倡导。而这个是有先后轨则，要先索要出来这些倡导，再去加这些谈话。
这跟咱们当今靠多量汇集数据去磨砺大模子的关节有所不同。咱们当今也逐渐看到scaling law的一些问题，是以我认为一经要先从关节论上去探索，能不可有一个更像东说念主的形状去获取和讹诈数据。
硅星东说念主：是以今天全球都在用AI的想路聊机器东说念主，但其实如果说大谈话模子试验上是predict next token，它的前提是token不错穷尽，但如果只拿这后半句话套在机器东说念主这边，其实是不一样的，它的前提都是根底不同的。
连文昭：顺利拿大谈话模子上的告成套过来，我认为是一个有点危机的事。
它和大谈话模子有许多不同之处。一是空间是闹翻一经流畅，数据多一经少。另外一个没被平凡说起的是，比如DeepSeek用RL（强化学习）去磨砺，我不错去训，关联词 RL 往往是未知天下模子、未知奖励模子。
天下模子包括两块，一个是它的气象，什么样的气象空间，不雅测量是什么，另一个是气象迁徙，等于现时这个气象下施加什么动作，导致下一个时刻气象出现，等于 transition model（气象迁徙模子）。它在谈话里很友好，是治服性的。
比如用户问大谈话模子，「硅星东说念主谁最帅」。它回答「兆洋」。然后用户回话，「容许」。
硅星东说念主：这用户算计是我我方。
连文昭：你就不错去对皆，你在RL里问和答，它的下一个时刻的气象就变成了把问答拼接起来，这个transition model是治服的。
但在机器东说念主里，气象空间是——它看到了一个场景，比如桌子上的杯子在这，笔在这。我的动作是，比如要把笔放到杯子里，但能不可放进去我是不知说念的，有可能拿不起来，有可能滑了，这是怒放的，形成它磨砺起来难度是很大的。
当有不治服性，复杂度就大了许多，就变成概率问题了。是以从这个层面，大谈话模子是相对浮浅的，但在物理天下去训强化学习，去建模天下模子，都是更难的事。
硅星东说念主：你这个「器具身作念智能」的说法，让我更通晓了你们当今网站上写的这句话，「以AI为起源，机器东说念主为条理，伙同数字与物理天下」，那源络这些想法都是来自那儿，看起来有过往各家阅历的影子。
连文昭：我认为合座这几段阅历，带给我的角度都是不太一样的。
Vicarious走的是落地driven，什么能用就走什么的路子；Google给的是，我要探索才略界限，要作念一些通过算法省略实现很通用的智能；到Figure就更像在实践一下，而且平正在于跟许多很出色的硬件同事同事，看到硬件的立异是什么样，如何软硬伙同。 所有这个词弥散汇总起来拘谨到今天对创业通晓的话，可能等于「求实当下，乐不雅畴昔」。
另一丝感受是，组织一定要有很强的凝合力，全球都是安常守分会死磕，我方憋连气儿儿，一定要把机器东说念主作念得有用。不是追风口，而是用恒久主义来作念这个事儿。机器东说念主这个行业治服是马拉松，不是百米冲刺，它极有可能是一个跨周期的事情，这个周期有可能莫得达到它的promise（承诺），莫得达到全球的祈望。关联词下一个周期有可能就能达到。
是以源络一定有这个耐烦清闲作念恒久陪跑，在这个行业深耕下去。咱们几个合资东说念主都是在这个行业作念了十多年的，之前莫得火的时分一直作念，当今火了一经自在地作念这件事，畴昔也会继续作念下去，一直作念到让机器东说念主信得过变得有用。
硅星东说念主：今天机器东说念主前所未有的火热，高估值融资不停出现，你何如看？这种上升对你们融资等方面的影响是若何的？
连文昭：我其时归国的时分是2023年，其实疫情刚扫尾，其时行业也莫得止境火，甚而是行业一个低谷期。但我十分看好这个行业——一定要作念机器东说念主。同期大模子带来的这些平正，比如推理才略还有泛化才略，刚好跟我以前积蓄的那些训戒和才略是互补的。以前咱们作念的都是何如去把物理天下这些多模态的信号数字化，然后让它去作念一些小的闭环，大模子其实是在数字天下去推理，它变强就能放大咱们之前积蓄的这些才略。
到了目前这个行业变得这样火，咱们一经一个恒久想路来看这个事儿。它一定是一个跨周期的东西，不火也要作念，火了反而更要自在一些。
我认为作为行业从业者，咱们也有些义务给这个行业作念些客不雅输出，把全球的祈望值转机得更合理一些，不要大起大落。以前 AI 就出现过许多冬天，等于因为全球对行业预期太高，然后发现莫得达到。这会对行业有些伤害。
我更但愿说全球能有一些合理的预期，然后渐渐陪这个行业起来。它 100% 会起来，惟有有耐烦，清闲逐渐的去插足，畴昔它一定省略健康的、很肃穆的去增长起来。
是以咱们一经作念好我方。不管从公司范畴，一经征战上，按咱们我方的节律去走，安常守分、宽解地专注作念我方的事儿，这最时弊也最试验。
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