E244｜机器人走错路了？与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛

机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了，但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖，难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻，它需要理解眼前的物理世界。

这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。

这条路已经跑出了一定成效：面对从未见过的新物体，他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。

本期硅谷101，我们邀请苏度科技CEO韩铮，一起聊聊机器人“动手”怎么实现？他预测，接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

韩铮，苏度科技联合创始人&CEO

【你将听到】

机器人“动手”的数据根基

03:17 为什么做全栈（大脑+本体）通用机器人？

07:14 苏昊早年经历：从图片标注ImageNet，到3D数据集ShapeNet

11:08 3D数据收集，难在哪里？

13:21 仿真需要亚毫米级精度，视频训练无法达到

16:33 什么是Sim-to-Real（从仿真到现实）？

18:08 创业时机的判断：DALL-E带来的数据拐点

Sim2Real技术验证与关键突破

21:40 仿真器的技术内核：经典物理法则+强化学习

24:17 数据集质量与规模的平衡：自建结构化3D数据集

28:05 实际效果如何？零样本通用抓取，一次性成功率98%

32:11 回应Demo质疑：去学术会议现场随机环境中演示

34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键

35:45 灵巧手虽好，但不是当下的性价比最高的方法

技术路线之争

38:16 商业模式思考：硬件+底层模型+API，类比智能手机生态

41:23 仿真器与机器人本体，必须软硬件协同设计强绑定

44:04 如何教会机器人拧瓶盖？加入真实世界数据更高效

44:51 难度对比：操作物体比运动控制难2~3个数量级

47:28 白盒与黑盒之争：分层模型，在预训练中融入物理理解

51:11 Sapien仿真器，让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作

53:27 数据冷启动困境：无法复刻特斯拉，必须靠仿真做冷启动

55:38 嘉宾预言：被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流

全球机器人竞争格局

59:08 实现机器人动手，软硬件强结合的公司才能做到

01:00:34 硅谷明星公司点评：Skild、Figure、Optimus

01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合？

01:09:01 亚马逊机器人，场景多但整合困难

01:10:02 为什么多数公司退回垂类？因为不知道通用该怎么走

01:12:43 不做垂类押注，而是构建开发者生态，目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”

【延伸阅读】

节目中提到的Demo：sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测

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【监制】

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【后期】

Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

Particle Emission - Silver Maple

My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius

On the March - Brendon Moeller

Quietly Tense - Marten Moses

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