Show Notes
本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第二期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。
2026年的新年，自动驾驶圈发生了两件有趣的事。 第一件：一位特斯拉车主完全依赖FSD V14，从美国西海岸一路开到东海岸，整个行程（包括多次进出超级充电站）未出现任何人工接管。 第二件：旧金山发生了一次交通大拥堵，起因是停电影响了交通灯，让依赖规则驱动Waymo无人车们在道路上集体停摆…… 这两件事的发生仅仅是偶然，还是技术路径的必然？ 本期节目中，我们邀请到两位身处技术前沿、并坚定选择特斯拉路线的嘉宾，深入剖析：“端到端”如何颠覆传统“规则驱动”的逻辑？特斯拉如何通过自研芯片构建护城河？马斯克的“第一性原理”在这场技术路径选择中扮演了怎样的角色？ 需要特别说明的是，我们深知，在自动驾驶这个关乎生命安全的领域，任何技术路线都需经历最严苛的审视与辩论。所以我们将在后续节目中持续引入不同路线的声音，力求呈现更全面的产业图景。
【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】大卫，惠尔智能CEO及创始人，《大小马聊科技》主播 于振华，特斯拉前AI工程师
【你将听到】 02:58 特斯拉FSD V14体验：进展显著与用户反馈 08:44 Waymo vs 特斯拉：规则驱动与端到端之争 12:11 端到端优势：数据驱动与系统协同 18:56 数据与仿真创新：人才、勇气与算力的全面领先 22:48 信念与执行力：领导力与团队文化驱动 25:13 硬件护城河：自研芯片与软硬件协同 33:03 作为投资者会愿意投资Waymo吗？ 35:34 观众QA：FSD如何满足安全性的需求？ 36:31 观众QA：今年自动驾驶会从L2跳跃到L4吗？
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎
【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Smiling Neighborhood - Claude Signet The Light from Within - Howard Harper Ever Forward - Francis Wells
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回顾9月，AI圈的重磅新闻一个接一个。 先是OpenAI发布GPT-6 Astra，总裁格雷格·布罗克曼在发布会上宣布：AGI已经到来。 这场发布对机器人行业的冲击，来得有些意外，一个发布会报告里只字未提机器人的通用模型，转身就空降了机器人评测榜首，甚至让很多机器人的Benchmark都失效了。有人开玩笑说：机器人领域等了这么多年的“GPT时刻”，居然是GPT自己。 同样在这个月里：Meta Muse冲上美国App Store榜首，它的竞争对手Instinct估值也涨到了100亿美元；xAI的Grok Bot也开放了企业部署；不生成文本、只给选项打概率的决策模型Jev以“系统1”走红，发布24天就融了8.7亿美元。 在AI for Science方面，Claude发现类CRISPR的新酶系统；扎克伯格夫妇资助成立的Biohub宣布将虚拟细胞计划扩大到18亿美元，这些进展又会为科学发现带来哪些改变？ 本期《硅谷101》，我们请来三位分别站在Agent、机器人和AI制药一线的研究者，聊清楚三件事：个人Agent商业化卡在哪？机器人怎么被Astra这样的底层模型冲击？AI制药真正的瓶颈是什么？ （本期节目录制于2026年9月29日）
模型在榜单上越来越强，为什么真正把工作交给AI，还是需要人反复解释、检查和兜底？ 半年前，我们与阿里国际站总裁张阔聊了Accio Work，以及Agent如何参与采购和日常经营。半年后，我们再次请到他，聊聊这半年来商家使用Accio Work的真实案例，试图回答这个问题：模型能力的提升，究竟有多少变成了商家工作里的进步？ 张阔分享，很多模型的通用评测成绩已经接近满分，但团队在真实经营中，并没有感受到同样幅度的提升。为此，他们从实际业务中整理了107个任务，包括比较供应商报价、识别钓鱼邮件、预订船期和处理交易纠纷。据他介绍，在这套特定评测中，最前沿模型在无人干预条件下的任务通过率约为61%。 这些任务没有数学竞赛那么耀眼，却直接关系到商家的成本、交期和利润。一个好用的Agent，既要能把工作做完，也要让人用得起；既要理解工具和流程，也要理解这盘生意究竟想追求什么。 这期节目，我们聊聊榜单成绩与实际交付之间的落差、通用模型与垂直产品的竞争，以及当AI接手越来越多的执行工作，人还需要保留哪些判断。
这个夏天，来自全球各地的多个气象机构都拉响了同一个警报，一场史无前例的超级厄尔尼诺正在上演。 来自摩根大通的经济学家预计，全球的食品通胀将在2027年的上半年上升到5%，明显高于今年同期的2.8% 。这其中有来自霍尔木兹海峡封锁和黑海冲突的因素，也部分归因于我们正身处的这场、50年来颇为罕见的超级厄尔尼诺。 它究竟会通过什么方式影响到全球供给？它所带来的危害是否真的像媒体报道的那么大？在一次次与极端气候变化的对抗中，人们又为应对厄尔尼诺做了怎样的准备？
随着AI模型能力提升，训练需求更复杂，一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长：AfterQuery今年4月宣布A轮融资时，估值为3亿美元，到了9月，据媒体报道，新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs，也在今年7月宣布，种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。 虽然估值水涨船高，AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了：这些公司究竟在卖什么？ 过去提到数据标注，我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务，数据公司的交付物也在变化：从专家写出的评分标准，到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人，获得真实的行业资料，再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。 与此同时，新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了，究竟代表哪些能力变强了？针对评测生产数据，什么时候能改善真实用户体验，什么时候又会变成单纯的刷分？对于每天训练模型的研究员来说，他们最需要的数据，到底是什么？ 本期节目，我们邀请到在Scale AI负责后训练与评测研究的何允中，以及加州大学伯克利分校博士后、Agents’ Last Exam项目研究者孙一铀，从产业与研究两个视角，拆解这门透明度不高、又变化极快的生意。 我们聊了Scale、Mercor、Surge等数据公司的不同背景，也讨论了小团队在合成环境与垂直领域中的机会。从采购一份游戏源码，到验证专家提交的任务，再到设计让人愿意交出经验的激励机制，好数据的难点，往往藏在榜单之外。
【本期节目由Eight Sleep赞助播出】 在这个健康意识崛起的时代，我们越来越愿意花大价钱管理自己的身体。睡眠，就是其中最重要的方面之一。 与手表、戒指等可穿戴设备不同，Eight Sleep的产品是一张能够自动控温的智能床套。马斯克、扎克伯格、Bryan Johnson、Sam Altman，都是它的用户。多名职业运动员，也习惯带着它去比赛。这张售价约两万元的智能床套，究竟替我们做了什么？ 这期播客，我们邀请了Eight Sleep的两位创始人，Matteo Franceschetti和Alex Zatarain，聊聊睡眠科技和文化。 他们说，现代人已经熟悉了各项睡眠指标，例如深度睡眠、REM、HRV。但Eight Sleep想要更进一步：在人们熟睡时，根据身体的变化，自动调整床面温度、床体高度，让技术在你毫无知觉的时候工作。 这张床套背后，也是一家消费硬件公司十多年的摸索。从拆开电热毯做原型机，到众筹卖爆却发现卖一台亏一台；从搬到中国学习制造，到反复经历现金流危机，创始人踩了很多坑，才慢慢探索出令人满意的产品形态。 今年4月，Eight Sleep进入中国。消费竞争激烈的中国市场，反而是他们增长最快的一个。一张床套卖两万人民币，Eight Sleep如何解释自己的定价？进入全球35个国家，这家公司从上百万用户身上学到了什么？ 我们也聊到伴侣之间的温差、孕期与产后的睡眠变化，以及他们更远的野心：从改善睡眠，走向健康异常预警和预防医疗。最后，我们还是回到那个最朴素的问题：究竟怎么才算睡个好觉？