于是转身向具身走去｜对话王家伟：24 岁的具身智能首席科学家
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TL;DR · AI 摘要
具身智能领域风险高但机会大，深朴智能通过全栈技术路线探索具身模型的可行性。
核心要点
- 深朴智能开源2000小时HiFi-UMI数据，推动具身模型发展
- Agentic OS连接上层意图与底层动作，是具身智能的关键技术
- OpenAI可能通过大模型外溢影响具身领域，但不会直接冲击
结构提纲
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思维导图
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- 具身智能的挑战与机遇
- 技术路线
- HiFi-UMI数据集
- Agentic OS
- 行业动态
- GEN-1.5验证
- π0.7强化
- 核心观点
- OpenAI外溢影响
- Zero-shot泛化
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
「风浪越大，鱼越贵」——具身路线风险高但定义问题空间更大
HiFi-UMI数据集开源2000小时，内部积累达数万小时
Agentic OS将上层意图与底层动作连接，实现具身智能闭环
章节
快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
GPT-6 Astra 操控机械臂
GPT-6 Astra 操控机械臂
OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
中科大少年班怎么选人？
中科大少年班怎么选人？
聪明，是会提好问题
聪明，是会提好问题
“风浪越大鱼越贵”
“风浪越大鱼越贵”
DeepSeek：不靠工作强度换成果
DeepSeek：不靠工作强度换成果
从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
深朴为什么必须做全栈？
深朴为什么必须做全栈？
HiFi-UMI：开源 2,000 小时
HiFi-UMI：开源 2,000 小时
GPT-6 比人更会标数据
GPT-6 比人更会标数据
Zero-Shot：不靠后训练的新任务
Zero-Shot：不靠后训练的新任务
转录
快问快答年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
GPT-6 Astra 操控机械臂
OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
中科大少年班怎么选人？
聪明，是会提好问题
“风浪越大鱼越贵”
DeepSeek不靠工作强度换成果
从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
深朴为什么必须做全栈？
HiFi-UMI开源 2,000 小时
GPT-6 比人更会标数据
Zero-Shot不靠后训练的新任务
不追逐“世界模型”概念
Context从一秒因果到长期记忆
Scaling 趋势，不等于 Scaling Law
Agentic OS具身不只是一个模型
没有公认 Benchmark，如何证明模型？
Astra通用智能外溢到物理世界
GEN-1.5 与 π0.7
被高估的 In-Context Learning
具身领域噱头可能大于真实
离开大模型舒适区
三年后，机器人能帮人洗碗吗？
节目笔记
于是转身向具身走去｜对话王家伟：24 岁的具身智能首席科学家 - 十字路口Crossing | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙
➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟，中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿，但毕业时，他却转身向具身走去，成为深朴智能（Simple AI）首席科学家。为什么呢？
他想离开的不是大模型，而是只能跟随既定计划的状态。他说： 「风浪越大，鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识，风险更高，却也给了年轻研究者定义问题的空间。
本期播客中，我们从 GPT-6 Astra 出发，讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为，通用大模型会承担越来越多理解与规划，但当杯子开始滑落，机器人仍需要能快速反应的动作模型。
深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体：开源 2,000 小时数据，内部积累数万小时；模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化；Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。
最后，我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作： GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。
🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、 抖音 、 小红书 、 哔哩哔哩 、 Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 于是转身向具身走去
00:00 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍
04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂
06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？
09:28 中科大少年班怎么选人？
13:14 聪明，是会提好问题
14:54 “风浪越大鱼越贵”
19:44 DeepSeek：不靠工作强度换成果
21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent
🟢 深朴的选择
25:24 深朴为什么必须做全栈？
26:40 HiFi-UMI：开源 2,000 小时
32:01 GPT-6 比人更会标数据
34:15 Zero-Shot：不靠后训练的新任务
🟢 什么才是具身智能的「智能」？
36:10 不追逐“世界模型”概念
36:55 Context：从一秒因果到长期记忆
41:52 Scaling 趋势，不等于 Scaling Law
44:34 Agentic OS：具身不只是一个模型
48:09 没有公认 Benchmark，如何证明模型？
🟢 前沿点评
54:14 Astra：通用智能外溢到物理世界
55:53 GEN-1.5 与 π0.7
57:34 被高估的 In-Context Learning
01:00:04 具身领域：噱头可能大于真实
01:07:47 离开大模型舒适区
01:09:57 三年后，机器人能帮人洗碗吗？
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