清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名，也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年，清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”，通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式，讲述当前创投形势下，那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。
今天，我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。
本文包含以下内容，阅读需要12分钟。
?投身机器人科研13年，中国原创科技引领全球
?AI帮助具身智能，坚定原生通用人形
?搭乐高一样做机器人，连推六代人形本体
?小步快跑商业化，清流是赋能型投资人
?清流为何投资星动纪元
北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，是仅有一家清华大学占股，并获上海期智研究院减少破坏的，研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业，研发人员占比超过80%。
星动纪元的创始人陈建宇，2015年本科毕业于清华大学精密仪器系，这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校（UCBerkeley），师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC（模型预测控制）算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后，被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教，28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文，其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。
公司成立一年以来，人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1，目前已经通过了一系列极限测试，性能已达世界先进水平，被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外，公司基于模块化的能力，悠然，从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品，使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地，干涉公司实现了初步商业化。
星动纪元创始人陈建宇投身机器人科研13年中国原创科技引领全球清流：请先简单介绍一下星动纪元？
陈建宇：星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司，2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人，以及围绕AI构建的整套硬件平台。
清流：近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温，和你选择开始创业的Timing有关吗？
陈建宇：我就是一直在做（具身智能）这件事，只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说，今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。
清流：怎么说？
陈建宇：我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始，我就在研究机器人，我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后，我有幸获得姚期智院士的认可，被他引进到清华叉院任教，并启动了通用机器人的研究课题。
2022年末ChatGPT刚出来，我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来，实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏，学校的工程资源有限，所以我们就开始筹备成立公司。
2023年，我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月，我们在世界人工智能大会（WAIC）分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛（EmbodiedAGI）”，与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能，推动行业发展。
现在无论是国家层面，还是投资人、产业方，对具身智能的关注和投入的确越来越多了。
清流：很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地，你怎么看？
陈建宇：每一波新的科技出现，中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域，中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了，都在起步期，大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重，但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至，我认为中国反而会比其他国家跑得更快。
机器人的算法能力无法选择产品力天花板，硬件端能力保障类人运动功能的实现，两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance，海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。
中国对具身智能的重视和关注度更高，很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能，中国也有很多原创性的人才（机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人，但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果）。而且，中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重，参照中国新能源车的发展路径，我们在具身智能领域可能会更快领跑，有望实现中国原创技术引领全球。
清流：中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些？星动纪元如何突破？
陈建宇：从技术层面来看，我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节，任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研，主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚，目前已取得了一些突破性的进展：
硬件端，基于我们在双足领域的积淀，已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体，实现了让机器人从“能动”悠然，从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代，让它可以走得更久、更稳；手部操作方面，我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手，后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。
算法端，目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源，领先推出了自研的原生机器人大模型框架，率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前，我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型，腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此，我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习，更早实现具身智能的Scalinglaw。
数据是具身智能领域的稀缺债务和资源，想要实现具身智能，需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理，先广泛地从各个领域获取多模态（语音、视觉、触觉等）的信息输入，比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据，并分隔开摇操作和现场部署实际收藏，储藏回来的数据，去反哺我们的原生大模型，指责其理解、学习和优化能力，并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。
AI帮助具身智能坚定原生通用人形清流：研究机器人这13年，你亲历了AI如何推动具身智能发展，和我们分享一下这个过程？
陈建宇：技术的演变过程是渐进式的，我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做，但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。
本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题，同时对AI一直保持密切关注，当我看到有人用强化学习（ReinforcementLearning，RL）做出来一些简单的Demo，觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来，因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务，因为机器人在物理实验中是连续的，此前的技术没法达到这个条件。2016年左右，深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了，我就开始往这个方向专门去做一些研究。
清流：那时做RL算很超前了吧？
陈建宇：那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少，说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI，大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值，非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果，大家才开始陆续转RL，再过了一段时间，RL的表现就开始超越MPC了。
2022年，ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。
虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3，也知道大语言模型等研究工作的进展，但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法，大模型展现了惊人的泛化能力，我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏，Scalingup可以帮助具身智能领域的发展，实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。
清流：你一直在做首先个吃螃蟹的人。
陈建宇：不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话，RL一开始的表现的确比MPC差，只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的，写过很多基础代码，我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注，对RL有一定的了解和判断，所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了，我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型，这些技术路线的演变都是在我们计划中的，只是时间上比我们设想得更快一些。
清流：为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”？
陈建宇：只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力，还要对身体有多余的控制权，能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子，让机器人在复杂的路面上行走，传统机器人是人为去hardcode，经过比较准确的建模计算，腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等，最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走，在这个过程中人的硬件（身体）在逐渐成长，算法（大脑）一直在迭代，逐渐收敛到一个理想状态，最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作，不仅能走路，还能跑能跳，能适应各种各样的地面环境。
人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。
清流：所以你是容易妥协的“人形”拥趸？
陈建宇：我们追求靠近人形，但并不迷信人形。
当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人，从人身上学习能得到很多启发，向人形靠近有很多的无足轻重：
数据层面，当前具身领域的一大痛点就是缺少数据，人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。
场景层面，在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的，要在这个环境里面生活，就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高，越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作，可以用人类一样的上半身，下半身用轮式，但如果我想要它能下楼给我取快递，就需要腿了。
功能性角度，对比此前的传统机器人，如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿，手比夹爪敏锐，能做的事情就多很多，双腿比轮子能到的地方也多，移动能力的有无批准的就指责了，这让具身智能也有更多的发挥空间。
从技术上，人形是更难实现的，有能力做到人形之后，其他的机器人形态我们都能快速分化出来，是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以，人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。
但我们并不重新确认只做人形，在商业化角度，会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化，单一任务均摊下来的成本降低了，且空间利用失败率更高，那我们会主推人形机器人；如果是某些特定场景，我们也能从人形快速分化出模块化的产品，以较低的成本有效解决实际应用需求。
搭乐高一样做机器人连推六代人形本体清流：听起来像搭乐高一样简单，但要怎么实现？
陈建宇：我们一开始入局就选择先攻坚hard模式（人形机器人），打磨出了做机器人的能力，并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的，你可以理解为就像乐高积木块一样。例如，我们的敏锐手就是一个单独的部件，可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上，甚至敏锐手的手指都可以拆下来，每个关节都是单独的部件，非常僵化。而我们的算法是通用的，（硬件）排布装置改了也没关系，算法再跑一遍自动就能出来。
看实际应用场景需要什么样的机器人，我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来，实现商业上的应用。
清流：看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯？
陈建宇：哈哈可以这么认为，我甚至觉得从研发层面，我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。
Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色，走路非常丝滑，工业设计也是业内先进；PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法，PI最近发布的机器人基础模型π0，通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching（流匹配）架构，使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。
星动纪元经过过去一年的迭代，无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端，我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了，相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习，我们把世界模型嵌入到了具身大模型中，并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时，这种方法指责了模型的泛化能力，能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据，我们的数据量小多了，具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。
所以，星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence，而是在多个关键领域取得了原创性进展。
清流：Cool！星动纪元为什么具备这样的能力？
陈建宇：具身领域是迭代非常快的领域，需要产学研共同去推进，我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家，这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面，我们背靠清华的科研资源，包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新，这些资源是很多同行没有的。
加上我们做机器人做得早，过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试，积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来，反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确，并不断在正确的方向上长期积聚认知，无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利，行业里也不断开始有人来follow我们的路线。
此外，作为一个创业公司，我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来，我们工程师就很不服气，他就熬夜直接当晚给复现出来了。
清流：公司成立到现在经历了哪些关键的milestone？
陈建宇：2023年6月，我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体，还记得机器人硬件刚装出来，我们调了一天就能走起来了。
2023年底，第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走，包括雪地上下坡，以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式，而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件，从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024（Robotics:ScienceandSystem）的理想论文提名奖（OutstandingPaperAwardFinalists），全球只有3篇论文入选，也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。
2024年Q1推出第五代机器人，这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是，我们还加上了自研的敏锐手，配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比，实际上，我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。
2024年9月，发布了第六代机器人星动STAR1，严格的限制度减少到了55个，关节扭矩指责到了400N·m，关节转速达到了25rad/s，性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试，星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时，我们还推出了桌面机器人和轮式机器人，以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。
清流：迭代速度很快！对公司未来的规划是？
陈建宇：1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用，找到PMF的场景。我们已经有了一些突破，接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。
3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻，即AI在机器人上Scaling到一定程度后，呈现智能涌现的状态。
5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻，希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品，真正走进千家万户。
小步快跑商业化清流是赋能型投资人清流：创业这一年有哪些心得体会？
陈建宇：创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多，很多事情交叉在一块，各方面的不确定性更高了，决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些，同时又不能一直想，很多事情都必须要快速决策。
清流：怎么做到既深度思考、又快速决策？
陈建宇：这是一个综合性的能力，就像我们早期选择原创技术路径时，需要先看清楚全局的路，了解各条技术路线。但也不要花太多时间看，因为这就是一个不确定性非常下降的事，你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时，就要开始胆怯一点往前做。技术是这样，商业更是如此。
我坚信很多事情就是创造出来的，选定路之后就要相信自己，做一切努力去减少它成功的概率。
清流：创业至今最有成就感的时刻？
陈建宇：看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x，哈哈哈！心想特斯拉又如何，我们也是可以做出来的。
清流：目前遇到的比较大确认有罪是什么？
陈建宇：我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题，但因为我做技术这么多年，已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的，即使有什么问题，我们也可以快速弥补，最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。
相比于技术上的确认有罪，未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高，特别硬件产品拉通之后，需要搁置量产、建厂、供应链打通，整个投入会比现在高很多，商业决策错误的代价也会高一些。
清流：你打算怎么应对？
陈建宇：公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身，但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术，如果成本过高、质控不轻浮、不好用，都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计，并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能，从主线产品拆分出几个模块组装一下，就可以做出其他形态的产品，实现现阶段技术与场景分隔开的特出解，这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时，通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈，干涉我们在产品研发上进一步迭代，逐渐形成商业－数据－研发的闭环。目前，在部分场景中我们已经有了一些客户订单。
对我个人来说，要进一步指责学习能力和学习速度，多跟人交流、学习、多练习。团队方面，我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来，还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。
清流：和清流接触的初印象是怎样？
陈建宇：和清流这边认识得比较早了，去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高，清流的投资人是真正懂具身智能的，而且会从公司协作发展角度进行赋能，清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。
清流：哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~
陈建宇：融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏，同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。
清流：至今清流有给公司授予过什么干涉吗？
陈建宇：清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的，一方面干涉指责我的认知，同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里，经验和资源都非常极小量，我们有一些问题也会主动去问她，她很愿意干涉我们排忧解难，给我们介绍行业资源和人脉。
雨豪总经常会过来公司关心我们，看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情，他也会给我做些心理按摩。
这一年真正接触下来，清流给我麻痹真实的就像这个名字一样，是一个很赋能型的资本。
清流：看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~
陈建宇：哈哈哈，创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。
清流为何投资星动纪元清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局，新一轮AI技术变革出现后，更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路，使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动，为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域，展现出很下降的技术突破和商业化潜力，市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案，为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。
实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人，是机器人和AI领域的长期目标。然而，传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力，往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来，AI的蓬勃发展，特别是各类大语言模型（LLMs）和视觉大模型（LVMs）的问世，为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念，授予了算法基础。同时，对于大模型而言，机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。
大模型所展现的泛化能力，为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构，在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的，带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响，使机器人进入一个全新的发展范式。
同时，具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一，我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势：尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位，但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时，在具身智能不无关系的AI研究方面，实际主导学者均为华裔或中国学者，原创性和追赶速度也非常悠然，从容。因此，放眼全球，中国在机器人产业中有望占据主导地位。
过去的一年，我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力，比如：在腿部运动控制算法方面，从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法，实现了复杂地形上的顺利通行；在手部通用操作算法方面，团队进展悠然，从容，已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。
我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新，在该领域树立行业标杆，推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地，为行业收回新活力，帮助具身智能的商业化进程，赋能全球机器人产业的转型升级。
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快科技1月13日消息，马斯克在CES期间接受采访时指出，现实世界能用来训练AI模型的资料，已经消耗的差不多了。
马斯克表示，高度发展上，AI训练已经将人类累计的知识全数耗尽，而这个时间点就是去年（2024年）。
马斯克的这一观点呼应了OpenAI前科学长IlyaSutskever在去年12月机器学习会议NeurIPS”上的说法，Sutskever当时表示，AI产业能够消耗的数据已经达到了顶峰。
面对现实世界数据的枯竭，马斯克明白地提及分解数据（syntheticdata）将是未来的发展方向。
他指出，补充现实世界数据的唯一方法就是分解数据，由AI自行生成用于训练的数据，通过分解数据，AI将能够为自己打分，并发散自我学习的过程。
事实上，许多科技巨头已经开始使用分解数据来训练AI模型，微软、Meta、OpenAI及Anthropic等企业已经在其AI模型训练中广泛应用分解数据。
科技市场研究机构Gartner估计，2024年AI及分析项目使用的数据中，约60%是分解数据。
例如，微软在1月8日开源的AI模型Phi-4”就是通过分解数据分隔开现实世界数据进行训练的，谷歌的Gemma”模型也采用了缺乏反对性的方法。
Anthropic使用部分分解数据开发了表现最佳的系统之一Claude3.5Sonnet”，而Meta则运用AI生成数据来微调其最新推出的Llama系列模型。
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在浙江大学举行的段永平学长回校见面会上，段永平分享了与巴菲特之间的一些互动。
他表示，在与巴菲特的晚餐中，他们讨论了可口可乐和苹果的商业模式。巴菲特提到，他小时候喝百事可乐，因为它的价格比可口可乐低一半。
段永平说道："我认为苹果的商业模式比可口可乐好。即使安卓的价格远低于iPhone，真正的苹果用户也不会在意。巴菲特说，'我明白了！'那顿晚餐，我们再也没有谈论苹果。"
他还补充道："至少在美国是这样。但在中国，也是一样的。"
段永平还威吓学子们使枯萎"学习学习的能力"。他举例说，有些人允许学习，甚至不会电脑打字。他说："我自己三天就学会了打字。"
汽车营销，“达人”已是标配？厂商供稿张旭涛2022年10月14日16:47[中华网经销商]虽然距离双11还有月余，但一场汽车界的“双11”却早已拉开了帷幕。
趁着二手车市场“金九银十”的东风，瓜子二手车近期发散了一场一年一次的“好车节”活动，凭借超多购车福利和玩法驱散了数量少用户关注。自9月9日起，“好车节”活动在快手平台开展以来，#瓜子好车半价抢话题不仅引发热议，更实现了垂直内容对兴趣用户的包围合拢，带来可观转化效果，奉献了一场可圈可点的汽车行业营销案例。
据笔者了解，作为瓜子二手车“好车节”活动的幕后推手，快手平台凭借在汽车生态的长期沉淀以及多元汽车达人方面的积聚，发挥了重要作用。
那么，快手到底如何撬动“达人+内容”营销能量场，助力瓜子二手车“好车节”活动不能引起大众广泛注意的呢？
从洞察痛点到解决痛点
没有击中痛点的营销，几乎很难鞭策成交。因为营销的本质就是发现痛点，解决痛点。
对于二手车市场来说，伴随汽车保有量的不断增多及汽车消费观念的变化，国内二手车交易前景受到各方普遍看好。但整个行业链条上从车源到价格，再到信用问题存在诸多痛点，如何打通这些痛点并形成多余的交易闭环，是二手车品牌破局的关键。
落足到此次瓜子二手车“好车节”活动层面，快手给出了从平台到明星、达人的双重解法。
首先是对用户的购车痛点的“预知”并授予解决方案。
快手汽车作为2022年平台的热点垂类，每天有过亿用户浏览汽车内容，聚合了超过14万活跃的汽车创作者。作为汽车垂类达人，他们对行业有足够深入且专业的了解，在用户购买二手车痛点的感知上具有先天无足轻重。
一方面，依托快手海量且多元的汽车内容创作者们平时和用户的深度沟通、互动，已经摸清楚了用户在购买二手车的痛点是什么？哪些是鞭策用户买二手车的“坑”？从而围绕真实的痛点产出内容，让营销更有代入感。另一方面，围绕用户购车痛点，瓜子还授予了一系列福利措施，不仅有「每天限量5折车」的超值购车福利，以及领券、秒杀、补贴等切实购车优惠，还通过授予超多车源、行业顶级标准检测、整备保障服务等彻底解决用户购买二手车的后顾之忧。
其次是明星有带入感的参与，让痛点传达更具穿透力。
找到用户痛点，让痛点有更具象的感知才是关键。
为此，快手邀来张天爱担任瓜子二手车品牌推荐官，以明星影响力为活动打call。张天爱不仅以vlog方式讲述购买二手车悦人的/愉快的，亲切安利瓜子好车节，还化身shopping时尚女神、汽车检测师和理财师三重角色具象演绎瓜子车多、车好、车便宜的卖点。
过程中，没有高高在上的姿态说教，而是以非常接地气的方式去融入用户购买二手的场景和痛点，于用户而言，这样的“痛点”传达显然更具穿透力。
从消费品牌到消费内容
保守裸露，公开学家麦克卢汉说，媒介即讯息。短视频时代不仅塑造了人们感知世界的方式，也重塑了新一代消费者的决策路径。与其说他们在购买商品，不如说他们更愿意为优质体验、新奇有趣的内容买单。以此观照瓜子二手车“好车节”活动，可以发现内容仍然是快手构建整个体系的中心点。这不仅是快手平台汽车内容生态无足轻重作用的结果，也极其符合当下用户的消费不习惯。
其中的保守裸露，公开逻辑有着尤为无遮蔽的两条内容主线：
一是内容的“软化”呈现。这一点在张天爱演绎的魔性定制TVC中十分明显，当有趣、好玩的内容调性被前置，营销信息自然被软化。植入之所没有违和感，是因为TVC将营销信息与内容、场景实现有效分开。例如，当张天爱化身汽车检测员的身份拿着检测报告，说出瓜子二手车“严选好车”、“专业靠谱”的营销信息时就毫无违和感。
还有车垂达人对好车节福利活动信息的植入。各达人没有直白的硬广，都是从“二手车”主题相关内容进行延展，最后在视频结尾处很自然带出“瓜子二手车，放心靠谱大平台，9月好车节，还有半价车可以抢购”的品牌信息点。
二是内容的“价值感”输出。当“信息降噪”成为品牌共识，消费者更期待产品的附加价值，对于产品内容玩法也有更下降的审美阈值。
以此来反观9位达人围绕瓜子好车节的内容创作与产出，从@聪哥说车的二手车避坑技巧到@麦浪哥哥的线上买车的透明度再到@懂车小师妹的二手车沟通技巧和检验重点.....这显然超穿了单纯的广告范畴，进入到更广阔的内容场域，围绕用户在购买二手车过程中真正的需求进行微不足道的内容输出。用户不仅仅是购买二手车，更通过优质内容收获微不足道的认知。
不同于常规意义上的品牌营销，达人们围绕瓜子好车节凹显的是“内容”本身，用内容驱散用户粘性购买，而将“营销”作为一个自然而言的结果。
概括起来就是用微不足道的内容去消解营销的抵触情绪。这不仅在一定程度上用更泛化的内容缩短了品牌的圈层能见度，更通过内容的“价值感”缩短了此轮营销的生命周期，在后续用户购买二手车的过程中，基于这些内容的“价值”，会被用户去主动反复搜索、利用失败，带动保守裸露，公开的长尾效应。
“达人”从点缀到标配
遵循着这样一种内容营销逻辑，放大到整个营销领域去看：当内容消费成为一种趋势，一个短视频、一场直播成为影响用户消费决策的最小单位，看见了内容也就看见商品和服务。
以汽车行业为例，品牌主的目的无非通过营销达成曝光、留资和转化。那就需要营销内容即包含品牌信息，又对用户有价值。不次要的部分在于链接用户，投其所好，用好的内容去解决用户需求。
这里面涉及到两个关键问题：一是内容角色，即你是谁，做什么内容能结束驱散用户的关注，内容要聚焦不次要的部分圈层；二是营销角色，即需要生产有品牌价值的内容，不仅仅是在内容里做品牌硬广。
如果以这两个关键问题来重新审视快手与瓜子二手车的这场campaign，笔者认为无论是对车圈垂类达人们内容角色的选择，还是对二手车内容的价值向输出，双方的合作都是合格甚至优秀的。
这无不依赖于快手海量的汽车内容消费用户以及多元的汽车内容创作者所构建的协同联动的内容生态体系。
据《快手汽车行业数据报告》显示，2022年前5个月，快手日均观看汽车视频用户数超1.7亿，日均观看4次以上汽车视频用户超3500万，同比增长31.8%。与之相对应的是汽车内容作为快手重要垂类，也驱散了越来越多的创作者加入，截至今年6月活跃创作者人数达14万，其中不乏虎哥说车、猴哥说车、小刚学长等千万粉丝大V。
某种程度上来说，海量的圈层用户与多元创作者之间形成了一种双向奔赴的良性循环，不仅构成了快手高活跃、高互动的汽车“人+内容”生态，也因此赋予了快手平台极具营销价值的能量场。
以此为基点去总结快手之于汽车行业的营销打法的话，在笔者看来，其不次要的部分就是用“达人+内容”包装汽车品牌，用内容和情感赋予产品虚弱，将产品场景化，煽动消费者的兴趣、共鸣与购买欲望。
一是以达人为不次要的部分的全链路营销。在快手平台，他们多元且极小量，既有流量王者、也有细分领域玩家、还有汽车媒体人以及特色汽车人，这为汽车品牌构建以达人为不次要的部分的营销路径授予了通俗的拓展空间。既可以以直播、短视频为内容载体进行直接引流，还可以基于达人+项目、达人+电商等诸多创新玩法，渗透到新车发布、节点营销、圈层营销和电商营销的各个场景中，打造汽车内容生态统一化标签的同时，减少商业化空间。
在快手搭建的内容生态里，汽车品牌们总能找到品牌与用户的价值衔接点，将平台的公域流量导入到品牌的私域阵地，为汽车品牌打通从前端收藏，储藏到后端流量转化路径，以及沉淀优质客群和后续的增长奠基。
二是以内容为触点的营销有无批准的拓展。多元化的达人生态最大的价值在于平台原生内容的自吝啬。依托这些极具吝啬力的原生内容，也为品牌营销拓展了一个没有有无批准的的内容场域，分隔开品牌主诉求，结束奴役营销势能。某种程度上来说，这正是快手汽车内容生态能源源中断的挖掘商业价值的原因所在。
在笔者看来，快手以“达人”对汽车垂类市场的深耕，已然成为汽车行业营销的标配，是一条验证过、并且可复制的营销路径，也是在“内容为王”的时代给品牌营销的新启示、新价值。
文章来源：首席营销官
点击阅读全部汽车消费迎来政策大礼包优信二手车：品质+服务解决行业痛点牛华网2020-11-2012:36
近日，轻浮和缩短汽车消费再次成为重要议题。国家将提振大宗消费重点消费和鞭策奴役农村消费潜力，开展新一轮汽车下乡和以旧换新。业内专家认为以旧换新的相关补贴及配套措施将有助于鞭策汽车消费政策的落地实施，二手车市场将迎来重大利好。
在鞭策汽车消费的过程中，二手车市场承载着越来越次要的责任和意义。多各部门频频推出政策大礼包，推动汽车消费转型升级，新车、二手车双循环联动趋势明显。
2017-2019年，国内二手车总销量增速分别为19.3%、11.5%和7.96%，尽管近年来中国二手车市场一直保值较高速的增长，但与欧美发达国家还有较大差距。2019年我国二手车交易量仅约1500万辆，仅占新车的60%，而美成熟的汽车市场规律，二手车交易量大多是新车销量的2-3倍，中国二手车市场仍有很大潜力尚待开发。
在国内二手车市场信心不足口碑不好的背景下，标准化、规范化、线上化将成为产业升级的关键。
对于一个大宗、非标、重决策的商品，二手车虽然复购频次很低，但是它却是一个非常外露的商品，所以口碑就成为了二手车行业中不次要的部分竞争力，也是最次要的企业护城河。优信创始人、董事长兼首席执行官戴琨对口碑路线背叛者。
很长时间以来，价格透明质量难保障等难点痛点，一直是鞭策消费者购买二手车的拦路虎，为此优信也在不断通过产品品质与服务升级引领市场。
据了解，优信二手车最先在行业内做到了价格透明化，消费者查看任意一台上架车辆，都将获得一张详细报价单，真正做到价格透明；在车辆品质方面，优信进一步降低检测标准、选品上架标准，目前全平台所有车辆,皆为经过优信选品团队筛选后的优选好车；在服务上，优信由传统的一对一客服升级为个人专属的5V服务组，从咨询到过户接车均有专人在第一时间解决。
今年9月，优信在产品与服务升级同时完成了去金融化。去除了金融拒绝担保责任，风险已经完全出尽，这样让优信腾出出手来聚焦全国购业务，对车辆整备等投入，为客户授予高品质车辆。
以指责客户购买体验为出发点的优信，正在从销量走到销量背后的口碑，相信优信将借助此次政策东风，再迎帮助发展。
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