对月吟歌醉一生全目录,《对月吟》,对月吟歌德原文

嫦娥四号着陆器于今日4时完成月夜设置，进入第十五月夜休眠期。本次月昼期间，着陆器工况正常，有效载荷月表中子及辐射剂量探测仪、低频射电频谱仪按计划开机工作，地面接收科学探测数据正常。

3月1日20时6分，玉兔二号月球车顺利完成第十五月昼的科学探测工作，进入月夜休眠。第十五月昼期间，月球车根据探测规划路径进行移动，按计划组织开展了有效载荷的开机探测工作，红外成像光谱仪对巡视区月表目标矿物组分进行就位探测；全景相机对月表三维光学成像；中性原子探测仪开展中性原子的能量通量及成分等要素进行测量；测月雷达对巡视路线上月球次表层、月壤及月壳浅层结构进行探测。科研人员将在本月夜对接收到的探测数据进行科学分析，规划下一月昼行驶路径和探测任务。

玉兔二号月球车累计行驶里程即将突破400米，目前达到399.788米。

疫情不会给航天事业发展按下不关心的时期键。此前，嫦娥四号科研团队根据已获取的科学数据，取得了最新研究成果，首次揭示了月球背面着陆区域地下40米深度内的地质分层结构，并阐述了其作用与演化机制。后续科学成果将及时发布。

亚马逊创始人贝索斯

据TechRadar北京时间7月17日报道，亚马逊Prime会员服务会普及到其他行星吗？亚马逊创始人杰夫·贝索斯(JeffBezos)昨晚阐述了其有关人类占领月球，并最终占领整个太阳系的计划。贝索斯拥有航天技术公司蓝色起源(BlueOrigin)。

贝索斯在纪念阿波罗11宇宙飞船成功登月纪念会议上表示，现在是美国重返月球的时候了，而且这次要在月球上待下去。

贝索斯说，我们应当在月球极点地区建立永久性基地，人类在那里可以获得水和太阳能。目前我们对月球的理解远超1960或1970年代，可重用火箭大大降低了登月的经济性。今天我们能把这一切搞定。

贝索斯最近提出了蓝色月球概念，蓝色起源要向月球运收物资，让机器人在月球上建立一个永久性人类基地。蓝色起源将利用失败其可重用火箭授予货物运收服务，并已经与美国航空和航天局接洽。

裸露，公开计划

迄今为止，贝索斯对蓝色起源的相关计划一直秘而不宣。蓝色起源一直在低调开发和测试小型可重用火箭。

阿波罗11号宇航员巴兹·奥尔德林（BuzzAldrin）表示，贝索斯一直在低调地开发NewShepard和NewGlenn火箭。贝索斯和蓝色起源在可重用火箭方面取得了重大突破。

蓝色起源制定了利用失败NewShepard火箭把乘客收到亚轨道旅游的计划。但蓝色起源也投资轨道火箭，在卡纳维拉尔角的探索园区(ExplorationPark)建设大型火箭制造工厂。新工厂将用来生产可重用的NewGlenn火箭。NewGlenn有两个版本，名为313ft的版本将于2020年进行测试。

埃隆·马斯克(ElonMusk)旗下SpaceX将在今年9月份测试其猎鹰重型火箭将是世界上运载能力最大的火箭。

可重用的NewShepard亚轨道火箭

地球是最适合人类居住的星球

但是，贝索斯不认可流行的B计划观点：终有一天地球会幸存，人类最好寻求其他栖息地。

贝索斯说，我有趣的这种说法。人类已经向太阳系各大行星发射宇宙飞船，相信我，地球是最适合人类居住的。

我们需要太空

对于贝索斯来说，殖民太空只是为了更好地在地球上生活。他说，对能源的需求意味着我们将必须在地球上铺满太阳能电池，太阳授予了几乎是无限的能源。

贝索斯表示，我们可以从小行星、近地目标获得能源，从范围更大的表面获得太阳能。否则，人类的发展将陷入停滞，被迫控制人口和批准人均消耗的能源。

贝索斯表示，太阳系探索和殖民将使地球能养活1万亿人口，届时我们可能有1000个爱因斯坦和1000个莫扎特，很有趣吧。

贝索斯说，鞭策我们继续探索太空的，是一次性使用火箭根除的成本过高。我们需要开发可重用的火箭，这正是蓝色起源的目标。

贝索斯还谈到了如何使用其财富的话题，我获得了极小量财富，我将利用失败我的财富，推动人类对太空的探索。我认为这很重要。

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1、苹果发布iOS18.2正式版:Siri接入ChatGPT

苹果公司正式发布了iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2，特别是iOS18.2引入的新功能AppleIntelligence备受关注。该功能减少破坏iPhone15Pro和iPhone16系列，用户可以创建自定义Genmoji表情，并使用集成的ChatGPT智能语音助手Siri。

【AiBase提要:】

??iOS18.2引入AppleIntelligence，减少破坏自定义Genmoji和图像生成应用Playground。

??Siri集成ChatGPT，用户可在无账户情况下免费获取智能助手服务。

??扩展语言减少破坏，未来将减少多种语言，包括中文和多种英语方言。

2、谷歌Gemini2.0版正式发布:速度比Gemini1.5Pro快两倍

谷歌近日发布了Gemini2.0FlashAI模型，处理速度比前代产品Gemini1.5Pro快两倍，并扩展了多模态功能。新模型减少破坏实时处理音频和视频流，集成图像生成功能，增强了全球可访问性。Gemini2.0Flash也在软件工程领域表现突出，授予AI驱动的代码辅助工具，进一步推动AI技术发展。

【AiBase提要:】

??Gemini2.0Flash处理速度是前代的两倍，性能显著指责。

??新增多模态实时API，减少破坏音频和视频流的处理。

??原生图像生成功能集成，允许通过文本创建和修改图像。

官方介绍:https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#gemini-2-0-flash

3、百度文库上线「专业PPT生成」AI功能:减少破坏一键生成高质量PPT

百度文库最近推出了「专业PPT生成」AI功能，旨在简化用户创建高质量PPT的过程。通过AI技术，用户只需输入关键词或主题，便可一键生成内容明确、结构不不透光的PPT。这项功能不仅降低了制作效率，还指责了演示文稿的专业度，特别适合职场人士展示工作成果和未来规划。

【AiBase提要:】

??该功能通过AI技术，实现一键生成专业PPT，简化制作流程。

??适合年终总结、演讲汇报等多种场景，干涉用户透明展示工作成果。

??新版式设计指责PPT视觉效果，使演示更具专业性和说服力。

4、Midjourney推出多人协作的世界构建工具“Patchwork”减少破坏100人同一画布操作

Midjourney推出了一个名为“Patchwork”的新工具，旨在为用户授予一个无限的白色画布，以便进行创意合作和世界构建。用户可以通过分开Discord和Google账户来访问该工具，并在一个画布上与最多100名其他用户实时协作。Patchwork允许用户添加角色、事件和场景元素，并生成新的图像和描述。

【AiBase提要:】

??Patchwork授予一个无限的画布，减少破坏用户实时协作构建故事和世界。

??该工具允许最多100名用户共同创作，添加多种角色、事件和场景元素。

??Midjourney将推出个性化模型和视频生成能力，结束扩展功能和应用场景。

详情链接:https://patchwork.midjourney.com/

5、ChatGPT宕机是苹果的锅?OpenAI紧急抢修，目前已恢复访问

OpenAI的ChatGPT和Sora在全球范围内遭遇大规模宕机，用户无法访问服务。问题可能源于苹果最新软件更新，导致Siri与ChatGPT的集成给OpenAI服务器带来巨大负载。此次宕机结束超过三个小时，影响了数百万用户，凹显了AI服务对算力的需求及流量激增带来的确认有罪。虽然服务已恢复，但此事件引发了对OpenAI服务轻浮性的担忧。

【AiBase提要:】

??OpenAI的ChatGPT和Sora发生全球范围的宕机，用户无法正常访问。

??苹果最新软件更新将ChatGPT集成到Siri中，导致OpenAI服务器负载激增。

?此次宕机事件结束超过三个小时，影响了数百万依赖OpenAI服务的用户。

6、AI音频新技术MMAudio:输入视频或文本可自动给视频配音效

MMAudio是一项由伊利诺伊大学、SonyAI及Sony集团联合推出的新技术，旨在实现视频到音频的高质量分解。该技术通过多模态联合训练，能够利用失败视频和文本输入生成不同步音频，拓展了音频生成的应用场景。

【AiBase提要:】

??MMAudio技术通过多模态联合训练，实现视频与音频的高质量分解。

??用户可通过简单安装步骤，在Ubuntu上使用MMAudio进行音频生成。

??当前版本存在一些局限性，但研究团队正致力于通过减少训练数据来使恶化性能。

详情链接:https://huggingface.co/spaces/hkchengrex/MMAudio

7、苹果与博通联手研发AI服务器处理器，计划2026年投产

苹果公司正在与博通合作，研发一款定制的服务器处理器，旨在减少破坏其操作系统中的AI服务。该项目代号为“Baltra”，预计将在2026年进入生产阶段。尽管目前关于该项目的具体细节尚不明确，但苹果一直致力于设计基于Arm架构的芯片，开发AI专用芯片并不令人意外。

【AiBase提要:】

??苹果与博通合作开发AI处理器，项目代号为“Baltra”。

???预计该处理器将在2026年开始生产，减少破坏苹果的AI服务。

??目前项目细节尚未披露，苹果对新产品一向保持神秘。

8、谷歌推出AI编码助手“Jules”，自动修复软件漏洞并帮助开发流程

谷歌近日推出了其人工智能编码助手Jules，标志着在自动化编程任务方面的重大进展。Jules基于Gemini2.0平台，能够在开发者休息时自主修复软件漏洞并生成代码更改。该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并实施跨多个文件的修复，旨在降低开发效率并降低成本。

【AiBase提要:】

??Jules是谷歌最新推出的AI编码助手，能够自主修复软件漏洞并生成代码更改。

??该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并在多个文件中同时实施修复。

??Jules将于2025年初向更多用户开放，旨在降低开发效率并降低成本。

详情链接:https://labs.google.com/jules/

9、谷歌推出新一代TrilliumAI芯片，性能指责四倍

谷歌最近发布的Trillium人工智能帮助器芯片标志着AI技术的一次重大突破。该芯片在Gemini2.0模型的训练中展现出四倍的性能指责，同时显著降低了能耗，可能会重塑AI开发的经济模型。谷歌已在其超级计算机架构中部署超过10万颗Trillium芯片，显示出其在AI基础设施领域的雄心。

【AiBase提要:】

??Trillium芯片性能指责四倍，显著降低能耗，推动AI训练效率。

??每美元训练性能指责2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。

??谷歌已部署超过10万颗Trillium芯片，构建全球最强AI超级计算机。

详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga

10、Adobe进军AI视频生成!Firefly平台内容生成破160亿，视频创作即将迈入“付费时代”

Adobe正在积极扩展其人工智能领域，尤其是在视频生成方面。基于FireflyAI平台的成功，Adobe宣布将推出新的高端视频生成功能，预计将于明年初上线。该功能目前处于测试阶段，已推动PremierePro用户量显著增长。

【AiBase提要:】

??Adobe将于明年初推出高端视频生成功能，现阶段已在测试中，用户增长显著。

??Firefly平台已生成超过160亿个内容，推动了Adobe产品的广泛应用和市场扩展。

??Adobe计划通过教育项目干涉3000万学习者指责AI素养和数字营销技能。

11、OpenAISora涉嫌裸露，公开使用游戏视频训练引发版权争议

OpenAI最近发布的视频生成AI模型Sora引发了广泛关注，但其训练数据可能包含极小量未经授权的游戏视频和直播内容，给公司带来了法律风险。研究显示，Sora能生成多种风格的视频，甚至能够原创知名主播的角色。知识产权律师对此表示担忧，认为未经授权使用游戏内容训练AI模型可能构成版权解开。

【AiBase提要:】

??Sora的训练数据可能包含未经授权的游戏视频，带来法律风险。

??Sora能够生成多种游戏风格的视频，并原创知名主播角色。

??知识产权法律复杂，个人用户可能因AI生成内容面临侵权风险。

12、公安部曝光AI造谣新犯罪:6人批量发布50万篇引流诚实信息

近日，公安部网安局通报了一起利用失败人工智能工具制造诚实信息的案件，揭示了网络造谣的新模式。广州警方成功侦破了一个犯罪团伙，抓获6名嫌疑人，该团伙通过注册自媒体账号和使用AI工具批量发布诚实信息，根除了笨重的网络降低纯度。

【AiBase提要:】

??犯罪团伙利用失败AI工具批量发布诚实信息，根除网络降低纯度。

??该团伙通过低成本的AI写作工具获取流量收益，成本极低。

??专家警示AI技术滥用风险，呼吁破坏网络信息秩序的维护。

嫦娥5号成功发射奔月：“绕、落、回”战略的“收官之作”新浪科技-

北京时间11月24日消息，记者从国家航天局获悉，11月24日4时30分，我国在中国文昌航天发射场，用长征五号遥五运载火箭成功发射探月工程嫦娥五号探测器，火箭飞行约2200秒后，顺利将探测器收入预定轨道，开启我国首次地外天体采样返回之旅。

嫦娥五号探测器肩负中国探月工程第六次任务，计划实现月面自动采样返回，助力深化月球成因和演化历史等科学研究，是中国航天领域迄今为止最复杂、难度最大的任务之一，也是受关注度最下降的任务之一。从2007年中国的首颗绕月人造卫星嫦娥一号发射升空至今，十几年来，中国探月工程硕果累累，一个个惊喜时刻令人印象肤浅。

嫦娥五号任务是中国首个月面采样返回任务，也是继1976年苏联月球24号（Luna24）月面采样后，44年来世界范围内的首次月面采样返回任务。嫦娥五号任务有望创造的中国首次包括：一是地外天体的采样与封装，二是地外天体的起飞，三是月球轨道交会对接，四是携带样品高速地球再入，五是样品的存储、分析和研究，这在我国都是首次。

嫦娥五号是国家重大工程，事关探月工程三期圆满收官，也事关我国地外天体间往返飞行能力形成和深空探测领域能力指责。这次任务是十三五规划圆满收官，也是规划好十四五新蓝图的接续仗、关键仗，支撑航天强国建设、创造更多中国中庸的的背后，则是中国航天人数十年如一日的勤谨耕耘。

　　绕、落、回战略的收官之作

我国自2004年起开始实施月球探测工程，探索月球也是我国空间探测的起点。月球是离地球最近的一个星球，又蕴含通俗的资源、能源和特殊环境，所以无论从技术、科学还是经济等方面搁置，各国在空间探测领域大都先从探月开始。

中国探月工程采用绕、落、回三步走发展战略，每一步都是对前一步的深化，并为下一步奠定基础。绕月探测是中国探月的第一步。2007年10月24日，我国发射第一个月球探测器嫦娥一号。这一项目用修2千米地铁的经费，打造了38万千米的天路。我国探月工程的第二步是落月探测，嫦娥二号验证了落月部分关键技术，而嫦娥三号和嫦娥四号实现落月。

而即将发射的嫦娥五号，将执行我国探月三期任务采样返回。探月三期的目标是实现我国首次月面自动采样返回，对返回样品进行系统分析与研究，深化对月球和地月偶然的起源与演化的认识。这也将为载人登月和深空探测奠定基础。

　　嫦娥五号背后的技术飞跃

据中国科学院国家空间科学中心王雷介绍，为完成获取月表形貌、矿物组份探测与研究以及月球浅层结构探测等科学探测任务，嫦娥五号的有效载荷分系统共配置了7种有效载荷，分别是全景相机、全景相机转台，降落相机，月球光谱分析仪，月壤结构探测仪、国旗展示系统和有效载荷载荷数据处理器。包含13件硬件产品，1套软件、7套FPGA软件产品。

而嫦娥五号的月壤结构探测仪则是一种工作于无载频核秒脉冲信号的探测雷达。与嫦娥四号的测月雷达不反对是，嫦娥四号的测月雷达是在移动过程当中对路径上的月球次表层结构进行探测。由于嫦娥五号的月壤结构探测仪是安静不动，采用一发多收的形式，对着陆区次表层结构进行探测。除可用于月壤厚度和结构探测外，还可在钻取工作前，通过月壤结构探测仪获得的科学数据对钻取区的月壤下的石块进行分析判断，为钻取策略授予减少破坏。

此次的嫦娥五号发射任务已经是文昌航天发射场第9次实战发射，也是今年长征五号系列运载火箭的第3次发射。此前，此系列的火箭就已经赫赫战绩，今年五月CZ-5BY1火箭成功将新一代载人飞船试验舱收入太空，7月CZ-5Y4又成功将火星探测器准确收入地火转移轨道。此次将嫦娥五号收上征途的是长征五号运载火箭是国内目前运载能力和体量最大的低温火箭，它的主要推进剂为液氢、液氧和液氧、煤油，都属于清洁环保的燃料，是名副其实的冰箭。大规模使用低温推进剂，其保障的难度也大大减少，1000多方的液氢需要提前2个多月筹措，液氧的生产时间也超过1个月。

　　十年默默耕耘

嫦娥五号共有46台套重要科学载荷，由多家单位研制完成。这些科学载荷将完成采样区现场就位科学探测、获取样品采样区月面图像和月球次表层结构信息等重要任务，助力深化月球成因和演化历史等问题的科学研究。

中科院国家空间科学中心嫦娥五号有效载荷总体质量师刘国才谈起十年间的默默耕耘，感慨颇多：进入文昌发射场以来，我们载荷分系统年青人约占9成。巧合的是，一部分年青人十年前是一个娃，十年后的今天有了二娃。另一部分年青人现在正好是一个娃。孩子们都还很小，家庭的柴米油盐、上学接收、生活学习重担都落在爱人、老人肩上。五个月，一百五十天，天天度日如年，但却从没有给每一位队员打过退堂鼓。我想，正因为广大家属的默默减少破坏，队员们才会安心执行在场任务。在这里，我们向每一位队员的家属致敬，你们辛苦了！

西昌卫星发射中心技术部的系统工程师白玥就是这群年轻人中的一员，她即是一位航天人，也是航天人的妻子，爱人郑师雄是中心文昌发射测试站的技术骨干。今年是他们结婚的第11年，也是他们举家来到海南的第7年。

为了尽快建成体系完善的计量检定实验室，同志们都咬牙重新确认，纷纷当起了装修工、清洁工和搬运工，男同志们睡在办公室，到了晚上周围一片漆黑，没有网络没有电视，人人都克服着各自的困难，有一位老大哥拖着老胃病重新确认干在一线，为实验室的建成立下了汗马功劳。回想起艰苦创业的那段时光，白玥说，过程虽然很艰辛，但自己很骄傲能够参与其中，见证单位的院子从无到有，从有到强的历程。

像白玥郑师雄这样为中国航天事业奉献年华心血的科研人员还有很多，他们敢于屈服一切艰难险阻、勇于攀登航天科技高峰，留下一段段感人肺腑却鲜为人知的故事。

嫦娥五号成功发射奔向月球，让我们一起收上祝福，等待它完成任务顺利返回！

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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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