李飛飛“00后”中國門徒，放棄華為“天才少年”橄欖枝，創(chuàng)業(yè)做機(jī)器人對標(biāo)馬斯克

搜狐科技《超級瓦力——對話具身智能50人》欄目第15期，對話靈初智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培。

• VLA未必是終局，但現(xiàn)階段效果最好。

• 無論合成數(shù)據(jù)還是仿真數(shù)據(jù)，都無法真正適配真實場景的復(fù)雜需求，最終還是要依賴真實數(shù)據(jù)，采集成本已做到馬斯克團(tuán)隊的1/10。

• 中美模型差距沒那么大，國內(nèi)能追上，但中國的供應(yīng)鏈和應(yīng)用場景優(yōu)勢，美國短期難趕超。

出品｜搜狐科技

作者｜鄭松毅

編輯｜楊 錦

當(dāng)多數(shù)人還將00后視為“新生代”時，這個群體已在具身智能賽道扛起大旗。出生于2001年的靈初智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳源培，正是這股年輕勢力的典型代表。

從華南理工土木調(diào)劑生跨界RoboMaster全國冠軍，從北大楊耀東門下的學(xué)術(shù)探索者到斯坦福 “AI 教母” 李飛飛的門徒，再到拒絕華為 “天才少年” 邀約、以最年輕 AI 創(chuàng)業(yè)者身份躋身福布斯榜單，陳源培的每一步都在突破邊界。

這位00后少年憑借超越年齡的行業(yè)清醒，將目光鎖定靈巧手核心技術(shù)，在這家“科學(xué)家密度最高” 的具身智能創(chuàng)企，其團(tuán)隊將真實數(shù)據(jù)采集成本降至馬斯克公司的 1/10，破解了行業(yè)數(shù)據(jù)瓶頸。公司更是劍指2026年百萬小時級全球最大靈巧手操作數(shù)據(jù)集，力求打造具身智能領(lǐng)域的 “ChatGPT”。

憑借 “學(xué)術(shù)大牛+產(chǎn)業(yè)老兵” 的跨代團(tuán)隊優(yōu)勢，靈初智能2024年成立即獲高瓴創(chuàng)投、藍(lán)馳創(chuàng)投領(lǐng)投的天使輪融資，且躋身英偉達(dá)初創(chuàng)加速計劃，與智元機(jī)器人達(dá)成深度合作。

00后創(chuàng)業(yè)如何平衡技術(shù)理想與商業(yè)落地的現(xiàn)實？親歷中美頂尖科研體系，如何看待兩國具身智能的發(fā)展差異？近日，搜狐科技與陳源培展開深度對話，解碼年輕力量背后的技術(shù)野心與產(chǎn)業(yè)思考。

以下為對話精編：

從跨專業(yè)到成為李飛飛門徒創(chuàng)業(yè)

搜狐科技：你從放棄土木工程跨界機(jī)器人，到拒絕斯坦福深造和華為 “天才少年” 橄欖枝選擇創(chuàng)業(yè)，這些選擇在你看來算不算冒險？

陳源培：回頭看其實都挺冒險的，當(dāng)時也沒有想那么多。轉(zhuǎn)過行或者專業(yè)的人都知道，重新學(xué)一個東西還是挺需要勇氣的。很多節(jié)點可以說是能力和運(yùn)氣的疊加，不能說我每次選的都是對的，很多時候也是運(yùn)氣不錯。

搜狐科技：你本科讀的是華南理工土木工程，后來是怎么加入北大楊耀東老師團(tuán)隊的？

陳源培：當(dāng)時在打RoboMaster競賽，我們戰(zhàn)隊水平還是比較強(qiáng)的。剛好看到楊老師回國任教，就主動聯(lián)系了一下，沒想到聊得很投緣。

搜狐科技：也就是說，你雖然學(xué)的是土木，但私下一直在自學(xué)機(jī)器人算法相關(guān)知識？

陳源培：對，平時上課我基本坐在最后一排寫代碼，考前兩周才會翻書備考。

搜狐科技：你曾在美國師從 “AI 教母” 李飛飛，在你眼里，她是一位怎樣的老師？

陳源培：經(jīng)驗豐富，且很有耐心。雖然在業(yè)內(nèi)已很出名，也在忙于創(chuàng)業(yè)，但仍會在教育一線給學(xué)生提供指導(dǎo)。

搜狐科技：作為福布斯榜單上的00后創(chuàng)業(yè)者，創(chuàng)業(yè)過程中是否有人因你的年齡、非博士學(xué)歷提出能力質(zhì)疑？

陳源培：會有。自我認(rèn)同感很重要，要對自己的能力和判斷有信心。

很多人拿學(xué)歷說事其實是一種偏見，我發(fā)表的論文數(shù)量并不少，對行業(yè)的認(rèn)知也不比別人差。這種刻板印象確實存在，但我覺得無所謂。

搜狐科技：作為00后創(chuàng)業(yè)者，你覺得年輕一代在具身智能領(lǐng)域的優(yōu)勢是什么？

陳源培：學(xué)習(xí)能力。在AI時代，對新事物的學(xué)習(xí)能力甚至比專業(yè)能力還要重要。哪怕是行業(yè)大佬，也需要不斷學(xué)習(xí)新知識，不然是跟不上的，AI出來后把很多東西都顛覆了。

為什么做靈巧手？

搜狐科技：為什么會選擇做靈巧手？馬斯克認(rèn)為手部是通用機(jī)器人的“終極接口”，你怎么看這個說法？

陳源培：馬斯克說的非常到位。我剛接觸靈巧手是在2022年，當(dāng)時世界上幾乎還沒有什么人做。最初的原因說出來可能出乎意料，唯一的理由就是覺得靈巧手很帥，后來發(fā)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)能在（五指）上面做一些非常靈巧的操作，就一直做下來了。

搜狐科技：有業(yè)內(nèi)人士說“讓機(jī)器人后空翻需1年，可擰好瓶蓋要10年”。你覺得做好靈巧手的挑戰(zhàn)在于什么？

陳源培：后空翻、跳舞這類動作的核心是預(yù)設(shè)軌跡的精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)，對應(yīng)的是人體小腦的功能，執(zhí)行已經(jīng)規(guī)劃好的動作，不需要復(fù)雜的環(huán)境反饋和決策。

而靈巧手的核心任務(wù)是與未知物體的交互，比如抓握雞蛋、擰瓶蓋、分揀零件，對應(yīng)的是人體大腦的功能——整合視覺、觸覺、力覺信息，進(jìn)行判斷、決策和實時調(diào)整，而不是簡單的動作執(zhí)行。

搜狐科技：所以業(yè)內(nèi)如何評判什么是好的靈巧手？看靈活度、精度還是別的？

陳源培：這是個很好的問題。從技術(shù)上說，高精度和視觸覺融合是下一代靈巧手競爭的關(guān)鍵。但這里存在一個技術(shù)悖論：增加了自由度，就要損失穩(wěn)定性；增加了精度，就要損失動態(tài)響應(yīng)特性。所以整體而言，落地好用是評判的第一標(biāo)準(zhǔn)，其他指標(biāo)可以根據(jù)實際場景需求再優(yōu)化。

VLA值得做嗎？

搜狐科技：當(dāng)前具身智能行業(yè)面臨 “數(shù)據(jù)缺口” 瓶頸，行業(yè)對合成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的應(yīng)用存在分歧，靈初智能為何堅定押注真實數(shù)據(jù)？

陳源培：終局一定還是要依賴真實數(shù)據(jù)，無論是合成數(shù)據(jù)還是仿真數(shù)據(jù)，都會在數(shù)據(jù)遷移到機(jī)器人身上時出現(xiàn)embodiment gap（具身差距）問題，無法真正適配真實場景的復(fù)雜需求。

搜狐科技：但真實數(shù)據(jù)采集成本高昂的問題怎么解？

陳源培：靈初近期發(fā)布的Psi-SynEngine，從便攜式手套硬件、到數(shù)據(jù)管線、再到跨本體遷移算法，提供整套完整方案。設(shè)備方便分揀工、快遞員等不同職業(yè)的人隨身穿戴，能在低成本情況下完成數(shù)據(jù)規(guī)模化采集，成本約為馬斯克團(tuán)隊的1/10。

搜狐科技：你們計劃明年將數(shù)據(jù)集規(guī)模擴(kuò)展到百萬小時級別，這是什么概念？達(dá)到這個規(guī)模后，對訓(xùn)練具身智能大模型會帶來什么質(zhì)的變化？

陳源培：基本可以說是全球最大的靈巧手?jǐn)?shù)據(jù)集了，然后會拿它來訓(xùn)練基礎(chǔ)模型——構(gòu)建具身智能領(lǐng)域的ChatGPT。

搜狐科技：業(yè)內(nèi)對分層架構(gòu)、VLA、世界模型的技術(shù)路線也存爭議，王興興稱 VLA 是 “傻瓜式結(jié)構(gòu)”，依賴數(shù)據(jù)而非因果邏輯，靈初為何堅持 VLA 路徑？

陳源培：VLA未必是終局，但現(xiàn)階段效果最好。現(xiàn)在整個行業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模還沒起來，談架構(gòu)都是空談。再過個三五年，有了足夠數(shù)據(jù)，才能驗證選出哪個架構(gòu)更強(qiáng)。

行業(yè)‘過熱’了嗎？

搜狐科技：國內(nèi)現(xiàn)存數(shù)十家靈巧手玩家，行業(yè)存在“過熱”（泡沫）跡象嗎？

陳源培：肯定有。新興行業(yè)初期共識分散，后期趨同扎堆，泡沫是發(fā)展必然，很正常。

搜狐科技：未來3年，行業(yè)會是“贏家通吃”，還是保持多玩家競爭格局？

陳源培：“贏家通吃”。軟硬件技術(shù)路線都會收斂，例如誰先擁有大規(guī)模的數(shù)據(jù)占據(jù)生態(tài)位，后面就會更有優(yōu)勢。

搜狐科技：機(jī)器人已“進(jìn)廠打工”，ToC家庭場景規(guī)模化落地還要多久？

陳源培：至少10年。

搜狐科技：兼具中美技術(shù)視野，你認(rèn)為中美機(jī)器人行業(yè)有技術(shù)分野嗎？誰更具優(yōu)勢？

陳源培：差異源于國情，美國主攻模型突破，中國強(qiáng)在制造與應(yīng)用。中美模型差距沒那么大，國內(nèi)能追上；但中國的供應(yīng)鏈和應(yīng)用場景優(yōu)勢，美國短期難趕超。機(jī)器人賽道拼的場景與軟硬件相耦合，中國優(yōu)勢非常大。

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