作者归档：daofm

没有方向盘的出行，走到哪一步了？ NVIDIA × 小马智行一次聊透智能驾驶

第一次坐上一辆没有司机的车，大多数人很难不紧张：它真的会看红绿灯吗？会避让突然冲出来的人吗？前面堵住了，它会像老司机一样判断、变道，还是原地发呆？但也很有意思，很多人只需要五分钟，就会从“它行不行啊”变成“好像真的比我开得稳”。

这期节目，我们从 Robotaxi（无人驾驶出租车）这个具体场景出发，聊透智能驾驶正在发生的关键变化。它不是简单的没有司机这个角色，也不是把今天车上的辅助驾驶功能一路升级到“无人驾驶”。L2、L3、L4 这些听起来像台阶的等级，背后其实是完全不同的责任边界、技术路线、计算平台和商业模式。

这也是为什么，我们会把 NVIDIA 请到这期节目里。很多人对 NVIDIA 的印象还是显卡、GPU、AI 算力，但在智能汽车和自动驾驶领域，它提供的并不只是“芯片”，而是一整套从车端计算、软件开发、模型训练、仿真测试到功能安全的底层平台。换句话说，汽车要真正能“自己跑起来”，需要一套能支撑它持续学习、验证、升级和安全运行的技术底座。

小马智行的张宁老师则从运营和商业化角度，把 Robotaxi 的另一面讲得很透：无人驾驶不是一次次简单的 demo，也不是几辆车在示范区里跑一圈就算完成。真正的 Robotaxi 要管理的是一整支车队，包括调度、充电、清洁、维修、保养、事故处理、乘客体验，以及车辆从投入运营到退役的全生命周期成本。车能开只是第一步，车队能不能规模化、安全地跑，并且算得过账，才是商业化真正的门槛。

您将在本期节目里听到：

00:00 辅助驾驶和自动驾驶到底差在哪
07:36 L2、L3、L4 的关键区别
20:19 软件平台和安全架构支撑自动驾驶落地
28:05 NVIDIA 的三台计算机是什么
36:22 Robotaxi 的商业本质
01:01:33 长尾场景、世界模型和仿真
01:09:30 从座舱 AI 到移动第三空间

本期嘉宾：

卓睿：NVIDIA 中国区软件解决方案高级总监
主要负责的领域包括辅助驾驶、机器人和智慧城市等。工作重点包括带领团队提供人工智能解决方案，帮助客户快速产品落地。
中国科学技术大学本硕毕业，硕士期间的主要研究方向为人工智能算法在机器人领域的应用，在人工智能算法和嵌入式领域有着丰富的经验。

张宁：小马智行副总裁
全面负责小马智行 L4 自动驾驶技术研发，主导推动北京、广州两地 Robotaxi 常态化运营与商业化落地，使公司成为国内首家实现 Robotaxi 常态化运营的企业。
加入小马智行前曾任职谷歌，负责 Gmail、Inbox 等十亿用户级产品的性能优化。拥有清华大学学士学位与加拿大滑铁卢大学硕士学位，为图灵奖得主姚期智院士创办的”清华学堂计算机科学实验班”（姚班）首届毕业生。

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期权这张饼，为什么越来越难吃了？

曾经，期权是互联网公司最迷人的叙事之一：公司还小，现金不多，但未来很大；你先一起扛几年，等到上市、并购、估值起飞，今天的“纸面权益”就可能变成明天的真金白银。它像一张通往未来的票，也像创业公司和员工之间的一次互相信任。

但问题是，很多人后来发现，自己拿到的不是票，而是一张解释权归公司所有的饼。

这一期，我们从最近引发争议的某互联网公司期权纠纷聊起：为什么员工明明被授予了期权，公司却能在上市前后以各种理由说“不算”？为什么一个看似个体的劳动争议，可能牵出 VIE 架构、上市主体、境内劳动合同和海外控股公司之间的复杂关系？为什么监管、法院、投资者和员工，最终都绕不开同一个问题：这家公司到底认不认自己画过的饼？

节目里，我们也把“期权”这件事拆开讲清楚。它不是股票，也不是奖金，更不是白送的钱。期权本质上是一种未来的选择权：公司承诺你在某个时间之后，可以用约定价格购买一定数量的股票或权益。它真正值钱，需要几个条件同时成立：公司得活得好，最好能上市或被并购；市场得愿意给高估值；合同和制度得被承认；最重要的是，公司不能在饼快熟的时候把桌子掀了。

从硅谷早期的期权激励，到中国互联网公司借 VIE 架构赴海外上市；从期权、RSU、限制性股票的区别，到行权、归属、期权池和回购条款里藏着的坑；从“金手铐”到“空头支票”，这期节目试图回答一个更现实的问题：当经济上行、上市窗口和公司信用都不再像过去那样稳定，期权还配不配占据你薪酬包里的重要位置？

【本期主播】

朱峰：「津津乐道播客网络」创始人，产品及技术专家。（微博：@zhufengme）
某高老师：「科技乱炖」主播，资深运维专家，互联网和 IT 行业从业20 年，现任某互联网安全公司高管。（微博：@某高老师，Blog：某高老师 – 人间观察）
高春辉：「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”，科技、互联网领域的连续创业者。（微博：@高春辉，微信公众号：老高的互联网杂谈）

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AI 不只比智商，WAIC 和 Kimi K3 透露了什么新竞争

本节目录制时，媒体尚未发出梁文峰的内部讲话，本期节目观点与其讲话内容有部分重叠，纯属巧合，不涉及任何抄袭和未注明的引用。

今年的 WAIC，看起来依然很热闹：大厂展台、算力集群、机器人表演、满场的 AI 应用和 Agent。但如果把那些“参数更大”“能力更强”“现场更酷”的热闹拨开，真正值得关注的问题反而变得更朴素了：AI 到底能不能干活？能不能稳定地干活？能不能便宜地干活？以及，谁愿意为它买单？

这一期我们从一次“云看展”聊起。去过现场的朋友纷纷倒下，没去成现场的我们，反而借着报道、观察和自己的落地实践，重新看了一遍今年 WAIC 暴露出的行业变化：大模型已经不再只是拼智商、拼榜单、拼发布会的阶段，产业正在进入一个更难也更现实的竞争场。大家开始关心的，不是“哪个模型最强”，而是“哪个模型够用、稳定、便宜、可交付”。

节目里，我们聊到机器人展区为什么依旧更像表演现场，具身智能离真正进入家庭和产业还有多远；也聊到 AI 应用创业为什么看起来门槛降低了，但真正的壁垒并没有消失。AI 可以帮你写原型、写代码、做方案，但它解决不了所有问题，尤其解决不了行业 know-how、客户在哪里、产品为什么有人买单这些最硬的商业问题。

Kimi K3 的发布，则给这期节目提供了另一个切口。我们聊了实际使用 K3 写 Agent 的体验：它不完美，慢，消耗 token 多，也不一定在所有能力上超过海外顶级模型；但它已经足够好，足够可用，并且在成本、部署、开放权重和模型选择上，把竞争的逻辑往前推了一步。

一个模型是不是 SOTA，可能没有过去那么重要了。对大量真实业务来说，能完成 80% 的工作，价格可接受，调用稳定，才是更关键的事。

这也引出了本期最核心的判断：未来 AI 的竞争，不只是模型智商的竞争，而是工程优化、成本结构、路由系统、生态选择和落地能力的竞争。顶级模型可能会越来越像“工业母机”，用来写代码、造工具、解决最难的问题；而真正嵌入产品、服务用户的，往往是更小、更便宜、更快、更适合具体场景的模型组合。

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把身体数据存起来，可能是普通人最划算的 AI 投资

这几年，AI 医疗被讲得太热，也太容易被讲偏。有人把它当成“赛博神医”，拍一张化验单就想让模型给诊断；也有人一听 AI 看病就立刻警惕，觉得这东西离真实医疗还差得很远。

但这一期我们想聊的，恰恰不是“AI 能不能替医生看病”。

真正值得讨论的问题是：如果 AI 不负责下诊断、不替医生开处方，而是帮你长期看住身体的变化，它会不会变成一种更现实、更有价值的健康管理工具？

本期我们请到长期从事数据、AI 与医疗相关工作的姜旭，一起从互联网医疗早年的失败聊起，聊到今天 AI 为什么可能重新打开健康管理的想象空间。过去很多慢病管理产品没能跑通，不是因为需求不存在，而是因为医生服务太贵、用户依从性太低、商业模式难闭环。可当 AI 开始具备处理长期个人数据的能力，事情可能发生变化：它未必能替你“治病”，却有机会在你还没真正生病之前，帮你发现趋势。

所以更合理的方向，也许不是“AI 医生”，而是“AI 帮医生和用户更早看见问题”。

这一期也聊到了动态血糖监测、糖前人群、慢病年轻化，以及为什么健康管理不能只靠一次体检。我们还从 AI 医疗延伸到更大的问题：当 AI 把很多标准化技能变得不再稀缺，普通人该如何重新理解职业、教育和自身价值？

姜旭在节目中分享了他的新书《第五维度》的写作初衷：这不是一本单纯讲 AI 技术的书，而更像是一封写给孩子、也写给普通人的 AI 时代生存指南。它提醒我们，未来真正重要的可能不是成为更标准的人，而是找到自己那些不容易被平均化、不容易被模型覆盖的部分。

【相关链接】

《第五维度》购书链接： https://r.daofm.cn/xdfsv

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姜迅：前阿里数据仓库技术负责人，云从科技前副总裁，长期从事数据、AI 与医疗相关工作，拥有二十多年数据领域经验。

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OPC 的真正难题，是 AI 还没学会替你把东西卖出去

如果说今年最适合被包装成“新机会”的词，OPC 一定榜上有名。

一个人，一台电脑，再加上一堆 AI 工具，理论上就能拥有产品、运营、营销、客服、财务，甚至一个虚拟团队。听起来很迷人，尤其在就业压力、AI 热潮、各地园区补贴和“出海赚钱”叙事叠在一起的时候，OPC 几乎像是一个时代给普通人的创业快捷键。

但问题也在这里：快捷键是真的存在，还是只是把你更快地带到下一个坑里？

这不是一期劝所有人别创业的节目。恰恰相反，它更像是在给热闹降温：如果你已经在一个领域里很强，AI 确实可能帮你变得更快、更轻、更高效；但如果你只是因为 AI 看起来什么都会，就想跨进一个自己完全不懂的行业，那它给你的可能不是能力，而是信心过剩。

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把 AI 吹成核武器的人，亲手拉下了新冷战铁幕

这期节目从一个很现实的尴尬开始：WWDC 上苹果讲了很多 AI 新功能，但中国用户能用到的寥寥无几。技术发布会明明是全球直播，真正落到产品里，却越来越像一张分区地图。这个区能用，那个区不能用；这个模型开放，那个模型又被关掉。过去我们习惯了“软件一上线，全世界一起更新”的互联网想象，现在它正在被监管、出口管制、商业利益和地缘竞争重新切开。

更戏剧性的，是 Anthropic 高阶模型的风波。一个被反复强调“能力太强”“风险太高”的模型，在短暂开放后迅速触发出口管制。问题是，当一家 AI 公司不断把自己的模型比作核武器，政府真的把它当成核武器来管，好像也很难说完全意外。于是，模型厂商、云服务商、美国政府、海外用户、开源社区，被一起卷进了一场荒诞又真实的新冷战预演。

这一期我们聊的不是宏大叙事里的“冷战复刻”，而是 AI 时代更难处理的新问题：如果被管制的不是芯片、导弹、机器，而是一段可以通过 API 调用、可以被复制、可以被开源替代的能力，传统的贸易禁运还管用吗？当技术已经变成信息流动的一部分，想要重新竖起铁幕，最后会不会先挡住自己的商业模式？

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我们把 AI 塞进花店后，才知道AI落地有多脏

这期节目从一段让人血压升高的外卖平台提示音开始。

“咨询已超过一分钟未回复，为保证您的店铺权益，请尽快回复。”如果你是一个普通用户，这可能只是手机里一闪而过的提示；但如果你真的开了一家花店，它就会变成一种新的闹钟，一天响无数次，逼着你从早六点支棱到晚十点。

过去几年，大家聊 AI 落地，常常聊模型、Agent、工作流、效率革命，听起来都很干净。但当我们真的把 AI 放进一家线下花店，才发现所谓“落地”不是把一个炫酷功能接进业务，而是先被现实按在地上摩擦一遍：花艺师不看电脑、店员不愿盘点、外卖平台不开放数据、客户要看替换后的效果图、老板被一分钟响应考核追着跑。

于是这期节目不是一次关于 AI 的宏大论道，而是一场很具体、很狼狈，也很有价值的实践复盘。我们聊了为什么花店不是一个“降低损耗”就能解决的生鲜生意，为什么 AI 生成花束图片看似简单实际很难，为什么线下行业最难的地方常常不是技术，而是人、平台、流程和那些没人愿意做但每天都要做的脏活。

你会听到一个很反直觉的判断：AI 真正能落地的地方，往往不是老板最先想象出来的地方，而是在你亲自开店、亲自接单、亲自被平台规则折磨之后，才会从一堆琐碎细节里冒出来。

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当华为抛出韬定律，我们该信它到哪一步？

当一个芯片概念突然冲出技术圈，开始在朋友圈、公众号和群聊里被反复转发，它往往已经不只是一个技术概念了。

这期我们聊的，就是最近被热议的“韬定律”。它被放在“后摩尔时代”的语境里，被解释为华为试图绕开传统制程竞赛、通过 3D 堆叠和“逻辑折叠”来提升芯片性能的一套新思路。听起来很振奋：摩尔定律走到物理边界之后，难道真有一条新的路，可以让算力继续往前走？

但问题也正在这里。一个新概念从工程方向变成“定律”，中间隔着很多东西：可验证的指标、持续兑现的时间表、行业共识，以及它能否让别人不得不跟随。华为提出“韬定律”，当然不只是给外界看的技术宣言，它也像是一种内部动员方式，一套让组织、资源和工程目标重新对齐的语言。

所以这一期，我们没有急着“赢了”，也没有急着“打假”。而是在刚从松山湖学习回来的某高老师的引导下，试着把这件事拆开：韬到底是什么，为什么芯片要从“摊大饼”走向“叠起来”，它和摩尔定律的差别在哪里，华为为什么需要这样一种叙事，以及我们作为旁观者到底该信它到哪一步。

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AI 会写代码了，为什么你还是做不出产品？

AI 会写代码，这件事现在已经没什么悬念了。真正有悬念的是，为什么大家一边感叹“门槛被打平了”，一边又很快发现，离“做出一个真的能用的产品”还是差着一大截。

这期节目，我们聊的不是那种“AI 很厉害”“未来已来”的泛泛结论，而是更具体也更扎心的现实经验：当你真的开始把 AI 当程序员用，它到底在哪些地方特别好用，哪些地方又会让人迅速翻车。有人拿它补上了过去“就差个程序员”的项目，把一直想做却没空做的系统真正落了地；也有人很快意识到，AI 能帮你写代码，不等于它能自动替你想明白需求、补齐边界、处理架构、承担产品上线后的后果。

节目里几位嘉宾从自己的实战经验出发，聊到了一个很关键的判断：AI 编程真正放大的，往往不是“写代码的能力”，而是你对需求、流程、测试和产品化的理解。你越知道自己要什么，越会拆问题、给约束、做验证，AI 越像一个高效、听话、还能顺手补文档和测试的工程师；但如果你对产品逻辑、使用场景、工程边界本来就没谱，那 AI 往往只会更快地把问题做出来。

这也是为什么“能写出一个 demo”和“能做出一个产品”之间，依然隔着很长的路。自己用的小工具，也许出点问题无伤大雅；可一旦要给别人用、要长期维护、要考虑协作、成本、稳定性和各种边界条件，事情就完全不是“给 AI 一段提示词”那么简单了。

如果你也在好奇，普通人到底该怎么用 AI 写代码，怎样才不至于掉进“虾式编程”的坑里，这期会给你很多很具体的启发。它不贩卖神话，也不刻意泼冷水，只是把当下最真实的一线经验摊开来讲清楚。

【节目里提及的产品】

声湃·Notes https://notes.wav.pub

某高老师的新产品：https://r.daofm.cn/mougaoauv

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张乐：津津乐道播客主播，连续创业未果的老程序员。
王大夫：硬件工程师，数码爱好者，伪电工，刷一切可刷之 firmware！喜欢跟儿子一起玩玩具！

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从QQ会员到豆包包月，中国人为什么总觉得软件该免费

豆包可能收费这件事，最近在中文互联网掀起了一波熟悉的讨论：

“AI 不应该免费吗？”
“广告不够养活吗？”
“一个聊天工具凭什么收钱？”

很多人的第一反应，不是“值不值”，而是“为什么还要付费”。

但如果把时间线拉长一点，你会发现，中国互联网用户对“软件应该免费”这件事，其实是被过去二十年的产品逻辑训练出来的。
从 QQ 会员、视频网站，到网盘、音乐平台，再到今天的 AI 工具，我们习惯了一种模式：

基础功能免费
增值服务收费
广告补贴一切
用户规模比盈利更重要

可 AI 的成本结构，和过去的互联网产品完全不是一回事。

这期节目，我们就从豆包可能收费这件事聊起，看看：

为什么中国用户天然抗拒 AI 订阅制
为什么 ChatGPT 能收 20 美元，而国产 AI 一收费就挨骂
AI 产品到底是在卖“工具”，还是在卖“陪伴”
免费互联网时代，可能真的要结束了

听友福利

本期将从评论区抽取十个优秀留言，送出某高老师开发的AUV或你的书房折扣码或免费使用机会。

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