会议主题：01-10 | 👉下午15:00直播｜2026CES热乎情报速递，深度解读具身智能与无人驾驶两大赛道📌特邀嘉宾：王玮滢：哈佛大学计算机博士、具身智能研究科学家、连续创业者会议时间：1月10号（周六） 14:55 - 15:56 （GMT+08）
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总结
本次会议由清华 MBA 人工智能俱乐部与通往 AGI 之路携手举办，邀请王玮滢博士分享在 CES 上关于自动驾驶和具身智能的现场感受，并与线上嘉宾就相关技术、应用和发展趋势进行交流探讨，内容如下：
- •参会人员开场与背景介绍◦开场与热身▪声音测试：会议开始前，Chelsey 和王玮滢（Wayne）进行声音测试，Chelsey 表示这是热身阶段，等待更多人员加入。▪参会背景分享：Chelsey 提到自己曾参加过 CES，当时就职于一家 AR 眼镜的独角兽公司，此次很高兴能作为清华 MBA 人工智能俱乐部一员与在 CES 现场的王玮滢交流。王玮滢则表示这是他第一次参加 CES，从学界毕业后进入商业展会，学到很多，感受到商业界逻辑与学界不同。◦王玮滢个人介绍▪教育与工作经历：王玮滢毕业于哈佛，曾从事 Robotics CS 方向研究，毕业后供职于北美的一家自动驾驶公司，主要负责 3D vision、大规模自动化建图以及 VLM 的大规模落地和推理工作。目前正在组建一个聚焦具身智能领域的初创团队。▪CES 关注重点：王玮滢在 CES 上主要关注自动驾驶和具身智能两个方面。他注意到中国的机器人和具身智能在展会上表现突出，尤其是人形机器人的发展令国外参会者震惊，国内厂商在本体成本控制上取得显著成效。
- •自动驾驶技术分析◦Waymo 与国内自动驾驶策略差异▪技术路线差异：王玮滢指出 Waymo 坚持采用高精地图路线，投入大量资金进行地图建设和维护，车辆配备 19 个摄像头和多个 Lidar，成本高昂。而国内目前主要推行无图策略，这与国内城市基础设施变化迅速、地图更新成本高有关。▪可持续性分析：对于 Waymo 技术路线的可持续性，王玮滢认为其在自动化建图和地图更新方面效率较高，通过融合 Google map 技术和高度自动化流程，降低了制图和更新成本。同时，Waymo 更换车辆供应商后，车本身的成本也在大幅下降。目前 Waymo 在旧金山和洛杉矶已实现大规模运营，解决了基本的高速问题，未来几个月内将完全开放高速能力。但后续在其他城市的推广速度仍有待观察。◦Tesla robotaxi 策略与特点▪技术路线发展：Tesla 从 2021 年从罗曼塔切换到 FSD 路线，经过三年努力，在 ICCV 上分享了相关工作，加强了在不破坏现有学习和训练策略下输出中间参数和数据产品的能力，以用于后续行动的监督。▪面临挑战：王玮滢认为 Tesla 的 robotaxi 路线仍有一段路要走。与 Waymo 相比，Tesla 从有安全员到全自动化上路的时间可能更长，且在车辆运营和维护方面面临较大挑战，如建立大规模车辆仓库、充电物流等问题，难以完全实现自动化，需要大量人力投入。
- •具身智能发展探讨
- •其他相关问题交流◦AI 在制造领域的应用▪北美叙事与实际应用：王玮滢不认同北美具身智能强调机器人通用化模型的叙事方式，认为目前还未达到这个阶段。他建议将目光聚焦在当下，利用国内供应链优势和低成本，集中精力做好垂类应用，例如在工业制造中，将复杂的模型简化为针对特定工厂应用的模型，提高效率和实用性。▪国内厂商优势与前景：他看好国内大型制造业厂商在具身智能领域的投入，这些厂商有资金实力，更注重解决实际问题，通过替代部分工种来提高生产效率，相比家庭场景等通用环境的应用更加靠谱。◦国内自动驾驶厂商发展趋势▪存活数量预测：王玮滢认为从商业规律来看，自动驾驶领域最后存活的企业不会超过三家。在美国，到 2027 年预计也不会超过三家。因为运营大规模车队的成本非常高，包括车辆损耗、维护等硬成本，不是创业团队能够承担的。▪中美市场差异：Chelsey 提出中美市场环境存在差异，国内可能头部效应更明显，商业竞争可能会导致价格战和成本竞争，资金实力较弱的企业可能会因资金流问题被淘汰。王玮滢对此表示认同。▪无需主驾驶的时间预测：对于何时乘客无需坐在主驾驶位置，王玮滢认为在 robotaxi 场景下，时间尺度约为 3 - 5 年。目前 Waymo 已经探索出一条可行的道路，FSD 也在努力尝试，一旦达到一定规模（如一个城市 1000 辆车），就证明该路线可行，后续资本会更愿意投入。◦AI 对工程师的影响与建议▪AI 辅助编程现状：王玮滢指出目前全球范围内很多工程师都在使用 AI 辅助编程，一旦使用就很难再回到手写代码的方式，因为 AI 可以快速解决很多编程问题。▪工程师核心竞争力：然而，他认为 AI 暂时无法替代工程师处理复杂问题的能力。工程师需要将抽象的问题分解为数据问题、工程设计问题、验证评估问题等，并将其转化为不同的 prompt 让 AI 生成代码，同时根据自己的理解对 AI 输出进行修改和鉴别。因此，将抽象问题转化为实际工程方案的能力是工程师短期内的核心竞争力。
- •会议后续交流意向：会议接近尾声时，郭晓萍代表线上伙伴询问是否可以继续交流，王玮滢表示愿意在后续针对擅长的主题与大家深入探讨，认为分享过程对自己也有很大的学习和成长价值。郭晓萍还提到此次会议听众多元，包括清华同学、校友、MBA 同学和 AGI 社区小伙伴，希望未来能有更多感兴趣的主题进行交流。
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待办
- [ ] 主题交流安排：与人工智能俱乐部合作，就擅长主题开展深入交流，后续再探讨更多感兴趣的主题（来自郭晓萍）
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智能章节
03:10开场
开场
07:35线上会议王玮滢介绍个人经历与团队方向
本章节中，Chelsey开场感谢出席线上会议的嘉宾、清华校友、v to AGI成员和用户，介绍邀请王玮滢做CS直击现场分享并请其简单介绍自己。王玮滢称大家可叫她Wei，她哈佛毕业后供职北美自动驾驶公司，从事3D vision等工作，现处于初创团队组建初期，团队瞄准具身智能，已有强伙伴加入，预计很快有新闻。
08:55CES关注自动驾驶与国内具身智能发展
本章节中王玮滢分享参加CES的感受，她主要关注两方面内容，一是自动驾驶，自动驾驶历经十年、两三次寒冬后，似迎来大规模落地和盈利曙光；二是具身智能，国内具身智能和人形机器人发展态势令国外参会者震惊，像宇数产品的出售价格就很令人赞叹。之后韩江翱有简短交流，Chelsey表示继续。
10:30Waymo与国内自动驾驶部署策略及成本差异
本章节中Chelsey询问王玮滢Waymo和robotaxi部署策略差异及与国内技术方案的感受。王玮滢表示Waymo依赖高精地图，建图和车辆成本高，已投入两三百亿美元且可能再融百亿，市值将达千亿。而国内推行无图策略，因城市发展快地图更新成本大，Waymo路线在国内不一定行得通。
13:14Waymo技术路线、成本及运营情况分析
本章节中Chelsey询问王玮滢对Waymo技术路线的看法及可持续性。王玮滢认为其成本可算清，Mapping machine效率高，建图流程自动化程度高，能降低制图成本；车辆成本也在下降。Waymo在旧金山运营广泛，即将完全推出高速能力，但后续在其他城市的推广速度有待观察，且与Tesla相比也受争议。
17:01自动驾驶算法对不同车型的迁移适配问题探讨
本章节中，Chelsey提出两个问题，一是自动驾驶是否需为每辆车单独调试，二是Waymo挑选合作伙伴及自动驾驶程序与车适配时的顾虑。王玮滢将问题理解为更换车配置后算法的迁移度，指出三四年前迁移难度大，因传统方法数据流程对传感器配置敏感，现在模型迁移相对更鲁棒。
18:59Tesla robotaxi策略、技术及部署成本分析
本章节中Chelsey询问robotaxi策略、技术路线及特点，王玮滢表示Tesla坚持FSD路线，近三年努力加强学习训练策略以输出参数用于监督。但从自身背景看，其距完全运营还有距离，如Waymo去掉安全员用了两到三年，且部署成本和后勤维护问题也需解决，达到Waymo规模还需时间。
22:00特斯拉数据处理方法对国内企业的启发
本章节中，Chelsey询问国内企业发展和技术路径可借鉴之处，王玮滢以特斯拉为例，指出自动驾驶数据99%无意义，关键是高效获取1%有价值的数据，采用event based方式。同时强调找出数据后要有有效的增量训练方式，还提及要考虑模型实时性、硬件性能、热效率等问题，且该理念具跨领域益处。
24:36探讨快速找有意义数据方法及相关工程特性
本章节中，Chelsey 询问快速找到有意义数据的方法和理论，王玮滢介绍英伟达今年发布的三个领域，提及 palmio 模型，该模型本质是解决长尾问题，可通过 offline triager 分类数据以获取有价值数据，还对比传统找数据方式，指出其低效。Chelsey 认为这是多产业链协同的庞大工程，还提到找有意义数据有泛化迁移特性。
28:12展会印象深刻产品：波士顿动力机器人演示
本章节主要讨论展会上令人印象深刻的产品。王玮滢认为首推波士顿动力（Boston Dynamics）的产品，其现场演示视频令人惊喜，动作流畅度和对环境的适应性佳。虽演示并非完全自动化，但感觉很棒，不过造价高昂，至少几十万美刀。Chelsey 提及通过外网关键词能搜到相关场景。
31:17AI陪伴机器人技术壁垒与应用场景探讨
本章节围绕AI轻量陪伴产品展开讨论。王玮滢认为陪伴机器人技术壁垒不高，需拼产品力，包括营销、形象、美学设计等，还要考虑输出对孩子的影响。Chelsey提及国内AI宠物案例。王玮滢预想陪伴机器人应接入个人信息网络，成为生产力、陪伴、生活共需的产品，技术上有实现可能。
36:29自动驾驶L2.99到L3跨越及视觉方案探讨
本章节主要围绕会议互动环节及自动驾驶问题展开。主持人 Chelsey 询问互动方式，最终确定大家将问题打在屏幕上由她提问。之后她挑出关于智驾从 L2.99 往 L3 跨越及识别错误解决办法的问题。王玮滢认为自动驾驶存在分歧，如是否用激光雷达，她不赞同纯视觉方案能解决所有问题，还提及 Waymo 选择激光雷达且目前走通了。
41:47国产具身智能成本优势与应用场景问题探讨
本章节围绕国产具身智能厂商在CES上的技术亮点及与国外机器人的差别展开讨论。王玮滢看好国内发展，认为国内能解决成本问题，如语数关节成本低。但她担忧应用场景，以自动驾驶为例说明场景落地难会使资本失去耐心。不过国内有国家政策支持，目前具身智能硬件将至，但灵魂尚未到达。
44:59AI 制造应聚焦垂类应用及解决实际问题
本章节主要讨论AI在制造领域的应用，Chelsey提出AI在精密制造中可能存在幻觉问题，是具身智能具体落地案例。王玮滢不认同北美具身智能强调机器人通用化的叙事，认为应先做好当下，将目光收回，集中做垂类应用，降低成本。她看好国内制造业大厂投入解决实际问题，认为比家庭场景更靠谱。
47:34国内自动驾驶厂商存活数量与免坐主驾时间探讨
本章节围绕自动驾驶的商业化问题展开讨论。Chelsey询问国内自动驾驶厂商最后会剩几家及距离不用坐主驾驶还有多远。王玮滢认为从商业规律看，自动驾驶领域最后存活不超三家，国内竞争可能会卷价格致部分企业资金流绷不住。对于不用坐主驾驶，若指robotaxi场景，可能在3 - 5年，关键是有人趟出可行之路。
50:59王玮滢谈具身智能定义及理解看法
本章节中，Chelsey 请王玮滢谈谈对具身智能的定义和理解。王玮滢表示自己比较务实，提到 embodied AI 约3年前开始火，现在又叫 physical AI。她认为没必要追求花哨概念，具身智能就是机器人，包括人形或非人形，是数字智能在现实世界中机械装置的投影，本质是多个马达组合并与世界产生联系。
52:02人形机器人工业应用场景及工程落地探讨
本章节主要探讨人形机器人的行业应用及落地问题。王玮滢认为其最先应用于工业制造业，因其场景相对固定，可将机械操作替换为移动机械臂。Chelsey 指出工业场景落地难，数据难出域、泛化难。王玮滢表示工程落地要有所取舍，不能仅靠一个模型，需多个模型协作，且要重视工程化而非只发论文。
56:29AI 时代工程师出路探讨及后续交流安排
本章节中，Chelsey提出最后一个AI泛问题，陈同学询问一线工程师若被AI全面替代的出路。王玮滢认为工程师将抽象问题转化为实际工程方案的能力AI难以取代，短期内AI无法解决该问题。之后，郭晓萍提议后续可就擅长主题再交流，大家表示认同，最后会议愉快结束。
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