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今年机器人模型领域最重要的突破，就是模型的通用性大幅提升，开始了泛化能力的探索，与此同时，这个行业依然面临着长尾问题、数据采集、缺乏统一维护平台等挑战，这期节目我们就来聊聊，业内将如何面对这些挑战？中国和美国的机器人发展路径又有何区别？

本期节目我们邀请了中国具身智能公司自变量机器人的CTO王昊，在这期节目上线时，他们刚开源了大规模真实数据训练的端到端具身基础模型WALL-OSS；以及来自美国具身智能公司Physical Intelligence的研究员柯丽一鸣（Kay Ke），她是π₀、π₀.₅论文作者。

在节目中，嘉宾们表示目前具身智能模型已达到了GPT-2的水平，在最近2到3年将优先在半结构化场景应用，那么我们距离全场景的通用机器人又还有多远？机器人公司又该如何平衡商业化与研发的节奏？

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

王昊，自变量机器人CTO

柯丽一鸣（Kay Ke），Physical Intelligence研究员，π₀、π₀.₅论文作者

【硅谷101科技峰会】

《硅谷101》的年度科技大会又回来了，这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年，用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日，期待与各位见面，从这里驶向未来！

【你将听到】

行业突破与泛化能力

05:36 2025年关键进展：模型通用性提升，开始泛化能力探索

07:38 何为模型泛化能力：从熟悉环境到陌生环境的能力一致性

11:44 泛化核心难点：长尾问题、数据采集与缺乏标准评测体系

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