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What's Next｜科技早知道
声动活泼
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通用 AI 助手走向大众，垂直 Agent 的机遇藏在哪里？｜对话小影科技韩晟 S10E35
Episode 20240450
Monday, November 9, 2026 • Duration 38:04
最近，Personal Agent 开始成为 AI 行业的新热点。它们能够理解用户的个人习惯和需求，连接不同工具，甚至主动替用户处理购物、生活服务和工作中的复杂任务。但当一个通用 Agent 遇到专业任务时，是否什么都能做好？未来的通用 Agent 和垂直领域的专业 Agent，又会如何分工与协作？
视频创作就是一个很有代表性的场景。从过去需要用户自己操作剪辑工具，到今天只需告诉 AI 想要什么，Agent 就可以理解需求、选择素材、组织内容，甚至像一个专业导演一样完成整条视频的创作。这背后也意味着，AI 正在尝试把过去只有专业团队才能提供的创作能力，交付给普通用户。
本期节目，我们邀请小影科技
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
韩晟 Sam，小影科技创始人兼 CEO
主要话题
[00:00] 从通用 Agent 到垂直 Agent，创业机会在哪里？
从 Muse 等通用 Agent 的实际使用体验出发，聊聊 Agent 自主完成任务、交付结果的能力，以及垂直领域的 AI 应用如何找到自己的位置。
[04:29] 从使用工具到交付结果，视频创作 Agent 需要做什么？
[06:40] AI Coding 降低开发门槛之后，什么样的应用还有机会？
[08:40] 视频创作只是手段，用户真正需要的是什么？
对普通用户和小商户来说，视频往往只是实现某个目标的手段。专业客户通常能够清楚描述自己的需求，而大众用户的表达更加模糊，Agent 需要进一步理解视频背后的目的和评价标准。
[10:25] 如何让 AI 具备专业导演的判断力？
小影科技尝试把行业专家的经验沉淀为产品能力，通过了解商户背景、主动提问和专业方案匹配，让不懂视频创作的用户也能获得接近专业团队的服务。
[12:09] 通用 Agent 与垂直 Agent，未来如何分工？
[16:20] 面向大众用户具体场景的视频 Agent，为什么要自研模型？
[20:10] 一句话生成视频，为什么没有想象中那么好用？
[23:02] AI 创业，机会一定属于最热门的赛道吗？
[26:04] 垂直 Agent 的机会，可能藏在线上线下结合的复杂服务里
当一个业务涉及复杂的人机交互、多步骤流程，以及线上线下的协同交付时，通用 Agent 未必能够提供完整体验，这也给垂直 Agent 留出了空间。
[27:13] AI 产品出海，本地化远不只是翻译语言
[31:27] 一个关于 AI 视频创作的非共识：人人都能成为生活导演
[35:59] 给 AI 出海创业者的两个建议
第一，找到自己的长处，把过去积累的能力进一步放大；第二，深入理解用户和客户的真实需求，不要只盯着热门赛道，而要在自己熟悉的领域里找到机会。
幕后制作
监制：Diane
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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Special Guest: 韩晟 Sam.
Read more Collapse Anthropic冲刺IPO：2万亿美元估值贵不贵？拆解Claude的增长、成本与竞争｜S10E34
Episode 20240449
Friday, October 30, 2026 • Duration 01:02:15
一家成立只有五年的公司，能否撑起2万亿美元的估值预期？2026年10月26日，Claude背后的公司Anthropic公开了IPO招股书。2026年上半年，它的收入接近163亿美元，约为上年同期的14倍；截至9月底，净收入留存率达到约900%。这些数字让外界看到了AI需求的增长，也带来了新的问题：客户会一直增加使用量吗？模型领先能维持多久？如果收入增长放缓，提前锁定的算力成本又该如何消化？
本期，「科技早知道」主播丁教邀请「涉市未深」主播九州Aaron和「苔藓之火」主播Raymond，从二级市场投资人的视角，一起拆解Anthropic的增长、成本与竞争。我们聊到了为什么选择现在上市、如何理解万亿美元估值、Coding之外的商业机会，以及中国开源模型在全球市场的位置。两位嘉宾总体看好Anthropic，但对模型迭代、技术差距和买入时点有不同判断：当真实需求与高预期同时存在，我们该如何理解这门生意的机会与风险？
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
Aaron，周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「 涉市未深 」 主播，「不止金钱 」主播，
Raymond Huang，科技投资人、「苔藓之火」 主播
主要话题
[02:32] 现金充裕，Anthropic为什么还要赶着上市？
[08:30] 大模型到底是轻资产还是重资产生意？
[10:03] 1.5万亿到2万亿美元的估值，到底贵不贵？
从免费披萨到订错机票：硅谷创业者正在解决 Agent 的哪些麻烦？ | 硅谷线下活动 S10E33
Episode 20240448
Thursday, October 22, 2026 • Duration 35:30
最近几个月，像 Meta 的 Muse，OpenAI 的 Dots 这样的 Personal agent 产品大火。模型不仅越来越擅长调用工具、规划任务，也开始能够执行数百甚至上千个步骤的复杂工作。但当 AI 真正进入现实世界，问题也随之出现：订错机票怎么办？执行到一半忘记了原本的任务怎么办？如果 Agent 需要使用你的邮箱、银行卡和个人数据，我们又该如何确保它不会越权操作？这些问题背后，指向一个更深层的变化：当互联网的使用者从人类逐渐变成 AI Agent，我们今天熟悉的软件、通信、安全和支付系统，可能都需要重新设计。
上周末，「科技早知道」主播 Diane 在硅谷 Builder Odyssey 活动现场主持了一场圆桌论坛，与来自 AI Agent 基础设施领域的创业者和从业者，一起探讨 Agent 从技术演示走向大规模应用，还缺少哪些关键能力。我们聊到了长期任务的可靠性、人类与 Agent 的沟通、个人隐私与安全，以及在模型不断进步的背景下，下一代 AI 基础设施还有哪些创业机会。
本期人物
硅谷徐老师 Howie，硅谷高管、投资人、Gen 首席 AI 与创新官
Jiaao Chen，Nebius 首席 AI 工程师
Daniel Tian，Photon 联合创始人
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
时间轴
[00:00] AI Agent 订错机票，谁来承担损失？
[01:56] 圆桌讨论前瞻：AI Agent 还有哪四道关要过？
长期任务的可靠性： 模型调用工具和规划任务的能力显著进步，但当执行过程持续数天、涉及上千个步骤时，Agent 仍可能遗忘目标、犯错，需要保存状态、纠正错误和恢复任务的能力。
人与 Agent 的沟通： 当 AI 无法确定下一步操作时，应该能够通过短信或电话及时向用户确认，而不是擅自作出可能造成损失的决定。
安全与信任： 从个人数据泄露到 AI 助理频繁骚扰商家，Agent 需要新的行为监管、安全授权和透明机制，而人类对 AI 的信任也需要逐步建立。
基础设施的创业机会： 简单的工具调用和 Prompt Engineering 可能被更强大的模型取代，但执行效率、高并发处理和垂直行业模型适配，仍然值得长期投入。
[07:45] AI Agent 越来越强，为什么还不能独立工作？
用光调控神经细胞：今年诺贝尔奖如何改变我们对情绪的理解？ | 串台「声东击西」S10E32
Episode 20240447
Friday, October 16, 2026 • Duration 01:40:39
2026 年诺贝尔生理学或医学奖将聚光灯投向了光遗传学。科学家从藻类中找到一种对光敏感的蛋白，再把它引入神经细胞，就可以通过光来控制神经元的活动。过去，我们研究大脑，更多只能观察哪些脑区在某种情绪下变得活跃，却很难判断它们究竟是情绪产生的原因，还是结果。光遗传学改变了这一局面，让科学家第一次有机会以极高的精度主动操控神经环路，探索大脑活动与情绪、行为之间的因果关系。它也为理解抑郁症、焦虑症、强迫症等精神疾病，以及寻找更精准的治疗方法，打开了新的可能。
这期节目是《声东击西》和《科技早知道》的一次串台。我们邀请到前神经外科医生、诺奖得主 Karl Deisseroth 著作《照亮破碎之心》的中文译者吴承翰，一起聊了聊， 光遗传学究竟如何改变了科学家研究大脑的方式？它距离真正治疗人类精神疾病还有多远？以及，当我们越来越有能力干预大脑时，应该如何重新理解人类的情绪、疾病与自我？
本期人物
吴承瀚，ZAP Surgical Chief Medical Officer、台北医学大学教授
徐涛， 「声东击西」主播，声动活泼联合创始人
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[04:03] 诺奖得主 Karl Deisseroth，是个怎样的人？
[11:40] 从冰锥手术到药物：精神疾病治疗的曲折历史
20 世纪的脑白质切开术曾被视为治疗精神疾病的重要突破，却因为对大脑的粗暴破坏，成为医学史上极具争议的治疗方式。
随着精神类药物的发展，医生逐渐拥有了更安全、更容易推广的治疗手段，但药物仍然无法帮助所有患者。
从经颅磁刺激到脑深部电刺激，神经调控技术正在尝试以更加精准的方式干预大脑活动，为难治性精神疾病提供新的可能。
[20:35] 我们真的知道抑郁症是怎么产生的吗？
[30:06] 用一束光控制大脑，光遗传学如何做到？
科学家从藻类中发现了能够响应光刺激的蛋白，并尝试将这种能力引入原本不具备感光能力的神经细胞。
借助病毒载体将光敏蛋白送入特定神经元，再通过植入光纤进行刺激，研究者能够以很高的时间精度控制特定神经环路的活动。
光遗传学让大脑研究从被动观察迈向主动干预，科学家可以通过打开或关闭特定神经环路，进一步验证它们与行为之间的因果关系。
[37:35] 小鼠实验里的《盗梦空间》：光遗传学可以唤醒恐惧记忆吗？
当眼镜、耳机、手机都有 AI，谁来统一你的「第二大脑」| 2026 高通骁龙峰会 S10E31
Episode 20240446
Wednesday, September 30, 2026 • Duration 40:05
几天前，2026 高通骁龙峰会在夏威夷茂宜岛开幕。高通今年整场峰会就围绕一个核心叙事： Agentic AI 的时代，手机正在从「以 App 为中心」转向「以智能体为中心」。围绕 Agentic AI 的方向，高通在芯片上一口气发了两颗的 2nm 的旗舰芯片，设备形态从手机延伸到了 眼镜、耳机、甚至 AI Pin；还和阿里、 Google等软件厂商合作了 AI 笔记本电脑 。你能感觉到，高通不只是在发一颗芯片，而是想把整个智能体时代的基础设施全部握在手里。
除了带给大家峰会现场的最新发布，我们还想跟大家聊聊三个大的话题：手机、眼镜和耳机这些新的 AI 设备给我们带来了什么？我们有了这么多的 AI 入口，手机的地位会不会改变？还有就是当我们拥有了如此之多的 AI 设备以后，谁来把我们的这些记忆统一起来，更高效地服务我们？
本期人物
王博：甲子光年 首席内容官
Ziad Asghar：高通产品管理高级副总裁（Senior Vice President, Product Management, Qualcomm）
王吉平：IDC 分析师（聚焦终端业务：PC、平板、手机、可穿戴、机器人等）
Shawn：Memories.ai 创始人，前 Meta Reality Labs
时间轴
[01:18] Agentic AI 的体验将从意图开始
[08:51] 手机会被取代吗？
[11:48] 消费者会为新的终端买单吗？
[17:39] Remember → Understand → Act：高通画出个人 AI 路线图
[25:01] 隐私放在哪？端侧和云端的分工
[27:06] 跨设备互操作标准，高通的软件生态野心
Snap 做了十年眼镜，终于等到它的时代了吗？| S10E30
Episode 20240445
Friday, September 18, 2026 • Duration 01:02:49
十年前，Snap 推出第一代 Spectacles。售价 129.99 美元、造型鲜艳、通过黄色自动售货机 Snapbot 限量销售，Evan Spiegel 甚至把它称作一个「toy」。十年后，Spectacles 变成了 SPECS，价格涨到 2195 美元，Snap 也不再满足于把一台相机戴到人脸上，而是想把它变成一台真正的空间计算机。
今年的 SPECS 重量从上一代的 226 克降到 132/136 克，FOV 提升到 51 度，并且第一次真正作为消费者产品出售。但另一面，130 多克仍然远重于普通眼镜，2195 美元的价格也注定它很难成为一件普通消费电子产品。
那么，Snap 花了十年做出的这副眼镜，究竟走到了哪里？这期节目，我们请刚刚现场体验过 SPECS 的泽霖，和长期关注 AR/XR 的开发者脑潘一起聊了聊。为什么 SPECS 明明取得了很大的工程进步，依然让人觉得离日常佩戴很远？如果我们不再要求 AR 眼镜全天候佩戴，它会不会反而变得更有用？当 AI 已经可以通过摄像头「看见」世界，人类究竟还需不需要眼前的这块屏幕？
我们也从 SPECS 出发，聊到了今天整个 XR 行业面对的一个更大的问题：当苹果、Meta 和 Snap 都选择了不同的技术路线，下一代计算平台究竟应该长什么样？
本期人物
王泽霖，「声动早咖啡」监制，本次 Snap Specs 发布活动现场体验者
脑潘，AR/XR 开发者、VR Play社区发起人
丁教Diane，「科技早知道」主播
时间轴
[02:30] 真正把 Specs 戴到脸上，是比想象中好，还是更差？
130 多克依然明显重于普通眼镜，但实际重量分布和佩戴感受比预期更好
显示和空间交互已经可以完成不少 AR demo，但软件的流畅度和完成度仍然无法与 Vision Pro 相比
从「发布会看起来怎么样」到「真正戴起来怎么样」，几个人给 Specs 打出了完全不同的分数
[05:17] 2195 美元、130 多克，这副眼镜到底是卖给谁的？
Specs 想同时覆盖娱乐、生产力、AI、开发者和企业场景，很难用一个 killer use case 定义
相比 Ray-Ban Meta 的轻量日常路线和 Vision Pro 的重度空间计算路线，Specs 试图把更多能力直接塞进眼镜
当一款产品「什么都想做」，它也可能因此卡在不同产品形态的中间
[13:12] 为什么 AR 眼镜每解决一个问题，都可能制造另一个问题？
FOV、亮度、重量、续航、算力和发热彼此牵制，真正困难的是整套系统的 trade-off
Specs 从上一代 226 克降到 132/136 克，减重约四成是明显的工程进步，但「进步很多」和「足够日常佩戴」是两个不同的问题
Optical See-Through 让人眼直接看到现实世界，现实世界本身没有显示延迟，因此虚拟物体的延迟和漂移会格外明显
[15:08] HoloLens 和 Magic Leap 都没解决的问题，Specs 为什么还要做？
AI for Science 爆发：AI 能解锁伟大的科学发现吗？ | S10E29
Episode 20240444
Wednesday, September 9, 2026 • Duration 01:08:59
2026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说，AI 是加速科研发现的终极工具。
AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢？这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐，他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO，曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型，现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径，AI 能否带来伟大的科学发现，以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。
本期人物
宋乐，GenBio AI 联合创始人兼 CTO
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[02:33] 计算机背景，为何跨界做生物？
博士期间开始用机器学习分析基因表达
家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣
[04:43] Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移
2000 年代神经网络并非主流学术路线
目前在学术界做大模型已经不太可能
聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计
[09:31] 离开学术界，投身工业界研究
[16:50] 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？
[20:53] AI for Science 的两条路线
[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了
[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？
Hassabis 卸任、Jeff Dean 离开，Google DeepMind 为什么突然大洗牌？| S10E28
Episode 20240443
Wednesday, September 2, 2026 • Duration 47:12
8 月初，谷歌发生了一场人事地震：Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO，转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家；在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开，创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前，Gemini 3 才刚刚登顶各大榜单、压过 OpenAI 与 Anthropic；如今 Gemini 3.5 Pro 从 6 月拖到 7 月再拖到现在，连续错过三个发布期限，曾经风光无限的 Gemini 似乎正在被遗忘。手握全球最顶级天才的 DeepMind，为什么一再落后？
这期节目我们请到的嘉宾事周健工，他是「未尽研究」创始人，曾任《第一财经》 CEO、《福布斯》中文版总编辑，也是《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者。我们聊了聊 Google 为什么会接二连三的人才出走，Google 在上一次的模型竞争中是如何落后和追赶的，以及到了今天 Google 还剩哪些底牌，中国的前沿开源模型又凭什么能与 Anthropic、OpenAI 正面对抗。
本期人物
周健工，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者，「未尽研究」创始人
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[00:19] 谷歌人事大地震：
哈萨比斯卸任、Jeff Dean 出走创办 Discovery Loop
AlphaGo 之父 David Silver 年初离开，继续押注强化学习
Noam Shazeer 被 OpenAI 挖角； John Jumper 转投 Anthropic
[06:35] Gemini 为什么掉队？
[13:47] Jeff Dean 为什么离开？
[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的？
[30:54] 马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌
[37:43] 谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态
硅谷「最性感」工作落地中国：一个 FDE 的「救火」日常 | S10E27
Episode 20240442
Wednesday, August 26, 2026 • Duration 30:58
2026 年，FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）被称为「硅谷最性感的工作」：过去两年，全球 FDE 岗位数量增长了几十倍，薪水也水涨船高。OpenAI、Anthropic 等公司纷纷组建自己的 AI 部署团队，帮客户解决 AI 落地的「最后一公里」。但热度之下，几乎还没有人让我们真正看到过——一个真实的 FDE，他的工作现场到底长什么样，每天都在做什么？
这期节目，我们请来了真正驻扎在一线的 AI 工程师申悦来讲述他的一线 FDE 经历。他曾做过 12 年互联网产品经理，最近两年转向 AI 落地。他跟我们讲述了他的在中国给企业客户落地 AI 的故事。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
申悦，前互联网大厂产品经理，AI 培训讲师和企业咨询顾问
时间轴
[03:36] FDE 为什么突然火了？
[06:25] 「赋能者」其实是就是乙方
[08:48] 赶去「救火」：一个陷入死循环的国企项目
[18:36] AI 落地，最难的从来不是技术
[19:48] 民企老板：AI 能不能把 6000 人砍到 3000 人 ？
[27:46] 为什么要做 FDE?
延伸阅读： 硅谷最火职位在中国：好苦，好痛，正在救火路上
雷鸟 iO AI 眼镜
雷鸟 iO AI 眼镜把全球最小的 0.1cc 光引擎藏进 34 克的复古镜框，日程、天气、消息都能抬头即看，还有录音和实时翻译功能。无论你是创作者、上班族，还是只想让生活更高效的人，它都能让你少低头看手机，把信息和灵感打理得井井有条。感兴趣的朋友，点击链接 了解更多。
想听你分享与 AI 相关的故事
还有很多正在亲历 AI 改变的人没有被看见：用 AI 提效的普通用户、正在落地 AI 项目的创业者、决定要不要上 AI 的企业管理者……我们希望把麦交给你。无论你的故事是大厂里的 AI 落地，还是小团队的一次试错，只要值得一说，都欢迎通过这份问卷
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
宇树上市震荡，机器人商业化还需要更大的想象力｜S10E26
Episode 20240441
Friday, August 21, 2026 • Duration 43:38
2026 年 8 月 19 日，机器人公司宇树科技正式登陆科创板。宇树的上市可以说是万众瞩目，所有人都期待它在二级市场的表现。宇树上市首日盘中最高触及 4400 多亿元市值，比发行价是上涨了六倍多，收盘仍有 3400 多亿元；与此同时，机器人板块指数却下跌近 8%。一家公司成为市场焦点，却没有顺势给整个板块带来上涨，这种市场表现的反差让大家非常疑惑。
这期节目请来二级市场投资人周玖洲 Aaron，从投资和商业逻辑的角度，重新拆解宇树上市以及人形机器人赛道的进展。我们一起聊了聊，宇树的千亿市值是不是成为了机器人赛道的「估值锚」，人形机器人是不是通往商业化的最优形态，以及现有的叙事之外，机器人是否还有更大的商业想象空间。
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
Aaron，周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱 」主播
主要话题
[00:01] 宇树上市是给行业定了「估值锚」吗？
[02:06] 人形机器人为什么非得像人？
[07:49] 谁在买机器人，买完还会买吗？
[10:07] 马斯克把机器人赛道带偏了吗？
[11:24] 平台价值，能不能变成股东价值？
[16:29] 存量业务之外，期权价值值多少钱？
[15:36] 模型像海鲜，领先优势只能维持几个月吗？
[21:41] 900%的净收入留存率，究竟是什么概念？
[24:23] 除了卖模型和API，Anthropic还能怎么赚钱？
[29:15] 下一个Coding会是什么？答案可能还是Coding
[30:36] 给AI花的钱，已经超过给员工的钱了吗？
[32:59] 单季度经营盈利，为什么上半年仍有巨额净亏损？
[34:33] 云厂商既是股东和渠道，又有自己的模型，会不会成为风险？
[38:46] 需求还不确定，为什么先签长期算力合同？
[42:53] 对比智谱和MiniMax，为什么不能只看增速？
[49:26] 中国开源模型的机会，只是更便宜吗？
[57:45] 看好Anthropic，是否意味着上市就应该买入？
Anthropic、Claude与Claude Code
Anthropic是公司名称；Claude是其模型家族及相关AI助手产品的名称；Claude Code则是面向编程任务的Agent工具。
IPO（Initial Public Offering）指首次公开发行股票。S-1是公司向美国证券交易委员会提交的一类证券发行注册文件，通常包含业务、财务、风险和发行信息。提交S-1不代表发行价格已经确定。
Price-to-Sales Ratio，用公司总市值或股权估值除以某一年度的收入。
ARR（Annual Recurring Revenue）通常指年度经常性收入。Anthropic披露的Run-Rate Revenue则把近期消费型和订阅型收入年化，用于描述某一时点的业务规模。年化值不等于已经实现的全年收入，也不保证下一年的收入下限。
Net Revenue Retention，比较同一客户群在两个时期带来的收入，综合体现增购、缩减使用和流失。Anthropic的口径排除Claude Pro和Max固定价格订阅；900%意味着相关客户群收入约为基期9倍。
CAPEX（Capital Expenditures）通常指购买或建设长期资产的支出，例如服务器和数据中心。长期购买云算力的合同承诺不全部等同于CAPEX；即使自有资产较少，公司仍可能承担大量未来付款义务。
部分资产或负债需要按公允价值重新计量，其变化可能计入当期损益。例如可转债负债价值上升，可能形成会计损失，却不意味着当期支付了同等现金。
GAAP是美国通用会计准则；Non-GAAP是公司在准则指标基础上作调整后披露的指标。使用调整后指标时，需要同时看它剔除了哪些项目，以及与GAAP指标的对照。
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[09:14] 什么是 Agent 的长期任务能力？
[11:15] 人人都有 AI 助理，还缺少什么？
[12:43] Agent 时代，互联网需要推倒重来吗？
长期任务的关键不仅是 Agent 能不能完成工作，更是它能否可靠地完成，以及在出错后能否恢复。
比如用户要求订一张到上海浦东机场的机票，Agent 却订到了虹桥机场。现实中的退改签可能产生费用，而目前的软件环境并不具备完善的错误恢复机制。
在长时间执行任务的过程中，Agent 还可能遗忘安全限制，意外向外部网站泄露地址、邮箱等个人信息。
[21:49] 你愿意把 Gmail 和银行账户交给 AI 吗？
[25:40] 如何让 AI Agent 值得信任？
[27:37] 模型越来越强，AI Infra 还有创业机会吗？
[31:52] 为了一张免费披萨，你会交出多少隐私？
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Special Guests: Daniel Tian and Jiaao Chen.
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科学家先标记小鼠经历恐惧时活跃的神经细胞，再利用光刺激重新激活它们，让小鼠在安全环境中也表现出恐惧反应。
光遗传学能够帮助研究者验证特定神经环路与焦虑、恐惧、抑郁样行为之间的联系，而不只是观察它们是否同时出现。
[42:43] 抑郁症不只是化学失衡，大脑还有哪些秘密？
[53:28] 人类的负面情绪在进化中可能提供了某些生存优势
我们习惯用“焦虑”概括一种情绪，但实际上呼吸急促、回避行为和主观感受可能分别由不同的神经环路调控。
面对恐惧，有的人会逃跑，有的人则会僵住不动，这些看似矛盾的反应可能对应不同的神经活动和进化形成的生存策略。
焦虑和恐惧本身并非毫无价值的负面情绪，它们在进化过程中帮助人类应对危险，真正复杂的是如何判断正常情绪与疾病之间的界限。
[01:02:00] 当人类可以操控大脑，我们还有自由意志吗
通过调控下丘脑中与进食相关的神经元，科学家能够改变小鼠的进食行为，甚至让已经吃饱的小鼠继续寻找食物。
这些实验揭示，饥饿感与进食行为并不完全依赖主观意志，而是受到大脑中特定神经环路的深刻影响。
在进食障碍等疾病的治疗中，即使通过神经调控改变了患者的行为，也不代表医生已经理解或解决了疾病背后复杂的心理与生理问题。
[01:08:05] 从实验室走向临床，还有多远的距离？
光遗传学的重要价值不只是直接操控神经元，还在于帮助科学家发现与疾病有关的神经环路，从而为新药研发和其他神经调控技术提供靶点。
在动物身上能够精准操控某个神经环路，并不意味着同样的方法可以直接用于人类，技术安全性、个体差异和大脑复杂性仍然是重大障碍。
未来精神医学可能逐渐从根据症状进行诊断和治疗，转向结合神经环路及生物学机制，对不同患者进行更加个体化的干预。
[01:22:40] 焦虑的人越来越多，我们真的更容易生病了吗？
越来越多人开始关注焦虑、抑郁和 ADHD，但诊断数量的变化也可能与公众认知提高、诊断方式变化和社会环境有关。
精神状态往往存在连续的光谱，正常与异常之间并没有绝对清晰的界限，简单的疾病标签也难以概括一个人复杂的精神世界。
《照亮破碎之心》展现了科学解释的力量，也提醒我们，即使能够测量和干预大脑活动，患者独特的感受、经历和人格仍然值得被理解和尊重。
Demo, Don’t Tell｜AI Showcase
10 月 18 日，我们想在硅谷做一场有点不一样的 AI 活动。
这一次，不是坐下来听创业者讲 AI 将如何改变世界，而是直接让他们把产品拿出来，现场 Demo 给大家看。
AI Agent 已经能帮我们完成哪些任务？AI 正在怎样改变产品的用户体验？今天的 AI 创作者又能做出怎样的影像作品？
我们会邀请一批有意思的 AI Builders 和创作者，带来：
💻 Real Product Demos — 看看 AI 产品今天究竟能做到什么。
🎤 Founder Conversations — 听听他们做产品过程中最意外的发现。
🎬 AI Film Screening — 现场观看 AI 创作者的作品。
🔵🟢 Audience Choice — 每位观众都可以参与贴纸投票，选出自己最喜欢的产品创意和 Demo。
没有复杂的评审，也不需要懂技术。只要你对 AI、新产品和未来的用户体验感兴趣，都欢迎来现场看看。
时间： 10 月 18 日（周日）2:30–6:00 PM
欢迎湾区的听友、创业者、开发者和所有对 AI 好奇的朋友！
Come see what’s actually being built.
声动活泼正在招聘全职商务运营经理、早咖啡内容实习生和社群实习生，如果你也对播客行业的内容制作感兴趣，欢迎点击招聘入口
「用声音碰撞世界」，声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。
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Special Guests: Shawn, Ziad Asghar, 王博, and 王吉平.
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Specs 的一个不同点，是 Snap 已经积累了 Lens Studio 和 AR 创作者生态，而不是从零开始寻找开发者
真正的问题不只是硬件能不能工作，而是开发者能否找到足够高频、足够有商业价值的使用场景
[29:58] 拼 Lego、装家具：如果不需要全天戴，Specs 会不会反而变得有用了？
当 AI 能识别真实物体，再把下一步操作直接叠加在物体上，空间计算开始出现手机和普通 AI 眼镜难以替代的价值
AR 眼镜未必一定要像普通眼镜一样全天候佩戴，也可能更像「阅读镜」：只有需要空间计算的时候才拿起来
一旦使用时间从 8 小时变成 20 分钟，人们对重量、续航和外形的容忍度也会发生变化
[36:10] 从 129.99 美元的玩具到 2195 美元的电脑，Snap 花了十年
2016 年第一代 Spectacles 本质上还是第一人称相机；2019 年加入第二颗摄像头，开始获得深度信息
2021 年第四代第一次加入 AR 显示，2024 年第五代推出 Snap OS，并进一步成为一套空间计算平台
十年前 Snap 想把一个好玩的相机戴到人脸上；十年以后，它想把一台完整的空间计算机戴到人脸上
从「toy」到「computer」，Specs 的能力越来越强，但它需要回答的产品问题也越来越难
[42:07] AI 需要「眼睛」，但人真的需要一块屏幕吗？
摄像头已经可以让 AI 理解用户看到的环境，因此「AI 需要视觉」并不天然意味着「用户需要 AR display」
Camera-only AI glasses、带摄像头的耳机和 AR 眼镜，代表的是不同的人机交互路线
Specs 必须证明 display + spatial computing 能创造纯摄像头设备无法提供的价值
空间指引、shared AR 和多人互动，可能是显示真正不可替代的场景
[52:21] 一副真正的大众 AR 眼镜，还要等多少年？
限制 AR 眼镜的不只是产品设计，还有电池能量密度、芯片能效、散热、光学和材料等底层技术
对眼镜而言，比峰值算力更关键的问题可能是：在人脸能够接受的重量和温度里，究竟可以持续提供多少计算能力
今天的智能眼镜可能首先让消费者习惯摄像头和 AI 出现在脸上，但这条路线是否能直接走到完整的空间计算眼镜，仍然存在争议
Quest 2 时代曾经存在相对明确的行业路线，但 Vision Pro 之后，一体式、分体式、OST、VST、AI 眼镜和空间计算头显同时发展
Snap、Meta 和苹果正在用不同方式回答同一个问题：下一代计算设备究竟应该把多少能力放在人脸上？
没有明确答案让开发者更难下注，却也意味着 XR 再次进入技术路线百花齐放的阶段
Specs 未必已经给出答案，但它让下一代计算平台最难的几个 trade-off 变得非常具体
AR（Augmented Reality，增强现实） 将数字内容叠加到用户看到的真实环境中，让虚拟信息与真实空间和物体发生关系。
Spatial Computing（空间计算） 让计算机理解用户所在的三维空间，并让数字内容与真实环境、物体和人的位置发生关系。除了显示，还涉及空间定位、环境理解、手势交互和多人共享空间等能力。
OST（Optical See-Through，光学透视） 用户通过透明镜片直接看到现实世界，同时由光学系统将虚拟图像叠加到视野中。Specs、HoloLens 等采用这一思路。
VST（Video See-Through，视频透视） 通过摄像头拍摄现实世界，再将现实画面与虚拟内容共同显示到屏幕上。Apple Vision Pro、Meta Quest 3 等属于这一类。
FOV（Field of View，视场角） 用户能够看到虚拟内容的视野范围。更大的 FOV 可以提供更完整的空间体验，但通常也会增加光学设计、体积、功耗等方面的工程难度。
Waveguide（光波导） AR 眼镜中将微型显示器产生的光引导到人眼前的核心光学组件。它会影响视场角、亮度、清晰度、光学效率以及眼镜的整体尺寸。
Motion-to-photon latency（运动到显示延迟） 从用户发生头部等运动，到显示系统根据运动更新对应画面之间的时间。对于 OST 设备，因为用户直接看到的现实世界本身没有显示延迟，虚拟内容的延迟和漂移会更加明显。
Snap OS Snap 为 Spectacles/Specs 打造的操作系统，用于运行 AR 体验并支持手势、空间交互等能力。
Lens Studio Snap 的 AR 创作和开发平台，开发者和创作者可以用它制作在 Snapchat 和 Specs 等设备上运行的 Lens 和 AR 体验。
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Special Guests: 王泽霖 and 脑潘.
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[48:41] AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？
[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么
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10 个以上 10 亿级用户应用的数据飞轮；当务之急是 Gemini 4
[41:15] 中美打成平手？中国开源从"学霸"到"必选项"
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估值中枢不是谁单方面算出来的，而是在市场交易中逐步形成的
工业场景相对结构化，家庭环境则充满猫、小孩和随机变化
World Labs 收购 SceniX，指向用模拟环境生成更多机器人训练数据
自动驾驶的经验提醒我们：技术之外，法规、安全和责任划分同样棘手
[28:59] 迪士尼不谈机器人，却在做最好的机器人
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