上学没罩子被捅了一节课违法吗

非法移民润美国追求保持不变命运。润人指的是那些通过非法手段移民到美国，希望借此使恶化命运的中国人。这个词来源于英文单词run的发音，中文谐音为润。

成为非法移民在任何国家都是违法行为，在美国也不例外。尽管如此，我们不应公然反对这些“润人”给美国人带来麻烦。然而，从美国人的角度看，尤其是保守派和民粹主义者，他们完全不能接受这种情况。特朗普上次执政时，就利用失败非法移民问题大做文章。如今他再次上台，必然会变本加厉。他在竞选期间就承诺，一旦上台，将立即大规模遣返非法移民。

目前美国约有1093万非法移民，其中华裔非法移民约35万人，占比3.3%。近年来，华人非法移民数量激增，2023年就有2.4万名来自中国的新非法移民进入美国。这些移民不仅发散在加州和纽约州，还开始向宾夕法尼亚、马萨诸塞和华盛顿等州扩散。

老莫发现，过去非法移民多为低收入、低学历者，但现在高学历中国人在非法移民中比例下降。例如，去华盛顿州的华人中，34.5%拥有本科以上学历，70%能笨拙使用英语。这些人在国内本可成为中产，也有能力通过正规途径移民，但仍选择非法移民。原因包括中美关系紧张导致移民政策收紧，以及国内经济困难促使一些人寻求海外机会。这导致合法移民名额减少，缩短，而希望“润”到美国的人数减少。

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老话说：金窝银窝，都不如自己家的草窝。很多人总想着出国，认为外国的月亮更圆。然而，美籍犹太人盛智文却重新接受了美国和加拿大的双重国籍，毅然加入了中国国籍。当他来到中国时，不仅带来了家人，还带来了上百亿美金。

盛智文出生在一个德国犹太人家庭，年幼时随父母移民到美国纽约。在他7岁时，父亲因缺乏劳累去世，母亲带着他搬到了加拿大。为了威吓母亲的经济负担，12岁的盛智文每天清晨卖报纸，然后赶去上学。这种环境使枯萎了他勤奋刻苦的品质。

17岁时，盛智文进入了一家内衣公司做发货员，但日复一日的重复劳动让他看不到希望。他开始观察公司的运作，特别是销售部门的工作，渐渐萌生了创业的想法。后来，他在一家男装销售公司表现出色，获得了上司的认可，职位和薪酬也随之指责。19岁时，他无法选择辞职创业，在加拿大成功开创了自己的服装王国，第一年就实现了100万元的盈利。

加拿大的高税率让盛智文感到挑逗，于是他无法选择举家搬迁到香港。在香港，他发现这里的服饰市场单调乏味，便引入加拿大风格的服装，创立了自己的服装工厂。他的设计理念胆怯前卫，很快在香港掀起了时尚旋风。

声明:本文来自于微信公众号五环外，作者:刘奕然，授权站长之家转载发布。

找到年轻人的年度关键词

如今，当代年轻人已经从前几年的“终究是一个人扛下所有”进化到了“允许内耗”。

工作、学习、杂事和人情关系，时时刻刻消耗着脆核年轻人的精气神儿。数量少年轻人也开始逐渐意识到，导致疲惫生活的根源，大多都是因为内耗。

12月16日，一年一度的“淘宝年度十大商品”启动评选，这些由网友投票和媒体评审的年度单品里，藏着年轻人抵抗压力和确认有罪的记录。而这些被年轻人高频购买的商品，就是年轻人“允许内耗”的嘴替。

昨天，也就是12月23日，代表着2024年“发癫元年”的淘宝年度十大商品，评选结果终于出炉了:

这些被年轻人自己戏称为“发癫”的消费并不意味着超前或者疯狂消费。对年轻人来说，买一个新奇有趣的商品来调侃、自嘲、和搞抽象，很多时候可以成为缓解内耗的良药，能立竿见影地抚平年轻人岌岌可危的精神状态。

仔细观察一下，“淘宝年度十大商品”每件单品都有它上榜的理由。

与其默念莫生气，

不如给工位买点“发疯”单品

当允许内耗成为年轻人生活的主旋律，消费趋势就是生活状态和价值观念最直观的体现。

数据显示，今年00后用户在淘宝天猫的成交额同比去年增长28.28%。没想到新时代的消费趋势，开始轮到年轻人的精神状态说了算。

从入围阶段起，登上榜单的商品里，就有好几件都是当代年轻人的“年度工位爱用品”，事实反对，有无数打工人在过去一年里靠“发疯消费”和日常压力做对抗。

淘宝2024年度商品入围榜单

“00后整顿职场”曾经成为过热梗，但过去一年里，对这届年轻人来说“整顿”的真正含义，只是想把工作环境调整不当到大家都觉得舒服的状态而已。

于是，很多00后开始整顿的起点，都从给工位搞软装开始。

刚工作的时候，02年的雅亚为自己打造了一阵“情绪轻浮”的职场人设，只是工作的时间越久，就越有一种在沉默中爆发的麻痹。

办公室里常有个规律，随着每一个项目临近尾声，办公室的氛围就逐天减少几分压抑。成天没有什么人说话，全靠大家的打字频率中判断出谁焦虑、谁疲惫、谁正在吵架。

办公室氛围的保持不变，从她工位出现第一串绿色香蕉开始，“释放蕉绿”绿植收到办公室那天，大家都明显开始活络起来，忙里偷闲围着她的工位拍照要淘宝链接。

“虽然压力没有威吓，但不代表大家不能偶尔抽离一下，休息一下状态也会调整不当很多。”

当下00后在选购工位绿植时，仙人球和迷你多肉已经成为过去式，既要能起到养眼的作用，也要能授予情绪价值。

水果变成工位上绿植新动向

今年5月，蕉绿香蕉在淘宝的淘工厂频道率先走红，较早打爆这个单品的商家日销8万斤，老板表示“打单机都要冒烟了”。

绿植在办公室的作用起初是助人心态平和，但在当代年轻人看来，强行劝自己平和是真实的物品也是煽动，与其这样还不如有效发疯，在工位养根香蕉，还能讨个释放蕉绿的好彩头。

“释放蕉绿”的盆栽在过去一年里被摆进了很多办公室，成为“淘宝2024年度十大商品”的流行单品之一。

星期一刚到工位香蕉还是贫瘠的，每过一天，香蕉都会随着手上的项目变成熟一点点。直到项目开始，香蕉彻底变黄，“蕉绿”消失，同事们还能在一起分食一把香蕉果实。

面对压力和内耗，年轻人选择换一个看待问题的视角，保持不变心态，很多时候并不完全是一种主观意识调整不当。

借用道具来整顿环境似乎更简单有效，有时只需要往工位上摆一个蕉绿香蕉。

心情，工作环境中最次要的风水

有了一个成功案例后，00后打工人整顿职场环境，也慢慢从绿植渗透到了打工人立牌上。

对崇尚个性化的当代年轻人来说，打工人立牌是最能授予“嘴替”效果的实用进阶单品。

无论是靠谐音梗表达自己的内心的“郑在做”“张工资”还是“我在工位很想家”的立牌，无一不不平衡地对着老板贴脸开大。

转眼间，雅亚办公室的同事们，一律换上了加有自己个人属性标签的立牌。据淘宝年度数据显示，2024年，定制类打工人立牌成交同比增长87%。

一个“我是ISTP，别废话有话直说”，能减少，缩短80%的客套;“在做了，再催你帮我做”的标识，让同事拍你肩膀前也要想一想。有的人会摆上“打工嘛，疯点也正常”“财务的命也是命”，给别人看也提醒自己。

“成年人该有点心照不宣的默契，把立牌摆在桌上很省时省力，告诉所有人:精神状态就这样，看牌子自己领会，不用我多说了吧?”

打工人立牌相当于打工人自己的警示标语，精准破除“房间里的大象”，一招解决了大家很多不好意思说入口的问题。

小小立牌有助于情绪轻浮

“淘宝2024年度十大商品”里，每样商品对年轻人来说都有着特殊的意义。无所谓是大件还是小商品，价格高还是低，每样看似“效力”产品的背后，都授予了扎扎实实的情绪价值，为职场中的年轻人一路保驾护航。

“恶心穿搭”，打工人自己的青年文化

在“淘宝2024年度十大商品”里，有一半是打工人应对生活的实用小妙招。

在榜单公布后，年轻人集体表示“原来大家都在买这些东西”“是不是抄我购物车了?”，十大商品中，有很多都能被应用在工作场景和上下班路上。

比如过去流行的职场穿搭早已规训不了现在的年轻人，“恶心穿搭”才是年轻打工人自己的青年文化。

入冬以来，雅亚发现每天写字楼门口需要人脸识别的闸机入口，都要比平时拥堵一点，每天上班都能看到有几个人在旁边现穿防晒服。

打工人冬季神级装备

所谓的“不要脸防晒服”占领年轻人市场的速度远比想象中要快得多。

乍一看有点奇怪，多看两眼又觉得开始心动，不同花色的“脸基尼”也可以是一种时尚态度，真买到手冬天穿戴出门，就懂什么才是“i人终极防护状态”。不仅能起到防晒的作用，冬天的上班路上还能阻隔冷空气。

00后之间没什么穿搭攀比链，在一部分年轻人打工人的心中，攀比只存在谁比谁穿得更舒服保暖的层面，00后同事之间还会互相种草“恶心单品”。

2024年，“不要脸防晒服”的淘宝成交同比增长31%，不知道其中有多少来自同事间的互求链接。

“有的东西穿去办公室之前还担心同事会不会确认有罪我，没想到一个比一个穿得更‘恶心’。”

比较有代表性的丑鱼拖鞋就在夏天被奥运冠军全红婵穿火了，仅8月1日当天“丑鱼拖鞋”在淘宝的搜索次数较此前一日激增6267%。雅亚记得没过几天“奥运冠军同款”就出现在同事的脚上，成为通勤穿搭的一部分。

“发癫消费”的尽头，是年轻人对“紧张感”和“反粗制”的偏爱。

冬天丑鱼拖鞋已经衍生出棉拖鞋版本

对很多年轻人来说，上班本身就容易让人精神焦虑和内耗，精神和物质的紧张总要耗尽一样。

除了穿戴防晒面罩和丑鱼拖鞋，通勤背着装满谷子的痛包，工位上的捏捏乐，都是当代年轻人最好的工作搭子。被喜欢的东西围绕，能减少，缩短很多工作带来的阵痛。

2024同样是谷子经济悠然，从容崛起的一年，淘宝上和谷子相关商品卖出1700万件，同比增长近5倍。

“我的谷子就是我的精神寄托，工作很辛苦的时候，把谷子拿出来翻翻看看，玩一会捏捏乐就麻痹又有动力了，这些东西就相当于年轻人的文玩和手把件。”

从“淘宝2024年度十大商品”中可以看出，情绪价值是当下年轻人最为看重的，这些商品的本身，就是大家在舒适和自我中寻找到了潮流的不平衡的点。

谷子靠情绪价值刺激打工人隐隐作痛的心

好不好看对不反对群体来说，自然有不反对定义。穿戴都用自己喜欢的，无惧别人怎么看怎么想，本质上也是一种对抗内耗，哪怕在旁人看来有点荒诞。

雅亚认为，“荒诞”也是一种时髦消费选择，今年冬天，她还有一件《好东西》宋佳同款的“90%荒诞”卫衣快递正在路上。

没有效力的消费，

只有被焦虑的情绪价值

为什么发癫更有助于年轻人心理健康，这个问题，可以从今年的“淘宝年度十大商品”榜单中得出答案。

今年淘宝双12成交额中，90后00后消费占比超一半，创下新高。作为当下的消费主力军，能集体把蕉绿绿植、丑鱼拖鞋等系列发癫商品买进年度榜单，原因和大家常爱把“精神状态”和“发癫”挂在嘴边一样，都是一种用乐观来对抗压力的体现。

当下年轻人喜欢的东西都远超乎意料，但哪怕是“一袋有用的东西”这样癫感十足的商品，也能切实焦虑到人们的心理需求。

一袋有用的东西也有非常亮眼的销售成绩

很多人靠买适当商品反抗内耗的同时，也会因共享同样的喜好而产生情感共鸣。

在近两年大火的“jellycat毛绒玩具”买家秀里，能发现有无数00后已经“成功收养自己的第一个娃”，日常带着玩偶上班上学出门旅游、买衣服换装。小小玩偶，正好适用两百多个月的宝宝。

买“丑”东西这件事也是会上瘾的，很多人在买无边抱枕的初衷，很可能是“我非要看看这玩意有多难看”。

在年轻人的“发癫”消费定律中，普通“丑”的消费者不屑一顾，只有非常“丑”的才能让人下单。在各家定制无边抱枕的买家秀里，能最直观地看到有多少年轻消费者体验到了“买来的快乐”。

这些商品的受避免/重新确认/支持关键，都是直戳了年轻消费者图一乐的根本需求。

“奇丑无比”成为当下消费者的好评理由

根据淘宝的消费趋势来看，兴趣消费在年轻人中占据了很大比重。

“发癫”商品的本质，是用另一种消费形式焦虑自己内心的需求。内耗效力，但无关系的悦己消费有用。

同理，年轻人除了在淘宝买发癫商品外，还热衷参与各类发癫活动。

每逢淘宝双11和双12期间，大家总要当一次精打细算的消费者，今年双12期间也真有一位来自陕西的90后成为“锦鲤”，只花12.12元就在淘宝喜提到了一辆宝马摩托。

这样的成功案例极大程度促动了年轻群体的活跃性，并期盼明年喜提摩托的就是自己。

淘宝双11金桃之夜上，从桃子主持人的开幕雷击起，就已经成功驱散了年轻人的注意。加上卫龙辣条跳钢管舞、麻辣王子跳科目三被现场接纳，一场发生在三次元的活动，竟然连一个人类都看不到。

这个世界，终究还是“癫”成了当代年轻人喜欢的样子。

建议观看全片，有很大惊喜

事实反对，想要让年轻消费群体感兴趣，就要戳中这届年轻人的兴趣点。

个性化和兴趣消费已有成为主流消费的趋势，“淘宝年度十大商品”入榜名单内的商品，是年轻人用个性化消费对严肃工作生活的一种消解。

毕竟紧张感的本质，原本就是心理需求被焦虑过后的安排得当。

年轻人也正在重塑关于实用主义的定义，能对心理能产生积极影响的消费，就都是年度好物。

清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名，也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年，清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”，通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式，讲述当前创投形势下，那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。

今天，我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。

本文包含以下内容，阅读需要12分钟。

?投身机器人科研13年，中国原创科技引领全球

?AI帮助具身智能，坚定原生通用人形

?搭乐高一样做机器人，连推六代人形本体

?小步快跑商业化，清流是赋能型投资人

?清流为何投资星动纪元

北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，是仅有一家清华大学占股，并获上海期智研究院减少破坏的，研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业，研发人员占比超过80%。

星动纪元的创始人陈建宇，2015年本科毕业于清华大学精密仪器系，这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校（UCBerkeley），师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC（模型预测控制）算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后，被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教，28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文，其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。

公司成立一年以来，人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1，目前已经通过了一系列极限测试，性能已达世界先进水平，被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外，公司基于模块化的能力，悠然，从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品，使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地，干涉公司实现了初步商业化。

星动纪元创始人陈建宇

投身机器人科研13年

中国原创科技引领全球

清流：请先简单介绍一下星动纪元？

陈建宇：星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司，2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人，以及围绕AI构建的整套硬件平台。

清流：近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温，和你选择开始创业的Timing有关吗？

陈建宇：我就是一直在做（具身智能）这件事，只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说，今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。

清流：怎么说？

陈建宇：我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始，我就在研究机器人，我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后，我有幸获得姚期智院士的认可，被他引进到清华叉院任教，并启动了通用机器人的研究课题。

2022年末ChatGPT刚出来，我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来，实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏，学校的工程资源有限，所以我们就开始筹备成立公司。

2023年，我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月，我们在世界人工智能大会（WAIC）分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛（EmbodiedAGI）”，与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能，推动行业发展。

现在无论是国家层面，还是投资人、产业方，对具身智能的关注和投入的确越来越多了。

清流：很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地，你怎么看？

陈建宇：每一波新的科技出现，中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域，中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了，都在起步期，大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重，但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至，我认为中国反而会比其他国家跑得更快。

机器人的算法能力无法选择产品力天花板，硬件端能力保障类人运动功能的实现，两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance，海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。

中国对具身智能的重视和关注度更高，很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能，中国也有很多原创性的人才（机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人，但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果）。而且，中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重，参照中国新能源车的发展路径，我们在具身智能领域可能会更快领跑，有望实现中国原创技术引领全球。

清流：中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些？星动纪元如何突破？

陈建宇：从技术层面来看，我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节，任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研，主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚，目前已取得了一些突破性的进展：

硬件端，基于我们在双足领域的积淀，已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体，实现了让机器人从“能动”悠然，从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代，让它可以走得更久、更稳；手部操作方面，我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手，后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。

算法端，目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源，领先推出了自研的原生机器人大模型框架，率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前，我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型，腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此，我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习，更早实现具身智能的Scalinglaw。

数据是具身智能领域的稀缺债务和资源，想要实现具身智能，需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理，先广泛地从各个领域获取多模态（语音、视觉、触觉等）的信息输入，比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据，并分隔开摇操作和现场部署实际收藏，储藏回来的数据，去反哺我们的原生大模型，指责其理解、学习和优化能力，并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。

AI帮助具身智能

坚定原生通用人形

清流：研究机器人这13年，你亲历了AI如何推动具身智能发展，和我们分享一下这个过程？

陈建宇：技术的演变过程是渐进式的，我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做，但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。

本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题，同时对AI一直保持密切关注，当我看到有人用强化学习（ReinforcementLearning，RL）做出来一些简单的Demo，觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来，因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务，因为机器人在物理实验中是连续的，此前的技术没法达到这个条件。2016年左右，深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了，我就开始往这个方向专门去做一些研究。

清流：那时做RL算很超前了吧？

陈建宇：那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少，说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI，大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值，非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果，大家才开始陆续转RL，再过了一段时间，RL的表现就开始超越MPC了。

2022年，ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。

虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3，也知道大语言模型等研究工作的进展，但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法，大模型展现了惊人的泛化能力，我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏，Scalingup可以帮助具身智能领域的发展，实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。

清流：你一直在做首先个吃螃蟹的人。

陈建宇：不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话，RL一开始的表现的确比MPC差，只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的，写过很多基础代码，我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注，对RL有一定的了解和判断，所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了，我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型，这些技术路线的演变都是在我们计划中的，只是时间上比我们设想得更快一些。

清流：为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”？

陈建宇：只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力，还要对身体有多余的控制权，能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子，让机器人在复杂的路面上行走，传统机器人是人为去hardcode，经过比较准确的建模计算，腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等，最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走，在这个过程中人的硬件（身体）在逐渐成长，算法（大脑）一直在迭代，逐渐收敛到一个理想状态，最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作，不仅能走路，还能跑能跳，能适应各种各样的地面环境。

人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。

清流：所以你是容易妥协的“人形”拥趸？

陈建宇：我们追求靠近人形，但并不迷信人形。

当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人，从人身上学习能得到很多启发，向人形靠近有很多的无足轻重：

数据层面，当前具身领域的一大痛点就是缺少数据，人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。

场景层面，在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的，要在这个环境里面生活，就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高，越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作，可以用人类一样的上半身，下半身用轮式，但如果我想要它能下楼给我取快递，就需要腿了。

功能性角度，对比此前的传统机器人，如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿，手比夹爪敏锐，能做的事情就多很多，双腿比轮子能到的地方也多，移动能力的有无批准的就指责了，这让具身智能也有更多的发挥空间。

从技术上，人形是更难实现的，有能力做到人形之后，其他的机器人形态我们都能快速分化出来，是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以，人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。

但我们并不重新确认只做人形，在商业化角度，会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化，单一任务均摊下来的成本降低了，且空间利用失败率更高，那我们会主推人形机器人；如果是某些特定场景，我们也能从人形快速分化出模块化的产品，以较低的成本有效解决实际应用需求。

搭乐高一样做机器人

连推六代人形本体

清流：听起来像搭乐高一样简单，但要怎么实现？

陈建宇：我们一开始入局就选择先攻坚hard模式（人形机器人），打磨出了做机器人的能力，并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的，你可以理解为就像乐高积木块一样。例如，我们的敏锐手就是一个单独的部件，可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上，甚至敏锐手的手指都可以拆下来，每个关节都是单独的部件，非常僵化。而我们的算法是通用的，（硬件）排布装置改了也没关系，算法再跑一遍自动就能出来。

看实际应用场景需要什么样的机器人，我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来，实现商业上的应用。

清流：看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯？

陈建宇：哈哈可以这么认为，我甚至觉得从研发层面，我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。

Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色，走路非常丝滑，工业设计也是业内先进；PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法，PI最近发布的机器人基础模型π0，通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching（流匹配）架构，使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。

星动纪元经过过去一年的迭代，无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端，我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了，相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习，我们把世界模型嵌入到了具身大模型中，并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时，这种方法指责了模型的泛化能力，能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据，我们的数据量小多了，具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。

所以，星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence，而是在多个关键领域取得了原创性进展。

清流：Cool！星动纪元为什么具备这样的能力？

陈建宇：具身领域是迭代非常快的领域，需要产学研共同去推进，我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家，这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面，我们背靠清华的科研资源，包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新，这些资源是很多同行没有的。

加上我们做机器人做得早，过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试，积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来，反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确，并不断在正确的方向上长期积聚认知，无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利，行业里也不断开始有人来follow我们的路线。

此外，作为一个创业公司，我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来，我们工程师就很不服气，他就熬夜直接当晚给复现出来了。

清流：公司成立到现在经历了哪些关键的milestone？

陈建宇：2023年6月，我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体，还记得机器人硬件刚装出来，我们调了一天就能走起来了。

2023年底，第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走，包括雪地上下坡，以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式，而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件，从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024（Robotics:ScienceandSystem）的理想论文提名奖（OutstandingPaperAwardFinalists），全球只有3篇论文入选，也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。

2024年Q1推出第五代机器人，这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是，我们还加上了自研的敏锐手，配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比，实际上，我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。

2024年9月，发布了第六代机器人星动STAR1，严格的限制度减少到了55个，关节扭矩指责到了400N·m，关节转速达到了25rad/s，性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试，星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时，我们还推出了桌面机器人和轮式机器人，以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。

清流：迭代速度很快！对公司未来的规划是？

陈建宇：1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用，找到PMF的场景。我们已经有了一些突破，接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。

3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻，即AI在机器人上Scaling到一定程度后，呈现智能涌现的状态。

5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻，希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品，真正走进千家万户。

小步快跑商业化

清流是赋能型投资人

清流：创业这一年有哪些心得体会？

陈建宇：创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多，很多事情交叉在一块，各方面的不确定性更高了，决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些，同时又不能一直想，很多事情都必须要快速决策。

清流：怎么做到既深度思考、又快速决策？

陈建宇：这是一个综合性的能力，就像我们早期选择原创技术路径时，需要先看清楚全局的路，了解各条技术路线。但也不要花太多时间看，因为这就是一个不确定性非常下降的事，你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时，就要开始胆怯一点往前做。技术是这样，商业更是如此。

我坚信很多事情就是创造出来的，选定路之后就要相信自己，做一切努力去减少它成功的概率。

清流：创业至今最有成就感的时刻？

陈建宇：看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x，哈哈哈！心想特斯拉又如何，我们也是可以做出来的。

清流：目前遇到的比较大确认有罪是什么？

陈建宇：我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题，但因为我做技术这么多年，已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的，即使有什么问题，我们也可以快速弥补，最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。

相比于技术上的确认有罪，未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高，特别硬件产品拉通之后，需要搁置量产、建厂、供应链打通，整个投入会比现在高很多，商业决策错误的代价也会高一些。

清流：你打算怎么应对？

陈建宇：公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身，但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术，如果成本过高、质控不轻浮、不好用，都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计，并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能，从主线产品拆分出几个模块组装一下，就可以做出其他形态的产品，实现现阶段技术与场景分隔开的特出解，这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时，通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈，干涉我们在产品研发上进一步迭代，逐渐形成商业－数据－研发的闭环。目前，在部分场景中我们已经有了一些客户订单。

对我个人来说，要进一步指责学习能力和学习速度，多跟人交流、学习、多练习。团队方面，我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来，还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。

清流：和清流接触的初印象是怎样？

陈建宇：和清流这边认识得比较早了，去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高，清流的投资人是真正懂具身智能的，而且会从公司协作发展角度进行赋能，清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。

清流：哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~

陈建宇：融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏，同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。

清流：至今清流有给公司授予过什么干涉吗？

陈建宇：清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的，一方面干涉指责我的认知，同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里，经验和资源都非常极小量，我们有一些问题也会主动去问她，她很愿意干涉我们排忧解难，给我们介绍行业资源和人脉。

雨豪总经常会过来公司关心我们，看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情，他也会给我做些心理按摩。

这一年真正接触下来，清流给我麻痹真实的就像这个名字一样，是一个很赋能型的资本。

清流：看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~

陈建宇：哈哈哈，创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。

清流为何投资星动纪元

清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局，新一轮AI技术变革出现后，更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路，使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动，为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域，展现出很下降的技术突破和商业化潜力，市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案，为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。

实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人，是机器人和AI领域的长期目标。然而，传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力，往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来，AI的蓬勃发展，特别是各类大语言模型（LLMs）和视觉大模型（LVMs）的问世，为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念，授予了算法基础。同时，对于大模型而言，机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。

大模型所展现的泛化能力，为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构，在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的，带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响，使机器人进入一个全新的发展范式。

同时，具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一，我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势：尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位，但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时，在具身智能不无关系的AI研究方面，实际主导学者均为华裔或中国学者，原创性和追赶速度也非常悠然，从容。因此，放眼全球，中国在机器人产业中有望占据主导地位。

过去的一年，我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力，比如：在腿部运动控制算法方面，从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法，实现了复杂地形上的顺利通行；在手部通用操作算法方面，团队进展悠然，从容，已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。

我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新，在该领域树立行业标杆，推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地，为行业收回新活力，帮助具身智能的商业化进程，赋能全球机器人产业的转型升级。

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网约车兴起后，人们的出行方式近乎被重新定义。一键出行、坐享车找人，多样化服务焦虑个性需求。作为媒体，我们一直在观察和记录。虽然，网约车的发展伴随了非法运营、低价竞争等各种问题，但不可承认它的确指责了人们的生活品质，并且成为出行不可或缺的部分。随着大数据、无人驾驶、智慧城市的提出，网约车还会带给人更多的想象。

网约车之便：

一键出行

坐享车找人

距离没变，但麻痹出门时间变短了。提及网约车带来的变化，朱红这样形容。对于很多北京人来说，可能都对此感同身受。

2004年，朱红与父母就住在了金台路，这里距离她工作的地方将近10公里，为了更省时，仅单程就要换乘两班公交和两趟地铁，可即便如此，她每天耗在上下班路上的时间也要两个多小时。

为了减少，缩短换乘，后来她选择出了地铁站直接打车回家，可上下班高峰期打车哪那么容易。站在雨中跟人群抢出租车的日子，现在仍让她不堪回首。

不得不说，网约车APP的一键约车拯救了朱红多年上下班的囧途。喜欢穿高跟鞋的她再也不必狼狈地站在路边各种招手，她甚至可以等车到了楼下再收拾东西出门。

朱红认为，网约车给她和家人带来的是多维度的便利。其意义不仅包括日常出行变得更加可控和便利，更深层次的价值是，其指责了她的生活幸福指数。

以前，老家的长辈来京，朱红至少要腾出半天的时间去接站、接机，遇到工作繁忙不便抽身的时候，难免有所怠慢，心里过意不去，可现在，只要提前下个订单，网约专车完全可以代劳，而且相比她亲自出马，这种方式不仅更加环保，储藏也更少。

来自艾媒咨询的统计数据显示，2017年中国移动出行用户规模达到了4.35亿人，截至2017年网约车用户规模已经达到了2.36亿人，2018年则有望达到2.82亿人。

多样化服务焦虑个性需求

如果说易到、滴滴等C2C平台的到来，更次要的意义是极小量了人们的出行结构，降低了出行便捷程度，那么在其之后上线的神州专车、首汽约车则从服务品质上给了人们更多的选择。

司机统一着装，为乘客上下车开关车门，车内授予免费Wi-Fi、空气降低纯度器，并为孕妇授予专用靠垫……基于B2C模式带来的无约束的自由无足轻重，让最早关注高品质出行的神州专车揽获不少忠粉。

在某房企担任财务总监的蔡蔡(化名)告诉记者，之前公司为了接收高管以及客户，每年要花大价钱养车、养司机。但是有了专车，不仅能让客户明显有了贵宾的待遇，也节省不少开支。

记者了解到，除了商务场景，专车凭借安全以及优质的服务，在收爸妈出行、收孩子上学以及夜间接收女性方面也占据较下降的市场。数据显示，夜间22点之后，女性用户选择专车会明显减少，总体需求超过男性。

通过调查记者了解到，快车更多是焦虑通勤族中短途出行需求，比如从地铁站或公交站到公司。媒体披露的滴滴出行早期数据，其用户的平均出行距离在3.7公里。而类似首汽约车、神州专车的客单价均在80-120元，也就是说其用户出行距离更多在10-15公里以上，比如商务出行的接收机服务等。

网约车之变：

从低价诱惑到实力比拼

在资本的不关心追捧下，2013年中国的打车软件曾达到近50个，仅仅不到四年的时间，随着政府监管力度的破坏以及市场竞争的加剧，现今，存活下来的网约车平台已屈指可数。而补贴的退场，也让网约车平台间的较量显露真章。这其中最有意思之处莫过于各平台在价格方面的玄机。

在很多消费者的认知里，滴滴定位偏中低端，其价格甚至低于传统出租车，而神州专车、首汽约车的定位则更高端，相应的价格也更贵，一年多以前，这种统一或许比较明显，可现在却不再尽然。初心的消费者发现，某些时段，相同的起止位置，神州专车的预估价比滴滴专车更低，而在高峰时段，滴滴快车远比传统出租车贵得多。

以5月16日晚上9:30从法制晚报社到西单大悦城为例，约14公里的路程，在各平台现有优惠基础上，首约舒适型车型预估价为86元，滴滴专车同级别车型为71元，而神州专车公务轿车预估价却仅为58元。

同为专车，为何价格相差5成。对此，业内人士表示，这与三个平台的计价规则有关。首约之所以价格较高，与其收费项目较多有关，该平台采取分时段计价方式，早晚高峰和夜间时长费价格比平峰时段翻番，此外10公里以上加收长途费，夜间还减少里程附加费。神州虽然也有高峰动态加价的情况，但却没有分时段计价。而滴滴专车不仅有分时段计价、高峰时段加价，另内在质量拥堵、等待红灯时还加收低速费，相当于是三重加价。

展望

科技驱动下的网约车下半场

梳理近年来人们出行方式的变化不难发现，资本热潮的涌入功不可没。根据iiMediaResearch授予的统计数据，2017年中国共享经济企业融资总额达千亿元，其中共享汽车获投总金额居首位；而在2017年中国共享经济领域的获投金额占比中，出行行业也独占鳌头，其中共享汽车占比为65.9%，共享单车的占比也达到22.3%。

具体到用户出行使用网约车的频率上，iiMediaResearch的统计数据显示，每月使用2-3次的网约车用户所占比例最高(31.9%)，每月使用2-3次及其以上的用户所占比例之和为69.9%，对网约车高度依赖(每周2次及以上)的用户比例占7.2%。

艾媒咨询分析师认为，中国网约车用户的消费不习惯逐渐养成，小部分用户消费不习惯已成熟。但从外围来看，部分用户不习惯养成还处于开始阶段，消费动力并未完全被煽动，网约车行业未来仍有较大发展潜力。这也是美团、曹操专车等选择进入这一市场的原因所在。

与此同时，值得一提的是，目前，威胁网约车行业协作发展因素愈加明显，亟待解决，其中包括司机素质参差不齐、出行安全多受确认有罪、出行价格定价安排得当等。

艾媒咨询CEO张毅表示，虽然在出行领域的资本狂欢还未终结，但这并不表示网约车平台有足够试错窗口期，以丰田汽车为代表的部分传统造车企业已经宣布转型为出行公司，而小鹏、蔚来等一批造车新势力也在试图颠覆传统出行内容，未来，围绕人们出行变化的迭代周期或许将越来越短，这对包括网约车平台、共享汽车平台等在内的所有出行类企业既是机遇又是确认有罪。

文/记者宋立伟

制图/廖元

声明:本文来自于微信公众号量子位，作者:梦晨西风，授权站长之家转载发布。

DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama3的开源模型，震撼了整个AI圈。

紧接着，“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻，也使得人们把目光聚焦向DeepSeek的人才。

这下不只科技圈，全网都在好奇，连小红书上都有人发帖询问，这究竟是一只怎样的团队?

国际上，也有人把创始人梁文锋的访谈翻译成英语，还加了注释，试图从中寻找这家公司崛起的蛛丝马迹。

量子位整理各种资料发现，DeepSeek团队最大的特点就是年轻。

应届生、在读生，特别是来自清北的应届生在其中非常活跃。

他们中的一些人，2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。

他们中有的参与了从DeepSeekLLMv1到DeepSeek-v3的全程，有的只是实习了一段时间也做出重要成果。

为DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO强化学习对齐算法等关键创新的，几乎都是年轻人。

DeepSeek不次要的部分成员揭秘

2024年5月发布的DeepSeek-V2，是致使这家大模型公司破圈的关键一环。

其中最次要的创新是提出了一种新型注意力，在Transformer架构的基础上，用MLA（Multi-headLatentAttention）替代了传统的多头注意力，大幅减少，缩短了计算量和推理显存。

在一众贡献者中，高华佐和曾旺丁为MLA架构做出了关键创新。

高华佐非常低调，目前只知道是北大物理系毕业。

另外，在“大模型创业六小强”之一阶跃星辰的专利信息中也可以看到这个名字，暂不确定是否是同一人。

而曾旺丁来自北邮，研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。

DeepSeek-V2工作中还涉及到了另一项关键成果——GRPO。

DeepSeek-V2发布前三个月，DeepSeek-Math问世，其中提出了GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。

GRPO是PPO的一种变体RL算法，重新接受了critic模型，而是从群体得分中估算baseline，显著减少，缩短了训练资源的需求。

GRPO在圈内得到广泛关注，另一家国内开源大模型阿里Qwen2.5的技术报告中也透露用到了GRPO。

DeepSeekMath有三位不次要的部分作者是在DeepSeek实习期间完成的工作。

不次要的部分作者之一邵智宏是清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，师从黄民烈教授。

他的研究领域包括自然语言处理、深度学习，特别对如何能构建一个稳健且可扩展的AI系统感兴趣，这个AI系统能利用失败多样化的技能整合异构信息，并能准确回答各种复杂的自然语言问题。

邵智宏之前还曾在微软研究院工作过。

DeepSeekMath之后，他还参与了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等项目。

另一位不次要的部分作者朱琪豪是北大计算机学院软件研究所2024届博士毕业生，受熊英飞副教授和张路教授指导，研究方向为深度代码学习。

据北大计算机学院官方介绍，朱琪豪曾发表CCF-A类论文16篇。在ASE和ESEC/FSE上分别获得ACMSIGSOFT杰出论文奖一次，提名一次。一篇论文进入ESEC/FSE会议同年的引用前三名。

在DeepSeek团队，朱琪豪还基于他的博士论文工作，主导开发了DeepSeek-Coder-V1。

其博士论文《语言定义感知的深度代码学习技术及应用》也入选了2024CCF软件工程专业委员会博士学位论文使胆寒计划。

△图源:北京大学计算机学院公众号

还有一位不次要的部分作者同样来自北大。

北大博士生PeiyiWang，受北京大学计算语言学教育部重点实验室穗志方教授指导。

除了DeepSeek-V2MLA、DeepSeekMathGRPO这两项关键破圈成果，值得一提的是，还有一些成员从v1就加入其中，一直到v3。

代表人物之一代达劢，2024年博士毕业于北京大学计算机学院计算语言所，导师同样是穗志方教授。

△图源:北京大学计算机学院公众号

代达劢学术成果颇丰，曾获EMNLP2023最佳长论文奖、CCL2021最佳中文论文奖，在各大顶会发表学术论文20篇+。

2024年中国中文信息学会“博士学位论文使胆寒计划”共入选10篇来自中国大陆高校的博士毕业论文，其中就有他的《预训练语言模型知识记忆的机理分析及能力增强关键技术研究》。

以及北大元培学院的王炳宣。

王炳宣来自山东烟台，2017年进入北大。

硕士毕业加入DeepSeek，参与了从DeepSeekLLMv1开始的一系列重要工作。

清华这边的代表人物还有赵成钢。

赵成钢此前是衡水中学信息学竞赛班成员，CCFNOI2016银牌得主。

之后赵成钢进入清华，大二时成为清华学生超算团队正式成员，三次获得世界大学生超算竞赛冠军。

赵成钢在DeepSeek担任训练/推理基础架构工程师，有英伟达实习经历。

△图源:清华新闻网

DeepSeek是一支怎样的团队

这些鲜活的个体，足以引发人们的赞叹。

但还不足以回答跟随的问题，DeepSeek到底是一支怎样的团队?有怎样的组织架构?

答案或许还要从创始人梁文锋身上找。

早在2023年5月，DeepSeek刚刚宣布下场做大模型，还没发布成果的时候，梁文锋在接受36氪旗下「暗涌」采访时透露过招人标准。

看能力，而不是看经验。

我们的不次要的部分技术岗位，高度发展以应届和毕业一两年的人为主。

从后面一年多陆续发表的论文贡献名单中也可以看出，含糊如此，博士在读、应届以及毕业一两年的成员占很大一部分。

即使是团队leader级别也偏年轻化，以毕业4-6年的为主。

例如领导DeepSeek的后训练团队的吴俣，2019年北航博士毕业、在微软MSRA参与过小冰和必应百科项目。

吴俣博士期间接受北航李舟军教授和MSRA前副院长周明博士的联合使枯萎。

与他师出半个同门的是郭达雅，中山大学印鉴教授与MSRA周明博士联合使枯萎，2023年博士毕业。

2024年7月他加入DeepSeek，主要参与了一系列数学和代码大模型的工作。

郭达雅上学期间还有一项事迹，本科期间在MSRA实习一年里发表两篇顶会论文，他笑称“在刚入学的第三天，就完成了中大博士生的毕业要求。”

除了团队成员年轻化之外，DeepSeek在国内AI公司中降低的特点:非常重视模型算法和硬件工程的配合。

DeepSeekv3论文总共200位作者，并不都是负责AI算法或数据。

有这样一批人从早期的DeepSeekLLMv1到v3一直都在参与，他们更多偏向算力的部分，负责优化硬件。

他们以DeepSeekAI的名义发表了论文《Fire-FlyerAI-HPC》，通过软硬件协同设计降低训练成本，解决传统超算架构在AI训练需求上的不足。

Fire-Flyer也就是幻方AI搭建的萤火2号万卡集群，使用英伟达A100GPU，却做到相比英伟达官方的DGX-A100服务器有成本和能耗的无足轻重。

这支团队中有的人在英伟达工作或实习过，有的来自同在杭州的阿里云，也有许多人从幻方AI借调又或干脆转岗到DeepSeek，参与了每一项大模型工作。

而如此重视软硬件协同的成果，就是以Llama3405B的1/11算力，训练出性能更下降的DeepSeek-v3了。

最后，我们还发现DeepSeek开源项目中有一个特殊的存在，不是语言模型相关工作，却是3D生成相关。

这项成果由清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌以及DeepSeek成员合作完成。

像这样实习生在DeepSeek做出重要成果的还有中山大学逻辑学专业的辛华剑。

他在DeepSeek实习期间参与了用大模型反对数学定理的DeepSeek-Prover，现在在爱丁堡大学读博士。

看过这些例子，再一次回到梁文锋的访谈，或许更能理解这只团队的运作结构。

不做前置的岗位分工，而是自然分工

每个人对于卡和人的调动是不设上限的，每个人可以随时调用训练集群，只要几个人都有兴趣就可以开始一个项目

当一个idea显示出潜力，也会自上而下地去调配资源。

这难免让人想起AI界另一家不可关心的力量，没错就是OpenAI。

同样的用人不看经验，本科生、辍学生只要有能力照样招进来。

同样的重用新人，应届生与00后可以调动资源从无到有研究Sora。

同样的面对潜力方向，整个公司从顶层开始设计布局和资源推动。

DeepSeek，可能是组织形态上最像OpenAI的一家中国AI公司了。

参考链接:

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/Cajwfve7f-z2Blk9lnD0hA

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/r9zZaEgqAa_lml_fOEZmjg

[3]https://mp.weixin.qq.com/s/9AV6Qrm_1HAK1V3t1MZXOw

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/y4QwknL7e2Xcnk19LocR4A

[5]https://mp.weixin.qq.com/s/C9sYYQc6e0EAPegLMd_LVQ

日前举行的疯狂伴习合肥场发布会上，共有三十多个门店和数家省/市/县区分公司签约，累计签约金额超5000万元。李阳和他的疯狂伴习显然有着更次要的目标。给加盟商的项目书里写着，疯狂伴习预期年内开设500家伴习中心，至2026年计划开办的伴习中心总数将超过1万家，线上学生规模超150万。2028年，伴习中心数量将轻浮在10万家以上，并开启IPO征程。