
中國科技產業的一次集體性的“結構突圍”。
作者|沈伊人
編輯|王博
“杭州六小龍”首次公開坐在了一起。
11月7日,2025年世界互聯網大會烏鎮峰會開幕。在眾多環節中,今年的主論壇特設的“六小龍烏鎮對話”吸引了不少人的關注。
今年年初,宇樹科技、強腦科技、群核科技、云深處科技、游戲科學、深度求索(DeepSeek)這六家來自杭州的企業由于其科技創新能力和國際影響力而被稱為“杭州六小龍”。
“杭州六小龍”的同時出現,并不是偶然,而是中國科技產業一次集體性的“結構突圍”。從具身智能到空間智能,從腦機接口到開源模型,從全球爆款游戲到頂尖科研成果,這六家企業站在不同賽道,卻呈現出相同的底層邏輯:以自研核心技術為起點,以全球產品競爭力為目標,以長期主義作為增長方式。
雖然被并稱為“杭州六小龍”,各家企業之間也有互動,但是在公開場合,這六家企業的負責人沒有同臺對話過。
這次“六小龍烏鎮對話”由中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創始人王堅主持,嘉賓包括:
雖然深度求索創始人梁文鋒的缺席讓人有些遺憾,但是現場六位嘉賓和主持人王堅一起展開了一場信息密度極高又非常精彩的對話,他們就“六小龍”的成長過程、技術創新與產業突圍、邊界探索與發展挑戰等議題進行了深入交流。
本文為本次“六小龍烏鎮對話”實錄,經「甲子光年」整理編輯,在不改變原意的基礎上略有刪改。
1.何以“六小龍”
王堅(主持人):其實我一直有個問題,就是“六小龍”和世界互聯網大會的關系?
王興興:我們公司現在已經成立九年多,快十年了。這次來烏鎮,我也是印象非常深刻。我最早是2017年下半年第一次參加世界互聯網大會,當時也是帶著我們公司第一代的系統一起過來。我對這邊印象非常深刻,當時也見到了幾位知名企業家。
回望過去這十年,公司從2016年一開始的大概三個人,慢慢到十幾人、二十幾人,到現在總體差不多有一千多人。在過去十年中,我們公司也做出了一些成果。
當然,非常感謝杭州乃至整個中國的對我們創業的支持。整個生態環境都非常好,讓我們有機會發揮熱情和價值,去做出自己構想中的事,或者說實現小時候的夢想,真正地給社會做出更多貢獻。

宇樹科技G1人形機器人,圖片來源:宇樹科技
韓璧丞:我們是一家專注于腦機接口技術的企業。10年前,我們的核心團隊當時都在哈佛大學讀書,非常幸運很早就看到了很多神奇的技術。比如,很多自閉癥孩子無法說話,但通過神經調控能讓他們開口;還有很多人因為壓力大睡不著覺,通過腦機接口技術可以讓人很快入睡。
當時我們覺得這個技術非常神奇。如果能把已經存在100年、非常傳統笨重的機器重新創造一遍,那很多人就能享用這樣的技術,所以我們當時就開始了創業。
當時還是挺苦的,我記得我們一邊讀書一邊創業,經常半夜一群留學生在地下室里,頭上戴著閃閃發光的腦電設備測試自己的腦電。
我記得非常清楚,有一天半夜3點,在那個地下室里,我們看到窗戶旁有位美國老奶奶,突然伸著頭看我們,給我們嚇了一跳。結果第二天,小區里就傳出一個謠言,說很多中國留學生為了提高成績,每天半夜在自己的大腦上充電。
但我們花了很長時間去做這項技術,后來發現它真的能給人的生活帶來很多改變。比如幫助沒有手腳的殘疾人重新生活,幫助說不了話的孩子重新說話。
所以后來我們也做了幾個比較重要的決定:第一是我博士讀了四年后,決定從哈佛輟學來做這件事;第二是我們發現,可能在美國研發太慢了,所以在2018年正式決定把公司總部遷回浙江杭州。我們的企業在浙江的支持下得到了迅速發展。
現在,我們發現腦機接口領域可以用“風起云涌”來形容。比如,埃隆·馬斯克(Elon Musk)也成立了腦機接口公司,每年都做兩到三次產品發布會。在我國的“十四五”規劃里,也首次把腦機接口列入國家六大重點發展的前沿技術。所以我發現很多事情發生了巨大的變化,我們現在也越來越有信心把這件事做好。
黃曉煌:我本科在浙江大學竺可楨學院讀完之后,拿了英偉達的全額獎學金去美國伊利諾伊大學香檳分校讀計算機博士,當時選擇的研究方向是用GPU做高性能計算。畢業之后我加入英偉達,給GPU芯片開發并行計算的編程框架以及CUDA的開發。
因為我當時在做CUDA,所以就想拿GPU技術做到云端去,做一家真正的互聯網公司。后面就是自己搭了GPU集群,在這上面用CUDA寫了物理正確的渲染,回國之后與另外兩位聯創創立了群核科技。群核科技,就是GPU架構的名字。
隨著這十年互聯網的飛速發展,我覺得我們公司也跟很多互聯網公司一樣,是互聯網發展中的一個縮影:我們發展了很多用戶,積累了大量數據。在此基礎上,十年一過,當年在硅谷不受重視的英偉達這類硬件公司,突然被萬眾矚目,成為了AI時代的主流。
我們再回頭看,中國互聯網這么多的用戶和積累,反而成了AI時代數據積累的巨大“燃料”。這些反而成為了基礎,包括現在OpenAI這樣的公司,也都是基于互聯網上大量的開放數據建立起來的。
所以,我覺得從互聯網時代邁向AI時代是全球技術的浪潮,也是中國互聯網的縮影。我們公司從剛開始立志做一家互聯網公司,到現在徹底轉向一個空間智能公司;從用GPU做互聯網轉向用GPU做空間智能,不光服務人類,還服務機器人。我們正在做這個巨大的轉型,這也跟整個烏鎮大會的精神密切相關。
過去我在烏鎮大會上都是偷偷溜來學習,今年很榮幸第一次在臺上分享,謝謝大家。
朱秋國:我們很早之前就在做人形機器人。大概是2006年,那個時候機器人領域有一個預言:到2050年要組建一支人形機器人隊伍,可以打敗世界冠軍足球隊。
但那個時候我一想,可能要再等個40年,我自己都七八十歲了,我不愿意等到那一天。所以到2015年的時候,我們開始做四足機器人。那時,美國波士頓動力的機器人已經做得非常好了,它可以走向室外,進行非常靈活的運動。
所以當時我們在想,能不能讓我們中國的機器人也能夠走出室外,真正表現出非常靈活的運動能力?這是我們當初的一個追求。
經過這十年的時間,我們現在國內的四足機器人已經有了長足的進步,能夠適應非常復雜的地形。現在,機器人已經能夠應用到很多場景中了。我希望在未來,我們的四足機器狗能夠到達陸地上的任何一個地方。要朝著這個目標去,還需要很長時間的努力。我們會繼續朝著這個方向努力,謝謝大家。
馮驥:我們公司在2016年正式決定去做一次融資,當時我們做了一份商業計劃書,決定要做單機游戲。
因為剛好在那一年,我們注意到一個很有趣的數據:在世界最大的PC游戲分發平臺Steam上,簡體中文用戶的比例首次達到了和英文一樣的水平,大概都達到了32%到33%。這個數據讓我們堅信,在中國,潛在能夠玩Steam這種PC游戲,尤其是單機游戲的絕對用戶數量已經是世界領先的了。
我們當時也看了一個非常相似的數據。我們看到再往前推十年,2006年的時候,中國電影的票房也開始邁向一個很高的增速,然后在2016年,十年后它也達到了跟美國票房相當的一個量級。2006年有一個什么樣的數據呢?就是中國的總銀幕數已經跟美國相當了。這非常像2016年,中國的PC游戲用戶數已經跟美國的用戶數相當。所以我們發現這是第一個現象,就是整個用戶規模在2016年已經是一個很好的起點。
還有一件事情是,在2006年到2016年這十年間,我們看到很早的時候所有人還是在大銀幕看引進電影,典型的就像《泰坦尼克號》《阿凡達》《變形金剛》。但是到2016年的時候,實際上在中國票房最高的電影都已經是中國團隊拍攝的中國題材的電影。
我們認為:一旦在一個產業,尤其是內容產業里面,如果一個中國團隊做的中國題材能夠開始追趕、接近甚至超過國際水平,那么毫無疑問中國的用戶會給予相當大的回報。
中國游戲產業的發展,以及由此帶來的對本土團隊的信任,這件事讓我很感慨。
最后我想補充一句:雖然我們是一個中國團隊,做了一個中國題材的產品,但反過來,假設你只有這樣一個內容,但品質不達標,甚至是一個偽劣產品,那么中國用戶也會有一雙火眼金睛,會狠狠地識別出來,并且也會給你教訓。
陳德里:這十年間,中國的科技發展速度非常快。深度求索公司是在2023年成立的,從創業之初就以追求和實現AGI為根本目標。在這個過程中,我們聚焦于最前沿、最硬核的技術探索。
所以我們公司的一個核心優勢就是長期主義,堅持做前沿智能突破這條主線。而在這個過程中,我們也舍棄了很多支線上的事情,不做那些短平快的支線事情。
另外一方面,網絡空間命運共同體理念也強調開放、合作和共贏。對此,我們也深表認同。我們在實踐中長期堅持技術開源來推動技術普惠,在與社區的交流中,我們也收獲了很多有意義的反饋,這反過來也推動了我們自身的發展。所以我們相信,這種技術開源帶來的合作和共享是我們公司發展的另外一個重要的核心優勢。
2.創新與突圍
王堅(主持人):這十年確實發生了很多變化,你們作為創業企業,既是這個變化的見證者,更是這個變化的創造者。但是我也更加好奇了,因為你們每個人的介紹里面都蘊含著不同之處。
我們先從興興開始。其實興興你知道嗎?我第一次真正關注到宇樹還是在2024年底,當時我碰見了波士頓動力的創始人馬克·雷伯特(Marc Raibert),我跟他聊了兩個多小時,他就反復提到一家公司——“宇樹”。說實話,他對你們公司的了解和尊敬,超出了我對你們公司的了解,所以我當時覺得很慚愧,尤其是作為一個杭州人。
我想了解的是,在過去這么長的時間里面,到底是什么技術使得人形機器人的發展那么艱難?今天大家都知道,波士頓動力可能不是這個行業領先的公司了。那么同樣的,我也想知道到底未來會有什么樣的技術,使人形這種機器人形態會發生哪些演化?
王興興:您剛才提到兩個問題,先說第一個。關于過去發生的變化,以及最近幾年我們公司或者國內很多同行能發展得很好,其實也是依托于目前國內本身的生產制造能力,整個生產制造能力非常強,包括一些機器人核心零部件。
在機器人硬件這個體系上,從2016年開始,我們很多核心零部件開始自研,陸陸續續做出了更加廉價、性能相對更好的四足機器人和人形機器人。后來,我們這些產品出售給了全球很多頂尖的實驗室、高校和公司。大家共同在上面開發了很多軟件、應用功能,包括很多開源的AI算法。所以某種意義上,機器人領域近幾年的快速發展,最大的原因也是“全球共創”。
王堅(主持人): 今年Marc自己新開了家公司,也買了你們的機器人,是吧?
王興興: 對。就是在這個硬件平臺上大家共同努力,這有點像早些年的電腦。早年間,電腦出來時,對普通老百姓其實也沒多大用處,但很多研發者或者說程序專家都在上面開發很多軟件出來,大家共同把整個生態和功能做出來了。
大家可以發現,去年一個人形機器人走路走得好,都算是比較優秀的了。但到今年,尤其最近幾個月,大家可以發現,無論國內還是國際上,很多機器人公司都可以跳舞或者表演得很好。為什么?原因也比較簡單,就是全球共同努力,在這個平臺上做了很多優秀成果出來,大家共同推動這個行業發展。所以我覺得,在科技領域包括AI領域,杭州有杭州的優勢,每個地區也都有各自的優勢,共同推動了行業的發展。
另外,您剛剛提到的第二個問題,關于未來。我覺得在AI目前加速了整個機器人行業,包括具身智能發展的情況下,未來的發展速度可能會更快。
大家可以關注到,最近半年或最近一年,具身智能領域其實已經有點像做夢的感覺,很多科幻中的場景就已經變成現實。我覺得在未來幾年,很多科幻里的場景可能會加速走進現實。
尤其在機器人領域,我一直感覺機器人、具身智能的AI領域,對比其他一些特別前沿的技術,反而是相對容易的。比如說核聚變、火星探索。我覺得相對來說,具身智能或者人形機器人,AI技術包括整機,我們離實現夢想更接近很多。我覺得未來,包括明年和后年能給大家的驚喜,可能比今年還會更多一點。
王堅(主持人):謝謝,非常期待這個驚喜。璧丞,關于腦機接口,嚴格意義上講,我真正的專業跟你是一個專業,因為原來這個行業都把它叫做“人機交互”(Human-Computer Interaction)。但現在,突然這個行業被稱為人工智能。事實上,你們真的是創造了一個時代,創造了一個過去大家沒有發現的事情。
所以我也比較好奇,你在這樣一個很窄的領域,是怎么慢慢創造出來,讓大家慢慢接受的?尤其到今天,我覺得更重要的意義在于怎么能夠讓你們的技術真正普惠老百姓?
韓璧丞:其實我覺得腦機接口是一個非常宏大的技術棧,而我們是一群非常相信這個技術的人。其實我們成立這家公司時,當時還沒有多少人了解什么叫腦機接口,所以當時我們也很忐忑。但是成立一年半之后,我們知道著名的企業家馬斯克也成立了一家公司,叫Neuralink。
當時我們團隊還去了他們在舊金山的一個三層小樓里,去了之后發現里面還有另一家公司——OpenAI。因為OpenAI最早也是馬斯克創立的,當時這兩家公司是在一個樓里。
那么經過這些年發展,其實腦機接口技術已經從實驗室里的實驗,變成了能夠真正影響人們生活的產品。比如說像Neuralink,他們現在在做一個產品,就是幫助盲人能夠重新看見。
當然,我覺得他們在未來不僅可以讓盲人看到我們看得到的東西,還有可能讓盲人看到我們看不到的東西。因為大家知道我們看見的光叫可見光,是特定頻段的,對吧?但是他們給盲人所佩戴的檢測器是可以看到比如紫外線、紅外線,甚至能探測到隔墻的一些信號。那我們其實是做非侵入式腦機接口,我們現在也在努力把這些技術變成真實世界的產品。
我們的技術路線是沿著“從痛到大”來規劃我們的產品。
“痛”,就是先幫助最需要這些技術的人。比如沒有手和腿的殘疾人,我們做這個產品當時花了很長時間,住在殘疾人家里,結果發現一個現象:這些殘疾人幾乎都不出門。所以后來我們發現,如果我們真的幫他做一個用意識控制的手和腿,那么這些人就可以正常去工作、去生活。

強腦科技的靈巧手,圖片來源:「甲子光年」拍攝
所以在過去的八九年時間里,我們幾乎每天都跟這些殘疾人,還有沒有辦法說話的自閉癥孩子待在一起。當然我們現在也在拓展更大的領域,比如我們明年可能會推出第二代睡眠產品,讓失眠或睡眠不好的人能夠睡得更好。
后面我們會推出一款體重管理的產品。因為我其實研究體重管理已經研究了一輩子,大家可以從我的體型看出來(笑)。
但是,我覺得很多時候人胖或者吃東西,就是因為產生了這種饑餓的感覺和饑餓的意識,其實并不是他真的餓,而這個是完全可以用神經調控來調節的。不過大家從我現在體型上來看,這款產品還沒有研發成功,但是我覺得到了后年應該就差不多了。
所以我們會沿著“從痛到大”的方向,去把腦機接口技術變成一個個能解決人們生活問題的產品。
王堅(主持人):謝謝。我非常期待你們的產品能真的為每一個人所用。從這個角度看,公司可能還要奮斗很多年才能達到這個境界。
下面我問下曉煌,但在提問之前,有件事想跟大家分享一下。大家談到人工智能創業,都會談到人才。但我知道群核科技有個非常奇特的現象:你們有對技術骨干夫婦,兩個都在杭州,但不在同一個單位工作。
到今天為止,我們都沒搞明白是哪一位先到杭州,才把另一位引進來的。所以我想,這種人才的相互引進,還是有個蠻復雜的過程,也蠻值得研究的。今天我也不知道他們到底誰是跟著誰來的。
回到具體的問題。看到群核科技,我會想到英偉達。大家都知道,十年前沒人覺得英偉達是家人工智能公司,都覺得是一家Game Company(游戲公司),但今天它變成了一家人工智能公司。
群核科技也是。你們最早是做CAD、CG的,對不對?就是做計算機輔助設計、計算機圖形處理出來的。那今天你們怎么會跟“物理AI”產生關系?它跟人工智能有什么關系?跟機器人又有什么關系?你對物理AI或者AI的新形式有沒有自己的看法?
黃曉煌:先說王院士您剛才提的那個人才“段子”。
2021年的時候,我們公司正處在一個非常關鍵的分水嶺。在2021年之前,我認為是一個互聯網時代,我一直在琢磨:當時流量用戶增長很快,數據也積累得很快,但是感覺有盡頭,那這個盡頭結束之后怎么辦?
其實,2018年我們就跟英國帝國理工大學、美國南加州大學、浙江大學等高校聯手推出InteriorNet數據集,為室內環境理解、3D重構、機器人交互等研究提供數據基礎。這是全球首個空間數據集,在學術界也比較知名。
后來,正因為我們開源了這個數據集,所以就跟您提到的那對骨干夫婦開始合作了,他們當時還是美國的教授。
當時我們已經看到Transformer之類的模型,這些數據好像不光是存在那里,而是可以用來訓練一種當時認為是“空間認知”的大模型。
我跟他們夫婦原來在美國是校友,一起讀CG的。我知道他們正在研究這個,然后我就找了她老公聊:“要不來我們公司當首席科學家吧?之前是互聯網時代,未來是AI時代。其他公司做的是語言大模型,我們來做空間大模型,你來負責。”
當然,我當時不知道王院士的公司也要“挖”他老婆。這世界就是這么機緣巧合,兩家公司同時在“挖”他們一對夫婦。所以這段經歷比較神奇,我當時也沒想到這個世界變得這么快。當然,如果早想到的話,我也不會把英偉達股票賣了(笑)。
這個轉折,我覺得可能是偶然也是必然。因為互聯網的數據會到盡頭,但AI的發展,是數據積累到一定程度的一個新階段。
我覺得空間智能是繼大語言模型之后一個很重要的領域。它可以用在物理AI上,包括機器人相關的所有領域;也可以用在視頻生成上,因為視頻生成需要符合空間一致性。
我們也發現了,在大語言模型,類似DeepSeek、GPT這類模型上的Scaling Law(規模法則),在空間模型——即空間認知、空間推理這類模型上依然管用。
我們在2021年、2022年的時候很驚奇地發現了這點,但當時沒找到太多應用場景,內部也只是當成一個發科研論文的團隊在做。但很高興今年看到這么多優秀企業,像宇樹這些,出現了爆發式的增長。
我們也覺得未來肯定是一個充滿機器人的世界,甚至一個人有十個機器人當“傭人”在服務我們。那時候,不光是生活環境,我們的工作環境、工廠都有大量機器人。這時就更需要空間智能技術來統一管理、指揮這些機器人服務好人類。所以我們現在非常專注在做空間智能這個領域,希望能跟所有公司一起服務好人類。
王堅(主持人):謝謝,你講完以后我非常有感觸。我們今天都講人工智能,講大語言模型。但大家會覺得,這都是語言,語言束縛了世界的邊界。那有了空間智能,就可以說世界的邊界才是(真正的)邊界,我們應該把語言的邊界拓展成世界的邊界。
下面秋國,講講你的事情。你剛剛提到了一個詞叫“2050”,“2050”其實也是我們給年輕人做的活動,秋國他們最早的機器狗在2018年就到過“2050”。但那時候那條狗也站不住,還專門搭了個鐵架子,用兩根鋼繩把它吊起來,才能展示給大家看。
所以我一直在想,一個企業怎么能把一個那么不完美,今天看來都“不好意思”給別人看的東西展示出來?今天很多企業都很難做到。
那么到了今天,你不但有了機器狗,也在做人形機器人。而且我在寧波的工廠也看過你們的機器人在那么惡劣危險的環境下工作。所以我想請你講一講,從機器狗到人形機器人,你是怎么看這個演進的?以及它們的未來和對社會的影響。
朱秋國:我跟“2050”確實非常有緣分。那個時候我們的機器狗確實是用鋼絲繩吊的,原因有兩個:第一是趴在地上怎么起來,這個問題當時沒解決,現在聽起來有點好笑;第二個是走得不太穩,有時需要鋼架輔助吊著。因為我們是2017年底成立的,2018年就把第一臺機器人拉去了“2050”活動,因為“2050”不嫌棄我們做得差,所以非常有緣。
在后面的過程中,因為我們更多是面向行業應用,所以會接受很多質疑,比如“你這個機器狗用在哪里、怎么用”。從2018年開始我們就琢磨怎么把機器狗用起來。當時全世界都還沒想明白。
我們琢磨來琢磨去,想著第一個場景要不用在電力巡檢,在變電站試試?我們花了三個月去現場測試,結果發現平時在室內跑得好好的機器狗,在那邊跑幾小時橡膠墊就磨損了,機器也發熱了,下個雨還扛不住要燒掉。一系列問題都出來了。
我們就從那時開始,結合具體應用場景來做產品開發。在這個過程中,我們做了很多市場應用端的創新,包括電力巡檢、應急消防,以及現在在做的“最后一公里”。
走到今天,面向行業級應用的路徑我們認為基本打通了,但是要做好一個解決方案其實也蠻難的。我們現在仍然面臨一些問題,比如機器狗有個“狗窩”,有時發現狗窩打不開了,也要被客戶批評。但總的來說,目前大家已經能夠比較好地理解機器狗的應用場景了。
我有時候開玩笑說,以前我們是“做狗的”,今天終于可以“做人”了。今年我們也發布了人形機器人。
人形機器人的特點也是一樣,我們最終要解決什么問題?就像剛才王院士說的,我們要代替人、幫助人去解決危險、惡劣、復雜場景中的問題。所以我們做了一個有防護能力的類型。現在比如走向室外,遇到刮風下雨,倒在水泊里,我們是扛得住的。
有些人會問,能不能搞個中間的過渡版本,簡單一點,先把產品推出去?我想來想去,覺得我們還是“以終為始”,圍繞最終目標去打造產品。雖然有很多困難,但我們至少做了全世界第一臺具有防護能力、可以真正走向室外、接受環境考驗的機器人產品。
我們也希望在這個方面,持續秉承原先解決問題、以行業落地為使命的理念,去把這個產品打磨好。我也希望不久的將來,大家在選用行業級人形機器人的時候,也來選我們的產品。謝謝。
王堅(主持人):謝謝秋國。這個過程說明一件事:小孩生下來不一定都好看,都是慢慢長漂亮的,創業公司也一定是這樣。
下面有請馮驥。你們公司的名字比較特別,叫“游戲科學”。我最早聽到這個名字時,都覺得這家公司是不是有點“故意”。直到我在2020年碰到一件事:一個80后,她來過“2050”活動以后,在現場看到當時你們展示的《黑神話:悟空》的場景后,回來自己寫了一個感想,我讀了很感動。
她說她是一個多年的游戲玩家,但從來沒辦法跟家人和同事分享說她在玩游戲。直到《黑神話:悟空》以后,她就可以大膽地跟同事和家人說“我是玩游戲的”,那天她非常激動地分享了這種感覺。
同樣,她也說了在現場的感受。當大家在360°環繞屏幕上看到你們的藝術創作時,很多沒玩過游戲的人看到那幅畫,都說:“誒,這是不是從敦煌找來的?”所以剛才我說的這位玩家,就花了很長時間解釋說不是的,把你們所有的場景說了一遍。
但更有意思的是,她不但是個80后,她還是位女性,在牛津大學拿到了物理學學位。我相信這個人不是你們的典型客戶,對吧?所以我想,你們真的是把不同的文化、不同的東西帶到了過去帶不到的人的手里。
所以我也想問,從這個角度,你們是怎么把科技創新跟文化很好地統一起來的?
馮驥:謝謝王堅老師。剛才您講的那個例子確實很有意思,好像《黑神話:悟空》第一次讓很多以前“偷偷摸摸”打游戲的玩家解除了“游戲羞恥”,玩《黑神話:悟空》變得理直氣壯了一些。
但我想在這個場合提供另一個思路。有時候我們都說,吃到《黑神話:悟空》就像吃到第七個饅頭突然吃飽了。那是不是因為第七個饅頭特別飽腹呢?
在我看來,如果我們去追溯中國游戲產業的發展,也許會早就看到:中國在長達十年甚至更長的時間里,整個游戲產業已經是全世界用戶數最多、市場規模最大的。
這個產業已經非常龐大了。我們游戲科學也是很早就加入了這個產業,我們的團隊一起合作也超過15年了。我們之前也在大公司做過其他游戲,包括網游和手游。
所以,如果從這個角度講,《黑神話:悟空》本身固然有很多不一樣的地方,但也許更是因為中國的“大水大魚”——這個產業培育了海量的用戶和人才。我們其實是在這樣的基礎上誕生的,可能只是最后的一朵小浪花。
也許我們選對了題材、找對了時間、選對了商業模式,但也不能忘記,中國還有非常多做得很好、但也許沒有我們這樣的運氣或時機的公司。
我也講一個數據。全世界去年收入規模最大的10款游戲(這10款里沒有《黑神話:悟空》),我最近剛好做了調研,有4款來自中國團隊研發,還有3款有中國公司投資或參與研發。我覺得這些才是游戲產業能誕生像《黑神話:悟空》這樣大家覺得有點“拔尖”的作品的真正基礎。這是我想表達的第一層意思。
剛才您也提到,為什么我們叫“游戲科學”。實際上,很多人覺得游戲跟科學不搭邊。我想稍微做一個澄清。
實際上,游戲,尤其是我們狹義的電子游戲,它是一個技術含量很高,甚至可以說是集成了很多計算機領域科技成果大成的行業。我們知道歷史上很多厲害的科技公司,像今天大家多次提到的英偉達、微軟、英特爾,這些公司在很多時間里是跟游戲本身的發展相輔相成的。
當然,我們知道游戲不光是科學,它也是一門藝術。游戲為什么叫“第九藝術”?就是因為它前面有八個不同的藝術門類:文學、繪畫、音樂、戲劇、舞蹈、電影、雕塑、建筑。
大家仔細想想,游戲很像前八門藝術在融合了現代最先進的科技后,才誕生的第九門藝術。它有點像所有這些元素的一個集大成。我們很自豪能夠在這樣一個集成的行業里繼續發展。
王堅(主持人):謝謝馮驥。其實很有意思,從腦機接口到機器人,再到游戲,會發現它們中間有個共同點,就是都把人帶到了一個他們以前沒有辦法感知的地方。我覺得這非常符合人類不斷探索的精神。
下面有請深度求索的德里。很有意思,年初時DeepSeek變成了一個現象,我讀到的最重要反應是:第一次讓大家覺得,這樣一個來自中國的開源技術,在全世界受到了尊敬;第二,你去看全球的開發者,大家都覺得在人工智能開源這件事上,中國為世界科技做了一次非常大的貢獻。
我想請你談談,作為親歷者,你覺得通過開源,通過把人工智能模型做到最好,是怎么樣推動這個領域發展的?以及它的普惠性如何能對社會做出更多貢獻?
陳德里:謝謝王堅院士。在我們自己看來,AI發展給社會帶來的變革,短期看可能是機遇更多,而長期看可能是風險更大。
短期(3到5年)內,人類和AI可能會處于一種“蜜月期”。這時候AI沒辦法獨立完成很多工作,但人們可以用AI實現更大價值,有一種1+1>2的效果,去解決更復雜的問題,創造更大價值。這個時候,科技公司應該充當“科技布道者”的角色,盡可能把技術普惠化,讓所有公眾都能以非常方便、低廉的成本接觸到最前沿的AI,并有機會使用和學習AI,在生產中提高效率,成為效率更高的個體。
而中期(5到10年)來看,到那時AI就可以取代部分人類工作,社會將面臨失業風險。這時候,科技公司應該扮演“吹哨人”的角色,給社會公眾風險提醒:告訴大家哪些工作會先被AI取代,又有哪些技能在未來將會貶值,以此喚醒公眾的風險意識。
長期來看(10到20年),可能更加危險,因為AI可能會取代絕大多數工作,我們現有的社會秩序將經歷巨大挑戰。所以我們覺得,到時候科技公司應該扮演“人類守護者”的角色,至少要保護人類安全,并參與社會秩序的重塑。
這個觀點并非危言聳聽,因為這一輪AI革命和歷史上的工業革命有非常大的不同。歷史上的工業革命,人們發明的是工具,它們只是人類智慧的輔助,人類還是毫不可動搖的智慧主體。舊工作消失了,新工作產生,結果是社會整體生產效率提高。
而此輪AI革命,我們是發明了同樣具有智能的AI。它同樣可以成為社會的主體,而且會變得比人類更聰明。結果是越來越多工作被AI取代,最終人類徹底從工作中被“解放”出來。大家可能會說這是件好事,但其實這會對人類的社會秩序帶來巨大沖擊。
那我們說,不發展、停下來行不行?其實也不太行。因為總會有科技公司來推動歷史車輪前進。而科技公司想通過AI賺取超額利潤,就必然要用AI替代人類勞動所產生的價值。甚至可以總結說:此輪AI革命成功的標志,就是它取代了絕大多數人類的工作。
所以,我是一個技術上的樂觀主義者,但也是一個社會層面的悲觀主義者。
3.邊界與挑戰
王堅(主持人):其實剛聽完以后,我自己也在想一件事。今天你們被叫成是“六小龍”,不過是不是“六小龍”我覺得不重要。不管怎么稱呼你們,不管你們商業上怎么成功,我相信你們都共同碰到了一個問題:你們一定觸及到了這個領域的技術邊界和挑戰。
那么,把你們碰到的技術邊界和挑戰分享給其他人,別人也可以在你的基礎上做進一步的探索。所以我想知道,你們碰到了哪些挑戰?你們自己覺得應該怎么克服這些挑戰,對于其他的創業者或技術貢獻者又有什么建議?
王興興:目前機器人領域最大的問題和挑戰,還是整個具身智能的AI模型。
這模型跟一般的大語言模型還不太一樣。因為大語言模型大家也知道,從2022年GPT出來以后,性能相對過去發生了天翻覆地的變化。但是語言模型,它的模型結構,尤其是數據,是相對非常現成的——互聯網上有大量的現成數據直接可以用。而且某種意義上它的模態就是一個維度,語言模型就好了,包括多模態模型把視頻加進來,相對來說互聯網上的數據都可以用。
但在機器人領域,目前很大的一個問題是,無論是模型結構,包括數據的規模都不太夠用。因為現在每個廠家的機器人都不太一樣,用不同廠家的機器去采集不同的數據,數據本身就不一樣。并且,目前機器人去工作的時候,包括一些觸覺、視覺,甚至攝像頭應該裝在手上、頭上還是胸上,全球都沒有統一的共識。
所以目前這個挑戰,我覺得在于具身智能本身的模型結構,包括應該怎么采集數據、采集多少數據、怎么訓練,或者怎么獲得更好的數據,這是非常非常有價值的。
而且我一直感覺,某種意義上,當然DeepSeek的夢想是AGI,我覺得具身智能或者機器人領域的通用模型,某種意義上就是AGI,而且是最有可能達到我們想象中的AGI的效果。
韓璧丞:腦機接口雖然引起了非常大的關注,但我覺得它有個B面,就是為什么這件事情如此重要?
因為人類目前所有的醫療花銷中,大概有36%是跟大腦相關的。但是,目前困擾我們非常嚴重的這些腦疾病,比如阿爾茨海默病、自閉癥、失眠問題,沒有任何藥物可以從根本上治療。
那腦機接口現在被譽為是有可能去根治這些腦疾病和發展下一代交互的技術,但它所面臨的困難也非常嚴峻,主要在于數據采集和數據解析。
因為我們大腦是一個非常復雜的組織,它有860億到上千億個神經元。所以如何去解析這些數據是非常困難的。
比如我們現在在做的產品就面臨了很大困難,大家可能無法想象做一個神經控制的手有多難。因為手是人體當中最復雜的部分,我們電光石火的一個念頭,就要讓手做出非常精細的操作。
我非常清楚地記得一個例子,我們當時給一個沒有右手的大伯做假肢,要訓練他的數據。我說:“你想象一下,動大拇指。”他想象一下。我說:“你想象一下,動小拇指……動中指。”結果他想了一下午,我們發現數據沒有任何區別,根本就判斷不出來。后來我催促大伯:“你再努力想啊。”最終我發現,原來他早就忘了。他已經沒有手幾十年了,早就忘了有手的時候動每一根手指的感覺。那這時候該怎么辦?
所以我們就構建了一套AI模型,讓它像嬰兒一樣重新去學習,想象自己有一個手。包括做腿也是。為什么現在做智能大腿的公司很少,盡管沒有腿的殘疾人很多?因為如果腿做不好的話,這個殘疾人就會摔倒。
比如我們正常人一天假如走5000步,那么一年要走175萬步。假如控制一步里面大概有100次神經信息的計算,那么他一條腿一年就要有1.75億次的計算。如果有一次計算錯誤,這個人就可能摔倒。所以我們現在也通過AI的方式來努力解決這個問題。
這里面我覺得也產生了一個非常美妙的事情。因為我們知道很多AI的著名理論,其實是受到了大腦神經科學的啟發。比如著名的DeepMind創始人戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis),他是一個神經科學家;包括諾獎得主杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton),他本科也學的是心理科學。但是現在,我們擁有了這些受大腦啟發而誕生的AI,來幫助人類攻克這些難以解決的腦科學問題。所以我覺得現在形成了一個非常美妙的閉環。
黃曉煌:我們在做空間智能業務時,主要服務兩類群體:一類是人類,另一類是機器。在大語言模型爆發之前,我們主要服務前者(人類),而后者(服務機器)基本就是發論文、增加學術影響力、招頂尖人才,但前者(服務人類)是我們收入的主要來源。
AI火了之后,我們發現一個很可怕的現象:原來我們以為坐在辦公室里做創意的人是非常穩的工作,結果大模型出來后,就會讓這些工作崗位逐步減少。
也就是說,我們服務的人類客戶會越來越少,而未來替我們工作的機器會越來越多。所以我們在2022年到2023年把公司戰略做了調整,目標從原來“向人類收費”,變成未來“向更多機器收費”。
當然,機器有很多種。像人形機器人是頂端、最難的,但下面還有很多沒那么智能的,像AGV、傳統機械臂等等。它們都是在替人類工作的“機器物種”,而且會越來越智能。
我們在想,未來這些機器的數量肯定是人類的十倍,那我們能不能從向每個人收費,變成向每臺機器收費?這就是我們的戰略轉型。
在轉型過程中,就像王院士說的,其實很困難。我們面向人類時,客戶研發實力不一;但對于機器來說,客戶是宇樹這類企業,本身研發實力非常強,都是頂尖公司。你要在頂尖公司里面“賣水”,這得是多神奇的“水”?
所以,在公司轉向空間智能、投入更多研發的過程中,我們發現客戶群體的平均水平都是大學教授那種級別的,挑戰很大。我們在今年也推出了空間認知模型,叫SpatialLM,不斷增強學術界和產業界的影響力。當時一推出來,在開源社區Hugging Face的趨勢榜上僅次于DeepSeek-V3-0324版本,排在第二。
11月6日,我們在世界互聯網大會上,正式推出專為工業具身智能打造的云原生工業AI孿生平臺——SpatialTwin。此外,我們內部還計劃了一系列工具,幫助未來十倍于人類的機器更好地服務我們。
朱秋國:我認為做具身智能有兩大挑戰。
第一個挑戰叫“具身的移動”。我們現在要做的是,機器人能否在沒有先驗知識的情況下,從一個地方到達另一個地方?這比較難。如何采集更多數據,如何使用大量算力,對于初創小公司來說是個難題。但我想這個技術在不久的將來,無人駕駛和機器人公司可以共同克服。但對我們來說,使用大量數據和算力,本身就是很大的資源需求。
第二個挑戰是“具身的操作”。剛才有嘉賓提到,專家說人類所剩的唯一尊嚴是兩只手。馬斯克也說現在做手很難。一方面,做出一只仿人的手本身很難;第二,怎么能讓機器人的雙手在一個長序列、復雜且不確定的場景中完成任務,這是一個挑戰。
到今天為止,我覺得這個路徑并不清晰。所以我想說,現在的模型是不是真能解決這些問題?我覺得是一個挑戰,也是一個問號。
我的意思是,還是需要通過創新,去降低對算力、對數據的要求,以及創新出新的模型架構,真正去解決這個問題。也許在未來的五到十年,我們能真正讓機器人走進工廠和家庭。
馮驥:因為前面的幾位老師都是直接做技術的,講的都是各自專業比較深的東西。我是做內容的,就稍微講得抽象一點。
在我理解里,這一輪人工智能革命確實會帶來兩個層面的挑戰。
第一個層面是:人工智能的發展最后會服務于誰?假設它越發展,越讓更少的人、更少的公司集中這種科技優勢,甚至利用這種優勢去壟斷、去“欺負”別人,那這也許是一個巨大的風險。
剛剛DeepSeek的嘉賓提到他是一個社會層面的悲觀主義者。實際上,我正是因為看到了DeepSeek,才變得更樂觀。因為我看到了一個“中國答案”:像DeepSeek這樣一個開源的、調用API費用便宜一個數量級的、甚至不追求自身利益最大化的公司,反而讓全世界很多人都用上了比較先進的AI。

今年1月,馮驥評論DeepSeek,圖片來源:馮驥微博賬號
如果人工智能的發展的結果能是樂觀的,那應該是我們想辦法讓它去賦能更多普通人,而不是讓技術越來越集中在少數公司手里。
第二個層面是關于恐慌:AI來了之后,我們學了20年、已經非常嫻熟的腦力工作,好像一下子還不如AI了。比如去放射科、病理科,看片子、判斷病變。人工智能可能有幾百萬倍的經驗和語料,準確率就是高過人類。
這個時候我的建議是:如果大家平時刷B站,最近有一個專門做西游題材音樂的UP主,我安利一下,名字叫“漫游會議室”。他寫了十幾首用AI做的音樂,拍成了MV。很多人開玩笑叫它“3A音樂”,就像3A游戲。什么叫3A音樂?AI作詞、AI作曲、AI拍視頻,直接上傳給你看。

B站UP主“漫游會議室”主頁,圖片來源:“漫游會議室”B站賬號
平時這樣一個MV可能一個團隊要做幾個月,但他現在一個人每周可以發幾首。這個水平我認為達到了中文AI創作領域的一個里程碑。如果大家有興趣去看他做出來的品質,會發現這是一件好事。以前很多人要花很長時間練習作曲、演奏、拍攝,這不是一個人能完成的。但AI給了很多沒有這種機會、機緣或時間的人,一個能力放大的可能性。
所以我認為,往后看,AI 可能讓更多有審美能力的人,能夠創造出比現在多得多、繁榮得多、水平高得多的內容。
所以,如果要給其他創業者或有疑惑的人建議,我非常建議大家盡可能去擁抱最新最強的AI,反而可能會感受到某種更樂觀的可能性。
如果只是間接刷公眾號,或看危言聳聽的標題,你可能會覺得這是個很糟糕的時代。但是,也許在AI發展、并且我們能解決我說的第一個挑戰之后,它可能帶來一個讓所有人都有更多閑暇,不用為生存花費大量時間,而是自由發揮專長的、更自由的時代,這是有可能來臨的。
如果還有一個個人的小建議,就是建議大家在這個時代多鍛煉身體,靜觀其變就好。因為身體的問題,像璧丞剛才提到的,還是挺難解決的,可能還是要等一等。所以大家把自己身體保養好,看看后面幾位老師能不能讓我們比現在更健康就好了。
陳德里:謝謝大家的分享。最后我再做一點補充,關于現在AI發展遇到的問題。
如果我們只把目光聚焦在今天的AI,它肯定有很多瓶頸。舉個例子,現在的AI并不具備像人那樣穩定的、可跨領域泛化的智力。表現上,它能在一些非常復雜的領域表現卓越,卻在一些人類認為很簡單的任務上表現得離奇得差。也就是它現在的智能具有某種不完備性,我們也可以稱之為鋸齒智能(jagged intelligence)。
這個問題是怎么產生的呢?因為現在的AI訓練完成后,參數都是固定的,無法像人類一樣在真實世界里持續自我迭代和進化。類比人類的大腦,它只提供了核心學習算法和少量本能,剩下的人類知識都是通過后天終身學習獲得的。
所以,我們要做的就是讓AI具備這種穩定的、可泛化的學習算法,同時建立起它跟真實世界更多的鏈接——比如多模態、包括具身智能等等——讓模型能像人一樣,在更真實的環境里做持續的、終身的學習和自主迭代。
剛才說的是眼前的問題。而如果我們把目光拉長放遠,放到10到20年后 AGI 實現的時間來看,今天這些問題都是可以被解決的,因為技術發展往往具有加速度。舉個例子,三年前ChatGPT剛出來時,做小學數學題還經常出錯,但現在它已經能在國際奧數競賽中獲得金牌。我們也可以相信,當技術邁過某些關鍵節點后,會迎來跨越式發展。
所以,我們應該對技術的發展保持樂觀。還是再重申一遍:我是一個技術發展的樂觀主義者。這一輪AI革命,我們還處在上半場,甚至是上半場的早期。謝謝!
王堅(主持人):謝謝大家精彩分享,我聽得也蠻激動。特別是剛才馮驥做了一個很好的總結,他特別談到人工智能要能夠“幫助別人”。“幫助別人”一定是一個非常重要的主旋律。
過去你們聽到的都是“人工智能替代了誰”,今天我們講到的是“人工智能怎么能幫助誰”。這是我一直的觀點,一定要堅定地相信,人工智能要想明白了“幫助了誰”,才會在真正的正道上。
去年辛頓得了諾貝爾物理學獎的時候,有一篇報道副標題是說,這代表了人工智能的“青霉素和X光時刻”。大家可以設想一下青霉素和X光對人類健康帶來的福祉,所以我想這也是我們人工智能一個非常重要的目標。
今天你們是“六小龍”,我現在看一下臺上,其實是“一條龍”。那我想這條“龍”在未來,對中國也好,對世界的科技發展也好,我相信一定會做出更多的貢獻,謝謝大家!
(封面圖來源:「甲子光年」讀者拍攝)