What's Next｜科技早知道

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？

企业培训、工业操作和医疗等场景曾经被认为是 AR 最先落地的市场，但过去十年的商业化并不容易

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

[58:01] XR 行业已经没有「灯塔」了吗？

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

名词解释

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。

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

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Special Guests: 王泽霖 and 脑潘.

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

2017 年学术休假去蚂蚁金服，把图神经网络用在支付网络

2020 年新冠叠加 AlphaFold 1，加入百图生科

训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型

[16:50] 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？

蛋白质再往上走是细胞、组织、个体，每一层都更慢、更贵、更危险

顶尖科学家先后加入，GenBio AI 在硅谷成立

[20:53] AI for Science 的两条路线

大厂走自动化 Coding agent：自动化读文献、调工具、出报告

另一条路深入领域数据，AlphaFold 是标杆

[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了

Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作

博士生的培养模式需要改变

[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？

孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子"，这种无中生有 AI 做不了

香农把物理学的熵搬到信息论，科学发现是先跳跃再补全

元推理可以积累，但可能需要超越当前架构的新系统

[42:51] 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？

从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度，需要多模态一致性建模

需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住

[48:41] AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？

单模态基础模型已有，跨模态整合刚开始

预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平

[50:43] 深度学习为什么还输给线性模型？

公开数据噪音大、批次效应重，100 万个细胞可能都是同一个人的血

关键不是细胞数量，是细胞种类和信息量

[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么

AI 主动学习：算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性

不是数据越大越好，是信息增量决定模型提升速度

[01:02:19] 虚拟细胞先在哪里先落地？

细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景

以前筛 100 个分子才有 1 个成功，现在计算先砍到 10 个

70 分就可商用，从 70 到 90 是长尾

延伸内容： 从理解疾病到药物发现，科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么？| 深科技系列 S9E37

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

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Special Guest: 宋乐.

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？

编程成为 AI 第一个跑通商业化的行业

智谱、Kimi、DeepSeek 等中国开源模型挤入 agentic AI 与 coding

[13:47] Jeff Dean 为什么离开？

Jeff Dean 是谷歌基础设施缔造者

Discovery Loop：不超过 10 人的小团队，把全部资源倾注在科学发现一件事上

[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的？

Transformer 发布，DeepMind 瞧不上

哈萨比斯认为语言模型不够「接地」，押注强化学习，错过一个时代

[30:54] 马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌

借 Alphabet 重组之机，哈萨比斯与苏莱曼策划把 DeepMind 拆出去

皮查伊上台翻脸、苏莱曼被匿名举报，计划最终以创始人出走告终

[37:43] 谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态

英伟达之外，唯一算力和基础设施能与之抗衡的玩家

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"

智谱、DeepSeek、Kimi 估值数千亿人民币，跨入前沿领域

中国开源从"学霸型不中用"到"好用"再到"必选项"，美国也开始重视

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Special Guest: 周健工.

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讲给我们，它可能成为我们下一期节目的素材。

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Special Guest: 申悦.

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？

盘中 4400 多亿元、收盘 3400 多亿元，宇树首日行情有多夸张

宇树上涨与机器人板块下跌同时发生，市场究竟在交易什么

[02:06] 人形机器人为什么非得像人？

从高达到机器人：形态是否真的决定功能

本田“New Mobility”思路：人类世界天然适合人形机器人

如果没有“人形机”概念，宇树还能获得今天的估值吗

[07:49] 谁在买机器人，买完还会买吗？

从四足机器狗到两足机器人，宇树的产品叙事发生了什么变化

科研、政府采购和商演是真需求，但复购率是否足够支撑商业闭环

机器人公司真正要回答的是谁会持续购买

[10:07] 马斯克把机器人赛道带偏了吗？

特斯拉机器人点燃了人形机器人的想象

特斯拉拥有制造、电机电控、大模型和工厂训练场景，形成了独特闭环

其他机器人公司很难复制这套路径

[11:24] 平台价值，能不能变成股东价值？

宇树降低机器人平台成本，让高校和科研机构拥有更多实验机会

社会价值、平台价值与股东价值并不天然一致

上市之后，市场会从宏大愿景转向财务数据和商业闭环

[16:29] 存量业务之外，期权价值值多少钱？

宇树当前能赚钱、能生存的业务，构成企业的存量价值

平台、大脑和未来机器人生态，更像尚未兑现的期权

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

[20:41] 需求已经出现，但离普及还很远

科研教育、商演、导览、服务等场景已有真实需求

仓储物流和工业协作机器人已经在部分场景形成商业闭环

家庭机器人面对无结构化环境，形态、功能和安全边界仍然未知

[24:01] 机器人训练：从虚拟世界走向现实

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

Disney Imagineering 以沉浸感和角色可信度为目标，而不是强调 AI 或机器人

观众购买的可能不是机器人，而是 IP、体验和与角色互动的情感价值

[35:26] 机器人不一定要靠卖机器人赚钱

机器人可以成为内容、体验和陪伴产品的一部分

人形机器人不必只围绕“替代多少劳动力”来计算市场空间

回到宇树：真正的答案要等商业周期闭环之后才会出现

延伸阅读：

李飞飞关于空间智能与机器人的播客

迪士尼 Imagineering 研发视频

迪士尼机器人项目 Project Kiwi

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