AI深度进化

本期嘉宾：姜涛，自由量级CTO兼执行CEO，哈工大博士，20年音频算法研发经验，快手早期员工，先后曾在腾讯音乐、昆仑万维组建了国内领先的音乐算法团队每天有超过10万首新歌诞生，调用一个API就能产出QQ音乐或者Spotify上一样的音乐，但我们却在反复听周杰伦、孙燕姿的老歌。这中间的落差，到底是什么？这期《AI深度进化》，我们和自由量级CTO兼执行CEO姜涛聊了聊： AI音乐到底走到了哪一步？ 国内外音乐大模型有什么差异？ 当写歌变得像发朋友圈一样简单，音乐素养还意味着什么？欢迎收听，也欢迎在评论区说说你的看法。 00:00 - 01:34 2026是AI音乐跃迁元年？华纳推出人工智能歌手七八成音乐人开始使用AI创作 01:35 - 06:31大厂离职创业快手早期员工、人人都能创作的理念2023年押注中文音乐大模型 06:32 - 10:33数据规模与能力跃迁大模型瞬间的智力涌现，对AI产生信仰 10:34 - 15:49跨学科团队优势团队约三十人规模算法与音乐交叉人才非常稀少 15:50 - 21:58中外音乐大模型的差异中文更注重人声表达和歌词国外看中工具价值、国内强调情绪价值 21:59 - 28:45用户破圈与创作降门槛普通人几周即可完成作品中老年用户也开始写歌 28:46 - 34:25自研技术与数据壁垒自研 Tokenizer 优化表达效果用户数据与内容创作才是护城河 34:26 - 37:46审美对齐与人机分工AI音乐的图灵测试已经完成审美判断仍由人类完成 37:47 - 45:21行业冲击与个体崛起传统音乐人打不过就加入零基础用户也可能年入百万 45:22 - 55:30产品迭代与创作者升级一句话写歌到一张图写歌平台扶持AI音乐创作者 55:31 - 01:25:00闭源开源与全球竞争闭源保障商业质量开源促进技术生态 01:25:01 - 01:46:33 一人团队与多面手时代独立创作者的黄金时代音乐人的定义发生改变

这一期《AI深度进化》，我们把麦克风架在湖北黄石一间社区养老院，聊一件谁都逃不开的事：怎么养老，谁来养老。一边是3.1 亿老人、30 年老龄化长跑，一边是AI大模型爆发、“死了吗”App 刷屏。学财务出身、18 年就 all in AI 创业的鲁晓丹，看准了这个百亿级赛道，试图用 AI 给独居妈妈和更多老人构建一套“一呼百应”的系统。AI 究竟能不能缓解我们的养老焦虑？理想和现实的距离还有多远？这次，我们希望带大家了解真实的AI养老落地现状。本期节目，我们和晓丹总一起聊聊： 养老焦虑，真的能靠 AI 治愈吗？ 当父母老去，AI 是监控还是守护？ 数字人真的能帮我们找回那个“已经不在”的亲人吗？ 变老这件事，能不能更体面、更有尊严一点？ 00:42 – 01:33｜财务出身却All in AI的创业者AI养老靠谱吗？能治好我们的焦虑吗？ 01:33 – 04:37｜从AI中台到养老，为什么要“选行业深耕”从技术至上转向价值追求，有用的才是好技术 04:37 – 06:17｜第一次被AI击中：黑客帝国既视感 06:17 – 09:07｜大模型爆发：天降良机？还是更残酷的淘汰赛一度忙到每周10场售前，但真正落地场景并不多 09:07 – 12:03｜养老其实在解决“子女的痛点”妈妈独居、住院自己扛、联系不上就慌到想撬锁 12:03 – 13:31｜30年老龄化进程，不是一上来就养老院初老阶段更需要“长期在线的轻照护 + 紧急响应” 13:31 – 18:04｜居家养老“一呼百应”怎么运作用一个智能硬件入口，通过语音喊话触发响应：点餐、上门助洁、紧急救助等 18:04 – 20:36｜从乙方到自己下场：边界感消失，需求来自生活做解决方案时只对合同负责；做养老后，一切需求都要自己识别 20:36 – 25:16｜90%老人想居家，但供给最难规模化需求端：90%居家、7%社区、3%机构；行业低毛利，靠政策兜底难以长久 25:16 – 30:04｜技术立身，生态共建用户端：更亲民的智能设备 + 安全/健康监测。服务端：招募各地伙伴入驻平台（食堂/家政/上门服务等） 30:04 – 31:23｜最好的AI：让人“不用学”，用着就行技术要内化到业务流程中，只让用户用体验说话 31:23 – 33:21｜谁来买单：老人？子女？机构？硬件与用户侧服务主要由用户/子女买单； 供给侧工具由合作机构按价值付费（平台服务费/结果付费等）。 33:21 – 38:52｜不是做产品难，是做长期服务难自研Demo可以做，但真正难的是规模化后的系统升级、7×24保障、售后团队。百度在养老Agent、医疗服务包、远程救护机制、社区运营系统等方面更成熟，并开放二开权限 38:52 – 41:42｜应用端才是壁垒：大模型时代唯一机会如何在具体行业里把技术变成效率、变成体验、变成可持续运营。 41:42 – 46:48｜养老场景的难点：成本、生态、供应链与“乱消费”硬件成本仍需下降；生态需要足够强大才能“一呼百应”；还要建立更健康的供应链，避免老人被私域直播等误导。 49:12 – 51:53｜数字人等AI技术会让老人沉迷吗？“到了晚年，难道不是越愉快越好吗？”AI也是子女助手：健康异常提醒、节日生日提醒等 51:53 – 55:58｜扩张与盈利：不赚快钱，但赌三五年政策推动（长护险/补贴消费券）方案成熟（标准化、粘性、供应链更健康） 55:58 – 58:52｜下沉市场与未来图景下沉市场留守老人需求更旺；未来关键是让供给侧与需求侧真正匹配 58:52 – 01:01:28｜给AI创业者的一句话建议选准赛道，坚持长期主义。 01:01:28 – 01:08:25｜关于“独居”与“家里有动静” 01:08:25 – 01:10:25｜终章：AI让孤单变轻，让照护更有尊严不一定更聪明，但要更像家人，AI通过自然语言交互与Agent调度，让陪伴与便捷成为可能。

F1 赛车里动辄几十万一轮的风洞实验，他正尝试让 AI 来分担。本期嘉宾刘亚彬，是亚洲最大独立汽车设计公司阿尔特的副总裁。做了十几年整车研发，带着 3000 多人的工程师团队，一路服务过中国几乎所有主流车企——典型的“造车老兵”。但在这两年，他给自己加了一个新身份：在传统工业里“带队搞 AI 的新人”。当汽车工业要的，是可信、可追溯、因果关系讲得清，而 AI 天生“不懂物理、不懂责任、还爱幻觉”，他要解决的问题就变成了：几何、物理场泛化，这些老师傅“看一眼就知道”的经验，怎样拆成机器能读懂的规则？这一期，我们不只聊技术，还要聊一个人的转身：“只有工业的人觉醒了，才能做AI”这期节目，我们和亚彬总一起聊聊： 为什么汽车AI落地，比ChatGPT写文案难100倍？ 传统工程师如何靠AI变身“超级个体”？ AI时代对个人最大的挑战是什么？ 三年后，我们能靠一句话定制一辆车吗？00:00 - 06:00 开场与国内汽车市场 从仿真工程师到AI业务负责人 阿尔特：亚洲最大的独立汽车设计公司 中国作为全球最好的需求验证场 汽车设计周期：从需求到上市的完整流程06:00 - 10:15 汽车设计的复杂性与挑战 一辆车的制造有多难？从调研到量产的漫长过程 设计最难的点：让用户接受+保证可靠性 开发周期从38个月压缩到20多个月的压力 日以继夜加班才能实现的极限速度10:15 - 18:30 AI落地汽车工业的难点 工业要求可信、科学、落地，AI初期都不具备 为什么要自研模型而不用Midjourney？ AI是锦上添花还是必需品？ 通过培养"超级个体"推进AI落地 分享AI落地的失败案例和教训18:30 - 25:10 工业数据的困境与突破 工业数据的三大问题：孤岛化、工具割裂、机器难理解 数据治理经验：embedding和数学表达 工业AI最缺什么人才？ AI人才与汽车人才的融合现状25:10 - 32:40 与百度伐谋的合作实践 为什么选择与伐谋合作？ 汽车设计中的"最优解"寻优过程 今天的最优解，明天可能就不是了 算法开发时间从3个月缩短到1.5个月 5个人的工作变成1个人就能完成32:40 - 40:10 风阻预测的突破与价值 伐谋在风阻预测中的具体应用 AI模拟精度从95%提升到97.5% 计算时间从10小时降到几分钟 突破关键：算法优化而非数据堆积 "数据本身也有护城河"40:10 - 48:30 人才转型与组织变革 AI改变了风阻工程师的工作内容 对领导力的新挑战：平衡机器和人的结果 老师傅的价值更加凸显 AI在汽车工业还处于刚起步阶段 "AI对我的挑战就是休息不够了"48:30 - 57:00 工业AI的本质与边界 工业作为世界模型的理想实验场 工业AI vs 通用AI：更原子化、更重视规则 "万物皆可embedding，但要知道该怎么embedding" 能生成智能体的智能体 算法工程师的巨大人才缺口57:00 - 1:06:40 供应链重构与标准制定 AI可能重构汽车供应链的协同方式 阿尔特的核心优势：数据+理解力+第三方定位 三年后汽车设计会变成什么样？ 在新能源车标准制定上的位置转换 给工业AI企业的建议：面向数据、不要图快1:06:40 - 1:13:57 未来展望与总结 未来人才需要交叉能力和快速适应变化 工业AI不存在泡沫，因为都要算ROI 终极愿景：从B端到C端的个性化定制 "不能像AI公司一样焦虑，给AI一点时间"

"我觉得这个班再上不了了"——这可能是大家每天内心的咆哮。而在Way to AGI这个全球最大的AI开源社区，很多人把这句话付诸了行动。两年前发了个朋友圈，一个月100万浏览。两年后的今天，这个文档长成了900万人的AI开源社区。这不是什么营销神话，就是「通往AGI之路」发起人AJ的真实故事。社区里有人月入万刀搞出海，有产品经理辞职做"街溜子"，还有人批量起号搞"邪修"虽然项目不一定都能成功孵化，但每个人都在疯狂生长。这期节目，我们和这位ENFP高精力人群代表聊了聊： 为什么AI时代的产品经理可以"不会写代码"？ 组织形态如何决定你能不能成为AI native？ 信息差还能吃多久？普通人的机会在哪里？ 900万人的社区为什么拒绝了几百万的投资？AI时代的焦虑怎么破？AJ的答案很简单：别焦虑，动手做。多跟AI聊天，多输出，自己找回掌控感。00:00 - 03:30 开场：从一条朋友圈到900万人社区 AJ的快问快答：ENFP、做一件很酷的事情 为什么在大厂还能保持好奇心不被磨平？03:30 - 08:45 那根压倒骆驼的稻草 OpenAI 12天发布会，每天4小时睡眠 决定辞职的瞬间："这个班再上不了了" AI时代的就业规则变了08:45 - 15:20 社区里的"街溜子"们 高中生月入万刀搞出海 什么是松弛感的代表人物？ 从E人到e人：被AI时代逼着社交15:20 - 22:10 900万人如何共建一个文档？ 众测团：可编辑文档的魔力 "像去奶奶家鸡窝捡蛋一样惊喜" 为什么这个社区只能在AI时代长出来？22:10 - 28:30 AI工作流大揭秘 一天录音8小时，全部丢给AI 桌面上至少三个屏幕是标配 ChatGPT、Claude、Gemini来回切换28:30 - 35:45 AI时代的焦虑与机会 每个人都可以有自己的产品 OPC（一人公司）不是真的一个人 上百个项目，活下来的寥寥无几35:45 - 42:20 网络垃圾与内容污染 AI生成的猫猫狗狗占领YouTube "不要让孩子干这些"梗的背后 平台治理vs用户自律42:20 - 50:15 AI产业落地的真相 企业老板的两种极端：消极vs激进 为什么AI落地是老板思维、"一把手工程"？ 先别急着全流程自动化，从小环节开始50:15 - 58:40 什么是AI native人才？ 组织形态决定人才形态 产品经理在AI时代的优势 Context（上下文）比Prompt更重要58:40 - 01:06:30 回到书里找安全感 AI知道太多，人类还能干什么？ 李继刚的象限图：AI知道/不知道 多输出，多跟AI对话01:06:30 - 01:14:20 社区的商业克制 拒绝了几百万的投资 不是利益驱动，是初心驱动 核心资产是"人"01:14:20 - 01:22:15 AI圈的情绪曲线 23年：兴奋，每天消息999+ 24年：迷茫，"只有卖课的赚钱了" 25年：务实，OPC元年01:22:15 - 未来 一年后AI圈会怎样？ 明年2月社区有大动作 如果有一天社区不再生长... 终极愿景：变成旅行团🏖️

这可能是最实在的一期AI访谈，没有吹牛，只有真实困境和务实经验。从2013年创立，到2022年成为科创板AI第一股，十年间，跌宕起伏，格灵深瞳这家公司，沉淀下来了AI行业，最真实的ToB逻辑。在本期播客里，你会听到: 一家AI创业公司，如何从技术理想主义，转向商业务实主义 如果只用别人的大模型，那就不是AI公司，而是IT公司 AI产业落地，只有20%-30%，但决心已经有80%-90% B端客户真正需要的不是最前沿的技术，而是恰到好处 AI产业的泡沫什么时候会破？谁能活下来？ 给AI创业者的建议：除了坚持，还需要什么?

聊AI聊创业，但也聊人类聊未来，本期AI深度进化，我们不仅关心AI进化，也关心AI时代的人该如何“进化”。2025年，硅谷裁员潮不断，AI让程序员失业的讨论不断；与此同时，OpenAI联合创始人卡帕西提出的"Vibe coding"概念引爆全球，给Coding这个无聊的词汇加上了Z世代最火的“Vibe”前缀，会让充满西三旗牛马气息的程序员化身Hot Nerd吗？Vibe Coding到底是编程革命，还是幻觉和焦虑催生的行业狂欢？我们请到了清华大学博士、百度无代码工具秒哒MeDo的负责人朱广翔，听听他是怎么说的。在本期节目里，你将听到: 一个从初中写代码写到博士的人，为什么不想再写了?  多智能体如何像人类团队一样"相爱相杀"? 从玩具到生产力工具，vibe coding跨过那道门槛了吗? 当AI能省掉70%的工作，程序员的未来会是什么样？  在Vibe coding这场全球竞速里，中国的机会在哪里？ 在技术变革中，是人去适应AI,还是AI来适应人?

Hello欢迎收听《AI深度进化》，这是一档关注AI技术发展、产业落地的播客栏目。如果你对:"AI能用来干什么?"这个问题的答案还停留在Chatbot和图像生成，那你可能错过了AI最“野”的一面。我们将带大家走进AI实验室、创业公司、研发一线，记录AI在产业落地过程中的突破、挣扎与灵光。这期节目我们要聊的就是当下的大热赛道——AI眼镜。眼镜这个单品，经历过Google glass 、Vision pro、Meta轮番实验，一直处在略显尴尬的境地。但这两年随着大语言模型的发展，它似乎真的迎来了自己的Timing。今天，我们请来了一位非常懂“爆款”的嘉宾——他是李未可科技的创始人、CEO茹忆，也是当年小米电视、天猫精灵两大爆品的产品负责人。现在打造了李未可智能眼镜这款明星产品。在今天这期节目里，你会听到:1.为什么巨头们都没做成的AI眼镜,现在有机会了?2.一副真正有用的AI眼镜,到底应该解决什么问题?3.中国创业者如何在"红海"里造出"航空母舰"?4.科技平权和爆品思维,在AI时代意味着什么?对了，新号营业，我们也准备了一些小福利:听到最后的粉丝们，去评论区留言互动，就可以参与抽奖，我们将在评论区选出5位听众送出爱奇艺黄金年卡会员!