本期节目邀请了 AI 项链 Odyss 创始人潘宇扬和天使投资人李一豪，共同探讨 AI 硬件的创业与投资。潘宇扬分享了他放弃 AI 眼镜赛道、转而选择 AI 项链形态的原因，强调 AI 眼镜在舒适度、续航、外观和替换成本上的挑战，而 AI 项链作为无感佩戴的多模态入口，更适合切入饮食健康这一缺乏硬件数据监控的垂直市场。他详细介绍了 Odyss 如何通过低功耗 AI 相机实现对每一口食物的无感记录，解决传统饮食监测 APP 的痛点，并回应了产品“反人性”的质疑，强调数据呈现和行为规划的价值。李一豪则从投资角度分享了 CreekStone 作为 AI Native 基金的理念，以及他们寻找具备巨大野心、极小自我和完整世界观的“拓荒者”型创始人的标准，强调深度陪伴和共同构建 AI 生态的重要性。播客还讨论了 AI 硬件产品设计中科技与美学的平衡，以及大厂经验对创业的启发。
本期播客邀请到 Cursor 的设计负责人 Ryo Lu，深入探讨了在 AI 时代，软件开发、设计与协作模式所经历的深刻变革。Ryo 首先指出，过去 15 年软件开发行业日益碎片化，不同角色之间存在信息孤岛和协作效率低下等问题。他阐述了 Cursor 如何利用 AI 技术，将代码作为“共同真相”，连接 Figma、Notion 等设计和文档工具与核心代码库，从而统一了设计师、开发者和产品经理的工作流，极大地加速了从模糊想法到快速原型的迭代过程，使设计变得前所未有的亲民。播客进一步讨论了 AI 时代“品味”的含义，Ryo 认为 AI 自身缺乏观点，因为它“什么都见过”，真正的“品味”在于人类对“好”的自我选择和边界划定，强调了人类主导的重要性，以避免生成“AI 垃圾”。节目还探讨了通用工具（如 Notion 和 Cursor）的哲学，它们通过最少的概念构建出极大的灵活性，AI 在其中扮演关键角色，为这类工具提供更好的包装和引导，降低用户上手难度。Ryo 也分享了他对设计本质的理解，认为设计不仅是美学，更是架构与核心概念的体现，强调简洁性原则是激发创造力的最大约束。最后，他通过个人项目“RyoOS”的案例，探索了软件设计中永恒不变的核心概念，以及如何在新的 AI 媒介中重现这些熟悉的体验，展望了 AI 赋能下人机协作的未来，即 AI 作为通用接口，通过约束激发创造力，让更多人成为软件创造者。
本期播客深入访谈了 Google DeepMind 高级研究科学家谭捷，聚焦机器人技术的前沿发展。谭捷分享了其从计算机图形学转型机器人研究的经历，强调了强化学习和大语言模型对机器人领域的革命性影响。他指出，大语言模型赋予机器人理解语言和常识的能力，而强化学习则擅长底层运动控制，二者结合构建了机器人的“大脑”与“小脑”。播客详细介绍了 DeepMind 的 Gemini Robotics 1.5 项目，其两大突破在于将“思考链”引入视觉-语言-动作（VLA）模型，提升机器人处理复杂任务的能力和人机交互透明度；以及实现“跨本体迁移”，有效解决机器人数据稀缺问题，使不同构型机器人能共享学习经验。谭捷深入分析了机器人领域面临的数据瓶颈，强调了仿真数据、人类视频等多元数据来源的重要性，并展望了世界模型和通用人形机器人的未来。讨论还涉及了硅谷对机器人领域的高度重视、技术迭代速度和团队协作模式，为听众提供了全面而深刻的行业洞察。
