11月6日下午，由上海交通大学中银科技金融学院学生联合会主办的“思享荟”论坛在交大徐汇校区浩然高科技大厦举行，全程以英文进行。上海交通大学安泰经管学院副院长、中银科技金融学院执行院长刘少轩教授出席活动并致辞，Elementum Ventures管理合伙人、MTT授课教授Kurt Keilhacker与灵巧智能（DexRobot）联合创始人兼CEO周晨博士先后分享，金信资本高级投资经理、MTT校友孔德庭主持圆桌。

致辞：三个词，一段漫长的跨越

刘少轩在致辞中先点出这个时代的特殊性：“我们正处在一个罕见的‘交汇时刻’，人工智能的突破正在改写几乎每一个行业的规则。”但他随即给出冷静的区分——实验室里的突破，不等于市场上的产品；市场上的产品，也不等于一家能站上全球舞台的企业。

从研究到产业、从融资到规模化、从中国到世界，这段跨越需要什么？他给出三个词：深度技术（deep technology）、耐心资本（patient capital）、全球视野（global mindset）。“或许就在今天这间屋子里，”他对现场同学说，“遇见未来的联合创始人，或是你的第一位投资人。”

资本的回答：两个时钟和一种能被买下的证明

第一位主讲人Kurt Keilhacker在硅谷投资AI与硬科技已有二十余年，曾参与创建Cobalt Networks并推动其上市。他带来的分享是关于资本如何理解“加速”这件事。他先给出一组数据：AI 主导的研发任务占比，在今年3月至8月间从约1%升至约26%。他分析有了“递归自我改进（RSI）”——每一代AI的研发，只消耗上一代约70%的时间。按这一示意模型，这条复利曲线收敛于约40个月。“This time, this is different.（这一次，真的不同了。）”

但他紧接着踩了一脚刹车。他提出“双时钟”：AI 驱动着“比特的时钟”不断提速，而工厂、诊所与监管者所代表的“原子与人的时钟”，始终遵循物理世界与人类组织自己的节奏。软件可以一夜迭代，一条产线不能。因此，他寻找的硬科技稀缺性，始终是“它在物理世界中如何运作”，并给出种子投资的三条标准：真实的物理瓶颈、持续下降的制造成本曲线、从第一天就为多个市场而设计。“早期风投的工作，”他说，“就是用原子买下这份证明。”——买的不是PPT上的设想，而是技术在物理世界中被真实验证的证据。

创业者的回答：把“最后一厘米”拆成可验证的路

如果说Kurt回答了“资本相信什么”，周晨回答的则是“创业者怎么把它做出来”。他没有先讲技术，而是请全场做一件事：亲手拧开一瓶水，然后说出自己刚才是怎么做的。答案比所有人预想的都长。握住瓶身下半部稳住手腕、三指收拢、先小力试探、加力直到“咔哒”一声、迅速减力保持直线、感知到液体晃动、再稳稳送向嘴边——一秒钟里，手完成了一连串决策。“你需要的不是镜头，”周晨说，”而是显微镜。”

这个开场，是他为整场发言埋下的谜面。“今天的机器人能跳舞、能后空翻，却开不了一瓶水。”在他看来，机器人的“身体”问题在过去五年已基本解决，真正挡住它进入真实世界的，是手与世界接触的那“最后一厘米”。他把机器人抽象为腿、大脑、电池与手：腿部技术已经收敛，大脑是巨头的游戏，电池是规模的游戏，唯有灵巧手——高自由度、高可靠性、高成本，硬件与软件壁垒叠加——仍是开放的前沿。

面对这道难题，灵巧智能给出了自己的解法。技术规格上，是20多个自由度、400多个全掌触觉点、0.02 N/cm²的触觉精度，并选择电机、传感器、本体与算法全栈自研。产品路径上，是“两条腿”：三指、八自由度的千元级产品可挂载于机械臂、轮式底盘与人形机器人，从教育、轻工与科研市场获得现金流；五指、22自由度的腱驱动版本则定义灵巧性的上限，也作为训练模型、积累数据的载体。

而所有这些布局，指向他对行业瓶颈的判断：当下的瓶颈不在模型，而在操作数据。互联网数据可以爬取，操作数据却只能在物理世界中一次次“生产”。他在PPT中写下自己的判断：谁掌握了高质量操作数据的生产方式，谁就定义下一代模型；而真正的护城河，是数据、模型与硬件彼此反哺的飞轮。

圆桌：同一个问题，两种视角

圆桌对话里，资本与创业两种视角没有彼此绕开，而是在同一个问题上相互回应。

关于“第一个大市场在哪里”，Kurt坦言自己的团队是“芯片和软件人”，因此选择做基础设施而非整机，他相信机器人的创新会在中国发生。周晨则给出一线的现实：五指手目前客户主要集中在表演与科研，这正是团队简化产品、选择三指的原因；而真正的机会，在那些“身体不想去、但手必须去”的场景——深海、辐射、太空与生物危险环境。

谈及“长周期产品如何判断进展” ，周晨说，新行业没有成熟的调研模板，只能先快速做出可负担的产品、在真实反馈中找到客户。Kurt则补充了一个耐人寻味的观察：中国投资者对收入的要求，反而逼着企业去做“健康的事”。

关于“如何赢得海外首批客户”，Kurt建议尽早引入国际战略投资者、从第一天就布局全球专利。周晨则直言中国人出海的旧疾——“只卖东西、不融入市场”，他主张“与当地人合并，成为他们解决客户问题的一部分”。

收尾的一句话寄语，恰好构成两种人生态度。Kurt说：“这是一个了不起的时代，不要让你的野心太小。”周晨则理性提醒：“这个行业已经拥挤，除非你握有特殊角度、或已为此准备多年，否则不要轻易入场。”

问答：当学生把问题抛回给现场

开放问答中，科技金融MBA249H班薛德利问：“AI看似无所不能，真正能形成商业闭环的机会却很少，如何高效验证一个真实场景？”。周晨用“老虎追人”作比——人不会害怕技术本身，只会害怕别人把它用得比自己更好。他透露，自己的团队已经让模型通宵完成任务，“但人依然要对结果负责”。

科技金融MBA249H班汤祯捷追问下一代AI原生产品的形态。Kurt判断，多模态输入将急剧增加，能跑通商业闭环的，是那些解决当下痛点、嵌入现有工作流的公司。周晨则提醒警惕“用互联网思维做AI”：大模型平台本身就是那个“唯一的 App”，在它之上再做平台几乎没有空间；真正值得关注的，是递归式AI生成与AI for Science。他同时给出清醒的边界——今天的AI擅长在数据中找答案，却还不擅长像人类发现广义相对论那样完成直觉跳跃。

结语：问题留在了物理世界里

两个小时的论坛，没有给出一个轻松的答案，却把同一个问题讲透了：当比特的时钟越转越快，真正的较量发生在原子的世界里——在产线上、在触觉里、在一次次被“生产”出来的数据中。

来源：科金e家

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