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共 11 篇相关访谈。
王巍巍：2029年AI泡沫将破，自动驾驶是万亿级机遇
海银资本创始人王巍巍在访谈中分享了对AI、自动驾驶及科技产业未来的深度判断。他预测AI泡沫将在2029年破裂，但之后将迅速恢复；认为特斯拉是首个市值10万亿美元公司的有力竞争者；同时犀利点评了谷歌、苹果等科技巨头的未来风险，并对中国在AI工程化和全球化中的优势表达了信心。
李想：自动驾驶是具身智能上半场，人形机器人是下半场
理想汽车创始人李想在访谈中系统阐述了公司从汽车制造商向AI和具身智能企业转型的战略。他认为自动驾驶是具身智能的上半场，人形机器人是下半场，并详解了自研芯片、组织架构调整及机器人业务规划。李想强调，AI的价值在于将富豪级的生活服务普惠化，而非简单替代工作，企业需构建数据、模型、芯片的完整能力栈。
CES 2026：AI重塑产业，中国力量崛起
本文基于对CES 2026展会的实地探访，提炼出AI技术正从功能叠加走向产业决策核心的趋势。文章重点分析了自动驾驶、具身智能、低空经济、AI硬件及中国供应链崛起等关键方向，并指出创业机会在于用AI解决具体、微小的问题。文中强调了中国企业在供应链和AI应用创新中的关键角色，并展现了科技向善的创业初心。
机器人情感交互与自动驾驶：Waymo工程总监谈技术哲学
前Anki联合创始人、现Waymo工程高级总监Boris Sofman分享了从创建情感社交机器人Cosmo到领导自动驾驶卡车项目的技术哲学。他深入探讨了非人形机器人的情感交互设计、成本控制与软件驱动的策略，并展望了自动驾驶如何重塑物流行业的未来。
罗德尼·布鲁克斯：感知是智能的基石，计算不是全部
机器人学泰斗罗德尼·布鲁克斯在访谈中挑战了以计算为核心的AI范式，指出当前智能研究过度依赖隐喻而忽视了感知的复杂性。他通过个人经历和机器人案例，强调真实世界的交互理解远比符号计算困难，并对自动驾驶等领域的过度乐观提出系统性质疑。
George Hotz：模拟黑客、加密货币与自动驾驶的未来
在本期播客中，George Hotz 深入探讨了外星文明、加密货币、自动驾驶技术（尤其是 MuZero 的潜力）以及人类社会的未来。他认为自动驾驶的终极方案将依赖端到端的神经网络，而非特征工程。同时，他对加密货币的底层共识算法和智能合约理念赞赏有加，并认为人类社会的“游戏规则”需要被重新审视。
从自动驾驶到情感机器人：人机交互的数学基础
伯克利教授Anca Dragan分享她如何从数学竞赛走向机器人学，以及在自动驾驶、机器人表达性和理解人类意图等领域面临的挑战。她提出人类行为可能并非“非理性”，而是基于不同的世界模型，并探讨了机器人如何通过主动行为收集信息、理解用户偏好，以及在奖励函数设计中与人类协作。
人机交互的伦理与未来：机器人不应完美
机器人学家Ayanna Howard在访谈中深入探讨了人机交互的核心矛盾：人们真正需要的不是遵循规则的完美机器人，而是能适应人类不完美性的机器人。她剖析了自动驾驶的落地难题、开发者应承担的伦理责任、信任的建立机制，并以《黑客帝国》为喻，描绘了人机共存的未来图景。
马斯克谈AI意识与Neuralink：人机融合应对数字超级智能
埃隆·马斯克在Lex Fridman播客第二部分中，深入探讨了AI意识、Neuralink脑机接口的愿景与挑战、特斯拉自动驾驶的进展，并引用卡尔·萨根的“暗淡蓝点”呼吁人类文明的长期责任。他认为数字超级智能必将超越人类，Neuralink是人类与之融合的关键路径，而自动驾驶汽车将是公众理解AI和机器人的首个大规模窗口。
Yann LeCun：深度学习的直觉与AI的未来
Yann LeCun在访谈中探讨了AI的价值对齐问题、深度学习的反直觉成功、自监督学习的核心作用、自动驾驶的技术路径，以及构建人类水平智能系统所面临的挑战，强调了情感与常识推理在AI中的重要性。
马斯克谈特斯拉自动驾驶：技术、数据与未来愿景
在访谈中，马斯克阐述了特斯拉自动驾驶的愿景、技术路径及未来挑战。他强调了从电动化到自主驾驶的行业革命，介绍了全自动驾驶计算机的冗余设计与数据优势，并认为系统安全性的快速提升将使人类监督很快变得不必要乃至危险。马斯克对特斯拉在自动驾驶领域的领先地位充满信心，并探讨了人工智能的哲学边界。