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<p>【本期课题】</p><p>AI硬件行业。</p><p>【栏目介绍】</p><p>在《产业观察》这档专栏里，我们会为你厘清不同产业的历史沿革，希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起，但是所有新风口都有迹可循，不同产业的发展其实也有很多相似之处。</p><p>【免责声明】</p><p>本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。</p><p>【本期嘉宾】</p><p>纪纲，蚂蚁集团副总裁、蚂上创业营营长。</p><p>【内容索引】</p><p>02:46 AI时代的智能硬件如何定义，它们与过去的“微智能产品”有何本质区别？</p><p>06:10 中国赶上了一次新的机遇。第一，我们有极其全面的制造业链条，也就是硬件制造能力；第二，中国用了大概七八年时间，完善了芯片、传感器相关产业链。当然也包括一部分计算芯片产业链。第三，虽然今天大家都说消费降级，但中国作为全球第二大的实体消费商品市场，流通效率是全世界最高的。第四，我们这里被称作“内卷的市场”。管理学上给出的定义是这样的：通过竞争快速达到饱和的市场。一旦有个创新，大家迅速就普及开来。</p><p>09:33 国内市场的需求增长、产业链的完整，是过去20年到30年的积累渐变的过程，但为什么智能硬件的爆发在这两年更突出？AI作为这个时代最大的技术变量，驱动了哪些真正AI native的硬件出现？</p><p>12:35 为什么在过去的半年大家不像前两年那么关注和提及大模型本身的变化了？</p><p>17:25 从投资行业来看，两年半以前大家热捧大模型；一年以前，国内开始热的是具身智能机器人，美国则偏热agent，拿大模型来做各种各样的数字化应用。而现在，不管是agent还是机器人，热度都稍微降了一些。为什么这两个方向现在都降温了？</p><p>25:23 支撑大语言模型发展和机器人运动能力的数据，以及催生了自动驾驶L2、L3的这些数据，到底是从哪儿来的呢？</p><p>34:06 就像美国登月，并非等所有技术成熟、空间站建好才启动，而是先登月，再反向带动各类技术发展。</p><p>36:57 从投资的周期性上来看。技术投资通常是这样，第一波先投技术变革本身（如大模型），第二波投技术最有想象力的应用（如Agent、机器人），但它们往往落地难度极大，泡沫也...