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秘鲁国宝级孤品“秘鲁的蒙娜丽莎”沉磅亮相玛雅与安第斯古代文化大展

前苹果、Meta、OpenAI 硬件掌管人：键盘后的 AI 会鼓和，下一个前沿是物理世界Caitlin Kalinowski 是硅谷资深的硬件辅导者之一，横跨苹果、Meta、OpenAI 三家顶级硬件团队
。在这场最新访谈中，他提出了几个极具前瞻性的判断：好多人以为 VR 没有成为主流消费产品，但从前十年 VR 所堆集的空间定位、SLAM、深度感知等能力，现实上在成为机械人与自动驾驶的底层基础设施；与此同时，一场由 AI 数据中心需要引发的 " 存储器抢夺战 " 已经起头，HBM、DRAM 等关键内存正被大模型训练和推理急剧吞噬，消费硬件供给链将持续承压，他甚至建议硬件创业公司此刻就提前锁定内存供给
。而在更深层的供给链里，一个被严沉低估的瓶颈是磁铁与电机，从前 25 年，从稀土资料、磁体加工到电机造作，整条产业链险些全数迁徙至亚洲，而电机是机械人关节的主题，磁铁又是电机的主题，短缺这一环，整个机械人产业都可能被卡住
。访谈最后，他也初次较为齐全地诠氏缢自己脱离 OpenAI 的原因：并非不认可 AI 的价值，而是 OpenAI 在国防合作上的推动速度、治理方式与天堑界说，已经超出了他幼我可能接受的领域
。以下是对谈全文
。1. VR 没成，但它没白做主持人： VR 投了那么多钱，Meta 甚至都把公司名字改了，苹果也做了 Vision Pro
。硬件明明很惊艳，为什么还是没真正发作？Caitlin： 若是今天回头看，我会感触 VR 的价值，不只是 " 做成一个消费品品类 "，而是它助整个行业提前解决了一批关键问题：好比怎么在空间里定位，怎么把虚构世界和现实世界对齐，怎么用摄像头做 SLAM，怎么理解深度，怎么让机械知路 " 自己在空间中的地位 "
。这些器材当然对 VR 有效，但此刻你会发现，它们在机械人上同样关键：机械人要知路自己怎么活动、离周围物体有多远、怎么感知空间；若是人戴着头显去远程操控机械人，性质上用的还是那一套技术
。所以在我看来，VR 更像是一段更长技术曲线里的一个阶段
。它没造成公共消费主流，不代表它失败了
。它只是把技术往前推了一大步
。VR 最大的问题之一，是它把你的脸遮住了，社交属性天然受损
。人和人之间的互换，很大一部门靠面部和眼神实现
。你把这个堵截了，产品就很难成为一个日常主流设备
。这也是为什么我更相信 AR 眼镜代表未来的一部门
。人并不适合一向低头看手机
。若是你能在不堵截社交衔接的前提下获守信息，这个方向就更天然
。主持人： 你感触未来会是 AR 眼镜吗？Caitlin： 我相信 AR 眼镜会是未来的一部门
。但问题在于，好多关键零部件还没筹备好
。以 Orion 为例，它用了 waveguide（波导）和 microLED，这些技术此刻的量产良率还不够，成本也太高
。所以方向没错，问题在于机遇还没到
。另一个难题是交互
。你在公共空间里戴着眼镜，怎么输入？怎么安静地、天然地和它沟通？这些问题还没齐全解出来
。但从持久看，我的确相信一种 " 默认关关、必要时再点亮 " 的显示设备，会成为未来推算平台的一部门
。2. 为什么机械人和硬件忽然又热了主持人： 此刻各人忽然都起头谈机械人、谈硬件了
。为什么？Caitlin： 我在旧金山 AI 圈里看到的一个显著变动是：好多人起头意识到，AI 在数字世界里的能力提升太快了
。今天它还重要在键盘后面工作，但再往前走，各人会越来越明显地看到一个趋向——数字世界里的问题，总有一天会相对靠近鼓和
。一旦这件事产生，下一块真正巨大的增量市场，就是物理世界
。也就是：机械人、造作、工业化、传感层、自动化、真实世界中的操作能力
。所以此刻无论是大模型公司、大厂，还是创业公司，都在同时往这个方向看，由于他们都意识到：下一个前沿，不在屏幕里，而在现实世界里
。主持人： 好多软件公司感触，未来要做硬件，了局一做就懵了
。硬件最反直觉的难点是什么？Caitlin： 我时时这样跟软件工程师诠释：软件是你写完代码，能够每天编译、每天迭代、每天建 bug
。但硬件不是
。硬件的 " 编译 "，可能一共就只有四五次
。每一次大版本打样、开模、试产，都是一次 " 编译 "
。等你真正进入量产，那就是最后一次
。之后没法像软件一样在线更新硬件本体
。这意味着硬件团队必须更守旧，也必须在前期做更多验证
。由于你最后一旦量产，器材就已经出去了，不能再改
。并且硬件还有一个软件人不太直觉的问题：零件公差
。一个产品卖到几百万台时，你面对的不是 " 尺度零件 "，而是 " 散布在分歧公差领域内的零件 "
。最幼的这个零件，要和最大的那个零件装在一路，产品还得正常工作
。所以硬件团队真正玩的，是一个很凶残的游戏：你得在最后一次 " 编译 " 之前，把最后那 0.5% 的异常情况也想明显
。不然量产良率、返建率、利润，城市出问题
。主持人： 人形机械人此刻很热
。你感触离大规模进入现实世界还有多远？Caitlin： 在我看来，此刻的人形机械人依然重要是 " 高级原型机 "，还没有到真正大规模部署的时辰
。一个主题问题是安全
。若是一个很大、很强的人形机械人，直接在人的身边工作，我们必须吓仔足够的数据证明它是安全的
。这件事不是一句 " 作为准禁绝 " 就能解决的
。你得思考机械人手臂自身的活动能量，也要思考电机和关节带来的冲击；还得思考接触面是不是柔软、是否可压缩——由于这些城市影响它际遇人时的冲击力
。所以更轻、更软、把质量往身段中心收的人形机械人，会天然更安全一些
。此刻有些团队已经在往这个方向设计了
。我感触它们还没 ready
。下一阶段应该是：在原型可行之后，持续把它做得更便宜、更好造作、更高良率、更安全
。这个过程很长，不是一两次 demo 就能凌驾去的
。3. 供给链卡在磁铁和电机上主持人： 那真正故障机械人规；涞氐氖鞘裁？Caitlin： 第一件事就是供给链
；等瞬皇且桓龀橄蟮娜砑系统，它身上的每一个零件都来自现实世界的某个处所
。这些零件未来可能会变得更难拿、更受限度、更难在美国本土实现装配
。此刻好多人都在说，把机械人出产搬回美国
。但问题是，美国此刻连成熟的执行器公司都不够多
。主持人： 执行器就是电机？Caitlin： 对，性质上就是把电能转成机械活动的那部门
；等烁觳病⑹种浮⑼凡俊⑼炔康幕疃，都离不开它
。主持人： 你一向在强调执行器、磁铁这些基础部件
。为什么它们这么关键？Caitlin： 能够把这个链条想成几层：先是原资料，好比磁体；而后是磁体加工；再往上是把磁体集成到执行器里；而后是把执行器集成到机械人和各类子系统里
。从前 25 年，这整条链条的好多能力，逐步表移到了中国、日本、韩国这些处所
。亚洲的强项一向是规模造作和低成本出产
。今天全球硬件业的好多能力，就是在这样的分工中形成的
。但若是你想让供给链更安全，就必须沉新成立这些层级上的独立能力
。主持人： 但为什么偏偏是磁铁？Caitlin： 由于好多电机的根基道理就依赖磁场
。你能够把它单一理解成：一圈极性分列的磁体，共同电流变动，驱动转子旋转
。无论是无人机的旋翼，还是机械人的关节，性质上都离不开这类基础技术
。所以若是你拿不到磁体，执行器就会受影响；拿不到执行器，机械人就很难做出来
。它是很底层的瓶颈
。主持人： 你怎么看这种供给链和地缘政治之间的关系？Caitlin： 我感触美国必须沉新工业化，尤其是从国度安全角度看
。你始终不知路未来会产生什么，也不能默认今天的盟友会始终维持同样关系
。若是下一轮疫情、战争或者此外系统性冲击来了，而你连原资料加工、主题零件出产、规模造作的能力都没有，那你就会极度被动
。所以我很但愿美国沉新学会怎么大规模造作、怎么处置原资料、怎么成立更独立的工业能力
。一个很敏感的判断：未来两年，战争领域的变动，可能比消费电子还大
。由于无人机、机械人、3D 打印、急剧迭代，在沉写军事技术的更新逻辑
。从前那种萦绕大型平台的思路，在变得越来越不适应
。主持人： 各人此刻都在谈大模型越权、提醒词注入
。但若是对象换成一个机械人，这件事会更可怕
。Caitlin： 没错
。我们必须能节造针对硬件层的匹敌性攻击
。无论是机械人、无人机还是此外物理设备，一旦被恶意操控，后果会比谈天机械人严沉得多
。若是一个系统只是泄露你的邮箱，已经够糟了；若是它操控的是能够移动、能够接触人的实体机械，那就齐满是另一个等级的问题
。4. 苹果教会他的，不只是 " 极致 "，而是 " 为什么要这样做 "主持人： 你在苹果待过，也在 Meta 从零搭过硬件团队
。苹果然正严害的处所是什么？Caitlin： 苹果最严害的处所之一，是它把硬件放在一等公民的地位
。更沉要的是，它会训练你去思虑：为什么要这样设计？真正沉要的指标是什么？好多人提苹果，会说 " 它很注沉细节 "，这当然对，但还不够
。真正关键的是：每一个设计决定——甚至是设备内部用户底子看不见的处所——都必须回到那个最底子的问题：我们到底在做什么？我们最在乎的了局是什么？当你一向用这种步骤工作，最后产出的器材往往会看起来极度单一
。但这种 " 单一 "，背后其实是极其复杂的系统性判断
。主持人： 能不能举个更具体的例子？Caitlin： Quest 2 就是一个很典型的例子
。其时指标极度明确：要让更多人买得起 VR
。而要做到这件事，唯一法子就是降成本
。一旦这个指标明显，所有设计决策城市萦绕它来：去掉哪些摄像头，换哪些资料，改哪些造作工艺，哪些组件必须沉新选型
。最后 Quest 2 成了汗青上卖得最好的 VR 头显之一
。它并不是 " 为了便宜而妥协 "，而是在明确指标之后，把整个产品沉新优化了一遍
。主持人： 若是今天一家 AI 公司决定自己下场做硬件，你最想提醒他们什么？Caitlin： 我会先说四件事
。第一，指标要尽早定，并且尽量别改
。硬件不像软件，经不起中途频仍转向
。你一路头说产品卖 300 美元，做到一半改成 150 美元，前面好多功夫根基就浪费了
。第二，先做最难的部门
。好多团队习惯先画自己最熟悉的部门，但真正好的架构师，始终先看 " 最可能失败的处所 "
。好比某一代笔记本里，线缆要从转轴里穿从前
。那不先把这个问题解决，其他处所画得再美丽也没用
。第三，用户摸得最多的处所，要迭代得最多
。好比电脑的触控板、键盘
。这些处所决定用户每天最直接的感触
。它们必须比其他部门得到更多打磨
。第四，知路要做的事，就立刻做
。在硬件里，你从来不会 " 真的有空 "
。今天不做，后面肯定会被意表事务占掉功夫
。真正高效的硬件团队，都是提前把已知问题清掉，把功夫留给未知问题
。主持人： 苹果时时被说 " 不听用户反馈 "，但它又总能做出成功产品
。为什么？Caitlin： 我感触这句话时时被误读
。真正的意思是：当你在做一个全新品类、一个用户从没见过的器材时，用户没法正确通知你他想要什么
。好比最初的 iPhone
。若是你其时去问用户想要什么，他们或许率会说：我想要一个更好的实体键盘
。由于他们没见过触屏手机是什么履历
。所以不是说用户不沉要，而是当你在做从 0 到 1 的器材时，不能被已有范式困住
。用户在看到制品之后，往往会立刻知路 " 这就是我想要的 "；但在它出现之前，他描述不出来
。5. 硬件供给链的现实主持人： 机械人公司 Madic 的首创人让我肯定问你一个问题：内存价值
。你说过，" 一颗关于内存价值的陨石，正要砸向消费硬件、机械人和 Physical AI
。" 到底产生了什么？Caitlin： 单一说，行业会很难受
。我不是专门钻研内存市场的人，但我判断，AI 是沉要推手之一
。数据中心对内存和有关器件的需要极度大，并且不像消费电子那么敏感于价值
。了局就是：若是某类关键元件，好比内存、芯片，供给跟不上需要，那消费硬件公司只有两个选择——要么硬吃涨价，要么提前备货
。我一向在建议一些创业公司，若是财政前提允许，要尽早预买内存，给自己留库存缓冲
。由于一旦价值暴涨，你险些没有此外法子
。我猜可能会翻倍，但我没法判断具体功夫
。关键不在于精准预测价值，而在于你得知路：这类供给链冲击是肯定会来的
。对硬件公司来说，这不是幼颠簸，而是生死问题
。主持人： 以扫地机

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