https://teapawt.net/t.co/0RvZ56x20N 联创/CTO｜腾讯资深架构师｜华为金牌个人 半年做出 aiweiOS，服务百万级设备；做了全球首台高通高端算力 AI NAS 在这里每天拆一笔端侧 AI 硬件账：芯片、内存带宽、成本、量产 深圳
深圳
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两只 20 自由度的机械手，靠 100 万小时人类视频练出来。
北京实验室 Nature Will 发了基础模型 Natura-1，@LeoKharon 介绍说是 50B 的 MoE。视频里双手削东西、拿刀、抓小物件。
灵巧手的瓶颈一直是数据。人类视频便宜又多，谁能把它转成手的动作，谁就绕开了遥操作采数据的高成本。
视频：@LeoKharon（Nature Will Natura-1）
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机械臂要10万美元，就没人敢试。
Hugging Face LeRobot 的 Steven Palma 说，玩语言模型只要电脑；做物理 AI 还得有硬件。硬件要是 10 万美元，就不会有人拿来做实验。所以他们把臂做得尽量基础、便宜，先让人把流程跑通。SO-100 不够用再换。
先有人上手，才有真实数据。
出处：Yacine · Hugging Face LeRobot 团队 Steven Palma
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一块 ESP32、几个电机，小机器人就跑起来了。
ESP-Robot 是个开源小项目，控制全用 MicroPython 写。视频里小车在木地板上跑，后面拆开看主控、电机驱动板和屏幕。
入门机器人最怕一上来就啃 ROS。先用 Python 让它动起来，兴趣才留得住。
视频：@Alacritic_Super
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Google 招 AI 产品经理，第一条：要有自己的观点。
Lenny 的播客里，Tulsee Doshi 说她要的 PM 每天都在玩模型，有自己判断模型好坏的用例，还愿意撸起袖子看数据、自己搭 eval。这个领域每两周就变一次，两个月前写的路线图，现在得拿出来重写。
放到硬件团队一样：不天天用模型的人，写不出靠谱的 AI 需求。
出处：Lenny's Podcast · Google 的 Tulsee Doshi
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一台扫地机，把主人家的地图发到了公网上。
@drjoshcsimmons 让一个模型去扫自家网络，结果扫出他的 Shark 扫地机暴露在互联网上，往外发激光雷达地图：家具在哪、人在哪。他说 Shark 称已修复，实际没修好。
做家用机器人的都在卷建图精度，地图越准，泄露出去越要命。数据默认留在本地，这条应该写进设计规范。
视频：@drjoshcsimmons
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一台国产桌面五轴 CNC，上了美国《时代》周刊。
Xmachine WM-100，视频里是机器加工金属件的过程和成品。
五轴以前是工厂里几十万的设备。做硬件打样的都知道，能在桌上铣金属，原型周期能从按周算变成按天算。
视频：@GeBiubiu
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Spot机器狗进得了实验室，进不了厂。
Tractian 的 CEO Igor 说，实验室里这套已经能跑，客户不买，是因为价格：Spot 大约 10 万美元一只，装上他们的传感器做到成品，要 20 万到 30 万。
工业巡检不是没有模型，先卡在这只狗的单价上。
出处：Y Combinator · Tractian CEO Igor Marinelli
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会说话、会在桌上跑、能下井字棋，还不喜欢被拎起来。
@Ace_Builder_ 自己做的桌面机器人 Robbi，方脑袋一块屏当脸，表情一直在变，项目开源可以照着做。
陪伴类硬件，性格比功能更值钱。「不喜欢被拎起来」这种小脾气，用户记得住。
视频：@Ace_Builder_
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HubSpot 联创：ChatGPT 们就是新的浏览器。
a16z 这期里他打了个比方：当年软件从桌面搬进浏览器，Google 也没吃下整个应用层，一大批软件公司长在了浏览器上面。现在聊天框成了用户获取价值的入口，会有很多公司以插件的方式接进去。
做 agent 产品的人该想清楚：入口不在自己手里时，你卖的是哪一层。
出处：a16z · HubSpot 联创兼 CTO Dharmesh Shah
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两台无人配送车在路口顶上了，谁也不让谁。
@BodenViews 发的这段，路口斑马线前两台车对着停，配文说它们互相喊「让开」。
单车自动驾驶好做，两台都守规矩反而卡死，这才是车队规模化后真正的坑。车和车之间得有一套商量的协议。
视频：@BodenViews
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骑在马上，双手抓缰绳，画面照样录下来。
Rokid 官方发的这段，雪地小路一直往前，全是骑手戴着 Rokid Glasses 拍的第一视角。
AI 眼镜现在最能打的场景很朴素：手腾不出来的时候。翻译、提词都是后话，先把这一下做好就能卖。
视频：Rokid 官方 @RokidGlobal
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比赛机器人才用的舵轮底盘，缩到了桌面上。
M5Swerve 是 @AspaceN 做的，四个轮子各自驱动、各自转向，原地横移、斜着走都行。主控 M5Stack CoreMP135，电机是四个 Roller485 Lite，壳子 3D 打印。
舵轮以前是机器人比赛队的门槛，现在模块化的料一拼就有。创客硬件最有意思的就是把高端玩法变便宜。
视频：M5Stack 官方 @M5Stack（作者 @AspaceN）
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叠衣服、端点心、给零件分拣，同一个模型全包了。
Google DeepMind 发了 Gemini Robotics 2.5，官方说能学几百种日常技能。视频里一排双臂机器人在桌上各干各的活。
一个模型带几百种技能，对做本体的公司是好消息，也是坏消息：大脑越来越通用，硬件的差异就只剩成本和可靠性。
视频：Google DeepMind 官方 @GoogleDeepMind
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Martin Casado：AI 让钱终于能直接砸成工程进度。
a16z 这期里他讲《人月神话》：以前往软件项目里加人只会更慢，十年前给五个创始人十亿美元，他们只会招一堆工程师然后炸掉。现在给 20 个人十亿美元，这笔钱能被用起来。至于是赚回五亿还是二十亿，他说他也不知道。
对小团队是好消息：人少不再等于做得慢，卡脖子的变成了预算怎么花。
出处：a16z · Martin Casado
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有人一天开 37 个 Claude Code，最怕「我干到哪了」。
@yucheng 的深圳朋友给他寄了个桌面小控制器 @slashvibe_ai：瞄一眼屏幕，摇杆拨到正在等你的那个 agent，按住录音直接说话。
同时跑一堆 agent 的人，切窗口比写指令还累。软件解决不了的注意力问题，最后用一块小屏加一个摇杆解决了，这就是深圳硬件的机会。
视频：@yucheng
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没有腿，就靠充气往前爬。
南丹麦大学做的这条软体机器人，几节气囊轮流鼓起来，表面是剪纸结构的小翻片，一伸一缩就能抓地前进。
没电机没关节，坏的地方少。钻管道、进狭缝这种活，硬壳机器人反而干不了。
视频：@Rainmaker1973（University of Southern Denmark Soft Robotics）
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Ring 把摄像头装上了螺旋桨，在家里自己飞。
Ring Drone Cam 是室内用的，App 里设好巡逻路线，它一间间房飞过去，手机上直接看实时画面。
固定摄像头总有死角，会飞的就没有。可家里飞个带摄像头的东西，隐私这关比续航还难过，这事做硬件的躲不开。
视频：Ring 官方 @ring
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指甲盖大小的板子，塞进了一颗 STM32。
Seeed 新出的 XIAO STM32C5，视频里拿镊子一路点过去：STM32C5A3CG 主控、陀螺仪、电池电压检测，还带 FDCAN。
做硬件的都懂，板子越小越难的是走线和散热。CAN 都塞进去了，这块是冲着小机器人关节和车载小模块去的。
视频：Seeed 官方 @seeedstudio
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