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【本期内容】
这期节目聊一个正在 AI 行业爆火的新职业：FDE，前线部署工程师。
当程序员还在担心被 Coding Agent 替代时，FDE 却成了 OpenAI、Anthropic、AWS 等公司争抢的岗位。一年内，相关招聘增长约 7 倍。反直觉的是：模型越强，企业越需要人进入现场。
FDE 不是传统驻场，也不只是售前或外包。它要把 AI 能力带进真实业务流程，理解客户需求、判断模型边界、搭建可运行的工作流，并把一线经验反哺回产品。
本期我们邀请三位嘉宾，从研究和实战两端拆解：FDE 是 AI 公司的新护城河，还是临时补丁？它能规模化，还是会把 AI 公司拖回项目制？普通工程师转型 FDE，是通往 AI 核心战场的门票，还是职业陷阱？
本期播客整理自访谈精华内容。

【嘉宾】
郑玄｜极客公园 副主编
王伟｜词元无限 CTO
余一｜腾讯研究院 高级研究员
盛思雄｜Parall Founder&CEO

【精彩时刻】
PART1 FDE 到底是什么？不是驻场，也不是外包
01:47 2026 年最具代表性的新 AI 职业，可能就是 FDE
05:33 模型能力和业务交付之间，还有很长一段路要走
10:11 「前线」才是 FDE 的关键词：不是坐在后端想象用户需求
13:54 好的 FDE 一定要把项目经验产品化回流，而不是只做一次性交付

PART2 为什么今年 FDE 突然爆火？
18:00 过去一年，FDE 从「科技叙事」变成了「真实生产力」
19:48 大模型通吃通用知识，但在企业垂类场景里没有手和脚
20:39 OpenAI、Anthropic 做 FDE，说明垂类客户仍有巨大价值
24:42 SaaS 时代找最佳实践要 5–10 年，AI 时代大家两个月都等不了

PART3 FDE 这笔账怎么算？卖服务还是卖结果？
33:40 如果不是 AI Native，FDE 会直接退化成传统定制开发
42:47 国内 FDE 月薪大多 2–5 万，顶尖能到 8 万
46:10 FDE 最被看重的不是 AI 能力
47:30 硅谷把 FDE 当 mini CTO 招，但薪水却未必匹配

PART4 什么样的人适合做 FDE？
50:32 招 FDE 不能幻想招超人，关键看经验和学习能力
51:33 年资更高的人反而可能适合 FDE：业务理解和认知迭代更强
53:36 Palantir 模式里，FDE 不是一个人六边形，而是团队分工
60:15 FDE 既要会说「不」，也要做启蒙者和需求引导者

PART5 FDE 会走向生态，还是被 AI 替代？
62:02 FDE 可能变成兼职生态：1–10 人小团队做 AI 咨询加落地
71:28 未来可能团队规模缩小，但搭建 FDE 系统的人会长期存在
72:59 人与人的需求沟通、组织变革和责任承担，仍然很难被 Agent 取代
76:17 被低估的不是 AI 的效率，而是人的主观能动性

【名词释义】
FDE：Forward Deployed Engineer，前线部署工程师

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「开始连接 LinkStart」是一档由极客公园出品的科技商业播客。在这里，我们会邀请各行各业的嘉宾一起跨界对话、碰撞思想，用科技、商业和人文的视角一起描摹这个时代。
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本期编辑：周永亮
剪辑：ioki
运营：ioki
监制：靖宇、xuxu

公众号/视频号：极客公园

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【本期内容】
本期我们从一个现实问题聊起：当 AI 数据中心争夺芯片、存储和供应链产能，手机、电脑和智能硬件会不会进入一段更难「等等」的涨价周期？算力扩张之下，消费电子行业正面临新一轮成本危机。最先感受到压力的，除了科技公司，还有每一个准备更换手机或电脑的普通消费者。
随着存储价格上涨、换机周期延长，过去依靠堆配置、打价格战的增长方式正在逐渐失效。中端品牌会不会成为这一轮变化中最先受到挤压的市场？云端算力、语音交互、软件优化——这些方向在竞争格局中将会承担什么角色？
本期节目，极客公园副主编靖宇，邀请怒喵科技创始人 & CEO 李楠、《屠龙之术》主播庄明浩，以及极客公园作者 Alan ，从苹果及消费电子产品的涨价谈起，一路聊到 AI 手机、复古产品的情绪价值回潮，以及做 AI 硬件的新机会。当成熟品牌越来越依赖既有路径，那些组织更小、决策更快、历史包袱更少的团队，反而可能率先探索出新的产品形态。欢迎收听 🎧
（温馨提示：本期为远程连线，音质略有起伏，敬请谅解~）
【嘉宾】
靖宇｜极客公园副主编
Alan｜极客公园作者
庄明浩｜《屠龙之术》主播
李楠｜怒喵科技 创始人 & CEO
【精彩时刻】
02:32 AI 数据中心如何把存储压力传导到消费电子
05:43 手机市场整体下滑，不同品牌将进一步分化
08:20 K 型消费结构下，卡在中间的产品更危险
10:12 AI 手机被迫加速成熟，承担催促换机的任务
14:43 小众硬件、黑胶、拍立得与胶片相机为何迎来文艺复兴
20:02 大厂开始做小厂的活，创新时间差正在缩小
23:36 一款 AI 吉他背后的研发故事
25:11 任天堂与 Steam，截然不同的硬件商业模式
27:10 增长不再优先后，如何经营存量用户与收入质量
35:26 AI 硬件投资为何越来越像一场资本密集型牌局
39:29 市场变化加速，小团队反而获得新的创新机会
41:21 AI 硬件仍要跨过商业化、供应链和资本门槛

*本期节目联动 「屠龙之术」 串台发布

【相关内容索引】
首批七家已经官宣，七月注定会成为「AI 手机」主战场。👉《AI 国行苹果 AI 终于来了：「AI 手机」首批备案名单公布》

本期好物观察清单：豆包 AI 手机/罗莱 35/美能达TC-1/奥林巴斯μ/Switch/Steam Machine

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​【本期内容】​
今年具身智能可以说是全球科技行业最热的赛道。今年上半年，国内具身赛道已经披露的融资，不同统计口径已经到达 300 - 500 亿之间，超过去年一整年。​
除了已经披露的数字之外，行业内也流传着不少夸张的说法，几轮融资一起开，投资人想投进去的话，你不仅要进第一轮，你可能连年底的第三轮你都要先投进去。好的创始人出来，上来就是几十亿的估值等等。​
行业已经走向了泡沫，还是刚刚开启黎明？我们邀请到了几位业内人士一起聊一下。​
【嘉宾】​
郑玄｜极客公园副主编​
Li Yuan｜极客公园作者​
曹巍｜蓝驰创投合伙人​
笔盒｜具身智能投资人
戴若犁｜诺亦腾机器人创始人/首席执行官​
【精彩时刻】​
05:28 具身赛道的离谱时刻：年薪 200 万还在犹豫，融资宣传 4 倍真实估值​
11:13 机器人公司到底怎么估值？​
13:45 中美具身智能的分岔，中国公司更难脱离商业化和造血压力​
24:25 上港股、抢身位、连续融资，创业者也被市场裹挟​
33:15 泡沫期还能持续多久？本体赛道或在未来一年半进入平台期​
35:30 为什么中国会有这么多具身模型公司？​
44:57 为什么具身模型玩家还没自然出清？​
48:38 行业趋势：先看什么数据能规模化，再倒推模型架构、本体形态和供应链​
51:16 去年 5 万小时已是大厂极限，今年一开口就是 50 万小时​
58:16 OpenAI、Anthropic、字节入局 Physical AI 会如何改写格局​
01:01:46 Sora 的另一条线索：C 端视频生成需求没跑通后，世界模拟器能力转向具身智能​
01:08:38 创业公司如何对抗大厂？先成为「中场」，再在物理世界闭环里积累大厂不愿碰的 dirty work​
01:11:10 具身公司的最大成本是算力还是数据？如果真做预训练，数据投入可能比卡还贵​
01:20:13 未来 12 个月预测：真实商业场景开始造血、行业进入二八分化、2 万元级人形本体可能出现​
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本期编辑：Li Yuan​
剪辑：柚子​
运营：雨倩​
监制：靖宇、xuxu​
公众号/视频号：极客公园

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【本期内容】
在具身智能领域，你可能听说过「世界模型」、「Scaling Law」、「VLA」——但有一个词，你大概率还比较陌生：因果大模型。它不是新噱头，而是一个在学术界酝酿了 37 年、正在悄悄改变具身智能路线图的底层范式。
今天行业的主流打法是堆数据，靠 Scaling Law 让机器人自然「涌现」。但有人提出了一个不讨好的判断：不是数据不够，是范式用错了。VLA 模型在 demo 里很好看，放到真实场景，桌面高两厘米，任务就失败了——因为它学的是「相关性」，不是「因果」。
因果大模型要做的，是从同样的数据里挖出更深的东西，让机器人大脑真正学会举一反三：变量如何互相影响、动作后状态如何演化、甚至能推断「如果当时不这么做会怎样」。
我们请来 Aether AI 创始人黄碧薇（Biwei Huang），她深耕学术界 12 年，师承两代因果 AI 开山鼻祖，历经德国马普所（马克斯·普朗克研究所）、CMU、UCSD，在 Physical AI 的窗口期出山创业。本期是一堂意外收获的 UCSD 早课，欢迎收听〜
（温馨提示：本期为嘉宾海外连线，音质略有起伏，但干货满满）
【嘉宾】
张鹏｜极客公园创始人 & CEO
黄碧薇（Biwei Huang）｜Aether AI 创始人
【精彩时刻】
06:03 因果模型和世界模型有什么异同？为什么具身智能需要「因果」？
11:02 今天大家在具身领域疯狂堆数据，但 Scaling Law 真的「管用」吗？同样的数据，因果大模型能挖出什么？
22:16 用「模型大小」、「模型抽象能力」维度拆解 AI 三十年——因果大模型为什么是第四代范式的必然？
25:08 训练因果大模型时，需要提前告诉它牛顿第二力学吗？
29:03 用统计学找因果关系，这件事研究了 37 年——并联进大模型之后能做什么？
37:57 人们常说的「压缩即智能」，说得对吗？
39:47 如何看待杨立昆的观点：LLM 通向不了 AGI？
45:27 LLM 靠「死记硬背」，因果大模型追求举一反三——这两种路线本质差异在哪儿？
50:20 因果大模型和李飞飞的世界模型有什么不同？——从「渲染」、「模拟」到「想象」，差的就是因果
54:17 因果可以消灭模型幻觉吗？——幻觉的根源是统计相关性，可控性的前提是可解释性
57:10 让机器人真正理解这个世界——Aether AI 基于因果大模型的路线图
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【本期内容】
本期节目我们邀请的嘉宾是一位成长于硅谷的华人创业者 Shane，他的履历也很硅谷，在 UC Berkeley 攻读机器人博士，辍学创业，连续两家公司被收购， 26 岁实现财务自由。
他的履历中包括在迪士尼造过乐园机器人，给波士顿动力造过外骨骼，上一份创业是为特斯拉、 OpenAI 做情绪模型训练。这一次创业，他想把这些经历组合起来，做一个更接近有生命感的仿生机器人。
外表像迪士尼动画走出了屏幕，但内部由模型驱动，机器人能对你察言观色，有自己的性格和本性难移。这款机器人还有一个有意思的硬件设计，采用了模块化的人脸结构，未来用户可以自己更换机器人的眼睛、鼻子、耳朵，打造自己心中的机器人。
【嘉宾】
Shane｜Animotion Robotics创始人
Li Yuan ｜ 极客公园作者 (WeChat: Gleee2012)
【精彩时刻】
PART1 迪士尼机器人为什么像活的？
02:43 我在迪士尼做机器人，连电机都全手搓
09:28 真正的活人感，不是模拟呼吸，而是不经意间「它正好在看你」
10:19 雪宝为什么像活的？因为语气、动作、眼神都被整体设计过
11:26 如果迪士尼机器人加上视觉和听觉，会发生什么？
PART2 从硅谷财富自由重回机器人创业
12:16 Berkeley 博士辍学，赶上 VR/AR 热潮做出第一家公司
13:49 34 寸桌游平板一秒卖 1 万多台，最后被索尼收购
15:33 从数据标注切入 AI，给 OpenAI 和特斯拉做情绪模型训练
19:51 CTO 被 500 万美金挖走，反而成为重新创业的契机
21:08 不想做「表演机器人」，想做能和人共生的 To C 机器人
22:16 机器人真正缺的不是世界模型，而是内心世界模型
PART3 一台机器人，怎样长出脸、性格和灵魂？
22:43 模块化人脸：眼睛、鼻子、耳朵都可以自己换
25:22 为什么不做真人脸，而选择更容易亲近的卡通形象？
28:59 屏幕眼睛不够，实体眼睛里的「注视算法」才是难点
34:57 模块化最难的不是硬件，而是模块之间的并联通信
36:23 第一代 IP 叫伊洛瓦，产品记忆点藏在「小翅膀耳朵」里
PART4 机器人怎样和人建立关系？
37:35 8 个子模型并联，模拟人的认知和思考
38:14 本能模型：东西扔过来，机器人也应该下意识反应
43:58 机器人不是反复讨好你，而是形成自己的兴趣和偏好
44:33 一秒入魂：用芯片承载机器人的记忆、性格和灵魂
47:07 用户必须拥有控制权，数据也不应该上传到公司云端
PART5 商业化、社区和机器人公司的下一步
52:20 社区预售，先让用户看到伊洛瓦的「七个梦」，再通向实体机器人
54:35 硬件靠模块化持续消费，软件靠机器人内心世界模型开放 API
56:11 中美创业点评：中国团队擅长小脑和量产，美国团队更擅长大脑和世界模型
57:31 想招对人机共生真正好奇、也不满足于现状的人
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本期编辑：Li Yuan
剪辑：糕糕
运营：雨倩
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