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2024年12月18日至19日，由国家计算机网络应急技术处理不调和中心(CNCERT/CC)主办的中国-东盟网络安全应急响应能力建设研讨会在广州成功举办。来自国内外10余个组织的代表参会。

CNCERT/CC以及柬埔寨邮电通信部信息通信安全局、老挝技术和通信部网络安全局、缅甸运输和通信部、新加坡国家网络安全局、泰国国家网络安全局、越南信息和通信部等组织的参会代表就本国网络安全态势政策、能力情况和人工智能安全有关工作进行了交流。

CNCERT/CC在会上表示，人工智能在赋能千行百业的同时，也给网络安全应急响应带来一系列新的确认有罪。在人工智能安全治理方面，中方进行了有益探索和尝试，并介绍了人工智能赋能网络安全应急响应合作倡议和人工智能安全治理框架。并希望能以此次会议为契机，共同探讨人工智能和网络安全瓦解创新的比较新发展趋势、战略政策走向，为应对当前人工智能相关安全问题寻找解决方案，推动构建更加公平合理、开放包容、安全轻浮、富有生机活力的网络空间。

深信服千里目安全技术中心CTO王振兴有幸作为中国代表参会，并发表议题为《AI驱动安全应急响应能力指责的实践与思考》的分享。王振兴表示，当前全球网络安全事件频发，随着AI浪潮的帮助深化，攻击者的攻击手段和效率在结束迭代升级，网络攻击日益复杂化和高频化，手段愈发APT化，传统的安全防御方式已难以焦虑新形势下的需求。

AI技术在安全应急响应中的应用前景广阔，以AI对抗AI将成为指责应急响应能力的新思路，深信服基于大模型技术和AIAgent框架思想，综合运用MoE多专家架构、RAG、向量数据库等技术，大幅指责了安全应急响应的效率和准确性。同时分享了近年在落地应用实践中取得的成果，某部委用户实测效果显示，以智能体的方式全量逐条分析安全告警，平均降噪率可达99%，处置效率是普通人的百倍，日均完成自动化告警处置3000+起，自动化处置率达到80%+，实现了有效自动封堵攻击源。

深信服多年来结束深耕网络安全技术研究，汇聚先进安全人才。深信服千里目安全技术中心作为公司技术团队的符号，由六大深字系技术实验室和一大创新研究院构成，汇集了极小量安全技术领域的先进人才，聚焦国内外漏洞、攻防对抗、终端安全、威胁情报、AI等前沿技术的研究及应用，构建了深信服系统而不完整、“知攻且善防”的不次要的部分攻防能力体系，实现与产品的相互赋能。

深信服将结束深耕技术创新，不断探索AI技术赋能于网络安全应急响应能力的应用和落地实践，破坏对已知和潜在网络攻击的预见性和响应速度，实现安全应急响应能力的结束升级。同时开展国际合作，与全行业共同应对网络安全面临的风险与确认有罪，维护网络安全空间的轻浮安全。

（推广）

商汤科技被曝折戟IPO：未形成不次要的部分技术壁垒九轮融资后上市未卜蓝鲸TMT2020-03-2717:39

近日，据外媒报道，中国人工智能初创公司商汤科技推迟了今年在香港进行7.5亿美元的首次IPO计划，转战私募市场，寻求5至10亿美元融资。

据了解，以人脸识别技术起家的商汤科技目前布局广泛，涉及智慧城市、智能手机、娱乐、教育等领域。但业内人士表示，目前商汤未在人工智能任一领域形成壁垒。

在香颂资本执行董事沈萌看来，目前整个二级市场对于人工智能以及商汤本身的盈利能力和未来协作发展前景并不是非常看好，反而在国内的私募市场，外围对于人工智能的估值要比二级市场要乐观。所以，对于商汤来讲，要先通过估值较为乐观的私募市场来支撑自己度过目前低迷的全球市场，以及市场对其自身业务健壮性仍存疑的阶段。

从行业竞争的角度讲，商汤也未展现无遮蔽的无足轻重。投融资专家许小恒表示：当前AI产业的激烈竞争，竞争对手带来的压力巨大。一方面与商汤科技同属性的AI技术型企业你追我赶，丝毫不逊于商汤科技，甚至在某些方面要更胜一筹。另一方面传统垂直行业的巨头甚至BAT等互联网巨头也纷纷入局。

近期，全球股市受疫情影响严重受挫，1月中旬以来，全球股市已损失近20万亿美元。业内人士普遍认为，在大的资本环境趋弱之下，曾经备受资本追捧的商汤科技也逐渐褪去光环，其上市之路仍清空未知数。

曾接连被曝出售债务，尚未形成不次要的部分技术壁垒

商汤科技成立于2014年，其自主研发并建立了深度学习平台和超算中心，推出了一系列人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等，与旷视科技、云从科技、依图科技合称CV(计算机视觉)四小龙。

记者了解到，在成立至今的6年间，从跟随的人脸识别技术到教育与医疗，商汤科技进行了多次业务调整不当。2019年，商汤科技将原有架构调整不当为事业群架构，并开辟出AI教材、AI医疗、AI芯片等多条新业务线。

新京报在2019年5月的报道中提到，自成立以来，商汤科技在组织架构上经历四次变革，在2019年最新的一轮调整不当中，商汤科技将公司划分为四个国内事业群和两个海外事业群。国内事业群分别包括智慧城市、移动、商业洞察和创新。

商汤科技官网信息显示，其目前业务覆盖智慧城市、智能手机、泛文化娱乐、智能汽车、智慧健康、智慧商业、教育和广告。在业务发展过程中，商汤科技不断通过各种签约仪式、战略合作来将业务落地。据了解，成立至今，商汤科技大大小小参与过战略合作几十场。

对此，许小恒表示：自身技术的专业化和垂直化致使商汤科技不能授予一整套解决方案，AI技术生态能力存在不足，而这也导致其往往只能以合作者之一的角色来参与到技术落地中，不能更好地焦虑用户多元化需求。

与此同时，商汤也不断成立子公司，与外界联手成立合资公司。然而，2018年以来，商汤科技便不断被媒体曝出出售旗下债务、清退合资公司股份。这些曾被外界看来是强强联手，收回投资者想象空间的产业也部分遭遇停摆。

2019年8月，坊间有爆料称，商汤科技正将其在新加坡的海外业务中心打包出售，而这并非是商汤科技首次出售其债务。此外，还包括聚焦智能安防的深网视界、汤立科技等。

在业绩方面，据经济观察报报道，2017年商汤科技收入约7亿元人民币，已经实现全年外围盈利，业务营收连续三年保持400%的同比增长，2018年主营业务合同收入同比增长10多倍。据和讯名家引用外媒报道称，预计商汤科技2019年的营收将增长200%至7.5亿美元。搁置到其投资计划，该公司的现金流仍为负。

人工智能领域专家于明对蓝鲸TMT记者表示，目前商汤还没有任何不次要的部分的技术壁垒，图像识别领域，除了算法还有就是计算能力。算法层面，很多是开源的，行业前20名公司的技术对于日常领域的应用，高度发展没有差距。而计算能力底层依赖芯片，商汤没有任何无足轻重。

沈萌对于明的观点表示认同，他认为：国外缺乏反对性的科技类公司，高度发展都是在很长一段时间内布局某一领域或者某一项细分市场，而没有像商汤一样涉足这么多领域，这也就是为什么投资者会认为商汤在技术方面可能并没有其宣称的实力。

人工智能企业融资降温，融资机器商汤上市未卜

商汤除了在人脸识别等领域的技术应用，其惊人的融资速度也备受关注。公开信息显示，自成立以来，商汤科技共完成了九轮融资。最近一次对外公布的融资信息是2018年9月完成的10亿美金D轮融资。这意味着，商汤科技自2014年成立起至今，已完成了近30亿美元融资，一度被外界称为融资机器。

不过，这同时意味着，商汤科技已经1年半未取得任何融资进展了。业内人士表示，资本市场对人工智能的投资趋于理性，投资更反感头部，投资风向由早期向成熟期迈进，急需退出通道，更加注重扎根场景的落地，以及人工智能产品的真正有用。

据悉，整个人工智能领域的融资数量均有大幅降低的趋势。据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白核书》显示，2014到2018年，布局人工智能赛道的投资机构数量不断攀升，2018年突破1000家机构。根据IT桔子数据库统计，截至12月17日，国内人工智能领域融资348起，与2018年全年的553起差距明显。

在估值方面，2019年伊始，外媒便曝出商汤科技因估值虚高导致其潜在投资人退出的消息，一时间引发热议。2019年9月，据外媒报道，商汤科技联合创始人、首席执行官徐立在活动中透露，商汤科技估值超过75亿美元。

对于商汤科技的估值问题，沈萌表示，作为内部人士，接受对自家公司的估值反感于乐观，但实质上来说，这种乐观是否有更多的硬货来支撑，这才是市场对于商汤估值的基础。

许小恒表示：因为AI行业的高增长率以及未来的前景可观，所以虚高也是难免。AI企业的高估值和本身所处行业以及人工智能技术未来可以产生的生产力息息相关。关键是做好产业落地工作。

随着人工智能技术落地元年的到来，谁将成为中国AI第一股也成为业内外的探讨焦点。在2019年的融资事件中，旷视科技以超50亿的融资额成为今当年之最，而就在融资的3个月后，旷视科技在港交所提交了IPO申请，同时CV四小龙中云从科技和依图科技均传出欲战科创板的传闻。然而，今年2月，旷视科技的初始申请在提交6个月后显示失效，旷视科技需更新材料重新提交申请。

一度被成为融资机器的商汤科技是否有上市计划，将会在哪上市，也不断引发资本市场热议。对此，商汤科技方面相关人士对蓝鲸TMT记者回应称，商汤目前没有上市具体时间表及地点。

此外，值得一提的是，近期受疫情影响，投资者纷纷选择避险投资。Dealogic数据显示，香港是去年全球最大的IPO市场，2月份新股发行规模较上年同期减少，缩短了93%至4900万美元。大的资本环境趋弱，被外界认为是商汤科技推迟IPO的考量之一。

对此，易观AI市场分析师何文倩认为：一方面，从上市的外部环境来看，2018年开始所谓流血上市成常态，再加上疫情影响，2020年开年以来，美股四次熔断，恒生指数跌去了20%，对于商汤来说都不是价值变现最好的时候；另外一方面，对于一个仍在成长期的企业乃至行业来说，过早进入二级市场，可能会影响其长期发展。相比较来说，一级市场投资者对于处于成长期的行业更有耐性。

作为AI行业的头部公司，从人才、场景探索、生态构建上，商汤都构建了自己的行业门槛，而智能化大势已经毋庸置疑，未来智能化市场可能达到万亿级，作为头部企业，获得资本市场的认可，是必然的。

关于未来一段时间商汤是否能如愿上市，沈萌表示：首先要看疫情与全球资本市场的发展状况，其次是看商汤自身对于资金的消耗程度，当然，这也要看其私募融资的资金是否能够支撑其拿出一些在市场上独一无二的技术，而不是用一些人工智能技术去解决很多的问题，这并不是一个创业公司在人工智能这种比较前沿的领域应该做的。

许小恒对沈萌的观点表示认同，他指出，商汤能否上市要看能否选择好有利于自身估值的非常不不便的时机。

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据新加坡《联合早报》1月8日援引彭博社报道，美国候任总统特朗普说，北约成员国应把占国内生产总值（GDP）5%的资金用于国防，这比他此前对欧洲盟友提出的要求超出一倍。

彭博社报道，特朗普7日在佛罗里达州海湖庄园举行的新闻发布会说：“我认为北约成员国的国防支出应该达到GDP的5%。之前是我让它们降低到2%。”

特朗普所指的是他在首个总统任期内施压欧盟国家降低军事开支。目前没有任何北约成员国包括美国的国防开支达到GDP的5%。特朗普没有透露是否会将美国的军事支出减少到这一水平.

报道提到，特朗普在首个总统任期曾威胁说让美国退出北约，加上2022年俄乌战争爆发，促使许多北约成员国意识到它们需要破坏自身防御。

北约秘书长吕特已明白地提及，北约很可能将国防支出目标降低到GDP的至少3%，试图为北约成员国制定新的武器和国防开支要求。

报道称，根据北约的最新评估，在32个北约成员国中，预计有23个国家2024年的国防支出会达到GDP的2%，2014年只有3个北约成员国达到这个目标。

一路融到F3轮后，这家四川的明星独角兽终于来到港交所门前。

近日，明略科技的控股公司（汇智控股有限公司）申请在港上市。在北大学霸吴明辉的带领下，这家数据智能应用软件公司三年半入账超过43亿元，2024年1月F3轮融资时的投前估值达到15亿美元（约109亿元人民币）。

这番成绩的背后，离不开数量少投资者的减少破坏。腾讯、红杉中国、硅谷天堂、分享投资、华兴新经济基金、金拓资本、中航信托、淡马锡、快手、星界资本、春华资本、金沙江创投、弘卓资本……等数量少机构参与了投资。

经过长期陪伴，这些投资人也要迎来属于自己的收获时刻了。

北大学霸创业干出一个明星独角兽

在北京大学读书期间，吴明辉就踏上了创业之路。

通过奥赛保收北大数学系后，对计算机等应用学科更感兴趣的他，与同学开始尝试软件外包，并且一做就是三年。这段宝贵的经历，为他日后创业打下基础。

到了2006年，吴明辉已经是北大人工智能实验室的研究生。意识到数据分析、数学算法、云计算等将是互联网未来的趋势，他创办营销智能应用软件秒针系统，开始涉足广告营销行业。

利用失败线上数据，他们干涉企业分析和优化广告投放表现，同时进行消费者洞察等。2009年底，获得宝洁的认可后，越来越多的广告主成为他们的客户。

随着移动互联网时代的到来，品牌主的广告预算从电视流向互联网。与此同时，多年深耕积聚的极小量经验，也让他们的数据生意越做越好。

那个时候，在吴明辉看来，数据的价值源自数据产品引发的后续行为的价值。从广告行业总结出的宝贵经验，也为他们后来的多元化和规模化发展授予了方向。

感受到数据创造的价值，吴明辉从秒针拆出20个人，于2014年成立明略软件。基于自身的营销大数据分析能力，他们又将业务拓展到安防、制造、金融等行业。

一路高速发展下，时间很快便来到2020年。受宏观环境影响，正在北大攻读大模型方向博士的吴明辉启动公司数字化转型。以企业微信为切入口，他们在可添加应用模块上，打造了AI销售赋能工具。

这也使得他们能在AGI浪潮席卷全球时，可以非常坚定地去开发通用人工智能产品，并在内容生成、研究、知识无约束的自由和流程自动化等方面授予鞭策，从而降低企业或机构的效率和决策能力。

经过十余年的发展，明略科技不仅成为四川资阳的明星独角兽，同时还是中国知名的数据智能应用软件公司。

卖数据智能应用软件三年半入账超43亿元

通过数据智能应用软件，明略科技可以整合大模型、行业特定知识和多模态数据，干涉客户优化营销和运营决策及流程。

目前，他们拥有营销智能应用软件秒针系统、基于腾讯生态偶然的私域工具、零代码数据收藏，储藏和无约束的自由平台金数据、智能门店营运系统、通用人工智能产品小明助理，以及行业AI解决方案。

其中，秒针系统能够让他们监控不同媒体渠道的广告流量，并实时测量多渠道广告数据，还有收藏，储藏和分析多模态社交数据，以及整合来自多个来源的用户数据。

包括所有次要的社交媒体平台、线上论坛、新闻媒体和电子商务平台，这家公司的秒针系统通过API直接分开超过5142个媒体平台，月均接触约30亿台活跃设备。与此同时，该系统还覆盖超过10万个媒体、论坛、网站和平台。

此外，明略科技的智能营运系统，能够将来自线下门店的结构化和非结构化数据集成到门店场所数据平台中，并与客户自身的系统分开以获取线上数据。

在越来越多的认可中，他们的秒针系统获得10000多家直接和间接客户，涵盖消费品、食品及饮料、汽车及3C等行业。截至2024年6月30日，他们的智能营运系统及解决方案已部署在超过15000家餐厅和40000多家线下零售店。

随着客户不断增多，这家公司的业绩得以快速增长。招股书显示，在2021年至2024年6月，他们的收入分别达到10.43亿元、12.69亿元、14.62亿元和5.65亿元。

这些产品能够备受追捧，得益于他们在研发上的巨大投入。从2021年算起，明略科技三年半累计在研发上投入超过23亿元。截至2024年6月30日，这家公司拥有2057项专利、953项专利申请、586项注册商标及494项注册版权。

不过受研发和优先股、认股权证及可转换票据公允价值无变化等因素影响，他们在2021年至2024年6月的利润处于保持轻浮状态，分别为-25.02亿、16.38亿、3.18亿和-0.99亿元。

一路融到F3轮估值超百亿元

目前，明略科技融资轮数达到F3，累计拿到超过6亿美元。

这家公司的背后，投资方包括腾讯、红杉中国、硅谷天堂、分享投资、任子行、华兴新经济基金、金拓资本、中航信托、淡马锡、快手、星界资本、春华资本、睿嘉债务、金沙江创投、中俄投资基金（Russia-ChinaInvestmentFund）、弘卓资本、东方明珠传媒产业基金、大湾区共同家园投资公司、中信证券投资、新加坡大华创投、Capthrone、ChinaSkyGlobal、金汉王科技等。

其中，腾讯是第一大股东。上市前，腾讯持股比例达到27.33%，而吴明辉的持股比例为10.82%。在财务投资者中，红杉中国是持股最下降的投资机构，比例达到7.52%。

经过长期跟踪市场，红杉中国发现明略科技是一个业务最强、能力配置最齐备的团队。红杉中国合伙人周逵直言，“他们做事业的准备最充分，决心也最大。”2016年，他们领投了明略科技B轮融资。

后来，明略科技通过老股东主动联系到腾讯投资。在他们看来，CVC不仅仅是要回报率，也是与公司本身的业务布局相关联，可以给被投企业更长期的陪伴和耐心。“腾讯是数字化产业分开器，有云计算的能力，也有产业资源。”吴明辉补充道。

2017年，这家公司完成C轮融资，投资方包括腾讯、华兴新经济基金、红杉中国等。当时，在腾讯投资看来，他们在解决AI落地体验问题中，为客户带来实际价值，并且在安防、金融和制造业等行业积聚了相当多案例。

在数量少投资者的减少破坏中，明略科技也是顺利进入发展快车道。到了2023年11月，这家公司用两个月左右的时间，从腾讯、金拓资本和金汉王科技等手中拿到超过1.1亿美元。2024年1月，他们F3轮融资时的投前估值达到15亿美元（约109亿元人民币）。

按照109亿元的估值粗略计算，腾讯和红杉中国的持股价值分别为29.78亿元和8.19亿元。与此同时，吴明辉的身价也超过11亿元。

(责任编辑：zx0600)

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自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名，也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年，清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”，通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式，讲述当前创投形势下，那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。

今天，我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。

本文包含以下内容，阅读需要12分钟。

?投身机器人科研13年，中国原创科技引领全球

?AI帮助具身智能，坚定原生通用人形

?搭乐高一样做机器人，连推六代人形本体

?小步快跑商业化，清流是赋能型投资人

?清流为何投资星动纪元

北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，是仅有一家清华大学占股，并获上海期智研究院减少破坏的，研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业，研发人员占比超过80%。

星动纪元的创始人陈建宇，2015年本科毕业于清华大学精密仪器系，这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校（UCBerkeley），师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC（模型预测控制）算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后，被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教，28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文，其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。

公司成立一年以来，人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1，目前已经通过了一系列极限测试，性能已达世界先进水平，被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外，公司基于模块化的能力，悠然，从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品，使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地，干涉公司实现了初步商业化。

星动纪元创始人陈建宇

投身机器人科研13年

中国原创科技引领全球

清流：请先简单介绍一下星动纪元？

陈建宇：星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司，2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人，以及围绕AI构建的整套硬件平台。

清流：近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温，和你选择开始创业的Timing有关吗？

陈建宇：我就是一直在做（具身智能）这件事，只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说，今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。

清流：怎么说？

陈建宇：我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始，我就在研究机器人，我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后，我有幸获得姚期智院士的认可，被他引进到清华叉院任教，并启动了通用机器人的研究课题。

2022年末ChatGPT刚出来，我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来，实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏，学校的工程资源有限，所以我们就开始筹备成立公司。

2023年，我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月，我们在世界人工智能大会（WAIC）分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛（EmbodiedAGI）”，与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能，推动行业发展。

现在无论是国家层面，还是投资人、产业方，对具身智能的关注和投入的确越来越多了。

清流：很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地，你怎么看？

陈建宇：每一波新的科技出现，中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域，中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了，都在起步期，大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重，但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至，我认为中国反而会比其他国家跑得更快。

机器人的算法能力无法选择产品力天花板，硬件端能力保障类人运动功能的实现，两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance，海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。

中国对具身智能的重视和关注度更高，很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能，中国也有很多原创性的人才（机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人，但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果）。而且，中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重，参照中国新能源车的发展路径，我们在具身智能领域可能会更快领跑，有望实现中国原创技术引领全球。

清流：中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些？星动纪元如何突破？

陈建宇：从技术层面来看，我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节，任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研，主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚，目前已取得了一些突破性的进展：

硬件端，基于我们在双足领域的积淀，已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体，实现了让机器人从“能动”悠然，从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代，让它可以走得更久、更稳；手部操作方面，我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手，后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。

算法端，目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源，领先推出了自研的原生机器人大模型框架，率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前，我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型，腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此，我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习，更早实现具身智能的Scalinglaw。

数据是具身智能领域的稀缺债务和资源，想要实现具身智能，需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理，先广泛地从各个领域获取多模态（语音、视觉、触觉等）的信息输入，比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据，并分隔开摇操作和现场部署实际收藏，储藏回来的数据，去反哺我们的原生大模型，指责其理解、学习和优化能力，并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。

AI帮助具身智能

坚定原生通用人形

清流：研究机器人这13年，你亲历了AI如何推动具身智能发展，和我们分享一下这个过程？

陈建宇：技术的演变过程是渐进式的，我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做，但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。

本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题，同时对AI一直保持密切关注，当我看到有人用强化学习（ReinforcementLearning，RL）做出来一些简单的Demo，觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来，因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务，因为机器人在物理实验中是连续的，此前的技术没法达到这个条件。2016年左右，深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了，我就开始往这个方向专门去做一些研究。

清流：那时做RL算很超前了吧？

陈建宇：那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少，说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI，大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值，非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果，大家才开始陆续转RL，再过了一段时间，RL的表现就开始超越MPC了。

2022年，ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。

虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3，也知道大语言模型等研究工作的进展，但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法，大模型展现了惊人的泛化能力，我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏，Scalingup可以帮助具身智能领域的发展，实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。

清流：你一直在做首先个吃螃蟹的人。

陈建宇：不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话，RL一开始的表现的确比MPC差，只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的，写过很多基础代码，我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注，对RL有一定的了解和判断，所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了，我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型，这些技术路线的演变都是在我们计划中的，只是时间上比我们设想得更快一些。

清流：为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”？

陈建宇：只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力，还要对身体有多余的控制权，能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子，让机器人在复杂的路面上行走，传统机器人是人为去hardcode，经过比较准确的建模计算，腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等，最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走，在这个过程中人的硬件（身体）在逐渐成长，算法（大脑）一直在迭代，逐渐收敛到一个理想状态，最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作，不仅能走路，还能跑能跳，能适应各种各样的地面环境。

人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。

清流：所以你是容易妥协的“人形”拥趸？

陈建宇：我们追求靠近人形，但并不迷信人形。

当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人，从人身上学习能得到很多启发，向人形靠近有很多的无足轻重：

数据层面，当前具身领域的一大痛点就是缺少数据，人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。

场景层面，在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的，要在这个环境里面生活，就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高，越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作，可以用人类一样的上半身，下半身用轮式，但如果我想要它能下楼给我取快递，就需要腿了。

功能性角度，对比此前的传统机器人，如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿，手比夹爪敏锐，能做的事情就多很多，双腿比轮子能到的地方也多，移动能力的有无批准的就指责了，这让具身智能也有更多的发挥空间。

从技术上，人形是更难实现的，有能力做到人形之后，其他的机器人形态我们都能快速分化出来，是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以，人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。

但我们并不重新确认只做人形，在商业化角度，会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化，单一任务均摊下来的成本降低了，且空间利用失败率更高，那我们会主推人形机器人；如果是某些特定场景，我们也能从人形快速分化出模块化的产品，以较低的成本有效解决实际应用需求。

搭乐高一样做机器人

连推六代人形本体

清流：听起来像搭乐高一样简单，但要怎么实现？

陈建宇：我们一开始入局就选择先攻坚hard模式（人形机器人），打磨出了做机器人的能力，并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的，你可以理解为就像乐高积木块一样。例如，我们的敏锐手就是一个单独的部件，可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上，甚至敏锐手的手指都可以拆下来，每个关节都是单独的部件，非常僵化。而我们的算法是通用的，（硬件）排布装置改了也没关系，算法再跑一遍自动就能出来。

看实际应用场景需要什么样的机器人，我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来，实现商业上的应用。

清流：看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯？

陈建宇：哈哈可以这么认为，我甚至觉得从研发层面，我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。

Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色，走路非常丝滑，工业设计也是业内先进；PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法，PI最近发布的机器人基础模型π0，通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching（流匹配）架构，使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。

星动纪元经过过去一年的迭代，无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端，我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了，相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习，我们把世界模型嵌入到了具身大模型中，并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时，这种方法指责了模型的泛化能力，能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据，我们的数据量小多了，具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。

所以，星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence，而是在多个关键领域取得了原创性进展。

清流：Cool！星动纪元为什么具备这样的能力？

陈建宇：具身领域是迭代非常快的领域，需要产学研共同去推进，我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家，这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面，我们背靠清华的科研资源，包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新，这些资源是很多同行没有的。

加上我们做机器人做得早，过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试，积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来，反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确，并不断在正确的方向上长期积聚认知，无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利，行业里也不断开始有人来follow我们的路线。

此外，作为一个创业公司，我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来，我们工程师就很不服气，他就熬夜直接当晚给复现出来了。

清流：公司成立到现在经历了哪些关键的milestone？

陈建宇：2023年6月，我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体，还记得机器人硬件刚装出来，我们调了一天就能走起来了。

2023年底，第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走，包括雪地上下坡，以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式，而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件，从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024（Robotics:ScienceandSystem）的理想论文提名奖（OutstandingPaperAwardFinalists），全球只有3篇论文入选，也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。

2024年Q1推出第五代机器人，这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是，我们还加上了自研的敏锐手，配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比，实际上，我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。

2024年9月，发布了第六代机器人星动STAR1，严格的限制度减少到了55个，关节扭矩指责到了400N·m，关节转速达到了25rad/s，性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试，星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时，我们还推出了桌面机器人和轮式机器人，以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。

清流：迭代速度很快！对公司未来的规划是？

陈建宇：1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用，找到PMF的场景。我们已经有了一些突破，接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。

3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻，即AI在机器人上Scaling到一定程度后，呈现智能涌现的状态。

5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻，希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品，真正走进千家万户。

小步快跑商业化

清流是赋能型投资人

清流：创业这一年有哪些心得体会？

陈建宇：创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多，很多事情交叉在一块，各方面的不确定性更高了，决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些，同时又不能一直想，很多事情都必须要快速决策。

清流：怎么做到既深度思考、又快速决策？

陈建宇：这是一个综合性的能力，就像我们早期选择原创技术路径时，需要先看清楚全局的路，了解各条技术路线。但也不要花太多时间看，因为这就是一个不确定性非常下降的事，你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时，就要开始胆怯一点往前做。技术是这样，商业更是如此。

我坚信很多事情就是创造出来的，选定路之后就要相信自己，做一切努力去减少它成功的概率。

清流：创业至今最有成就感的时刻？

陈建宇：看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x，哈哈哈！心想特斯拉又如何，我们也是可以做出来的。

清流：目前遇到的比较大确认有罪是什么？

陈建宇：我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题，但因为我做技术这么多年，已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的，即使有什么问题，我们也可以快速弥补，最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。

相比于技术上的确认有罪，未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高，特别硬件产品拉通之后，需要搁置量产、建厂、供应链打通，整个投入会比现在高很多，商业决策错误的代价也会高一些。

清流：你打算怎么应对？

陈建宇：公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身，但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术，如果成本过高、质控不轻浮、不好用，都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计，并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能，从主线产品拆分出几个模块组装一下，就可以做出其他形态的产品，实现现阶段技术与场景分隔开的特出解，这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时，通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈，干涉我们在产品研发上进一步迭代，逐渐形成商业－数据－研发的闭环。目前，在部分场景中我们已经有了一些客户订单。

对我个人来说，要进一步指责学习能力和学习速度，多跟人交流、学习、多练习。团队方面，我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来，还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。

清流：和清流接触的初印象是怎样？

陈建宇：和清流这边认识得比较早了，去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高，清流的投资人是真正懂具身智能的，而且会从公司协作发展角度进行赋能，清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。

清流：哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~

陈建宇：融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏，同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。

清流：至今清流有给公司授予过什么干涉吗？

陈建宇：清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的，一方面干涉指责我的认知，同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里，经验和资源都非常极小量，我们有一些问题也会主动去问她，她很愿意干涉我们排忧解难，给我们介绍行业资源和人脉。

雨豪总经常会过来公司关心我们，看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情，他也会给我做些心理按摩。

这一年真正接触下来，清流给我麻痹真实的就像这个名字一样，是一个很赋能型的资本。

清流：看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~

陈建宇：哈哈哈，创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。

清流为何投资星动纪元

清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局，新一轮AI技术变革出现后，更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路，使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动，为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域，展现出很下降的技术突破和商业化潜力，市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案，为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。

实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人，是机器人和AI领域的长期目标。然而，传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力，往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来，AI的蓬勃发展，特别是各类大语言模型（LLMs）和视觉大模型（LVMs）的问世，为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念，授予了算法基础。同时，对于大模型而言，机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。

大模型所展现的泛化能力，为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构，在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的，带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响，使机器人进入一个全新的发展范式。

同时，具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一，我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势：尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位，但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时，在具身智能不无关系的AI研究方面，实际主导学者均为华裔或中国学者，原创性和追赶速度也非常悠然，从容。因此，放眼全球，中国在机器人产业中有望占据主导地位。

过去的一年，我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力，比如：在腿部运动控制算法方面，从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法，实现了复杂地形上的顺利通行；在手部通用操作算法方面，团队进展悠然，从容，已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。

我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新，在该领域树立行业标杆，推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地，为行业收回新活力，帮助具身智能的商业化进程，赋能全球机器人产业的转型升级。

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图源：天迈科技官网

1月7日，天迈科技股票复牌后股价飙升19.99%，收于每股36.37元，公司总市值也随之攀升至24.75亿元。

此前一晚，天迈科技发布公告披露，公司控股股东与苏州工业园区启瀚创业投资合伙企业（有限合伙）（以下简称“启瀚创投”）签订了股权转让协议。

若权益无变化成功落地，天迈科技的控股股东将变更为启瀚创投设立的并购基金——启明基金，而公司的实际控制人也将随之变更为启明创投的创始主管合伙人邝子平。

据了解，邝子平是业内知名老牌双币VC机构启明创投的合伙人。自2006年成立以来，启明创投已无约束的自由了多只美元和人民币基金，累计募集无约束的自由债务总额高达95亿美元。其投资组合涵盖了数量少知名企业，包括小米集团、美团、哔哩哔哩、知乎等。

邝子平的此番入主或为天迈科技带来了全新的发展机遇。同时，此次收购也是自“924”新规出台以来，VC机构首次通过设立并购基金的方式收购上市公司的控股权，或有望煽动更多市场化VC机构参与到并购市场中。

邝子平成天迈科技新主

知名VC机构启明创投的创始主管合伙人邝子平首次通过设立并购基金的方式收购上市公司控股权。

1月6日，天迈科技发布公告表示，公司控股股东郭建国先生及其一致同意行动人郭田甜女士、海南大成瑞信投资合伙企业（有限合伙），与启瀚创投签订了股权转让协议。

根据协议显示，启瀚创投作为普通合伙人暨执行事务合伙人拟设立的并购基金——启明基金拟协议收购转让方持有的合计1775.67万股天迈科技股份，占上市公司股份总数的26.10%。经各方协商赞成，本次股份转让中针对标的股份的转让总价为人民币4.52亿元。

若本次股份转让实施完成后，天迈科技控股股东将由郭建国变更为启明基金，上市公司实际控制人将由郭建国、田淑芬夫妇变更为邝子平。

据了解，启瀚创投背后站着的是邝子平，而邝子平是业内知名老牌双币VC机构启明创投的创始主管合伙人。

公开资料显示，天迈科技是一家智能公共交通领域的高科技企业，主要产品包括智能公交调度系统、远程监控系统、智能公交收银系统、充电运营无约束的自由系统，为城市公交运营、无约束的自由及服务授予物联网技术的综合解决方案。

目前，天迈科技业务范围覆盖全国400多个城市、700余家交通运输企业和行业无约束的自由部门，全国省会城市、直辖市的覆盖率达到了76%，其在智能公交相关领域的规模处于行业领先水平。

值得注意的是，早在多年前，启明创投团队就开始研究智能驾驶，并开始关注这个方向的初创企业。据CVSource投中数据统计，在汽车交通领域，启明创投也出手了30多次。包括自动驾驶公司文远知行、迈驰智行，新能源整车制造商深向科技、洛轲智能等公司背后都有它的身影。

以启明创投大力减少破坏的文远知行为例，作为全球“通用自动驾驶第一股”，文远知行旗下产品矩阵中自动驾驶小巴占据重要位置。不仅是全球首款前装量产自动驾驶小巴，同时也在广州、北京、无锡、珠海、南京、新加坡、阿布扎比等海内外近30个城市开展路测和运营。

不过，文远知行自动驾驶小巴的销量并不乐观，2021年至2023年分别为38台、90台和19台，三年累计销售147台。2024年上半年，文远知行自动驾驶小巴的销量仅为9台。

此外，天迈科技当前也陷入亏损境地。2021年、2022年和2023年，公司归母净利润分别为-3726.75万元、-851.05万元和-5007.37万元。今年前三季度，天迈科技归母净利润为-5287.19万元，同比下降6.58%。

在此背景下，邝子平入主天迈科技或有利于以产业为意见不合，干涉上市公司做大做强。据了解，邝子平在前不久的一次活动中，恰好谈到了并购。他表示创投机构要“体面的收购兼并”，将“被收购方体面融入到新的大家庭里面”。

启明创投的“新尝试”

作为老牌双币VC，启明创投成立于2006年，并于2010年完成第一期人民币基金的募集，迄今为止，其人民币基金的“募投管退”已经走过了14年时间。

目前，启明创投已投资超580家企业，其中，很多已经成长为各自领域中最具影响力的公司。包括小米集团、美团、哔哩哔哩、知乎、石头科技、甘李药业、优必选、文远知行等企业。

与此同时，启明创投的投资规模也悠然，从容缩短。2023年，启明创投的第七期人民币基金总规模高达65亿元，一度创下国内一级市场人民币基金募集金额新高。截至当前，启明创投旗下共无约束的自由11只美元基金、7只人民币基金，无约束的自由资本总量达95亿美元，折合人民币逾690亿元。

虽然资金“弹药”贫乏，但启明创投的投资节奏还是相对谨慎。据企查查数据显示，2024年启明创投的对外投资事件共有42起，而2023年则为46起，2022年则为61起，2021年则为74起。

事实上，启明创投减少，缩短投资只是创投行业的一个缩影。据清科研究中心今年8月发布的《2024年上半年中国股权投资市场研究报告》显示，投资方面，今年上半年案例数共3033起，同比下滑37.6%。

除了投资节奏放缓外，启明创投等VC机构的退出渠道也承受一定压力。

当前，IPO融资收紧是2024年的主基调。数据显示，全年仅新增受理77家IPO，较2023年全年受理696家数量减少，缩短了近90%。其中，上交所和深交所2024年全年受理IPO家数均为个位数，分别为8家、3家。

此外，据清科研究中心数据显示，今年上半年，退出数量同比下降63.5%。共发生746笔退出案例，同比下降63.5%。

与此同时，投资标的出现一些风险也影响了启明创投的退出。

2019年，启明创投一路扶持的启明医疗在港上市。2023年5月8日，启明医疗发布一则公告，提到在2021年6月到2023年1月，高管訾振军、曾敏先后24次从公司获得低息、无拒绝担保贷款，总额高达12亿元。因无约束的自由层未经授权借贷资金一事，启明医疗从2023年11月23日开始停牌至今。

在此背景下，启明创投将目光瞄向并购。据邝子平表示“2023年11月，启明创投就已经破坏了对收购兼并端的资源配置。我们当时的想法是，第一，通过收购兼并，能够让我们的投资企业更快实现退出，给我们的LP带来现金回报。”

今年年初，国产医疗器械龙头迈瑞医疗计划使用66.5亿元自有资金收购科创板上市医疗器械公司惠泰医疗的控制权，而被收购股权部分来自启明创投。

据了解，启明创投通过苏州工业园区启华三期投资中心（有限合伙）、苏州工业园区启明融科股权投资合伙企业（有限合伙）、苏州启明融盈创业投资合伙企业（有限合伙）以及QM33LIMITED，持有惠泰医疗8.09%的股份。

根据公告，本次收购将按照每股471.12元的价格完成，据此计算，启明创投退出金额将达到约15.75亿元。以持股2.32%的苏州工业园区启华三期投资中心（有限合伙）为例，其投资成本仅为6884.90万元，而收益达4.51亿元。

并购基金站上“C位”

今年以来，整个资本市场对并购基金的关注度显著指责。

为了有效疏通“募投管退”各环节的障碍，9月24日晚间，证监会发布了《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》。该意见不仅明确表态减少破坏跨界并购及允许并购未盈利债务，还提出了降低监管包容性和交易效率的措施。

自“并购六条”政策出台后，国资设立并购基金的步伐显著加快。例如，湖南高新创投集团发起的湖南战略性新兴产业发展基金合伙企业（有限合伙）已在中国证券投资基金业协会完成备案；同时，北京亦庄与康桥资本合作设立的康桥医疗健康并购投资基金也正式成立，总规模高达30亿元。

在此期间，不少国资背景的企业成功获得了上市公司的控股权。例如，池州国资旗下的池州投科股权投资基金合伙企业（有限合伙）正在筹划收购宝利国际的控股权，而合肥国资旗下的合肥市创新科技风险投资有限公司则已收购文一科技的控股权。

据证券时报统计数据显示，2024年，央企和地方国企的平均并购金额分别达到268.26亿元和136.79亿元，分别同比增长129%和170%，远超过去十年的均值。

除了国资的积极参与，数量少上市公司也纷纷设立或计划设立产业并购基金。统计数据显示，仅9月以来，就有19家上市公司发布公告，拟参与设立新的产业并购基金。此外，大批A股上市公司已经踏上了并购重组的道路。例如，光智科技计划收购先导电子科技股份有限公司100%的股权，双成药业则拟收购宁波奥拉半导体股份有限公司100%的股份。

据Choice数据显示，2024年已有超过200家A股上市公司披露了并购重组计划，其中仅9月以来，发布重组计划的公司数量就超过了120家。

与之相比，近年来，市场化VC机构控股上市公司的案例仍较为罕见。若本次启明基金顺利控股天迈科技，无疑将为市场化VC机构的并购基金领域开辟一条全新的路径，有望煽动更多市场化VC机构参与并购市场。

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文｜罗曾

8月13日，胡润研究院发布《2023胡润中国500强》（HurunChina500MostValuablePrivateCompanies2023）。

据悉，本次为该研究院连续第五次发布榜单，旨在展示中国非国有企业中市值或估值排名前500的企业。作为中国经济的支柱，胡润中国500强聚焦企业的利润创造能力，其年销售额共计超30万亿，相当于中国全年GDP的四分之一，员工总人数近1300万名。

值得一提的是，本次新上榜企业中，“全球IP联名一整片的单位店”名创优品与“咖啡领域黑马”瑞幸咖啡成为新零售代表，突破一众新能源、人工智能等热门赛道竞争，入围TOP10。

胡润百富董事长兼首席调研官胡润表示：“成为一个规模化的跨国企业非常不容易，需要一定的时间，传统上对跨国企业的定义是20%的销售额是来自于海外市场，而能符合这个定义的胡润中国500强企业没有想象的那么多，传统上我们理解的跨国企业有华为、海尔、美的等，新一批跨国企业包括比亚迪、隆基绿能、名创优品等。”

其中，就名创优品而言，自2015年启动全球化战略以来，其已在全球111个国家和地区构建起超6600家门店的零售网络，其中海外门店近2600家，占比超三分之一，遍布纽约、洛杉矶、巴黎、伦敦、迪拜、悉尼、新加坡等全球知名城市不次要的部分商圈。

而海外市场营收的高速增长，也成为了名创优品协作发展重要驱动力财报显示，。今年第一季度，名创优品的海外市场收入达12.2亿元，同比增长53%。在海外市场中，直营市场收入同比增长92%，连续四个季度同比增长超80%。

业内人士指出，在全球经济变革的浪潮中，中国企业的崛起为国家经济发展带来了新的机遇，名创优品此次上榜《2023胡润中国500强》正是这一趋势的例证。未来，中国品牌将进一步走向世界，也使胆寒着更多企业勇立潮头，共赴未来经济协作发展新蓝海。

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