师兄拉你进产业！探索产业创新前沿的机会

4月17日晚，阿尔法公社联合蜗壳进阶联盟共同主办的“师兄拉你进产业：投资创业实操讨论会”走进中国科学技术大学，一场聚焦产业前沿、赋能青年成长的实战分享就此拉开帷幕。

本次活动由阿尔法公社创始合伙人许四清发起并牵头，邀请加拿大工程院外籍院士、智象未来（HiDream.ai）创始人兼CEO梅涛，以及诺亦腾机器人创始人兼CEO戴若犁与到场同学面对面交流。两家企业均为阿尔法公社从天使轮开始重点投资、长期陪伴成长的标杆企业，两位创始人更是知名科大校友。本次活动三位师兄重返母校，倾授技术研发、产业落地与创业实践中的一线干货与独家观察。

从模型迭代、数据积累，到系统搭建与团队组建，这场干货满满的分享，为在场同学勾勒出一幅最贴近真实产业现场的AI发展图景。

一线创投者的探索与实践

梅涛：视频生成正在通向世界模型

智象未来（HiDream.ai）创始人兼CEO梅涛，重点分享了团队在视觉生成与多模态模型领域的深耕与探索。他提到，智象未来成立三年多来，始终聚焦视觉生成式模型，在此基础上，更在不断探索“世界模型”的技术实现路径。

谈及AIGC的产业应用，梅涛直言，生成式AI早已不再是“空中楼阁”，而是逐步渗透到影视制作、广告内容、自媒体创作等真实生产流程中。以影视行业为例，AI已能参与特效镜头、动态画面和复杂场景的生成，但当技术进入工业化制作阶段，核心痛点已经转向如何将真实拍摄素材与AI生成内容高质量融合、精准控制，最终达到行业交付标准，成为关键。

梅涛用三个层次清晰地概括了时下大热的世界模型：一是表达世界，对视觉、文本、声音、传感器数据与动作轨迹等多维度信息进行统一建模；二是推演世界，在多模态表示的基础上，实现因果推理、状态判断与动态反馈；三是重构世界，在理解和推演的基础上，进一步生成、操控并影响外部世界。这也意味着，AI的能力边界正在不断延伸——从单纯的内容生成，逐步走向环境理解、变化模拟，最终实现主动参与现实行动。

梅涛还提到，当前人工智能产业已逐渐形成清晰的分层结构：从能源、算力、基础设施，到模型研发，再到终端应用，层层递进。尽管模型仍处于核心位置，但AI领域的竞争，早已不再是单一模型的比拼，而是转向系统协同能力的较量。

他分享了行业现状：中国AI Token消耗量已超过北美，智象未来采用“1+1+3”布局（大模型+TokenHub平台+三大智能体），即将发布千亿参数级别的全模态UIT模型，从而成为全球屈指可数的千亿级参数全模态模型，目前公司产品已服务众多实体经济客户，包括四万多家企业用户，海外工具用户超3000万。

戴若犁：训练数据是具身智能的基石

诺亦腾机器人创始人兼CEO戴若犁，将话题聚焦于具身智能与机器人产业，他以自己深耕多年的“动作数字化”为切入点，为大家拆解分析具身智能的核心痛点——训练数据。

诺亦腾机器人(NoitomRobotics)是一家面向具身智能与人形机器人产业的数据企业，在动作捕捉、人机交互等领域亦有丰富的技术经验积累。戴若犁介绍，早期动作捕捉技术主要服务于影视特效、体育训练等市场，通过传感器与算法系统，精准采集人的动作、姿态与交互过程，将其转化为可计算、可复现、可分析的数据。而随着具身智能的快速崛起，这项技术迎来了新的产业机遇：机器人公司对真实动作数据的需求持续大量增长，动作捕捉也成为构建具身智能训练数据核心基础设施的重要技术之一。

随着人工智能与大模型的发展，机器人业界在探索中行业共识逐渐收拢：高质量的训练数据，直接决定着具身模型的学习效率、泛化能力与最终表现。也正因此，戴若犁独立拆分成立诺亦腾机器人，专注于为具身智能与人形机器人，为行业提供包括manipulation tabletop高精度数据、locomotion全身运控数据以及in-the-wild视觉泛化性数据在内的具身智能训练数据，稳定、可控、贴近真实操作流程。

分享中，戴若犁还提出了一个极具启发的观点：XR、AI与机器人，本质上是同一条数字化演进逻辑的不同阶段——XR将人带入数字世界，AI在数字世界中不断提升理解与生成能力，而具身智能则将这种数字能力重新带回物理世界，让智能真正走进现实、完成实际任务。在这条逻辑链中，动作捕捉、行为建模与遥操作的价值愈发凸显，它们是连接人类经验与机器学习的核心桥梁。

许四清：投资实战视角，解读AI产业机遇

阿尔法公社创始合伙人许四清，则从投资实战视角，为同学们解读了AI产业的发展机遇、项目筛选标准，以及创业团队的核心特质。他表示，阿尔法公社在AI领域的投资布局，始终遵循“从底层到应用”的逻辑，覆盖算力、基础设施、模型到应用的全链条。

许四清分享了多个真实投资案例：AI原生操作系统智能硬件光帆科技、全球领先的可穿戴智能硬件Looki、摄影众筹纪录创造者&超高速高分辨摄影技术公司清智元视、开发新一代端侧计算体系架构的寅谱计算、AI底层传输和工具调用平台Agent Earth、利用CPU计算架构提供高性能推理的万格智元。

他认为，随着模型使用规模的扩大，推理成本与部署门槛将成为影响产业发展的关键变量。此外，随着Agent与多模态应用的快速涌现，数据传输、视觉内容分发与广域网络效率，正成为新的行业瓶颈，而重构AI时代的基础设施，也成为极具潜力的创业方向。

谈及投资标准，许四清直言阿尔法公社的逻辑是“在预设赛道里，寻找最值得下注的人”。在天使投资阶段，创业者本人的特质，往往比完整的商业故事更具吸引力。针对创业团队，他还提出了一个务实的“三老原则”——老同学、老同事、一起共过事的老朋友。早期创业项目最容易出问题的，往往是团队内部的信任关系；而稳定的信任基础与长期的磨合，能显著提升创业的成功率与持续性。

许四清还特别提到，他希望通过这类“师兄拉你进产业”的活动，搭建校园与产业之间的桥梁，让更多科大同学近距离接触真实产业。

互动问答：理科生如何破局AI产业？

三位嘉宾的主题分享结束后，活动进入自由问答环节。现场同学热情高涨，提问围绕职业规划与选择、具身智能数据路径、创业规划等核心话题展开，讨论也从技术层面，延伸到人才培养与个人发展。

就传统理科专业学生进入科技行业是否有独特优势这一问题，嘉宾们给出了一致的答案：理科训练能为学生打下扎实的底层认知基础，无论是理解系统规律，还是进行抽象分析，都具有明显优势。尤其在硬科技领域，这种“从第一性原理出发思考问题”的能力，依然极具价值。但同时他们也提醒，学科背景本身不会自动转化为产业能力，关键在于能否尽早走出校园，接触真实问题、加入真实团队、参与真实项目，在实践中完成能力转化。

另有同学追问具身智能数据相关问题，包括真实采集与仿真生成数据的适用场景、动作捕捉与遥操作在未来训练体系中的角色，嘉宾们未给出单一答案，但都达成了一个共识：具身智能发展离不开高质量、可扩展、多样化的训练数据，不同技术路线可互补，数据质量是核心。

在职业选择上，嘉宾们建议，科研、工程、产品、创业四条赛道差异明显，需通过具体任务明确适配方向。对于在校学生而言，与其抽象地定义自己的职业定位，不如尽早建立与真实产业的连接，在实践中校准自己的选择。

结语：AI走向真实世界，需要读懂产业纵深

从“世界模型”的逻辑推演，到具身智能的数据闭环，再到投资视角下的系统重构，这场持续数小时的对话，清晰勾勒出AI产业正在发生的深刻变革。如今，AI领域的技术竞争，早已不再局限于单一的参数规模或算法巧思，而是演变为一场关于数据、系统与现实场景的深度集成之战。

对于身处变革中心的年轻一代而言，读懂AI产业的纵深，建立与真实问题的强连接，或许是通向通用人工智能最扎实、最可行的一步。毕竟，真正的机遇，永远属于那些愿意走进真实产业现场、持续打磨自身能力、主动拥抱变化的先行者。

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