脑放电波

2026 世界机器人大会上，一台机器人在百米赛跑里跑出 9 秒 32，比人类世界纪录快了 0.26 秒；同一个展馆里，另一台机器人递一瓶可乐花了 107 秒。
逛完展当晚，主播 Nixon 和《人形机器人简史》两位合著作者周小燕、周文斌把 48 个观察聊了一遍：产品形态、应用场景、营销话术、行业账本。
机器人在运动会和现场的Demo表现为什么如此割裂？见证宇树创造历史的人，为什么没有赚到钱？每家公司都宣称自己是行业第一，也给自己找了场景，今天的“第四次机器人浪潮”和前三次有何不同？

欢迎点击链接下单《人形机器人简史》：https://3.cn/30vopx-U?jkl=@YCayO7M9Sc@
这本书获得了加速进化首席科学家赵明国作序，千寻智能CEO 韩峰涛、傅利叶CEO 顾捷、维他动力联创赵哲伦等行业专家以及我台人气嘉宾的推荐

02:02　从“教授占主舞台”到消费电子展
七八年前冷门小众、大学教授占主舞台；今年像大型消费电子展，CEO 和 PR 全情投入。

现场两拨人：从业者聊技术，C 端看热闹——老爷爷问老伴“银河是什么单位”。

文斌的感受是钱多：展台从 20 平变大，三年前的农业机器人全换成人形，场馆想放更多内容。

一年就三个节点：7 月 WAIC、8 月 WRC、4 月人形马拉松；这期是 2025-2026 的编年史。

04:06　产品形态：拼装的、半人马的、一米六的
拼装 vs 换皮：机器狗是行李箱、到家自己拼；人形还停在换脸皮换头。

半人马回归（上半身人形+下半身四足），用在消防；小鹏三四年前发过、没下文。

仿生：2016 年卖爱因斯坦苏东坡给景区，今年优必选卖火；首型科技“顶美”，亦庄餐厅服务员是它。

1 米 6 的 Atom：主流 1 米 72、宇树 1 米 8，维他动力选家庭女性身高——亲和、去攻击力。

柔美舞蹈是副产品：逐际动力T2 跳芭蕾，背后是足部自由度和模型泛化。

08:27　应用场景：叠衣服、拣快递与 107 秒的可乐
认知停在两年前：工作人员只知道“宇树能遥控跳舞”；会跳舞不再稀缺，擂台前不挤了。

叠衣服：C 端无聊（年轻人谁还叠衣服），B 端当宝；难关是羽绒服被子。

伪场景：洗衣机拿衣服、厨房切菜——洗烘一体和房价正在消灭这些场景。

捡快递是软柿子：难点在末端卸货，传送带靠扫描件就够；Figure 7×24 直播让机器人和真人比赛、赢了，专家打假：吸盘机械早就解决，不需要人形。

中小物流的账：传统机械几百万+折旧倒计时，人形十几万、能 OTA、能转用。

泛化不足是最大难题：捡苹果会了、捡笔要重学；Generalist π1.5 打出 zero-shot 60-70%，Nixon：没看到可干扰 demo 前不信。

零售：咖啡是商业场景最成功的（机场普及），无人超市的教训是解法不唯一、便利蜂已高度自助；太空舱展示灵巧手、真实部署夹爪吸盘；拿可乐 107 秒，瓶颈在数采。

运动会：9 秒 32 破百米（人类 9 秒 58）；酒店消防赛一半队靠遥操；群控像阅兵。

24:05　体验设计：真 demo 与“小龙虾手套”
真 demo：愿意被干扰、卡顿真实，背后是 VLA 和世界模型成熟。

数采手套是槽点：工厂不让抽烟、试戴像吃小龙虾、名片捏不起来。

便捷 vs 质量：真机实采最好但慢；新路线有肌电腕带、脑机接口（研究型）。

不强调人形=诚实落地；三指夹爪便宜可靠握得稳；加速进化程昊标准：东北大手套能干的活。

29:48　营销话术：人人有场景，个个称第一
十家公司争第一：增速、出货量、四足服务……定语通胀，还有“首个规模进家庭”——到底谁在买；加定语的多不是第一梯队。

真第一不加定语：宇树 7 月底 18000 台，7 个月翻 3 倍。

大话筒和袋子：“首个打败人类大师的咖啡机器人”像传销；星海图袋子印“生产力”。

订阅模式：星海图说整机毛利可能降到 20%、未来低毛利甚至负毛利（宇树财报毛利 60%）；酷哇包街道，像大模型的结果付费。

33:18　行业账本：没人赚钱，但有人在投钱
没赚钱先做 VC：1-8 月 18 家投 36 笔，投上下游、竞品互投抱团。

第四次浪潮钱溢出：波士顿动力第一代算力 2 万美金，定制芯片没人陪玩；初创投初创=共担风险。

中美生态：中国外化开源（六边形战士），美国内化垂直，像苹果安卓。

山寨机时代：华强北能攒机、ODM 出现；山寨机之后是手机和移动互联网爆发。

宇树账本：研发费 30% 被增长稀释到 8%；募资 40 亿拿 15 亿买厂房被质询；同行中位 20-30%。

学者创业者爱“说明文”：花钱像做科研项目；内容要技术讲清楚，不要商业模式分析。

43:12　成本、标准与一段百年历史
成本雪崩：本体 100 万→10 万、丝杠降 10 倍、减速器再降一半；3000 元/月租赁出现。

缺 Type-C：各家模型适配自家硬件；未来几年赌技术路线，赢的留牌桌。

贴宇树：机构都爱讲宇树故事；最痛苦的是“差点成为那个人”的创始人。

股民心态：中签赚 20 万，没中签的人感觉损失了钱——见证历史，没人赚到钱。

成功没有方法论：宇树为什么成，创始人自己也总结不出来——静静做事，没有金句。

以史为鉴：ASIMO 踢球那年大家也以为要来了，福岛之后全凉了；路还很长，2027 年再做一期年鉴。

人员
周小燕 —《人形机器人简史》作者，科技内容作者，她的一些文章常见于“腾讯科技”公众号

周文斌 —《人形机器人简史》作者，科技财经创作者，他的一些文章常见于“有界UnKnown”公众号

Nixon —「脑放电波」主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：jeff

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AI 正在改写招聘，招聘现场却越来越荒诞：有公司找“十年以上量产经验、最好三十岁以内”的研发负责人，有公司的创始人自己都说不清新岗位到底要干嘛。
这期请回「脑放电波」早期主播、创始人猎头 Damon——他创办了找人工具 PlugNow，过去约五年都在 AI 与硬科技招聘一线，见过大小公司抢同一批人，也见过“面试第一轮变成公司先吸引”。
AI 把找人变快了，为什么招对人还是这么难？你的简历，正在被谁、按什么标准筛选？
02:15　Agent Engineer：新岗位撞上旧招聘
科技公司的创始人，可能差不多一半一半的状态。
Damon 把 Forward Deployed Engineer（FDE）解释成“驻场工程师”：先到客户公司理解业务，再把 AI 场景搭起来；不请 FDE 的公司，往往会直接招聘 Agent Engineer。

一家公司的岗位名是“Agent 算法工程师”，坚持寻找算法背景；Damon 核对需求后，没有一项工作涉及 PyTorch、TensorFlow 或模型训练。

JD 来自 DeepSeek 生成，“算法”仍被 HR 当作不能删除的关键词；Damon 称它是抠不下来的“思想钢印”。

Damon 判断，这类岗位更看重软件基础、技术社区跟进和快速学习；他以插件化的开源 Agent 框架 DeepSeek Harness、开源 Coding Agent Grok Build 为例，提醒听众工具迭代按周发生，和传统算法岗位不是一回事。

20:08　十人公司与中型公司，开出同一张人才画像
无论你是大公司，还是中型公司，还是小公司，咱们的招聘系统，差不多都一样。
Damon 举例：十人公司招聘海外首席营销官（CMO）或海外增长一号位，中型公司招聘同类岗位，人才画像会“一模一样”。

他在硬件出海项目里看到，招聘方围绕固定的百余家公司找人，常见筛选项是来源公司、年龄与跳槽频率。

Damon 把画像趋同归因于人才流动：中型公司的 HR 进入小公司，会把原公司的招聘模板一并带过去。

24:59　既要十年经验，又要三十岁以内
现在巴不得就是我们有没有 00 后的，有 10 年经验的 CMO 推荐。
Damon 的一线体感是，部分客户看到三十五岁以上候选人便开始担心；他形容年龄门槛从四十五岁、四十岁一路前移。

一位客户寻找机器人量产研发负责人，要求十年以上量产经验，又希望候选人不满三十岁。

机器人规模量产经验主要来自扫地清洁机器人等成熟品类，“十年经验”和“三十岁以内”更难落在同一个人身上。

Damon 谈 00 后创始人时强调，年龄不能替代对供应链、量产、合作成熟度与真实能力的判断。

31:01　“成分”对了就先吸引，能力评估去了哪里
成分 OK，其实你会发现很少有公司在面试他了，他第一轮就开始吸引。
Damon 观察到，硬件出海公司集中从固定人才池招人，招聘越急，能力评估越容易被压缩。

录音里的画像是：来自影石（Insta360）、DJI 大疆、安克创新一类目标公司，三十岁以内、学校背景好；满足这些条件，第一轮沟通可能直接变成公司吸引候选人。

模板外的候选人即使能力匹配，面试官仍可能带着“你能行吗”的疑问；Damon 将其概括为“成分大于能力的评估”。

他给招聘方的建议很直接：履历再符合模板，仍要认真面试，别一坐下来就开始讲公司愿景。

34:48　Damon 的观察：推理效率与 Agent 正在升温
其实我们觉得现在就真正的这种 agent harness 的需求是非常旺盛的。
Damon 以腾讯的 WorkBuddy、CodeBuddy，以及 Qwen（千问）相关团队为例，判断大厂正在争夺 Coding Agent 和通用工作 Agent 的入口。

Damon 以 RadixArk 及其开源基础 SGLang、同类推理引擎 vLLM 为例，关注模型调用时的效率与成本；另一类投入落在终端和应用层的 Agent。

他用 Codex、Claude Code、Manus 与 Grok Bot 举例：编程场景和通用工作场景的路径更清楚，通用入口更偏向大厂。

创业公司的机会在需求够硬、场景够窄的垂直 Agent。Damon 提到贾扬清创办的 Intent Lab 及其自主团队 fleet，目标是把用户意图变成可上线的软件；法律、招聘也属这类机会。

43:28　找人花太久：PlugNow 先压缩搜索与初筛
所以我们想用 AI 的方式，让找到人变得更加的轻松、完整和简便。
Damon 说，猎头与 HR 花在搜索简历、找到人的时间太多，更有价值的时间须留给建联和认识市场。

传统招聘平台和自有人才库能覆盖常规候选人；公开可验证的信息，则补充不在传统招聘市场的人才线索。

PlugNow 用一句自然语言接收需求，搜索结果可继续筛选，候选人可存入项目人才池。

AI 能压缩前段搜索，联系候选人、理解个人需求、判断匹配与促成合作仍由人完成。

56:54　求职者真做一个，招聘方认真面一次
你得具备一些自己去搓小 agent 或者是 AI 这块的能力。
Damon 给求职者的建议覆盖人力、财务、法务、产品、研发、销售与市场：做过一个解决真实工作问题的小 Agent，比只在简历上写“会用 AI”更有说服力。

具体例子是营销人员做自动化投放看板；他紧接着补充“不能骗”，候选人必须真的花时间研究和做过。

招聘方看到履历“成分对”的人，仍要认真面试，不能一上来只做吸引。

经理与初级岗位先找最关键的一两项能力，再看候选人做这些事情时是否“毫不费力”；Damon 借苏轼“着力即差”提醒招聘方，不要先卡年龄、学校与跳槽频率。

本期相关链接
PlugNow 面向招聘、行业研究、投资调研和商务拓展等找人场景。用户用一句话发起人才搜寻，搜索结果可继续筛选并存入项目人才池。AI 负责压缩搜索，判断、建联和匹配仍由人完成。
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嘉宾
Damon，「脑放电波」早期主播；一家猎头公司的创始人，专注为创业公司创始人找人。从 2021 年开始做硬科技出海招聘，近两年也在做招聘与找人相关的 AI 工具 PlugNow。
主播与制作
托马斯白 —「脑放电波」主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon —「脑放电波」主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

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睡眠与健康·罗医生系列：睡 8 小时、褪黑素、手环评分：这些常识都“错了”？Vol.92 / 失眠、焦虑、抑郁：同一张神经网如何影响我的情绪与睡眠

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抑郁不是"想不开"，是大脑的器质性疾病——神经递质、神经网络出了问题。我们这期请回返场嘉宾、佑安医院麻醉科罗超医生，从神经生物学最新研究重新理解抑郁症。
围绕 2018 年浙大胡海岚团队 Nature 论文（外侧缰核簇状放电）与 2025/2026 年腺苷通路新研究，罗医生串起一张关系网：线粒体代谢→腺苷→外侧缰核/中缝核→多巴胺/焦虑；肠道菌群→血清素→褪黑素→睡眠；HPA 轴→皮质醇→交感/副交感。睡眠是打破"抑郁↔失眠"恶性循环的关键节点——"睡眠是所有健康基石的基石"。
最后聊到麻醉睡眠治疗的差异化思路：认知行为治疗是一线，神经调控（星状神经节阻滞、经颅磁、迷走神经刺激）不依赖药物，右美托咪定诱导自然睡眠，艾司氯胺酮快速抗抑郁。主播Nixon分享了自己做星状神经节阻滞的真实体验。

02:08 查不出病的心慌胸闷胃胀：是交感神经在报警
严重的焦虑状态会激发躯体症状——心慌、胸闷、潮热、盗汗、反酸、胃胀、便秘、拉肚子，还有人剧烈腹痛。
查不出的"心脏病"：一个二十几岁小伙子反复胸闷心慌，冠脉 CTA 血管造影都没问题，最后发现是颈椎曲度反弓压出了交感神经过度激活。

睡眠疼痛门诊存在的意义：辗转心内科、消化科、神经科都查无器质性问题的人，病根常在植物神经。

娱乐圈创作者案例：作息紊乱加上对外界刺激敏感，来的时候是重度睡眠障碍，上午做完治疗下午心境就扭转。

11:53 颠覆认知：抑郁不是"想不开"，是大脑真的生病了
不是简单的心理问题，是我们的大脑生病了，是器质性的问题。人体不复杂，本质上都是神经递质、神经网络、神经突触驱动的这样一个生物。
抑郁症诊疗主要靠主观量表（汉密尔顿、PHQ-9），医生不轻易下诊断。

2018 年浙大胡海岚团队 Nature 论文：抑郁时"外侧缰核"爆发式簇状放电，这个反奖励中枢持续抑制多巴胺，让人感受不到快乐。

2025 年北京脑科所罗敏敏团队 Nature 论文：抑郁状态跟腺苷浓度有关——腺苷持续偏低，抑郁和焦虑就明显冒头。

13:00 腺苷：串起睡眠、情绪、肠道的那根线
我们人体的血清素、褪黑素前体、多巴胺前体，绝大部分都由肠道合成。肠道菌群出问题，这种稳态就被打破。
腺苷是线粒体能量代谢的产物，既是睡眠驱动因子，又抑制外侧缰核和焦虑中枢——它是整张关系网的枢纽。

肠脑轴：约 90% 的血清素在肠道合成，菌群紊乱带来慢性炎症，毒素入脑。

HPA 轴恶性循环：压力激活皮质醇大量释放、交感神经持续兴奋，反过来破坏肠道菌群、抑制迷走神经、扰乱睡眠。

抑郁患者 80–90% 伴有睡眠问题，失眠是独立的危险因素。

30:04 治疗阶梯：从 SSRI 到神经调控
那些药吃完你以为自己睡觉了，其实是给你大脑关机。
一线是认知行为治疗（CBT）；药物常用 SSRI（舍曲林、艾司西酞普兰），靠提高神经递质浓度起效，速度慢。

STAR*D 研究：一线 SSRI 仅约三分之一患者缓解，依从性是大问题。

右美托咪定诱导自然睡眠，区别于思诺思、佐匹克隆、艾司唑仑这类"大脑关机"药。

神经调控不依赖药物：星状神经节阻滞（颈部交感神经节 + 利多卡因）、经颅磁刺激、迷走神经刺激。

46:48 Nixon 亲历 ／ 49:30 氯胺酮：那扇快速抗抑郁的天窗
去接受一次这样的治疗，你看问题的角度就会完全不同，就像打开一扇天窗，一下觉得空气就清新了。
Nixon 的星状神经节阻滞亲历：在脖子下方靠近锁骨的位置打针，打完之后的半天，确实有比较明显的镇静作用。

艾司氯胺酮快速抗抑郁的原理：抑制外侧缰核反奖励中枢的簇状放电——这是全世界快速抗抑郁的两条路之一，另一条是电休克/磁休克。

哲学升华：上升到自由意志——我们所谓的自由意志，背后某种程度上是被激素和化学物质控制的，你对自己当时的一些判断，真的有那么强的把握吗？

01:01:28 给每个睡不好的人：四件马上能做的事
一切都基于稳态，按时起床很关键。
按时起床：维持腺苷和菌群的节律，本来就睡眠紊乱还赖床，只会越来越糟。

早上 7–10 点晒太阳：校准生物钟最强的授时因子，阴天照样有效。

远离蓝光、远离屏幕：睡前静下来看看书。

没睡好别剧烈运动：近两年精英、创业者猝死频发，头天只睡 4 小时，第二天别去硬练。

⚠️ 免责声明：本期节目为科普与对话性质，不构成任何医疗建议或诊断。抑郁症、焦虑症及失眠的诊疗涉及严格的适应症、处方与操作规范，请在专业医生指导下进行，建议前往正规医疗机构的精神科 / 麻醉科 / 睡眠门诊就诊。节目中提到的氯胺酮、艾司氯胺酮等属严格管制药品，请勿因收听本期内容而寻求非正规渠道获取，违者需承担相应法律责任。如您正经历严重情绪困扰或有极端想法，请立即拨打心理援助热线（如：北京心理危机研究与干预中心：010-82951332）或前往最近医院急诊。

嘉宾
罗超，首都医科大学附属北京佑安医院疼痛及麻醉睡眠治疗诊疗组长。
诊疗
北京佑安医院出诊：周一下午、周四上午

北京大学航天医院出诊：双周六上午

北京晚安睡眠诊所（同名公众号）

媒体观点
抖音 @睡眠疼痛罗博士

小红书 睡眠罗博士｜疼痛睡眠

微信视频号：罗博士聊睡眠疼痛

其他人员
托马斯白 —「脑放电波」主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon —「脑放电波」主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：jeff

📊 激素与神经递质关系图（竖屏版）
① 腺苷：情绪与睡眠的核心枢纽
对应 18:45 那一段——线粒体代谢产生腺苷，腺苷抑制外侧缰核和焦虑中枢；腺苷浓度持续偏低，抑郁、焦虑、浅眠会同时冒出来。
② 肠脑轴：约 90% 的血清素在肠道合成
对应 25:54——肠道菌群合成血清素、褪黑素、多巴胺的前体；菌群紊乱会带来慢性炎症，毒素入脑。
③ HPA 轴：压力如何把大脑拖进抑郁
对应 34:10——压力激活 HPA 轴，皮质醇和交感神经飙升，反过来破坏肠道菌群、抑制迷走神经、扰乱睡眠，形成一个自我强化的恶性循环。
④ 治疗阶梯：从 CBT 到神经调控
对应 36:04 起——CBT 是一线，SSRI 起效慢，神经调控不依赖药物，右美托咪定诱导自然睡眠，艾司氯胺酮快速抗抑郁。

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曾经基因测序和分析，普通人只能浅尝辄止，但今天你靠电脑就可以解读在99% 相同的基因背后，你和他人的区别是什么？AI 能从30 亿个基因碱基对中分辨这些。同样，你也可以上传十年的体检数据和手表数据，结合你的日历与照片，这里面包含了更多信号：哪些信号代表疲惫？体检中持续报警的指标，是不是和遗传有关？
段誉往 Mac mini 上摞了两个风扇，三天三夜没关。74 个 GB 的 FASTQ 文件从华大服务器上拖下来，Claude 做的 planning，Codex 跑执行——比对、投票、压缩成 172 兆、461 万处跟标准基因组不一样的点位。一个人的基因数据，全部本地化。
觉得这事太硬核对吧？Nixon 那半边门槛低得多。Apple Watch 的数据用 50 块钱的第三方 APP 导出，加飞书日历，加一个叫 Looki 的 AI 相机——全部丢给 agent。一小时出报告。深度睡眠四年翻了三倍、喝啤酒第二天静息心率涨 13%、主持的会身体轻松，参加的会越听越累——全是数据告诉你的。
本期嘉宾段誉，运动健康领域投资人、生物骇客、脑放电波老朋友。这是他第四次上节目，每次身份都不一样。跟他聊了整整一个小时——从厨房里的纳米孔测序仪，到你手表的 100 多项数据怎么用 AI 一次全解读。

00:26 74GB 基因数据，怎么从测序到本地的

只要愿意放弃隐私，就有更多 insight。——段誉

起点是一个瑞典老哥在自家厨房用纳米孔测序仪（三代长读数）完成全基因组测序，再用 Mac mini 本地分析。段誉被震撼了，但他的厨房放不下那台几万美金的仪器。他问 Claude 有没有替代方案——国内华大 WGS（全基因组测序）官方价 6999，1 万以内搞定。

跟 23andMe 那种「基因卡」（300 元查两三百个网红点位）完全不同。WGS 是 30 亿个碱基对全测，同一个点位测 46 次再投票。吐 4-5 口唾液寄走，10 天出报告。华大给的报告 300 多页——重点是药物敏感性，几百种药的代谢能力一目了然。

段誉要的不是报告，是原始数据。「以后人类对基因有任何新认知，我自己跑一下就行。」华大客服口头答应给 FASTA 文件，然后就没下文了。他让 Claude 写了封维权邮件，抄送投资者关系部和董秘——第二天 QQ 邮箱收到下载链接。74GB 一个文件，传了两三个小时。

07:42 为什么要原始数据？因为今天不懂的，明天可能懂

Claude 先做 planning——列出七八步流程、每步耗时、把重的任务放晚上跑、交互的留早上问。生成的 sh 文件甩给 Codex，Mac mini 加两个风扇连跑三天。从 FASTQ 碎片→比对标准基因组→40 多次投票纠错→压缩成 172MB 的 VCF 文件——461 万处变异。「这个 172 兆的文件，就是我之所以是我。」

接下来最重要的一步：用 dbNSFP 词典做注释。这本词典 47GB——全球科学家把已知的基因变异解读汇总在一起，相当于「基因界的维基百科」。拿自己 172 兆的数据去比对 47GB 的词典，十几分钟出结果。段誉还跑了一个更前沿的工具——AlphaGenome，专门预测非编码区（占 90% 的不翻译成蛋白质的部分）的变异含义。

他把分析结果做了个网站——geneduanzhang.com，大家都能上去看（当然只放了不敏感的部分）。「这是我个人隐私最底层的让度。」Thomas：「我觉得你这是对个人隐私最底层的让度啊。」

16:30 先天的基线——为什么你健身那么猛还有脂肪肝

AlphaGenome 跑完后排名第一的发现：胰腺表达变异程度最高。段誉确实糖耐受有受损。脂肪肝的高风险基因位点——他是高风险纯合，也确实有轻度脂肪肝。但这个人一周三次 HIIT 还能完赛。Nixon 去年调了下饮食，脂肪肝就没了——「我和段誉在脂肪肝这件事上的基线显然不一样。」

酒精相关基因也被翻出来：乙醛脱氢酶代谢能力强、酒精成瘾基因表达也高——所以他爱精酿。反过来，戴了四五年的 WHOOP 数据每一次都印证：喝完第二天 HRV 全红。「基因让你爱喝，数据告诉你喝完身体是真扛不住。三个不同维度。」

Thomas 的总结：「很多健康指标都有一个 range，为什么有人 16 有人 32？可能就是基因表达决定基线。后天做到极致了，先天就是那个变量。你用一个看起来不健康的糖耐指标，用健康的生活方式——也许这个指标对你就是健康的。」

28:52 Apple Watch 里藏着 100 多项数据，从来没被一起解读过

Nixon 让 DeepSeek 写了个 iPhone 快捷方式自动导出健康数据——折腾一晚上没跑通，原因是 iOS 快捷方式的版本兼容性和文件大小限制太坑。后来在美区 App Store 搜「export health」——一堆 APP 干这个事。选了一款能导出 100 多项数据还支持自动同步到 iCloud 的。

从 2021 年开始戴 Apple Watch，所有数据——加 2017 年至今的体检报告——全喂给 agent。三个发现。第一，胆固醇连年高，今年颈动脉斑块第一次出现。agent 的判断：「你一年 150 次运动的习惯非常好，但血脂一直高水位——遗传因素。」直接建议吃他汀。第二，最大摄氧量跟年度运动次数完美对应——2022 年骑自行车通勤，371 次运动，代谢指标全线最佳。第三，深度睡眠四年翻三倍：从十几二十分钟涨到一小时——床品升级加控卧室温度，数据给了正反馈。

最有意思的部分：他搭了一条自动化链路。健康数据每隔 5 小时自动同步到 iCloud→Mac 上的 agent 定时读取→同时读飞书日历（知道今天什么会）→加上 Looki AI 相机的行为标签（见了谁、吃了什么、玩了多久手机）。每天出报告。

37:57 啤酒实验——数据把你原来「好像不太对」变成确凿的证据

有天中午 Nixon 特别想喝啤酒，提前在日历上写了「煎牛肉配啤酒」。agent 读完全部数据后告诉他：前一天中午喝的酒→当晚睡眠清醒次数多了三四次→第二天静息心率升高、HRV 降低→典型的恢复日。就这一个数据点，把「我可能酒精代谢不太好」的模糊感觉锤成了事实。

会议的生理信号更微妙。agent 自己发现了规律：周会、进展会在身体上就是加压的——静息心率高两下，HRV 低一点。讨论会、脑暴会就轻松。「可能跟职业阶段有关——周会你不知道哪一秒 cue 到你，整个人不能完全走神也不能完全投入。」

他给了 agent 四个疲劳信号——喝可乐、喝咖啡、吃零食、长时间刷短视频。agent 回溯数据后锁定两次触发：一次是深夜航班落地后的第二天，一次是失眠那晚之后。「你的预测是正确的。咖啡、零食、长时间坐着玩手机——跟疲劳信号显著相关。」

46:35 血糖仪——力量训练时别喝宝矿力

段誉戴着 CGM（连续血糖监测仪）做力量训练，边练边喝宝矿力水特——手机开始震动报警。一看，血糖飙到 11.2。事后 agent 的分析：力量训练时肾上腺素本来就会推高血糖，宝矿力里除了电解质还有游离葡萄糖——两边一夹击，尖峰直冲。「现在只喝红牛或者外星人那种不含糖的，就只到 9 点多。」

「这就是之前没意识到的习惯，数据帮你修正。」Thomas 延伸：血糖波动不只是吃的问题。做 heavy 运动血糖升、紧张开会血糖也升。传统的血糖监测只管吃，但 AI 能把行为数据和生物数据放在一起看——你喝的这瓶运动饮料，是在什么运动状态下喝完的？

50:02 手搓一个个人健康数据库——目前缺的是什么

Thomas 复盘了 Nixon 这套 DIY 链路后总结：输入端和输出端都有障碍。输入——苹果生态的墙太厚，快捷方式文件大小受限、后台刷新默认关闭、100 多项数据每项要点四五下才能导出。输出——没有一家商业公司把 Apple Watch、血糖仪、行为数据合在一起做综合解释。

段誉的观察更尖锐。大家抢输入设备（手表、CGM、眼镜）、抢存储平台——但输出端才是真正的用户心智入口。他举了 WHOOP 的例子：「每周日早上弹一个 Weekly Report——哪些指标加分了、减分了，为什么衰老了零点几——给了我一个强烈的延迟满足。这是比实时数据更强的仪式感。以后谁要抢这个输出位，我愿意把 CGM 的数据给它。」

「大部分厂商只相信自己采集的数据，不做跨设备整合。但今天聊下来——打包一块看，给一个周度总结，这才是真正重要的。」

58:36 数据的情绪价值——量化让模糊的"不太得劲"变成可行动的证据

Nixon 的收尾回到体感：「我 10 年勤奋锻炼把静息心率降了 13%。一喝酒，涨回来了。这个冲击远大于任何科普文章。」数据把人原来「似有似无」的感觉变成真实的量化的东西——甚至跟你的开会习惯、你的代偿行为都有关系。

Thomas 补了谨慎的那面：「也有人在血糖仪上反而更焦虑了——本来吃点东西开开心心，看了数值啥也不敢吃了。不是所有人都适合做生物骇客。但如果你喜欢量化、喜欢验证和匹配——那这东西的价值是巨大的。」

段誉在节目最后透露：会把分析工具上传到 GitHub，做成一键运行的 skill。「大家测完序之后，一键完成分析。」工具链接和段誉的基因报告网站地址会放进 show notes。

人物：
段誉 - 生物骇客，Hyrox 和 Crossfit等运动爱好者，曾经在顺为、CPE、Xbotpark 投资多家硬科技、健康科技公司

托马斯白 - “脑放电波”主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon - ”脑放电波“主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

参考：
基因分析 Skill：https://github.com/duanyu119/wgs-personal-genome-pipeline

对于基因分析过程的一些详细解释
https://claude.ai/public/artifacts/f7a44269-a544-4100-a3cf-e76547639843

https://gene.duanxiaozhang.com/

苹果健康数据定时导出工具：Auto Export（在美区 iOS App store 下载的，一年7 美元）

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节目中用到的音乐：来自monkeyman535的90's Rock Style，地址freesound.org；来自kjartan_abel的Berlin Town，地址freesound.org；基于 CC BY 4.0 DEED 使用。
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AI 造物：3D打印机 / 3D打印的"iPhone时刻" / 3D扫描、生成与打印 / AI玩具和国产芯片

AI 应用：闪念贝壳

汽车聚变、泛科技生活：SU7营销复盘 / 3D打印 / 孵化大疆

饮食健康、现代病人：AI助推造神 / 生物骇客 / AI 内容真假难辨 / 控糖革命 / 信息过载 / 长寿革命 / 阿斯巴甜致癌疑云

苹果特权：腕上革命 / 设计哲学 / 苹果供应链迷思 / 苹果广告底层逻辑 / iPhone 15 和它的前任们 / 苹果零售店

AI 相关节目：人机交互的与“iPhone 时刻” / 会喘气的AI语音里藏着下一代交互范式 / 解构Apple Intelligence / 和李楠聊AI硬件 / 611款 AI 生产力工具；

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苹果在端侧塞进了一个 20B 的模型，但今天手机端跑的模型，行业主流尺寸是 7B——苹果直接把门槛拉到了三倍。
苹果的技术功力还是在线的。200 亿参数的 MOE 架构，跑在 12GB 内存的 iPhone 17 Pro 上，靠一套把权重塞进闪存的调度机制撑着。但翻到发布会的另一面，事情就没那么提气了：这 5 个 AI 模型是跟谷歌合作训练的，最强的云端模型直接扔到了谷歌云和英伟达 GPU 上，跟自家 Apple Silicon 没啥关系。苹果第一次在自己最重要的开发者大会上公开说"跟 Google 合作"——这句话本身就说明问题了。
我们蹲了四年 WWDC，看着苹果 AI 从 2024 年画英雄 Demo、到 2025 年内斗跳票市值蒸发 750 亿、再到今年总算交卷。填坑是填上了，但那个曾经"自己定义一切"的苹果，跑去借别人家的算力和模型来交付，确实不酷了。而在中国市场，Siri AI 连门都进不来的时候，微信 Agent 已经拉着华米 OV 耀搞起了 A2A 内测，小红书上了 Skill，连瑞幸都有了让 AI 帮你点咖啡的技能。
这期也是脑放电波第 100 期，大概率是库克以 CEO 身份的最后一场 WWDC。我们还跟一位诺基亚老兵聊了聊——2008 年 E71 卖爆 8000 万台的时候，诺基亚内部觉得 iPhone 是很好，但那又怎样呢。这段故事，值得听完。

01:45 三年回顾：从"定义品类"到"用谷歌的芯片交付"

大家可以想象吗？2024 年在开发者大会上承诺的非常多的功能，实际上直到今天才号称要交付，因为它现在还是个 Beta 版本。
2024 年 Apple Intelligence 首秀，连名字都是谐音梗。我们的判断：苹果难得的不自信时刻，从 leader 变成了 follower。三行代码接入 AI 的承诺够狠，但 Siri 跨应用操作、Personal Context 全是期货。

那场发布会配套的广告片一年后悄悄下架——播片里演的场景，直到今天都没实现。

2025 年注意力被液态玻璃和 AI 团队内斗瓜分。24 年的东西没做出来，内部又爆出高管换血。核心能力一个没交，全场无硬件发布，市值当场蒸发 750 亿。

叙事三连跳：2024「我们在定义品类」→ 2025「我们在追赶、内部一团乱」→ 2026「我们在交付，用的是谷歌的芯片和模型」。

07:45 Siri AI 今年到底能做什么？

豆包手机以读屏幕的方式模拟点击，引起了巨大的隐私争议，在很多主流 APP 里被禁掉了。
Siri 成了独立 APP，有了历史记录入口。Personal Context 跳票两年后落地：能从旧邮件翻酒店确认号、定位朋友提过的新家地址。

On-Screen Awareness 走跟豆包相反的路：不模拟点击，数据由开发者主动交付，绕开隐私雷区。Keynote demo 演示了海滩照片→识别地点→找到朋友新家→规划导航的完整链路，但仍是"一步步 prompt"而非两年前承诺的"一句话搞定"。

相机 Siri 模式：拍账单直接 Apple Cash AA 分账，拍食物识别卡路里——针对场景单独做了 UI，不是通用视觉。

Spatial Reframe 是真端侧活：手指一划转脸角度，遮挡处实时生成补齐，这期现场媒体反响最好的功能。

Safari 新增"用嘴写爬虫"：让 Siri 监控网页变化（降价、可购票），变化时推通知。Describe Extension 用自然语言描述自定义插件。

18:00 AFM 3 模型家族：苹果不装了

你的模型本来就是跟谷歌合作的，英伟达训练的，还不如把最强模型原生放在最适合推理的土壤上。
五个 Foundation Model 一次摊开——端侧两个，云侧三个。20B 的 AFM 3 Core Advance 是全场重头：MOE 架构、每次只激活 1B-4B，权重塞进闪存、靠专利调度跑在端侧——端侧最大模型尺寸是行业常见 7B 的近三倍。

最强的 AFM 3 Cloud Pro 不再跑自家 PCC。私有云计算被"扩展"到了 Google Cloud 和英伟达 GPU。隐私承诺没变，信任链条变了。

产业链拼盘：英伟达 GPU + 英特尔 CPU + 谷歌泰坦 + Apple Silicon。跑分只跟自己去年的 8.7% 比，涨到 64.7%——不敢跟市面上任何模型做横评。

Core AI 框架列出开源模型清单：Whisper、Stable Diffusion、千问全家桶（0.6B 到 30B Coder）、GPT-OSS、Gemma——清一色第三方。现场 Demo 把 Meta SAM3 切割 + 千问识别串成一个外语学习卡片 APP，演示"端侧用小模型组合替代单一大模型"。

27:00 开发者工具链：苹果最被低估的部分

建议大家用模型的组合，而不是单一的大模型。
Dynamic Profiles：同一会话里模型悄悄切换，多模态↔单模态、创意模型↔严谨模型，对用户完全无感。

模型可抽出来公用存储，开发者不用把一两个 G 的模型包打进 APP。

PCC 对下载量 200 万以内的 APP 免费，成本按 iCloud 等级给额度——中小开发者不用管密钥和 token 成本。Foundation Model Framework 服务器版本夏天开源，手机和服务器跑同一套框架。

App Intents 2.0 新增视图标注 API，让开发者把界面元素主动交给 Siri 调度，这是跨应用操作的底层基础。

34:45 iOS 27 三级分层：你的 Pro 不够 Pro

内存大，以前是多开 App 不杀后台，现在是你的 Siri 比你朋友的聪明。
满血端侧大模型仅限 iPhone 17 Pro / Pro Max / Air（12GB）。15 Pro 及以上跑基础 AI。11-15 Plus 能升系统但没有 Apple Intelligence。

12GB 那道墙：闪存调度吃带宽，8GB 的 16 Pro / Pro Max 跑不动。

App 加载速度提升 70%，背后是在还液态玻璃的性能债。这也是 iPhone 11 能升 iOS 27 的原因。

未成年人模式首次上台：按品类设时长、AI 拦截暴力瑟琴内容直接不给看、加好友要家长确认——做法像小天才手表。毛玻璃灰度和透明度支持调节。国行独享节假日闹钟，被全网嘲讽为"史诗级更新"。

40:30 苹果为什么不酷了？微信、小红书正在拆围墙

真正每天跑 Tokens、用 Agent 跑 Claude Code 的，仍然是这颗星球上最小的一拨人。
Nixon 的暴论：科技用户追的是「超越感」——被技术 empower 后超越昨天的自己。苹果这套精致规整的东西给不了。Vision Pro 是最后一次让人觉得苹果站在科技巅峰。

苹果基本盘用户连手机 50% 功能都没用完，AI 对他们来说可能只是新闻标题。换一个 ID、把基础体验打磨好，iPhone 17 照样卖爆全球——但不酷了就是不酷了。

微信正和华为、荣耀、小米、OPPO、vivo 内测 A2A，右滑唤出 Agent 直接操作小程序，美团率先接入。微信甚至允许开发者一键授权，GUI Agent 自动改造小程序。

小红书上线 Skill，瑞幸做了让 AI 点咖啡的 Skill——小红书正在变成一个新的应用商店。Replit 三月下架、五月有条件解禁，暴露了苹果对 AI 编程的"半推半就"。当应用能被 AI 动态生成、分发不再过 App Store，苹果过去十年靠服务费撑起的增长引擎根基被动摇。

45:30 诺基亚的影子，与库克的最后一舞

哦，iPhone 是很好，但是又怎样呢？我的产品卖爆了。
Thomas 跟一位完整经历诺基亚衰落的手机老兵吃了顿饭。2008 年 E71 系列卖了 8000 多万台，远超 iPhone 第一代的 100 万——延长线上的领先，让他们忽略了正在失去的优势。

苹果不完全一样：绑定了数十亿用户、不固步自封、跟谷歌英伟达开放合作、iPhone 17 照样卖爆。但那一丝隐忧确实出现了。2008 年苹果自己也在纠结要不要给 iPhone 做 App Store，乔布斯说"Developer, we love you"的时候台下没一个人鼓掌——历史不重复，但押韵。

Tim Cook：2011 年 10 月 4 日首次以 CEO 主持发布会，讲 iPhone 4S。第二天乔布斯在病床前看完直播后离世。此后 48 场发布会，从绝对主角逐渐把戏份交给同事。大概率这是他的最后一舞。本期也是脑放电波第 100 期。

人物：
托马斯白 - “脑放电波”主播，消费电子营销人，科技媒体特约作者

Nixon - ”脑放电波“主播，硬件产品经理，前媒体记者

剪辑制作：Jeff

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节目中用到的音乐：来自monkeyman535的90's Rock Style，地址freesound.org；来自kjartan_abel的Berlin Town，地址freesound.org；基于 CC BY 4.0 DEED 使用。
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AI 造物：3D打印机 / 3D打印的"iPhone时刻" / 3D扫描、生成与打印 / AI玩具和国产芯片

AI 应用：闪念贝壳

汽车聚变、泛科技生活：SU7营销复盘 / 3D打印 / 孵化大疆

饮食健康、现代病人：AI助推造神 / 生物骇客 / AI 内容真假难辨 / 控糖革命 / 信息过载 / 长寿革命 / 阿斯巴甜致癌疑云

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