当AI以前所未有的速度席卷全球商业世界，一场新的分水岭正在出现：有的公司是伴随AI诞生的「原住民」，从第一天起就把AI写进基因；也有许多传统行业与历史悠久的企业，正努力成为这股浪潮中的「新移民」，一边探索AI、一边重建秩序。

不过，当AI真正参与到日常运作，它的复杂性也迅速显现——持续攀升的技术与算力投入、投入产出难以量化的约束，AI引发的员工心理预期与组织协同问题……这些现实挑战，都使得企业管理者不得不进行反复权衡。

本期是创业内幕第七季的收官集，我们为你带来一场重磅分享——来自OMEGA最新一次课程中的AI圆桌现场实录。

PPIO创始人姚欣，极豆科技CEO汪奕菲，TopView CEO吴春松，编程猫联合创始人、奇梦岛Box3 CEO孙悦四位嘉宾共同探讨：管理者可以从哪些维度评估和衡量AI的投入产出？如何通过正向激励让员工接纳并拥抱AI？持续加速演进的AI，将如何颠覆传统组织架构？面对AI时代「超级个体」的崛起，企业怎样识别这些关键人才，从而将AI技术迁移到更深远的组织再造？

【01:54】拥抱AI的公司们

【05:14】如何量化AI的投入产出比？

【13:51】将AI应用类比自动驾驶级别

【17:48】“人与人的连接”不能忽略

【22:25】管理者如何自上而下推动AI？

【28:17】用AI重新审视内部流程

【30:12】如何寻找和识别AI人才？

【35:58】通过正向激励，跟上AI时代

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你投出的简历，很有可能率先被递给了AI——这个时代的招聘已经不再局限于人类判断，每一次求职、每一次面试、每一次用人决策，都是人与算法共同参与的过程。

在这样的背景下，深耕HR SaaS领域的Moka成为了行业变革的引领者。凭借其前瞻性的布局和技术创新，Moka不仅成功跨进了AI原生时代，更是在出海和全球化方面持续发力，驱动企业向更智能高效的人力资源管理迈进。

本期，我们邀请到Moka创始人兼CEO李国兴和纪源资本管理合伙人吴陈尧，共同探讨AI是如何改变招聘领域的。Moka解决了招聘环节的哪些具体问题？AI在决策层面，究竟达到了怎样的水平？想要打造一款AI原生产品，SaaS公司需要跨过哪些门槛？AI时代，中国SaaS公司出海应该如何最大程度地挖掘自身价值？

【04:44】HR SaaS的十年驱动力

【06:57】推理能力飞升，AI读懂简历与人心

【13:55】AI原生产品的门槛

【19:44】轻量化、及时性，AI变革组织内部

【25:31】面试形式也会跟随AI变化

【28:32】“通过深度本土化，实现全球化”

【33:21】中国出海机遇：要么挖掘新需求，要么彻底创新

【36:22】ToB生意的「生态」平衡

【42:28】组建AI团队，对人才提出了哪些要求？

【45:54】“AI时代，是人类彰显主观创造性的时代”

【48:42】投资机构怎么使用AI？

【54:59】评论区抽取5名听众送出精美周边

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戴上XR眼镜，你能看到什么？可能是无限逼近真实的游戏娱乐场景，也可能是叠加在现实世界上的会议、导航、购物等数字应用界面……

XR眼镜是一扇门，通往一个正在成形却尚未抵达主流认知的未来。从早期的Google Glass到近年来各科技厂商的持续押注，无数尝试者试图突破XR眼镜的市场困局；但行业也存在技术门槛高、使用门槛高、用户接受度低等挑战——XR行业的拐点，会从哪里出现？

本期，我们邀请到智能眼镜品牌VITURE的创始人兼CEO姜公略，一起探讨当下XR行业的挑战与机遇。消费者需要什么样的XR产品？如何精准定位市场，打造出轻量化、可佩戴性高的XR眼镜？从产品设计到营销策略，如何走出差异化的品牌发展路径？一家生而全球化的创业公司，怎样在巨头环伺的XR领域找到自己的优势？进入AI时代，智能眼镜还将如何进一步演进？

【01:27】XR、AR、VR、MR有什么区别？

【06:03】十年XR老兵的来时路

【08:06】“技术并不是用户想要的”

【11:19】XR向大众普及的三大挑战

【16:14】“先走向消费级，再更好地落地B端”

【22:00】可穿戴设备的第一性原理

【28:50】眼镜+颈环的分体式设计

【31:57】XR眼镜的定价策略

【34:15】拓展海外市场的渐进式路径

【39:23】“我们的存在，是创造不一样的价值”

【45:25】眼镜会是AI的终极交互界面吗？

【58:25】VITURE的人才招聘需求

【01:00:01】评论区抽取2名听众送出精美周边

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在现代制造业的语境下，生产线自动化程度日益提升；但与之不匹配的，是难以满足现代工厂精细化需求的传统仓储模式。尤其是在高端制造领域，高价值物料在存储、拣选与配送环境中的任何差池，都可能引发产线停机、物料报废甚至质量风险。

而这只是制造业痛点的一部分。低效的物料流转、割裂的信息系统以及全球化布局带来的复杂性，都让寻求转型的企业步履维艰。在此背景下，能否实现精细、透明、可控的物料全生命周期管理，并让数据真正进入决策链条，成为现代制造业提升效率和韧性的关键。

本期节目，我们邀请到智能仓储解决方案提供商派迅智能的联合创始人华鑫，分享智能仓储物流如何推动全球高端制造的转型升级。什么是智能线边仓？它如何帮助高端制造业提升生产效率？智能仓储的市场空间是如何打开的？在制造业场景中，又有哪些创新的AIoT实践及应用？

【01:22】什么是智能线边仓？

【04:39】在产学研体系中发掘的市场机会

【06:12】国创替代：创造新的生态、新的模式

【10:26】高端制造业物料为何需要「整体规划」？

【13:15】智能仓储的核心技术挑战

【15:57】线边仓的防呆设计

【17:07】人类是否介入，因制造环节而异

【19:52】“物联网若没有AI，只是成本而已”

【24:29】智能仓从诊断到落地，要经历哪些流程？

【30:54】初创公司如何拿下第一个客户？

【36:47】“产品为王”，说服海外客户

【41:10】不同国家客户的需求与开拓策略

【45:31】派迅智能的人才招聘需求

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1976年，家具设计师比尔·斯图姆夫与Herman Miller合作，推出了世界上第一款人体工学椅Ergon。1994年，Herman Miller发布带有网布等透气面料的Aeron办公椅，奠定了现代人体工学椅的根基。

长期以来，人体工学椅市场主要以服务B端客户为主。直到居家办公成为新常态，普通消费者对于舒适健康的办公环境的需求激增，人体工学椅市场的传统格局被随之打破，也为新品牌带来了前所未有的增长机遇。

本期节目，我们邀请到人体工学家居品牌HINOMI的创始人章则远，分享打造一款全球人体工学椅品牌的心路历程。符合「人体工学」的椅子究竟长什么样？由传统巨头掌握的人体工学椅价格体系，此前为何长期无人撼动？设计功能更优、性价比更高的产品，为什么在当下变成了可能？当品牌走向全球，不同地域的消费偏好与文化差异又该如何应对？

【01:22】从椅子贸易生意人到品牌创造者

【06:51】全球人体工学椅市场的分水岭

【09:58】C端口碑渗透进B端和G端

【11:13】实现人体工学的关键：可调节性

【14:41】依托中国供应链，做出性价比

【16:58】线上与线下营销的分配策略

【18:52】不同市场消费者对于人体工学椅的需求差异

【22:23】出海几十个国家，如何管理本地化团队？

【25:35】个性化定制智能座椅会是什么样？

【29:37】“投资一把好的椅子”

【32:05】做有温度的品牌，和背后的动人故事

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你印象中的3D打印，是否还停留在「打印某个小摆件」的阶段？在真实的产业世界里，这项被称为「增材制造」的技术早已悄悄进化。从制造航空零部件到进入高精密医疗场景，3D打印正在推动一套全新的制造范式浮出水面。

要真正理解这场制造变革，就得从最底层的材料说起。3D打印材料是这个行业的关键变量：性能稳定性影响进入场景，研发速度决定规模化节奏，成本结构决定它的商业落地。而随着材料及其性能的边界不断拓宽，3D打印所能重塑的制造版图，也将远超我们的想象。

本期节目，我们邀请到挤出式3D打印材料厂商聚复科技（Polymaker）的联合创始人卢鹏宇，探讨3D打印如何打开了有关制造的更多想象空间。相比传统制造，3D打印制造的物品有何不同？汽车、医疗到航天等工业场景，对3D打印材料提出了哪些要求？未来，3D打印又将怎样连接数字与物理世界，成为日常不可或缺的一部分？

【01:40】专注于挤出式3D打印材料

【02:13】“改变人与制造的关系”

【04:04】3D打印相比传统制造的最大不同

【06:09】挤出式3D打印的工作原理

【07:18】如何评判3D打印材料的优劣？

【10:46】分布于C端和B端的多元客群

【15:26】未来C端两大需求：主动娱乐与被动消费

【17:39】重构3D打印材料的研发体系

【22:31】3D打印的想象力：帮助盲童重新「看见」

【24:10】技术产品化vs产品商业化

【25:38】3D打印市场终将“赢家通吃”？

【30:57】「一机即工厂」的未来设想，会实现吗？

【34:04】 公司名「聚复」背后的含义

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知识产权是创新的基石。它保护了创新者，也让未来的更多探索成为可能。

不过，历经数百年积累的全球专利文献早已浩如烟海，其复杂的检索流程、专业的技术与法律属性，都使得这些信息难以被高效地获取。

而传统知识产权服务门槛高、成本高——专利查新及申请往往耗时耗力、费用不菲，人工检索效率低下，结果也难以保证准确——让成熟企业与初创公司在创新之路上望而却步。正因如此，一些企业敏锐地捕捉到这一机会，借助AI打破知识产权壁垒，让创新更快触达世界。

本期节目，我们邀请到服务知识产权和科技创新的AI智能体公司智慧芽的创始人兼CEO张济徽，探讨垂直AI智能体如何让知识产权信息「平民化」。知识产权申请与保护，一般会经历怎样的流程？AI智能体如何帮助企业快速检索并整理专利信息？面对地缘政治与文化差异等全新挑战，知识产权管理与服务又有哪些新的增长机遇？

【01:33】一次创业比赛，改变职业轨迹

【04:22】用AI智能体实现专利信息的“平民化”

【06:11】AI催生“按流量收费”新模式

【09:02】目标客群呈现“433”比例

【11:02】垂直智能体Eureka：解决专利查新与研发痛点

【15:37】在某个国家申请的专利，在全球都受到保护吗？

【19:37】被视为商业行为专利申请，“是防也是攻”

【22:37】越来越多中国出海企业评估专利侵权风险

【24:04】“很多路我们选择不走，才走到了今天”

【26:29】AI定制化与本地部署的新趋势

【28:11】全球化运营：东西半球协同合作，也各有分工

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一块车载屏幕，能搭载多少想象？你可以通过屏幕调节车辆、追剧、甚至一键接入本地生活服务。

汽车正被越来越多人视为可移动的生活与工作空间，我们与世界之间的连接方式同样被重塑。而支撑这一切变化的背后，是智能座舱技术的飞速演进。

从早期仅承担导航和音乐播放的基础系统，到如今融合语音交互、在线娱乐与AI助手的智能生态，智能座舱从幕后走向台前，成为汽车不可分割的核心。而那些为车企提供智能座舱系统的汽车服务商，也在塑造汽车新形态的过程中，成为推动行业驶向智能新纪元的关键玩家。

本期节目，我们邀请到汽车座舱智能化与数字化服务提供商极豆科技的创始人汪奕菲，揭开汽车智能座舱的软件层逻辑与未来趋势。智能座舱当下进展到了怎样的地步？为满足车规级要求以及大型车企较长的合作周期需求，服务商需要克服哪些技术壁垒与商业挑战？在车载大模型与端侧算力的加持下，用户与汽车的交互方式将如何被重新定义？

【02:55】车联网领域的市场机会是如何发掘的？

【04:35】战略转型，拥抱智能座舱前装化趋势

【06:27】“抛掉硬件，专注软件的智能化”

【09:40】中国车企的供应链模式和效率哲学

【12:54】复用互联网经验，提升汽车用户体验

【14:29】销售环节的“大客户逻辑”

【16:24】大模型上车，端侧AI的未来趋势

【19:57】智能座舱交互的技术壁垒和挑战

【22:18】标准化or差异化？车企对智能座舱的态度转变

【27:10】国内智能座舱新需求：数字化服务

【29:50】高标准、可复用，保持高毛利走向海外

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20世纪60年代末，在人类的首次登月任务中，一面类似镜子的后向反射器被宇航员安装在了月球表面。从地球向该装置发射激光，人类第一次精准测得了地月距离。

近半个世纪后的今天，人类将激光装上车辆，使其成为智驾核心的传感器；也装进了机器人，用于构建其感知世界的感官。而这个堪称「看见未来的眼睛」的技术，正是大众耳熟能详的激光雷达。从最初笨重的机械式到如今小巧高效的固态式，激光雷达技术当下正处于加速迭代的关键阶段，带动整个产业链格局经历一场根本性变革。

本期节目，我们邀请到3D传感器芯片和解决方案提供商灵明光子的创始人&CEO臧凯，分享国产激光雷达芯片的核心技术及应用前景。激光雷达经历了怎样的发展和迭代历程？单光子探测器技术实现了哪些技术突破？国产激光雷达芯片目前进展到了哪一步？除了汽车，固态式激光雷达芯片还将如何革新扫地机、无人机、XR设备乃至具身智能等行业？

【01:18】乘着新能源东风，实现激光雷达芯片国产替代

【02:36】从产业链到消费认知，激光雷达逐渐跨越鸿沟

【04:19】“激光雷达是额外的安全气囊”

【07:54】从一个“疯狂想法”开始的创业旅程

【11:25】“单光子探测器”如何拓展汽车感知边界？

【15:19】激光雷达在驾驶之外的应用场景

【17:03】海外激光雷达芯片巨头的产品策略

【19:51】用功能降低客户的适应成本

【22:53】激光雷达在未来消费电子领域的潜力

【25:54】机器人的上下半身逻辑

【29:40】「白色家电」为什么需要激光雷达芯片？

【30:00】“技术造福人类生活”

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从简单的图像识别到复杂的决策系统，数据始终是推动人工智能演进的底层动力。随着AI技术深入更多行业和场景，数据的重要性被推到了前所未有的高度。然而，并非所有领域都拥有充足的数据基础；在具身智能等前沿领域，数据的稀缺性尤为突出。

不同于能够源源不断采集真实世界数据的自动驾驶，具身智能目前还在「摸着石头过河」——缺乏足够真实可信的海量训练数据。如何在虚拟与现实之间高效且高质量地构建物理正确的数据体系、持续提供学习训练的输入，是具身智能迈向真实场景必须跨过的门槛。

本期节目，我们邀请到合成数据提供商光轮智能的创始人兼CEO谢晨，探讨仿真合成数据如何成为具身智能及AI时代的新基建。通过哪些方式可以实现合成数据？具身智能对于仿真合成数据有哪些要求？与真实数据相比，合成数据的对于机器人训练的优势体现在哪些方面？构建高质量合成数据的核心挑战是什么？为什么说一款超级应用的诞生是做好仿真器的前提？

【01:15】成为AI时代「卖水人」的机遇

【05:49】合成数据：从自动驾驶到具身智能

【07:13】不同应用场景对合成数据的需求差异

【10:52】具身智能仿真难点：远超视觉层的物理交互

【12:46】相比成本，为何客户更看中合成数据的“价值”

【16:26】合成数据在质量、分布效率与物理精度上的挑战

【18:57】少量真实数据与合成数据的协同训练

【21:59】合成数据市场有何差异？来自ROI与生态视角的洞察

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