,揭秘华纳公司高层：究竟谁执掌这家娱乐巨头的舵盘？

,给机器人装大脑的星海图，为何下场干起了物理世界采数的苦活？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。

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6 月 16 日，具身智能企业星海图在全球开发者大会上披露了其最新的技术路线与商业规划 。在此次大会上，星海图首秀了双足人形机器人 Kengo（行客），发布并开源新一代 VLA 基础模型 G0.5，并联合北京亦庄等国资平台揭牌成立数据公司 " 亦数智能 "，正式启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 " 。而随着 Kengo 发布，星海图也成为中国唯一同时拥有模型与本体的具身智能企业。当具身智能赛道逐渐度过早期的形态展示阶段，产业焦点正向底层商业逻辑和真实的场景落地转移 。星海图 CEO 高继扬基于行业变化，也对星海图进行了重新定位。在高继扬看来，第一，星海图是一家具身大脑企业，以基础模型的预训练为核心；第二，它是软硬结合的公司，创业之初就坚持自己做整机，动力单元已有 80% 自研或产业链共研；第三，它是国内最早、也最坚定押注真实数据的公司。 01 物理 Token 的价值转移在本次大会上，星海图自研的双足人形机器人 Kengo 正式亮相。从硬件规格上看，为保障系统的绝对同步性，Kengo 在关节模组上采用了研发难度极高的整机 EC 通信架构。然而，即便在自研硬件上投入颇多，星海图对其商业定位却有着异常清醒的界限划分。高继扬在采访中对华尔街见闻等指出，" 整机和供应链是一个有限游戏，智能和应用才是无限游戏。"高继扬补充，" 如果不玩好前面的有限游戏，是没机会玩好后面无限游戏的，我们花很多时间和精力去做自己的整机和供应链，目的还是为了做后面的智能和应用，这是真正的目的。"这背后有一笔严格的底层账本，在发达国家市场，一个劳动力一年的综合成本约为 4 万至 5 万美元。如果硬件成本降至 1 万美元，并设定一年的投资回本周期，中间便会释放出 3 万至 4 万美元的差价空间。这 3 万多美元的商业溢价，就是实体产业愿意为智能，即设备独立完成生产力岗位的能力，支付的对价。这也是星海图将内部研发资源向智能算法绝对倾斜的根本动因。基于这套 " 有限游戏 " 与 " 无限游戏 " 的辩证关系，星海图为具身智能规划了三个严密的商业演进阶段。第一阶段是当前的整机销售，主要面向科教研开发者与展演娱乐市场。高继扬坦言，在这一阶段盲目追求销量的绝对第一不仅没有意义，过度开拓尚未成熟的生产力场景反而会沦为企业的负债。第二阶段，随着机器智商的提升，行业将迈入面向生产力场景的方案订阅。而最终的第三阶段，具身智能将彻底切入物理世界 Token 销售，即像今天购买云计算算力一样，按机器在物理世界产生的实际操作量进行计费。为了支撑这种商业跨越，星海图在技术架构上提出了本能智能、作业智能与进化智能的 " 三重跃迁 "。同时，针对行业内关于 VLA 与世界模型的路线分歧，星海图给出了融合的解法，即两者并非对立，其底层都是将多模态数据转化为 Token，并通过 Transformer 进行编码。在实际落地中，以模仿学习为主线的作业智能，如本次发布的 G0.5 模型，将主要应用于轮式双臂机器人，解决高精度的任务执行；而以强化学习为主线的本能智能则优先匹配 Kengo 等双足设备，解决复杂地形的全身运动控制。两者最终将在非结构化空间中走向融合，共同拼图具身大脑的完整能力。 02 数据成为关键具身智能当前的核心痛点是真实数据的极度匮乏。基础模型搭建好后，要让机器人应对复杂的现实场景，行业必须在动作、操作对象、场景和机器本体这四个维度上，积累海量的真实物理数据。高继扬指出，目前星海图在预训练阶段基本不使用仿真数据，因为只有真实数据能最高效地解决泛化性问题。但这引出了具身智能区别于大语言模型的最核心痛点是 LLM 的数据 99% 是公开可得的网络文本，而具身智能需要的数据 99% 是分散在各行各业的私有物理数据。这决定了具身智能的数据获取是一项无法投机取巧的重资产苦活。在大会上，星海图宣布联合北京亦庄控股、亦庄机器人公司和亦庄国投，共同揭牌成立数据公司 " 亦数智能 "，并启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 "。结合一线运营数据，高继扬向外界拆解了这笔 " 苦活 " 的成本结构。按真实物理场景计算，以人为主的采集成本约为每小时 50 至 100 元；包含设备折旧的遥控操作采集则高达 250 元 / 小时。综合市场均价，完成 100 万小时数据采集的直接资金成本高达 1 亿至 2 亿元人民币。在具体执行上，星海图将采用针对特定工业场景的外包采集与利用穿戴设备日常作业的众包伴随式采集双轨并行的方式，以期在三年内将数据规模推向千万小时。这仅是智能总成本的冰山一角。具身智能领域存在一个严酷的 "1:10 定律 "，即投入 1 元钱采集数据，至少需要配套 10 元钱的算力成本进行训练。面对如此高昂的支出，星海图的财务策略是拥抱 AI 特有的 Scaling Law。高继扬表示，数据与算力的资金消耗不是线性增长，而是按 "1、5、20、100" 的指数级膨胀。因此，传统的风险投资匀速放款模型在此彻底失效；企业必须在资本上行期尽可能多地储备资金，同时严格遵守技术进阶的规律来规划支出节奏。随着物理世界数据采集规模的爆发，生态协同与安全合规成为无法绕开的命题。为此，星海图联合凯辉基金发起了面向具身智能早期投资的产业基金 " 星途计划 "，以扶持初创团队，并与蚂蚁数科、百度智能云等 15 家企业成立数据生态联盟，试图打通从数据采集到应用的完整闭环。

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昨日官方渠道公开新变化:,揭秘华纳公司高层：究竟谁执掌这家娱乐巨头的舵盘？

华纳公司，作为全球知名的娱乐和媒体巨头，其业务涵盖电影、音乐、电视节目等多个领域，对全球文化产生了深远的影响。那么，这样一个庞大的企业，其经理究竟是谁？今天，我们就来一探究竟。 华纳公司，全称华纳传媒公司（WarnerMedia），是时代华纳公司（Time Warner）的一部分，后者于2018年与特纳广播系统（Turner Broadcasting System）合并而成。华纳公司旗下拥有华纳兄弟影业、华纳音乐集团、HBO、CNN、TNT等多个知名品牌，其业务遍布全球。 在这样一个庞大的企业中，掌舵者自然非同小可。根据最新的消息，华纳公司的总经理（CEO）一职目前由约翰·斯卡利（John Stankey）担任。 约翰·斯卡利出生于1960年，是一位资深的媒体行业高管。在加入华纳公司之前，斯卡利曾担任康卡斯特公司（Comcast）的首席执行官，并成功地将该公司发展成为全球最大的有线电视运营商之一。此外，斯卡利还曾在谷歌公司（Google）担任过高级职位。 在担任华纳公司CEO后，斯卡利面临着诸多挑战。首先，华纳公司需要应对不断变化的媒体市场，尤其是数字媒体的发展。在这一背景下，斯卡利推动华纳公司进行了一系列改革，包括整合旗下各个业务部门，优化资源配置，以及加大对原创内容的投入。 在斯卡利的领导下，华纳公司推出了一系列备受瞩目的作品，如电影《神奇动物：邓布利多之谜》、《海王》等，以及电视剧《权力的游戏》、《西部世界》等。这些作品在全球范围内取得了巨大的成功，进一步巩固了华纳公司在娱乐行业的地位。 除了电影和电视剧，华纳音乐集团也在斯卡利的带领下取得了显著成绩。近年来，华纳音乐集团签约了多位顶级歌手和音乐人，如泰勒·斯威夫特、阿黛尔等，旗下艺人作品屡获各大音乐奖项。 当然，华纳公司在斯卡利的领导下也并非一帆风顺。在数字媒体时代，版权问题、内容审查、市场竞争等挑战层出不穷。然而，斯卡利凭借其丰富的经验和敏锐的洞察力，不断调整战略，带领华纳公司在激烈的市场竞争中立于不败之地。 总之，约翰·斯卡利作为华纳公司的总经理，凭借其卓越的领导能力和丰富的行业经验，成功地将华纳公司打造成了一家全球领先的娱乐和媒体巨头。在未来，斯卡利将继续带领华纳公司应对新的挑战，书写更加辉煌的篇章。 在探讨华纳公司总经理这一职位时，我们不禁对这家企业的未来发展充满期待。正如斯卡利所言：“华纳公司是一个充满激情、创意和活力的地方。在这里，我们相信，只要我们共同努力，就能创造出一个更加美好的未来。”

6 月 16 日，具身智能企业星海图在全球开发者大会上披露了其最新的技术路线与商业规划 。在此次大会上，星海图首秀了双足人形机器人 Kengo（行客），发布并开源新一代 VLA 基础模型 G0.5，并联合北京亦庄等国资平台揭牌成立数据公司 " 亦数智能 "，正式启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 " 。而随着 Kengo 发布，星海图也成为中国唯一同时拥有模型与本体的具身智能企业。当具身智能赛道逐渐度过早期的形态展示阶段，产业焦点正向底层商业逻辑和真实的场景落地转移 。星海图 CEO 高继扬基于行业变化，也对星海图进行了重新定位。在高继扬看来，第一，星海图是一家具身大脑企业，以基础模型的预训练为核心；第二，它是软硬结合的公司，创业之初就坚持自己做整机，动力单元已有 80% 自研或产业链共研；第三，它是国内最早、也最坚定押注真实数据的公司。 01 物理 Token 的价值转移在本次大会上，星海图自研的双足人形机器人 Kengo 正式亮相。从硬件规格上看，为保障系统的绝对同步性，Kengo 在关节模组上采用了研发难度极高的整机 EC 通信架构。然而，即便在自研硬件上投入颇多，星海图对其商业定位却有着异常清醒的界限划分。高继扬在采访中对华尔街见闻等指出，" 整机和供应链是一个有限游戏，智能和应用才是无限游戏。"高继扬补充，" 如果不玩好前面的有限游戏，是没机会玩好后面无限游戏的，我们花很多时间和精力去做自己的整机和供应链，目的还是为了做后面的智能和应用，这是真正的目的。"这背后有一笔严格的底层账本，在发达国家市场，一个劳动力一年的综合成本约为 4 万至 5 万美元。如果硬件成本降至 1 万美元，并设定一年的投资回本周期，中间便会释放出 3 万至 4 万美元的差价空间。这 3 万多美元的商业溢价，就是实体产业愿意为智能，即设备独立完成生产力岗位的能力，支付的对价。这也是星海图将内部研发资源向智能算法绝对倾斜的根本动因。基于这套 " 有限游戏 " 与 " 无限游戏 " 的辩证关系，星海图为具身智能规划了三个严密的商业演进阶段。第一阶段是当前的整机销售，主要面向科教研开发者与展演娱乐市场。高继扬坦言，在这一阶段盲目追求销量的绝对第一不仅没有意义，过度开拓尚未成熟的生产力场景反而会沦为企业的负债。第二阶段，随着机器智商的提升，行业将迈入面向生产力场景的方案订阅。而最终的第三阶段，具身智能将彻底切入物理世界 Token 销售，即像今天购买云计算算力一样，按机器在物理世界产生的实际操作量进行计费。为了支撑这种商业跨越，星海图在技术架构上提出了本能智能、作业智能与进化智能的 " 三重跃迁 "。同时，针对行业内关于 VLA 与世界模型的路线分歧，星海图给出了融合的解法，即两者并非对立，其底层都是将多模态数据转化为 Token，并通过 Transformer 进行编码。在实际落地中，以模仿学习为主线的作业智能，如本次发布的 G0.5 模型，将主要应用于轮式双臂机器人，解决高精度的任务执行；而以强化学习为主线的本能智能则优先匹配 Kengo 等双足设备，解决复杂地形的全身运动控制。两者最终将在非结构化空间中走向融合，共同拼图具身大脑的完整能力。 02 数据成为关键具身智能当前的核心痛点是真实数据的极度匮乏。基础模型搭建好后，要让机器人应对复杂的现实场景，行业必须在动作、操作对象、场景和机器本体这四个维度上，积累海量的真实物理数据。高继扬指出，目前星海图在预训练阶段基本不使用仿真数据，因为只有真实数据能最高效地解决泛化性问题。但这引出了具身智能区别于大语言模型的最核心痛点是 LLM 的数据 99% 是公开可得的网络文本，而具身智能需要的数据 99% 是分散在各行各业的私有物理数据。这决定了具身智能的数据获取是一项无法投机取巧的重资产苦活。在大会上，星海图宣布联合北京亦庄控股、亦庄机器人公司和亦庄国投，共同揭牌成立数据公司 " 亦数智能 "，并启动 "100 万小时超高质量真实数据计划 "。结合一线运营数据，高继扬向外界拆解了这笔 " 苦活 " 的成本结构。按真实物理场景计算，以人为主的采集成本约为每小时 50 至 100 元；包含设备折旧的遥控操作采集则高达 250 元 / 小时。综合市场均价，完成 100 万小时数据采集的直接资金成本高达 1 亿至 2 亿元人民币。在具体执行上，星海图将采用针对特定工业场景的外包采集与利用穿戴设备日常作业的众包伴随式采集双轨并行的方式，以期在三年内将数据规模推向千万小时。这仅是智能总成本的冰山一角。具身智能领域存在一个严酷的 "1:10 定律 "，即投入 1 元钱采集数据，至少需要配套 10 元钱的算力成本进行训练。面对如此高昂的支出，星海图的财务策略是拥抱 AI 特有的 Scaling Law。高继扬表示，数据与算力的资金消耗不是线性增长，而是按 "1、5、20、100" 的指数级膨胀。因此，传统的风险投资匀速放款模型在此彻底失效；企业必须在资本上行期尽可能多地储备资金，同时严格遵守技术进阶的规律来规划支出节奏。随着物理世界数据采集规模的爆发，生态协同与安全合规成为无法绕开的命题。为此，星海图联合凯辉基金发起了面向具身智能早期投资的产业基金 " 星途计划 "，以扶持初创团队，并与蚂蚁数科、百度智能云等 15 家企业成立数据生态联盟，试图打通从数据采集到应用的完整闭环。