"一个在具身智能一线女性的思考，决策和价值取舍。
Intro
2026年第一篇更新，我们开启了一个全新的栏目「AI Women on Point」。
「On Point」源自军事用语，指在一支队伍里，走在最前面的人，「AI Women on Point」顾名思义在 AI 最前线、拥有决策权的女性们。
在这个栏目里，我们不会提问：作为女性你有什么困难？如何平衡工作和生活？作为行业里的少数性别如何和男性相处？
我们会更关注在快速变化的行业里，她们如何做决策？做取舍？有什么独特思考？提倡什么领导风格？如何理解自己的优势和擅长？
其实「AI Women on Point」——理想状态下「AI on Point」 已足够——但在当下，强调「 Women」 不是立场选择，而是一种方法选择。
长期以来，社会默认的「决策者」往往被想象为男性，换句话说，我们此刻强调 Women 并不是为了突出「女性」，而是为了强调一个长期被忽略的「事实」。
可以肯定的是，虽然 AI 行业仍是一个男性占多数的行业，但已经绝非是一个由男性主导的行业，女性在关键岗位的比例远高于大众认知，她们正在真实地塑造前沿技术进入世界的方式。
某一天栏目会回到原本的名字，而不必强调「women」。
首期我们的主人公王佳楠，一个天才少女，星尘智能副总裁（全球第一个实现绳驱 AI 机器人量产的公司），是具身智能领域一线的推动者。
她本科毕业于香港中文大学信息工程系，从牛津大学获得计算机系理学硕士学位后加入 DeepMind，从事基础理论研究，在这个「极硬核」的部门里，她主导开展了面向不断变化的真实场景的在线学习与组合式知识迁移方法研究，并构建了大规模 AI 训练框架工具。
但在 DeepMind 工作到三年，王佳楠逐渐意识到自己更感兴趣具体的问题而非抽象理论，于是选择在2021年底回国加入 IDEA 研究院，在持续从事 AI 前沿研究的同时，关注技术拐点与产业落地，最终选择投身具身智能的浪潮。
2024年初，她加入星尘智能担任副总裁，与团队一起构建了「顶尖本体×高质数采×智能模型学习」的全栈技术体系。
与一部分对具身智能落地持有悲观态度的人不同，王佳楠的态度非常激进，她认为只需要3-5年的时间，具身智能就可以走入真实的家庭场景。「对具体落地问题，我们比较自信，我们完全可以解决。」
她正以此为目标推进：首先以通用为目标。第一步是先让具身机器人安全、长期地进入真实的环境，然后从中不断失败、再学习，把一次次交互转化为可回流的数据资产，最后再变成可泛化的通用能力。
「它必须真的像人一样，有能力通过学习掌握更多技能。」这条技术路线下，机器人的本体不再是硬件，而是决定数据质量、学习速度和动手操作的开关。
王佳楠的性格乐观开朗，说话时带着笑意，语速很快，但始终清晰简洁；外表上，她看起来比实际年龄要小得多：梳着高马尾，穿着宽大的毛衣，胸前别着一枚设计克制的胸针。与 AI 闹见面那天，她分秒不差地出现在会议室门口，神情松弛而专注，像是从宿舍起床、直接走进课堂的女大学生。
她的日常爱好是看动漫，微信头像是动漫人物：葬送的芙莉莲，这是她近期最喜欢的动漫人物。
芙莉莲是一位超过千岁的精灵，拥有极强大的魔法力量。她的大部分时间并不执着于力量本身，而是热衷于收集魔法书，会把最强的魔法用在一些看似简单琐碎的事情上。即便是在与勇者一行踏上讨伐千年魔王的旅途中，她也依然沉浸于许多「无聊」的小事—比如让草地绽放成一片美丽的花田，或是为伙伴们制作刨冰。「但是，这些小事却总能让身边的人感到快乐啊。」王佳楠笑着说。
这很符合王佳楠的人设。
一个同事形容她：很强，很有主见，但并不刻意制造存在感，也不热衷宏大的叙事。相反，更愿意把精力投向那些长期却真实影响世界的事情——并在其中保持一种罕见的从容和耐心。「她活得极其简单、平静。」
王佳楠在 DeepMind 期间的工作和办公室的随手涂鸦
王佳楠（前排红色毛线帽）在 DeepMind 期间和同事的合影
对话王佳楠
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AGI 必来，具身也必须做「通用」
AI 闹：佳楠很高兴和你聊天，你至今为止最重要职业的决策是离开 DeepMind 选择回国加入具识智能的浪潮，这个决定背后可否说说你的判断依据？
王佳楠：总结下来，我的职业决策一直沿着如何让 AI 更接近真实的世界，解决真实问题的方向。
记得在牛津读完研究生，导师让我继续读博士，当时之所以没有继续读下去的主要原因是我没有一个坚信的方向，只是觉得 AI 挺酷的，但要我做一辈子？是个大大的问号。
然后毕业后加入 DeepMind 接触到 AGI，相比其他的 AI 公司，DeepMind 的关注点非常纯粹，如何实现 AGI ——即便当时 AGI 还是一个非常抽象的概念，但基于这个信念，公司鼓励大家挑战最底层的问题，不设任何考核和 KPI，我记得当时公司在不同的方向上有序发散去探索验证，我主要从事理论研究，自己是处于一个比较 open 状态，只是隐约觉得可能对接近真实的应用场景以及问题更感兴趣。
之后回国，短暂做过一阵 AI 生成内容（图片、视频、3D 生成等），然后大概2024年第一次看到星尘智能的绳驱本体。那时他们还在一个很小的办公室，就是那一瞬间，我觉得太酷了，我终于有机会在一个成熟的本体上探索 AI 了。没什么纠结的过程，就加入了。
我做决策一向很快，偏直觉型。
AI 闹：决策的背后总有一些实现具身智能的思考和判断吧？
王佳楠：星尘智能的理念是模型+本体的通用解决方案，这就符合我对 AGI 的一种判断。
首先通用很重要，这是在 DeepMind 习得的认知，或者叫问题的品味。品味并不是指选哪一条技术路线或不选，而是强调一个人要对什么问题值得长期投入有明确的判断。
记得在 Deepmind，我常常听到 Demis Hassabis（DeepMind 创始人）与 AlphaFold 团队沟通分享，让我受益匪浅，他思考问题永远是长期视角，从不回避问题的本质或者说底层的困境，也不预设任何一方必然拥有更正确的答案。
我坚信 AGI 必然来临。那么在具身智能的领域，就要明确通用的目标。
另外相较于一些只做模型的具身公司，星尘有成熟和高性能的本体，可以让 AI 真的在一个机器人上跑起来，这点很重要。
我近期看到 Physical Intelligence （总部在美国、专注把通用 AI 带进真实物理世界的初创公司）发表过一个技术报告，他们的模型做金牌难度任务时，未能解决的唯二案例就是受到了「本体」的限制，本体不行，因此干不了很多事儿。
所以星尘坚持的具身方案可以给我提供很好的土壤，让我去挑战一些更难的问题。
AI 闹：具体到「通用」，业内也有分歧，比如一部分人认为可以先做专？
王.........
一个在具身智能一线女性的思考，决策和价值取舍。
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/2583516.html
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