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看·独家 | 雷军招来的90后AI天才，又一位将离开小米
90后AI科学家王乃岩、陈龙先后从小米离职创业，方向均为Physical AI（物理AI）。文章独家披露了二人离职的内因：王乃岩的L3技术路线在内部赛马中输给L2端到端方案，陈龙的VLA团队则在新成立的具身智能部被边缘化。文章具体解释了Physical AI的核心挑战——缺乏结构化训练数据与表征学习瓶颈，并点出ML界关于“模仿学习vs规则抽象”的方法论分歧。适合关注自动驾驶、具身智能产业脉络及头部公司内部技术路线博弈的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍王乃岩与陈龙的离职核心原因是小米内部技术路线资源分配失衡：L3路线在内部赛马中败给L2端到端方案，VLA团队被整体划归新具身智能部门后边缘化。
- ▍二人不约而同转向Physical AI创业，反映出行业共识：通用机器人在物理世界落地的瓶颈远大于大语言模型，当前主流方法（VLA模仿学习）面临“过拟合”和“数据稀缺”双重困境。
- 012025年小米将智驾团队分为“端到端”算法与功能+技术预研两大组：陈光主导量产HAD方案，王乃岩（L3）和陈龙（VLA）负责前沿探索。
- 02王乃岩团队2025年6月在纽北创下全球首个自动驾驶圈速纪录，但所用YU7 GT为特殊定制赛道套件版，无法直接商用。
- 03L3商业化需要车企承担事故法律责任，而小米曾多次遭遇“智驾翻车”舆情，决策保守倾向明显。
- 04陈龙2026年夏被整体划归孔涛领导的具身智能与应用部，失去独立项目组地位。
- 05王乃岩2025年9月发表论文《DriveZero》，主张通过“表征学习”而非VLA模仿，让AI自行抽象驾驶规则，声称可超越人类驾驶水平。
- 06陈龙将智驾数据与机器人数据结合，在小米开发了MiMo-Embodied具身模型；合伙人许倬专注2D-3D映射与空间理解合成数据。
- 07陈龙创业获得一线风投，定位为物理AI的Skill Infra平台，首批场景包括柔性制造与物流分拣。
反方 / 局限
- — 文章暗示王乃岩的个人判断可能存在偏差：播客中他承认“拿不到太多资源”，但离职更可能受“具身智能风起”的外部机会驱动，而非单纯内部赛马失利。
- — 陈龙在下文引述中表示在小米“有宽松自由的环境”，其离职更多是组织调整（团队被合并）而非个人意愿；文章未交代他的创业是否有浓厚外部竞争者（如星尘智能、银河通用）的挤压。
- — 文章对Physical AI“从0到1”的挑战描述有力，但未提及该赛道已有Nvidia Isaac Lab、Google DeepMind RT-X等工业级基座——这说明“孤独创业”图景可能被简化。
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