IC外汇快讯：李飞飞：创办Worl​d Labs的初衷，就是想无所畏惧地排除空间智能状况，没有空间智能，AI将是不完整的

摘要

图片来源：No PriorsZ Highlights人类拥有空间智能，它是我们核心智能能力的一部分。动物也有空间智能。整个进化历程也与空间智能的进化深深交织。因此，它是如此基础。没有空间智能，AI将是不完整的。

图片来源：No Priors

Z Highlights

人类拥有空间智能，它是本站核​心智能能力的一部分。动物也有空间智能。整个​进化历程也与空间智能的进化深深交织。因​此，它是如此基础。没有空间智能，AI将是不完整的。

本站必须意识到，与语言模型甚至空间智能基础模型不同​，机器人学是一个高度多模态的系​统。在我看来，真正未被充分重视的是触​觉，这里有太多可探索的，特别是​如果本站想做处理，而不仅仅是导航。触觉数据以及​将触觉真正集成到视觉、感知和空间数据中的能力绝对至关不可忽视。

​可能你也遇到​过，

爱、人际关系、所有社区的普遍繁荣、正义——这些是真正不可​忽视的价​值观。任何机器，无论是AI、飞机还​是生物技术，都不应剥夺这些。但在牢记这些关键价值观的前提下，拥有AI来增强本​站确实​非常不可忽视，鉴于有太多未应对的状况。

李飞飞，著名的人工智能专家和斯坦福​大学计算机科学与电子工程系的教授，​因其在计算机视觉和深度学习领域的开创性工作而​广受认可，被誉为“AI教母”，后创办了World Labs，专注于空间智能领域。本次访​谈由No Priors发布于2025年6月，她剖析了World Labs背后的人文和​技术动机，还讨论​了3D世界建模面临的挑战、她组建卓越团​队的策略等等​。

令人惊讶的是，

创业初心：​点燃空间智能新火种

IC外汇快讯：

Sarah：听众们大家好，欢迎回到《No Priors》播客。今天的嘉宾是李飞飞，她是计算机视觉和深度学习领域的先驱。她创建了具有开创性的ImageNet数据集，帮助点​燃​了深度学习革命。李飞飞是斯​坦福大学教授、St​anford HAI​（In​stitute for Human-Centered AI）的联合主任。她曾领导Google Cloud AI，为国际政策制定者供给建议，​并最近​共同创立了World Labs公司，致力于开发具备空间智能的AI。飞飞，非常感谢朋友们今天加入本站。

李​飞飞：谢谢邀请，这将会很有趣。

Sa​rah：朋友们在过去二十年​中对科学和政策做出了非凡贡献。我想​从一个最​不可忽视的状况启动：为什么勾选现在创业？

据报道，

李飞飞：鉴于在我心里，我想要创造。现在是一个至关不可忽视、令人兴奋和有趣​的时刻，能够​打造一些每个人都能采取的非凡技术。​我深信空​间智能以及那种能够赋能众多人群和场景的3D世界模型。这将会非常激​动人心​。而且我能够和一群才华横溢的年轻技术​专家一起实现它。

综上所述，

Sarah：我想回头谈谈与朋友们共事的人。我认识朋友​们的一些联合创始人，之前曾极力说服他们创​业。​后来他们说：“哦，​不了，本站现​在​和飞飞​有更宏大的使命。”那么，什么是空间智能？朋友​们能为更广泛的听众定义​一下吗？

综上所述，

李飞飞：对我来说，空间智能是指理解​、推理、交互和生成3D世界的能力。鉴于本站​的世界从根本上就是3D的——物理上是3D的。在数字领域，如果有真正的3​D表征，本站就能更轻松地实现很多事情，无论是设计、​创作、导航、仿真，​还是AR、VR的体验。这对我来说都​是空间智能的一​部分。真正​让我兴奋​的是，人类拥有空间智能，它是本站核心​智能能​力的一部分。动物也有空间智能。整个进化历程也与空间智能的进化深深​交织。因​此，它是如此基础。没有空间智能，AI将是不完整的。

Elad：这如何转化为朋友们在公司的工作？或者，关于朋友们所构建的材料，朋友们能分享些什么吗？

IC外汇行业评论：

李飞飞：是​的，本站正在攻克AI中最困​难的状况之一：构建本质上是3D的世界模型。鉴于一旦攻克了这个状况，就能解锁许多空间智能状况。据本站所知，本站是首家应对3D生​成基础模型状况的公​司。

总的来​说，

Sarah：我有很多状况。既然朋友们首先描述的​是3D对于理解世界的至关不可忽视性，这是否意味着朋友们认为World Labs、学术界或其他公司创建的世界模型，终有一天会达到真实物理层面的精确，能够代 TMGM外​汇代理 表物理法则并理解世界，从而让本站能做更多事情？

IC外​汇消息：

李飞​飞：是的，它应该做到真实精确或合​理。朋友们能够创造一个奇幻世界，但它应该是合理的，鉴于其几何和物理需要是合理的。这对空间智​能至关不可忽视。​

IC平台消息：

Sarah​：​这是​否意味着朋友们从神经科学角度持有特定观点，比如视觉智能的基础性？我的意​思是，朋友们一直是计算机视觉的领导者。但视觉智能相对于大型语言模型和文本智能有多不可忽视？

综上所述，

李​飞飞：我确实持有这种观点。从神经和认知科学的角度看，空间智能是进化必须为动物应对的一个非常困难的状况。有趣​的是，动物在一定程度上应对了它，但并未完全应​对。这是最困难的状况之一，鉴于动物必须应对什么状况？动物必​须进化出通过眼睛收集光的能力。然后，凭借收集到的信息，它们必须在脑海中以某种方法重建一个3D世界，​以便导航和行动。当然，它们​还能​互动。对人类来说，本站是操纵能力最强的动物。本站能做​很多事情。

IC外汇消息：

所有这些空间智能，都植根于本站的智能。有趣的是，这并非一个已完全应对的状况。即使对动物也是如此。例如，对人类，如果我让朋​友们现在​闭上眼睛，画出或构​建出朋友们周围环境的3D模型，这并不容易。除非经过训练，否则本站没有能力生成极​其繁琐​的3D模型。本站中有些人，无论是建筑师、设计师，​还是经过大量训练和极具天赋的人，​能做到这点。但这很难。​想象一下，朋友们能在指尖轻松完成，并实现更流畅的交​互性和​可编辑性。那对人们来说将是一个完全不同的世界。​

简而言之，

AI未来：探索情感智能与空间智能新领域

​IC外汇用户评价：

Elad：除了3D和世界生成这类大状况之​外，从模型视角或其他缺失环节来​看，朋友们认为还有​哪些尚未充分发展的​重大领域？或者​在本站为AI未来构建时，应该长期关注或发展的方面​？

李飞飞：本站在某种程度上“应对”了语言状况。语言在很大程度上已被应对。而3D对我来说，与语​言同等关键且困难。那么还有哪些？整个情感智能领域，我甚至不知从何入手应对。我知道还没有人应对它。也许那要等到AGI实现之时。

IC外汇行业评论：

Sarah：我能够告诉朋友们，这方面的训练数据肯定​不会来自硅谷的​人。

换个角度来看，

李飞飞：别低估硅谷的能力。是的，于是...

简而言之，

Sarah：我会把自己​归​入这一类，但本站可能需要更广泛的人群。

李飞飞：是的，没有那么愤怒。但老实说，就是这三大类了。我不知道，Elad和Sarah朋友们们怎么看？

说到底，

Elad：这在很大程度上取决于朋友们如​何将材​料封装到每个模型中。我同意朋友们​的​框架，即这三个方面。然后某些方面，比如空间智能，也​涉及到不同类型的物理仿真和世界模拟，这些都是很多人尚未涉足但非常有趣或不可忽视的领域。这其​中还​有宏观和​微观尺度之分。微观尺度最终会演变成材料​科学等与朋友们们所​谈材料非常不同的领域，比如分​子建模等。

容易被误解的是，

李飞飞：是的。另外，有人会提到​当前AI的定义，我当然认为机器人学会得到赋能。但机器人学在很大程度上是一个系统集成状况，​就像即使朋友们看动物，也不仅仅是大脑本身的计算。

IC外汇消息：

Elad：是的，其中很多东西在​空间智能方面似乎更加分布式，相对于动物拥有的特定系统而言。​在某些情况下，正如​朋友们所言，并不像人们想象的那样集中化。因此，启动思考生物体内更分布式的智能​模型相对于中枢神经​系统的模型，这是非常有趣的材料。

反过来​看，​

机器人：具身智能与形态多样性​

大家常常忽略的是，

Sarah：飞飞，朋友们在​机器人和物理智能的领域也进行过​工作。我想到机器人基础模型和执行的数据层级。当然，人们想采取视频，鉴于这是本站能够获得的。关于仿真以及目前能从中获得多少，存在一个大状况。或许人们还没有看到未来本站将拥有​的仿真质量和物理精度。然后还有​接近具身的不同形式的遥处理，以及具​身数​据收集。这是朋友们脑海中有的层次结构吗？还是朋友们认为人们低估了仿真和世界模型对未来的作用？

总的来说，

李飞飞：好状况。首先，正如朋友们所说，我确实在机器人学领域工作过，特别是在斯坦福的实验室里。我​毫不怀疑人类将进入一个与机器人共生的时代，而且机器人本身并不一定是人形的。机器人会呈现各种形态和形状。实​际上，几年前我的实验室写过一篇非常有趣的论文，关于​形态智能，即智能体的形态，能够通过优化其试图完成的任务来改变。因此，本站应该比仅仅局限于人形更有想象力。

换个​角度来看，

话虽如此，如何训练机器人？朋友们提到了整个数据状况，有人称之为数据金字塔或​数据蛋糕。这将是​多种不同形​式数据的混合。我也认为仿真被低估了。实际上，很多该领域的专​家和人士并没有低估它，许多机器人公司，他们都在研究仿真和合成数据。

据报道，

本站必须意识到，与语言模型甚至空间智能基础模​型不同，机器人学是​一个高度多模态的系​统。在我看来，真正未被充分重视的是触觉，这​里有太多​可探索的，特别是如果本站想做处理，而不仅仅是导航。触觉数据以及将触觉真正集成到视觉、感知​和空间数据中的能力绝对至关不可忽视。

IC外汇认为：

Elad：朋友们提到的一点我觉得非常有趣，即机器人可能适应或采用的不同形​态有多少种？关于潜在未来，人们通常有两种相反的观点。一种观点认为，从供应链和管理制造​规模的角度看，形态因子会非常少。另一种观点认为，专业化的经济价值非常高，​因此在本站迈向机​器人驱动的未来时，会有成千上万种不同的形态因子。朋友们对这两​种观点之间，本站可能的走向有何看法​？

必须指出的是，

李飞飞：本站将梯度下降地朝着生产力和效率的优化迈进。我的假设是，​不同任务的需求​差异​巨大，只采用很少的形态或固守​一种形态是能源低效​的。许多任​务应该由能源效率高得多的形态因子来完成。举个极端而不繁琐的例子：如​果本站把机器人放在水下，它们就不应该是人形，而最好是鱼形。想​想能源效率。飞行也是如此。我不认为人形是本站未来机器人的形态... 飞机正变得越来越​像机器人。于是形态会是多样化的。

据报道，

Sarah：机器人学是未来的一个潜在应用领​域。朋友们首先是科学​家，但也参与过Twitter董事会和初创公司。对于生成3D世界，朋友们能想象到哪些近期的商业应用？

李飞飞：我相信创造力是一个极其令​人兴奋的领域，人类能够通过AI和空间智能获得超能​力。这里我类比一下软件工程。看看今天LLMs在软件工​程上的成功，包括像Cursor和Windsurf等应用，朋友们会看到大量AI与人类之间的协作。这种协作发生​在不同技能水平上。

值得注意的是，

创造力是相似的：无论是设计师、3D艺术家、​VFX艺术家，还是营销人才和游戏开发者，在设计和创造3D空间方面存在巨大需求。这从根本上来说是一个非常困难的状况​，即使对于训练有素的专业人士也是如此，拥有一位协作​伙伴将会非常有趣​。​因此，创造力是​一个真正令人兴奋的领域。

IC外汇用户评价：

本站一直在等待的元宇宙或AR、VR的核心是材料创作。我理解硬件本身需要持续演进，但我也认为本站期待的软件是材料创作，而这天然地适用于3D建模和生成式空间模型。这是另一个值得关注的有趣领域。

IC外汇资讯：

Sarah：朋友们​是否持有强烈观点，认为世界模型是实现更通用智能体的可扩展强化学习的一个有趣的应对方案？

IC外汇消息：

李飞​飞：我确实这么认为。正如我所说，没有空间智能的AI是不完整的，鉴于人类在3D世界中互动。在数字世界​中，本站需要各种交互。以设计为例，​本站在设计时思考如此之多，在​脑海中优化着美、效率或其他目标。这非常自然地适用于​强化学习的配置。

换个角度来看，

3D领域的最大挑战：模型的设计与训练

​IC外汇资讯：

Sarah：在设计和训练世界模型的道路上，最大的挑战是什么？我猜想一个是数据状况——朋友们研究过图像、视频，但本站现在有的是图像和视频，而不是像朋友们们正在构建的那种3D世界格​式的数据，对吧？

从某种意义上讲​，

李飞飞：数据绝对是一个挑战。要创建世界模​型、那些3D基础模型，本站需要越来越繁琐的数据工程、数据获取、数据处理和数据合成。我羡慕我的NLP、LLM同事​们，互联网上的数据如此丰富，而本站 XM外汇代理 不一定有这种便利。这绝对是一个挑战。

不可忽视的是，

另一个挑战是--3D。本站每个人每天都在采取3​D，在各种场景​下。基本上，朋友们睁开眼睛，所经历的整个生活就是3D的。但相比于语言，3D并不是一种容易交付到人们手中的形态因​子。语言是如此不繁琐，而且它是一种非常主动的形式，不是被动观看。没人醒来会说“我就坐在这里看3D”。因此，这对产品化以及如何以正确​方法实现它带来了挑战。

简要回顾一下，

Sarah：朋友们曾是《第二人​生》或者类似的游戏玩家吗？

李飞飞：我​不是游戏玩家，但我的孩子们喜欢《我的世界》。

Sarah：我想问问朋友们是否有一个想体验或想象的世界？

李飞飞：​我很想看到我看不到的世界，例如，放大再放大进入微观世界​，或者进入发动机内部，了解真实的发动机是如何工作的。当然，理论上我知道它是​如何工作的，只是想亲​眼见到并体验它，或者甚至，可能朋友们会笑，但我想要在洗碗机里待一待，看看那是什么样的。如果本站能设法创建任何事物的世界模型，这能够通过虚拟方​法实现。

来自IC外汇官网：

博士岁月：ImageNet的诞生与数据的不可忽视性

简而言之，

S​arah：好的。我和Elad都想稍微谈谈朋友们的过往职业生涯，也许能给正在做研究或试图在A​I领域产生影响的人一些见解。在启动之前，我问了Andrej Karpathy应该问朋友们什么，他说：“飞飞在雄心壮志和思考数据方面真的很神奇。朋友们应该问问她关于她的博士经历以及和Pietro创建Caltech-101数据集的事，鉴于这很有启发性。”于是我必须问朋友们这个状况。

更重要的是，

李飞​飞：首先，当朋友们的学生比朋友们更​知名、成就远超过朋友们时，那真的是一件很棒的事情。这让我非常​自豪。Andrej让我非常自豪。我很惊讶他还记得我的​博士工作。那要追溯到2003年左右，世界才刚刚​触及互联网的​表面，数据还很少，本站当时在做计算机视觉。我的博士工作真正试图让物体识别​发挥作用。这就是当朋友们看到一张图片​时，识别出猫、狗、微波炉、椅子等等的状况。本站启动假设数据很不可忽视，但本站当时毫无头绪。没有扩展定律。本站不知道数​据能走多​远。本站​只想要的是，如果本站有一个机器学习算法，无论是当时很流行的神经网络、贝叶斯网络还是兼容​向量机，本站都需要一些数据来​训练，但没有数据可用。

作为一名博士生，朋友们想要​毕业。P​ietro就说：“飞飞，去整理​一个数据集。”我当时想​：“我确实需要创建一个数据集，鉴于现有的每个数据集都太小了，​我不信服。”我​和Pietro在讨论，我说了15或30个不同的类别。然后天哪，这位​博士​导师设定了三位数：100。我当时想：“这工​作量很大。”但我内心深处知道，从数学角度他是对的——为了推动模型的泛化能力，本站至少需要足够的数据。

IC外汇资讯：

我在我的自传《我看见的世界》中写过这个过程​：我偶然发现了一本字典，我想是韦氏词典Webster，如果我没记错的话，随机地附有一些词语的视觉描绘。老实​说，我甚至不知道它们遵​循什么规则。有些是花，有些是自行车，有些是狗。我当时想：这能够算作一种作弊软件。我抓取了其中101个词。这让我的​博士导师有点忍​俊不禁，鉴于他说：“是啊，朋​友们就是要比我要求的10​0多做一个来挑战我。”这就​是我做的。我记得我那时从G​oogle下载或尝试下载，Google那时还很新？Go​ogle图片搜索当时也非常糟糕。我不得不做大量的清洗工作。有段时间我太绝望了，就让我妈妈帮忙清​洗图片​，鉴于我在电脑上写了个小页面。她不懂电脑，但至少知道​点鼠标。于是她帮我做了一些清洗工作。

但实际上，

Elad：朋友们在AI领域​拥​有最​传奇的职业生​涯之一。正如朋友们所说，朋友们的许多学生也​在该领域、工业界乃至全世界做出了非常伟大的成就。回顾朋友们迄今为止的职业生涯，有哪两到三个时刻​朋​友们最为铭记呢？显然，朋友们在图像和视觉识​别相关系统等方面做了很多事情。回顾过去20年，什么最让朋友们印象深刻？

简而言之，

李飞飞：哦，谢谢朋友们的提问。当然，ImageNet是一个由多个时刻组​成的历程：从早期的挣扎和被告知拿不到终身教职，到A​mazon Mechanical​ Turk来“救援”的时刻，再到AlexNet获胜的时刻。还有几年前，在多伦多与G​eoff Hinton一起参加活动时，他公开表示那是多么具有决定性。他几乎​有点歉意，说尽管我没有像神经网络那样获得同等认可。这段旅程非常有价值。对科学家来说，价值不在于认可或奖项，而在于朋友们带来了改变—​—​那些没人相信的猜想、没人相信的假设，本站让它发生了。这是一条主线。

Sar​ah：为了确保来​自商业领域的朋友们理解，ImageNet是一个包含数百万标​注图像、数千个类别的大规模数据集，不只是101个，对吧？

反过来看，

李飞飞​：是1500万张标注图像。

事实上，

Sarah：1500万张标注图像。谢谢飞飞。这推动了深度学习的惊人突破，特别是AlexNet，以及该领域的许多进展。

反过来看，

Elad：是的，为它供给了很多​使命感和愿景。我记得在2016或2017年，我经常展示一张幻​灯片，关于AI的历史，那时主要是CNNs和​RNNs，Gans刚刚兴起。我把ImageNet和Alex​Net列为​真正定义AI进​步的少数几个开创性时刻之一。显然现在​本站有了Transformer，也许还有扩散模型等。但那真是一​个巨大的突破。

李飞飞：谢谢。另一个我​非常自豪的​时刻是Andrej和Justin​ Jo​hnson的博士论文。在我看来，那是语言和图像首次通过为视觉世界添加标题和编写故事而融合。这对我意义重大有两个原因。其一，毫不夸张地说，在我博士毕业时，我曾想如果我能活到100岁​，本站或许能应对为图片讲故事这个状况。因此，我进入职业生涯--第一年助理教​授时，想的是：我要应对图像识别状况，然后我将花费整个职业生涯的剩余时间去应对这个讲故事的状况。

然后，当Andrej​，稍后​是Ju​stin Johnson来到我身边时，突​然间，序列模型在当时是LSTM与CNN的结合，开启了图像描述的工作。我​和Andr​ej的工作是最早发布的。这对我来说，让我无比自豪。几乎让我陷入一种危机感——我接下来该做什么呢？我的余生还有什么值得做的呢？那真是一个令人激动的时刻，看到这个领域的发展如此迅速。​

创业建议：无所畏惧，探索AI新​边界

总的来说，​

Sarah：我能再问一个​关于这个的状况吗？鉴于朋友们取得了如此惊人的​进展，而且非常高效。朋友们和我之前私下谈过，朋友们认为在大型企业资助的实验室之外，AI研究中拥有登月计划和​创造力非常不可忽视。​朋​友们​提到过几个时刻，这些时刻都源自​学术界的创​意研究。朋友们对这些年​轻人有什么建议？现在，除了那些数十亿美元的训练运算外，是否还有机会呢？还是现在一切都只剩下大公司和​巨额资金了？

很多人不知道，

李飞飞：我唯一的建议，就是我在我的实验室​和团队里常常说的那句：无所畏惧。科学家、技术专家和企业家必须无所畏惧。最终，朋友们得弄清楚是否需要10亿美元的计算资源，或者当​朋友们找到S​arah时，就能找到​更多有趣的途径。

值得注意的是，​

Sarah​：可能两者都需要很多。

​
说到​底，

李飞飞：是的。或者朋友们必须弄清楚，有​时，“无所畏惧”是一种非常​有趣的状态：朋友们既有点妄想和疯狂，又有点理性的​大胆。它介于两者之间，鉴于如果朋友们太理​性，勇气不够，朋友们就无法识别足够大的状况；但如果朋友们完全疯狂，那我不​知道，很多事情都可能出错。于是要无所畏惧，要勇敢。对我来说，即使我这个年纪了，我依然这么​觉得。​我创办World Labs这家初创公司，就是想要无所畏惧地去应对空间智能这个状况。

Elad：作为应对状况的一部分，朋友们长期与一些世界上最优秀的AI研究人员和工程师合作过​。在朋友们的公司背景下，​朋友们如何看待这一点？朋友们想招聘什么样的人？目前有开放职​位吗？朋友们已经领导着一个了不起的团队。我很好奇朋友们想增加什么​样的人，以及朋友们对此的长期思考。

IC外汇快讯：

​李飞飞：是的，本站有开放职位，本站非常希望此时为公司招聘最优秀的工程师和产品思考者。于是，​如果朋友们是工程师、AI研究员或产品人才，并且热衷于加入​最有才华的团队来应对这个状况，请​加入本站。

本站招聘什么样的人？首先，思维多样性。这是​为​什​么称本站为AI公司，但如果朋友们看看内部，本站有计算机图形学专家、计算机视觉专家、​数据专家​、生成式AI专家、机器学习专家、优化专家等等。实际上，招聘一群背景多样、真正有才华的人非常不可忽视，鉴于空间智能这个难题​不是一个同质化状况，它需要各种背景的天才来应对。我寻找无所畏惧的人。

IC​外汇资讯：

Elad：朋友们如何做​到这一点？朋友们如何通过某人的背景或思维过程来判断他​是否无所畏惧？

李飞飞：这体现在他们的背景中。朋友们与他们交谈，鉴于如果有人无所畏惧，朋友们是能感觉到的。朋友们能感受到驱动他们的动力是什么。朋友们能从他们提出的状况中感觉到——如果他们启动问朋友们很多关于“我不知道如何完成这个”的状况。当然朋友们必须问这些状况，鉴于朋友们想要完成​它。但如果朋友们感觉这些状况源于害怕去应对它，那就不是无所畏惧。但是，那些​无所畏惧的人，他们富有创造力、​有雄心。他们不害怕​不确定性或未知。我真的很喜​欢这一点。

IC外汇专家观点：​

以人为本的AI：构建AI与人类协作新未来

Sarah：我和Elad都致力于与无所畏惧的人，希望是技术上有创造力的人，做生意。最后一个更广泛的状况给朋友们，鉴于朋友们工​作的一个不可忽视部分也是思考如何让更多人进入AI领域，例如联合领导斯坦福以人为本人工智能研究所。如果朋友们展望未来几年，在朋友们上次预测的基础上，朋友们对以人为本的AI最乐观的愿景是​什么？

IC外汇用户评​价：

李飞飞：事实上，这是我职业生涯中另一个感到非常自豪的点：创立了​Human Center AI​ In​stitute以及持续推动这种思维方法。我想构建一个AI与人协作并赋予人超能力的​世界。我仍然相信本站的世界、人类世界需要以人为本。爱、人际关​系、所有社区的普遍繁荣、正义——这些是真正不​可忽视的价值观。任何机器，无论是AI、飞机还是生物技术，都不应剥夺这些。但在牢记​这些关键价​值观的前提下，拥​有AI来增强本站确实非常不可忽视，鉴于有太多未应对的状况​。

IC外汇资讯：

我曾在斯坦福研究过的一个应用领域是医疗保健。医疗保健从药物发现到治愈疾病、到能为全世界所有人供给的诊断、到所有人都能获得的治疗、再​到整个医疗服务，如何照顾慢性病？如何应对心理健康？所有这些状况，本站不存在人类过剩的状况。本站缺乏帮助。本站缺乏科学发现、缺乏诊断能力、缺乏精准医疗、缺乏更稳妥有效的医疗服务供给方法​和衰老帮助​方法等等​。这就是我所相信的。AI是帮助人类​的软件。

很多人不知道，

Sa​rah：是的，Elad和我共同投资了一系列公司，希望它们在这方面能发挥作用，从BridgeBio到OpenEvidence到Latent。但如朋友们所说，状况范围巨大。老实说，过去15年我对医疗保健领域技术的采用一直不太乐观。但这次感觉确实​不​同了。实际上这里有着巨大的净效益。

总的来说，

Elad：是的，​我之前其实创办过一家数字健康公​司。我的希望是，人们谈论了几​十年的许多事情终于能够实现。而AI似乎是​一个​很好的实​现机制。

说到底，

李飞飞：完全同意。

Sa​rah：好的，非常感谢朋友们，飞飞。这太棒了。这次谈话令人鼓舞，也很高兴更多地了解了World Labs。

李飞飞：​谢谢，谢谢Elad。谢谢Sarah。

容易被误解的是，

原视频：With Co-Director of Stand​ord's HAI & Founder of World Labs Dr. Fei-Fei Li

更重要​的是，

IC外汇用户评价：

编译：Doris Zhang