听了谢赛宁7个多小时的访谈，挺感慨的。

他聊到自己本科申请去美国，我也想到当年在同济申请海外大学的经历。我去了法国工程师学校，他去了美国。现在回头看，两条路分叉很明显——美国那批人，30岁左右正好赶上深度学习爆发，很多成了学术明星；我这条线，在工业界卷，做应用、做落地，节奏完全不一样。

说不遗憾是假的。但换个角度，国内待过再去美国，心境可能更坦然。没那种"一定要留下"的执念，反而能看清自己要什么。谢赛宁说"人性就是想快，但得到越快失去越快"，挺扎心的。国内文化确实急，大家都想快速攒局、快速变现，但注意力被扯碎之后，反而忘了根上的东西。

他提到自己PHD期间时间线支离破碎，做过图像识别、分割、视频识别、动作识别，甚至机器人。但回头看，所有这些都是"树枝"，根还是表征学习——怎么把原始数据映射到更有用的空间。这个定义他坚持了12年，从NeurIPS的workshop topic就能看出来，现在还是前沿。

我自己这几年从汽车转到AI机器人，感觉也在找那根"根"。表面看行业热点变来变去，大模型、具身智能、端到端，但底层还是representation learning的问题——怎么让机器理解物理世界，怎么把多模态数据映射到能行动的空间。

谢赛宁说"希望种更深的根，而不是在branches上走得更远"。这话对我挺有启发。现在机器人行业很热闹，大家都在卷demo、卷融资，但真正解决表征学习问题的没几个。也许慢下来，把根扎深，反而是更快的路。

你们有没有那种"如果当初选了另一条路"的时刻？后来怎么和解的？ 一本书读懂人形机器人杨宽百位具身智能朋友