赵越： 对，永远把自己当成卡拉米，永远想去掀桌子，大概就内心这么一种。你说的好听点叫少年感，说的不好听点可能有点自大。

卫诗婕： 什么时候会检视一下是不是自大呢？

赵越： 这个问题我要想想……有时候内心其实是相对混沌的，好还是不好，自大还是谦虚可能没有分的那么清。

卫诗婕： 我很喜欢你刚才走进来的时候说的那句话：从 wrong 到right，当中漫长的一段时间就是混沌的。得等你走过这一段，再回头看的时候，就发现，它变 right 了。（注：采访前，赵越带我参观了公司的一面文化墙，从左看是wrong ，从右看是 right。）

赵越： 是的，事物是动态变化的，很多时候不要急于去判定一个事情。所以最后我们就把这个 right 和 wrong 放在一体、画在墙上。

RoboCup 全球夺冠：机器人金字塔中，能在底层解决的，尽量不要往上层解决

卫诗婕： 你研究生期间做了一个壮举：读医读了五年后退学了？（注：关于赵越在浙大竺院打 RoboCup 的完整故事非常精彩，欢迎前往原版视频播客）

赵越：后来回头看其实还好。我们（浙大）竺可桢学院当时有个很神奇的班——八年制医学班。它的理念很好：中国不缺好的临床医生，也不缺好的医学教授。但缺的是临床的医学科学家——巴院士（巴德年）他当时一个逻辑是说，最好是要把临床的问题带回来，通过你的研究，最终再反馈到临床，形成一个更大的闭环。

所以学生需要一些宽口径去培养，你要能够更多去发现问题，发现问题的一个前提就是你首先要更多认知世界。所以他前四年是要求我们一定要学一个非医学本科——我就修了浙大最有名的电子信息工程。为了凑学分，就开始打 RoboCup 比赛，一开始是纯捞学分去的。

（注：RoboCup，机器人世界杯，是一项以人工智能和机器人技术为核心的全球性顶级学术与机器人竞赛。其最著名的愿景是：在2050年之前，研发出一支完全自主的人形机器人足球队，并击败人类的世界杯冠军球队。 ）

当时两个校区，医学院在紫金港，RoboCup 的实验平台在玉泉。就这样白天读医学，晚上打比赛，一直两边跑。

医学跟工科是完全不一样的思维模式。人其实是比较割裂的。但我自己还是比较喜欢电子信息的逻辑学科，能够很快验证，对医学的实验学科实在兴趣不大。因为也无法转专业，就退学重考了。

卫诗婕：据说你打比赛一直睡在实验室，干脆连室友都不认识了？

赵越： 对，本科相对还好，到了研究生就比较夸张，实验室地上铺的是地毯，人在上面一躺就可以睡了。就不需要回寝室了。白天调机器人，晚上就在那睡觉。

卫诗婕： 从哪一刻开始，你觉得机器人这个东西挺好玩的？

赵越： 倒不是因为好玩，而是在哪一刻我觉得这个事我一定得做下去——2009 年我们对阵大连理工，那一次决赛很惨，被打了个 0: 2 还是 0: 3。

我那时候刚进实验室，还是个小卡拉米，我是那个当机器人各种乱撞后、轮子掉了，我去捡轮子的那个人，比赛里我们管这个角色叫 Picker。

我那时候比较胖嘛，每次跑上去，那个地板就「哐哐哐」震。每次我一上去，对手就说，「那个小胖子，你不要在场地上跑那么快，这个相机都在震，画面都不稳了！」

哎呦我那时候就属于这么个角色。关键是最后成绩还不好，所以那个时候就觉得，靠，下一次我得打回来！你懂我这种感觉吧？所以就更花精力去做，后来过了一年时间，我们给大连理工打回了个5：0。哇哦。那个时候就特别开心。

后来就不停的有这种正反馈——就是一开始你往前走，碰到个小 boss，啪一把给你拍在地板上。然后你就赶紧去练级穿装备，再给他打败，再往前走，就一直是这种状态。蛮有意思的，其实跟打游戏很像。

卫诗婕：  Robocup 这个比赛一路就打到全球冠军了。还拿下了中国首冠？

赵越： 对，相当于先校内赛，国内赛，再世界赛。

卫诗婕： 没有花很大的力气就考进浙大了，想修第二专业去王牌学院，就成功去了。随便去打个比赛，就打成世界冠军了——人生当中出现这么多令你惊喜的巧合之后，你会不会重新 value 自己，哎呀，我可能是个不一般的人。

赵越： 没有，可能现在回头看，问题肯定比最终拿冠军那一下会多得多得多。

我刚进实验室那会，大概过了一年我才摸到机器人——因为实验室连机器人都没有。当时学校有个很大的项目，人和机器人都投入到那个项目里了。

我们就开始在BBS上招人。但你会发现，最终留下来几个人，可能都是相对比较喜欢这个东西的，才会留下来，这和创业很像——最终能做成的，一定不是所谓最强的人，而是最热爱的人。我们公司刚开始招聘也是，大家进来的时候都是小卡拉米，但最终也都成为了很厉害的人。

卫诗婕：打 RoboCup 比赛训练机器人，和今天训练具身机器人，有什么相似性？

赵越：那个时候做竞争对手预测，跟现在大家去搞训练这套很像——我们会收集对方比赛的一些日志记录。 要么针对性的去写算法，要么通过一个模型化的方法，在各种情形下，去输出你的策略。通过一些神经网络去学习。这些方法我们当时都会用。

卫诗婕：2009 年，英伟达的 Isaac 都没出现吧，你那时候的仿真在哪里做？