今日官方披露研究成果,昼夜更替的奇妙现象：1天与2小时的自然奥秘

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在地球的浩瀚宇宙中，昼夜更替是一种最为常见的自然现象。它不仅仅是一种时间的流逝，更是一种生命活动的节奏，深刻地影响着地球上的万物。本文将深入探讨昼夜更替的奥秘，揭示其中1天与2小时之间的奇妙联系。 首先，让我们来了解一下昼夜更替的基本原理。地球自转是昼夜更替的根本原因。地球绕着自己的轴心旋转，每转一圈大约需要24小时，这个周期被称为“日”。由于地球是不发光也不透明的，所以当地球的一半面向太阳时，这一半的区域就是白天；而当地球的这一半背向太阳时，另一半的区域则是夜晚。 在地球的自转过程中，我们通常将一天分为24小时，这是基于古代人类对时间的划分。然而，实际上地球的自转速度并不是完全恒定的。科学家们研究发现，地球的自转速度会随着时间而缓慢变化，这种变化被称为“地球自转速度的变化”。 那么，这个变化具体是如何影响昼夜更替的呢？其实，地球自转速度的变化与昼夜更替有着密切的联系。在地球自转速度变慢的时候，昼夜的长度会相应地变长；反之，当地球自转速度加快时，昼夜的长度则会缩短。这种变化虽然非常微小，但对于地球上的生物来说，却是一个重要的信号。 接下来，让我们来探讨一下1天与2小时之间的奇妙联系。首先，1天是地球自转的基本周期，它决定了昼夜的交替。而2小时，则是一个相对较短的时间段，在这个时间段内，昼夜更替的节奏会发生微妙的变化。 例如，在春分和秋分这两个特殊的日子里，昼夜的长度几乎相等，大约是12小时。而在夏至和冬至这两个极端的日子里，昼夜的长度则相差最大，夏至时白天最长，夜晚最短，而冬至时则相反。这种变化，实际上就是地球自转速度变化在1天周期内的具体体现。 此外，2小时的时间段还与地球的潮汐现象有着密切的关系。地球自转带动了海洋水体的运动，形成了潮汐。而在2小时的时间段内，潮汐的涨落会发生变化，这也是昼夜更替过程中一个不可忽视的因素。 总之，昼夜更替是一个复杂而奇妙的现象。它不仅关乎地球的自转速度，还与地球的潮汐、生物节律等方面有着密切的联系。在这个看似简单的自然规律背后，蕴藏着无尽的奥秘，等待着我们不断去探索和发现。 在未来的科学研究中，我们或许能够更加深入地了解昼夜更替的奥秘，揭示更多关于地球和生命起源的秘密。而对于我们每个人来说，关注昼夜更替，感受自然之美，也是我们生活中不可或缺的一部分。让我们共同守护这个美丽的地球，珍惜每一个昼夜更替的时刻。

出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜视觉中国9 月 19 日消息，Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作，扩展 AI 基础设施并打造全球最大的人形机器人预训练数据集。不仅如此，Brookfield 还参与了 Figure 的 C 轮融资。这意味着，人形机器人的训练不再停留于一行行代码里，而是走向真实世界，" 纯技术 " 与现实联姻了。作为全球最大的房地产持有者之一，Brookfield 拥有超过 10 万套住宅单元，此外还拥有超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流空间，覆盖北美、欧洲、亚洲等多个市场。这些多样化的环境为 Figure 提供了理想的 " 实验室 "，可用于采集人形机器人在真实世界中的关键训练数据。通过在 Brookfield 的住宅、办公和物流场景中录制人体动作和交互视频，Figure 将积累海量的高质量 AI 训练数据。这些数据将用于训练其自主研发的 Helix 视觉 - 语言 - 行动模型，帮助人形机器人学习如何在以人为中心的复杂环境中进行导航、感知和操作。这项数据采集工作已于 2025 年 8 月正式启动，并计划在未来 12 个月内扩展到 Brookfield 全球数百个物业，涵盖从高层公寓到物流仓库的多种场景。也就是说，在住宅环境中，机器人将学习如何在狭窄的走廊中移动、开门或处理日常家务任务；在商业办公空间，机器人将适应动态的人群流动和复杂的办公设备操作；在物流场景中，机器人将训练如何高效搬运货物并与自动化系统协作。这些多样化的数据集将显著提升 Figure 人形机器人的通用性，使其能够适应不同文化背景和使用场景。除数据收集外，该合作还将探索更广泛的基础设施合作——包括支持下一代 GPU 数据中心、机器人训练环境所需的不动产，以及跨越 Brookfield 全球业务版图的商业应用案例。" 这一合作是我们打造通用人形机器人的历程中一个重要的里程碑。"Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 表示，"Brookfield 的规模为我们提供了无与伦比的平台，能够在多种家庭环境中获取大量真实的、类人化的导航与操作数据，而这些数据对于实现通用人形机器人至关重要。"Brookfield CEO Bruce Flatt 则表示：" 这种合作方式进一步巩固了 Brookfield 在整合人工智能以提升实物资产与业务生产力方面的领先地位。"自合作公布以来，Figure 已在其位于加州的研发中心完成了首批基于 Brookfield 物业的数据集测试。初步结果显示，Helix 模型在处理复杂环境（如拥挤的办公大厅或多层住宅楼）时的导航能力提升了约 35%，动作精准度提高了 20%。Figure 计划在 2026 年第一季度推出基于这些数据的 Helix 2.0 版本，进一步增强机器人的自主决策能力。此外，双方正在探讨将合作扩展到 Brookfield 的亚洲和欧洲市场，特别是在新加坡和伦敦的智能城市项目中。这些地区的高密度城市环境将为 Figure 提供更复杂的测试场景，助力其开发适应全球市场的通用机器人。行业分析师指出，Figure 与 Brookfield 的合作可能引发人形机器人行业的 " 数据竞赛 "。随着其他公司（如 Tesla 的 Optimus 项目和 Boston Dynamics）也在加速推进类似技术，Figure 通过与 Brookfield 的合作获得了先发优势。市场研究机构 Global Robotics Insights 预测，到 2030 年，全球人形机器人市场规模将达到 500 亿美元，而真实世界数据将成为竞争的关键。Figure 与 Brookfield 的战略合作不仅是技术与房地产的跨界融合，更是 AI 驱动的未来生活方式的一次大胆探索。通过整合 Brookfield 的全球资源和 Figure 的尖端技术，双方正在共同绘制一幅人形机器人走进千家万户、融入各行各业的蓝图。这不仅将重塑机器人行业的发展轨迹，也为 AI 在现实世界中的应用开辟了新的可能。