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近日检测中心传出核心指标:本月行业报告传递研究成果,亚洲码一码、二码、三码的区别及应用解析

在亚洲地区，码一码、码二码、码三码是三种常见的编码方式，它们在信息处理、数据传输和身份认证等方面有着广泛的应用。本文将详细介绍这三种码的区别及其应用场景。 ### 一、码一码 码一码，也称为一维码，是一种传统的条形码。它由黑白相间的条纹组成，通过扫描器读取条纹的宽度、间隔和颜色，从而识别编码信息。码一码具有以下特点： 1. 结构简单：码一码的编码规则相对简单，易于制作和识别。 2. 信息容量小：由于编码结构限制，码一码的信息容量较小，一般用于商品标识、库存管理等场景。 3. 抗干扰能力强：码一码具有一定的抗干扰能力，可在一定程度上抵御外界环境的影响。 码一码的应用场景主要包括： - 商品标识：如超市、便利店等场所的商品条形码。 - 库存管理：企业对库存物品进行标识和管理。 - 门票管理：如电影票、演唱会门票等。 ### 二、码二码 码二码，也称为二维码，是一种包含数字、字母、符号等信息的图形化编码。与码一码相比，码二码具有以下特点： 1. 信息容量大：码二码可以存储更多的信息，如网址、联系方式、二维码链接等。 2. 抗损性强：码二码具有较强的抗损性，即使部分损坏也能被识别。 3. 适用范围广：码二码适用于各种场景，如手机支付、信息传递、身份认证等。 码二码的应用场景主要包括： - 手机支付：如支付宝、微信支付等。 - 信息传递：如名片、宣传册等。 - 身份认证：如身份证、驾驶证等。 ### 三、码三码 码三码，也称为三码合一，是将码一码、码二码和RFID技术相结合的一种新型编码方式。它具有以下特点： 1. 信息丰富：码三码可以同时存储码一码、码二码和RFID信息，实现信息的多维度管理。 2. 识别速度快：码三码结合了多种识别技术，识别速度更快。 3. 应用场景广泛：码三码适用于物流、仓储、资产管理等领域。 码三码的应用场景主要包括： - 物流管理：如快递包裹、货物追踪等。 - 仓储管理：如库存盘点、货架管理等。 - 资产管理：如设备管理、资产管理等。 ### 总结 亚洲码一码、码二码、码三码在信息处理、数据传输和身份认证等方面具有广泛的应用。了解这三种码的区别及其特点，有助于我们更好地选择和应用合适的编码方式，提高工作效率和安全性。随着科技的不断发展，相信未来会有更多新型编码方式出现，为我们的生活带来更多便利。

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。出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜视觉中国