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随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为我国汽车产业的一大亮点。近年来，我国政府高度重视无人驾驶技术的发展，并在多个地区设立了无人区，以推动这一技术的研发和应用。在这些无人区中，一码、二码、三码、四码区成为了无人驾驶技术发展的重要标志。本文将为您揭秘我国无人区一码、二码、三码、四码区的布局及其背后的意义。 一码区：基础测试与验证 一码区是我国无人驾驶技术发展的起点，主要位于城市周边的封闭道路上。在这个区域内，无人驾驶车辆可以进行基础的路况感知、决策规划、控制执行等测试。一码区通常设有专门的测试道路，车辆在行驶过程中，通过传感器获取周围环境信息，实现自主导航。 一码区的设立，有助于我国无人驾驶技术从理论走向实践，为后续的二码、三码、四码区发展奠定基础。同时，一码区还可以为无人驾驶车辆提供丰富的测试数据，为我国无人驾驶技术的进一步发展提供有力支持。 二码区：复杂场景下的适应性测试 二码区位于城市快速路和高速公路上，是无人驾驶技术发展的重要阶段。在这个区域内，无人驾驶车辆需要在复杂场景下进行适应性测试，如应对恶劣天气、交通拥堵、行人横穿等。 二码区的设立，旨在检验无人驾驶车辆在复杂环境下的安全性和可靠性。通过在二码区进行测试，我国无人驾驶技术可以逐步实现从封闭道路到开放道路的过渡，为无人驾驶车辆的广泛应用奠定基础。 三码区：开放道路上的实际应用 三码区是我国无人驾驶技术发展的关键阶段，位于城市开放道路上。在这个区域内，无人驾驶车辆可以与普通车辆、行人等共同行驶，实现实际应用。 三码区的设立，标志着我国无人驾驶技术已经具备了在开放道路上行驶的能力。在这个区域内，无人驾驶车辆需要具备更高的安全性和适应性，以确保与其他交通参与者的和谐共处。 四码区：无人驾驶的普及与应用 四码区是我国无人驾驶技术发展的最终目标，位于城市、乡村等各个区域。在这个区域内，无人驾驶车辆可以像普通车辆一样，在道路上自由行驶，实现无人驾驶的普及与应用。 四码区的设立，将为我国无人驾驶技术的发展提供广阔的空间。在这个区域内，无人驾驶车辆将逐渐取代传统燃油车，成为人们出行的主要交通工具，为我国交通事业带来革命性的变革。 总之，我国无人区一码、二码、三码、四码区的布局，体现了我国无人驾驶技术发展的阶段性目标。通过这些无人区的设立，我国无人驾驶技术将逐步走向成熟，为我国汽车产业和交通事业带来前所未有的机遇。在未来的发展中，我们有理由相信，我国无人驾驶技术将取得更加辉煌的成就。

人工智能机器人领域正在经历一场前所未有的 " 光子争夺战 "，各大科技巨头正在疯狂收集现实世界的视觉数据来训练 AI 机器人。据硬 AI，摩根士丹利在最新研报中表示，随着 AI 机器人和具身人工智能的发展，特斯拉、Meta 和 Figure AI 等大规模收集视觉数据来训练视觉语言行动 ( VLA ) 模型。具体来看，特斯拉转向 " 纯视觉 " 训练方法，Meta 通过智能眼镜收集日常活动数据，而 Brookfield 与 Figure AI 合作在庞大的房地产组合中部署数据收集。这一趋势对投资者意味着，视觉数据成为 AI 训练的新 " 金矿 "，拥有数据收集能力的公司将在 AI 机器人竞赛中占据优势地位。摩根士丹利用 " 肥金枪鱼 " 比喻来解释视觉数据的价值：2019 年一条 612 磅的蓝鳍金枪鱼在东京拍卖会上售价 310 万美元，但如果没有捕捞工具，这条鱼的价值为零。同样，如果没有处理能力（yottaflops 级算力，1 yottaflop = 1 万亿 teraflops），世界的视觉数据价值也为零。但一旦具备了收集和处理能力，这些数据就变得极其珍贵。 特斯拉的战略转型：从遥控操作到纯视觉训练大摩表示，特斯拉在 Optimus 机器人训练方面正在经历重大战略转变。据 Business Insider 报道，特斯拉内部消息人士透露，公司已将 Optimus 机器人训练转向 " 纯视觉 " 方法，放弃了传统的遥控操作、动作捕捉服装和 VR 技术，转而记录工人执行任务的视频作为训练数据。2025 年 5 月，特斯拉前 Optimus 负责人在 X 平台发布了一系列视频片段，展示 Optimus 执行据称从人类视频中学习的自主任务。这些视频最初采用第一人称视角（摄像头安装在人类演示者身上），但最终目标是扩展到由 " 随机摄像头 " 以及互联网上的内容捕获的第三人称视角。这一战略转变凸显了视觉数据在 AI 机器人训练中的核心价值。正如大摩报告所述：" 当你驾驶特斯拉时，你不仅仅是在物理空间中行驶，你还在玩一个视频游戏……将数据输入模拟世界以训练特斯拉最新的 FSD 模型。" Meta 的智能眼镜：将日常生活转化为训练数据摩根士丹利互联网团队认为，Meta 的可穿戴设备虽然是 " 长期看涨期权 "，在未来几年内不太可能影响财务数据，但其战略意义不容小觑。Meta 正在推进其多年愿景，将领先的大模型和代理能力整合到下一代可穿戴设备中。大摩报告指出：当你佩戴 Meta 眼镜时，你正在教授模型如何弹钢琴、织毛衣、倒咖啡或倒垃圾。想象一下，如果 2 年内有 2000 万台这样的设备投入运营——这几乎是道路上特斯拉车辆数量的两倍——每个 Meta 眼镜用户都可能在元宇宙中训练一个在数十亿场景中迭代的人形化身。 Brookfield 与 Figure AI：房地产帝国的数据收集网络摩根士丹利另类投资团队将 Brookfield 视为执行大规模 AI 基础设施解决方案的领导者。Brookfield 与 Figure AI 的合作被视为在快速发展的人形机器人领域创建专业知识的重要步骤。Brookfield 的全球庞大足迹使其成为帮助 Figure AI 构建最大预训练数据的独特合作伙伴。Brookfield 是最大的房地产所有者之一，拥有超过 10 万个住宅单元、超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流办公空间。该合作将允许 Figure AI 积累关键的 AI 训练数据，教授人形机器人如何在各种以人为中心的空间中移动、感知和行动。数据收集工作已经在 Brookfield 环境中展开，预计该项目将在未来几个月内扩大规模。