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在无人驾驶技术飞速发展的今天，无人区乱码与二码通作为两种重要的技术手段，在保障无人驾驶车辆安全行驶方面发挥着至关重要的作用。那么，这两种技术究竟有何区别？本文将为您揭秘无人区乱码与二码通的应用与特点。 一、无人区乱码 1. 定义：无人区乱码是一种通过在道路上设置特定编码，利用车辆上的传感器识别这些编码，从而实现车辆在无人区行驶的技术。 2. 应用：无人区乱码主要应用于城市道路、高速公路等无人区，通过识别道路上的编码，为无人驾驶车辆提供导航、车道保持、速度控制等功能。 3. 特点： （1）识别精度高：无人区乱码采用高精度的编码技术，能够准确识别道路上的编码，提高无人驾驶车辆的行驶安全性。 （2）抗干扰能力强：无人区乱码技术具有较强的抗干扰能力，能够在复杂环境下稳定工作。 （3）成本较低：相比其他无人驾驶技术，无人区乱码的成本较低，有利于大规模推广应用。 二、二码通 1. 定义：二码通是一种结合了RFID（无线射频识别）和二维码技术的无人驾驶辅助系统，通过车辆上的传感器识别道路上的RFID标签或二维码，实现车辆在无人区行驶。 2. 应用：二码通适用于城市道路、高速公路、停车场等无人区，为无人驾驶车辆提供导航、车道保持、速度控制等功能。 3. 特点： （1）识别速度快：二码通结合了RFID和二维码技术，能够快速识别道路上的标签或二维码，提高无人驾驶车辆的行驶效率。 （2）适用范围广：二码通可应用于多种场景，如停车场、地下车库等，具有较强的实用性。 （3）数据传输稳定：二码通采用无线射频识别技术，数据传输稳定，有利于无人驾驶车辆在复杂环境下稳定行驶。 三、无人区乱码与二码通的区别 1. 技术原理不同：无人区乱码主要依靠道路上的编码实现识别，而二码通结合了RFID和二维码技术。 2. 识别速度不同：二码通结合了RFID和二维码技术，识别速度较快；无人区乱码的识别速度相对较慢。 3. 适用场景不同：无人区乱码适用于城市道路、高速公路等无人区；二码通适用于城市道路、高速公路、停车场等更多场景。 总之，无人区乱码与二码通作为两种重要的无人驾驶辅助技术，各有优缺点。在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的技术，以提高无人驾驶车辆的行驶安全性、效率和实用性。随着技术的不断发展和完善，无人区乱码与二码通有望在无人驾驶领域发挥更大的作用。

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。