本月行业报告公开新研究成果,性活动中的高尔夫玩法：一场别开生面的激情游戏

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高尔夫，这项起源于苏格兰的贵族运动，以其优雅、休闲和竞技性而闻名于世。然而，在性活动中，高尔夫却以一种全新的面貌出现在人们面前，成为了一种别开生面的激情游戏。那么，性活动中的高尔夫玩法究竟是怎样的呢？下面，我们就来一探究竟。 性活动中的高尔夫玩法，顾名思义，是将高尔夫的规则和技巧融入到性活动中，创造出一套独特的游戏。这种玩法既考验参与者的技巧，又充满浪漫与激情，让人在享受运动的同时，体验到前所未有的快感。 首先，性活动中的高尔夫玩法需要准备一些道具，如高尔夫球、高尔夫球杆、障碍物等。这些道具可以根据实际情况进行调整，以适应不同的场景和需求。 接下来，我们来看看性活动中的高尔夫玩法的基本规则： 1. 指定球场：首先，需要确定一个合适的场地作为球场，可以是卧室、客厅或者户外草坪等。 2. 设定目标：在球场中设定一个目标点，可以是床头的枕头、沙发上的抱枕或者户外的一棵树等。 3. 按照顺序击球：参与者按照顺序进行击球，力求将球击中目标点。在性活动中，击球的过程可以模拟为亲吻、抚摸等亲密动作。 4. 避免障碍：在球场中设置一些障碍物，如椅子、沙发等。参与者需要巧妙地避开这些障碍物，以增加游戏的趣味性。 5. 比赛时间：设定一个比赛时间，如10分钟、20分钟等。在规定时间内，击球次数最多者获胜。 6. 罚球规则：如果球击中障碍物或者偏离目标，则需要接受一定的惩罚，如完成一个亲吻、拥抱等亲密动作。 性活动中的高尔夫玩法，不仅可以锻炼身体，还能增进彼此的感情。以下是一些玩法建议： 1. 创新道具：可以尝试使用不同颜色、大小的高尔夫球，或者设计独特的障碍物，让游戏更具趣味性。 2. 互动环节：在游戏过程中，可以增加一些互动环节，如模拟高尔夫球比赛中的欢呼、呐喊等，让气氛更加热烈。 3. 情景模拟：可以模拟高尔夫球场的场景，如设定发球台、果岭等，让游戏更具真实感。 4. 惩罚与奖励：设定一些有趣的惩罚和奖励规则，让游戏更加刺激。 总之，性活动中的高尔夫玩法是一种充满创意和激情的游戏。通过这种游戏，参与者可以在享受运动的同时，增进彼此的感情，让性生活更加丰富多彩。不过，需要注意的是，在进行性活动时，务必确保双方都感到舒适和愉悦，避免造成不必要的伤害。

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。