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自古以来，炼金术便是一个神秘而又充满魅力的领域。它不仅是一种化学反应，更是一种哲学和艺术的体现。在古代，炼金术士们追求着将普通金属转化为黄金的终极目标，这一过程被称为“点石成金”。而那些拥有炼金天赋的人，更是被视为天才。如今，随着科技的发展，炼金天赋在现代生活中又扮演着怎样的角色呢？ 炼金术起源于古埃及，后传入希腊、阿拉伯等地，逐渐发展成为一种独特的文化现象。炼金术士们相信，通过化学反应和炼金术的仪式，可以改变物质的本质，实现“点石成金”的奇迹。然而，这种追求在科学发展的今天，似乎已经变得不再重要。那么，炼金天赋在现代生活中是否还有价值呢？ 首先，炼金天赋在现代化学领域有着重要的应用。化学家们通过对物质的深入研究，发现许多化学反应与古代炼金术的原理有着惊人的相似之处。这些发现使得炼金天赋成为化学研究的重要基础。例如，在药物合成、新材料研发等领域，炼金天赋都能发挥重要作用。 其次，炼金天赋在环保领域也有着不可忽视的价值。随着工业的发展，环境污染问题日益严重。炼金天赋可以帮助我们找到更加环保的解决方案。例如，通过化学反应将有害物质转化为无害物质，从而减少对环境的污染。 此外，炼金天赋在艺术创作中也具有重要意义。在绘画、雕塑等艺术领域，炼金天赋可以帮助艺术家们发现新的表现手法和材料。例如，在绘画中，炼金天赋可以帮助艺术家们发现新的颜料和画布材料，从而拓宽艺术创作的空间。 然而，炼金天赋并非只有积极的一面。在现代社会，炼金天赋也可能被滥用。一些不法分子利用炼金天赋进行非法活动，如制造假币、毒品等。因此，对于炼金天赋的运用，我们需要保持警惕，确保其发挥积极作用。 那么，如何培养炼金天赋呢？以下是一些建议： 1. 培养好奇心：好奇心是探索未知世界的动力。对于炼金天赋的培养，首先要培养对未知事物的好奇心。 2. 学习相关知识：了解化学、物理、生物等领域的知识，为炼金天赋的发展奠定基础。 3. 实践操作：通过实验和操作，将理论知识转化为实际技能。 4. 保持创新思维：在学习和实践过程中，不断尝试新的方法，勇于突破传统观念。 总之，炼金天赋在现代生活中依然具有重要的价值。我们应该珍惜这一天赋，将其应用于科学、环保、艺术等领域，为人类社会的发展做出贡献。同时，我们也要警惕炼金天赋的滥用，确保其发挥积极作用。在探索未知世界的道路上，炼金天赋将引领我们走向更加美好的未来。

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。