本月行业协会发布重大政策,欧码亚码在一线城市的时尚碰撞

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本周数据平台近日官方渠道公开最新动态:今日监管部门披露行业动向,欧码亚码在一线城市的时尚碰撞

在时尚界，欧码（European sizing）和亚码（Asian sizing）一直是备受关注的话题。这两种尺码体系源于不同的文化背景和人体结构，它们在一线城市的时尚碰撞，不仅展现了多元文化的交融，也反映了时尚行业的包容性和创新性。 首先，让我们来了解一下欧码和亚码。欧码起源于欧洲，以欧洲人的平均体型为基础，注重服装的合身度和舒适度。而亚码则源于亚洲，考虑到亚洲人的体型特点，如较短的身材、较宽的肩膀等，因此在设计上更加注重宽松度和包容性。 在一线城市，这两种尺码体系的应用尤为明显。以北京、上海、广州、深圳等城市为例，这些城市汇聚了来自全国乃至全球的时尚元素，成为时尚潮流的前沿阵地。在这里，欧码和亚码的碰撞，为消费者带来了更多的选择。 一方面，欧码服装在一线城市受到许多追求时尚、注重身材曲线的年轻人的喜爱。他们更倾向于选择合身、有型的服装，以展现自己的个性。欧码服装的设计理念与他们的审美观念相契合，因此成为了他们的首选。 另一方面，亚码服装在一线城市同样拥有庞大的消费群体。这部分消费者更注重服装的舒适度和实用性，他们追求宽松、自在的穿着体验。亚码服装的设计充分考虑了亚洲人的体型特点，因此在一线城市也颇受欢迎。 然而，在欧码和亚码的碰撞中，也出现了一些问题。首先，部分消费者在购买服装时，由于对尺码体系的了解不足，容易造成尺码不合适的情况。其次，一些品牌在推出新品时，可能过于追求欧码或亚码的单一特点，导致服装设计不够全面。 为了解决这些问题，一线城市的时尚行业开始寻求创新。一方面，品牌们开始关注消费者对尺码的需求，推出多种尺码的服装，以满足不同消费者的需求。另一方面，设计师们也在不断探索，将欧码和亚码的优点相结合，创造出更具包容性的服装。 例如，一些品牌推出了“混合尺码”系列，将欧码和亚码的特点相结合，既保证了合身度，又兼顾了舒适度。此外，设计师们还通过调整版型、面料等手段，使服装更加适合亚洲人的体型。 总之，欧码和亚码在一线城市的时尚碰撞，不仅展现了多元文化的交融，也推动了时尚行业的创新与发展。在未来的时尚舞台上，我们期待看到更多具有包容性和创新性的服装作品，为消费者带来更加美好的穿着体验。

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。