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在日常生活中，我们常常会遇到一些有趣的动作，比如坐在某个物体上晃动。这种动作不仅能够带来乐趣，还能锻炼身体。那么，如何才能学会坐在上面晃动呢？今天，我们就来为大家详细讲解一下这个动作的技巧，并通过动画和图片来帮助大家更好地理解。 ### 坐在上面晃动的准备工作 首先，我们需要找到一个合适的物体来进行晃动。这个物体可以是椅子、摇椅、秋千或者任何可以承受你体重的稳定结构。确保所选物体稳固，避免晃动过程中发生意外。 ### 坐在上面晃动的步骤 1. **找到平衡点**：坐在物体上，调整身体位置，找到平衡点。这个平衡点通常位于物体的中心位置。 2. **调整姿势**：保持身体放松，双脚平放在地面上，双手自然下垂。这样可以更好地控制晃动的幅度和节奏。 3. **开始晃动**：轻轻推动物体，使其开始晃动。注意，开始时幅度不宜过大，以免失去平衡。 4. **保持平衡**：在晃动过程中，保持身体重心稳定，避免大幅度摆动。可以通过调整身体姿势和腿部力量来控制晃动的幅度。 5. **节奏控制**：找到适合自己的晃动节奏，保持动作的连贯性。可以通过调整推动物体的力度和频率来实现。 ### 动画教程 为了让大家更直观地了解坐在上面晃动的技巧，我们制作了一个动画教程。动画中，我们可以看到以下步骤： 1. 找到平衡点：动画中的角色坐在物体上，调整身体位置，找到平衡点。 2. 调整姿势：角色保持身体放松，双脚平放在地面上，双手自然下垂。 3. 开始晃动：角色轻轻推动物体，使其开始晃动。 4. 保持平衡：角色在晃动过程中，保持身体重心稳定，避免大幅度摆动。 5. 节奏控制：角色找到适合自己的晃动节奏，保持动作的连贯性。 ### 图片解析 除了动画教程，我们还为大家准备了一系列图片，帮助大家更好地理解坐在上面晃动的技巧。 1. **平衡点**：图片展示了物体中心位置，这是我们需要找到的平衡点。 2. **调整姿势**：图片展示了正确的身体姿势，包括双脚平放、双手自然下垂等。 3. **开始晃动**：图片展示了角色轻轻推动物体，使其开始晃动。 4. **保持平衡**：图片展示了角色在晃动过程中，保持身体重心稳定。 5. **节奏控制**：图片展示了角色找到适合自己的晃动节奏。 通过以上动画和图片解析，相信大家对坐在上面晃动的技巧有了更深入的了解。现在，不妨尝试一下这个有趣的动作，享受晃动带来的乐趣吧！

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。