本月行业协会传递新研究成果,欧码与中国码：两种不同尺码体系的碰撞与融合

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在全球化的大背景下，服装尺码体系的差异成为了国际交流中不可忽视的一个问题。其中，欧码和中国码作为两种主要的尺码体系，各自有着独特的特点和历史渊源。本文将探讨欧码与中国码的异同，以及它们在交流与融合中的发展趋势。 ### 欧码与中国码的起源 欧码，即欧洲尺码体系，起源于欧洲，其历史可以追溯到19世纪。欧洲尺码体系以身高为基础，通过身高和胸围、腰围等数据进行计算，形成了较为科学的尺码体系。而中国码，则起源于我国，其尺码体系以胸围为主要依据，结合身高和腰围等因素进行划分。 ### 欧码与中国码的差异 1. 基础依据不同：欧码以身高为基础，中国码以胸围为基础。这导致两种尺码体系在计算方法上存在差异。 2. 尺码范围不同：欧码的尺码范围较广，从34到64不等，而中国码的尺码范围相对较小，通常为165/88A到175/96XXL。 3. 尺码标注不同：欧码通常以数字表示，如34、36等，而中国码则采用字母和数字的组合，如165/88A、175/96XXL。 ### 欧码与中国码的碰撞 随着全球化的推进，欧码与中国码在服装市场上的碰撞愈发频繁。许多中国消费者在购买欧洲品牌服装时，常常会遇到尺码不合适的问题。这主要是因为两种尺码体系在计算方法、尺码范围和标注方式上的差异。 ### 欧码与中国码的融合 为了解决尺码差异带来的问题，一些服装品牌开始尝试将欧码与中国码进行融合。以下是一些融合的举措： 1. 跨界合作：欧洲品牌与中国品牌进行合作，共同研发适合两国市场的尺码体系。 2. 数据共享：欧洲品牌与中国品牌共享尺码数据，以便更好地了解两国消费者的需求。 3. 个性化定制：根据消费者的身高、胸围、腰围等数据，提供个性化的尺码推荐。 ### 发展趋势 随着全球化的不断深入，欧码与中国码的融合将成为一种趋势。以下是一些发展趋势： 1. 尺码体系标准化：各国将逐步实现尺码体系的标准化，以减少交流中的障碍。 2. 跨国品牌本土化：跨国品牌将更加注重本土化，以适应不同市场的需求。 3. 消费者需求多样化：消费者对服装尺码的需求将更加多样化，尺码体系将更加灵活。 总之，欧码与中国码的碰撞与融合是全球化背景下不可避免的现象。通过不断探索和创新，两种尺码体系有望实现更好的融合，为消费者提供更加优质的购物体验。

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。