本月监管部门发布新研究报告,彼得·艾伯顿:电影摄影界的璀璨星辰
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彼得·艾伯顿(Peter Aubrey),这个名字在电影摄影界犹如一颗璀璨的星辰,照亮了无数经典影片的银幕。作为一位杰出的电影摄影师,艾伯顿以其独特的艺术风格和精湛的摄影技术,为观众呈现了一幅幅视觉盛宴。本文将带您走进彼得·艾伯顿的电影摄影世界,感受这位大师的风采。 彼得·艾伯顿出生于1944年,英国人。他自幼对电影充满热爱,在伦敦电影学院学习期间,便展现出了非凡的摄影天赋。毕业后,艾伯顿迅速在电影界崭露头角,成为了一名备受瞩目的摄影师。 艾伯顿的摄影风格独具特色,他擅长运用光影、色彩和构图,为影片营造出独特的氛围。在他的作品中,观众可以看到丰富的层次感和强烈的视觉冲击力。以下是一些艾伯顿的经典作品,让我们一起领略这位大师的风采。 1.《生命之树》(The Tree of Life,2011) 作为泰伦斯·马力克(Terrence Malick)的代表作之一,《生命之树》展现了人类生命的起源、发展和终结。在这部影片中,艾伯顿运用了独特的摄影手法,将宇宙的浩瀚与人类的渺小完美地结合在一起。影片中的画面美轮美奂,令人陶醉。 2.《赎罪》(Atonement,2007) 《赎罪》改编自伊恩·麦克尤恩(Ian McEwan)的同名小说,讲述了一段发生在20世纪30年代的悲剧爱情故事。在这部影片中,艾伯顿巧妙地运用光影,将故事中的情感冲突和人物心理刻画得淋漓尽致。影片的摄影风格与故事主题相得益彰,令人印象深刻。 3.《英国病人》(The English Patient,1996) 《英国病人》是一部关于二战时期爱情与战争的史诗巨作。艾伯顿在这部影片中运用了丰富的色彩和光影,将战争的残酷与人性的光辉完美地展现出来。影片的摄影手法极具创意,为观众带来了一场视觉盛宴。 4.《辛德勒的名单》(Schindler's List,1993) 作为史蒂文·斯皮尔伯格(Steven Spielberg)的代表作之一,《辛德勒的名单》是一部关于二战时期犹太人遭受纳粹迫害的史诗巨作。艾伯顿在这部影片中运用了黑白色调,将战争的残酷与人性的光辉展现得淋漓尽致。影片的摄影手法为影片增色不少,赢得了无数赞誉。 彼得·艾伯顿的电影摄影生涯充满了辉煌,他凭借其独特的艺术风格和精湛的摄影技术,为观众带来了无数经典作品。在未来的日子里,我们期待艾伯顿继续为电影界贡献他的才华,为我们带来更多视觉盛宴。
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。