本月行业报告更新新变化,“探索薄膜的奥秘：一边膜上面一边下面膜的独特特性”

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在科技飞速发展的今天，薄膜技术已经渗透到我们生活的方方面面。薄膜，顾名思义，是一种厚度极薄的物质，它既可以是金属、塑料，也可以是纳米材料。而“一边膜上面一边下面膜”这一概念，更是薄膜技术中的一个重要分支。本文将带您走进这个神秘的世界，一探究竟。 首先，让我们了解一下什么是“一边膜上面一边下面膜”。顾名思义，这种薄膜具有两个表面，一个在上面，一个在下面。这种结构使得薄膜在应用中具有许多独特的特性，如优异的透光性、防水性、耐磨性等。 在光学领域，一边膜上面一边下面膜具有极高的透光性。这种薄膜的表面经过特殊处理，可以有效地减少光的反射和折射，从而提高透光率。这使得一边膜上面一边下面膜在光学仪器、太阳能电池等领域有着广泛的应用。 在防水领域，一边膜上面一边下面膜同样表现出色。这种薄膜的表面具有疏水性，能够有效地防止水珠附着。在户外用品、汽车玻璃等领域，一边膜上面一边下面膜的应用大大提高了产品的防水性能。 此外，一边膜上面一边下面膜还具有优异的耐磨性。这种薄膜的表面经过特殊处理，可以形成一层坚硬的保护层，有效抵抗划痕和磨损。这使得一边膜上面一边下面膜在手机屏幕、电脑显示屏等领域得到了广泛应用。 那么，一边膜上面一边下面膜是如何制成的呢？实际上，这种薄膜的制造过程并不复杂。首先，选择合适的材料，如塑料、金属或纳米材料等。然后，通过物理或化学方法，将材料制成薄膜。最后，对薄膜的表面进行处理，使其具有所需的特性。 在处理过程中，一边膜上面一边下面膜的制造技术主要有以下几种： 1. 化学气相沉积（CVD）技术：通过控制化学反应，将气体转化为固体，形成薄膜。这种方法可以制备出高质量的薄膜，具有优异的物理和化学性能。 2. 磁控溅射技术：利用磁场控制溅射过程，将靶材原子溅射到基板上，形成薄膜。这种方法可以制备出具有良好均匀性的薄膜。 3. 溶胶-凝胶技术：将溶胶转化为凝胶，然后通过干燥、烧结等过程，形成薄膜。这种方法可以制备出具有复杂结构的薄膜。 4. 纳米压印技术：利用纳米压印技术，将纳米级图案转移到薄膜表面，形成具有特定功能的薄膜。 总之，一边膜上面一边下面膜作为一种具有独特特性的薄膜，在光学、防水、耐磨等领域具有广泛的应用前景。随着科技的不断发展，相信一边膜上面一边下面膜将会在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利。

出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜视觉中国9 月 19 日消息，Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作，扩展 AI 基础设施并打造全球最大的人形机器人预训练数据集。不仅如此，Brookfield 还参与了 Figure 的 C 轮融资。这意味着，人形机器人的训练不再停留于一行行代码里，而是走向真实世界，" 纯技术 " 与现实联姻了。作为全球最大的房地产持有者之一，Brookfield 拥有超过 10 万套住宅单元，此外还拥有超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流空间，覆盖北美、欧洲、亚洲等多个市场。这些多样化的环境为 Figure 提供了理想的 " 实验室 "，可用于采集人形机器人在真实世界中的关键训练数据。通过在 Brookfield 的住宅、办公和物流场景中录制人体动作和交互视频，Figure 将积累海量的高质量 AI 训练数据。这些数据将用于训练其自主研发的 Helix 视觉 - 语言 - 行动模型，帮助人形机器人学习如何在以人为中心的复杂环境中进行导航、感知和操作。这项数据采集工作已于 2025 年 8 月正式启动，并计划在未来 12 个月内扩展到 Brookfield 全球数百个物业，涵盖从高层公寓到物流仓库的多种场景。也就是说，在住宅环境中，机器人将学习如何在狭窄的走廊中移动、开门或处理日常家务任务；在商业办公空间，机器人将适应动态的人群流动和复杂的办公设备操作；在物流场景中，机器人将训练如何高效搬运货物并与自动化系统协作。这些多样化的数据集将显著提升 Figure 人形机器人的通用性，使其能够适应不同文化背景和使用场景。除数据收集外，该合作还将探索更广泛的基础设施合作——包括支持下一代 GPU 数据中心、机器人训练环境所需的不动产，以及跨越 Brookfield 全球业务版图的商业应用案例。" 这一合作是我们打造通用人形机器人的历程中一个重要的里程碑。"Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 表示，"Brookfield 的规模为我们提供了无与伦比的平台，能够在多种家庭环境中获取大量真实的、类人化的导航与操作数据，而这些数据对于实现通用人形机器人至关重要。"Brookfield CEO Bruce Flatt 则表示：" 这种合作方式进一步巩固了 Brookfield 在整合人工智能以提升实物资产与业务生产力方面的领先地位。"自合作公布以来，Figure 已在其位于加州的研发中心完成了首批基于 Brookfield 物业的数据集测试。初步结果显示，Helix 模型在处理复杂环境（如拥挤的办公大厅或多层住宅楼）时的导航能力提升了约 35%，动作精准度提高了 20%。Figure 计划在 2026 年第一季度推出基于这些数据的 Helix 2.0 版本，进一步增强机器人的自主决策能力。此外，双方正在探讨将合作扩展到 Brookfield 的亚洲和欧洲市场，特别是在新加坡和伦敦的智能城市项目中。这些地区的高密度城市环境将为 Figure 提供更复杂的测试场景，助力其开发适应全球市场的通用机器人。行业分析师指出，Figure 与 Brookfield 的合作可能引发人形机器人行业的 " 数据竞赛 "。随着其他公司（如 Tesla 的 Optimus 项目和 Boston Dynamics）也在加速推进类似技术，Figure 通过与 Brookfield 的合作获得了先发优势。市场研究机构 Global Robotics Insights 预测，到 2030 年，全球人形机器人市场规模将达到 500 亿美元，而真实世界数据将成为竞争的关键。Figure 与 Brookfield 的战略合作不仅是技术与房地产的跨界融合，更是 AI 驱动的未来生活方式的一次大胆探索。通过整合 Brookfield 的全球资源和 Figure 的尖端技术，双方正在共同绘制一幅人形机器人走进千家万户、融入各行各业的蓝图。这不仅将重塑机器人行业的发展轨迹，也为 AI 在现实世界中的应用开辟了新的可能。