昨日研究机构传达最新成果,小烧货几天没弄了这么多水了——探寻家庭烹饪中的节水之道

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在我国，水资源短缺问题日益严峻，节约用水已成为每个家庭的责任。然而，在日常生活中，我们常常忽视了一些看似微不足道的节水细节。比如，厨房里的“小烧货”，几天没弄了这么多水，这背后隐藏着怎样的节水秘密呢？ “小烧货”是指家庭烹饪过程中，需要用到热水或冷水的一些小物件，如煮面条、泡茶、洗碗等。这些看似简单的操作，却往往被我们忽视，导致水资源浪费。那么，如何才能在家庭烹饪中做到节水呢？ 首先，我们要从源头做起，减少用水量。以煮面条为例，传统方法是将面条放入大量水中煮沸，而实际上，只需将面条放入适量的水中，待水开后即可。这样，既能保证面条煮熟，又能减少水的使用量。 其次，充分利用水资源。在煮面条、泡茶等过程中，我们可以将煮面条的水用来洗碗、浇花，将泡茶的水用来冲厕所。这样，既能减少水的浪费，又能充分利用水资源。 再次，合理调整烹饪时间。在烹饪过程中，我们要根据实际情况调整烹饪时间，避免过度用水。比如，煮饭时，我们可以提前关火，利用余热将饭煮熟，这样既能节省能源，又能减少水的使用。 此外，我们还可以采用一些节水工具，如节水龙头、节水花洒等。这些工具能够有效减少水的流量，降低水的使用量。同时，我们还要养成良好的节水习惯，比如洗手时及时关闭水龙头，洗澡时尽量缩短淋浴时间等。 那么，如何判断家庭烹饪中的节水效果呢？这里有一个简单的方法：观察“小烧货”的水量。以煮面条为例，如果几天没煮这么多面条，却用了同样多的水，那么就说明我们在节水方面还有待提高。 总之，家庭烹饪中的节水工作不容忽视。从“小烧货”入手，我们可以发现许多节水细节，从而在日常生活中养成良好的节水习惯。让我们共同努力，为保护水资源贡献自己的一份力量。 具体来说，以下是一些家庭烹饪节水的小技巧： 1. 煮面条时，只需将面条放入适量的水中，待水开后即可。煮面条的水可以用来洗碗、浇花。 2. 泡茶时，将泡茶的水用来冲厕所或浇花。 3. 烹饪过程中，根据实际情况调整烹饪时间，避免过度用水。 4. 使用节水龙头、节水花洒等节水工具。 5. 养成良好的节水习惯，如洗手时及时关闭水龙头，洗澡时尽量缩短淋浴时间等。 让我们从现在开始，关注家庭烹饪中的节水问题，共同为保护水资源贡献自己的一份力量。相信在大家的共同努力下，我们的家园一定会更加美好。

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。