本月官方渠道发布重磅信息,一晚上的辛劳：接了2个客人，疼痛让我难以入眠

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在这个繁忙的都市中，每个人都在为了生活而奔波。而我，作为一名深夜工作者，更是深知这份辛苦。就在这个不眠之夜，我接到了两个客人，从那以后，我的身体仿佛被疼痛所笼罩，让我难以入眠。 夜幕降临，我刚刚结束了一个忙碌的工作，疲惫不堪地回到家中。然而，生活总是那么不尽人意，就在我准备休息的时候，电话铃声打破了夜的宁静。电话那头，一个客户焦急的声音传来：“你好，我需要你立刻来帮我处理一些紧急的事情。”我无奈地叹了口气，心想：“这又是一个不眠之夜。” 挂断电话后，我迅速收拾好工具，赶往客户所在地。到达现场后，我发现客户家的水管爆裂，水流如注，整个房间都弥漫着水汽。我立刻投入到紧张的抢修工作中，汗水浸湿了我的衣服，但为了尽快解决问题，我顾不上这些。 经过一番努力，我终于将水管修好，客户感激地看着我，连声说谢谢。然而，当我准备离开时，另一个客户的电话又打了进来。他告诉我，家里的空调突然坏了，急需维修。我犹豫了一下，但想到自己已经答应客户，便再次踏上了征程。 这次，我来到了一个高层住宅。由于空调位于室外，我需要爬上高空进行维修。我小心翼翼地攀爬着，生怕发生意外。终于，我到达了目的地，开始检查空调的故障。经过一番排查，我发现是空调的压缩机出了问题。 我立刻更换了压缩机，然后调试好空调。客户满意地点头，连声表示感谢。然而，当我准备离开时，我的身体却开始出现了不适。疼痛从脚底蔓延至全身，让我几乎无法站立。我强忍着疼痛，坚持完成了最后一个客人的维修工作。 夜深了，我拖着疲惫的身体回到家中。躺在床上，我试图让自己放松，但疼痛却如影随形。我尝试着用热水泡脚，希望能够缓解疼痛，但效果并不明显。我闭上眼睛，试图入睡，但疼痛却让我无法入眠。 这一晚，我接了两个客人，付出了辛勤的劳动。然而，我却收获了疼痛和疲惫。我想，这就是生活的代价吧。在这个充满竞争的社会，我们每个人都在为了生活而努力，为了家庭而拼搏。在这个过程中，我们可能会遇到各种困难和挑战，但只要我们勇敢面对，就一定能够战胜一切。 这一晚的疼痛，让我更加深刻地体会到了生活的艰辛。但正是这种艰辛，让我们更加珍惜眼前的幸福。在未来的日子里，我会继续努力，为了自己和家人，为了这个美好的生活。 如今，我躺在床上，感受着疼痛带来的折磨。但我知道，这只是一场短暂的痛苦，它不会阻止我前进的脚步。明天，我将继续迎接新的挑战，为了生活，为了梦想，勇往直前。

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。