本周行业报告传递重大进展,“家里没人，干湿你？——探讨家庭隐私与个人边界”

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近日技术小组通报核心进展:昨日官方发布行业通报,“家里没人，干湿你？——探讨家庭隐私与个人边界”

在现代社会，随着生活节奏的加快和人际关系的复杂化，家庭隐私和个人边界的问题日益凸显。特别是在家里没人时，是否可以随意处理一些个人事务，如洗澡、洗衣等，成为了人们关注的焦点。本文将围绕“家里没人可不可以干湿你”这一话题，探讨家庭隐私与个人边界的重要性。 首先，我们要明确，家庭是一个私人空间，家庭成员之间应当尊重彼此的隐私。在家庭中，每个人都有自己的生活习惯和隐私需求。当家里没有人时，是否可以随意处理个人事务，如洗澡、洗衣等，实际上涉及到家庭隐私和个人边界的问题。 一方面，家里没人时，个人可以更加自由地处理个人事务。比如，洗澡时可以尽情享受热水带来的舒适，洗衣时可以按照自己的习惯进行。这种自由度在一定程度上可以缓解生活压力，提高生活质量。然而，这种自由度并不意味着可以无视家庭隐私和个人边界。 另一方面，家里没人时，个人事务的处理可能会影响到其他家庭成员。比如，洗澡时产生的噪音、洗衣时产生的异味等，都可能会影响到其他家庭成员的休息和生活。因此，在处理个人事务时，我们应当考虑到其他家庭成员的感受，尊重他们的隐私。 那么，家里没人时，是否可以干湿你呢？答案是否定的。以下是一些原因： 1. 隐私问题：在家庭中，每个人都有自己的隐私空间。当家里没有人时，我们应当尊重彼此的隐私，不随意干扰他人的生活。 2. 礼仪问题：在家庭中，礼仪是非常重要的。随意处理个人事务，可能会让其他家庭成员感到不适，影响家庭和谐。 3. 安全问题：家里没有人时，处理个人事务可能会存在安全隐患。比如，洗澡时可能会滑倒，洗衣时可能会触电等。 那么，如何正确处理家里没人时的个人事务呢？ 1. 尊重他人：在处理个人事务时，要考虑到其他家庭成员的感受，尽量避免影响到他们的休息和生活。 2. 注意安全：在处理个人事务时，要确保自己的安全，避免发生意外。 3. 保持整洁：在处理个人事务后，要及时清理，保持家庭环境的整洁。 总之，家里没人时，我们可以在尊重他人、注意安全的前提下，自由地处理个人事务。然而，这并不意味着可以无视家庭隐私和个人边界。在家庭生活中，我们要学会平衡彼此的需求，共同维护一个和谐、温馨的家庭环境。

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。