今日行业协会披露新进展,无人区里的乱码：一线与二线之间的忘忧草

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可视化故障排除专线:昨日官方更新行业政策动态,无人区里的乱码：一线与二线之间的忘忧草

在广袤的无人区，荒凉的沙丘与连绵的戈壁构成了这片神秘而寂静的土地。这里，没有城市的喧嚣，没有人群的纷扰，只有孤独的风声和偶尔掠过的飞鸟。然而，在这片看似荒芜的土地上，却隐藏着一个不为人知的秘密——无人区的乱码。 乱码，顾名思义，就是没有规律、无法辨认的文字。在这片无人区，这些乱码如同幽灵般出现，又如同谜题一般困扰着过往的旅人。有人说，这些乱码是古代文明的遗迹，是历史的密码，等待有缘人去破解；也有人说，这是大自然的杰作，是大地的语言，只有真正懂得它的人才能听见。 在无人区的边缘，一线与二线之间，有一片被称为“忘忧草”的地方。这里生长着一种奇特的植物，它的名字也叫做“忘忧草”。传说中，这片忘忧草拥有神奇的力量，能够帮助人们忘却烦恼，找到内心的宁静。 一位来自城市的探险家，在一次偶然的机会中，听说了关于无人区乱码和忘忧草的传说。他带着对未知的渴望和对探险的激情，踏上了这片神秘的土地。 在漫长的旅程中，探险家历经千辛万苦，终于来到了一线与二线之间的忘忧草地带。在这里，他看到了那些奇特的乱码，也找到了传说中的忘忧草。他小心翼翼地采摘了一株忘忧草，感受到了一种前所未有的宁静。 然而，探险家并没有满足于此。他开始尝试解读那些乱码，希望能找到它们背后的秘密。经过一番努力，他发现这些乱码竟然是一段古老的文字，记录了这片土地的变迁和历史的沧桑。 原来，在很久以前，这里曾经是一个繁华的古城。然而，由于种种原因，古城逐渐衰落，最终被荒漠吞噬。那些乱码，就是古城居民留下的最后痕迹。而忘忧草，则是这片土地上唯一见证过古城辉煌的植物。 探险家将这段发现带回城市，引起了极大的轰动。人们纷纷前来无人区，寻找那些神秘的乱码和神奇的忘忧草。一时间，无人区成为了一个热门的旅游目的地。 然而，随着越来越多的人涌入无人区，这片土地上的生态环境开始遭受破坏。乱码和忘忧草的数量逐渐减少，探险家们开始意识到，他们必须采取措施保护这片土地。 于是，一场保护无人区的行动悄然展开。人们开始呼吁政府加强管理，限制游客数量，同时开展生态修复工作。在大家的共同努力下，无人区的生态环境得到了一定程度的恢复。 如今，无人区的乱码和忘忧草依然神秘而美丽。它们如同一线与二线之间的纽带，连接着过去与现在，见证着这片土地的变迁。而对于那些心怀梦想的探险家来说，这里依旧是一个充满奇迹的地方。 在这个充满未知的世界里，我们总会遇到各种各样的挑战和困难。而无人区的乱码和忘忧草，正是提醒着我们，在追寻梦想的道路上，不忘初心，勇敢前行。只有这样，我们才能找到属于自己的那片忘忧之地，让心灵得到真正的安宁。

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。