近期行业报告发布新研究成果,品色谈：探寻生活中的色彩美学

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在五彩斑斓的世界中，色彩如同生活的调味品，给我们的视觉带来无尽的享受。品色谈，即品味生活中的色彩之美，探寻色彩背后的文化内涵，感受色彩带给我们的情感共鸣。本文将从色彩的历史、文化、情感等方面，谈谈生活中的色彩美学。 一、色彩的历史 色彩，是人类最早的艺术表现之一。在远古时期，我们的祖先就开始用色彩记录生活、表达情感。在我国，色彩文化源远流长，从古代的壁画、陶器、丝绸到现代的绘画、建筑、时尚，色彩始终贯穿其中。 1. 古代色彩：古代色彩以自然色彩为主，如红、黄、蓝、绿等，这些色彩寓意着吉祥、喜庆、高贵。如红色，象征着喜庆、幸福，常用于节日庆典；黄色，象征着权威、尊贵，常用于皇宫、寺庙等建筑；蓝色，象征着神秘、宁静，常用于宗教艺术。 2. 现代色彩：现代色彩更加丰富多彩，不仅包括自然色彩，还融入了人工合成色彩。现代色彩在时尚、建筑、设计等领域得到了广泛应用，为我们的生活增添了无限活力。 二、色彩的文化 色彩，具有丰富的文化内涵。不同文化背景下的色彩，往往代表着不同的寓意和价值观。 1. 东方色彩：东方色彩以自然、和谐、含蓄为特点。如中国红、中国蓝等，这些色彩代表着东方文化的韵味。 2. 西方色彩：西方色彩以鲜明、热烈、张扬为特点。如红色，在西方文化中象征着爱情、激情；蓝色，象征着智慧、宁静。 3. 民族色彩：不同民族有着独特的色彩文化。如蒙古族的蓝色，象征着草原的辽阔、宁静；藏族的红色，象征着吉祥、幸福。 三、色彩的情感 色彩，是人类情感的载体。不同的色彩，能激发出不同的情感反应。 1. 温暖色彩：如红色、橙色、黄色等，这些色彩给人以温暖、热情的感觉。 2. 冷静色彩：如蓝色、绿色、紫色等，这些色彩给人以宁静、舒适的感觉。 3. 激情色彩：如红色、紫色等，这些色彩能激发出人们的激情、斗志。 四、品色谈的启示 品色谈，让我们更加关注生活中的色彩之美。以下是一些建议，帮助我们在日常生活中品味色彩： 1. 观察色彩：留意生活中的色彩变化，感受色彩带给我们的视觉享受。 2. 搭配色彩：学会色彩搭配，让我们的生活更加丰富多彩。 3. 情感共鸣：通过色彩表达情感，让生活充满温度。 总之，品色谈是一种生活态度，让我们在五彩斑斓的世界中，发现色彩之美，感受色彩带来的情感共鸣。让我们用心去品味生活中的每一抹色彩，让生活更加美好。

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。