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近日监测部门传出异常警报:昨日官方渠道传递重大研究成果,开车视频中的疼痛与水声：一场听觉与视觉的交响曲

在繁华的都市中，汽车成为了人们生活中不可或缺的一部分。随着科技的发展，行车记录仪逐渐普及，驾驶者可以通过行车视频记录下旅途中的点点滴滴。然而，在观看这些行车视频时，我们有时会不自觉地被一些特殊的音效所吸引，比如疼痛的声音、水声，甚至是一些音频效果。这些声音看似无关紧要，实则蕴含着丰富的故事和情感。 首先，让我们来谈谈疼痛的声音。在行车视频中，疼痛的声音往往来源于车辆在行驶过程中遭遇的意外。比如，车辆在高速行驶时突然遭遇障碍物，导致车辆受损，发出刺耳的碰撞声。这种声音让人心生恐惧，仿佛置身于事故现场。然而，正是这种疼痛的声音，让我们更加珍惜生命，时刻提醒自己遵守交通规则，确保行车安全。 其次，水声也是行车视频中常见的音效之一。当车辆在雨中行驶时，雨滴打在挡风玻璃上的声音、水花溅起的声音，以及车辆在涉水过程中产生的声音，都会被行车记录仪捕捉下来。这些水声让人仿佛置身于雨中，感受到了雨水带来的清凉和舒适。同时，水声也让我们感受到了大自然的力量，让我们更加敬畏生命。 除了疼痛的声音和水声，行车视频中还有一些特殊的音频效果。比如，一些行车记录仪在录制视频时会自动添加背景音乐，使得行车视频更具观赏性。这些背景音乐与行车视频中的画面相得益彰，让人在观看视频时仿佛身临其境。 然而，行车视频中的音频效果并非总是那么美好。有时候，一些行车视频中的音频会出现杂音，比如发动机的轰鸣声、轮胎与地面的摩擦声等。这些杂音可能会影响观看视频的体验，让人感到不适。因此，在选购行车记录仪时，我们应该关注其音频录制质量，选择一款音质优良的行车记录仪。 总之，行车视频中的疼痛声音、水声以及其他音频效果，都是驾驶者旅途中的真实写照。它们让我们在享受驾驶乐趣的同时，也让我们更加关注行车安全，珍惜生命。在今后的日子里，让我们继续关注行车视频中的这些声音，感受它们带来的喜怒哀乐，让生活更加丰富多彩。 当然，在欣赏行车视频时，我们也要学会辨别其中的真伪。随着网络技术的发展，一些不法分子利用行车视频制作虚假信息，误导观众。因此，在观看行车视频时，我们要学会辨别信息真伪，避免被虚假信息所误导。 总之，行车视频中的疼痛声音、水声以及其他音频效果，都是我们生活中的一部分。让我们珍惜这些声音，关注行车安全，让生活更加美好。同时，也要学会辨别信息真伪，共同维护网络环境的健康。

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。