本月国家机构发布重大政策通报,无人区乱码：探寻二线与三线城市的密码

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在我国广袤的土地上，存在着许多独特的地理现象和社会现象。其中，“无人区乱码”这一现象，就成为了二线与三线城市特有的文化符号。它既反映了这些城市在发展过程中的独特困境，也展现了它们在困境中顽强生存的精神。 一、无人区乱码的起源 “无人区乱码”这一概念，最早源于我国二线与三线城市的一些特定区域。这些区域由于地理位置偏远、人口稀少，形成了所谓的“无人区”。在这些无人区，由于信息传播不畅，各种乱码、错别字、网络用语等纷纷涌现，形成了一种独特的文化现象。 二、二线与三线城市的发展困境 二线与三线城市在我国城市发展格局中，处于一个尴尬的地位。一方面，它们相较于一线城市，经济实力、人口规模、教育资源等方面存在较大差距；另一方面，相较于四线及以下城市，二线与三线城市在基础设施建设、产业布局、人才引进等方面又具有一定的优势。 这种尴尬地位使得二线与三线城市在发展过程中，面临着诸多困境。首先，人才流失严重。由于一线城市的高薪资、高福利，许多二线与三线城市的人才纷纷流向一线城市。其次，产业结构单一。许多二线与三线城市以传统产业为主，缺乏新兴产业支撑。最后，城市形象不佳。由于历史原因，二线与三线城市在城市建设、环境治理等方面存在一定问题。 三、无人区乱码的文化内涵 在二线与三线城市，无人区乱码成为了一种独特的文化现象。它既反映了这些城市在发展过程中的困境，也展现了它们在困境中顽强生存的精神。 首先，无人区乱码体现了二线与三线城市居民的创新精神。面对信息传播不畅的困境，他们通过创新的方式，将各种乱码、错别字、网络用语等融入日常生活，形成了一种独特的语言风格。 其次，无人区乱码展现了二线与三线城市居民的乐观心态。在困境中，他们以幽默、调侃的方式，化解了生活中的压力，传递出积极向上的生活态度。 最后，无人区乱码成为了一种地域文化符号。它代表着二线与三线城市在发展过程中的独特经历，成为了这些城市居民共同的记忆。 四、无人区乱码的未来 随着我国城市化进程的加快，二线与三线城市的发展将面临新的机遇和挑战。无人区乱码这一现象，也将逐渐消失在历史的长河中。 然而，无人区乱码所蕴含的文化内涵和精神价值，将永远留在二线与三线城市居民的心中。它们将成为这些城市在发展过程中，不断追求创新、乐观向上的精神动力。 总之，无人区乱码是二线与三线城市特有的文化现象，它反映了这些城市在发展过程中的困境，也展现了它们在困境中顽强生存的精神。在未来的发展中，二线与三线城市将继续努力，为实现全面振兴，为我国城市化进程贡献力量。

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。