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生活就像一场马拉松，每个人都在自己的赛道上奋力前行。在这漫长的旅程中，我们都会遇到各种各样的挑战，有时是喜悦，有时是痛苦。而那些刚刚好的痛，往往是我们成长的催化剂，让我们在痛苦中学会坚强，在挫折中找到前进的动力。 刚刚好的痛，是人生的一种常态。它可能来自于生活的压力，也可能来自于内心的挣扎。当我们面对这种痛时，往往会感到无助和困惑，甚至想要逃避。然而，正是这种痛，让我们变得更加成熟，更加坚强。 记得那是一个寒冷的冬日，我刚刚结束了一段为期半年的实习。在这段时间里，我努力工作，勤奋学习，但最终却因为种种原因，未能得到公司的认可。当我得知自己未能通过实习考核时，内心充满了痛苦和失落。那种刚刚好的痛，让我几乎无法承受。 然而，正是这段经历，让我学会了如何面对失败。我开始反思自己的不足，努力提升自己的能力。在接下来的日子里，我不断学习，努力工作，终于在一次面试中脱颖而出，得到了一份满意的工作。 刚刚好的痛，也可以来自于内心的挣扎。每个人都有自己的梦想，但现实往往与梦想相去甚远。当我们为了梦想而努力，却发现自己始终无法触及时，内心的痛苦便如潮水般涌来。 我曾经有一个梦想，那就是成为一名优秀的作家。为了实现这个梦想，我付出了大量的时间和精力。然而，现实却总是给我开一些小小的玩笑，让我在写作的道路上屡屡受挫。每当夜深人静的时候，我都会独自一人坐在书桌前，看着那些未完成的稿件，内心充满了痛苦。 然而，正是这种刚刚好的痛，让我更加坚定了自己的信念。我开始尝试不同的写作风格，不断丰富自己的知识储备。在经历了无数次的失败和挫折后，我终于找到了属于自己的声音，实现了自己的梦想。 刚刚好的痛，还可以来自于与他人的关系。在人际交往中，我们总会遇到一些让我们痛苦的人和事。有时候，我们为了维护关系，不得不忍受一些让自己痛苦的事情。然而，正是这些痛苦，让我们学会了宽容和理解。 我曾经有一个朋友，她总是对别人要求很高，包括对我。在她的眼中，我总是不够好。每当她批评我时，我都会感到痛苦。然而，正是这种痛苦，让我学会了如何面对批评，如何调整自己的心态。 在经历了无数次的争吵和冷战后，我终于明白了，每个人都有自己的优点和缺点。学会宽容和理解，才能让我们的关系更加和谐。而那些刚刚好的痛，正是我们成长的过程。 总之，刚刚好的痛，是人生中不可避免的一部分。它让我们在痛苦中学会坚强，在挫折中找到前进的动力。让我们珍惜那些痛，因为它们是我们成长的见证，也是我们人生中最宝贵的财富。

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。