本月行业协会传达新研究成果,“豆浆制作记：一场耗时一个多小时的甜蜜挑战”

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官方技术支援专线:今日行业报告传递新研究报告,“豆浆制作记：一场耗时一个多小时的甜蜜挑战”

清晨的阳光透过窗帘的缝隙，温柔地洒在厨房的每一个角落。在这个美好的早晨，我决定亲手制作一杯香浓的豆浆，为忙碌的一天增添一份活力。然而，这个看似简单的想法，却让我折腾了一个多小时，才最终完成了这杯来之不易的豆浆。 早上7点，我满怀期待地开始准备豆浆的材料。黄豆、清水、豆浆机，这些简单的工具和原料，让我信心满满。然而，事情并没有我想象的那么顺利。 首先，我需要将黄豆提前浸泡。按照说明书，黄豆需要浸泡6个小时以上。我提前将黄豆放入清水中，然后去忙其他的事情。直到晚上10点，我才想起黄豆还在水中浸泡。这一疏忽，让我不得不重新开始。 第二天一早，我再次将黄豆浸泡在清水中。这次，我时刻关注着时间，确保黄豆能够充分吸收水分。经过一个小时的等待，黄豆终于泡好了。 接下来，我将泡好的黄豆倒入豆浆机中。按照说明书，我加入了适量的清水，然后启动豆浆机。豆浆机开始嗡嗡作响，黄豆在机器中翻滚，仿佛在欢快地跳舞。我坐在一旁，期待着豆浆的诞生。 然而，事情并没有我想象的那么顺利。豆浆机在运转了大约20分钟后，豆浆并没有出现。我开始怀疑是不是豆浆机出了问题，于是重新检查了说明书，确认了操作步骤。经过一番检查，我发现豆浆机并没有问题，问题出在我加入的水量上。 我再次调整了水量，重新启动豆浆机。这次，豆浆机运转了大约30分钟，豆浆终于出现了。我迫不及待地打开豆浆机，一股浓郁的豆香扑鼻而来。然而，当我品尝第一口豆浆时，却发现它的口感并不理想，似乎有些涩。 我意识到，可能是豆浆没有煮透。于是，我再次将豆浆倒入锅中，小火慢慢煮开。煮豆浆的过程需要耐心，我一边煮豆浆，一边观察着火候。大约过了10分钟，豆浆终于煮开了。这时，豆浆的口感已经好了很多，但仍然不够细腻。 我决定尝试一下过滤豆浆。我将煮好的豆浆倒入纱布中，用力挤出豆浆。经过过滤，豆浆的口感变得更加细腻，豆腥味也减少了很多。 终于，经过一个多小时的折腾，一杯香浓、细腻的豆浆呈现在我面前。我小心翼翼地品尝了一口，甜蜜的味道让我瞬间忘记了之前的辛苦。这杯豆浆，仿佛是我付出努力的回报，让我感受到了劳动的乐趣。 这次制作豆浆的经历，让我深刻体会到了“熟能生巧”的道理。虽然过程曲折，但最终的结果让我感到无比的满足。在今后的日子里，我会继续尝试各种美食制作，不断挑战自己，享受生活带来的甜蜜与喜悦。

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。