本周监管部门公开新进展,两个球球的不停摇晃：一场奇妙的视觉之旅

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在繁华都市的一角，有一家不起眼的小店，店内摆放着各式各样的玩具。在这众多的玩具中，有两个球球特别引人注目。这两个球球一直摇晃个不停，仿佛在诉说着一个神秘的故事。 这两个球球大小相近，外表光滑，颜色鲜艳，一个红色，一个蓝色。它们被放置在一个透明的玻璃柜子里，无论何时走进小店，都能听到球球摇晃的声音。起初，人们只是觉得这两个球球与众不同，好奇地驻足观看，渐渐地，它们成为了小店的一道独特风景。 有一天，一个名叫小明的男孩走进了这家小店。他被这两个球球的神奇吸引，不禁驻足观察。小明发现，这两个球球摇晃的方式十分奇特。红色球球在摇晃时，总是先向左倾斜，然后迅速向右倾斜，如此反复；而蓝色球球则相反，先向右倾斜，再向左倾斜。这种独特的摇晃方式让小明感到十分好奇。 小明忍不住伸出手，轻轻地触摸了这两个球球。他发现，这两个球球似乎并没有受到他的触碰而停止摇晃。这让小明更加好奇，他决定探究这两个球球的奥秘。 于是，小明开始研究这两个球球。他发现，红色球球内部有一个小齿轮，齿轮与球球底部相连，使得球球在摇晃时能够产生旋转。而蓝色球球内部则有一个小弹簧，弹簧的伸缩使得球球在摇晃时产生震动。这两个球球的设计巧妙，使得它们在摇晃时能够产生如此独特的视觉效果。 经过一番研究，小明发现，这两个球球的摇晃并非偶然。原来，这家小店的主人是一位退休的工程师，他年轻时曾参与过一项关于平衡与旋转的科研项目。退休后，他将自己对科学的热爱转化为创作，制作出了这两个球球。他希望通过这两个球球，向人们展示科学的魅力。 随着时间的推移，小明对这两个球球的兴趣越发浓厚。他开始尝试自己动手制作类似的球球。在不断的尝试中，小明逐渐掌握了球球制作的技巧，并创作出了许多独具特色的球球。 小明的球球制作技艺逐渐在朋友圈中传开，越来越多的人开始关注他的作品。有一天，一位来自远方的朋友来到小店，被这两个球球的神奇所吸引。他决定将这两个球球带回自己的家乡，让更多的人见识到这份独特的美。 如今，这两个球球已经成为了小镇上的传奇。人们纷纷来到小店，只为亲眼目睹这两个神奇的球球。而小明，也凭借自己的才华，成为了小镇上的一名小小科学家。 这两个球球的不停摇晃，不仅展示了科学的魅力，更传递了一种对生活的热爱。它们告诉我们，生活中充满了奇迹，只要我们用心去发现，就能找到属于自己的那份美好。而这，正是这两个球球带给我们的奇妙视觉之旅。

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。