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在塑料工业中，色母料作为一种重要的添加剂，不仅能够赋予塑料制品鲜艳的色彩，还能改善塑料的性能。在众多色母料中，10TPU色母与PA6色母因其优异的性能和广泛的应用领域而备受关注。本文将就这两种色母料的特点、应用以及优势进行探讨。 一、10TPU色母 10TPU色母是一种高性能的塑料色母料，主要由TPU（热塑性聚氨酯）材料制成。TPU材料具有优异的耐磨性、耐油性、耐化学品性和柔韧性，因此，10TPU色母在塑料制品中的应用十分广泛。 1. 应用领域 10TPU色母广泛应用于鞋材、鞋底、运动器材、汽车内饰、电子配件、玩具等领域。在鞋材领域，10TPU色母能够提高鞋底耐磨性，延长鞋子的使用寿命；在汽车内饰领域，10TPU色母具有优异的耐候性和耐老化性，能够保证汽车内饰的长期使用。 2. 优势 （1）耐磨性：10TPU色母具有优异的耐磨性，能够有效提高塑料制品的耐磨性能。 （2）耐油性：10TPU色母具有良好的耐油性能，适用于接触油类物质的塑料制品。 （3）耐化学品性：10TPU色母耐多种化学品，适用于化学品接触的塑料制品。 （4）柔韧性：10TPU色母具有良好的柔韧性，适用于需要弯曲或变形的塑料制品。 二、PA6色母 PA6色母是一种高性能的塑料色母料，主要由PA6（尼龙6）材料制成。PA6材料具有优异的机械性能、耐热性、耐化学品性和耐磨性，因此，PA6色母在塑料制品中的应用也十分广泛。 1. 应用领域 PA6色母广泛应用于汽车零部件、电子电器、日用品、工业用品等领域。在汽车零部件领域，PA6色母能够提高零部件的耐磨性和耐热性，延长零部件的使用寿命；在电子电器领域，PA6色母具有良好的绝缘性能，适用于电子产品的绝缘材料。 2. 优势 （1）机械性能：PA6色母具有优异的机械性能，能够提高塑料制品的强度和刚度。 （2）耐热性：PA6色母具有良好的耐热性能，适用于高温环境下的塑料制品。 （3）耐化学品性：PA6色母耐多种化学品，适用于化学品接触的塑料制品。 （4）耐磨性：PA6色母具有优异的耐磨性，能够提高塑料制品的耐磨性能。 三、总结 10TPU色母与PA6色母作为高性能塑料色母料，在塑料制品中的应用十分广泛。它们各自具有独特的优势，为塑料制品的性能提升提供了有力保障。在实际应用中，应根据塑料制品的需求和用途，选择合适的色母料，以达到最佳的性能效果。

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。