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在家庭生活中，下水道堵塞是一个常见的问题。每当遇到这种情况，我们通常会想方设法地解决它。而在这个充满创意和智慧的时代，一些意想不到的方法也成为了我们解决问题的法宝。今天，就让我们来探讨一下，用“大宝贝”疏通女儿的下水道是否可行。 所谓“大宝贝”，其实就是指家中一些体积较大、形状特殊的物品，比如塑料瓶、塑料桶等。这些物品在日常生活中虽然不起眼，但在解决下水道堵塞问题时，却可能发挥出意想不到的作用。 首先，我们来分析一下下水道堵塞的原因。通常情况下，下水道堵塞是由于头发、食物残渣、油脂等杂物长期积累导致的。这些杂物在下水道中越积越多，最终形成堵塞。而“大宝贝”在疏通下水道时，主要起到以下作用： 1. **物理挤压**：将“大宝贝”放入下水道中，通过物理挤压的方式，将堵塞的杂物挤压出来，从而恢复下水道的畅通。 2. **增加摩擦力**：“大宝贝”表面粗糙，与下水道壁摩擦，有助于将堵塞的杂物从下水道壁上剥离。 3. **增加水流速度**：将“大宝贝”放入下水道中，可以增加水流速度，有助于将杂物冲刷干净。 然而，使用“大宝贝”疏通女儿的下水道也存在一些风险： 1. **损坏下水道**：如果“大宝贝”的形状过于尖锐或硬质，可能会刮伤下水道壁，导致下水道损坏。 2. **造成二次堵塞**：如果“大宝贝”本身带有杂质，可能会在下水道中形成新的堵塞。 3. **安全隐患**：使用“大宝贝”疏通下水道时，如果操作不当，可能会导致“大宝贝”掉入下水道中，造成安全隐患。 那么，如何正确使用“大宝贝”疏通女儿的下水道呢？ 1. **选择合适的“大宝贝”**：选择表面光滑、形状圆润的物品，如塑料瓶、塑料桶等，避免使用尖锐、硬质的物品。 2. **操作方法**：将“大宝贝”放入下水道中，轻轻摇晃，使其与堵塞的杂物充分接触。然后，将“大宝贝”取出，观察下水道是否畅通。 3. **定期清理**：为了防止下水道堵塞，建议定期清理下水道，清除杂物。 4. **求助专业人士**：如果使用“大宝贝”无法解决问题，建议及时联系专业人士进行疏通。 总之，使用“大宝贝”疏通女儿的下水道是一种家庭生活中的小窍门。虽然这种方法具有一定的可行性，但在实际操作中，我们还需注意安全，选择合适的物品，并遵循正确的操作方法。同时，定期清理下水道，预防堵塞，也是保持家庭卫生的重要措施。

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。