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日期: 2025-09-23 | 來源: 硬AI | 有0人參與評論 | 專欄: 特斯拉 | 字體: 小 中 大
摩根士丹利表示，視覺數據成為AI訓練的新“金礦”，擁有數據收集能力的公司將在AI機器人競賽中占據優勢地位。目前特斯拉轉向“純視覺”訓練方法，Meta通過智能眼鏡收集日常活動數據，而Brookfield與Figure AI合作在龐大的房地產組合中部署數據收集。
人工智能機器人領域正在經歷壹場前所未有的“光子爭奪戰”，各大科技巨頭正在瘋狂收集現實世界的視覺數據來訓練AI機器人。
據硬AI，摩根士丹利在最新研報中表示，隨著AI機器人和具身人工智能的發展，特斯拉、Meta和Figure AI等大規模收集視覺數據來訓練視覺語言行動(VLA)模型。
具體來看，特斯拉轉向“純視覺”訓練方法，Meta通過智能眼鏡收集日常活動數據，而Brookfield與Figure AI合作在龐大的房地產組合中部署數據收集。
這壹趨勢對投資者意味著，視覺數據成為AI訓練的新“金礦”，擁有數據收集能力的公司將在AI機器人競賽中占據優勢地位。
摩根士丹利用"肥金槍魚"比喻來解釋視覺數據的價值：2019年壹條612磅的藍鰭金槍魚在東京拍賣會上售價310萬美元，但如果沒有捕撈工具，這條魚的價值為零。同樣，如果沒有處理能力（yottaflops級算力，1 yottaflop = 1萬億teraflops），世界的視覺數據價值也為零。但壹旦具備了收集和處理能力，這些數據就變得極其珍貴。
特斯拉的戰略轉型：從遙控操作到純視覺訓練
大摩表示，特斯拉在Optimus機器人訓練方面正在經歷重大戰略轉變。
據Business Insider報道，特斯拉內部消息人士透露，公司已將Optimus機器人訓練轉向“純視覺”方法，放棄了傳統的遙控操作、動作捕捉服裝和VR技術，轉而記錄工人執行任務的視頻作為訓練數據。
2025年5月，特斯拉前Optimus負責人在X平台發布了壹系列視頻片段，展示Optimus執行據稱從人類視頻中學習的自主任務。這些視頻最初采用第壹人稱視角（攝像頭安裝在人類演示者身上），但最終目標是擴展到由“隨機攝像頭”以及互聯網上的內容捕獲的第叁人稱視角。
這壹戰略轉變凸顯了視覺數據在AI機器人訓練中的核心價值。正如大摩報告所述：“當你駕駛特斯拉時，你不僅僅是在物理空間中行駛，你還在玩壹個視頻游戲……將數據輸入模擬世界以訓練特斯拉最新的FSD模型。”
Meta的智能眼鏡：將日常生活轉化為訓練數據
摩根士丹利互聯網團隊認為，Meta的可穿戴設備雖然是"長期看漲期權"，在未來幾年內不太可能影響財務數據，但其戰略意義不容小覷。Meta正在推進其多年願景，將領先的大模型和代理能力整合到下壹代可穿戴設備中。
大摩報告指出：
當你佩戴Meta眼鏡時，你正在教授模型如何彈鋼琴、織毛衣、倒咖啡或倒垃圾。
想象壹下，如果2年內有2000萬台這樣的設備投入運營——這幾乎是道路上特斯拉車輛數量的兩倍——每個Meta眼鏡用戶都可能在元宇宙中訓練壹個在數拾億場景中迭代的人形化身。
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