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在日常生活中，我们常常会遇到各种各样的消费观念。其中，“抠门”这一词汇，虽然带有一定的贬义色彩，但如果我们从另一个角度来看，它其实蕴含着许多生活智慧。本文将从以下几个方面探讨“抠门”背后的生活哲学。 一、理性消费，避免浪费 “抠门”的人通常在消费时更加理性，他们不会盲目跟风，而是根据自己的实际需求来购买商品。这种消费观念有助于避免浪费，使我们的钱包更加充实。在当前资源日益紧张的环境下，理性消费显得尤为重要。 二、珍惜资源，保护环境 “抠门”的人往往注重资源的节约和循环利用。他们会在生活中注意节约用水、用电，减少不必要的浪费。同时，他们还会将可回收物品进行分类处理，为环保事业贡献一份力量。这种珍惜资源、保护环境的意识，值得我们每个人学习和借鉴。 三、培养良好的生活习惯 “抠门”的人在生活中注重细节，他们善于发现生活中的小窍门，提高生活质量。例如，他们会选择性价比高的商品，利用旧物改造等方法，使生活更加丰富多彩。这种良好的生活习惯，有助于我们养成良好的生活品质。 四、培养理财观念 “抠门”的人在理财方面也具有独到之处。他们懂得如何规划自己的收入和支出，使资金得到合理运用。在理财过程中，他们会充分考虑风险因素，确保资金的安全。这种理财观念有助于我们实现财务自由，为未来的生活打下坚实基础。 五、传承家庭美德 “抠门”的人往往具备良好的家庭教育背景。他们的父母在日常生活中注重节约，这种家庭美德得以传承。在现代社会，这种美德显得尤为珍贵。通过“抠门”，我们可以将这种家庭美德发扬光大，为社会的和谐发展贡献力量。 然而，我们也要看到，“抠门”并非一成不变。在追求理性消费、珍惜资源的同时，我们也要注重生活的品质，满足合理的消费需求。以下是一些建议，帮助我们在“抠门”与生活品质之间找到平衡： 1. 合理规划预算：根据自己的收入和支出情况，制定合理的预算，确保生活品质不受影响。 2. 关注性价比：在购买商品时，关注性价比，选择物美价廉的产品。 3. 学会理财：掌握基本的理财知识，提高资金运用效率。 4. 培养节约意识：在日常生活中，注重节约用水、用电等资源。 5. 保持乐观心态：对待生活保持积极乐观的态度，享受生活中的美好时光。 总之，“抠门”并非贬义词，它背后蕴含着许多生活智慧。在当前资源日益紧张的环境下，理性消费、珍惜资源、培养良好的生活习惯等“抠门”理念，值得我们每个人去学习和实践。让我们在追求生活品质的同时，也为社会的可持续发展贡献一份力量。

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。