视觉数据在AI机器人领域的核心地位 - 视觉-语言-动作模型是AI机器人实现自主交互的核心 训练这类模型需要现实捕捉数据 现实捕捉数据成为全球科技与制造巨头争夺焦点[1] - 视觉数据是AI机器人的燃料 企业需要掌握尧级次浮点运算数据处理能力才能释放其价值 高质量多场景视觉训练数据稀缺[2] - AI机器人竞争从算法迭代下沉至数据争夺 视觉数据获取能力直接决定企业行业地位[8] 特斯拉的纯视觉训练策略 - 特斯拉Optimus机器人通过人类演示视频自主执行任务 从第一视角转向随机部署摄像头捕捉的第三人称视角 实现从人工操控辅助向数据驱动自主学习的关键跨越[3] - Optimus预训练彻底去人工化 不再依赖动作捕捉服与VR远程操控 转而录制工厂工人执行任务视频获取训练数据 降低训练成本并学习真实工业场景复杂操作逻辑[3] - 特斯拉被列为核心关注标的 获得增持评级 目标股价410美元 AI机器人技术突破与数据积累是支撑长期估值关键变量[7] 科技巨头在视觉数据领域的布局 - Meta在眼镜产品中嵌入2个超高清摄像头 重点捕捉用户手部动作现实数据 包括弹钢琴织毛衣倒咖啡倒垃圾等日常动作[5] - Meta眼镜设备保有量未来2年内或达2000万台 接近当前全球特斯拉汽车数量的2倍 用户脸部成为数据争夺战场[5] - Meta全栈式布局包括自主研发硬件AI操作系统内容生态 为抢占下一代计算平台奠定基础 视觉数据收集是核心环节[5] 不动产资源在数据收集中的应用 - 布鲁克菲尔德与Figure AI合作 开放超过100万套住宅单元5亿平方英尺商业办公空间1.6亿平方英尺物流仓储空间用于AI机器人训练数据收集[6] - 合作核心价值在于场景多样性 住宅办公物流等不同场景提供多维度训练素材 帮助机器人学习在以人类为中心场景中移动感知与行动[6] - 计划探索在不动产中部署人形机器人的长期商业化机会 形成数据收集模型训练场景落地闭环[6] 行业竞争格局与发展趋势 - 传统车企中国车企及科技巨头在AI机器人领域竞争加剧[7] - 特斯拉多工厂投产与技术迭代存在执行风险 FSD搭载率用户平均收入不及预期可能影响Dojo超级计算机赋能服务业务的价值认可[7] - 光子之争将愈发激烈 能平衡数据收集效率用户隐私与商业化落地的企业有望脱颖而出 重塑全球AI机器人产业格局[8]