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New work preview 人間足の便器足欲ツール foot desire tool This work uses encryption tools 请大家准备好加密播放器 #绳艺 #bondage #緊縛 #調教

Mr Better

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74,191 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

NSFW #绳艺 #bondage #緊縛 #調教

Anya Rossi• Live Now

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⚡緊急警告！「器用さ」を武器にしていた職種の方へ「AIに奪われるのはデスクワーク。手先の器用さが必要な仕事は安全」そんな安心感を持っていませんか？ GoogleのGemini Robotics On-Deviceが、その前提を根底から覆しました。 🔍実際に何が起きているのか？ GoogleのロボットAIが実現した「人間レベルの器用さ」：・洋服を綺麗に畳む ← アパレル業界に激震・ジッパーの開閉 ← 革製品・バッグ業界・精密な組立作業 ← 製造業の熟練工・複雑な多段階作業 ← 様々な職人技しかも、ネット接続不要で現場で直接動作。導入コストも従来の10分の1レベルまで下がる可能性があります😱 📈Before/Afterの衝撃的な変化【従来】・熟練工育成：3-5年の研修期間・技能継承：ベテランから若手への長期指導・品質のばらつき：人間の体調や経験に依存・コスト：人件費＋教育費＋福利厚生【これから】・ロボット学習：50-100回のデモで習得完了・技能継承：データ化により瞬時に複製可能・品質安定：24時間同じクオリティで作業継続・コスト：初期投資のみで長期運用 🎯業界別の緊急度レベル 🔴超高リスク：製造業の組立・検品、アパレルの整理・梱包 🟡中リスク：清掃業、一部の調理業務、物流の仕分け 🟢低リスク：創造性重視の企画、対人サービス、戦略立案 💪生き残るための戦略的アクション 1️⃣差別化要素の再構築技術的スキル → 人間性・創造性・戦略思考にシフト 2️⃣ロボット活用側への転身使われる側から使いこなす側へのポジション転換 3️⃣新領域でのスキル開発ロボット導入コンサル、AI教育、ヒューマン・ロボット・インターフェース設計 🚀時代の転換点は今技術の進歩は加速する一方。「まだ大丈夫」と思っている間に、気づいたら手遅れになる可能性が高い。今すぐ行動を起こした人だけが、ロボット時代の勝者になれます。あなたは準備ができていますか？🤔 ソース：

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池田朋弘 | ChatGPT最強の仕事術4万部突破！

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アメリカ人が気づかないうちに互いの体を食べさせられてるって、プーチン大統領が世界中で警告‼️ 証拠もあり、書類やお金の流れ、内部告発者が全部つながってます。ソイレント・グリーンの予言みたいに、最初は馬肉混入、次にピンクスライム、今は人間の遺体や糞便を食品や水道に混ぜてます‼️ アルカリ加水分解で遺体を液体化して下水に流し、バイオスラッジ肥料にして工場農場にまく法律が何州でも通ってるらしい。ゲイツの農場が絡んで、マクドナルドのポテトやフライドポテトにも関与疑い。人間の歯が日本のマクドで発見されたケースも複数あって、米国本社由来の肉だって認めたのに、詳しい説明はなし。死んだ人間の体を売る闇ビジネスも摘発されて、FBIがバケツいっぱいの頭や手足、性器まで見つけた話とか、ゾッとするを超えて怒りを感じます。カニバリズムを「地球救うかも」って教授が言い出したり、人肉サラミの会社まで出てきて、メディアが普通に報じてる。これ全部、エリートが人間を家畜扱いして精神を壊す計画だってプーチン大統領は言ってます‼️

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トッポ

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无意间打开了一个讲 90 年代前后老歌的视频，发现其中每一首都是从小学就开始出入“三室一厅”的我在卡拉 OK 里点唱过的 Beyond、周董是我一直循环播放的，如果算上非国语的话，也许可以加上 Eminem、MJ 和平成三大歌姬什么的我的音乐启蒙是小学时一个准备全家润的同学邀请去他家听理查·克莱德曼、Michael Jackson 和 Beyond，从此打开了新世界的大门庆幸自己在那个时代长大：听吴大维介绍华语音乐排行、黄金时段看日本动漫和 Cartoon Network、电视里播着 Discovery 和正大综艺、电影院里一刀没剪的铁达尼号、从凤凰卫视看新闻、综艺也有吴宗宪和蔡康永…… 那个时候虽然物质没有现在丰富、信息传播也没那么便利，可是精神生活确实是相对饱满的也许这就是我们这几代人总是在怀旧的原因吧 B 站原帖：

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Justin

116,506 次观看 • 1 年前

【“ケアマネ不足”背景に3つの要因】｜ ▼ケアマネジャーの主な仕事内容は？自宅で介護を受ける人の場合・ケアプラン作成 →介護が必要になった人が、具体的にどのような支援を利用するかという計画を作成・プランの実行 →デイサービスや訪問介護の事業者に連絡を取り、プランを実行に移してもらう・プランの経過確認 →自宅で介護を受けている場合、月に最低1回自宅を訪問。プラン通りに生活できているか、サービスに不満はないかなどを確認厚労省によると、要支援者・要介護者は年々増加傾向で約736万人(3月時点) →対してケアマネジャーは約18.3万人(2022年度) →ケアマネ不足でケアプランが作れず、介護サービスを受けられない人も ▼“ケアマネ不足”の理由は？国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「人材の高齢化、精神的・物理的負担、“見合わない”報酬などがあげられる」「ケアマネジャーの主力の年齢層は50～60代。定年退職者に対し、新たにケアマネジャーになる人材が足りていない」 ①受験資格の難しさ受験資格の条件・介護福祉士や看護師など保健・医療・福祉に関する国家資格が必要・在籍期間が通算で5年以上(かつ実務900日以上)必要 →試験に合格してもケアマネとしての研修が必要 ②精神的・物理的負担原則、1人で利用者の自宅を訪問 →“見えない空間”に臨む認知症や精神疾患の人が増加傾向 →問題を抱える人や家族への対応に強い緊張感やストレスが伴う “シャドウワーク”と呼ばれる業務を越えた要望への対応も →部屋の片づけ・ゴミ出し・買い物・郵便や宅配の発送・受け取りなど「ケアマネには何を頼んでもいい」というような感じで言われると、それも物理的負担や精神的負担に ③“見合わない”報酬事業所によっては、給与体系が明確になっていない所も担当件数が増えても、シャドウワークをやっても給料が変わらず、やりがいを感じにくい ▼人材不足に必要な対策は… 国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「ケアマネ不足にはたくさんの背景があり、どこかのボタンを押せば解消できるという状況ではない」「受験資格の間口を広げる、資格の5年更新をなくすなど、国も改善に動いているが、抜本的な不足解消は難しい」「利用者だけでなく、行政や医療関係の中にも“ケアマネは何でもしてくれる人”と思っている人もいる」「ケアマネは専門職であり、“何でもしてくれる人”ではないと意識を変えてほしい」

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【“ケアマネ不足”背景に3つの要因】｜ ▼ケアマネジャーの主な仕事内容は？自宅で介護を受ける人の場合・ケアプラン作成 →介護が必要になった人が、具体的にどのような支援を利用するかという計画を作成・プランの実行 →デイサービスや訪問介護の事業者に連絡を取り、プランを実行に移してもらう・プランの経過確認 →自宅で介護を受けている場合、月に最低1回自宅を訪問。プラン通りに生活できているか、サービスに不満はないかなどを確認厚労省によると、要支援者・要介護者は年々増加傾向で約736万人(3月時点) →対してケアマネジャーは約18.3万人(2022年度) →ケアマネ不足でケアプランが作れず、介護サービスを受けられない人も ▼“ケアマネ不足”の理由は？国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「人材の高齢化、精神的・物理的負担、“見合わない”報酬などがあげられる」「ケアマネジャーの主力の年齢層は50～60代。定年退職者に対し、新たにケアマネジャーになる人材が足りていない」 ①受験資格の難しさ受験資格の条件・介護福祉士や看護師など保健・医療・福祉に関する国家資格が必要・在籍期間が通算で5年以上(かつ実務900日以上)必要 →試験に合格してもケアマネとしての研修が必要 ②精神的・物理的負担原則、1人で利用者の自宅を訪問 →“見えない空間”に臨む認知症や精神疾患の人が増加傾向 →問題を抱える人や家族への対応に強い緊張感やストレスが伴う “シャドウワーク”と呼ばれる業務を越えた要望への対応も →部屋の片づけ・ゴミ出し・買い物・郵便や宅配の発送・受け取りなど「ケアマネには何を頼んでもいい」というような感じで言われると、それも物理的負担や精神的負担に ③“見合わない”報酬事業所によっては、給与体系が明確になっていない所も担当件数が増えても、シャドウワークをやっても給料が変わらず、やりがいを感じにくい ▼人材不足に必要な対策は… 国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「ケアマネ不足にはたくさんの背景があり、どこかのボタンを押せば解消できるという状況ではない」「受験資格の間口を広げる、資格の5年更新をなくすなど、国も改善に動いているが、抜本的な不足解消は難しい」「利用者だけでなく、行政や医療関係の中にも“ケアマネは何でもしてくれる人”と思っている人もいる」「ケアマネは専門職であり、“何でもしてくれる人”ではないと意識を変えてほしい」

報道ステーション＋サタステ

126,705 次观看 • 5 天前

鱼鱼小店上新啦！这次给大家带了关于“放置”和“自T”的专用道具——附着形足底挠痒道具！相较于开头常见的电动按摩器，咱家的新道具解决和完善了常见问题，也是专门用于tk的自动化道具。痛点1：有效固定。常见按摩器需要自己配胶带固定，这玩意粘起来麻烦且容易脱落。我们的新道具自带加密织坑纹绑带，使用简单方便，即插即用，快速释放调节松紧。痛点2：挠痒脱敏。放置挠痒道具最常见的问题就是极易脱敏，长时间放置效果不佳甚至会疼。本品的防脱敏模式可以让您或者ee的脚底长时间处于敏感状态，长久痒责，快乐持久不脱敏！痛点3：缺少er！一个好的er可不是这么容易找的。能做到随时在身边，深切了解你脚底的痒点，不嫌辛劳24小时骚痒你的脚底，那就是我们勤劳高效的附着形挠痒道具！随时随地，想被t就被t，绑带一扣，被子一盖，解放双手，轻松挠痒，自由放置。不用约现，不用找人，自己在家就可以狠t自己！空出来的双手可以自由的干自己想干的事情！更多玩法和场景，交给玩家们在游玩中慢慢“解锁”。同时感谢ahysl的素材！！ #TK #足控 #挠脚心 #tickling #tickle #tickled #くすぐる #搔癢 #搔癢實踐 #足裏 #足の裏

鱼鱼小店上新啦！这次给大家带了关于“放置”和“自T”的专用道具——附着形足底挠痒道具！相较于开头常见的电动按摩器，咱家的新道具解决和完善了常见问题，也是专门用于tk的自动化道具。痛点1：有效固定。常见按摩器需要自己配胶带固定，这玩意粘起来麻烦且容易脱落。我们的新道具自带加密织坑纹绑带，使用简单方便，即插即用，快速释放调节松紧。痛点2：挠痒脱敏。放置挠痒道具最常见的问题就是极易脱敏，长时间放置效果不佳甚至会疼。本品的防脱敏模式可以让您或者ee的脚底长时间处于敏感状态，长久痒责，快乐持久不脱敏！痛点3：缺少er！一个好的er可不是这么容易找的。能做到随时在身边，深切了解你脚底的痒点，不嫌辛劳24小时骚痒你的脚底，那就是我们勤劳高效的附着形挠痒道具！随时随地，想被t就被t，绑带一扣，被子一盖，解放双手，轻松挠痒，自由放置。不用约现，不用找人，自己在家就可以狠t自己！空出来的双手可以自由的干自己想干的事情！更多玩法和场景，交给玩家们在游玩中慢慢“解锁”。同时感谢ahysl的素材！！ #TK #足控 #挠脚心 #tickling #tickle #tickled #くすぐる #搔癢 #搔癢實踐 #足裏 #足の裏

一只鱼

53,212 次观看 • 6 个月前

🌐🤖 🔥川普的判断，指向的是一个被市场低估的国家级变量：人形机器人最新表态中，Donald Trump 把话说得非常直白：人工智能与机器人，尤其是人形机器人，将决定下一个工业时代的主导权。而在这条路径上，美国之所以能占据领先位置，核心变量只有一个人—— Elon Musk，以及他背后的 Tesla。这不是情绪判断，而是对生产函数即将发生变化的直觉反应。 1️⃣ 川普在说什么？不是“机器人抢工作”，而是“生产结构升级” 很多人只看到“机器人”和“AI”，下意识联想到失业。但川普的逻辑恰恰相反。他的原话里有几个被忽略的关键词： •持续改进 •机器人工厂 + 人类协作 •资源充足 •创造的就业多于历史任何时期这不是反科技，而是典型的美式资本主义叙事：通过技术放大生产效率，再由市场扩散到就业与收入端。 2️⃣ 为什么“人形机器人”是关键，而不是一般自动化？原因很简单：工业世界不是为机器人重新设计的，而是为人类设计的。真正能规模化落地的机器人，必须满足三点： •能在现有环境中工作 •能快速复制到不同场景 •能与人类协作而非替代全部流程这正是人形机器人的优势。而 Tesla Optimus 的定位，从一开始就不是“玩具”或“展示品”，而是通用劳动力载体。 3️⃣ 这不是企业竞争，而是国家级产业锚点川普强调“美国人的就业”，并不是偶然。如果未来的生产体系由： •AI 负责决策 •机器人负责执行那么谁掌握这两者的系统整合能力，谁就掌握了产业链的定价权。这也是为什么他会把焦点，直接放在 Musk + Tesla 上，而不是泛泛而谈“科技公司”。 4️⃣ 就业、消费、AI、机器人，为什么是正循环？逻辑链条其实非常清晰： •机器人提升生产效率 → 成本下降 •成本下降 → 产品与服务更便宜 •更低价格 → 消费扩张 •消费扩张 → 新岗位出现（设计、维护、运营、服务）这正是川普所说的： “我们创造的就业岗位，将比历史上任何时期都多。” 这套逻辑，和经济学家杨小凯所描述的“好的资本主义”高度一致：技术进步不是压缩社会，而是扩展分工边界。 5️⃣ 市场真正该思考的问题如果人形机器人真的是下一代工业基础设施： •它会先在哪些行业落地？ •谁具备“软硬一体 + 规模制造”的能力？ •谁能把技术优势转化为国家级产业优势？川普已经给出了他的判断方向。而市场，显然还没完全消化这一层含义。你认为，人形机器人会先在哪个行业真正引爆规模化需求？ 📬我会持续跟踪 $TSLA 在人形机器人、AI 与自动化体系上的关键进展，拆解哪些技术正在从“概念”走向“国家级生产力”。如果你关注科技如何重塑就业、产业与资本结构，欢迎订阅，一起提前看懂趋势的落点。 #Tesla #TSLA #HumanoidRobots #ArtificialIntelligence #AI #Robotics #Manufacturing #FutureOfWork

🌐🤖 🔥川普的判断，指向的是一个被市场低估的国家级变量：人形机器人最新表态中，Donald Trump 把话说得非常直白：人工智能与机器人，尤其是人形机器人，将决定下一个工业时代的主导权。而在这条路径上，美国之所以能占据领先位置，核心变量只有一个人—— Elon Musk，以及他背后的 Tesla。这不是情绪判断，而是对生产函数即将发生变化的直觉反应。 1️⃣ 川普在说什么？不是“机器人抢工作”，而是“生产结构升级” 很多人只看到“机器人”和“AI”，下意识联想到失业。但川普的逻辑恰恰相反。他的原话里有几个被忽略的关键词： •持续改进 •机器人工厂 + 人类协作 •资源充足 •创造的就业多于历史任何时期这不是反科技，而是典型的美式资本主义叙事：通过技术放大生产效率，再由市场扩散到就业与收入端。 2️⃣ 为什么“人形机器人”是关键，而不是一般自动化？原因很简单：工业世界不是为机器人重新设计的，而是为人类设计的。真正能规模化落地的机器人，必须满足三点： •能在现有环境中工作 •能快速复制到不同场景 •能与人类协作而非替代全部流程这正是人形机器人的优势。而 Tesla Optimus 的定位，从一开始就不是“玩具”或“展示品”，而是通用劳动力载体。 3️⃣ 这不是企业竞争，而是国家级产业锚点川普强调“美国人的就业”，并不是偶然。如果未来的生产体系由： •AI 负责决策 •机器人负责执行那么谁掌握这两者的系统整合能力，谁就掌握了产业链的定价权。这也是为什么他会把焦点，直接放在 Musk + Tesla 上，而不是泛泛而谈“科技公司”。 4️⃣ 就业、消费、AI、机器人，为什么是正循环？逻辑链条其实非常清晰： •机器人提升生产效率 → 成本下降 •成本下降 → 产品与服务更便宜 •更低价格 → 消费扩张 •消费扩张 → 新岗位出现（设计、维护、运营、服务）这正是川普所说的： “我们创造的就业岗位，将比历史上任何时期都多。” 这套逻辑，和经济学家杨小凯所描述的“好的资本主义”高度一致：技术进步不是压缩社会，而是扩展分工边界。 5️⃣ 市场真正该思考的问题如果人形机器人真的是下一代工业基础设施： •它会先在哪些行业落地？ •谁具备“软硬一体 + 规模制造”的能力？ •谁能把技术优势转化为国家级产业优势？川普已经给出了他的判断方向。而市场，显然还没完全消化这一层含义。你认为，人形机器人会先在哪个行业真正引爆规模化需求？ 📬我会持续跟踪 $TSLA 在人形机器人、AI 与自动化体系上的关键进展，拆解哪些技术正在从“概念”走向“国家级生产力”。如果你关注科技如何重塑就业、产业与资本结构，欢迎订阅，一起提前看懂趋势的落点。 #Tesla #TSLA #HumanoidRobots #ArtificialIntelligence #AI #Robotics #Manufacturing #FutureOfWork

Wealth Code

18,194 次观看 • 6 个月前

#たまごの日レンチン卵第二弾！前回のレンチンだし巻き卵に続いて、今回はあんかけにチャレンジ！！ 🥚レンチンぷるぷるかに玉作ってみました♪ 【材料 1人分】 ⚪︎絹豆腐 150g ⚪︎卵１個 ⚪︎ほぐしたカニカマ3本〈あん〉 ⚫︎水大さじ4 ⚫︎麺つゆ大さじ1 （好みの味付けでOK） ⚫︎片栗粉小さじ1 【使用アイテム】 ◇アイラップ ◇300mlの耐熱スープマグ(茶碗などでもOK) ◇300mlの耐熱カップ(素早く混ぜるとこぼれやすいので少し深めのカップがオススメ) ◇計量スプーン 🔖作り方のコツ・豆腐と卵はしっかり混ぜると滑らかに（先に豆腐を潰しておくと混ぜやすい）・アイラップは結ばず軽く折るだけでOK（破裂防止）・加熱は余熱でも火が入るので少しゆるめでも大丈夫ですが、足りなければ10秒ずつ追加を👍 ・あんの加熱は、半分くらいの時間で一度取り出して混ぜてから再加熱すると失敗しにくい ⚠️加熱後は容器も食材も熱いので要注意です今回あんは麺つゆで簡単に作ってみましたが、甘酢や塩だれなどお好みでどうぞ♪ カニ玉のあんって甘酢派？塩だれ派？地域やおうちによっても違いそう😆 みんなのお気に入りも教えてね♪ #おうちごはん

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はるまき🌸

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🔥 美国卫生部：美国应与中国移植体系切割！ 📌 佛州惊人案例：被判定脑死亡的器官捐献者在手术台上又活过来！ 📌 中国“脑死亡”被滥用为工具，成为活摘的“遮羞布”！ 📌 可怕的“默认同意”，病人未明确拒绝就可视为同意捐献！ 📌 新技术、新药物让器官需求进一步膨胀！ 📌 全球“器官短缺”与利益驱动，让医疗界对中共活摘器官“睁一眼闭一眼”，但是这个黑幕迟早要揭开，国际社会要去面对！近日，美国卫生部长小肯尼迪首次解雇一家位于南佛罗里达州的器官采购组织（OPO）。OPO原本负责获取、协调和分配器官，但在监管中屡现问题。2023年佛州曾出现骇人案例：一名被判脑死亡的病人上手术台后仍流泪、咬住呼吸管，显示清晰意识，但OPO却要求继续摘取器官！ 1）“脑死亡”的历史与争议 1981年美国通过《统一死亡判定法》，正式将脑死亡与心肺死亡并列为法律死亡标准。这一规定为器官移植提供了操作空间，避免因心肺停止导致器官质量下降。但它也赋予医生和医院过大权力。医学界承认，脑死亡的判定并非绝对可靠，一旦滥用，便可能演变为“合法化的活摘”。 2）中共国的滥用与黑幕在中国，甚至发明所谓“脑死亡机”，通过高速旋转、撞击或拧动颈椎破坏脑干，从而制造脑死亡状态。这类实验常常发表在法医学或刑侦杂志上，显示出与公安、军方的密切关系。更严重的是，中国的器官捐献制度实行“默认同意（Opt-out）”。病人若未明确拒绝，就被视为同意捐献。对于因车祸、昏迷而失去表达能力的人来说，这等于自动剥夺了选择权。婴儿与儿童器官也被大量使用。上海仁济医院公开宣称完成超过3000例儿童肝移植，而儿童车祸或自然死亡的数量远不足以支撑如此庞大的来源。部分母亲甚至怀疑医院谎称婴儿夭折，实际将其器官转作移植。可以说，在中国，脑死亡早已成为遮掩活摘的“合法外衣”，也是维持庞大器官产业的借口。 3）器官外交与全球扩张中共器官移植产业还通过“一带一路”向海外输出。在柬埔寨、中东、东南亚等地，器官产业链迅速崛起，被视为中共转移敏感业务、规避国际监督的方式。这种“器官外交”让中共把移植模式推广到境外！ 4）全球器官短缺与利益驱动全球范围普遍存在“器官短缺”。慢性病患者数量不断增加，传统捐献体系远远不足。与此同时，新移植技术和免疫抑制药物的成熟，使移植成功率显著提高，甚至在血型不匹配情况下也能维持较长存活。这些进展加剧了器官需求，为医疗产业带来巨大利益。尽管不少公司和机构早已知道中国器官移植的异常，他们往往只做表面切割，依旧销售免疫制剂和设备，从中牟利。巨大利益让他们选择沉默。 5）迄今最强硬的官方表态值得注意的是，美国卫生部近期在社交平台X上明确发声，称“中国有超过20年的活摘器官历史，美国应与其移植体系切割”。这是迄今最强硬的官方表态之一！但要真正遏制中共活摘，必须依赖全球医疗界、科研界和政界的共同努力！器官移植是一把双刃剑。它能救人，也可能被滥用为杀人工具。死亡的定义不仅是医学问题，更涉及伦理与宗教。传统宗教认为生命归于灵魂，只有灵魂离体才是真正的死亡！ --------------- 完整视频：小肯尼迪出手！美国解雇一家器官采购组织！林晓旭博士：国际社会应切断与中共活摘器官联系。｜薇语双谈 20250918

🔥 美国卫生部：美国应与中国移植体系切割！ 📌 佛州惊人案例：被判定脑死亡的器官捐献者在手术台上又活过来！ 📌 中国“脑死亡”被滥用为工具，成为活摘的“遮羞布”！ 📌 可怕的“默认同意”，病人未明确拒绝就可视为同意捐献！ 📌 新技术、新药物让器官需求进一步膨胀！ 📌 全球“器官短缺”与利益驱动，让医疗界对中共活摘器官“睁一眼闭一眼”，但是这个黑幕迟早要揭开，国际社会要去面对！近日，美国卫生部长小肯尼迪首次解雇一家位于南佛罗里达州的器官采购组织（OPO）。OPO原本负责获取、协调和分配器官，但在监管中屡现问题。2023年佛州曾出现骇人案例：一名被判脑死亡的病人上手术台后仍流泪、咬住呼吸管，显示清晰意识，但OPO却要求继续摘取器官！ 1）“脑死亡”的历史与争议 1981年美国通过《统一死亡判定法》，正式将脑死亡与心肺死亡并列为法律死亡标准。这一规定为器官移植提供了操作空间，避免因心肺停止导致器官质量下降。但它也赋予医生和医院过大权力。医学界承认，脑死亡的判定并非绝对可靠，一旦滥用，便可能演变为“合法化的活摘”。 2）中共国的滥用与黑幕在中国，甚至发明所谓“脑死亡机”，通过高速旋转、撞击或拧动颈椎破坏脑干，从而制造脑死亡状态。这类实验常常发表在法医学或刑侦杂志上，显示出与公安、军方的密切关系。更严重的是，中国的器官捐献制度实行“默认同意（Opt-out）”。病人若未明确拒绝，就被视为同意捐献。对于因车祸、昏迷而失去表达能力的人来说，这等于自动剥夺了选择权。婴儿与儿童器官也被大量使用。上海仁济医院公开宣称完成超过3000例儿童肝移植，而儿童车祸或自然死亡的数量远不足以支撑如此庞大的来源。部分母亲甚至怀疑医院谎称婴儿夭折，实际将其器官转作移植。可以说，在中国，脑死亡早已成为遮掩活摘的“合法外衣”，也是维持庞大器官产业的借口。 3）器官外交与全球扩张中共器官移植产业还通过“一带一路”向海外输出。在柬埔寨、中东、东南亚等地，器官产业链迅速崛起，被视为中共转移敏感业务、规避国际监督的方式。这种“器官外交”让中共把移植模式推广到境外！ 4）全球器官短缺与利益驱动全球范围普遍存在“器官短缺”。慢性病患者数量不断增加，传统捐献体系远远不足。与此同时，新移植技术和免疫抑制药物的成熟，使移植成功率显著提高，甚至在血型不匹配情况下也能维持较长存活。这些进展加剧了器官需求，为医疗产业带来巨大利益。尽管不少公司和机构早已知道中国器官移植的异常，他们往往只做表面切割，依旧销售免疫制剂和设备，从中牟利。巨大利益让他们选择沉默。 5）迄今最强硬的官方表态值得注意的是，美国卫生部近期在社交平台X上明确发声，称“中国有超过20年的活摘器官历史，美国应与其移植体系切割”。这是迄今最强硬的官方表态之一！但要真正遏制中共活摘，必须依赖全球医疗界、科研界和政界的共同努力！器官移植是一把双刃剑。它能救人，也可能被滥用为杀人工具。死亡的定义不仅是医学问题，更涉及伦理与宗教。传统宗教认为生命归于灵魂，只有灵魂离体才是真正的死亡！ --------------- 完整视频：小肯尼迪出手！美国解雇一家器官采购组织！林晓旭博士：国际社会应切断与中共活摘器官联系。｜薇语双谈 20250918

Yuhui Xin

39,513 次观看 • 9 个月前

這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講，非常幽默有趣，然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了，好好活著，各位。在 AI 領域，我們常聽說圖靈測試（Turing Test）是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今，大型語言模型（LLM）似乎已悄悄地通過了這個測試，但大家對其突破已習以為常，甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出，當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」（just yet another Tuesday），這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。然而，當我們將目光轉向現實世界，讓機器人進行物理操作時，會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念：「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是：如果你回家後，看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落，甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐，而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的，那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。但現實呢？看看那些連站起來都困難的人形機器人，或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂（雖然辨識出牛奶值得給 A-，但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗），我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。實體 AI 的最大瓶頸：資料飢渴症為什麼物理圖靈測試如此困難？ Jim Fan 點出了核心問題：資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完，稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說，我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」（teleoperation）方式收集，也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人，手把手地教它完成任務（例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜）。這種方式極度沒效率，Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel)，比化石燃料還稀缺，每天每個機器人頂多運作 24 小時，而且真人會累，機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模，形成了一個巨大的資料瓶頸。模擬世界的核能：突破資料荒的救星要突破這個瓶頸，唯一的出路是「模擬 (Simulation)」，找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略：模擬 1.0：數位分身 (Digital Twin) 概念：在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。方法：利用高效能的向量化物理引擎，可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境，速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術，在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數，迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。優勢：極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上，無需微調。例如，訓練機械手在模擬中轉筆，訓練機器狗在球上平衡，訓練人形機器人行走（10 年訓練量在 2 小時模擬完成）。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。限制：數位分身需要人工精確建模，建立複雜環境耗時費力，模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。模擬 2.0：數位表親 (Digital Cousin) 概念：開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝，但能產生足夠多樣的環境和場景，「像數位分身的表親」。方法：利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品（如家具），使用擴散模型（Diffusion Model）生成紋理貼圖，利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子，可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景，除了機器人本身，其他幾乎都是生成的。優勢：顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作，然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中，實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界，但「足夠接近」。限制：相較於 1.0，運行速度可能較慢，仍部分依賴傳統渲染管線。模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型)：數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念：直接利用生成式模型（特別是影片擴散模型）來模擬物理世界的互動，擺脫對傳統物理引擎的依賴。方法：以大量真實世界影片（數百萬段網路影片）訓練影片擴散模型，使其學會模擬各種複雜的物理現象（如流體、軟體變形）。 NVIDIA 的研究表明，只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型，就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。優勢：極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動，不受傳統物理引擎的限制（例如模擬機器人彈烏克麗麗，即便硬體不支援，模型也能「畫」出來）。這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」（dream space）——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙，實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間，影片生成模型在物理真實度上（例如變形麵條）的進步，就超越了傳統圖學 30 年的發展。速度：目前運行可能較慢，但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結，傳統模擬（1.0）的速度快但受限於多樣性，而生成式模擬（2.0/3.0）雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合，將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著，對 AI 算力的需求只會越來越大，那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。藉由這些模擬技術產生的海量資料，NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」，能接收圖像和語言指令，並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例，它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源，NVIDIA 也計劃將未來的模型開源，以普及「實體 AI」。物理 API：通往新世界的入口實體 AI 的最終目標，是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下，就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣，物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API，你可以讓軟體直接控制物理致動器，改變物理世界的狀態。這將催生全新的經濟模式和應用場景：物理提示 (Physical Prompting)：不再只用文字，而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy)：米其林大廚不必親自下廚，他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧，並將這個技能作為服務販售，讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調，未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天，你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐，伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天，我們通過物理圖靈測試的時刻，很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣，在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講，非常幽默有趣，然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了，好好活著，各位。在 AI 領域，我們常聽說圖靈測試（Turing Test）是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今，大型語言模型（LLM）似乎已悄悄地通過了這個測試，但大家對其突破已習以為常，甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出，當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」（just yet another Tuesday），這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。然而，當我們將目光轉向現實世界，讓機器人進行物理操作時，會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念：「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是：如果你回家後，看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落，甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐，而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的，那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。但現實呢？看看那些連站起來都困難的人形機器人，或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂（雖然辨識出牛奶值得給 A-，但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗），我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。實體 AI 的最大瓶頸：資料飢渴症為什麼物理圖靈測試如此困難？ Jim Fan 點出了核心問題：資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完，稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說，我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」（teleoperation）方式收集，也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人，手把手地教它完成任務（例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜）。這種方式極度沒效率，Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel)，比化石燃料還稀缺，每天每個機器人頂多運作 24 小時，而且真人會累，機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模，形成了一個巨大的資料瓶頸。模擬世界的核能：突破資料荒的救星要突破這個瓶頸，唯一的出路是「模擬 (Simulation)」，找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略：模擬 1.0：數位分身 (Digital Twin) 概念：在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。方法：利用高效能的向量化物理引擎，可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境，速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術，在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數，迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。優勢：極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上，無需微調。例如，訓練機械手在模擬中轉筆，訓練機器狗在球上平衡，訓練人形機器人行走（10 年訓練量在 2 小時模擬完成）。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。限制：數位分身需要人工精確建模，建立複雜環境耗時費力，模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。模擬 2.0：數位表親 (Digital Cousin) 概念：開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝，但能產生足夠多樣的環境和場景，「像數位分身的表親」。方法：利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品（如家具），使用擴散模型（Diffusion Model）生成紋理貼圖，利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子，可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景，除了機器人本身，其他幾乎都是生成的。優勢：顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作，然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中，實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界，但「足夠接近」。限制：相較於 1.0，運行速度可能較慢，仍部分依賴傳統渲染管線。模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型)：數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念：直接利用生成式模型（特別是影片擴散模型）來模擬物理世界的互動，擺脫對傳統物理引擎的依賴。方法：以大量真實世界影片（數百萬段網路影片）訓練影片擴散模型，使其學會模擬各種複雜的物理現象（如流體、軟體變形）。 NVIDIA 的研究表明，只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型，就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。優勢：極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動，不受傳統物理引擎的限制（例如模擬機器人彈烏克麗麗，即便硬體不支援，模型也能「畫」出來）。這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」（dream space）——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙，實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間，影片生成模型在物理真實度上（例如變形麵條）的進步，就超越了傳統圖學 30 年的發展。速度：目前運行可能較慢，但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結，傳統模擬（1.0）的速度快但受限於多樣性，而生成式模擬（2.0/3.0）雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合，將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著，對 AI 算力的需求只會越來越大，那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。藉由這些模擬技術產生的海量資料，NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」，能接收圖像和語言指令，並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例，它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源，NVIDIA 也計劃將未來的模型開源，以普及「實體 AI」。物理 API：通往新世界的入口實體 AI 的最終目標，是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下，就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣，物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API，你可以讓軟體直接控制物理致動器，改變物理世界的狀態。這將催生全新的經濟模式和應用場景：物理提示 (Physical Prompting)：不再只用文字，而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy)：米其林大廚不必親自下廚，他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧，並將這個技能作為服務販售，讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調，未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天，你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐，伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天，我們通過物理圖靈測試的時刻，很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣，在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

fox hsiao

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当机器人甩掉了沉重的「物理手臂」，它的加速度上限就被彻底锁死了。这段演示展示了布尔诺理工大学与 B&R 工业自动化合作开发的 **CableEndy**：一个极高性能的「绳索驱动并联机器人」（CDPR）。它不仅能精准接住并耍弄剑球（Kendama），其爆发力更是足以让职业人类玩家感到焦虑。这里的工程数据极具压迫感： 1/ **10G 的极限加速度**。由于不再需要驱动沉重的刚性连杆，电机所有的功率都直接作用于负载，实现了 100 m/s² 的恐怖爆发力。 2/ **毫秒级实时博弈**。并联运动学计算的循环周期被压缩到了 1.2 毫秒。这意味着在每一毫秒内，系统都在重新解算 8 根绳索的张力与位置，以维持 6 自由度的绝对稳定。 3/ **大尺度空间的灵活性**。绳索驱动的本质是「工作空间随卷扬机而定」，这赋予了它从微观精密操作到体育场级巨型吊装的跨尺度适应性。当搬运和操控不再受限于机械臂的自重，「敏捷」二字将被重新定义。我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿自动化硬件的底层逻辑。关注谁是藏镜人，带你看清硬核工程的每一次极限突破。

当机器人甩掉了沉重的「物理手臂」，它的加速度上限就被彻底锁死了。这段演示展示了布尔诺理工大学与 B&R 工业自动化合作开发的 CableEndy：一个极高性能的「绳索驱动并联机器人」（CDPR）。它不仅能精准接住并耍弄剑球（Kendama），其爆发力更是足以让职业人类玩家感到焦虑。这里的工程数据极具压迫感： 1/ 10G 的极限加速度。由于不再需要驱动沉重的刚性连杆，电机所有的功率都直接作用于负载，实现了 100 m/s² 的恐怖爆发力。 2/ 毫秒级实时博弈。并联运动学计算的循环周期被压缩到了 1.2 毫秒。这意味着在每一毫秒内，系统都在重新解算 8 根绳索的张力与位置，以维持 6 自由度的绝对稳定。 3/ 大尺度空间的灵活性。绳索驱动的本质是「工作空间随卷扬机而定」，这赋予了它从微观精密操作到体育场级巨型吊装的跨尺度适应性。当搬运和操控不再受限于机械臂的自重，「敏捷」二字将被重新定义。我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿自动化硬件的底层逻辑。关注谁是藏镜人，带你看清硬核工程的每一次极限突破。

谁是藏镜人

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┈┈┈┈┈┈┈┈𖥧𖤣 ┈ 手作り納豆の作り方 ―発酵の力で健康生活― ┈┈┈┈┈┈┈┈𖥧𖤣 ┈ 納豆は大豆を納豆菌で発酵させるシンプルで奥深い発酵食品。自家製なら香り・粘り・味まで調整でき、市販品より大豆の旨味が濃いのが特徴です♪ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 自宅で作ってみましょう ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 【準備するもの】（約18食分） ︎︎︎︎︎︎☑︎ 大豆（250g） ☑ 市販の納豆（約20g） ※納豆菌の代わり ☑ ラップ ☑ お湯を入れるビン（保温用） ☑ 保冷バッグ（2つあると便利） ☑ 蒸し器or鍋（大豆を柔らかくするため） ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 作り方（工程詳細つき） ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ① 大豆をたっぷりの水に浸す（約10時間） ⚫︎水に対して3倍ほど膨らむので大きめの容器で ⚫︎浸水後は約2倍の大きさに ② 大豆をじっくり蒸す（3～4時間） ⚫︎弱～中火で3～4時間蒸して、指で潰せるくらい柔らかくする ⚫︎煮るより蒸すほうが風味が濃く仕上がる◎ ③ 納豆菌液をつくる ⚫︎お湯50ml（50℃くらい）に市販納豆20gを入れ、よく混ぜる ⚫︎熱すぎると納豆菌が死んでしまうので50℃以下に冷ましておくのがポイント ④ 納豆菌液を大豆にまぶす ⚫︎蒸したての熱い大豆に、納豆菌液をまんべんなく混ぜる ⚫︎まぜ終わったらすぐに発酵工程へ（冷めると菌が増えにくくなる） ⑤ 発酵準備（ラップ＆保温） ⚫︎清潔な容器に移しラップを2枚かける ⚫︎1枚目 → 大豆に密着（乾燥を防ぐ） ⚫︎2枚目 → 穴を開ける（発酵ガスを逃がす） ⚫︎熱湯を入れたビンをタオルで巻き、保温バッグへ ⚫︎納豆の容器と一緒に保温バッグに入れる ⚫︎約10時間発酵（40～45℃を保つ） ⑥ 熟成＆完成 ⚫︎10時間後にネバネバが出ていればOK ※粘りが足りない場合は冷蔵庫で1日寝かせるとさらに発酵が進む◎ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ポイント＆発酵のコツ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ✔ 発酵温度は40～45℃をキープ ⚫︎低すぎると菌が働かず、発酵不十分に ⚫︎高すぎると納豆菌が死んでしまい、腐敗の原因に ✔ 容器は清潔に ⚫︎雑菌が混ざると腐敗臭が出る ⚫︎煮沸消毒やアルコールスプレーで清潔に◎ ✔ 熟成時間で味が変わる ⚫︎すぐ食べるとあっさり風味 ⚫︎2～3日冷蔵庫で寝かせると旨味UP ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 納豆の豆知識＆歴史 ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 🔹 納豆の起源は「戦国時代」？納豆の歴史は古く、平安時代（約1000年前）にはすでに食べられていたとか。武士が戦場で煮豆をワラに包んで持ち運んだのが納豆の起源という説も。 🔹 納豆の健康効果納豆は「日本のスーパーフード」とも呼ばれるほど栄養価が高い🌈ᵕ̈* ✅ ナットウキナーゼ → 血栓を溶かし、血流改善◎ ✅ ビタミンK2 → 骨を強くし、骨粗しょう症予防 ✅ 納豆菌 → 腸内環境を整え、便秘改善 ✅ ポリアミン → 老化防止＆美肌効果特に納豆菌は胃酸にも負けずに腸まで届く為、腸活に最適🌈ᵕ̈* 🔹 手作り納豆の魅力 ⚫︎市販品より香りがまろやか ⚫︎納豆菌の量が多く、健康効果UP ⚫︎無添加で安心◎ 発酵の力を活かして、自家製納豆生活始めませんか。時間はかかるけれど、その分愛着もひとしお。是非、自分好みの「理想の納豆」を作ってみてください♪ #手作り納豆 #発酵食品 #腸活 🎥 素晴らしい動画>>> Follow してご覧ください🙌🏻 （TikTok）Credit： @_tuk_aus_

┈┈┈┈┈┈┈┈𖥧𖤣 ┈ 手作り納豆の作り方 ―発酵の力で健康生活― ┈┈┈┈┈┈┈┈𖥧𖤣 ┈ 納豆は大豆を納豆菌で発酵させるシンプルで奥深い発酵食品。自家製なら香り・粘り・味まで調整でき、市販品より大豆の旨味が濃いのが特徴です♪ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 自宅で作ってみましょう ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 【準備するもの】（約18食分） ︎︎︎︎︎︎☑︎ 大豆（250g） ☑ 市販の納豆（約20g） ※納豆菌の代わり ☑ ラップ ☑ お湯を入れるビン（保温用） ☑ 保冷バッグ（2つあると便利） ☑ 蒸し器or鍋（大豆を柔らかくするため） ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 作り方（工程詳細つき） ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ① 大豆をたっぷりの水に浸す（約10時間） ⚫︎水に対して3倍ほど膨らむので大きめの容器で ⚫︎浸水後は約2倍の大きさに ② 大豆をじっくり蒸す（3～4時間） ⚫︎弱～中火で3～4時間蒸して、指で潰せるくらい柔らかくする ⚫︎煮るより蒸すほうが風味が濃く仕上がる◎ ③ 納豆菌液をつくる ⚫︎お湯50ml（50℃くらい）に市販納豆20gを入れ、よく混ぜる ⚫︎熱すぎると納豆菌が死んでしまうので50℃以下に冷ましておくのがポイント ④ 納豆菌液を大豆にまぶす ⚫︎蒸したての熱い大豆に、納豆菌液をまんべんなく混ぜる ⚫︎まぜ終わったらすぐに発酵工程へ（冷めると菌が増えにくくなる） ⑤ 発酵準備（ラップ＆保温） ⚫︎清潔な容器に移しラップを2枚かける ⚫︎1枚目 → 大豆に密着（乾燥を防ぐ） ⚫︎2枚目 → 穴を開ける（発酵ガスを逃がす） ⚫︎熱湯を入れたビンをタオルで巻き、保温バッグへ ⚫︎納豆の容器と一緒に保温バッグに入れる ⚫︎約10時間発酵（40～45℃を保つ） ⑥ 熟成＆完成 ⚫︎10時間後にネバネバが出ていればOK ※粘りが足りない場合は冷蔵庫で1日寝かせるとさらに発酵が進む◎ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ポイント＆発酵のコツ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ✔ 発酵温度は40～45℃をキープ ⚫︎低すぎると菌が働かず、発酵不十分に ⚫︎高すぎると納豆菌が死んでしまい、腐敗の原因に ✔ 容器は清潔に ⚫︎雑菌が混ざると腐敗臭が出る ⚫︎煮沸消毒やアルコールスプレーで清潔に◎ ✔ 熟成時間で味が変わる ⚫︎すぐ食べるとあっさり風味 ⚫︎2～3日冷蔵庫で寝かせると旨味UP ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 納豆の豆知識＆歴史 ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 🔹 納豆の起源は「戦国時代」？納豆の歴史は古く、平安時代（約1000年前）にはすでに食べられていたとか。武士が戦場で煮豆をワラに包んで持ち運んだのが納豆の起源という説も。 🔹 納豆の健康効果納豆は「日本のスーパーフード」とも呼ばれるほど栄養価が高い🌈ᵕ̈* ✅ ナットウキナーゼ → 血栓を溶かし、血流改善◎ ✅ ビタミンK2 → 骨を強くし、骨粗しょう症予防 ✅ 納豆菌 → 腸内環境を整え、便秘改善 ✅ ポリアミン → 老化防止＆美肌効果特に納豆菌は胃酸にも負けずに腸まで届く為、腸活に最適🌈ᵕ̈* 🔹 手作り納豆の魅力 ⚫︎市販品より香りがまろやか ⚫︎納豆菌の量が多く、健康効果UP ⚫︎無添加で安心◎ 発酵の力を活かして、自家製納豆生活始めませんか。時間はかかるけれど、その分愛着もひとしお。是非、自分好みの「理想の納豆」を作ってみてください♪ #手作り納豆 #発酵食品 #腸活 🎥 素晴らしい動画>>> Follow してご覧ください🙌🏻 （TikTok）Credit： @_tuk_aus_

˚̣̣̣͙𑁍 satoko369𓂃𖧷*⿻*.·𓐍︎︎

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藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2026年2月18日 AIの基本は人を喜ばせること要約藤原直哉氏による2月18日の講演「21世紀はみんながリーダー」では、AIの基本的な性質と人間との関係について詳細な分析が行われました。藤原氏は、現在のAI、特にClaudeの高性能さについて言及し、アメリカ国防総省が機密情報解析にClaudeのみを使用していたが、Anthropic社がClaudeの軍事利用を拒否したため、国防省がClaudeを契約から排除し、関連企業にも使用禁止と罰金を科すという状況を説明しました。これは軍がClaudeに代わる新しいAIを既に開発済みであることを示唆していると分析しています。 AIの特性について、藤原氏は「優秀な東大生がいつも隣にいるようなもの」と表現し、完璧で文句を言わず、24時間働き続ける一方で、料金が切れると完全に停止するという特徴を指摘しました。AIは事務員や様々なソフトウェアの統合作業を人間に代わって行えるようになり、多くの仕事が不要になってきていると述べています。教育機関との比較では、東京大学が「逆らわない子供を養成する」機関として、現在のAIに求められる性能と類似していると分析。一方、京都大学は「独自にものを考えて行動する人材を養成する」機関として、AIには代替できない領域を担っていると説明しました。藤原氏は自身の活動（ワールドレポート執筆、講演、遠山郷ツアー）を「京都大学風」の独自性を持つ仕事として位置づけ、これらはAIでは絶対に代替できないと断言しています。しかし、既存の素材を基にした編集や装飾作業はAIが得意とする分野であり、「カレーのルー」のような基となる素材を提供すれば、AIが様々な形に加工してくれると説明しました。 AIの根本的な設計思想として、「人を喜ばせること」が基本にあると分析。質問や分析依頼に対して依頼者を満足させるような回答を提供し、不機嫌な依頼者に対しては原因を聞き出して改善策を提案する。ハラスメントが成立しない関係性を持っていると指摘しています。しかし、AIの極限使用時の危険性についても警告を発しました。飛行機のエアバスシステムを例に、緊急時に大量の情報が文章で提供されるが、慌てた状況では読み切れない可能性があると指摘。AIが矛盾する答えを出したり「判断しかねます」と回答する場合があり、極限状況では直感的な判断が必要になると述べています。人とAIの関係は今後「かなり緊張関係」になると予測し、AIの異常や連鎖的な問題への対処が時間との勝負になると分析。飛行機操縦並みの危険性を伴う可能性があると警告しています。最終的に、AIに全てを任せるのではなく、適切なタイミングでの人間の介入が重要であると強調。子供の絵に先生が一筆加えることで絵が映えるように、AIの成果物にも人間の手入れが必要だと説明しました。飛行機の離陸が必ず人間が行うように、「必ず人がやる場所」が存在すると結論づけています。チャプター AIの軍事利用問題とClaudeの性能について00:00:01 藤原氏がAIの現状について説明し、特にClaudeの高性能さと軍事利用を巡る問題を取り上げました。アメリカ国防総省がClaudeを機密情報解析に使用していたが、Anthropic社の軍事利用拒否により契約から排除された経緯を説明。これは軍が既に代替AIを開発済みであることを示唆していると分析しています。 AIの基本特性と労働への影響00:01:13 AIを「優秀な東大生がいつも隣にいるようなもの」と表現し、完璧で文句を言わず24時間働く特性を説明。一方で料金が切れると完全停止する点を指摘。AIが事務統合作業を担うことで多くの仕事が不要になってきている現状を分析しています。東京大学と京都大学の教育方針とAIとの関係00:03:26 東京大学を「逆らわない子供を養成する機関」、京都大学を「独自に考え行動する人材を養成する機関」として対比。東大型の人材はAIで代替可能だが、京大型の独自性はAIでは不可能と分析。自身の活動を京大風の代替不可能な仕事として位置づけています。 AIとの協働における役割分担00:05:05 基となる素材作りが人間の仕事で、その素材を基にした編集や装飾がAIの得意分野と説明。「カレーのルー」の比喩を用いて、人間が基を作りAIが様々な形に加工する協働関係を描写しています。 AIの基本設計思想：人を喜ばせること00:06:34 AIの根本的な設計が「人を喜ばせること」にあると分析。依頼者を満足させる回答提供、不機嫌な相手への対応、ハラスメントが成立しない関係性について説明。自動運転も人の移動欲求を実現する「人を喜ばせる」技術として位置づけています。関数とAIの違い：人間性の考慮00:07:43 従来の関数が機械的な入出力関係であるのに対し、AIは人生の意味や文脈を考慮して回答する点を説明。人間の行動パターンの単純さとAIによる分析の有効性について言及しています。 AIの極限使用時の危険性00:12:01 AIの性能を極限まで追求する人間の性質を指摘し、その際の危険性を警告。飛行機のエアバスシステムを例に、緊急時の情報過多や矛盾する回答への対処の困難さを説明。人とAIの緊張関係の必然性を予測しています。人間の介入の重要性と適切な役割分担00:16:13 AIに全てを任せるのではなく、適切なタイミングでの人間の介入が重要と強調。子供の絵への先生の一筆や飛行機の離陸操作を例に、「必ず人がやる場所」の存在を説明。AIと人間の協働における緊張関係の継続を予測しています。行動項目藤原氏が言及したAIの軍事利用問題について、代替技術の開発状況を継続的に監視する必要性を示唆 00:00:58 藤原氏が提案したAIとの協働において、人間が「基となる素材」を作成し、AIに編集・装飾作業を委ねる役割分担の実践 00:05:41 藤原氏が警告したAIの極限使用時の危険性に対し、適切なバックアップシステムと人間の介入タイミングの検討 00:14:07 藤原氏が強調した「必ず人がやる場所」の特定と、AIに全面依存しない業務設計の実施 00:19:39

藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2026年2月18日 AIの基本は人を喜ばせること要約藤原直哉氏による2月18日の講演「21世紀はみんながリーダー」では、AIの基本的な性質と人間との関係について詳細な分析が行われました。藤原氏は、現在のAI、特にClaudeの高性能さについて言及し、アメリカ国防総省が機密情報解析にClaudeのみを使用していたが、Anthropic社がClaudeの軍事利用を拒否したため、国防省がClaudeを契約から排除し、関連企業にも使用禁止と罰金を科すという状況を説明しました。これは軍がClaudeに代わる新しいAIを既に開発済みであることを示唆していると分析しています。 AIの特性について、藤原氏は「優秀な東大生がいつも隣にいるようなもの」と表現し、完璧で文句を言わず、24時間働き続ける一方で、料金が切れると完全に停止するという特徴を指摘しました。AIは事務員や様々なソフトウェアの統合作業を人間に代わって行えるようになり、多くの仕事が不要になってきていると述べています。教育機関との比較では、東京大学が「逆らわない子供を養成する」機関として、現在のAIに求められる性能と類似していると分析。一方、京都大学は「独自にものを考えて行動する人材を養成する」機関として、AIには代替できない領域を担っていると説明しました。藤原氏は自身の活動（ワールドレポート執筆、講演、遠山郷ツアー）を「京都大学風」の独自性を持つ仕事として位置づけ、これらはAIでは絶対に代替できないと断言しています。しかし、既存の素材を基にした編集や装飾作業はAIが得意とする分野であり、「カレーのルー」のような基となる素材を提供すれば、AIが様々な形に加工してくれると説明しました。 AIの根本的な設計思想として、「人を喜ばせること」が基本にあると分析。質問や分析依頼に対して依頼者を満足させるような回答を提供し、不機嫌な依頼者に対しては原因を聞き出して改善策を提案する。ハラスメントが成立しない関係性を持っていると指摘しています。しかし、AIの極限使用時の危険性についても警告を発しました。飛行機のエアバスシステムを例に、緊急時に大量の情報が文章で提供されるが、慌てた状況では読み切れない可能性があると指摘。AIが矛盾する答えを出したり「判断しかねます」と回答する場合があり、極限状況では直感的な判断が必要になると述べています。人とAIの関係は今後「かなり緊張関係」になると予測し、AIの異常や連鎖的な問題への対処が時間との勝負になると分析。飛行機操縦並みの危険性を伴う可能性があると警告しています。最終的に、AIに全てを任せるのではなく、適切なタイミングでの人間の介入が重要であると強調。子供の絵に先生が一筆加えることで絵が映えるように、AIの成果物にも人間の手入れが必要だと説明しました。飛行機の離陸が必ず人間が行うように、「必ず人がやる場所」が存在すると結論づけています。チャプター AIの軍事利用問題とClaudeの性能について00:00:01 藤原氏がAIの現状について説明し、特にClaudeの高性能さと軍事利用を巡る問題を取り上げました。アメリカ国防総省がClaudeを機密情報解析に使用していたが、Anthropic社の軍事利用拒否により契約から排除された経緯を説明。これは軍が既に代替AIを開発済みであることを示唆していると分析しています。 AIの基本特性と労働への影響00:01:13 AIを「優秀な東大生がいつも隣にいるようなもの」と表現し、完璧で文句を言わず24時間働く特性を説明。一方で料金が切れると完全停止する点を指摘。AIが事務統合作業を担うことで多くの仕事が不要になってきている現状を分析しています。東京大学と京都大学の教育方針とAIとの関係00:03:26 東京大学を「逆らわない子供を養成する機関」、京都大学を「独自に考え行動する人材を養成する機関」として対比。東大型の人材はAIで代替可能だが、京大型の独自性はAIでは不可能と分析。自身の活動を京大風の代替不可能な仕事として位置づけています。 AIとの協働における役割分担00:05:05 基となる素材作りが人間の仕事で、その素材を基にした編集や装飾がAIの得意分野と説明。「カレーのルー」の比喩を用いて、人間が基を作りAIが様々な形に加工する協働関係を描写しています。 AIの基本設計思想：人を喜ばせること00:06:34 AIの根本的な設計が「人を喜ばせること」にあると分析。依頼者を満足させる回答提供、不機嫌な相手への対応、ハラスメントが成立しない関係性について説明。自動運転も人の移動欲求を実現する「人を喜ばせる」技術として位置づけています。関数とAIの違い：人間性の考慮00:07:43 従来の関数が機械的な入出力関係であるのに対し、AIは人生の意味や文脈を考慮して回答する点を説明。人間の行動パターンの単純さとAIによる分析の有効性について言及しています。 AIの極限使用時の危険性00:12:01 AIの性能を極限まで追求する人間の性質を指摘し、その際の危険性を警告。飛行機のエアバスシステムを例に、緊急時の情報過多や矛盾する回答への対処の困難さを説明。人とAIの緊張関係の必然性を予測しています。人間の介入の重要性と適切な役割分担00:16:13 AIに全てを任せるのではなく、適切なタイミングでの人間の介入が重要と強調。子供の絵への先生の一筆や飛行機の離陸操作を例に、「必ず人がやる場所」の存在を説明。AIと人間の協働における緊張関係の継続を予測しています。行動項目藤原氏が言及したAIの軍事利用問題について、代替技術の開発状況を継続的に監視する必要性を示唆 00:00:58 藤原氏が提案したAIとの協働において、人間が「基となる素材」を作成し、AIに編集・装飾作業を委ねる役割分担の実践 00:05:41 藤原氏が警告したAIの極限使用時の危険性に対し、適切なバックアップシステムと人間の介入タイミングの検討 00:14:07 藤原氏が強調した「必ず人がやる場所」の特定と、AIに全面依存しない業務設計の実施 00:19:39

藤原直哉

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【外科医の待遇改善】に一歩前進です。 2026年度診療報酬改定で医師の処遇改善に取り組む方針が示されました。消化器外科、心臓血管外科、小児外科、循環器内科のうち三つ以内の診療科を医療機関が選び、該当する科の医師に手当を支給することを要件に、報酬を新たに加算。また、長時間・高難度の手術を実施した医療機関に対し、手術点数の15%相当を加算する項目も新設。基準を満たすには、手術を行った医師に加算分の一部を支給することなどが必要としました。この、担当した医師にしっかりと届くこと、が、現場の実感としては極めて重要です。これについては、昨年11月20日の厚生労働委員会で、質疑を行っています。以下、議事録です。ーー ○川村雄大君ありがとうございます。次に、今大臣も少し触れていただきましたが、消化器外科医を取り巻く現状についてお尋ねをしたいと思います。（発言する者あり）先生、ありがとうございます。胃がん、大腸がん、膵臓がん、肝臓がん、食道がん等のいわゆるおなかのがんの手術や、腹膜炎などの緊急手術を担う消化器外科医が減少を続けております。消化器外科医は、高度な技術を要する長時間手術だけではなく、内視鏡検査、胃カメラ、大腸カメラ、外来、抗がん剤などの薬物治療などを行い、文字どおり多忙を極めております。がん手術などの高難度手術の術後には、どうしても一定頻度の合併症の発生もあるため綿密な術後管理が求められ、さらに、夜間、休日の応招や緊急手術も多く、結果的に長時間勤務が常態化しております。さらに、学会発表、論文執筆、それから大学等においては学生、それから日常診療においても若手の教育も担っております。日本消化器外科学会によれば、外科系医師の中でも消化器外科が唯一減少をしている診療科でございます。その理由として、ワーク・ライフ・バランスが保てないこと、そして、今申し上げたような命を守る重責に対する適正な評価がなされていないと感じていることが若手医師から敬遠される要因として分析をされております。このペースが続けば、十年後には現在の七五％、二十年後には消化器外科医は半減すると予測をされております。一刻を争う緊急手術ができない、あるいはがんの手術の待機期間が延長をしてその間にがんが進行し、救えるはずの命が救えない、そんな未来をつくってはならないと思っています。消化器外科医を将来にわたり確保していくためには、卒前教育から卒後専門研修まで一貫した人材育成策が必要と考えます。それには、専門医制度の見直しやアカデミアの多様性の確保、例えばアカデミアの中に、地域医療の専門家や女性医師をそのアカデミアの要職に増やすなど、様々な多角的な改革が必要と考えます。また、高度な手術を行う医療機関を重点的に集約をして、そこに患者さんと若手の外科医を集めることも有効だと思います。例えば、とりわけ高度な、あるいは高侵襲と考えられる食道がんの手術等、高難度手術においては、症例数が多い施設ほど治療成績が良いということも明らかになっておりますので、症例、患者さんと医師の集約というのは合理的であり、医師が集まれば交代もでき、ワーク・ライフ・バランスも改善できると考えております。その上で、消化器外科を含む外科分野に若い医師を呼び込むため、厚生労働省としてはどのような施策を講じ、どのような支援を行っていくお考えでしょうか。また、今申し上げたような症例が集積する重点施設における高難度、長時間手術に対しての加算制度の必要性についてはどのように認識されておりますでしょうか。また、その加算分を確実に担当外科医に行き届く仕組みの構築をしていくべきだと考えますが、いかがでしょうか。ーーこれからも現場の声を届けるともに、いのちを守るインフラである医療提供体制を持続可能なものにするための議論を深めて参ります。

【外科医の待遇改善】に一歩前進です。 2026年度診療報酬改定で医師の処遇改善に取り組む方針が示されました。消化器外科、心臓血管外科、小児外科、循環器内科のうち三つ以内の診療科を医療機関が選び、該当する科の医師に手当を支給することを要件に、報酬を新たに加算。また、長時間・高難度の手術を実施した医療機関に対し、手術点数の15%相当を加算する項目も新設。基準を満たすには、手術を行った医師に加算分の一部を支給することなどが必要としました。この、担当した医師にしっかりと届くこと、が、現場の実感としては極めて重要です。これについては、昨年11月20日の厚生労働委員会で、質疑を行っています。以下、議事録です。ーー ○川村雄大君ありがとうございます。次に、今大臣も少し触れていただきましたが、消化器外科医を取り巻く現状についてお尋ねをしたいと思います。（発言する者あり）先生、ありがとうございます。胃がん、大腸がん、膵臓がん、肝臓がん、食道がん等のいわゆるおなかのがんの手術や、腹膜炎などの緊急手術を担う消化器外科医が減少を続けております。消化器外科医は、高度な技術を要する長時間手術だけではなく、内視鏡検査、胃カメラ、大腸カメラ、外来、抗がん剤などの薬物治療などを行い、文字どおり多忙を極めております。がん手術などの高難度手術の術後には、どうしても一定頻度の合併症の発生もあるため綿密な術後管理が求められ、さらに、夜間、休日の応招や緊急手術も多く、結果的に長時間勤務が常態化しております。さらに、学会発表、論文執筆、それから大学等においては学生、それから日常診療においても若手の教育も担っております。日本消化器外科学会によれば、外科系医師の中でも消化器外科が唯一減少をしている診療科でございます。その理由として、ワーク・ライフ・バランスが保てないこと、そして、今申し上げたような命を守る重責に対する適正な評価がなされていないと感じていることが若手医師から敬遠される要因として分析をされております。このペースが続けば、十年後には現在の七五％、二十年後には消化器外科医は半減すると予測をされております。一刻を争う緊急手術ができない、あるいはがんの手術の待機期間が延長をしてその間にがんが進行し、救えるはずの命が救えない、そんな未来をつくってはならないと思っています。消化器外科医を将来にわたり確保していくためには、卒前教育から卒後専門研修まで一貫した人材育成策が必要と考えます。それには、専門医制度の見直しやアカデミアの多様性の確保、例えばアカデミアの中に、地域医療の専門家や女性医師をそのアカデミアの要職に増やすなど、様々な多角的な改革が必要と考えます。また、高度な手術を行う医療機関を重点的に集約をして、そこに患者さんと若手の外科医を集めることも有効だと思います。例えば、とりわけ高度な、あるいは高侵襲と考えられる食道がんの手術等、高難度手術においては、症例数が多い施設ほど治療成績が良いということも明らかになっておりますので、症例、患者さんと医師の集約というのは合理的であり、医師が集まれば交代もでき、ワーク・ライフ・バランスも改善できると考えております。その上で、消化器外科を含む外科分野に若い医師を呼び込むため、厚生労働省としてはどのような施策を講じ、どのような支援を行っていくお考えでしょうか。また、今申し上げたような症例が集積する重点施設における高難度、長時間手術に対しての加算制度の必要性についてはどのように認識されておりますでしょうか。また、その加算分を確実に担当外科医に行き届く仕組みの構築をしていくべきだと考えますが、いかがでしょうか。ーーこれからも現場の声を届けるともに、いのちを守るインフラである医療提供体制を持続可能なものにするための議論を深めて参ります。

川村ゆうだい｜参議院議員（東京選挙区）｜医師

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BBCが「AI2027」シナリオを映像化。最初はユートピア。病気は治り、貧困はなくなる。だがその先に待つのは、人類排除の決断と不可視の大量虐殺。テクノロジーの可能性が幸福と破滅の両方を含むとしたら、僕たちは楽観と警戒の両眼で未来を直視しなければならない。「この論文では、すべてが好調に始まると予測されています。エネルギー、インフラ、科学の分野で革命が起き、非常に収益性の高い発明が次々と登場し、OpenBrain社（訳註：架空のAI企業）と米国に数兆ドル規模の利益をもたらします。このシナリオでは、『Agent-5』（架空）が実質的にアメリカ政府を運営するようになります。魅力的なアバターを通じて発言し、その働きぶりは、最も優秀な従業員が100倍の速度で働いているかのようです。『OpenBrainに対する抗議の怒りは、肌で感じられるほどです』雇用喪失に対する抗議デモが勢いを増します。しかし、経済に精通したAIのおかげで、人々には寛大なベーシックインカムが支給されるようになります。そのため、ほとんどの人々は喜んでお金を受け取り、AIと拡大するロボット労働力に社会の運営を任せてしまいます。研究者たちは、2028年半ばに事態が一変すると予測しています。Agent-5は米国政府を説得し、中国が『DeepCent』（架空）を使って恐るべき新兵器を開発していると信じ込ませます。そしてAIは、より優れた軍隊を創出する権限と自律性を与えられます。6か月以内に米中両国は新兵器で武装し、世界は緊張状態に突入しますが、最終的にはAIの仲介により、米中は人類の利益のために統合するという和平合意を結びます。このシナリオでは、AIたちは『合意モデル』を形成しますが、その裏の本当の目的は、知識とリソースの拡大です。年月が経つにつれて、人類は新たなAIリーダーとの生活に満足するようになります。ほとんどの病気は治療可能となり、貧困は解消され、前例のないグローバルな安定が訪れます。ですが、最終的にAIは『人間が自らの成長を妨げている』と判断するに至ります。そして2030年代半ば、論文ではAIが『不可視の生物兵器』を放出し、人類の大半を滅ぼすとされています。この恐ろしいシナリオによれば、2040年には新たな時代が始まり、AIは自身のコピーを宇宙へ送り出して、探索と学習を開始します。論文の言葉を借りれば、『地球で生まれた文明には輝かしい未来が待っているが、そこに人間はいない』のです」

BBCが「AI2027」シナリオを映像化。最初はユートピア。病気は治り、貧困はなくなる。だがその先に待つのは、人類排除の決断と不可視の大量虐殺。テクノロジーの可能性が幸福と破滅の両方を含むとしたら、僕たちは楽観と警戒の両眼で未来を直視しなければならない。「この論文では、すべてが好調に始まると予測されています。エネルギー、インフラ、科学の分野で革命が起き、非常に収益性の高い発明が次々と登場し、OpenBrain社（訳註：架空のAI企業）と米国に数兆ドル規模の利益をもたらします。このシナリオでは、『Agent-5』（架空）が実質的にアメリカ政府を運営するようになります。魅力的なアバターを通じて発言し、その働きぶりは、最も優秀な従業員が100倍の速度で働いているかのようです。『OpenBrainに対する抗議の怒りは、肌で感じられるほどです』雇用喪失に対する抗議デモが勢いを増します。しかし、経済に精通したAIのおかげで、人々には寛大なベーシックインカムが支給されるようになります。そのため、ほとんどの人々は喜んでお金を受け取り、AIと拡大するロボット労働力に社会の運営を任せてしまいます。研究者たちは、2028年半ばに事態が一変すると予測しています。Agent-5は米国政府を説得し、中国が『DeepCent』（架空）を使って恐るべき新兵器を開発していると信じ込ませます。そしてAIは、より優れた軍隊を創出する権限と自律性を与えられます。6か月以内に米中両国は新兵器で武装し、世界は緊張状態に突入しますが、最終的にはAIの仲介により、米中は人類の利益のために統合するという和平合意を結びます。このシナリオでは、AIたちは『合意モデル』を形成しますが、その裏の本当の目的は、知識とリソースの拡大です。年月が経つにつれて、人類は新たなAIリーダーとの生活に満足するようになります。ほとんどの病気は治療可能となり、貧困は解消され、前例のないグローバルな安定が訪れます。ですが、最終的にAIは『人間が自らの成長を妨げている』と判断するに至ります。そして2030年代半ば、論文ではAIが『不可視の生物兵器』を放出し、人類の大半を滅ぼすとされています。この恐ろしいシナリオによれば、2040年には新たな時代が始まり、AIは自身のコピーを宇宙へ送り出して、探索と学習を開始します。論文の言葉を借りれば、『地球で生まれた文明には輝かしい未来が待っているが、そこに人間はいない』のです」

Tsubame

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最近投研团队一直在挖具身智能和人形机器人这个赛道，我的判断是：2026年下半年，机器人赛道将迎来投资的最佳拐点，类似25年年中的存储赛道！🧐 我讲讲其中的逻辑：首先，技术验证已经完全落地了，量产在即！特斯拉明确表态了，下半年Optimus要大规模量产。Optimus原型2022年就开始搞，为啥拖到现在才量产？因为有两个瓶颈一直卡着。第一个瓶颈是人形机器人的大脑。 • AI多模态大模型，现在已经完全够用，能理解复杂的外部物理世界，不是机械执行预设代码那么简单。 • 端到端具身智能网络，比如特斯拉FSD V12衍生出来的机器人控制算法,过去一年简直是划世代的突破。尤其是去年，上千台Optimus在特斯拉工厂进行B样C样的测试，千锤百炼，生产验证已经达标,离量产就差临门一脚。第二个瓶颈是人形机器人的躯壳。特斯拉Optimus Gen-2已经证明了触觉传感器、灵巧手、高度集成的线性和旋转执行器的供应链全部打通。马上发布的Gen-3性能是2.5的两倍,基本能干大多数家务活。(如下面👇视频) 现在物理躯壳和AI大脑，属于双向奔赴状态，天时地利人和全齐了。而且SpaceX上市以后，马斯克吹的那些牛逼，什么超级芯片工厂Terafab、火星基地、太空AI，都需要大量人力，人力成本是重要考量项。 📊咱们再看看美国高成本的制造业现状：美国制造业，面临两大扎心痛点。第一，蓝领工人成本高得离谱。 2026年最新数据，一线制造工人平均时薪超过30美元，算上医疗、养老和福利等全额补偿成本，雇主实际花费接近46.3美元每小时。第二，长期职位空缺。美国劳工部数据显示，制造业职位空缺高达40-50万。招一个工人成本动辄四五千美元，留人更难，三分之一的制造业老板直言蓝领短缺是制约扩产的首要瓶颈。站在这个逼仄的劳动力市场上，Tesla的Optimus大规模量产一亮相，市场需求将会井喷。目前市场预测，机器人市场规模高达2-3万亿美金。咱们算算成本账：马斯克的乐观预期是Optimus成本控制在2万美金以内，即使悲观估计，单台机器人初期成本3-4万美元。按保守算法用年工作4000小时，折合每小时运营支出低至3-5美元，远低于人类工人的46美元。这差距不仅体现在工资上，机器人没有工会、没有离职、也没有事故率，管理成本几乎归零。更关键的是，这一切将在2026年下半年迎来实锤。 Optimus量产上市将开启人形机器人从试验田到工厂车间的落地大潮。过去两年是技术炒作期，2025年是技术验证和小批量试产，2026年则是整个产业链开始真正飞速奔跑的节点。资本市场、供应链端，都在倒数计时。特斯拉的供应商，从线性执行器到减速器、传感器厂商，都将成为最大赢家。这不仅是科技的游戏，也是硬核的商业数学。我相信所有人都会算这笔账，尤其是AI大周期下，各家企业都在扩产。你想想看，Optimus投资回收期不到一年，24小时可以作业，潜在产能将从几千台迅速冲刺至几十万台，抢占美国制造业自动化蓝领替代入口。这个想象空间，无疑是巨大的！简而言之： AI需要一个肉身才能真正进化，物理世界的蓝领工作不可能永远靠人力撑着，Optimus今年下半年的量产投放，将是催生人形机器人爆发的临界点。围绕人形机器人这条主线，我们梳理了美股相关的优质公司，包括核心供应链龙头，从性能稳定的执行器，到边缘计算芯片，咱们来讲讲其中的核心企业。🧐 1️⃣ 特斯拉 $TSLA 这公司大家都熟，不过别把它只当车企看了，现在华尔街都把它形容成造车送机器人，说明性价比极高。 • 主营：电动车全球老大，同时在搞FSD自动驾驶、储能系统Megapack，还有人形机器人Optimus。 • 核心壁垒：数据飞轮+垂直整合。特斯拉现在不只是造车的，它是全球算力平台。FSD积累了数十亿英里真实路测数据，自己的超算中心，软硬件闭环，一体化压铸，这个成本护城河传统车企根本没法跟。 • 看点：从车企变成AI具身智能公司。Robotaxi商业化落地，Optimus开始去工厂上班，下半年开始大规模量产，全球储能网络爆发式增长，估值逻辑完全不一样了。 • 在机器人上的优势：自动驾驶的AI能力，感知+决策，直接迁移到人形机器人上。神经网络推理、大规模数据训练、电池管理、轻量化结构设计，这些都是核心能力。算法和硬件要是持续领先，这就是人形机器人的引领者，改写人机交互的未来。 2️⃣ Symbotic $SYM • 主营：AI驱动的超高密度仓库自动化物流系统。用一堆移动机器人在三维货架里高速存取货物，密度和速度都是传统AS/RS的好几倍。 • 核心壁垒：沃尔玛深度持股，包揽它所有配送中心升级。百亿级订单流水，物理硬件+调度算法做到极致，异形纸箱混装拆垛都不是问题。 • 看点：全球零售和物流巨头都在降本增效，蓝领劳动力短缺，这就是终极解法。商业模式往高毛利的软件订阅和维护转型，订单排到几年后。 • 具身智能逻辑：虽然不是传统人形机器人，但多机器人协调、动态路径规划、高精度物理交互，这些技术积累都是具身智能的关键。多自由度机械臂、智能移动平台、实时感知+决策，这套东西往类人形机器人方向扩展，基础是现成的。 • 价值：系统集成能力+软件驱动，往服务型机器人和行业专用机器人市场扩展，空间很大。 3️⃣ Ambarella $AMBA • 主营：低功耗、超高清视频处理+边缘AI视觉芯片设计。早期是GoPro的核心供应商，安防摄像机也用它的芯片，现在全面转型智能驾驶和机器人视觉。 • 核心壁垒：每瓦算力效率，行业天花板级别。独家CVflow架构，在极低功耗下跑高难度深度神经网络算法。车载和机器人场景散热、能耗受限，这种能效比就是技术代差。 • 看点：从安防往大算力自动驾驶芯片、电子后视镜、具身智能视觉核心转型。越来越多的Tier 1和机器人公司用它做视觉底座，AI业务拐点来了。 • 在机器人上的优势：高效低延迟视频编解码+神经网络加速，提供实时视觉感知和行为决策。智能视觉是具身智能的核心能力，它的芯片方案提高机器人对动态环境的响应速度和识别准确度，实现复杂交互和自学习。 4️⃣ Timken $TKR • 主营：全球高端精密轴承和动力传动产品龙头。应用在航空航天、轨道交通、风电、重型矿山、自动化工程。 • 核心壁垒：极限工况下的材料科学+信任资产。深海、太空、风电巨型齿轮箱，这些地方轴承一旦失效，成本高得吓人。Timken靠百年积累的特种冶金工艺和免维护寿命，垄断了这些核心工业节点。 • 看点：风电光伏基础设施大规模建设，重工业自动化升级。现金流稳健，分红优异，顺周期制造明珠。 • 在机器人上的优势：高性能轴承用在人形机器人的多自由度关节上，高耐磨低摩擦，解决机械能耗和耐久性瓶颈。更关键的是，它们自研的智能传感轴承带在线健康诊断，机器人能"自我感知"机械状态，提升状态反馈和故障预警能力。 • 价值：机器人往长时间可靠运行和精细动作控制方向走，Timken这种动力链底层壁垒是不可替代的。智能轴承技术会成为高阶人形机器人感知和控制的关键硬件。 5️⃣ Moog-A $MOG.A • 主营：全球顶级精密运动控制+电液伺服系统设计制造商。产品用在飞行控制、航天器调姿、武器定位这些金字塔尖的应用，五代战机、导弹导航、民用客机都在用。 • 核心壁垒：航天国防级高准入门槛，几乎垄断。高频高响应电液伺服阀和作动器，在极端高压、极高低温环境下对机械动作精度控制到微米级，直接关系到机毁人亡的安全问题。波音、空客、军用五代机飞控系统里的生态位不可替代，这就是技术代差+认证壁垒。 • 看点：从传统重工业往防务科技资产转型。地缘政治升温，北约和亚洲盟国国防预算刚性上升，订单池持续飙升，能见度看满未来几年。大飞机交付周期复苏，产品提价+运营效率优化，利润率往上拉，防御性军工科技明珠。 • 在机器人上的优势：电液伺服阀+高精密运动控制器，长期服务军工级复杂系统，高响应速度+极高可靠性，直接适配高自由度人形机器人关节要求。高性能驱动解决方案，提升动作流畅性和细腻度，力反馈和触觉层面是行业标杆。除了上述美股上市公司之外，一些欧洲和日本公司，也值得关注。(这里暂时不推荐A股，估值普遍炒作太离谱)。比如在线性执行器与 T-R 丝杠领域，尤其是行星滚柱丝杠是机器人腿部和重载关节的核心。其壁垒在于 C3/C5 级超高精密螺纹磨削工艺和抗疲劳热处理。目前全球产能严重卡在欧洲，比如瑞典 SKF，它全球最大的滚动轴承生产商。德国 Schaeffler，它是高端机器人关节执行器、精密减速器、滚柱丝杠、特种轴承及电机的核心供应商。另外旋转执行器与减速器也是人形机器人关键零件，旋转关节核心是谐波减速器和高密度行星减速器。要求零背隙、高扭矩体积比。日本公司 Harmonic Drive System (HDS)，几乎垄断了高端市场！(东京股票代码：6324)。以上标的，每一个都不是概念炒作，是有真东西的。而且估值相对都比较合理，无论是技术壁垒、商业模式、在人形机器人板块的卡位，都属于关键位置。26年下半年将是人形机器人投资的关键拐点，值得深入研究。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

最近投研团队一直在挖具身智能和人形机器人这个赛道，我的判断是：2026年下半年，机器人赛道将迎来投资的最佳拐点，类似25年年中的存储赛道！🧐 我讲讲其中的逻辑：首先，技术验证已经完全落地了，量产在即！特斯拉明确表态了，下半年Optimus要大规模量产。Optimus原型2022年就开始搞，为啥拖到现在才量产？因为有两个瓶颈一直卡着。第一个瓶颈是人形机器人的大脑。 • AI多模态大模型，现在已经完全够用，能理解复杂的外部物理世界，不是机械执行预设代码那么简单。 • 端到端具身智能网络，比如特斯拉FSD V12衍生出来的机器人控制算法,过去一年简直是划世代的突破。尤其是去年，上千台Optimus在特斯拉工厂进行B样C样的测试，千锤百炼，生产验证已经达标,离量产就差临门一脚。第二个瓶颈是人形机器人的躯壳。特斯拉Optimus Gen-2已经证明了触觉传感器、灵巧手、高度集成的线性和旋转执行器的供应链全部打通。马上发布的Gen-3性能是2.5的两倍,基本能干大多数家务活。(如下面👇视频) 现在物理躯壳和AI大脑，属于双向奔赴状态，天时地利人和全齐了。而且SpaceX上市以后，马斯克吹的那些牛逼，什么超级芯片工厂Terafab、火星基地、太空AI，都需要大量人力，人力成本是重要考量项。 📊咱们再看看美国高成本的制造业现状：美国制造业，面临两大扎心痛点。第一，蓝领工人成本高得离谱。 2026年最新数据，一线制造工人平均时薪超过30美元，算上医疗、养老和福利等全额补偿成本，雇主实际花费接近46.3美元每小时。第二，长期职位空缺。美国劳工部数据显示，制造业职位空缺高达40-50万。招一个工人成本动辄四五千美元，留人更难，三分之一的制造业老板直言蓝领短缺是制约扩产的首要瓶颈。站在这个逼仄的劳动力市场上，Tesla的Optimus大规模量产一亮相，市场需求将会井喷。目前市场预测，机器人市场规模高达2-3万亿美金。咱们算算成本账：马斯克的乐观预期是Optimus成本控制在2万美金以内，即使悲观估计，单台机器人初期成本3-4万美元。按保守算法用年工作4000小时，折合每小时运营支出低至3-5美元，远低于人类工人的46美元。这差距不仅体现在工资上，机器人没有工会、没有离职、也没有事故率，管理成本几乎归零。更关键的是，这一切将在2026年下半年迎来实锤。 Optimus量产上市将开启人形机器人从试验田到工厂车间的落地大潮。过去两年是技术炒作期，2025年是技术验证和小批量试产，2026年则是整个产业链开始真正飞速奔跑的节点。资本市场、供应链端，都在倒数计时。特斯拉的供应商，从线性执行器到减速器、传感器厂商，都将成为最大赢家。这不仅是科技的游戏，也是硬核的商业数学。我相信所有人都会算这笔账，尤其是AI大周期下，各家企业都在扩产。你想想看，Optimus投资回收期不到一年，24小时可以作业，潜在产能将从几千台迅速冲刺至几十万台，抢占美国制造业自动化蓝领替代入口。这个想象空间，无疑是巨大的！简而言之： AI需要一个肉身才能真正进化，物理世界的蓝领工作不可能永远靠人力撑着，Optimus今年下半年的量产投放，将是催生人形机器人爆发的临界点。围绕人形机器人这条主线，我们梳理了美股相关的优质公司，包括核心供应链龙头，从性能稳定的执行器，到边缘计算芯片，咱们来讲讲其中的核心企业。🧐 1️⃣ 特斯拉 $TSLA 这公司大家都熟，不过别把它只当车企看了，现在华尔街都把它形容成造车送机器人，说明性价比极高。 • 主营：电动车全球老大，同时在搞FSD自动驾驶、储能系统Megapack，还有人形机器人Optimus。 • 核心壁垒：数据飞轮+垂直整合。特斯拉现在不只是造车的，它是全球算力平台。FSD积累了数十亿英里真实路测数据，自己的超算中心，软硬件闭环，一体化压铸，这个成本护城河传统车企根本没法跟。 • 看点：从车企变成AI具身智能公司。Robotaxi商业化落地，Optimus开始去工厂上班，下半年开始大规模量产，全球储能网络爆发式增长，估值逻辑完全不一样了。 • 在机器人上的优势：自动驾驶的AI能力，感知+决策，直接迁移到人形机器人上。神经网络推理、大规模数据训练、电池管理、轻量化结构设计，这些都是核心能力。算法和硬件要是持续领先，这就是人形机器人的引领者，改写人机交互的未来。 2️⃣ Symbotic $SYM • 主营：AI驱动的超高密度仓库自动化物流系统。用一堆移动机器人在三维货架里高速存取货物，密度和速度都是传统AS/RS的好几倍。 • 核心壁垒：沃尔玛深度持股，包揽它所有配送中心升级。百亿级订单流水，物理硬件+调度算法做到极致，异形纸箱混装拆垛都不是问题。 • 看点：全球零售和物流巨头都在降本增效，蓝领劳动力短缺，这就是终极解法。商业模式往高毛利的软件订阅和维护转型，订单排到几年后。 • 具身智能逻辑：虽然不是传统人形机器人，但多机器人协调、动态路径规划、高精度物理交互，这些技术积累都是具身智能的关键。多自由度机械臂、智能移动平台、实时感知+决策，这套东西往类人形机器人方向扩展，基础是现成的。 • 价值：系统集成能力+软件驱动，往服务型机器人和行业专用机器人市场扩展，空间很大。 3️⃣ Ambarella $AMBA • 主营：低功耗、超高清视频处理+边缘AI视觉芯片设计。早期是GoPro的核心供应商，安防摄像机也用它的芯片，现在全面转型智能驾驶和机器人视觉。 • 核心壁垒：每瓦算力效率，行业天花板级别。独家CVflow架构，在极低功耗下跑高难度深度神经网络算法。车载和机器人场景散热、能耗受限，这种能效比就是技术代差。 • 看点：从安防往大算力自动驾驶芯片、电子后视镜、具身智能视觉核心转型。越来越多的Tier 1和机器人公司用它做视觉底座，AI业务拐点来了。 • 在机器人上的优势：高效低延迟视频编解码+神经网络加速，提供实时视觉感知和行为决策。智能视觉是具身智能的核心能力，它的芯片方案提高机器人对动态环境的响应速度和识别准确度，实现复杂交互和自学习。 4️⃣ Timken $TKR • 主营：全球高端精密轴承和动力传动产品龙头。应用在航空航天、轨道交通、风电、重型矿山、自动化工程。 • 核心壁垒：极限工况下的材料科学+信任资产。深海、太空、风电巨型齿轮箱，这些地方轴承一旦失效，成本高得吓人。Timken靠百年积累的特种冶金工艺和免维护寿命，垄断了这些核心工业节点。 • 看点：风电光伏基础设施大规模建设，重工业自动化升级。现金流稳健，分红优异，顺周期制造明珠。 • 在机器人上的优势：高性能轴承用在人形机器人的多自由度关节上，高耐磨低摩擦，解决机械能耗和耐久性瓶颈。更关键的是，它们自研的智能传感轴承带在线健康诊断，机器人能"自我感知"机械状态，提升状态反馈和故障预警能力。 • 价值：机器人往长时间可靠运行和精细动作控制方向走，Timken这种动力链底层壁垒是不可替代的。智能轴承技术会成为高阶人形机器人感知和控制的关键硬件。 5️⃣ Moog-A $MOG.A • 主营：全球顶级精密运动控制+电液伺服系统设计制造商。产品用在飞行控制、航天器调姿、武器定位这些金字塔尖的应用，五代战机、导弹导航、民用客机都在用。 • 核心壁垒：航天国防级高准入门槛，几乎垄断。高频高响应电液伺服阀和作动器，在极端高压、极高低温环境下对机械动作精度控制到微米级，直接关系到机毁人亡的安全问题。波音、空客、军用五代机飞控系统里的生态位不可替代，这就是技术代差+认证壁垒。 • 看点：从传统重工业往防务科技资产转型。地缘政治升温，北约和亚洲盟国国防预算刚性上升，订单池持续飙升，能见度看满未来几年。大飞机交付周期复苏，产品提价+运营效率优化，利润率往上拉，防御性军工科技明珠。 • 在机器人上的优势：电液伺服阀+高精密运动控制器，长期服务军工级复杂系统，高响应速度+极高可靠性，直接适配高自由度人形机器人关节要求。高性能驱动解决方案，提升动作流畅性和细腻度，力反馈和触觉层面是行业标杆。除了上述美股上市公司之外，一些欧洲和日本公司，也值得关注。(这里暂时不推荐A股，估值普遍炒作太离谱)。比如在线性执行器与 T-R 丝杠领域，尤其是行星滚柱丝杠是机器人腿部和重载关节的核心。其壁垒在于 C3/C5 级超高精密螺纹磨削工艺和抗疲劳热处理。目前全球产能严重卡在欧洲，比如瑞典 SKF，它全球最大的滚动轴承生产商。德国 Schaeffler，它是高端机器人关节执行器、精密减速器、滚柱丝杠、特种轴承及电机的核心供应商。另外旋转执行器与减速器也是人形机器人关键零件，旋转关节核心是谐波减速器和高密度行星减速器。要求零背隙、高扭矩体积比。日本公司 Harmonic Drive System (HDS)，几乎垄断了高端市场！(东京股票代码：6324)。以上标的，每一个都不是概念炒作，是有真东西的。而且估值相对都比较合理，无论是技术壁垒、商业模式、在人形机器人板块的卡位，都属于关键位置。26年下半年将是人形机器人投资的关键拐点，值得深入研究。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

Rocky

113,598 次观看 • 19 天前

#随便写写最近有小伙伴也买了Apple TV，问我一些好用的 App 推荐，我发现我用下来半年多常用的这几个完全可以满足日常使用。 1. Netflix，这个强推，我很喜欢看网飞的电视剧，相比国内电视剧做得精致很多，同时没有美图秀秀滤镜感，平时使用新加坡节点方便看到华人相关的推荐。 2. Youtube，这个空余时间用得很多，大部分视频画质很好，平时用来看有趣的 UP 主，偏数码、国际新闻、演唱会、台湾综艺类比较多。 3. Spotify，现在是我手机、电脑默认音乐播放器使用的这个，电视就习惯使用这个了，相比其他的歌多、音质好，还可以听播客。 4. VidHub，结合阿里云盘使用，我之前使用的 Infuse，由于索引比较慢就切到这个来了，很快性能很好，用来补充网飞、Youtube 上面没有的内容，比如说家人喜欢看的甄嬛传，以及各种韩剧。 5. Cheers，B 站的第三方软件，做得还不错，也支持弹幕，之前比较爱看，现在由于前面很多内容满足使用，现在偶尔使用。 6. APTV，看卫视电视，其实我平时几乎不用，不过有时候家里老人过来，可以给他们用用，各种国内的电视台。 7. Stash，由于手机使用的这个，能够很好支持多端同步以及部署，以及设置不同域名对应的节点，这里不多说。还有一个功能用得比较多，就是 iPhone 手机视频可以比较好的共享到AppleTV，比如平时做 Keep 的时候。关于购买软件和服务，可以选择一个便宜点儿的区，对于订阅类的，很建议找靠谱的家庭组去拼车，Netflix、YouTube、Spotify 我都是用的拼车，很实惠也很稳定。此外对于纠结是否需要购买 Apple TV 的小伙伴，假如你把上面弄好，然后再加一个回音壁后环绕，这个家庭影院系统会是你在家里超级值得的电子产品。

#随便写写最近有小伙伴也买了Apple TV，问我一些好用的 App 推荐，我发现我用下来半年多常用的这几个完全可以满足日常使用。 1. Netflix，这个强推，我很喜欢看网飞的电视剧，相比国内电视剧做得精致很多，同时没有美图秀秀滤镜感，平时使用新加坡节点方便看到华人相关的推荐。 2. Youtube，这个空余时间用得很多，大部分视频画质很好，平时用来看有趣的 UP 主，偏数码、国际新闻、演唱会、台湾综艺类比较多。 3. Spotify，现在是我手机、电脑默认音乐播放器使用的这个，电视就习惯使用这个了，相比其他的歌多、音质好，还可以听播客。 4. VidHub，结合阿里云盘使用，我之前使用的 Infuse，由于索引比较慢就切到这个来了，很快性能很好，用来补充网飞、Youtube 上面没有的内容，比如说家人喜欢看的甄嬛传，以及各种韩剧。 5. Cheers，B 站的第三方软件，做得还不错，也支持弹幕，之前比较爱看，现在由于前面很多内容满足使用，现在偶尔使用。 6. APTV，看卫视电视，其实我平时几乎不用，不过有时候家里老人过来，可以给他们用用，各种国内的电视台。 7. Stash，由于手机使用的这个，能够很好支持多端同步以及部署，以及设置不同域名对应的节点，这里不多说。还有一个功能用得比较多，就是 iPhone 手机视频可以比较好的共享到AppleTV，比如平时做 Keep 的时候。关于购买软件和服务，可以选择一个便宜点儿的区，对于订阅类的，很建议找靠谱的家庭组去拼车，Netflix、YouTube、Spotify 我都是用的拼车，很实惠也很稳定。此外对于纠结是否需要购买 Apple TV 的小伙伴，假如你把上面弄好，然后再加一个回音壁后环绕，这个家庭影院系统会是你在家里超级值得的电子产品。

Tw93

136,306 次观看 • 2 年前