超九成受訪大學生所在學校勞動教育納入必修課
2025-10-25 23:43 7,278次浏览文/廣州日報全媒體記者武威 通訊員穗科宣 近日，2025年《財富》中國500強排行榜發布，廣州企業表現可圈可點，共有21家企業上榜。其中新進企業2家，分別是廣州農村商業銀行、大參林醫藥集團；連續上榜企業共19家，以能源、汽車、醫藥、科技為主。21家企業中共有13家企業排名上升，佔廣州企業上榜總數61.9%。連續上榜的19家企業有11家企業排名上升，主要集中在科技和金融領域，排名上升30位以上的5家，包括小鵬汽車(↑101)、先導科技(↑84)、廣發證券(↑63)、金髮科技(↑50)、廣州產投(↑38)等。另外，2家新進企業也屬於排名上升企業，廣州農村商業銀行從榜外躍升至354名，上升幅度超156位。 新材料領域亮點滿滿 新材料領域，金髮科技營收同比增24.2%，排名升50位。公司依靠在汽車、家電、電子電工等多個行業的深度紮根以及持續不斷的產品創新，營收持續增長。在技術上，企業突破了生物基耐高溫聚醯胺、熱致液晶聚合物、聚芳醚碸等多種高性能新材料的產業化技術與應用推廣，並持續推進熱塑性聚醯亞胺、特種聚醯胺、LCP纖維薄膜等新材料的開發，支撐廣州綠色石化和新材料、前沿新材料產業發展。先導科技營收增24.3%，排名升84位，公司以稀散金屬材料領跑全球市場，銦、鎵、鍺全球市佔率分別達60%、45%、40%，是國內唯一進入磁存儲靶材領域的供應商，稀有稀散金屬元素品種數量、產業規模與產業鏈條齊全。 在科技金融領域， 廣發證券排名升63位，廣州產投排名升38位。廣州產投運營1500億元產業投資母基金和500億元創投母基金，前者重點投向晶片、智能網聯、生物醫藥與健康等重要產業領域，後者致力於投早、投小、投科技、投創新，已投資27家獨角獸和未來獨角獸企業，領投廣汽埃安、粵芯半導體、中科宇航等知名獨角獸企業。 新進企業重構醫藥服務 作為新進企業，大參林醫藥以數位化重構醫藥服務，O2O送藥服務覆蓋80.38%門店，24小時配送服務強化線上線下融合；「AI小參」智能客服實現查詢響應時間縮短80%；藉助大數據和AI模型，「大參林健康」小程序精準服務1.8億人次；智能倉配實現供應鏈高效協同，十餘項數智化項目支撐超萬家門店高效運營。 從小鵬汽車的智能駕駛到先導科技的半導體布局，從金髮科技的高端材料到廣州產投的科創資本，廣州的科技力量正嶄露頭角——這些企業不僅是榜單上的名次躍升者，更是廣州向「科技創新強市」轉型的重要引擎。隨著粵港澳大灣區國際科技創新中心建設不斷推進，廣州的科技新勢力有望從「潛力股」成長為「領跑者」，進一步推動廣州整體的產業升級。 廣州車企顯現機器人產業潛力 縱觀榜單，科技企業正成為廣州經濟的新引擎。 小鵬汽車營收增31.1%，排名升101位，成為新勢力翹楚。公司在科技創新領域實現國內首個全棧自研技術構建壁壘，自研智駕晶片圖靈成功流片，還構建國內首個量產上車的智能駕駛端到端大模型，建立國內首個800V高壓SiC平臺支持充電5分鐘續航200公裡，推出行業內首個XNGP智能駕駛系統實現城市全場景無圖導航，一系列技術優勢助力其2025年海外銷量增長超200%。小鵬匯天「陸地航母」飛行汽車基地即將投產，預計年產1萬臺飛行汽車；小鵬「Iron」機器人已進入小鵬汽車工廠承擔擰緊螺絲等組裝任務。 2025年，廣汽集團和小鵬汽車雙雙入選摩根史坦利「全球人形機器人價值鏈百強」，成為廣州在人工智慧時代在智能製造、智能無人出行、人形機器人等核心產業領域的兩大驅動力量。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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