臺灣網絡博主行走「甲骨文之鄉」：從「家」字看兩岸文化同源
2026-03-15 21:51 3,521次浏览杭州8月3日電(林波)「騎自行車送外賣3周，一共瘦了5千克，特別有成就感。」夜幕降臨，浙江杭州「上班族」李然沒有像往常一樣鑽進地鐵，而是換下職業裝，穿上運動服，戴上頭盔，推出自行車，開啟了「兼職」送外賣，「晚上一般接2單至3單，一天大概能消耗1000大卡熱量。」 自「體重管理年」活動實施以來，「減重」成為年輕人的熱議話題。下班騎自行車送外賣，正成為「Z世代」「上班族」中流行的減重方式。 「一開始是看到社交平臺上有人分享了送外賣減肥的經歷，覺得很新奇，門檻也不高，就加入了這一波的『兼職』隊伍，沒想到後來越送越『上頭』。」李然表示，工作這幾年，因為久坐，他的體重上漲了15千克。為了減重，他也曾在健身房辦卡鍛鍊，但最後都沒有成功，「送單時，覺得自己很快樂，我還喜歡爬樓梯，這樣減重效果更好。」 李然的經歷並非個案。作者注意到，在社交平臺上，「送外賣減重」「帶薪減肥」等相關筆記引發了廣泛關注，眾多用戶對其進行收藏，以獲取減重經驗與靈感。 8月2日，一款送單APP上的交通工具選擇內容。 (陳雨桐供圖) 與此同時，不少年輕人藉助Vlog這一新媒體形式，分享自己騎自行車送外賣減重的日常生活，為這一現象提供了豐富的實踐案例與直觀的視覺呈現。 「我們建了『騎手減重群』，每天分享騎行數據，互相監督。」在寧波工作的陳雨桐於近日加入了「送外賣減重」的隊伍，她向作者展示了一款她用的「秒送」APP。在這裡進行實名註冊和理論學習後，便可成為騎手。 在該APP頁面上的「配送工具」一欄，作者注意到有自行車、電動車、大踏板電動車等交通工具。 「我們減重人一般會選擇自行車，並且設置自己的常駐區域，太遠的單子一般不接。」陳雨桐說，群裡還會組織「周末騎行局」，把送外賣變成社交活動。 而今，年輕人正用獨特的方式重新定義「工作」與「生活」，他們騎著自行車穿梭在樓宇之間，既是為他人傳遞美味，也是在為自己雕刻健康。 「這本質是數字時代『零工經濟』與健康需求的結合。」業內專家指出，「Z世代」成長於網際網路時代，他們更擅長利用碎片化時間，通過技術工具實現自我管理，「送外賣減重」現象折射出健康消費平民化、職業選擇多元化、技術重塑生活方式的三大趨勢。(完)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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