美國高盛集團研究顯示 美企業承擔的關稅成本正轉嫁給美消費者
2026-01-08 04:00 4,897次浏览「3，2，1，遊戲開始！」 晚8點，杭州錢江世紀公園的路燈剛亮起，60多人瞬間四散開去。 有人貓著腰潛伏在灌木叢邊，有人繞著花壇「聲東擊西」，還有人掏出手機盯地圖。 一場城市「躲貓貓」遊戲正在開場，邊笑邊跑的年輕人頓時撒向整個公園。 這是場真人版「貓鼠遊戲」 先來說說這場青年人版的「躲貓貓」遊戲的規則，和大家「你藏我找」的傳統版躲貓貓已大相逕庭，更像是真人版「貓抓老鼠」。 雖然不同城市的玩法略有不同，但基本都是這樣的—— 參加遊戲的人現場抽籤，分成「貓隊」「鼠隊」，一般貓鼠比例為1比5，分別戴有不同顏色的螢光手環作為標識。 大家用地圖軟體共享位置當「雷達」，「鼠」先跑五分鐘，「貓」隨後「捕獵」，貓只要是碰到鼠，就算抓到了，被抓到的人自動加入「貓」隊，並換上「貓」的手環。一局遊戲通常持續一個小時。結束時，只要場上還有一隻「鼠」，那就是「鼠隊」勝；「鼠隊」全軍覆沒，「貓隊」才算贏了。 在社交軟體上，召集網友們來一起玩「躲貓貓」遊戲的帖子不少，一般召集者會打上「城市躲貓貓」「共享位置捉迷藏」「重返童趣」等標籤，還有帖子會用網絡熱梗「她逃他追，他們都插翅難飛」來形容此遊戲。 年輕人的腦洞很大，玩法也多 文章開頭那場「躲貓貓」遊戲的召集人是90後湖北小夥黑白(化名)。 他從今年年初開始，將大部分時間放在戶外活動的組織和運營上。「最初就是想找個輕鬆的社交方式。」黑白說，他以前在同事之外幾乎沒朋友，「周末想出去玩，翻遍好友列表都湊不齊人。」 2023年他來杭州，發現不少人和他一樣：白天對著電腦敲代碼、做報表，晚上多數時間宅家刷手機，偶然想出去走走又不知道去哪裡。「躲貓貓多簡單啊。下班後拎著包就能來。」 於是，他在網上發了條招募視頻，沒想到第一次就來了60多人。如今，黑白組織的活動參與者超過了一萬人次。參加活動的年輕人，有從事電商的，有網際網路大廠打拼的，也有開工作室創業的，「平時各忙各的，到了公園就是並肩作戰的隊友。」 「玩的時候開心，復盤時也笑得人肚子疼。」黑白說，年輕人的腦洞很大，玩法也多，有玩家為了躲得更隱蔽，特意穿著迷彩服蹲到草叢裡，愣讓身邊的「貓」對著定位也找不到人。 在他看來，「也許大家玩的不是遊戲，而是想在陌生的城市裡交到新朋友」。 邊運動邊脫單，有人三個月減肥20斤 就黑白所知，通過活動交友甚至脫單的人不在少數。 他認識的00後情侶小張和小李，便是在今年3月金沙湖公園的一場遊戲裡結的緣，兩人最初只是在遊戲裡分到一組的隊友，後來發現彼此只隔兩站地鐵，「現在他們在一起小半年了。但我總提醒大家，別剛認識就線下單約，安全第一。」 有些人把遊戲當成了「無痛」運動。 98年程式設計師小趙說：「平時去健身房跑步，盯著跑步機上的數字熬時間，很難堅持。但在這兒追著人跑，1小時能跑3公裡。」 「有個00後男生，四、五、六3個月裡每周都來玩，一下子瘦了20斤。一邊玩一邊減肥，這種快樂誰懂啊！」黑白說，有特地來運動的玩家，一次遊戲就能跑10公裡。 不過這樣的遊戲，安全最重要，團隊每次都會帶上碘伏、創可貼等物資，挑選有路燈的大公園，「不上樹、不靠近湖邊，安全提示每次都是強調重點。」
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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