召喚大小玩家！「閱夜悅嗨·普陀區圖書館奇妙夜」等你來打卡
2025-12-29 00:48 3,817次浏览默達 最近，在深圳華強北的電子市場裡，出現了一群代送外賣的「小孩哥」「小孩姐」。趕時間、不熟路的外賣員掃碼支付2元錢，就可以請他們幫自己送上樓。 初次看到這則新聞，許多人的第一反應是「還不錯」。配送的最後100米一直是個難題，高樓大廈複雜的環境、等電梯、過門禁帶來的重重阻隔，讓消費者和外賣員都挺心累。通過代送外賣，孩子們賺到了一筆零花錢，體驗了勞動的艱辛，鍛鍊了與人打交道的能力；父母本來還發愁孩子假期沒事幹、宅在家裡玩手機，正好帶著孩子體驗生活；外賣員也避免了超時被扣錢。 也有人關注到背後的責任歸屬問題。孩子們的人身安全如何保障？食品轉手後會不會被開封？還有人想得更遠——擔心有人將孩子們的「職業體驗」變成僱傭童工牟利。「出了事情，誰來負責任？」 支持和反對的聲音都有道理，法律層面的科普和提醒更是十分及時。但在這件事上，倒不必急著潑冷水。 首先，孩子代送外賣目前仍是個例。比如，多數「小孩哥」「小孩姐」的父母就在附近乃至樓上做生意，在這繁忙的街區「上躥下跳」或許就是生活日常。又比如，這門「生意」並非一兩天就能做起來的，一定程度上贏得了用戶和外賣員雙方的信任，其中也有父母陪同、熟人環境的支撐。忽略實際情況一味談追責，反而可能落空。 其次，完全規避風險並不現實。誰小時候沒有過幫父母下樓買醬油的經歷呢？為了「動之以利」，家長常常多給五角一元，讓孩子挑選喜歡的零食。從這個角度出發，代送外賣不過是將僱主變為了陌生人，將偶然行為變成了孩子自主搶單。風險確實增大了，但還沒到要動用法律和輿論去解決的程度。如今的外賣行業，對比幾年前，有食品安全封籤，有售後評價機制，消費者、騎手、商家、平臺之間形成了相對的平衡，這是市場調節的作用。若是孩子確實難以勝任，或是消費者和騎手都不放心，自然會從兩頭壓縮其運營空間，也就變相達到了控制風險的目的。 暑期如何帶娃，確實是當下困擾許多父母的難題——鎖在家裡，擔心孩子沉迷電子產品，遠離社會長不大；走出門去，又抱怨社會實踐太單調，照顧不及出危險；更令人發愁的是，部分孩子缺乏能動性，「幹啥都提不起興趣，只是聽安排」。如此看來，最近頻上熱搜的「能娃」們，無論是開闢跑腿新業務，還是在沙灘賣鏟子小桶賺到千元，又或是親自上陣擺攤炒飯、幫路人製作小雪人等，雖不提倡盲目模仿，但值得更多善意與肯定。 我們中的許多人，是讀著「外國小孩幫街區送牛奶」「成功家長獎勵孩子做家務」「企業家兒時賣報擦鞋」等教育雞湯長大的，如今，孩子們通過主動觀察生活，找到了新的商機，難道不是件令人高興的事情嗎？父母以及外賣員等相關人士，不妨為興奮奔跑的孩子們留出些安全空間，更好為他們的成長負責。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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