破圈、共情、多元！《脫友2》收官 託舉新一代喜劇力量
2026-01-13 19:20 4,896次浏览北京8月9日電 (記者 劉育英)0元(人民幣，下同)奶茶、1元漢堡、百億補貼……隨著7月18日中國國家市場監督管理總局約談美團、餓了麼、京東，以及上述三家平臺企業8月1日發表聯合聲明，承諾杜絕非理性促銷，外賣平臺補貼大戰已開始降溫。但其反映的「內卷式」競爭問題，仍值得關注。 近日在清華大學社科學院數字經濟研究中心主辦的一場研討會上，與會人士就上述問題展開深入探討。 在談及外賣補貼大戰影響時，騎手與商家代表表示面臨壓力。騎手代表表示，雖然短期內訂單量激增，收入增加，但高強度跑單導致神經緊繃和體力透支。同時，隨著補貼退出，大量湧入的新騎手將承受壓力。 一家國內中等檔次的快餐企業管理人員介紹說，外賣補貼導致該企業堂食顧客流量下降12%-15%，部分門店外賣佔比從15%攀升至22%。平臺要求商家再讓利10%，導致部分外賣訂單每單虧損約8元。雖然消費者得到一定實惠，但生產流程被激增的訂單打亂，產品和服務質量也出現一定下降。長期來看，中小餐飲企業資金鍊存在斷裂風險。 北京師範大學經濟與工商管理學院院長戚聿東認為，過度競爭和「內卷式」競爭會損害市場效率和公平。補貼難以真正培育用戶習慣或擴大整體市場規模，更多是線上業務對線下業務的替代效應。 清華大學社會科學學院經濟學研究所副所長孫震表示，補貼大戰可能加速強者恆強的「馬太效應」，資金實力雄厚的平臺通過長時間、大規模補貼擠壓其他競爭者，最終導致市場集中度提升。 談及平臺經濟「內卷式」競爭的成因，清華大學數字經濟研究中心主任王勇表示，這主要源於流量增長見頂、用戶注意力稀缺和算法驅動下動態定價機制帶來的「囚徒困境」。 此外，與其他行業相比，平臺經濟呈現「雙重內卷」：一方面是平臺企業之間通過大額補貼爭奪用戶流量，另一方面是平臺內商戶為獲取平臺內私域流量被迫參與補貼。 今年以來，中國官方多次強調防止「內卷式」競爭。在如何破除「內卷式」競爭這個問題上，中國人民大學法學院數字經濟競爭法研究中心主任孟雁北強調，需要關注平臺是否會通過算法技術等構建競爭壁壘，形成「數字保護主義」，應避免對數字經濟時代統一大市場的建設構成挑戰。 孟雁北表示，政府監管方面，建議採取柔性執法方式，如通過約談提醒平臺規範競爭行為，同時要善用反壟斷法、電子商務法等現有法律工具，加強對掠奪性定價等行為的規制。 在企業層面，戚聿東建議，由於網絡效應和規模經濟的特點，競爭的影響會被放大，平臺應當避免短視的補貼競爭，轉向差異化發展路徑，通過提升服務質量和技術創新來獲取競爭優勢。(完)
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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