高溫席捲中東 約旦農業受衝擊
2025-11-20 11:18 8,874次浏览從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌 國產機器人出海「闖」市場(經濟聚焦·中國品牌圈粉海外) 正午時分，日本八戶市的一家烤肉店裡，顧客絡繹不絕，烤盤滋滋作響。一臺送餐機器人穩穩地穿過緊湊的餐桌過道，把剛出爐的餐點送到食客面前。「機器人送得穩穩噹噹，又乾淨又安全。」烤肉店店長不由得讚嘆。 這臺送餐機器人來自中國上海擎朗智能科技有限公司。現在，它已成為烤肉店不可或缺的一員。因人力成本居高不下、老齡化嚴重，日本越來越多酒店、飯館等場所開始引入服務機器人，以彌補人力資源的缺口。 5年前，擎朗智能開始進軍海外市場，本以為憑藉先進的技術儲備能大幹一場。但出人意料的是，日本合作方多次反饋：「有點賣不動。」 問題出在哪兒？企業團隊跑遍東京的大街小巷想尋個究竟。調研中他們發現，當地的服務節奏較慢，要求機器人的外觀有親和力，這背後是不同的文化審美差異。 最直接的問題是尺寸太大。國內流行的大體積機器人到了日本根本「走不動」，過道轉不過彎。 「我們在國內賣得很好的幾款機器人，在這裡幾乎無處安放。」擎朗智能創始人李通說。團隊需要從頭開始，設計一款「更適合日本」的機器人：體形小巧，穿行靈活，語音系統換成日語，屏幕上的動畫表情還能變換。 新的機器人就這樣誕生了——能穿過最窄49釐米的通道，機身背後配備雙層或三層託盤，還加裝了多個攝像頭和傳感器，方便感應人流中的突發狀況。 「很多調整聽起來很小，但其實很難。」李通說。比如機器人的輪胎，客戶反饋剎車後地板上會有黑色痕跡。為了解決這個問題，企業團隊一頭扎進長三角地區的供應鏈，尋找廠家重新定製輪胎……這樣的非標零件迭代過程幾乎每月都在發生。 擎朗智能目前在日本已經設立200多個技術支持點，確保常規故障能在2小時內響應，24小時內修復。 有一次，一家連鎖餐廳的店員發現機器人傳感器失靈了。報修後不到2小時，企業的技術服務人員就帶著一臺備用機器人趕到現場。新機器人上線前，只需幾分鐘雲端同步，就能接過前任留下的所有「記憶」，無須重新「培訓」。工程師將故障機器人帶回技術中心維修，整個流程乾淨利落。 「在日本僱一個服務員，成本可能很高；『僱用』機器人，只需要人工1/3的價格。」李通說，「而且機器人全年無休、效率穩定。」 機器人出口規模不斷擴大。日本不少大型連鎖餐飲集團都使用了擎朗智能的產品。在圖書館、酒店等場所，也能看到擎朗智慧機器人的身影。 為了跟上客戶的節奏，企業還在日本設立了本地化的伺服器，在保稅倉和維保點配備常用零配件，軟體也會針對日式管理特點優化算法。「產品出海，要落實到每一條生產線、每一次用戶反饋中。」李通說。 除了服務機器人，我國生產的物流機器人在日本也很受歡迎。日本帝京大學教授露口洋介認為，從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌，機器人行業的發展壯大，是中國製造業華麗轉身的生動註腳。 今年，在第六屆日本關西物流展上，來自浙江湖州的牧星機器人(浙江)有限公司受到關注，其提供的分揀系統和GTP(貨到人)解決方案由日本東芝、三菱等公司在展會呈現。此前，該公司研發的物流機器人和軟體系統，被日本關東地區多家醫藥行業倉庫採用，滿足了當地醫藥領域不斷增長的物流需求。此外，企業為日本某知名車企設計的新型料箱搬運揀選機器人在激烈競爭中脫穎而出，贏得客戶認可。 牧星機器人是一家專注於物流機器人和設備研發生產的企業，其產品超七成出口發達國家。「目前訂單已排至9月，上半年銷售額創新高，同比增長近三成。」牧星硬體技術中心總監何梓傑介紹，「海外的物流自動化項目中，我們產品的身影越來越常見。」 眼下，企業機器人生產線高速運轉，每日穩定產出多種型號的物流機器人。「我們的機器人『力氣』跨度極大，從50公斤到1.5噸不等，小到車間裡搬零件，大到電商倉庫託舉貨物，都能勝任。」何梓傑介紹。憑藉前沿創新技術與深度本地化策略，企業已在日本市場紮根。未來，企業將根據當地物流行業的需求，持續研發、實現共贏。 本報記者 季覺蘇 劉軍國 《人民日報》(2025年08月12日 第 08 版)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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