宣稱幫助退款,實則威逼商家、偽造證明,甚至買賣個人信息、從事詐騙 花「小錢」保「大錢」?「職業代退」背後套路重重 律師表示,平臺、商家應進一步完善退款規則,消費者應謹慎辨別依法維權 本報訊 (記者張千)「提前預訂了當地酒店,後因行程變更無法按時入住,訂單不能取消,又不想白白損失上千元。」近日,來自北京的陳先生本計劃前往海南三亞旅遊,但未能成行,為了降低經濟損失,他在二手交易平臺上掛出轉讓信息,「沒想到的是,第一個聯繫我的不是想要入住酒店的遊客,而是聲稱可以幫我退款的人」。 陳先生向記者透露,對方表示,只需200元服務費,同時提供個人信息及訂單詳情,便可幫他取消訂單。而對於代退款方式,對方表示不便告知。 根據陳先生提供的線索,記者調查發現,二手交易平臺上存在不少聲稱能夠有償取消預訂的服務連結,標價多在上百元。除了酒店、機票,代退服務的業務還涵蓋遊戲充值、話費充值、保險保單、教育培訓、婚姻介紹、醫療美容、舞蹈健身等各領域,甚至形成了職業代退「黑灰產」。一些離奇的服務內容讓消費者直呼「這都能退」? 記者了解到,這類服務的退款金額通常在數百元至上萬元不等。一些賣家明確表示只接大單,有的還要求按照退款金額的一定比例支付服務費。不過,消費者寄希望於花「小錢」保「大錢」,結果卻未必如願。 以代退酒店訂單為例,記者聯繫多位酒店和旅遊行業人士,他們均表示「不靠譜」「不建議」。某在線旅行平臺工作人員向記者介紹,代退的套路通常是反覆致電酒店,通過軟硬兼施的方式強迫退款,還有一些偽造證明騙取退款,但不見得能成功。 對消費者而言,選擇代退還可能面臨各類風險。「代退往往要向賣家提供姓名、手機號、銀行卡號等個人信息,這給了不法分子以買賣個人信息的可乘之機。」北京德恆律師事務所律師鄧煦說。 更有甚者,一些消費者因為代退遭遇五花八門的詐騙陷阱。有的因為提供了個人信息被冒名借貸、套現;有的被要求「充值返現」,先充錢才能退錢……而提供代退服務的多為個人或非法機構,一旦發生糾紛,很難維權。 有關部門曾多次就代退款發布相關風險提醒。以代理退保為例,多地銀保監局表示,一些不法分子聲稱可幫助全額退保,以維權之名行非法牟利、詐騙之實,提醒廣大消費者理性消費,依法維權。 對於避免不法代退擾亂市場秩序,鄧煦建議,一方面,二手交易平臺應該承擔起主體責任,加強對相關違法信息的審核力度,監測異常交易行為;另一方面,有關平臺、商家也應進一步完善退款規則,合理合法處理退款要求。 「消費者應謹慎對待代退信息,切莫輕信,避免因小失大。」鄧煦提醒,消費者應通過官方渠道協商退款,協商不成可向消協投訴或通過訴訟等方式解決。 《工人日報》(2025年08月11日 04版)
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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