聲稱有「內部渠道」 「熟人」介紹醫院面試竟是場「大戲」
2025-11-20 12:08 4,129次浏览宣稱幫助退款，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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