最近,有讀者向上海闢謠平臺詢問,自家小區的電梯裡多了「碰一碰」裝置,乘坐電梯時手機靠近這個裝置,會不會被轉帳?上海闢謠平臺調查發現,隨著「碰一碰」支付日漸普及,社交平臺上與「碰一碰」相關的帖子和短視頻越來越多,既有擺拍的劇本,也有正確的提醒,還有將正常的NFC(近場通信)技術應用與非法軟體盜刷混為一談的情況,很有必要說說清楚。電梯裡「碰一碰」?安全有保障,但知情權得保障先看電梯裡的「碰一碰」,如果是正規設備,不存在「碰掉錢」的風險。調查發現,目前電梯裡的「碰一碰」是支付平臺與電梯廣告公司聯合推出的營銷方式,即在原先電梯廣告旁增加一個「碰一碰」裝置。乘坐電梯者如果用手機靠近這個裝置,可以領取對應的優惠券。在安全性方面,相關設備的技術人員表示有多重保障。一方面,電梯裡的「碰一碰」必須由用戶主動將開啟NFC功能的手機精準靠近「碰一碰」設備才會觸發。手機鎖屏、手機未鎖屏但無意中掃過「碰一碰」裝置、未開啟NFC功能的手機緊貼「碰一碰」裝置等,都不會觸發廣告。另一方面,電梯裡的「碰一碰」設備不具備支付功能,能從根本上杜絕「碰掉錢」。對此,記者找了一臺裝有「碰一碰」廣告的電梯進行測試,發現當手機是鎖屏狀態時,確實不會激活「碰一碰」。再用解除鎖屏狀態、開啟NFC功能的手機靠近「碰一碰」,發現如果不是將手機裝有NFC晶片的位置長時間靠近「碰一碰」設備,也不會出現廣告。從實測看,不當心「碰」出廣告的概率非常低;而且,「碰」出廣告後,是否要領取對應的優惠券,仍須經過機主確認。不過,瀏覽社交平臺上的帖子可以發現,部分居民樓、寫字樓裡的「碰一碰」引發關注,原因之一是電梯廣告公司沒有與業主、物業、社區等進行充分溝通。物業、社區對電梯裡的「碰一碰」設備並不熟悉,導致業主詢問時,無法給出準確解答,引發誤解,甚至產生糾紛。可見,對於電梯廣告「碰一碰」這一新生事物,設備安裝方應當保障業主的知情權,提前與物業、社區等進行溝通。通常,「電梯裝廣告」須得到業主、物業、社區等同意後才能進行,眼下新增的「碰一碰」設備雖然與原有電梯廣告綁定,但畢竟是新生事物,容易引發疑問。因此,相關企業在安裝設備前,不妨先與業主、物業等做好解釋溝通工作,避免不必要的誤會。隔空「碰」錢?要麼是假的,要麼下載了非法軟體關於「碰一碰」安全性的困惑,還與社交平臺上部分「隔空『碰』錢」短視頻相關。在這些短視頻中,當事人往往表示手機放在衣袋或包裡,被人隔空「碰」了一下,銀行卡就被轉帳了。其實,這類視頻早在今年上半年已經被警方闢謠:是造謠者擺拍的。根據「碰一碰」技術原理和使用流程,不存在機主在不知情、不確認的情況下被「碰」錢。目前,擺拍視頻的始作俑者已被依法處罰。但上海闢謠平臺發現,部分自媒體為了博眼球,依舊使用假視頻鼓吹「隔空『碰』錢」。為了逃避平臺監管,有的將各種造假視頻剪輯「二創」,有的將原始造假視頻打碼或模糊後發布。對於這類知假傳假行為,平臺應當加大審核力度,下線相關視頻,並根據造假情況處理相關帳號。與其擔憂編造出來的「隔空『碰』錢」,公眾更要當心的是被詐騙分子誘導,在自己手機中下載非法軟體,然後隔空讀卡的盜刷行為。正常的NFC非接觸支付流程是:錢在用戶手機綁定的帳戶或支持NFC技術的實體銀行卡裡,商家的讀卡設備讀取了手機或銀行卡。在商家設備讀取帳戶信息之前或之後,會有用戶確認的過程,然後才完成支付。但在隔空讀卡盜刷中,詐騙分子先把受害者的手機變成讀卡設備,再讀取受害者的銀行卡,然後通過屏幕共享、遠程操控等,替代受害者完成「支付確認」環節。在這個場景中,讀卡設備和被盜刷的銀行卡,都在受害者手上。簡單來說,就是詐騙分子操縱受害者用自己的手機盜刷自己的銀行卡。盜刷的錢款通過盜刷軟體直接轉入了詐騙分子的帳戶。從警方披露的案例看,被害人往往是在「幫忙取消會員」「航班異常退賠」「內部投資」類陷阱中,被詐騙分子誘導下載相關軟體,繼而在詐騙分子「指導」下,用自己的手機讀取了自己的銀行卡。所以,公眾要理性看待NFC技術。NFC並非洪水猛獸,在日常生活中,讀取交通卡、正常的隔空支付等,都離不開NFC技術,其安全性和便利性都已得到驗證。如果公眾對手機隔空支付心存疑慮,或無法分辨哪些場景可以使用,最簡單的保護舉措就是關閉手機的NFC功能。但從網絡安全的角度看,不下載非法軟體、不輕易允許他人「共享屏幕」才是預防「隔空盜刷」的關鍵。
閱讀提示 近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎,技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。 不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景,加快商業化落地 從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能? 據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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