雲岡石窟景區通報「拍照刺客」事件：非景區工作人員，將加強巡查力度
2025-11-07 05:19 1,253次浏览世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
駕駛輔助系統致死事故特斯拉被美國法院判賠2.4億美元 「智駕險」是否真能「兜底」？ 「用智能輔助駕駛出了事故，誰來負責？」這個問題近期因特斯拉的「敗訴」再度引發熱議：8月初，美國法院以2.4億美元的罰單判定特斯拉需為2019年一起涉及駕駛輔助系統的致死事故承擔部分責任。 一紙罰單，讓特斯拉和馬斯克再陷爭議，也再次給國內的智能輔助駕駛敲響警鐘。隨著國內智能輔助駕駛技術飛速發展，安全性問題今年屢被主管部門「點名」。值得注意的是，今年前7個月，已有比亞迪、鴻蒙智行、小鵬等7家企業主動推出相關「智駕險」或權益，為智能輔助駕駛「託底」。不過，在實際操作中，卻有車主理賠失敗，顯示出智駕責任判定與保障問題的複雜性。 逾數十家車企推出智能輔助駕駛兜底服務 「智能泊車出事故，我賠。」今年7月，比亞迪官宣的一項承諾引發業內關注。比亞迪承諾，對所有「天神之眼」車輛的中國用戶在智能泊車場景下的安全及損失全面兜底。本地經銷商也告訴記者：「不用走保險，直接聯繫售後就行，全額賠付，而且不會影響到第二年的保費。」智能泊車，正是近年國內車企熱推的智能輔助駕駛技術的其中一個重要內容。 據不完全統計，截至目前，約有11家車企先後推出了諸如「智駕險」「智駕保」「智駕無憂服務」等，額度從100萬元到600萬元不等的輔助駕駛兜底方案。為開展此類服務，有的車企直接與保險公司開展合作，但仍有個別車企並未公開合作保險公司信息，保障形式更類似延保服務。 在收費方面，如廣汽、華為(鴻蒙智行)等以首年免費的形式贈送給車主；小鵬汽車則是採取239元/年的收費制。 以上形形色色的智駕險、智駕保障或服務，目的都是為智駕系統提供風險保障，免除消費者在使用智駕服務時的後顧之憂。 焦點1 車企做裁判，責任認定存在「模糊地帶」 「智駕險」類的權益看起來很香，但在實際執行中，消費者還是遇到了困難。「車企說我不符合理賠條件。因為我動了方向盤，導致輔助駕駛系統退出，默認駕駛員來接管，出事就跟智駕沒關係了。」今年4月，某新能源車主因智能輔助駕駛系統黑屏、碰撞預警失效等故障，對車企發起智駕賠付，卻遭遇了拒賠，他的經歷也在網上發酵。艱難的協商經歷，讓該車主對智駕功能和智駕險產生了嚴重的不信任感。 業內指出，該車主的遭遇折射出對智駕事故責任認定的核心矛盾：車企既是規則制定者，又是裁判者。中國質檢協會汽車專委會副理事長、中車檢董事長王旭東告訴記者：「當前智駕系統的日誌數據由車企掌控，車主難以獲取原始數據。甚至在第三方鑑定機構嘗試調取某車企的智駕日誌時，也會被以『商業秘密』為由拒絕。」 他表示，在過往相關檢測機構受委託承擔第三方檢測時，會遇到主機廠、4S店設置障礙，不提供數據的不配合行為。這些必然會對車輛事故的權責判定帶來不客觀的鑑定結果。此外，現行《道路交通安全法》也尚未明確智能駕駛系統的法律地位。 焦點2 所謂「智駕險」，其實是增值服務權益 「由於當前智能駕駛事故的樣本量不足、傳統精算模型能力有限等因素，保險公司暫時並未開發出面向個人的獨立智駕險種。」有保險業內人士告訴記者，根據《中華人民共和國保險法》第六條，保險業務僅限持牌保險公司經營。從目前市場的智駕險產品來看，大部分車企推出的「智駕險」，並不屬於備案的保險業務，其性質實為「服務承諾」或「責任兜底協議」，「更像是一種增值的服務權益。」 公開資料顯示，大多車企「智駕險」的權益服務，以車主購買交強險和商業險為前提，甚至是要求投高額的「全險」，「智駕險」只是作為補充保障服務。業內指出，這種定性的差異或導致賠付效力大打折扣，尤其車企的單方承諾可能因格式條款無效、免責聲明模糊等問題失效。 業內觀察 「智駕險」需構建多方共治體系 把方向盤交給智能輔助駕駛，而將風險交給保險公司——這隱隱勾勒出「智駕險」的未來走向。隨著自動駕駛技術朝著L3、L4乃至L5級別邁進，傳統車險所提供的風險保障愈發捉襟見肘，人們愈發需要「智駕險」，而不僅僅是「訂閱付費+延保服務」的組合。 從特斯拉的天價賠償到國內車主的理賠案例，因智能輔助駕駛引發的每一起事故都在倒逼制度完善。業內指出，智能駕駛事故賠付的困局，本質上是技術革新與制度滯後的碰撞。要打破當前的僵局，需要構建政府監管、企業自律、第三方監督的多方共治體系。尤其是監管層面需加快立法進程，明確智駕系統的責任劃分標準，建立數據共享機制，要求車企向監管部門和第三方機構開放脫敏後的事故日誌。 廣州日報全媒體記者 鄧莉
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