外媒：關稅影響消費者成本 美國7月通脹壓力持續
2025-11-02 00:40 7,142次浏览閱讀提示 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。
8月5日電 據國家發展改革委微信公眾號消息，為營造「厲行節約、反對浪費」的良好氛圍，交流制止餐飲浪費工作經驗，國家發展改革委環資司、市場監管總局食品協調司現發布制止餐飲浪費第七批典型經驗做法如下： 一、天津市和平區構建旅遊餐飲消費新風尚。 依託轄區特色「津遇和平」系列文旅主題，天津市和平區開展「海棠花開 大美和平」新時代文明實踐活動，大力弘揚自覺主動制止餐飲浪費新風尚。進行「節約標兵」示範餐飲商家評比，針對商家是否主動提示點餐過量、是否主動提供打包服務等指標，通過向食客發放電子問卷形式進行綜合評定，授予排名靠前商戶「尚儉商家」榮譽標牌。組織旅遊景區餐飲從業者代表、消費者代表參加「弘揚綠色消費，樹立文明新風」集中承諾和倡議活動，讓商家成為制止餐飲浪費的參與者、見證者、推動者，遊客成為觀美景、品美食、感文明的踐行者。 二、上海市黃浦區精準開展「數據化」食堂管理破解浪費難題。 上海市黃浦區創新推行食堂全流程精細化管理，建立覆蓋採購、庫存、消耗的標準化數據臺帳，實施「周小結、月分析、季研判」動態監測。推廣智慧預訂系統，依據實際需求精準指導食材採購與備餐，大幅減少預估偏差導致的浪費。全面供應「小份菜」「半份菜」，滿足差異化需求，創新探索食材邊角料再利用模式，如西蘭花根制醬菜等，有效降低廚餘產生。通過多部門協同制定標準、數據共享、經驗交流形成監管服務合力。 三、江西省吉安市推廣「按重計價」模式。 2024年起，江西省吉安市積極推動餐飲業轉型升級，在中式快餐等領域大力推廣「自選菜品+按重計價」模式。店家依據銷量動態補菜，食材平均損耗率下降10%-15%，配套推行「打包盒零收費」服務，進一步倡導節約。目前，全市360餘家中式餐飲門店採用此模式，日均廚餘垃圾減少12%。新模式讓顧客按需取餐、精準消費，將「光碟行動」落實在就餐的各個環節。 四、湖南省長沙市多所學校「稱」出糧食節約新風尚。 湖南省長沙市實驗小學、湖南師大附中雙語實驗學校等多所學校，通過配發刻度回收桶、設置電子稱重臺等方式，實現餐飲浪費量化，並將浪費情況與班級榮譽掛鈎，讓節約從道德倡導轉為「文明比拼」，有效激勵學生自覺制止餐飲浪費。長沙市實驗小學2024年餐飲剩餘量從每年3萬斤降至1萬斤，每日人均剩餘量僅25克；湖南師大附中雙語實驗學校全校剩飯率同比下降62%，三年累計表彰42個文明班級、280名「光碟之星」。 五、廣西壯族自治區創新打造「三支隊伍」助力制止餐飲浪費行動。 廣西壯族自治區充分藉助區、市、縣、鄉四級志願服務力量，積極宣傳制止餐飲浪費理念。96支「八桂食安」志願服務山歌隊編排《制止餐飲浪費小歌謠》，在民族傳統節日和民族特色活動中傳唱，並在新媒體平臺傳播。98支「桂姐姐」志願服務隊深入中小學食堂，發放倡導崇尚節約美德宣傳資料，講解理性消費、文明用餐的重要意義。108支「外賣騎手」志願服務隊化身「流動宣傳員」，在送餐外包裝上張貼反對食品浪費的宣傳標語，將制止餐飲浪費理念傳播至每一名消費者，讓「小外賣」帶動「大文明」。 六、陝西省安康市出臺反餐飲浪費地方法規。 陝西省安康市發布《安康市反餐飲浪費辦法》，通過設立地方性法規，弘揚勤儉節約傳統美德、倡導綠色消費理念和生活方式，鞏固深化文明建設成果。該辦法實施以來，全市督促17323家餐飲企業開展自查自糾，監督檢查餐飲服務經營者17936家次，依法處罰餐飲浪費違法行為26起，社會公眾節約意識顯著增強，浪費現象得到有效遏制，整體餐飲浪費量較此前明顯下降，制止餐飲浪費工作取得積極成效。
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
青稞直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 946.84MB
- 最后更新: 2025-11-02 00:40
- 最新版本: v2.2.10.3
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 魅影直播间
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 3.53以上
客服热线：134-2873-2917
五楼直播类似软件
猜你喜欢
79
34258
56
2025-11-02 00:40
83574
41
2025-11-02 00:40
17956
89
2025-11-02 00:40
43961
93
2025-11-02 00:40
25481
26
2025-11-02 00:40
14523
61
2025-11-02 00:40
53197
46
2025-11-02 00:40
83261
28
2025-11-02 00:40
24789
54
2025-11-02 00:40
53978
79
2025-11-02 00:40
72659
71
2025-11-02 00:40
52864
54
79824
13
83
92
75849
32467
68357
68123
83
91
