120餘件攝影作品再現河南鞏縣石窟藝術之美
2025-10-27 09:10 2,732次浏览在八月的熱浪中，汽車行業的年度盛事——汽車之家818全球購車節於萬眾期待中盛大啟幕，瞬間點燃新一輪購車熱潮！本次活動以「廿念不忘·智AI未來」為主題，始終聚焦 「真福利、真補貼」：既是在汽車之家成立二十周年的裡程碑時刻，以實打實的優惠回饋千萬用戶；更是緊跟國家大力促進汽車消費的政策導向，為持續提振車市活力注入強勁動力。 2025年的中國車市正面臨新的挑戰，競爭激烈程度前所未有。乘聯會數據顯示，2025年上半年中國市場乘用車累計零售銷量達到1090.1萬輛，同比增長10.8%，新能源乘用車累計零售銷量546.8萬輛，同比增長33.3%，滲透率50.2%。亮眼成績單的背後是國家「以舊換新」政策的強力推動。商務部數據顯示，截至5月11日，2025年汽車以舊換新補貼申請量達322.5萬份。 根據國家統計局數據，2025年1-6月的社會消費品零售總額中，汽車消費額23468億元，同比僅增1%，與10.8%的銷量增速相去甚遠。這種差距與行業的激烈競爭不無關係。據汽車之家大數據，2025年Q2整體市場平均成交價相比2022年Q2下滑高達14%。成交價的下探進而影響了行業利潤。乘聯會秘書長崔東樹近期表示，2025年1-5月的汽車行業利潤為1781億元，同比下降11.9%；汽車行業利潤率為4.3%，低於下遊工業企業5.7%的平均利潤率。 綜合行業發展要求、客戶需求和用戶期待，2025年汽車之家818全球購車節將著力於推動高質量的購車轉化。希望通過聯合眾多生態夥伴，匯聚各方補貼資源，打通線上線下消費場景，實現消費者、商家及平臺的價值共贏。 生態夥伴加持 真福利惠及更多用戶 歷經六年沉澱，汽車之家818全球購車節已成為極具代表性的汽車行業IP。在此基礎上，面對行業新挑戰，尋求生態共建、打破行業壁壘、覆蓋更廣泛人群成為2025年818的重點。為此，汽車之家將攜手平安產險等生態夥伴，構建全域流量矩陣，讓更多潛在購車用戶有機會暢享多重福利。 今年，平安產險將通過平安好車主APP、平安代理人和合作維修廠，構建起從線上延伸至線下、覆蓋多線級城市縱深的傳播陣地，從而更加高效的將活動信息觸達超過7000萬在保車主。在電動化轉型持續推進的背景下，藉助此次818全球購車節的豐厚福利，更好的滿足這部分消費者的增換購需求，也為合作夥伴帶來更多高質量商機。 多維場景聯動 真補貼推動更優成交 2025年恰逢汽車之家成立二十周年，為感謝5億用戶一直以來的大力支持，汽車之家將與合作夥伴一起拿出真金白銀補貼用戶，並打通線上領券到線下成交的全流程，讓消費者真正獲得更實惠、更優質的購車體驗。 在線上，本次818全球購車節將更加聚焦直播生態。不僅會提供全天候不間斷直播，讓用戶可以隨時看意向車型講解，獲取本地最新補貼政策和優惠行情；還將於8月18日當天舉辦超級品牌日，邀請品牌高管親臨直播間，談品牌發展，送購車紅包，最高金額可達數萬元。不僅如此，自8月1日至9月30日，用戶上汽車之家的相關專題聚合頁參與互動遊戲，即有機會贏取數額不等的購車補貼，數量有限，先到先得。 在線下，汽車之家通過新零售門店搭建起覆蓋超200城的一站式選購平臺。不僅有「AI買手」提供客觀、專業、詳盡的選購方案對比，還可通過「AI全息智駕倉」對意向車型進行立體拆解展示，「車主陪同AI對比試駕」可以實現多車同場體驗和真實口碑傳遞，讓消費者選車省心，買車省錢。在部分城市的汽車之家空間站，網友還可以到店體驗全國首部汽車主題VR空間大電影，在虛擬與現實的交織中感受汽車文化，為自己的購車體驗增添獨特記憶。 連續舉辦多年的「汽車之家818百城車展」活動也正在如火如荼的展開，不僅有豐富的汽車品牌與車型，還有激情澎湃的音樂現場和遊戲賽事，通過將汽車展示與潮流文化有機結合，提供遠超普通車展的情緒價值，帶給大家全新的逛展體驗。 不僅如此，二手車惠買集市也為消費者提供了更多選擇，上萬款優質車源限時底價，平臺補貼、商家補貼傾囊放送，對於追求性價比、青睞經典車型的「老司機」而言無疑是個好消息。 以電動化、智能化為引領的汽車產業變革進入關鍵階段，汽車之家發起的「818全球購車節」為提振車市消費信心、助推中國品牌向上發展發揮了重要作用，一舉成為汽車行業舉足輕重的年度盛會；2025年，面對汽車產業的新挑戰、新課題，「818全球汽車節」聚焦最緊迫的問題與最核心的訴求，打出「真福利！真補貼！」的口號，充分整合生態資源，幫助用戶降低購買成本，賦能商家提升銷售質量。 在行業「內卷」加劇的當下，汽車之家將繼續肩負起行業責任與社會責任，積極發揮平臺優勢，助力中國汽車產業邁向更高質量的發展階段。
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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