「人參奶茶」你喝過嗎？不是噱頭
2025-11-26 13:06 3,598次浏览7月25日9時，貨拉拉司機邱覺亮走進位於福建廈門金寶大酒店的協商會場，手中攥著寫得密密麻麻的A4紙，準備把同行最關心的抽傭問題提出來。 當天，貨拉拉福建省域算法協商懇談會舉行，在省、市、區工會幹部和貨車司機的見證下，包括邱覺亮在內的5名司機代表與企業代表面對面對話。 據悉，福建省總工會聯動廈門市總工會、湖裡區總工會以貨拉拉為試點，推動構建省域協商機制。作為福建首個聚焦平臺算法規則的省域協商會議，雙方通過多輪協商，在運費保障、抽傭機制、打擊假單外掛、算法透明化等核心議題上達成共識。 關注司機「痛點」問題 運費拖欠、降低抽傭、打擊假單外掛等「痛點」是司機代表們關注的焦點。 「前年跑了一單，200多元運費到今天還討不回來！」開場前，邱覺亮分享了自己的催款經歷。 協商一開場，邱覺亮便呼籲平臺為司機面臨的運費拖欠風險搭建防護網。 而邱覺亮所關心的運費拖欠問題，同樣代表了貨拉拉福建1.2萬餘名司機的心聲。 企業方代表、貨拉拉福建運營部負責人秦瑞向司機們介紹了平臺為防止司機運費被拖欠所付出的努力。企業方首席代表鄭燁表示：「平臺會進一步完善對於拖欠運費的管控，努力給司機更多安心保障。」 「油價漲了，抽傭反而上調了，我們的抽傭算法能不能跟得上？」00後新手司機孫金偉掏出了手機裡的「帳本」。在他看來，日益上浮的運營成本和激烈的運力競爭都擠壓了貨車司機的收入空間。而收入是貨車司機們心裡最大的關切。 「平臺將持續推出降抽傭政策。」面對孫金偉的疑惑，貨拉拉福建司機服務部負責人肖健拿出了一組數據，「僅2025年上半年以來，平臺推出的各項降抽傭活動已累計降抽傭3.3億元。」 這些承諾在孫金偉心裡迅速換算成實實在在的收益：「一輛4米2的貨車，每月可以多掙600元。」 「搶單大廳裡那些『賣外掛，加微信即可獲得』的惡意訂單、假訂單、外掛搶單成為司機公平接單、多勞多得道路上的障礙。」司機餘超的一番話引發不少現場司機共鳴。 「利用AI與算法打擊假單外掛」成為協商現場職企雙方的最大共識。 貨拉拉福建安全管理部負責人劉福通向司機們展示了「利用AI打擊外掛」的新可能：通過AI和算法監控訂單數據流向，對不同區域頻繁下單、遠超正常速度的異常下單操作進行捕捉、攔截，並對相關帳號採取限制下單、封號等措施，從而實現對外掛黑產的精準打擊。 算法規則的「協商民主」 「有時候不清楚自己的什麼行為違反平臺規則，感覺很冤枉。」司機肖順發坦言，司機微信群裡最熱的話題是算法與規則。 現場觀摩的司機們表示，因平臺規則更新頻繁，不少司機遇到「課程內容多，記不住」「算法看會了，做不會」的問題。 在協商的推動下，司機們的「算法焦慮」有望得到緩解。貨拉拉福建綜合管理部負責人陶亮拋出了改革的兩個方向：平臺課程講重點、講白話，讓司機容易學、記得住；對於複雜訂單情況下的初次違規，可考慮在司機學習後給予「新手豁免」。 「希望將平臺算法納入定期溝通協商的議題範圍，建立算法協商懇談機制。」司機方首席代表、貨拉拉廈門公司工會主席賴貴旺提出了「算法民主」的主張。企業方現場承諾，同意將算法專題納入司機協商懇談會的常態化溝通內容。在工會締結的「紐帶」之下，企業與司機雙方共同構建可持續的算法問題溝通渠道，保障司機的知情權與參與權。 工會串起「共贏鏈」 懇談會後，在福建省、市、區三級協調勞動關係三方四部門和交通運輸部門有關負責同志的見證下，職企雙方代表就建立常態化協商懇談機制、暢通和規範司機群體和屬地貨拉拉公司的利益協調渠道等事項籤署會議紀要。 福建約有1.2萬名貨車司機入駐貨拉拉，每天訂單量達2.5萬餘單。為讓協商真正解決司機痛點，福建省、市、區三級工會與貨拉拉福建運營部負責人進行了3場會談，工會幹部多次深入貨拉拉門店調研，收集司機訴求126條。這條工會串起的「協商共贏鏈」有望在福建工會推動下向常態化、制度化方向發展。 福建省總工會有關負責人表示，將持續推進懇談機制落地頭部平臺企業，促進在閩分支機構全面開展二次協商，幫助平臺企業完善企業民主管理制度，暢通勞動者的利益訴求表達渠道，突出算法協商懇談，讓算法從「冰冷的代碼」變成「和諧的密碼」。 「溝通帶來信任，才會走得更遠、走得更好……」走出會場，賴貴旺感慨，「協商懇談是雙方共贏的『橋梁』！」
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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