「合力打造中國-東協藍色經濟新引擎研討會」在吉隆坡舉行
2026-02-27 16:10 5,945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
閱讀提示 用人單位有權了解勞動者與勞動合同直接相關的基本情況，但是，開展背景調查應確保流程標準、渠道合規，遵循私權侵入最小化、必要性、非歧視原則。 「因為背調結果顯示『黃燈』，我們無法進行下一步了。」 不久前，應聘某食品公司的羅女士，突然接到該公司HR發來的這則不予錄用通知。經過反覆溝通，羅女士才得知自己被背調公司標為「黃燈」的原因——「有過訴訟記錄」「曾經是被告」，羅女士告訴《工人日報》記者。 近年來，背調越來越頻繁地出現在招聘流程中，在有的背調中出現了訴訟記錄、婚戀情況、職場「緋聞」等信息。多位受訪專家呼籲，用人單位開展背調須遵循私權侵入最小化、必要性、非歧視原則，同時明確法律邊界與公德邊界，保護求職者個人隱私，保障勞動者合法權益。 因有訴訟記錄，背調「亮黃燈」 「接到背調結果時人是懵的，想了很久都沒想到我什麼時候成過被告。」羅女士告訴記者，她後來推斷出唯一可能的訴訟記錄，「2018年，我們小區的業主跟物業有過糾紛。當時物業公司起訴了很多業主，估計我也是其中之一。」 後來，羅女士查閱案件公開信息發現，該案中，自己的確被列入了被告名單。最後，羅女士放棄了入職該食品公司的機會。 記者了解到，一些背調公司受用人單位委託對求職者開展背調，並在背調報告中標註「綠燈、藍燈、黃燈、紅燈」，以此代表求職者的「風險」由小至大。在上海市金山區人民法院近日審結的一起勞動糾紛案中，求職者張先生也因有訴訟記錄被用人單位拒絕錄用。 2024年4月，張先生接到一家軟體開發公司的錄用函。在與原公司辦理離職交接手續後，張先生在軟體開發公司旁租房、租車位，積極為入職做準備。 讓張先生未曾料到的是，當月，該軟體開發公司突然聯繫他，表明公司需要背調結果為「綠燈」或「藍燈」的候選人，而張先生的背調結果是「黃燈」，不符合其錄用標準。 後來，張先生從背調公司處得知，自己拿到「黃燈」評價的原因是其存在訴訟記錄。對此，張先生提出異議稱，訴訟記錄是其曾因被騙取錢財而發起的維權訴訟，且自己是原告。此後，背調公司將張先生的背調結果改為「藍燈」，但該公司仍以原理由拒絕錄用。 「誠信是勞資關係的基石，訴訟記錄本身並非拒絕錄用的正當理由。」對於該案，上海市金山區人民法院法官楊鋒分析認為，訴訟作為法律賦予公民的基本權利，不僅是解決糾紛的司法途徑，更是維護社會公平正義的重要機制。 「勞動者若因行使訴訟權利而被拒絕錄用，等於變相剝奪了勞動者維護權益的法律救濟途徑，使得勞動者在就業與維權之間進退兩難。」楊鋒說。 最終，法院經審理認為，軟體開發公司的上述行為違背誠信原則。綜合考慮張先生支出的房租等費用，並結合後續張先生入職的工資報酬酌定的失業賠償，判處該公司向張先生賠償1.32萬元。 背調信息應與勞動合同直接相關 用人單位開展背調有何依據和意義？北京中首律師事務所主任胡勝國表示，依據勞動合同法等法律法規，用人單位有權了解勞動者與勞動合同直接相關的基本情況，勞動者應當如實說明，「其目的主要是降低用工風險，保障用人單位利益」。 在背調程序方面，北京澤盈律師事務所律師林屾提出，開展背調的相關主體應遵循6大程序，分別為籤署授權、確定範圍、多源驗證、結果反饋、加密存檔、到期銷毀，以此確保流程標準、渠道合規。 記者梳理公開案例發現，司法實踐中，一些用人單位與勞動者因背調提供的個人信息範圍、真實性、客觀性等產生爭議。 因前同事的一句「生活作風存在問題」評價被寫入背調報告，求職者王先生入職新單位後每月工資減少約5000元。該案訴至北京市豐臺區人民法院後，法院認為，案涉背調公司在未確認王先生前同事所述內容是否屬實的情況下，直接給其標註「黃燈」，並將該信息寫進背調報告，導致其名譽受損、社會評價降低。最終，法院判決背調公司停止侵權，向王先生賠禮道歉、恢復名譽，並賠償精神損害撫慰金。 「背調不能侵犯個人隱私權，須遵循私權侵入最小化原則。」胡勝國指出，相關主體應通過個人授權和法律規制兩個程序保障權利侵入最小化，即沒有勞動者授權不得調查，即使獲得授權也應遵守民法典和個人信息保護法等規定。 在首都經濟貿易大學勞動經濟學院教授範圍看來，用人單位開展背調還須遵循必要性原則、非歧視原則。「必要性原則是指基於招聘必要進行背調，搜集、調查的信息也是基於招聘崗位的需要，且與勞動合同直接相關。此外，用人單位不得利用搜集的信息對勞動者作出歧視性的僱傭決策。」他說。 明確背調法律邊界與公德邊界 對於用人單位開展背調的邊界，林屾提出，應考量兩個標準下的邊界定義，即「法律邊界」與「公德邊界」。 林屾進一步分析稱，在「法律邊界」方面，可依據個人信息保護法確立的「最小必要原則」這一導向原則。一方面，「最小」指的是信息範圍，即法律僅允許開放最小限度的、與公共生活相關的、可能與他人和服務對象有必要關聯的個人信息，「所有的商業調查行為，均須在這個範圍內開展」。另一方面，「必要」是指信息相對必要，對調查者的權限做出限制。 對於「公德邊界」，在林屾看來，用人單位和背調機構在開展背調時應最大程度地保護被調查者的社會性利益。 範圍建議，勞動行政部門應明確背調具體規範，包括調查前提、調查獲取信息的範圍、調查獲取信息的引用等。此外，對於濫用背調等違法行為，應該依法追究其法律責任。「對於用人單位濫用背調、侵害求職者勞動就業權的，應該對求職者的權益予以保障，如認定用人單位違法拒絕錄用的締約過失責任等。」他說。 「可以利用區塊鏈存證、算法歧視治理等方式強化監管技術的應用。」林屾舉例稱，比如應強制授權書、調查過程上鏈固化，供勞動監管部門實時查驗，同時要求用人單位公開AI背調模型邏輯，防止關於年齡、性別等的隱性歧視。 此外，林屾提出，對於不同用途的背調行為可採取的手段、可提供給需方的信息，可以實施精細化的分類、分級管理。與此同時，確保勞動者擁有信息刪除權。通過立法明確勞動者離職後可要求相關主體刪除背調數據，用人單位亦需設立自動清理機制。
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