閩北發現國家一級保護動物金斑喙鳳蝶
2025-10-23 03:40 3,928次浏览近日，雲南一名女子遭遇快遞員未經同意私自將快遞放入快遞櫃，且取件時被強制收取「公共資源佔用費」一事，引發社會關注。 設立快遞櫃的初衷是提升配送效率，但部分企業縮短免費保管期，甚至以「公共資源佔用費」等名目變相牟利，侵害消費者權益，反映出快遞行業在快速發展過程中，部分企業或從業者在合規經營、服務意識等方面存在不足。快遞企業未經同意將快遞放入快遞櫃的行為，侵犯了消費者的知情權和選擇權，由此產生的費用，應該由快遞公司自行承擔，收取「公共資源佔用費」於法無據。 從法律角度看，消費者與快遞公司之間存在運輸服務合同關係。消費者下單購買商品選擇快遞服務，快遞公司有義務將快遞安全、及時地投遞到約定收件地址、收件人手中。郵政法第三十二條規定，郵政企業採取按址投遞、用戶領取或者與用戶協商的其他方式投遞郵件。《快遞暫行條例》第二十六條規定，經營快遞業務的企業應當將快件投遞到約定的收件地址、收件人或者收件人指定的代收人。《快遞市場管理辦法》第二十八條規定，經營快遞業務的企業未經用戶同意，不得代為確認收到快件，不得擅自將快件投遞到智能快件箱、快遞服務站等快遞末端服務設施。此外，《智能快件箱寄遞服務管理辦法》第二十二條規定，智能快件箱使用企業用智能快件箱投遞快件，應當徵得收件人同意。第二十五條規定，智能快件箱運營企業應當合理設置快件保管期限，保管期限內不得向收件人收費。 對於消費者而言，當自身權益受到侵害時，要勇於維護自身合法權益。可以先與快遞公司進行溝通協商，要求其承擔因未經同意投放快遞櫃而產生的費用。若協商無果，可向郵政管理部門投訴。損失較大時，還可保留好簡訊通知、溝通記錄、支付憑證等相關證據，向法院提起訴訟，通過司法途徑獲得合理賠償。 由於快遞行業存在末端服務點多面廣、監管難度大等原因，類似違規現象時有發生。監管部門應加大對快遞行業監管力度，健全常態化監督檢查機制，對違規投遞、亂收費等行為依法處罰，提高企業違法違規成本，形成有效的行業約束。行業協會應發揮積極作用，加強行業自律，制定更加細緻明確的行業標準和規範，引導快遞企業健康發展。快遞企業應加強內部管理，嚴格按照法律法規和行業規範開展業務，完善服務流程，加強對快遞員的培訓和管理，在投遞前徵求消費者意見，杜絕私自放櫃和亂收費等行為。 快遞是連接商家與消費者的重要紐帶，合法合規才能為雙方提供更加優質、安全、便捷的服務，拉近商家與消費者的距離。 (陳兵 作者單位：北京市密雲區人民檢察院) 來源：北京日報
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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