(經濟觀察)萬億千瓦時用電量折射中國經濟熱力

2025-10-31 10:11 4,549次浏览

「麻煩各位家長交一下 學習資料、練習題試卷等 費用共495元整……」 …… 又有騙子混入班級群 近日 某學校剛組建的新生家長群 卻混進了騙子 冒充老師發布收費通知 及收款二維碼 致使9名家長被騙共4000餘元 ​五類詐騙陷阱高發​ 2025年7月至8月錄取季期間 以下詐騙陷阱 請務必警惕   1   虛假通知,催繳費用   陷阱手法:收到看似正式的「錄取通知書」簡訊或郵件,要求點擊連結查詢詳情或支付「錄取確認費」。   2   謊稱可內部操作,花錢補錄   陷阱手法:接到電話或信息,自稱「招生辦老師」「內部人員」或「有特殊關係」,聲稱可以「破格補錄」「點招錄取」或「調劑到更好專業」,但需支付高額「疏通費」。   3   偽造信息,惡意謠言   謠言手法:不法分子編造傳播「XX高校錄取分數線大幅下降」「XX專業爆冷無人報」「某考生被頂替」等不實信息,製造恐慌或誤導志願填報。   4   助學貸款/助學金?   陷阱手法:冒充教育部門、學校工作人員,以發放「助學金」「教育補貼」或「助學貸款」為由,要求學生提供銀行卡號、密碼、簡訊驗證碼,或要求先繳納「手續費」「保證金」。   5   釣魚連結陷阱   詐騙手法:簡訊附帶「錄取查詢連結」,誘導填寫身份證、銀行卡信息,盜刷資金。 防範詐騙 記住「四要、四不要」   四要   要官方查詢   錄取狀態通過省教育考試院官網/官方App、報考院校招生網查詢。   通知書物流狀態通過中國郵政EMS官方渠道查詢。   要仔細核對   收到紙質通知書後,認真核對學校名稱、專業、個人信息(姓名、考生號)是否與官方查詢結果一致,查看印章(學校公章、校長籤名)是否清晰有效。   要官方渠道繳費   如需繳納學費、住宿費等,務必按照錄取通知書內附的官方指南,通過學校指定的官方財務平臺或對公帳戶。   要主動核實   對任何來源不明的錄取信息、收費要求、助學通知,第一時間主動撥打高校招生辦公室、學生資助管理中心或省教育考試院公布的官方電話進行核實確認。   四不要   不要點   不點擊任何簡訊、郵件、社交軟體中來源不明的連結或二維碼。   不要信   不相信任何「內部指標」「花錢補錄」「提前繳費鎖定學位」等說辭。   不要給   不向任何陌生人透露個人身份證號、考生號、銀行卡號、密碼及簡訊驗證碼。   不轉帳   不向任何不明身份的帳戶或個人轉帳匯款。   監製丨唐怡   製片人丨劉博   編輯丨邱婧

  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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