新手爸爸抱娃緊張到失去表情管理
2025-11-22 17:08 9,384次浏览陶鳳 近期，深圳華強北等地出現一群未成年人以「跑樓小孩」身份，從外賣員手中承接「最後垂直百米」的送餐任務，每單收費1—2元。 這些小孩多為暑期放假的學生，年齡在10—14歲之間。因為寫字樓複雜的地形導致外賣員超時風險高，而孩子因熟悉樓宇、收費低成為外賣員的「平替」。 乍一看，這似乎是個讓各方「小贏」的方案。孩子的家長多在附近做生意，在家長眼中，孩子代送外賣既能鍛鍊身體打發時間，又能通過勞動獲得報酬體會賺錢的不易。 孩子用這樣的暑期實踐取得報酬，攢下零用錢，去滿足自身的小願望。配送小哥則節省了時間，與孩子合作完成「最後一百米」，提升了送餐效率。 然而，「小贏」背後的風險卻不容小覷。無論是「跑樓小孩」，還是近期被頻頻熱議的「體育外賣」新風口，因為涉及未成年人，安全問題首當其衝。 外賣工作，表面看著簡單，實際上要搶時間、拼體力。根據媒體報導，這些孩子們既要從外賣小哥手裡搶單，還要彼此之間競爭拿單，無形之中給孩子的身心帶來巨大的壓力。 「最後一百米」，雖然距離不遠，但孩子們不可避免地要在路邊停留，要在不同樓宇之間穿梭。送單與時間賽跑本身已具危險性，即便配送小哥會留存家長電話以備溝通，一旦摔倒撞傷甚至遭遇意外，安全責任由誰承擔依然模糊。 在法律層面，亦有涉嫌違法的問題。根據我國的未成年人保護法明確規定，不得組織未成年人進行可能危及人身安全的活動，而代送顯然涉及交通、陌生人接觸等安全隱患。 若站在消費者的角度考慮，一單外賣在最後百米倒手，如果出現錯送、晚送、餐品損壞等問題，又該如何追責？ 在外賣原本的服務鏈條上，並無「跑樓小孩」一環。消費者購買的外賣服務出現問題，可對平臺、商戶、騎手追責。如今，孩子的替代方案並無商業協議，更無明確的法律規範，無疑給消費者的權益保護留下真空。 從「體育外賣」興起，關於孩子的實踐被社會各方高度關注。其中，最大的爭議便是被低估的安全風險。 鍛鍊孩子社會適應能力、體察父母掙錢辛苦、勞動創造價值，這些初衷是好的，但鍛鍊的目的是讓孩子更好地成長，而不是冒險。 在權責邊界模糊、執法依據不足、監管盲區之下，「跑樓小孩」貌似「小贏」，實則風險重重。畢竟，涉及未成年人的一切實踐，合法、安全、規範永遠要跑在最前面。
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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