天津:購存量房可提取公積金支付首付款

2025-11-23 23:46 6,178次浏览

  據報導,進入8月後,某些明星演唱會一票難求的景象再度上演。某男子演唱組合所屬公司採取會員制,用戶充值298元能獲得優先購票特權,這一做法遭到廣泛質疑。在消費者第一時間上網「拼手速」的同時,「線下黃牛」與「線上代搶」等熱門演唱會常見的交易也捲土重來,不僅製造消費焦慮,也帶來個人信息洩露等風險。   人們不禁疑惑,規則本該簡單、交易理應透明的購票行為,為何仍會讓人焦慮?某種隱形權力的壓榨、剝削、不公正,這些附加於演唱會消費行為的體驗,實在讓人太不舒服。「既然買不到票,不去看不就行了?」這樣的局外人話語,顯然無法說服長期浸潤於粉絲文化中的消費者。一擁而上的搶購潮,助長了演唱會某些環節的傲慢與有恃無恐。雖有糾錯舉措,卻每每無功而返,這意味著利益之網中「暗影」的強大與根深蒂固。   在公開購票平臺上一票難求,但當有用戶加價,甚至花費數倍票價時,那些「消失」的票卻神奇地出現了。主辦方與票務平臺被指預留票源(通常20%-30%)流向二級市場,將約三成票源分給所謂「合作」黃牛,誇大「工作票」需求並將之轉售牟利,這些票務潛規則,雖屢經媒體報導並被證實,但仍頑固存在或換成新花樣繼續。票務資源掌控者的精明與貪婪,普通購票者的無奈與「待宰」狀態,構成了鮮明的對比。   買不到熱門演唱會的票,不能簡單將其視為娛樂消費市場火爆的正常狀況,它其實是由人為營造的心理壓迫構建出來的。眾人爭搶門票,強化了明星光環,推升了其商業價值,為持續的收益奠定了用戶基礎,這便是利益相關方的核心目的。因此,除了人為製造票務的緊缺性、神秘感、並注入「抽獎」式幸運因素外,利益方還持續利用「錯過即是遺憾」的話術,刺激用戶非理性消費(如加價購票、借貸購票),並通過羞恥綁架,灌輸「真愛粉就該不計代價」的扭曲價值觀,來操縱用戶的消費心理。這一充斥著欺騙與誘導的狂熱亂象,無法形成積極、健康的市場。   普遍存在的高額加價票,對許多低收入者和無收入者(如學生),已構成了一種實質性的文化權利剝奪。非正規渠道的天價門票,築起一道不斷增高的消費壁壘,將一部分渴望參與的觀眾拒之門外。而所謂的「價格反映真實供需」「技術限制無法杜絕黃牛」,不過是用以粉飾的謊言,其結果是使部分演唱會異化為奢侈社交場,對公眾平等的文化消費權益造成損害。若任由此類操作長期存在,會被誤認為存在即合理,並可能被其他行業效仿,為潛規則披上一層「閃閃發光」的皇帝新裝,貽害深遠。   演唱會的熱度不減,除了粉絲對明星及其作品的鐘愛,還源於複雜的社會文化心理因素驅動:人們需要沉浸式的現場感與同在感,渴望線下互動帶來的情感宣洩與歸屬感;當孤獨蔓延時,個體亦需要在群體中尋求認同與共鳴;歌手與作品作為一種具象化的價值觀符號,觀眾通過消費演唱會,亦是對自身身份與理念的一次強效表達……然而,這些複雜而奇妙的體驗元素,正被粗暴人為的破壞手法(票務亂象)刺穿。資本與平臺的逐利本性暴露得越快、越赤裸,就越容易毀掉這塊難得再度繁榮起來的市場。   強有力的監管,不留情的懲罰,高透明度的技術保障,這些其實都不是根治一票難求問題的終極方案。最本質的做法,是督促資本、平臺、渠道、創作者等各方構成的利益共同體達成共識:真心尊重每一位用戶,珍惜他們的熱愛以及為此付出的情感與金錢,呵護他們拴繫於一場演唱會身上的夢想、願望、憧憬。唯有如此,演唱會所能承載的美好價值才會得以充分地釋放與傳承。   然而,從目前的狀況來看,一些演唱會一票難求背後所體現的對消費者的系統性剝削,其嚴重危害並沒有被充分意識到,亦缺乏徹底根治的證據。當輿論疾呼行業弊病亟待整治時,演唱會行業理應主動起來,深刻意識到自身的責任與義務,恪守高標準的市場規則,信守與消費者憑票籤訂的「契約」,以重新構建雙方的信任關係。此舉意義重大:它所維護的,不僅是市場秩序,還關乎整個文娛行業的健康發展——有利於激活創作生態,淡化明星的商業屬性,提高演唱會的文化屬性。所以,是時候停止刻意製造「秒沒」的假象遊戲,杜絕人為的一票難求,讓演唱會回歸純粹。   韓浩月 來源:中國青年報   2025年08月08日 07版

  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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