服務業的消費熱潮,從立夏一路穿越至立秋。在多平臺良性競爭新格局下,多品類、多線城市、多層級品牌和商家再迎交易新高,騎手就業與收入持續雙增長。 淘寶閃購及餓了麼最新數據顯示,8月7日當天,有30多萬餐飲小店在淘寶閃購平臺上成交突破峰值,餓了麼騎手數量達到去年的3.5倍,平均收入是去年的1.4倍。 「今年外賣市場更大了,我們樂於擁抱這樣的變化」 「秋天第一杯奶茶」點燃了新一輪消費熱情。 令人意想不到的是,在淘寶閃購平臺上,檸檬水首次超過珍珠奶茶,位居人氣單品第一。多品類的全面爆發也讓商家收穫了可觀的新客,茶飲商家新客數量周環比增長達255%。 從城市消費數據來看,上海位列第一名,杭州緊隨其後,而成都超過北京、蘇州超過廣州,均躋身前十。 除了人們熟知的全國性連鎖品牌,一些中小型、區域性的茶飲品牌增勢喜人,帶動下沉市場整體增速顯著高於一二線城市。 在淘寶閃購平臺上,「秋奶」活動訂單增速前20強城市,三四線城市佔據18席,增速最高的5個城市分別是:承德、淮北、淮南、蕪湖、滁州;而全國銷量最高的10個單店,有4個來自浙江湖州、吉林通化、江西撫州和廣東揭陽。 幸運咖運營總監張雅銘表示,自淘寶閃購上線以來,幸運咖外賣訂單快速增長,收入和利潤穩步提升,尤其在下沉市場,7月訂單同比去年增長近9倍。 源自遼寧瀋陽的區域茶飲品牌700CC,立秋當天營收同比去年增長230%。品牌創始人王冠淮表示,今年淘寶閃購的加入,帶來生意的大幅增長,推動外賣市場規模增長的同時,改變用戶的消費習慣,幫助品牌緩解獲客難、新品推廣難等問題。 「今年外賣市場比往年更大了,我們樂於擁抱這樣的變化。」茶飲連鎖品牌檸季外賣負責人王羽曄介紹,今年立秋,檸季與淘寶閃購平臺密切合作,對產品口味、出餐標準等進行了全面升級,品牌最看重的各項指標都有顯著增長,例如復購人數同比增長近6倍,下單新客增長超11倍,老客留存與新客轉化均創新高,給品牌可持續經營注入了巨大信心。 30多萬家夫妻小店迎來成交破峰 茶飲訂單也帶動餐飲和非餐品類銷售提升,中小商家實現增收。 立秋當天,有超過30萬家餐飲夫妻老婆店在淘寶閃購迎來成交破峰,同時有8萬家非餐小店成交增速超過100%。 河南鄭州的王天浩和妻子原本都是室內裝修設計師,2021年轉行開咖啡奶茶店創業,一度陷入低潮,一天營業額不到百元。今年5月上線淘寶閃購後,小店扭虧為盈,訂單翻了10倍,月營收突破10萬元,入帳利潤也達數萬元。夫妻倆看到了希望,又新開了一家果茶店。 非餐商家的生意規模也不斷擴大。淘寶閃購7月整體數據顯示,月成交突破10萬元的非餐商家達1089個,月成交突破100萬元的非餐品牌商家達395個。 快消品牌蒙牛、伊利、農夫山泉,酒水品牌雪花啤酒、青島啤酒、優布勞精釀、魔女喝喝,超市便利店品牌全家、美宜佳,水果品牌百果園、鮮豐水果、切果NOW,休閒零食品牌趙一鳴、薛記炒貨、零食很忙、良品鋪子等都在淘寶閃購實現增單增收。 「切果NOW」入駐淘寶閃購後,日均單量從4萬單迅速提升至8.5萬單,峰值衝上單日15.7萬單。「增長遠超我們的預期。」切果NOW聯合創始人耿斌發現,大量電商新客湧入,尤其增加了男性、中老年用戶和此前從未點過果切的外賣餐飲用戶,拉動單日成交額實現45%-55%的增長,為品牌長期經營打下堅實的基礎。 騎手就業人數多了、收入漲了 新業態帶動新興市場擴大,穩就業、促增收的潛力還在持續釋放。 在餓了麼北京合生匯站點,僅在6月,就有5位騎手月收入超過3萬元,超過70%的騎手收入過萬。同時,站點還新招了50名騎手,為更多人提供了就業機會。「騎手們都很開心,每天都像過年一樣。我們也做好後勤保障,7、8月的收入只會越來越好。」合生匯站點齊站長說。 數據顯示,淘寶閃購上線以來,截至7月底,騎手月活數量整體增長181%,其中眾包騎手整體增長236%;同時,7月收入超過1萬元的騎手數量同比去年增長了184%。 立秋當天更加顯著。8月7日,餓了麼騎手整體數量達到去年的3.5倍,在直營城市,騎手平均收入達到去年的1.4倍。 淘寶閃購聯合餓了麼,通過加碼訂單獎勵、加大新人權益,提供天氣補貼與防暑保障,在惡劣天氣下進行超時免責、匹配靈活配送時間等多項舉措,以及智能裝備升級、實惠騎士餐、話費換電補貼、藍騎士親子暑期研學營等多方面關懷,全面改善騎手的工作和生活環境。 這個夏天,江蘇常州的餓了麼騎手李園園,帶著女兒一起去看了「蘇超」;福建廈門的騎手謝志宏,從業8年憑藉腦海中的「活地圖」和月均4000多單的業績,成為全國「跑單王」;山西平陸騎手王佳皓,高考後送外賣勤工儉學,收到了北大錄取通知書,也收到了平臺2萬元助學金。
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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