默達 最近,在深圳華強北的電子市場裡,出現了一群代送外賣的「小孩哥」「小孩姐」。趕時間、不熟路的外賣員掃碼支付2元錢,就可以請他們幫自己送上樓。 初次看到這則新聞,許多人的第一反應是「還不錯」。配送的最後100米一直是個難題,高樓大廈複雜的環境、等電梯、過門禁帶來的重重阻隔,讓消費者和外賣員都挺心累。通過代送外賣,孩子們賺到了一筆零花錢,體驗了勞動的艱辛,鍛鍊了與人打交道的能力;父母本來還發愁孩子假期沒事幹、宅在家裡玩手機,正好帶著孩子體驗生活;外賣員也避免了超時被扣錢。 也有人關注到背後的責任歸屬問題。孩子們的人身安全如何保障?食品轉手後會不會被開封?還有人想得更遠——擔心有人將孩子們的「職業體驗」變成僱傭童工牟利。「出了事情,誰來負責任?」 支持和反對的聲音都有道理,法律層面的科普和提醒更是十分及時。但在這件事上,倒不必急著潑冷水。 首先,孩子代送外賣目前仍是個例。比如,多數「小孩哥」「小孩姐」的父母就在附近乃至樓上做生意,在這繁忙的街區「上躥下跳」或許就是生活日常。又比如,這門「生意」並非一兩天就能做起來的,一定程度上贏得了用戶和外賣員雙方的信任,其中也有父母陪同、熟人環境的支撐。忽略實際情況一味談追責,反而可能落空。 其次,完全規避風險並不現實。誰小時候沒有過幫父母下樓買醬油的經歷呢?為了「動之以利」,家長常常多給五角一元,讓孩子挑選喜歡的零食。從這個角度出發,代送外賣不過是將僱主變為了陌生人,將偶然行為變成了孩子自主搶單。風險確實增大了,但還沒到要動用法律和輿論去解決的程度。如今的外賣行業,對比幾年前,有食品安全封籤,有售後評價機制,消費者、騎手、商家、平臺之間形成了相對的平衡,這是市場調節的作用。若是孩子確實難以勝任,或是消費者和騎手都不放心,自然會從兩頭壓縮其運營空間,也就變相達到了控制風險的目的。 暑期如何帶娃,確實是當下困擾許多父母的難題——鎖在家裡,擔心孩子沉迷電子產品,遠離社會長不大;走出門去,又抱怨社會實踐太單調,照顧不及出危險;更令人發愁的是,部分孩子缺乏能動性,「幹啥都提不起興趣,只是聽安排」。如此看來,最近頻上熱搜的「能娃」們,無論是開闢跑腿新業務,還是在沙灘賣鏟子小桶賺到千元,又或是親自上陣擺攤炒飯、幫路人製作小雪人等,雖不提倡盲目模仿,但值得更多善意與肯定。 我們中的許多人,是讀著「外國小孩幫街區送牛奶」「成功家長獎勵孩子做家務」「企業家兒時賣報擦鞋」等教育雞湯長大的,如今,孩子們通過主動觀察生活,找到了新的商機,難道不是件令人高興的事情嗎?父母以及外賣員等相關人士,不妨為興奮奔跑的孩子們留出些安全空間,更好為他們的成長負責。
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)
免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。
93216
84
2026-03-07 13:43
31645
26
2026-03-07 13:43
91584
86
2026-03-07 13:43
12356
76
2026-03-07 13:43
71658
67
2026-03-07 13:43
87569
25
2026-03-07 13:43
18527
16
2026-03-07 13:43
16982
17
2026-03-07 13:43
81659
17
2026-03-07 13:43
71869
27
2026-03-07 13:43
65137
13
2026-03-07 13:43
73462
47
2026-03-07 13:43
74928
19
2026-03-07 13:43
21846
34
2026-03-07 13:43
75239
34
2026-03-07 13:43
29173
73
2026-03-07 13:43
48712
45
2026-03-07 13:43
91857
74
2026-03-07 13:43
43768
53
2026-03-07 13:43
67324
32
2026-03-07 13:43
34812
19
2026-03-07 13:43
63574
98
2026-03-07 13:43
95168
41
2026-03-07 13:43
48276
74
2026-03-07 13:43
42968
46
2026-03-07 13:43
59368
39
2026-03-07 13:43
46891
92
2026-03-07 13:43
43152
23
2026-03-07 13:43
81362
83
2026-03-07 13:43
65193
18
2026-03-07 13:43
64527
16
2026-03-07 13:43
46235
94
2026-03-07 13:43
31524
29
2026-03-07 13:43
87431
78
2026-03-07 13:43
41275
69
2026-03-07 13:43
74253
81
2026-03-07 13:43
65328
42
2026-03-07 13:43
54126
36
2026-03-07 13:43
68793
83
2026-03-07 13:43
35961
62
2026-03-07 13:43
46937
36
2026-03-07 13:43
87251
94
2026-03-07 13:43
81479
35
2026-03-07 13:43
92178
52
2026-03-07 13:43
98452
61
2026-03-07 13:43
74816
75
2026-03-07 13:43
52687
49
2026-03-07 13:43
15672
56
2026-03-07 13:43
21786
94
2026-03-07 13:43
69138
52
2026-03-07 13:43
24659
79
2026-03-07 13:43
| 迷笛直播 | 直播黄台app凤蝶 |
| 香蕉app免费下载 | |
| 魅影直播 | 红桃直播 |
| 桔子直播 | |
| 五楼直播 | 魅影直播间 |
| 密桃直播 | |
| 密桃直播 | 蜜桃视频 |
| 韩国直播 | |
| 橙色直播 | 美女直播 |
| 直播全婐app免费 | |
| 魅影app下载免费版 | 红楼直播 |
| 黄播 | |
| 杏仁直播 | 伊人下载 |
| 青柠直播 | |
| 直播全婐app免费 | 蜜桃视频 |
| 私密直播全婐app免费 | |
| 雨燕直播 | 奇秀直播 |
| 柠檬直播 | |
| 魅影5.3直播 | 婬色直播 |
| 荔枝网直播 | |