迷你版Labubu開售：依舊火爆，但二手市場溢價低於前代
2026-01-27 02:22 9,364次浏览多方協同，織就暑期兼職安全網(社會雜談) 近期，「高考完的第一份暑假工」話題引發網絡熱議。面對假期，一些高中畢業生選擇進行「零工」體驗，用兼職開啟自己「社會初航」的第一課。 「準大學生」們打零工都幹點啥？從傳統的餐飲、零售行業，到新興的平臺經濟領域，都能看到這些年輕人忙碌的身影。有人在茶飲店應對「爆單」，體會勞動的艱辛與不易；有人當起「地陪」，從一開始生澀害羞到逐漸得心應手；還有人將自己的攝影、寫作技能變現，收穫興趣與收益的雙贏…… 這張「暑期短工體驗卡」，為何吸引高中畢業生？從經濟層面看，賺取的報酬雖不算豐厚，卻也讓他們擁有了人生中第一筆靠自己掙來的收入。更重要的是，這是一次寶貴的社會實踐——正如一位網友在評論中寫的那樣：「實踐是最好的鏡子，暑假工照出了光鮮背後的瑣碎，也讓我更加清楚自己想要什麼。」 短工雖短，考驗卻不少。溝通交流如何高效？突發情況如何應對？棘手工作如何破解？這些書本中難以找到解法的問題，只有在一次次處理實際問題的過程中才能得到答案。這些「預演式」考驗，培養了高中畢業生的社交能力、抗壓能力以及團隊合作能力，也為即將到來的大學生活熱身蓄力。 不過，對於年輕學子而言，「職場初體驗」還需注意識別風險和陷阱。部分不良商家利用學生涉世未深的特點，降低工資標準，以各種名目收取不合理費用；還有一些詐騙分子，打著兼職的幌子，讓學生陷入刷單返利等騙局中。 鑑於此，織就一張多方協同的安全網，才能讓孩子們的「職場初體驗」更安全順暢。 一方面，父母在支持孩子接觸社會的同時，應主動了解工作環境、明晰崗位職責，關注勞動強度與安全保障細節；另一方面，企業作為責任主體，也須嚴格履行用工規範，杜絕超時、超強度勞動；同時，社會各方應繼續加強勞動就業法律常識普及教育，引導學生識別正規用工信息，幫助學生做好認知與技能的雙重鋪墊。最後，學生自己也應擦亮雙眼，對工作內容、時長、薪資標準與支付方式等瞭然於胸，學會甄別真假信息，維護自身的合法權益。 短工雖短，成長正長。這張「暑期體驗卡」的獨特價值，在於它為高中畢業生推開了一扇認知社會的窗口。在這段經歷中，他們有汗水、有挫折，亦有收穫、有成長。學子們主動接觸社會的勇氣，本身就是一份值得肯定的成長宣言。唯有家庭用心、企業盡責、學校引導，形成環環相扣的防護鏈條，才能為學子們營造一個安全、健康的兼職環境，讓這份成長體驗更加美好。(鄧樂典) 《人民日報海外版》(2025年08月11日 第 05 版)
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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