「秋天第一杯奶茶」為何爆單
2026-01-16 14:36 1,342次浏览我們特別喜歡大熊貓，比賽結束後，想好好遊玩成都，在四川看美景品美食……」近日，在成都參加第12屆世界運動會的運動員發出這樣的感慨。賽場之外，「跟著世運遊四川」掀起出遊熱潮，帶動四川入境遊熱度持續攀升。 跟著世運遊四川 104家A級景區組團送「禮包」 夜幕降臨，成都東門碼頭人頭攢動。隨著世運會來臨，來夜遊錦江的外國遊客明顯多了起來。他們或駐足於江畔，沉浸於投壺、捶丸、桌球挑戰等沉浸式互動體驗之中；或乘船夜遊，解鎖成都這座「不夜城」的極致浪漫。 「針對世運會，我們為運動員提供了雙語電子講解服務，憑世運會的工作證可以享受遊船折扣。」夜遊錦江的工作人員告訴記者，夜遊錦江項目依託攜程海外平臺，覆蓋39個國家和地區站點、24種語言版本，定製了中英日韓泰五國語言的購票頁面，並開通使用Visa、萬事達、PayPal、Alipay等國際支付方式。 8月6日晚，幾名成都世運會運動員、教練員與裁判員登上火鍋巴士，解鎖「吃著火鍋，看煙火成都」新體驗。來自荷蘭的體操技巧評判員魯道夫一邊涮著肥牛，一邊舉著手機記錄車外的夜景，「這種感覺太奇妙了！」嘗了一口紅糖餈粑後，更是讓他感慨：「成都就像這道甜點，熱情裡藏著溫柔。」 世運會期間，賽事觀眾也將收穫「成都好禮」。8月3日至18日期間，世運會賽事觀眾持賽事門票可享青城山—都江堰、金沙遺址博物館等十大景區及文博場館門票五折優惠。成都56家優質酒店同步推出房費三至八折、延遲退房等專屬禮遇。 四川各地都拿出了滿滿的誠意。九寨溝、峨眉山、劍門關等在內的四川104家A級旅遊景區組團送「禮包」，針對世運會運動員、工作人員、志願者等群體推出了系列優惠政策，包括首道門票免費、索道和觀光車票打折等。 與此同時，四川整合自然和文化遺產、大熊貓、冰雪溫泉、陽光康養等優勢旅遊資源，推出10條「跟著世運會遊四川」入境遊精品線路，熱忱歡迎八方賓客，品多彩人文之韻，賞自然生態之美，享安逸生活之樂。 外語導遊「爆單」需要「借人」來支援 隨著入境遊市場的熱度攀升，外語導遊成了「香餑餑」。 王順和是四川最早一批專職泰語導遊，他明顯感受到近兩年東南亞入境遊市場的火熱。8月7日，他告訴記者，業務量已經「爆單」了，檔期排到了10月以後，「人手完全不夠用，我們旅行社7名泰語導遊這兩個月早已全部排滿了，需要向其他旅行社『借』10多名泰語導遊來支援才夠。」 如今成都開通了前往曼谷、吉隆坡等東南亞多個重點城市的直飛航線，兩地遊客可以輕鬆實現「說走就走」。「東南亞遊客比較喜歡輕鬆的旅遊氛圍，喜歡四姑娘山、畢棚溝、達古冰川等景點。同時，他們比較喜歡個性化體驗，比如會把成都太古裡泡泡瑪特店加到行程中來。」王順和說。 看好入境遊市場的發展前景，今年3月「00後」姑娘小趙成為了一名英語導遊。「外國遊客很喜歡大熊貓，我幾乎一個月就要去10來次成都大熊貓繁育研究基地。此外，他們還喜歡去人民公園、寬窄巷子等地感受成都的休閒氛圍。」 她告訴記者，「希望借著世運會的東風，讓更多的外國遊客來到四川，感受這裡的多姿生活與人文魅力。」 支付便利、服務上新說走就走的「China Travel」 據成都邊檢站數據顯示，今年暑運前9天，選擇從成都航空口岸入境的外國人達1.3萬餘人次，同比增長61.4%。 火熱的入境遊市場背後，四川持續推動入境遊便利化措施全面鋪開，促進入境遊服務提質升級，讓廣大入境遊客盡享安逸四川。 進入暑期以來，九寨溝景區連續多日門票售罄。截至7月21日，九寨溝景區今年累計接待遊客已突破300萬人次，同比增長27.8%，其中入境遊客22.3萬人次，同比增長66.84%。 「為方便入境遊客，我們創新推出網絡入境遊客護照直通車服務，入境遊客可使用護照在境外通過官網或各大OTA平臺直接預訂景區門票。同時，在遊客中心諮詢點設置了精通14國語言的AI翻譯機。」九寨溝管理局相關負責人介紹。 在成都航空口岸，通過智能設備和行李「雙預檢」，入境人員最快5秒可完成海關檢查作業。在青城山-都江堰景區，購票平臺支持全球41種貨幣實時結算。在成都東郊記憶，遊客可「一園式」辦理外幣兌換、國際卡消費和離境退稅。 在世運會的帶動下，越來越多的外國遊客將走進四川，開啟說走就走的「China Travel」。 華西都市報-封面新聞記者楊金祝
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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