倒計時40秒時取消！美「星艦」第10次試飛連續2天叫停
2025-10-22 12:39 2,952次浏览8月7日，立信諮詢針對高線城市的外賣高頻消費者開展專項問卷調研(以下簡稱「調研」)。結果顯示，這場「外賣大戰」雖然短期刺激外賣訂單增長，但卻導致堂食客流顯著下降，餐飲行業的價格錨點被拉低，消費者的「低價消費」心智被進一步強化。 ▲調研顯示有75%消費者因外賣更便宜而放棄堂食。 調研顯示，7月以來80%被調查者的就餐方式發生明顯改變，外賣就餐方式對堂食就餐方式的替代效應最為明顯：44%的被調查者近期外賣就餐頻次增加，堂食就餐頻次降低。75%的被調查者曾有「因外賣更便宜而放棄堂食」的情況。86%的被調查者表示，如果發現常去的餐廳外賣價格比堂食便宜時，更傾向於選擇「改點外賣」。 與此同時，半數被調查者認同「補貼後的外賣價格更加接近正常價格」，他們認為「沒人會做虧本的買賣，在當前的外賣價格下，商家仍然是有利潤的」。超六成被調查者認為，「即使補貼結束，外賣的價格也應長期維持在當前價格水平」。這說明，外賣價格戰強化了低價消費心智，行業價格錨點被拉低，利潤也進一步收縮。 ▲調研顯示「低價即常態」的消費認知正在被持續的大額補貼進一步強化。 而在「低價即常態」的消費心理下，86%的被調查者表示如果未來外賣價格回升，他們會選擇降低外賣消費頻次，尋找更加便宜的餐品。這意味著隨著未來補貼的減少，外賣訂單規模存在較大萎縮風險。此外，僅有15%的被調查者會在外賣價格回升後仍然選擇購買原來的商品。 調研提示，隨著外賣價格的回升，商戶原本的消費客群會面臨流失風險，應儘快調整經營模式適應行業新價格帶。 問卷結果顯示，超七成被調查者表示近期外賣消費體驗下降，其中排在前列的選項依次為：配送時長明顯變長、食品安全問題、菜品份量減少、菜品品質下降和商戶服務態度下降。 近期，多位專家也呼籲，外賣平臺的內卷式競爭造成價格扭曲，衝擊正常市場秩序，需努力優化相關政策與監管。 中國社會科學院財經戰略研究院研究員黃浩認為，補貼大戰帶來的低價競爭打破了原有的競爭平衡，帶來價格體系的混亂。其終究無法實現多方共贏，更無法達到「促進消費、實體受益」的良性目標。 經濟學家賈康也撰文指出，當前外賣平臺之間「內卷式」競爭，通過大規模、長時間、高力度的補貼來搶佔市場，已導致價格嚴重扭曲、市場調節機制失靈，並對從業人員、消費者、商戶以及整個市場秩序產生嚴重負面影響。 例如，短期外賣增長擠壓堂食市場，消費者習慣低價外賣後減少消費，餐飲品質下滑，以及中小商家因補貼減少而倒閉等。「總體看，補貼大戰沒有贏家，餐飲行業很可能要因此面臨進入『量價俱損』周期的威脅，這是需要全行業引起重視並理性地加以防範的。」
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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