拾光紀·日本無條件投降80周年，習近平這樣回顧這場「大決戰」
2026-02-26 11:36 1,346次浏览8月11日電 據國家郵政局官方微信消息，國家郵政局11日發布2025年7月中國快遞發展指數報告。 經測算，2025年7月中國快遞發展指數為414.3，同比提升5.2%。其中發展規模指數、服務質量指數、發展能力指數和發展趨勢指數分別為570.5、566.5、220.7和69.5，同比分別提升12.1%、0.3%、1%和11.2%。7月，行業保持良好運行，市場規模穩步擴大，服務體驗持續改善，幹線運能不斷增強，對經濟發展的帶動作用進一步發揮。 2023年7月-2025年7月中國快遞發展指數 圖源：國家郵政局官方微信 7月，發展規模指數為570.5，同比提升12.1%。從分項指標看，預計7月快遞業務量同比增長14.7%，快遞業務收入同比增長接近8%。7月，以舊換新政策持續為快遞市場帶來增量。此外，快遞企業積極開展校園包裹寄遞，深耕特色農產品、文旅特產等市場，滿足消費者消暑家電寄遞需求，促進市場規模穩步擴大。7月9日，今年累計業務量突破千億件，比2024年提前35天，有力促進要素全國流動、支撐消費活力釋放。 7月，服務質量指數為566.5，同比提升0.3%。從分項指標看，快遞服務公眾滿意度預計為85.2分，同比提升1.5分。重點地區72小時妥投率預計為86.3%，同比提升1.5個百分點。7月，行業服務質效持續改善，為消費者帶來更加高效、便捷、專業的服務體驗。 一是應急響應迅速有力。一些地方遭遇汛情，快遞企業啟動應急預案，調配資源支援受災網點，迅速轉移快遞包裹，為用戶提供改期派送、自提等多種服務選擇，並開通專項售後通道，簡化理賠流程，保障用戶合法權益。同時，快遞企業積極參與救災工作，承運、捐贈賑災物資，為災區百姓築牢生活物資保障網。 二是產業協同廣泛深入。快遞企業聚焦運動鞋服、家居清潔等領域，以技術為驅動，增強「正逆向一體化」運營能力，實現貨物高效周轉，滿足製造企業彈性產能需求。推動「快遞+文旅」深化發展，在城市核心景區、機場、交通樞紐、酒店等設立服務站點，提供行李寄遞寄存，文創品、地方特產和遺失物品寄遞等便民服務，為「蘇超」「青島啤酒節」「避暑旅遊」等提供寄遞保障，助力遊客輕裝出行。 三是城市配送創新高效。快遞企業利用地鐵閒時運能，在青島探索「地鐵站接駁跨海直達、末端無人車運送、航空軌道多式聯運、集貨散貨同線網雙向運輸」一體化物流新模式，大幅提高運輸效率，增強計劃可靠性。與成都、鄭州等地公交合作，在人力資源共享、閒時運力復用、場站融合升級、車輛充電維保等方面開展深度合作，探索「公交+快遞+生態」跨界融合新模式，放大「交快合作」協同效應，為城市服務高質量發展注入新動能。 7月，發展能力指數為220.7，同比提升1%。一是航空運能持續提升。行業自有航空公司開通「烏魯木齊—比什凱克」「西安—萬象」「鄂州—阿布達比—河內—鄂州」「廣州—盧森堡」等國際全貨機航線，航空寄遞網絡不斷加密。 二是無人化發展進程加快。快遞企業持續豐富無人車服務場景，在杭州、合肥、嶽陽等地投用無人車，提升網點、驛站、社區間的接駁能力。在四川峨邊縣、遼寧法庫縣等地開展無人車進村運輸，在山西壽陽縣構建「智能無人車+智能燈條驛站」配送生態，有力促進鄉村配送智能化發展。聯合醫藥、水飲、零食等企業，投用多類型無人車，探索無人倉配、無人車長距離運輸等服務，提升精準配送服務能力。 三是「快遞出海」穩步拓展。快遞企業升級亞太地區海外倉，提升該區域供應鏈服務能力。開放香港供應鏈中心，支持全球品牌及商家入駐。 7月，發展趨勢指數為69.5，同比提升11.2%。7月，行業著力固存量、擴增量、提質效、保安全，資本市場表現良好，用戶體驗持續提升，智能化、無人化提速發展，在促進產業協同、保障內需擴大等方面發揮積極作用。預計8月，行業仍將保持穩中有進發展態勢。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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