破局！千萬項資管雲榮獲博鰲「年度影響力不動產資管數位化服務商」
2025-11-04 01:21 2,728次浏览默達 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。
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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