快手科技副總裁宋婷婷：數位技術賦能女性發展，助力女性展現創新力與領導力
2026-03-10 03:47 9,768次浏览8月1日，廣東省惠州市惠東縣境內的網紅景點「愛心潭」處，有6人下水遊玩時被水衝走，其中1人被困在小島上，另5人失聯。3日下午，極目新聞記者從當地有關部門獲悉，截至當天14時15分許，失聯5人全部找到，均已無生命體徵。悲劇發生後，惠東文旅部門緊急發布警示，強調當前正值汛期，擅自進入未開發、未開放區域風險極高。(8月3日極目新聞) 這5條鮮活的生命，再次以最慘痛的方式，將「未開發網紅景點」的巨大安全隱患暴露無遺。而類似的悲劇，近年來已屢見不鮮：4月19日，雲南昭通魯甸縣牛欄江段(未開發網紅景點)，因水位驟漲致4人被困，3人遇難；今年五一假期，廣東清遠英德「一線天」溪谷(網紅溯溪點)，一驢友在組織活動時溺亡，引發後續糾紛；5月25日，福建泉州安溪縣一非旅遊景點，一名女子在爬山時墜崖身亡…… 這些本應令人敬畏、需要專業知識和充分準備才能探索的自然區域，在短視頻的濾鏡效應和網紅博主的「種草」攻略下，被包裝成「人少景美」「必去秘境」，輕而易舉地塞進了遊客的「打卡清單」。它們憑藉未經雕琢的原始風貌吸引眼球，卻因完全缺乏基本的安全保障、應急設施、管理維護和專業指引，成為了名副其實的「死亡陷阱」。 地方文旅部門的警示即便不是姍姍來遲，在精心包裝的「網紅攻略」和追求「出片」的衝動面前，也會顯得蒼白無力。如同惠州文旅早已反覆提醒未開放區域的種種風險，卻依然未能阻止住冒險的腳步。 網紅經濟時代，流量絕不能以安全為代價！血的教訓要求我們多方行動： 平臺必須壓實主體責任。對涉及未開發區域的所謂「探險攻略」「秘境推薦」，必須強制添加顯著的風險警示標籤，並嚴格審核內容是否誇大其詞、淡化風險。流量推薦需建立安全閥，對高風險的「野景點」內容應限制流量。 職能部門不能「亡羊補牢」。對於已形成事實人流的網紅「野景點」，不能僅停留在事後警示和救援上。應主動進行安全評估，對極高風險區域設置物理隔離、加強巡邏勸阻、設立醒目警示牌，並探索可能的規範化管理路徑。 每一位遊客務必心存敬畏。風景再美，也絕不值得用生命去兌換！清醒認識自身能力，嚴格遵守安全規定，對未開發區域保持足夠警惕。真正的旅行探險，是對自然的尊重和對規則的遵守，而非對危險的無知無畏和對規則的漠視挑釁。 當「網紅」的光環褪去，露出的若是「隱患」的底色，這樣的景點留下的只有無盡傷痛。5條逝去的生命是沉重的警鐘：我們不能再讓流量綁架安全，不能再讓「野景點」成為生命的吞噬者。這不僅是對逝者的告慰，更是對每一個鮮活生命最根本的尊重與負責。 郭元鵬
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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