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市场纷杂产品难选保养维修真假难辨 壁挂炉取暖省心还是“烧”钱?

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中国邮政广州邮区中心运行维护中心负责人汪磊介绍,这个岗位劳动强度比较大,且是重复性工作。引入这款具身智能机器人,它具备识别、抓取、翻转、投放、黄瓜H分拣等功能,预计经过训练,2026年第四季度,它们的工作效率能达到每台每小时1400件,2027年第一季度要实现每台每小时1600件。与此同时,正在探索机器人在装车、卸车和仓配环节的延伸落地。

拧螺丝 装盖板 具身智能机器人扎堆干活

不止是邮政物流,在制造业场景中,具身智能机器人同样开始承担越来越多的生产任务。在北京亦庄的一家汽车工厂内,具身智能机器人正跟随生产线节奏,练习零部件取放、柔性盖板放置、料箱折叠等精细化操作。

小米机器人事业部总经理向迪昀介绍,它们目前主要承担三类工作:第一类是物体的抓取和搬运,第二类是涉及灵巧手手指操作的任务,第三类是需要精细触觉反馈的装配操作,在单一工站里它们可以实现98%的成功率。

具身智能机器人加速落地 跨越商业化“最后一公里”

从快递分拣到汽车制造,从3C电子到动力电池生产线,2026年以来,具身智能机器人行业正在加速进入工业场景加速落地。产业加速落地的背后也离不开政策推动,2026年6月,工信部、9.1安免费版国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动。要求到2026年底,凝练形成百个以上高价值应用场景,带动形成万台级规模落地能力。对此,企业也在积极往工业场景落地方向发展。

拓斯达机器人产品线总经理黄晶介绍,在成立机器人具身智能产品线的时候,把整个产品落地划分成三个阶段。第一阶段是在工业场景要实现落地,第二个阶段才逐步进入商业服务场景,第三个阶段才是进入到家庭场景。目前,行业都在积极推动工业场景落地,前两年机器人更多强调娱乐性、互动性价值,现在正在转向真正解决生产需求。

炫技+实干 “数据飞轮”加速具身智能机器人走进现实场景

机器人正在加速进厂“打工”,资本也正在用“真金白银”押注这一赛道。2026年上半年,国内具身智能赛道融资总额突破935亿元,同比增长5倍。但从实验室走向真实生产环境,机器人仍面临关键挑战——缺少真实物理交互数据。如何让机器人在干活中学习、在应用中进化,构建真实场景驱动的“数据飞轮”正在成为行业关注的新焦点。

徐安毕所在的放课后保健室企业投资孵化了众多具身智能机器人产业链企业。他观察到,机器人企业能否完成工程化交付、实现规模化应用,以及是否具备持续获得订单的能力,已经成为投资机构重点考察的指标。而伴随着一级市场投资逻辑变化,具身智能机器人行业也正在从早期的技术验证阶段迈向商业化落地阶段。

徐安毕表示,现在投资逻辑正在回归理性,回归投资的本质,就是看商业场景能不能落地,能不能通过持续技术迭代扩大市场,并获得更多订单。

想要让机器人顺利进厂“上班”并没有想象中简单,缺少真实场景数据就是一大阻碍。不同于大语言模型可以利用互联网公开文本进行训练,具身智能机器人需要学习的是现实世界中的物理规律,包括不同材质物体的抓取方式、力度控制,以及复杂环境中的运动反馈。而这些来自工厂生产线的数据往往具有高度私密性,并不会公开流通。

优必选首席财务官张钜表示,难点肯定存在,尤其是“大脑”的数据收集。它不像基础模型,可以利用公开数据进行训练。所有工厂数据都是滟姆动漫1-6季全集在线观中文字幕私有的,所以能不能采集到这些真实数据非常关键。

如何破解数据难题,行业正在寻找新的路径。让机器人进入真实场景,在工作过程中不断积累数据,再用数据反向提升机器人能力,能力提升后的机器人进入更多应用场景,又会产生更多数据。

浙江宁波均胜灵犀智能科技有限公司总经理雷雄介绍,机器人在实际应用场景中不断积累数据,这些数据会反馈到机器人大脑训练中,让“大脑”变得更加智能。同时,机器人规模化部署也会帮助我们不断优化硬件,这会带来更多的数据,又回馈到硬件,这叫“数据飞轮”。

广东深圳若愚科技有限公司首席执行官孙腾表示,整个行业已经意识到,技术真正的价值是在应用场景里,在真实需求里。希望通过真实场景磨炼,不断迁移,不断实现跨场景落地。

曾经在展台上跳舞、翻跟头的机器人,如今正在扎堆走进工厂、仓库和物流中心“干活”。眼下,在广东广州邮区中心,具身智能机器人正在参与邮件识别、抓取、分拣等作业,单台每小时最高可以处理1200件邮件。

在广州邮区中心江高陆运出口中心的快递分拣流水线上,数台具身智能机器人已经正式上岗。它们挥动双臂,精准完成面单识别、包裹供件及异常件分拣等工作。该中心相关负责人介绍,经过5个多月的持续优化,每台机器人的供件效率已从最初每小时300件提升到最高每小时1200件,准确率超过95%。它们24小时不间断作业,也有效缓解了一线工作岗位人员紧张的难题。

中国邮政广州邮区中心运行维护中心负责人汪磊介绍,这个岗位劳动强度比较大,且是重复性工作。引入这款具身智能机器人,它具备识别、抓取、翻转、投放、分拣等功能,预计经过训练,2026年第四季度,它们的工作效率能达到每台每小时1400件,2027年第一季度要实现每台每小时1600件。与此同时,正在探索机器人在装车、卸车和仓配环节的延伸落地。

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不止是邮政物流,在制造业场景中,具身智能机器人同样开始承担越来越多的生产任务。在北京亦庄的一家汽车工厂内,具身智能机器人正跟随生产线节奏,练习零部件取放、柔性盖板放置、料箱折叠等精细化操作。

小米机器人事业部总经理向迪昀介绍,它们目前主要承担三类工作:第一类是物体的抓取和搬运,第二类是涉及灵巧手手指操作的任务,第三类是需要精细触觉反馈的装配操作,在单一工站里它们可以实现98%的成功率。

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从快递分拣到汽车制造,从3C电子到动力电池生产线,2026年以来,具身智能机器人行业正在加速进入工业场景加速落地。产业加速落地的背后也离不开政策推动,2026年6月,工信部、国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动。要求到2026年底,凝练形成百个以上高价值应用场景,带动形成万台级规模落地能力。对此,企业也在积极往工业场景落地方向发展。

拓斯达机器人产品线总经理黄晶介绍,在成立机器人具身智能产品线的时候,把整个产品落地划分成三个阶段。第一阶段是在工业场景要实现落地,第二个阶段才逐步进入商业服务场景,第三个阶段才是进入到家庭场景。目前,行业都在积极推动工业场景落地,前两年机器人更多强调娱乐性、互动性价值,现在正在转向真正解决生产需求。

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机器人正在加速进厂“打工”,资本也正在用“真金白银”押注这一赛道。2026年上半年,国内具身智能赛道融资总额突破935亿元,同比增长5倍。但从实验室走向真实生产环境,机器人仍面临关键挑战——缺少真实物理交互数据。如何让机器人在干活中学习、在应用中进化,构建真实场景驱动的“数据飞轮”正在成为行业关注的新焦点。

徐安毕所在的企业投资孵化了众多具身智能机器人产业链企业。他观察到,机器人企业能否完成工程化交付、实现规模化应用,以及是否具备持续获得订单的能力,已经成为投资机构重点考察的指标。而伴随着一级市场投资逻辑变化,具身智能机器人行业也正在从早期的技术验证阶段迈向商业化落地阶段。

徐安毕表示,现在投资逻辑正在回归理性,回归投资的本质,就是看商业场景能不能落地,能不能通过持续技术迭代扩大市场,并获得更多订单。

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优必选首席财务官张钜表示,难点肯定存在,尤其是“大脑”的数据收集。它不像基础模型,可以利用公开数据进行训练。所有工厂数据都是私有的,所以能不能采集到这些真实数据非常关键。

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广东深圳若愚科技有限公司首席执行官孙腾表示,整个行业已经意识到,技术真正的价值是在应用场景里,在真实需求里。希望通过真实场景磨炼,不断迁移,不断实现跨场景落地。

“五一”假期将至 13条精品线路深度打卡泉州

“五一”假期将至,为了给市民提供更多休闲好选择,泉州市文旅局推出13条精品旅游线路,包括3条“宋元中国 海丝泉州”史迹游、3条“古韵泉州”非遗游、3条“智造泉州”工业游、4条“全福泉州”祈福游。

这13条线路,条条都是精品,可品读历史,可感受古韵,可体验工业,可静心祈福,也可“组合式、菜单式”自由串联多日游。带上这份旅行目的地清单,一起打卡泉州深度游,度过完美的“五一”小长假。

“宋元中国 海丝泉州”史迹游

线路一:九日山祈风石刻——清源山·老君岩造像——开元寺——西街历史文化街区——中山路历史文化街区——泉州府文庙——清净寺——德济门遗址·天后宫

线路二:洛阳桥——灵山圣墓——蟳埔民俗渔村·江口码头——真武庙

线路三:草庵摩尼光佛造像——安平桥——万寿塔——六胜塔

“古韵泉州”非遗游

线路一:泉州非物质文化遗产馆——泉州木偶剧院嘉礼馆——泉州府文庙南音传习所

线路二:惠安霞飞石雕工艺博物馆——惠女风情园——晋江五店市街区

线路三:“中国香都”永春达埔兴隆香厂——顺美陶瓷生活馆——龙鹏艺术馆

“智造泉州”工业游

线路一:德化如瓷生活文化馆或卓越陶瓷——永春达埔彬达制香厂——永春老醋文创园——安溪八马茶业或安溪云岭茶庄园

线路二:南安英良五号仓库或南安东星奢石馆——安平桥——南安蔡氏古民居或晋江来旺良品堂闽南古早味传承基地——晋江七匹狼中国男装博物馆

线路三:惠安鼎立艺术馆——惠安崇武古城——惠女风情园——惠安雕艺文创园

“全福泉州”祈福游

线路一:清源山·老君岩——元妙观——中山路历史文化街区——泉州府文庙——通淮关岳庙——天后宫或仙公山

线路二:开元寺·东西塔——西街历史文化街区——承天寺——崇福寺——泉州少林寺

线路三:清净寺——灵山圣墓——蟳埔民俗渔村

线路四:清水岩——洪恩岩——百丈岩

费德勒:德约美网能夺25冠,现役最想和阿卡交手,单反不会消亡

就在昨天,瑞士天王费德勒重返美网,参加主题活动,并与阿加西、麦肯罗和罗迪克三位前美网冠军联袂出演双打表演赛。值得一提的是,这也是他自2019年后首度回到纽约比赛场地。在新闻发布会上,费德勒在镜头前回答了记者的提问,比较有意思的几个话题是:德约科维奇的第25个大满贯冠军前景、最想交手的现役球员以及单手反拍技术的存亡等话题。


曾经网坛“三巨头”中,如今只有39岁的德约科维奇仍在职业赛场征战。目前手握24个大满贯男单冠军的塞尔维亚人,自2023年美网夺冠后便一直未能在大满贯再添一冠。当被问及对老对手冲击第25个大满贯冠军的看法时,费德勒给出了毫无保留的肯定,在他看来,德约科维奇完全有能力可以在美网夺冠!

“我觉得无论诺瓦克参加哪项赛事,哪怕是大满贯,他都有机会,”费德勒在新闻发布会上表示,“只要诺瓦克还在打球,他就永远有机会赢得一项赛事,尤其是在大满贯中。这是我的看法,我见识过他的能力。而且不仅仅是一次或仅仅在这里:他在任何地方都赢得过冠军,并在最高水平上征战。”


费德勒进一步分析道,德约科维奇至今仍在坚持的原因就在于他内心的信念,费德勒坦言,以自己对他的了解,他之所以继续打球就是因为他仍然相信自己能赢得大满贯冠军,德约科维奇是一位不可思议的斗士。他强调,“多年来,他变得更伟大、更强壮、更出色。看到他还活跃在球场上真是太棒了,我印象深刻。”

这位20个大满贯冠军得主甚至断言,只要德约科维奇出现在签表中就存在可能性:“我始终认为,只要他还在参赛名单上,就还有机会。我觉得这也是他继续参赛的原因之一,因为他肯定真的相信自己还能做到。我也是这么认为的。”


除了德约科维奇的美网前景,当被问及如果重返巅峰最想与哪位现役球员交手时,费德勒几乎没有任何犹豫。“如果是现在的球员,那可能是阿尔卡拉斯吧。我觉得他非常令人兴奋,而且我从来没有机会和他正式交手。”他补充道,“还有辛纳,也是一样。我们只是在他们刚刚崭露头角的时候一起训练过一小段时间。”

值得一提的是,费德勒于2022年拉沃尔杯退役,而当时阿尔卡拉斯19岁,刚刚在网坛显露锋芒,如果费德勒当时可以再晚一段时间退役的话,或许两个人之间可以有更多的交手,但费德勒当时已经遭遇严重的膝盖伤病问题,长时间休赛,最终不得不选择退役。费德勒也坦言,职业生涯后期的膝伤让他错过了与这一代顶尖球员正面交锋的机会,这让自己感觉到很遗憾。


谈及刚刚从右手腕伤势中复出的阿尔卡拉斯,费德勒表达了真诚的祝福:“看到阿尔卡拉斯回归真的很好,我很高兴他能在美网复出,希望他状态良好。”随后他幽默地补充道:“当然,我不用担心自己会怎么和他交手,因为我已经不在签表里了,但我祝他一切顺利。”

最后一个问题回到了单反的生存问题,作为史上最伟大的单手反拍代表人物之一,费德勒对这项技术的日渐衰落表达了深切的担忧。

截止2026年8月,根据官方数据,ATP前100名中使用单手反拍球员不到十个人。其中,在他之后,要一直降到世界第43位才能找到另一位单反球员:加拿大的沙波瓦洛夫。曾长期稳居前十的西西帕斯已跌至30名开外,34岁的迪米特洛夫排名更已滑落至百名之外。更令人忧虑的是,如果穆塞蒂无法在赛季结束前重返前十,男子网坛将自1973年ATP创立排名系统以来,首次出现年终前十中没有单反球员的局面。


对此,费德勒回忆道:“我年少打球那会儿,我身边大概九成教练都是单手反拍。我认为,如果教练本身使用单手反拍,学员大概率最后也会练出单手反拍。而现如今,绝大多数教练都是双手反拍。教小孩子打双手反拍,本身就要简单得多。”

他进一步分析了单反衰落的多重原因:“再加上球拍、球线技术迭代,或许还有球速、球场球速变慢的因素;同时大家对衔接进攻与截击的打磨变少。过去比赛大概五成截击网前、五成底线相持。现在几乎变成九比一,绝大部分回合都在底线。”

在费德勒看来,双手反拍的防守优势已被充分证明:“双手反拍的防守能力极其强悍,就像纳达尔和德约科维奇,他们可以利用开放式站位、滑步完成防守。过去我们觉得双手反拍的这一侧会更容易露出破绽,但如今看来事实并非如此。”


“种种因素叠加,造就了如今大批选手选择双手反拍。年少学球的时候,双手反拍确实更容易上手。”费德勒总结道,但他仍怀着希望表示:“我依然希望,单手反拍不会就此消失。”

费德勒的出现给我们带来了惊喜,作为网坛传奇,他的很多观点值得我们聆听,今晚,美网资格赛继续开打,又会有哪些精彩的故事发生呢?我们拭目以待!(来源:网球之家 作者:陆小天)

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在广州邮区中心江高陆运出口中心的真实快递分拣流水线上,数台具身智能机器人已经正式上岗。场景厂上它们挥动双臂,驱动精准完成面单识别、机器具炫技实包裹供件及异常件分拣等工作。人兼该中心相关负责人介绍,经过5个多月的持续优化,每台机器人的供件效率已从最初每小时300件提升到最高每小时1200件,准确率超过95%。它们24小时不间断作业,也有效缓解了一线工作岗位人员紧张的难题。

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不止是邮政物流,在制造业场景中,具身智能机器人同样开始承担越来越多的生产任务。在北京亦庄的一家汽车工厂内,具身智能机器人正跟随生产线节奏,练习零部件取放、柔性盖板放置、料箱折叠等精细化操作。

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从快递分拣到汽车制造,从3C电子到动力电池生产线,2026年以来,具身智能机器人行业正在加速进入工业场景加速落地。产业加速落地的背后也离不开政策推动,2026年6月,工信部、9.1安免费版国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动。要求到2026年底,凝练形成百个以上高价值应用场景,带动形成万台级规模落地能力。对此,企业也在积极往工业场景落地方向发展。

拓斯达机器人产品线总经理黄晶介绍,在成立机器人具身智能产品线的时候,把整个产品落地划分成三个阶段。第一阶段是在工业场景要实现落地,第二个阶段才逐步进入商业服务场景,第三个阶段才是进入到家庭场景。目前,行业都在积极推动工业场景落地,前两年机器人更多强调娱乐性、互动性价值,现在正在转向真正解决生产需求。

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机器人正在加速进厂“打工”,资本也正在用“真金白银”押注这一赛道。2026年上半年,国内具身智能赛道融资总额突破935亿元,同比增长5倍。但从实验室走向真实生产环境,机器人仍面临关键挑战——缺少真实物理交互数据。如何让机器人在干活中学习、在应用中进化,构建真实场景驱动的“数据飞轮”正在成为行业关注的新焦点。

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徐安毕表示,现在投资逻辑正在回归理性,回归投资的本质,就是看商业场景能不能落地,能不能通过持续技术迭代扩大市场,并获得更多订单。

想要让机器人顺利进厂“上班”并没有想象中简单,缺少真实场景数据就是一大阻碍。不同于大语言模型可以利用互联网公开文本进行训练,具身智能机器人需要学习的是现实世界中的物理规律,包括不同材质物体的抓取方式、力度控制,以及复杂环境中的运动反馈。而这些来自工厂生产线的数据往往具有高度私密性,并不会公开流通。

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