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在中国speaking实践过程的探索之旅中，我逐步发现口语不是一句一句的背诵，而是一场与生活相融的互动。每天以真实情境为出发点，采用跟读模仿、情景角色扮演和录音复听三管齐下的方法。跟读让我把语音语调放进身体；角色扮演锻炼即兴反应与用词灵活性；录音复听则帮助我发现连读、停顿和语速问题。与此同时，我注重文化语境与非语言交际，观察肢体、眼神和礼貌用语在不同场合的差异。每次实践后寻求及时反馈，无论是来自母语者的纠正，还是学习伙伴的建议，都能把抽象问题具体化。重要的是建立容错心态，把错误视为进步的注脚，设定小目标并坚持日更、周评。通过持续输入优质材料与输出练习相结合，我的自信和流利度慢慢提升。为了让练习更有方向，我把speaking目标分解为可量化的小任务，比如每天两次用新句型与陌生人打招呼、每周做一次三分钟即兴演讲。这些具体行动把远大的目标变得可操作，也让进步可视化。最终，口语不再只是语言技能，而成为沟通的桥梁，帮助我更自然地表达思想，理解他人，真正掌握沟通的艺术。

雷峰网 AI 科技评论独家获悉，星尘智能（深圳）有限公司与上海仙工智能科技股份有限公司达成人形机器人千台级订单战略合作，从今年 4 季度起开始部分交付。这也是今年国内人形机器人在工业领域最早的一批千台级商业订单。星尘智能联合创始人兼 CFO 方科透露，双方采取 " 供应链 + 产品 + 渠道 " 合作。具体来说，星尘智能提供机器人本体上半身，搭载自身算法能力的 AI 机器人平台，并融合仙工在控制器等关键部件的集成化优势和工业可靠性，双方在研发、产品、渠道、售后方面深度合作，下半年双方还将公布更多细节。总体而言，这笔订单有两个看点：第一，在具身智能创业公司大多仍处于量产与收入焦虑的背景下，千台级订单在目前国内具身智能行业算是一笔不小的数字。第二，传统工业机器人巨头和具身智能新势力的合作或将提供一个观察样本，加速传统企业整合进亟待填补的具身智能产业链中。传统工业机器人巨头与具身智能新势力绑定据悉，这笔合作在很短时间内快速敲定。站在星尘智能角度，仙工智能的零部件或将为其带来供应链优势，后者在 3C、汽车、自动化设备等行业的 1500 多家客户积累也可能成为后续人形机器人落地的优先客源，从而压缩人形机器人的市场教育时间，加速量产和商业化。尤其是控制器，据悉 2023-2024 年仙工智能蝉联全球机器人控制器销量第一名。方科认为，过去半年具身智能的快速发展一定程度上归功于整个传统供应链的快速迁移，带来更好的可控性和成本控制能力，" 要充分享受行业供应链转型带来的成本和性能溢利 "。站在仙工角度，则看重绳驱带来的高动态和灵巧性。星尘智能也是业内首个实现绳驱 AI 机器人量产的企业。从技术上讲，绳驱的轻量化结构、低摩擦、高回驱性能带来柔性缓冲与高分辨力控，非常适合需要精细触觉反馈的 AI 任务，通过结构设计、运控算法和材料优化等方法解决绳驱寿命和可靠性的问题之后，据称星尘智能的机器人在多个任务的寿命测试中已实现 24 小时不停运行下，在不同工况下预测能持续运行 3.2 到 6.2 年，超过年限后也支持零件模块化更换。此外，双方的产品联合研发已在推进当中，预计下半年将发布成果，双方也会持续探索机器人控制、绳驱传动、AI 与机器人软硬件协同等前沿课题。按照规划，未来两年内双方将推动上千台 AI 机器人在工业、制造、仓储、物流等场景大规模、分阶段部署，机器人将逐步承担产线的物料配送、周转箱搬运、上下料、空箱回收等工作，专注无法自动化的技能与作业流程。以 "AI+ 遥操 " 启动商业飞轮目前多数具身创业公司仍深陷量产与收入焦虑，千台订单或能打破僵局。在此之前，人形机器人领域最大规模单笔订单来自优必选。今年 7 月，优必选以 9051.15 万元中标觅亿（上海）汽车科技有限公司的机器人设备采购项目。根据 Walker S 系列机器人约 30 万元一台的价格估算，该笔订单涉及的机器人数量约在 300 台上下。目前资本市场会对商业化提出更高期待，方科表示，这次合作算是星尘智能商业化的一个重要节点。星尘智能今年 6 月开始实现量产，近两三个月商业化节奏明显加快，目前在进行产能爬坡，保守估计明年交付上千台。据悉， Astribot S1 主要针对科研，定价约为 50 万元，包含了数据采集遥操平台、SDK 开发套件等。下一代针对工业和商业的新品已在开发中，成本优势会更明显。目前，具身智能行业量产主要有两大掣肘。一方面，量产本身面临成本、装配，异构化问题，自动化不足。方科表示，目前人形机器人生产普遍采取手工组装，" 量产过千台之后，产品一致性和可靠性会面临很大挑战，所以在过去大半年时间里，我们把整个供应链做了优化，本次和仙工智能合作也有相关考量 "。此外，星尘智能采取先自建产线，确保可靠性确定下来之后，再持续解决量产的成本问题和批量问题。另一方面，数据匮乏、落地不足，VLA 跑不起来，导致飞轮难以启动。对此，星尘智能借鉴了自动驾驶 "L2 和 l4 双轮驱动 " 的商业化步骤。方科向雷峰网 AI 科技评论解释，由于数据严重匮乏，具身智能的落地不可能指望一步到位。其总体逻辑是让 AI 在场景中先跑起来，用跑起来后的数据和资金研发 L4，机器人先用 AI 解决场景中的一部分问题，无法解决的 corner case 采用远程遥操兜底，类似于自动驾驶中的远程安全员。在这次合作达成后，量产落地将是星尘智能接下来的一个重点。接下来，其研发人员会同步跟进前沿性研发与商业化交付。