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标题：时间管理的艺术：提升效率的个人心得 在快节奏的现代生活中，时间管理成为了一个至关重要的技能。它不仅关系到个人的工作表现，还直接影响到生活质量。通过实践和学习，我逐渐掌握了一些时间管理的技巧，并在此分享我的个人心得。 首先，明确目标是时间管理的起点。设定清晰、可实现的目标可以帮助我们集中精力，避免在不重要的事情上浪费时间。目标应该具体、量化，这样我们才能衡量自己的进步，并在必要时进行调整。 其次，优先级排序是提高效率的关键。我们每天都有很多事情要做，但不是所有事情都同等重要。通过评估每项任务的紧急性和重要性，我们可以决定哪些任务应该优先完成。这不仅有助于我们保持专注，还能减少因处理紧急任务而产生的焦虑。 再者，合理规划日程是时间管理的重要组成部分。将任务分解成小块，并为每块任务分配具体的时间，可以帮助我们更好地控制时间。这样做不仅能提高工作效率，还能让我们在完成任务后有更多的时间来放松和享受生活。 此外，学会说“不”也是时间管理中的一个重要环节。我们不可能完成所有请求，因此必须学会拒绝那些不符合我们目标或超出我们能力范围的请求。这不仅能保护我们的时间，还能让我们有更多的精力投入到真正重要的事情上。 最后，反思和调整是持续改进时间管理能力的必要步骤。我们应该定期回顾自己的时间管理方法，看看哪些有效，哪些需要改进。通过不断学习和调整，我们可以找到最适合自己的时间管理方式。 总之，时间管理是一项需要不断学习和实践的技能。通过明确目标、优先级排序、合理规划日程、学会说“不”以及反思和调整，我们可以更有效地管理时间，提高工作效率，同时享受更加平衡的生活。

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。