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本小利大的冰桶挑戰疫潮

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本小利大的冰桶挑戰疫潮

2014年08月20日 21:50 最後更新:09月09日 21:48

ALS Ice Bucket Challenge「冰桶挑戰」霎時瘋靡全球,知名人物、政府政客、以致普羅大眾都願意接受挑戰,拍片紀錄淋冰水一幕再挑戰其他人。

「冰桶挑戰」是慈善活動提升大眾對ALS關注,ALS(Amyotrophic Lateral Sclerosis)患者肌肉逐漸衰弱和萎縮,最終大腦完全喪失控制身體運動和自理能力,又稱為「漸凍人病」,淋冰水雖難與病人情況相比,總算有點Symbolic Meaning。

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「冰桶挑戰」有如疫症蔓延,比流感大流行還要高「致病性」。社交網站鋪天蓋地洗版,年青人不難知道是怎樣一回事;然而今日有政府官員接受挑戰的一刻,主要電視台都有直播,連大氣電波也「助攻」,讓不上網的老一輩知曉何謂「冰桶挑戰」。

還依稀記得未有facebook和Twitter的那些年,八十後每天在Xanga裡游走,好像有種entry要大家無厘頭回答N條無聊問題,再指定要N人做同一件事。「冰桶挑戰」性質有點相似,但效果卻大不同。

Britney Spears接受挑戰嗌得勁大聲

「冰桶挑戰」有聲有畫,充滿無限視覺和聽覺刺激樂趣滿足好奇心,而且玩法簡單不花巧,不用像跑慈善馬拉松的選手有強健體魄,亦毋須像慈善晚會太平紳士總理般西裝骨骨「萬萬聲」捐款,只要有手機、互聯網、冰、水和桶要有足夠門檻參與;規則亦十分簡單,只有四條路:

(A)淋水
(B)捐錢
(C)淋水和捐錢
(D)不理會

疫潮最「致命」之處是一傳三、三傳九、九傳八十一無限遠,當事物都變成Viral,就成為最低成本高效果的宣傳。Bill Gates淋水前也要用新款微軟平板電腦看Mark Zuckerberg的片段;

C朗也穿着疑似自己時裝品牌的內褲應戰;

就連今日陪商經局局長蘇錦樑應戰的投資推廣署署長賈沛年用的水桶倒轉貼着的「投資推廣署」貼紙,要是沒有細心注意和看新聞的的話:

(1)而我不知道賈沛年是誰
(2)我不知道自己交稅有份養「投資推廣署」

當然「冰桶挑戰」蘇局長也有機會宣傳想與王維基「冰釋前嫌」的訊息吧,效果如何則有待觀察。

可是大家也別忘「冰桶挑戰」最根本目的--關注協助ALS患者。其實我也有捐款到ALSA,但我心虛申報在沒有人挑戰我之前我已淋冰水拍片挑戰其他人。疫潮大流行,過去幾日「浪費食水、抽水、呃LIKE、無聊、引人注意、為玩而玩」亦開始有洗版跡象。但願這個本意和出發點都很好的慈善活動不會淪為「被抽水」的事吧!




庸才

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

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76秒一部車!小米新能源汽車北京工廠內部曝光 逾700機器人投入生產線

2024年05月11日 10:20 最後更新:12:18

內地科技巨頭小米首款電動車「SU7」早前上市後熱銷,其位於北京的新能源汽車超級工廠隨之揭密。

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76秒就能產出一輛車 工廠規模堪比故宮

4月3日,小米SU7首批新車在小米汽車工廠正式交付,開售僅幾天就有逾10萬輛車的訂單,部分訂單交車時間已經排到半年後,小米位於北京的新能源汽車超級工廠亦隨之揭秘。據內媒報道,坐落於北京亦莊的小米汽車工廠具備高度自動化、智能化的特點,產能跑滿後,每76秒就能產出小米SU7,超過700個機器人直接服務於生產線,以提高生產效率和精度。

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小米於2021年進軍新能源汽車領域,工廠佔地超過70萬平方米,相當於一個故宮的大小,工廠擁有壓鑄、衝壓、車身、塗裝、電池和總裝6大車間,並在這6個車間部署了700多台機器人,實現了汽車關鍵生產流程的全自動化,是目前全球最為先進的新能源汽車工廠之一。

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一體化大壓鑄集群 生產效率提升近10倍

在壓鑄車間,一台先進的大型機器可以一次完成新能源汽車後地板的壓鑄。過去,後地板的製造需要焊接 72 個零件,而機器的部署意味著減少了 840 個焊接點,生產效率提高了近十倍。另一個亮點是沖壓車間,該車間生產汽車的外部部件,包括門和麵板。

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一套外部零件僅需4秒即可完成 速度快精度高

衝壓車間負責製作車的四門兩蓋、側圍外板等所有的車身外覆蓋件,生產一組零件平均僅需4秒。壓機線總噸位達到6900噸,可實現鋼板和鋁板的混線生產,處於業內頂級水準。此外,衝壓機的內部有六點式拉伸墊設計,相較於傳統的四點式衝壓,大大提高了精度,公差僅為發絲直徑的1/6,比普通模具研合精度提高了1倍以上。

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逾700機器人服務生產線 實現關鍵工藝全自動化

在整個工廠,超過700個機器人服務了生產線的全過程。車身外覆蓋件100%實現了自動裝調。2340個工藝連接點同樣也是100%由機器人完成作業。從拼裝連接到線上檢測,工廠實現了關鍵工藝100%自動化。

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AI統一調度 靈活調整路線

車身車間是整個工廠機器人使用程度最高、自動化率最高的一個車間。採用最新一代AMR物流機器人,完全依靠AI演算法實現運輸,完全擺脫了之前需要在地面設置磁線進行引導,它可以根據各個車間的生產實際情況,去靈活自主地調整路線。

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