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公交车售票员用B售票引热议：传统岗位的数字化突围

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公交车售票员用B售票引热议：传统岗位的数字化突围

最近，“公交车售票员用B售票”这一说法在社交平台和行业论坛上频繁出现，不少网友第一反应是疑惑：B售票究竟是什么？其实，这里的“B”并非某个具体软件的首字母，而是指面向企业端、业务端的B端售票系统。过去，公交售票员主要依靠纸质票本、手持票夹和零钱袋完成售票，如今越来越多的公交线路为售票员配备了集扫码支付、电子出票、票款统计于一体的智能终端设备。售票员只需在B端设备上选择线路、站点和票种，乘客扫码或刷卡后即可完成交易，系统自动记录流水并生成日报表。这种“公交车售票员用B售票”的模式，正逐步取代传统的人工找零方式，成为部分城市公交线路的新常态。

从操作流程看，公交车售票员用B售票并不复杂，但背后的系统支撑却相当完整。售票员上岗前需登录个人工号，设备会自动同步当日班次、票价规则和优惠策略；乘客上车后，售票员根据目的地选择区间，终端屏幕即时显示应付金额，支持交通卡、手机二维码、数字人民币等多种支付方式。交易完成后，设备打印或生成电子票据，票款直接进入公交企业账户，减少了现金滞留和假币风险。对于老年乘客或不习惯移动支付的群体，终端仍保留现金收款入口，售票员收款后在设备上确认金额即可完成入账。这种设计兼顾了效率与包容性，也让“公交车售票员用B售票”从概念走向了可复制的落地场景。

不过，新工具落地并非一帆风顺。部分售票员反映，B端设备在高峰时段操作步骤偏多，遇到乘客集中上车时容易排队；有些线路信号不稳定，扫码支付偶有延迟，反而增加沟通成本。此外，设备采购、系统维护和人员培训都需要前期投入，对小规模公交企业构成一定压力。针对这些问题，一些城市采取分线路试点、错峰推广的方式，先在人流相对稳定的线路运行，再逐步扩大范围。同时，厂商也在优化界面，将高频操作压缩到两步以内，并增加离线收款模式。可以说，公交车售票员用B售票的推广过程，本质上是一次传统岗位与数字工具相互适应的过程，既需要技术迭代，也需要管理配套。

从行业视角看，公交车售票员用B售票带来的影响不止于收款方式的变化。一方面，票款数据实时上传，企业可以更精准地分析客流分布、线路收益和逃票情况，为调度优化提供依据；另一方面，售票员的角色从“收钱找零”转向“服务引导”，需要掌握设备操作、异常处理和乘客沟通等新技能。部分公交公司已将B端售票操作纳入岗前培训考核，并设置设备管理员岗位，帮助一线人员快速上手。对于售票员个人而言，熟悉B售票系统不仅是适应岗位要求，也是提升职业竞争力的机会。可以预见，随着智能终端成本下降和公交数字化政策推进，公交车售票员用B售票将在更多城市出现，传统售票岗位也将在人机协作中找到新的定位。

人民日报读者来信版和人民网“人民投诉”联合开展观演购票体验问题征集活动

作为综合性视频内容平台，持续收录全网热门资源与精选视频合集。系统支持多终端同步播放，保证用户在不同设备上均可获得一致体验。。发布时间：2026年11月14日 15:05，由温裕荷整理发布，已有 3 人下载。

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宇树科技，3天跌了1000亿

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 8月24日，“人形机器人第一股”宇树科技股价持续大跌，盘中跌幅一度扩大至10%以上，截至24日收盘，跌幅回落至10.31%，股价报603元/股，较发行价150.80元/股仍上涨约303%，较首日开盘价1100元累计回撤超44%，公司总市值跌破2500亿元，市值较首日收盘蒸发近1000亿元。 8月19日，宇树科技正式登陆A股科创板，开盘报1100元/股，高开629.44%，总市值达4449亿元。招股书显示，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴直接持有公司8671.4964万股股份，发行后占公司股本总额的21.4395%。王兴兴在股票发行前还通过股权激励平台上海宇翼间接持有公司9.5367%股份。其直接与间接合计持有公司股份比例在30%上下，所持市值超千亿元，成为“90后”新首富。如果中签股民在上市首日卖出，以单签500股、150.8元/股的发行价计算，宇树科技中一签净赚47.5万元。但如今，收益已接近“腰斩”。 8月17日晚，宇树科技在首次公开发行股票科创板上市公告书中更新了2026年上半年主要业绩。 2026年1—6月，宇树科技实现营业收入11.52亿元，同比增长48.54%。归母净利润2.74亿元，去年同期为-3202.45万元，实现扭亏。但扣非后净利润2.44亿元，同比下降19.34%。关于“增收不增利”问题，公告指出，扣非后净利润较去年同期下降19.34%，主要系2026年上半年研发费用、销售费用等期间费用同比增幅较大所致。更值得警惕的是营收增速放缓。宇树科技2025年全年营收增速332%，2026年一季度降到68.49%，上半年进一步降到48.54%。宇树科技表示，随着公司营收基数已大幅提升、行业热度有所缓和及市场竞争日趋激烈，上半年营业收入的同比增速亦较年度复合增长率有所下降。按照发行价150.80元/股，宇树科技对应发行后市值约609.93亿元，发行市盈率为219.23倍，远高于通用设备行业38倍的平均水平。国新证券分析师曾发布研报指出：这一价格买的不完全是2026年的业绩，而是市场对人形机器人远期空间（万亿级市场）的提前折现。219倍市盈率隐含的核心假设是，宇树科技需在未来数年内，以远超行业均速的增长来消化当前估值。在公布上半年业绩的同一天，宇树科技发布了“超人”机器人视频。该人形机器人腿长0.85米，可原地跳高2米，极限速度12.66m/s，超越人类纪录。公司表示，全新整机仅用3个多月研发出来，未来几个月还有很大完善空间。这一发布被市场解读为上市前的“技术肌肉秀”，进一步推高了市场热情。 8月10日晚，宇树科技公告称，网上发行最终中签率为0.01809759%，即不到万分之二，大幅低于市场此前预期，成为2026年以来最难中签的科创板新股之一。横向对比来看，常规科创板新股平均中签率0.03%—0.08%，同期高价新股频准激光中签率0.0201%，均高于宇树科技。此前大热的存储新股长鑫科技中签率0.47%，宇树科技中签难度是其26倍。但资本市场的热度仅维持了一天，宇树科技股价就开启了连续3天暴跌。“宇树科技股价的暴跌很好理解，股价炒太高，脱离基本面。”工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林直言：“宇树科技的发行价其实就过高了。” “应用不及预期只是表现，真正不及预期的，是人形机器人大脑的发展。当前，人形机器人在机械能力上已经有了不错的进步，能够奔跑、旋转、跳跃，但这些能力并不能满足市场需求。”盘和林告诉《中国新闻周刊》，实现这些能力的成本太高，且实现了能力也并不意味着有用，市场需要人形机器人具有自主能力，而自主能力需要机器人大脑的发展，但大脑发展其实是个漫长的产业发展过程。他举例，智能驾驶是最简单的具身智能，但目前就连智驾都还没有完全适应驾驶环境，更何况面对复杂工况的人形机器人。“如果没有大脑，当前人形机器人其实在工厂中打不过工业机器人，在家庭中打不过智能家电。” 在他看来，目前人形机器人产业有两条路径：要么降低人形机器人的成本，但不降低性能；要么增加人形机器人的自主性，这需要算力、算法和数据三个基础共同发力，预计需要很漫长的研发投入。 “智能一直是我们非常重视的方向。我自己近几年花时间最多的就是机器人AI和AI模型的训练。全世界都很担心这件事，不单是我们公司，哪怕是现在的AI大厂、大公司，也很担心自己跟不上全球AI快速进步的节奏。”王兴兴近期在接受媒体采访时坦言，当今全球范围内值得深入思考的方向是，怎样的机器人模型，才能真正让机器人在各种场景下通用地干活。“估计也是未来几年最重要、最核心的问题。” 为什么机器人干活时成功率偏低？王兴兴解释，最根本的原因就是AI模型的输出与真实世界匹配度不够高。这是目前全世界最大的瓶颈，一旦突破，具身智能的ChatGPT时刻也就基本到来了。“数据怎么采集、怎么训练，也需要与模型有更高的匹配度。对机器人来说，最大的问题就是训练模型与真实世界的对齐程度不够。” 在宇树科技身后，一支庞大的机器人企业上市队伍正在排队。据不完全统计，包括云深处科技、乐聚智能等企业，超20家具身智能公司已明确上市计划。此外，智元机器人、银河通用、傅利叶智能、众擎机器人、星海图、松延动力则完成了股改，其中银河通用和星海图的最新轮融资被业内视为Pre-IPO轮。魔法原子也在快马加鞭，据其联合创始人顾诗韬透露，“最快可能在2026年登陆二级市场”。国新证券分析师指出，宇树科技的上市为行业确立了估值锚点，目前头部未上市具身智能公司估值已达200亿—300亿元，宇树科技在二级市场的表现将成为这些公司后续融资、IPO定价的核心参照系。另一方面，行业洗牌也在加速。中信建投证券机械行业首席分析师许光坦曾对《中国新闻周刊》分析，行业还在发展初期，但光靠产能规划讲故事早就不灵了。资本将更重视企业商业化能力，落在客户是否愿意买单、产品是否有性价比、企业能否盈利等具体问题上。随着本轮大批企业IPO集中兑现，具身智能领域将迎来更高维度的竞争。CIC灼识董事总经理余怡然在接受媒体采访时直接指出：“市场投资逻辑将要求企业具备刚需场景，突破能力、商业路径清晰的企业将进一步获得资源倾斜；缺乏可验证商业闭环、纯概念型的企业，将因高额运营与硬件折旧成本面临估值回调甚至加速出清。” 8月20日，宇树科技创始人王兴兴在公司上市次日亮相2026世界机器人大会。他坦言，“泛化能力不足”是目前全球机器人产业面临的最大瓶颈。当前机器人模型执行移动、装配物品、搬动物品等任务，整体上没有问题，但只要更换操作物品或稍微改变环境，成功率就会明显下降。这是因为AI模型的“输出精度”与物理世界的“执行误差”无法对齐。机器人的每次输入输出都会产生偏差和耗损，正是这种误差的积累导致机器人在最后毫秒的微调阶段，无法有效修正触觉误差，以至于任务执行失败。

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