《WhatsApp在中国遇阻：用户与开发者共同关注的问题及解决方案》
一、引言
WhatsApp是一款在全球范围内拥有数亿用户的即时通讯应用，在中国却遇到了一些阻碍。这种状况引发了用户和开发者们的广泛关注。对于用户而言，他们期待能够继续使用这款方便快捷的通讯工具，而开发者则希望通过了解问题所在，为解决中国市场的困境提供思路。本文将深入探讨WhatsApp在中国遇阻所涉及的多个方面，包括政策环境、技术限制以及用户体验等方面的问题，并尝试提出相应的解决方案。
二、政策环境与WhatsApp在中国的困境
（一）政策背景
中国政府一直致力于维护网络安全和信息传播秩序。在这样的大背景下，任何境外互联网企业进入中国市场都需要遵守中国的法律法规。例如，《中华人民共和国网络安全法》明确规定了网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施，确保其收集的个人信息安全，防止信息泄露、毁损、丢失；同时，也要求网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息，不得违反法律、行政法规或者协议收集、使用个人信息，并应当依照法律、行政法规的规定，履行数据安全保护义务，保障公民、法人和其他组织的合法权益。
（二）WhatsApp面临的挑战
WhatsApp作为一款全球化的即时通讯应用，其运营模式与中国监管要求存在一定差异。WhatsApp没有在中国设立专门的服务器来存储用户数据，而是将数据存储在美国的服务器上。这种做法显然不符合中国关于个人信息跨境传输的相关规定。WhatsApp在未经中国相关部门批准的情况下，擅自在中国开展业务活动，这也违反了中国的法律法规。因此，中国政府有权根据实际情况对外部互联网企业在中国市场上的行为进行规范和管理。
三、技术限制对用户体验的影响
（一）服务器架构问题
由于WhatsApp没有在中国设立服务器，当用户在中国使用该应用时，消息需要通过国外的服务器进行转发。这导致了几个显著的问题：
1. 传输延迟：消息从发送方到达接收方的时间可能会延长，尤其是在网络状况不佳的情况下，这种延迟会更加明显。这对于需要实时交流的场景来说是非常不利的，比如紧急通知或在线会议等。
2. 网络不稳定：国外的服务器可能无法很好地适应中国复杂的网络环境，容易出现连接中断、掉线等情况。这对于依赖稳定通信的用户来说是一个很大的困扰，可能会错过重要的信息或导致沟通中断。
3. 安全隐患：将大量用户数据存储在国外服务器上本身就存在一定的安全隐患。一旦发生数据泄露事件，不仅会对用户的隐私造成威胁，还可能引发一系列法律和社会问题。
（二）功能受限
WhatsApp的一些特色功能在中国可能无法正常使用。例如，语音消息的录制和发送功能，在某些情况下可能会受到限制。由于微信等本土社交平台的存在，WhatsApp在中国的定位和发展方向也可能面临挑战。这些功能限制不仅影响了用户体验，也让用户对中国市场上的WhatsApp产生不满情绪。
四、用户需求与期望
（一）保持联系的需求
许多用户已经习惯了使用WhatsApp与其他朋友、家人和同事保持联系。他们希望能够继续使用这款应用，以便随时与世界各地的人进行交流。特别是那些跨国工作或学习的人士，他们更希望能够在不同的国家和地区之间保持顺畅的沟通渠道。当前的状况使得他们在使用WhatsApp时面临着诸多不便，这无疑给他们的日常生活带来了困扰。
（二）安全保障的需求
随着人们对信息安全意识的提高，越来越多的用户开始重视个人隐私保护。他们希望自己的信息不会被随意泄露或滥用，也希望在使用通讯工具时能够享受到更高的安全性。目前，WhatsApp在中国境内的表现未能完全满足这一需求，因此引起了用户的担忧。
五、开发者视角下的应对策略
（一）本地化部署
为了更好地服务于中国市场，WhatsApp可以考虑在中国设立专门的服务器，以实现数据的本地存储和处理。这样不仅可以降低传输延迟，提高网络稳定性，还能有效避免潜在的安全风险。同时，本地化的服务器架构也有助于满足中国法律法规的要求，增强用户的信任感。
（二）优化用户体验
针对当前存在的功能限制和技术问题，WhatsApp可以通过不断优化算法和界面设计，提升整体用户体验。例如，改进语音消息的录制和发送功能，使其在中国市场上能够正常运行；增加更多符合中国文化习惯的功能，如表情包、聊天室等，使应用更加贴近本地用户的需求。
（三）加强与中国政府的合作
作为一家国际性的科技公司，WhatsApp应当积极主动地与中国政府进行沟通与合作，了解相关政策法规的具体要求，并寻求合法合规的方式进入中国市场。通过这种方式，双方可以建立良好的合作关系，共同推动中国互联网产业的发展。
六、结论
WhatsApp在中国遇到的问题是多方面的，既有政策环境的因素，也有技术限制的原因，同时还涉及到用户需求和开发者策略等多个层面。要想解决这些问题并实现可持续发展，各方都需要做出相应的努力。希望本文的分析能够为相关方提供有价值的参考，促进WhatsApp在中国市场的健康发展。
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- 如何破解自动冲压生产线落地难的问题
- 什么是人机共驾？
如何破解自动冲压生产线落地难的问题
如何破解自动冲压生产线落地难？[如何破解自动冲压生产线落地难？]:近年来，随着社会发展，传统的人工冲压生产线，已经不能满足市场需求的扩大，虽然在建设初期传统人工生产线投入较小，但是其固有的效率低下、产品质量稳定性较差等诸多问题已经越来越影响企业的发展。 那么发展全自动...近年来，随着社会发展，传统的人工冲压生产线，已经不能满足市场需求的扩大，虽然在建设初期传统人工生产线投入较小，但是其固有的效率低下、产品质量稳定性较差等诸多问题已经越来越影响企业的发展。 那么发展全自动冲压生产线也就显得刻不容缓。 中国传统的冲压自动化行业，不论是底端的小五金冲、还是顶端汽配冲压，市场环境不断恶化，国内很多厂家仍采用传统的人工生产，生产效率低下。 目前，我们自动化水平与国外一线水平尚存在一定差距。 所以全自动冲压行业装备与技术的发展，对我国基础制造业的进步是有着重要的推动作用。 据了解，冲压装备主要以金属板材为加工对象，生产各种各样的冲压件，被广泛应用于汽车、机械、电器、仪表、航空等行业。 冲压自动化主要是指材料供给、废料的排出、模具更换、冲床的调整与运转、冲压过程异常状况的监视等作业过程自动化，将这些技术应用到冲压生产流水线的相应环节从而实现冲压生产过程的自动化。 在了解过程当中，对于全自动冲压生产线的一些优势、误区、以及解决方案，启帆机器人专家是这样解答的！第一：关于全自动冲压生产线的优势特点启帆机器人专家：以物料的搬运和上下料为例，在这种危险性较高的工位往往招人难、留人难、人工成本上涨的问题，而且手工冲压精度不高、产品精度不稳定导致产品质量无法与国外同类产品竞争。 在升级为冲压自动化生产线后整个生产线变成安全作业环境，人力、时间得到节省，管理流程得以简化，生产效率和产品品质也得到极大提高。 第二：当前一些企业对冲压自动化方面存在的一些误区启帆机器人专家：无论选用什么样的方式去取代人工上下料，我们都得建立在安全、稳定、高效率、柔性化以及节能的基础上，由于多数是现有设备上去实现自动化，又很难淘汰现有压机与模具，因此我们就会碰到各种需要去改善或者解决的问题，如：模具无法做到不卡料、不带料、工件不跑偏，压机开模高度不够，压机稳定性不高，大型压机现场设备移位困难，换模频率高，端拾器的通用性不强，调试用时过长等等因素。 实现自动化并不自动化厂家单方面的工作，特别是改造项目，自动化不是万能的，不要去神化它同时也不要对它有恐惧感，找专业团队去评估，共同探究出属于自己合理可行的方案，方案没有最好只有更好，前期多沟通多讨论，然后再努力解决各种问题，这是一个需要双方极力配合的过程。 虽说自动化不是万能的，但未来没有自动化是万万不能的，可能现在有些条件的确不具备上自动化，但我们从现在就得关注去改变，哪怕是从单个工作站开始，争取尽早摆拖掉纯工人作业的生产模式。 第三：冲压自动化有哪些实现方式，机器人在自动化改造中的应用如何启帆机器人专家：冲压生产线分为多机连线冲压生产线和单机多工位冲压生产线两大型。 用机器人与机械手去取化人工传递工作。 机械人以及行业专用机械手无论在自动化改造还是升级应用是不可或缺的一部分。 典型的机器人冲压自动化生产线包含：机器人、电控系统、拆垛装置、过渡皮带、板料清洗机、板料涂油机、对中台、线尾码垛系统、安全防护系统及机器人端拾器等等。 第四：企业要进行冲压自动化生产线改造需要需要做些什么准备启帆机器人专家：首先，改善传统手工生产工艺、推行工艺及设备标准化;其次，对传统的生产线进行自动化改造，以实现多机连线自动化生产或者单机多工位自动化生产;第三，科学规划冲压现场及设备配置(如人员操作位置界限、安全空间、物流通道等，以达到优化现场环境和节能减排目的。 第五：未来冲压行业的发展趋势启帆机器人专家：冲压装备将往大型化、精密化、智能化(先自动化)、高速化、柔性化、节能化、安全化、环保化、方向发展，采用大型高速紧凑型机械式压力机生产线及多工位压力机，配备专用高效的上下和传送料和快速换模等装置。 所有冲压装备对自身安全、生产精度和工作状态要具有更加智能化的自我监测能力，所有冲压装备必须满足未来发展智能化冲压钣金工厂的可能性，否则将面临淘汰，所以无论设备制造商还是采购方都得重视这一问题。 第六：众所周知汽车行业是冲压自动化应用最为完善的领域，当前还有哪些行业的也开始迅速发展?哪些行业对冲压自动化的渴求最为迫切?对于这个问题，启帆机器人专家明确表示：家电、3c电子以及小五金，与其说渴求还不如说哪现行业更适合上自动化，冲压属于高危行业，出于人身安全考虑实现自动化的确很迫切，但又不是哪个行业或者说哪个现场都马上适合实现自动化，产品单一或者量大的产品目前看来比较容易实现自动化。 从与启帆机器人专家的交流中我们不难发现，冲压行业开展全自动自动化生产线的升级改造势在必行，但对这条路怎么走广大从业者还有着这样或那样的疑惑。 例如机器人冲压生产线在国外已运用多年，但在国内因为缺乏经验和先例，特别是像集合总线控制、网络数字通信等国际先进技术的全自动机器人冲压生产线等先进自动化方案在国内还没有。
什么是人机共驾？
人机共驾（Shared Autonomy）MIT 认为自动驾驶应该分为两个等级：一、人机共驾（Shared Autonomy）；二、全自动驾驶（Full Autonomy）。 这样的分类方式不仅能够提供有建设性的指导方针，添加必要的限制条件同时还可以对要实现的目标进行量化设定。 甚至，对每个类别下要实现的功能、对应的技术需求以及可能遇到的问题都可以划分出来。 这个原则的核心在于对「人类驾驶员在环」的讨论。 为了实现对车辆的有效控制，人和机器组成的团队必须共同保持对外部环境有充分的感知。 目标是促使整个行业对「人机共驾」和「全自动驾驶」进行清晰地划分。 需要指出的是，表 I 中的术语「Good」和「Exceptional」用来表示解决 1% 极端案例的优先级顺序。 远程操控、V2X 和 V2I 等并非必须的技术，如果要使用的话需要达到特殊的能力要求。 在实现高等级自动驾驶的方法上，传统思路全程都跳过了对「人」这个因素的考虑，精力主要集中在对地图、感知、规划以及表 I 中「全自动驾驶」一栏标注为「exceptional」的技术上。 实际来看，考虑到目前的硬件和算法能力，这种解决方案对高精度地图、传感器套件的鲁棒性要求很高，提供的是较为保守的驾驶策略。 而正如表 I 所述，「以人为中心」的自动驾驶汽车着眼点主要在司机身上。 负责控制车辆的依然是人，但前提是要对人的状态、驾驶方式及之前的人机合作经验做充分的考量，同时把车辆的转向、加减速等交由人工智能系统负责。 以特斯拉的 Autopilot 为例，之前 MIT 的研究显示，测试中有超过 30% 的行程都是由这套 L2 级驾驶辅助系统控制完成的。 而如果人机共驾应用成功的话，应该能实现超过 50% 的机器控制率。 在这次实验中，MIT 表示无人车系统在接管过程中呈现出了不同程度的能力，而人类驾驶员始终在密切关注着机器的动态，根据感知系统获得的信息及时预测可能发生的危险。 二、从数据中学习（Learn from Data）从表 I 不难发现，这其中涉及的任何一项车辆技术都是数据驱动的，需要搜集大量的边缘案例数据，利用这些数据持续不断地优化算法。 这个学习过程的目的应该是，通过大量数据实现从传统的模块化监督学习向端到端半监督式和无监督学习过渡。 要实现车辆的自动驾驶，传统的方法，不管是哪个级别，几乎都不会大量的应用机器学习技术。 除了在一些特殊的线下场景，比如 Mobileye 的视觉感知系统要进行车道线识别，或者是通用 Super Cruise 搭载的红外摄像头要对驾驶员头部动作进行预测等。 特斯拉的 Autopilot 可能要比其他方案更进一步，在开发针对第二代硬件平台 HW 2.0 的软件算法时，在视觉感知上应用了越来越多监督机器学习的原理。 但即便如此，对车辆的绝大部分控制以及对驾驶员状态监测的实现中，并没有利用大数据驱动的方式，也几乎不涉及线上学习的过程。 而在目前业界进行的一些全自动驾驶技术的路测中，机器学习主要应用于环境感知这一环节。 更甚的是，这些车辆采集到的数据，无论是从量还是多样性来看，和具备 L2 级自动驾驶能力的车型相比，逊色不少。 特斯拉 Autopilot 对目标物、车道线的检测主要依赖机器学习算法进行 | ElectrekMIT 认为，「L2 级自动驾驶系统中机器学习框架使用的数据，从规模和丰富性的角度来看都具有足够的扩展能力，可以覆盖多变的、具有代表性、挑战性的边缘案例。 」人机共驾（Shared Autonomy）要求同时搜集人和车辆的感知数据，挖掘分析后用于监督学习的标注。 在 MIT 的实验过程中，驾驶场景感知、路径规划、驾驶员监控、语音识别以及语音聚合都应用了深度神经网络模型，可以通过搜集到的大量驾驶体验数据进行持续性的调校和优化。 在进行数据采集时，MIT 表示并不会只局限于单一的传感器来源，而是对整个驾驶体验通盘考虑，并将所有的传感器数据流通过实时时钟（real-time clock）汇总、聚合，用于多个神经网络模型的标注。 这种方式能够让驾驶场景与驾驶员状态能够很好地匹配起来，而在聚合的传感器数据流进行标注工作，使模块化的监督学习可以在数据规模允许时轻松地向端到端学习过渡。 三、监督人类（Human Sensing）这个其实就是我们俗称的「驾驶员监控」。 它指的是对驾驶员的整体心理以及功能特征，包括分心、疲惫、注意力分配和容量、认知负荷、情绪状态等的不同程度进行多维度的衡量和评估。 目前除了通用 Super Cruise 在方向盘上装有一枚红外摄像头外，不管是搭载了 ADAS 驾驶辅助系统的量产车型，还是在路测的全自动驾驶汽车，绝大部分都没有提供任何有关驾驶员监控的软件和硬件。 特斯拉 Model 3 其实也装了一枚车内摄像头，但目前尚未启用，具体功用官方表示要等软件更新后才知道。 而基于视觉的解决方案以外，市面上还包括一些准确率不高的方式。 比如特斯拉在方向盘上安装了扭矩传感器，也有的公司利用监测方向盘是否发生倒转的方式推断驾驶员是否出现疲劳情况。 全新一代凯迪拉克 CT6 搭载的驾驶员监控系统由 Seeing Machines 提供 | 官方供图MIT 认为「对驾驶员状态的感知和监控是实现高效人机共驾的的第一步，同时也是最关键的一步。 」在过去的二十多年里，来自机器视觉、信号处理、机器人等领域的专家都进行过相关课题的研究，目的都是在探讨如何尽可能保证驾乘人员的安全。 此外，对驾驶员状态的监测对如何改善和提升人机交互界面、高级驾驶辅助系统 ADAS 的设计都有很大帮助。 随着汽车智能程度的不断提高，如何准确、实时地探测到驾驶员的各种行为对打造安全的个性化出行体验尤为重要。 比较有意思的一点是，从完全的手动驾驶到全自动驾驶，这其中涉及到不同模式切换的问题。 一般来说双手脱离方向盘（handoff）就是一种信号，可能表示系统要做好接管的准备了，但还有什么其他更准确的信息可以用来判断，可能这也是「驾驶员监控」的研究人员需要持续思考的地方。 四、共享的感知控制（Shared Preception-Control）通俗点来说，这相当于为整个自动驾驶系统增加了「一双眼睛和手」。 目的是建立额外的感知、控制和路线规划机制。 即便在高度自动驾驶系统运行状态下，也要及时地为驾驶员推送信息，将其纳入到整个驾驶过程中。 研究全自动驾驶的目的就是为了完美地解决「感知-控制」的问题，考虑到人类的不靠谱和行为的不可测性。 所以传统观点认为最简单的办法就是把人从开车这件事上排除掉，像十几年前在 DARPA 挑战赛中获胜的队伍一样。 但和传统解决思路相反的是，MIT 提出的「以人为中心」的理论将人置于感知和决策规划闭环中的关键位置。 因此，整车感知系统就变成了支持性的角色，为人类驾驶员提供外部环境信息，这其实也是为了解决机器视觉本身存在的局限性而考虑的。 表 II MIT「以人为中心」自动驾驶系统执行的感知任务，包括对驾驶员面部表情、动作以及可驾驶区域、车道线以及场景内物体的检测 | MIT在 MIT 的研究中，工作人员围绕这个原则设计了几条关键的算法。 表 II 是其中几个典型的案例。 首先，从视觉上可以看到神经网络做出的判断、道路分割的区域以及对驾驶场景状态的预估的可信程度；其次，将所有的感知数据整合并输出融合式的决策建议，这样在表 IV 的场景下就能够对整体风险进行预估；再次，MIT 一直使用的是模仿学习：将人类驾驶员操控车辆时方向盘的动作作为训练数据，进一步优化端到端的深度神经网络；最后，MIT 使用的端到端的神经网络属于一个叫做「arguing machines（争论机器）」框架的一部分，它为主要的感知-控制系统（表 III）提供了来自人类的监督。 这里的「争论机器框架」是 MIT 2018年提出的一个概念，它将主要 AI 系统与经过独立训练以执行相同任务的次要 AI 系统配对。 该框架表明，在没有任何基础系统设计或操作知识的情况下，两个系统之间的分歧足以在人工监督分歧的情况下提高整体决策管道的准确性。 表 III 对「争论机器」框架在「Black Betty」自动驾驶测试车上的应用和评估 | MIT表 IV 通过结合车内外感知系统数据得出的融合型决策能够充分预估可能发生的风险 | MIT五、深度定制化（Deep Personalization）这里涉及到一个「将人类融入到机器中」的概念。 通过调整 AI 系统的参数，使其能够更适合人类操作并呈现出一定程度的定制化。 最终的系统应该带有该驾驶员的行为特征，而不是像刚出厂时的普通配置一样。 六、不回避设计缺陷（Imperfect by Design）对整个汽车工业而言，处于很多原因的考虑，进行工程设计时通常考虑最多的是「安全」，所以要尽可能地讲系统错误出现的频率和程度降至最低。 换句话说，对自动驾驶而言，完美是目标，这也导致了在进行某些功能设计时，可能会因其「不完美」和「不确定」的性质而放弃这些可能是「必要」的设计。 但是在 MIT 的研究看来，丰富、高效的沟通机制在设计用于实现「人机共驾」的人工智能系统时，是非常必要的因素。 就「沟通」而言，系统存在的不完美对人和机器而言，在进行感知模型的交换和融合过程中，能够提供密集、多样的信息内容。 如果将 AI 系统的不确定性、局限性和错误都隐藏起来，这也就错失了与人建立信任、深度理解关系的机会。 MIT 认为，此前业界在设计半自动驾驶系统时所采取的「完美」思路，可能是迄今为止所犯的严重错误之一。 而在开发「Black Betty」这辆无人车时，MIT 把人工智能系统的局限性通过文字和视觉的形式与人类进行充分沟通。 例如将人类和机器对外部世界的感知视觉化，让驾驶员知晓 AI 系统的局限所在。 研究人员表示这种方式相比只是提供「报警」或者「模糊的信号」，是最简洁有效的人机沟通方式。 尽管这种沟通机制要实现还面临一些技术上的难题，比如视觉化的过程通常对芯片的算力和实时调用的能力要求很高。 但值得机器人、自动化以及人机交互等领域共同关注并思考解决的办法。 七、系统级的驾驶体验（System-Level Experience）目前，汽车工业的工程设计过程中，一个最主要的目标就是「安全」。 另一个则是「降低成本」。 第二个目标导向的是模块化、基于零部件的设计思考。 但同样的模式在面向机器人、计算机视觉、机器学习等领域的人工智能系统设计中却有着迥异的理由。 譬如在设计中重视单一功能（目标物检测等）的实现，能够有效测试该算法的合理性并逐步使之得到改善和优化。 但是这个过程也难免会把注意力过渡集中在单一功能而忽略了系统的整体体验。 在过去的几十年里，「系统工程」、「系统思考」这样的原则一直在指导着汽车工业产品的输出。 然后，类似的思考却几乎没有应用在自动驾驶汽车的设计、测试和评估过程中。 正如 MIT 上面提到的这六大原则，人和机器都不可避免会有缺陷，只有当「人机共驾」这个框架在系统层面上得到考虑时，这些缺陷才可能有机会成为优势。 对「人机共驾」的永恒讨论不管短期还是长期来看，其实很难预测自动驾驶的哪条实现路径最终会成功，而且退一万步说，你甚至都不知道什么样的结果算得上是「成功」。 在谈到研究目的时，MIT 希望一套自动驾驶系统能够同时满足「安全」、「愉悦的驾驶体验」和「提升的出行体验」这三个要求，而不是彼此妥善折中。 而尽管「人机共驾」这个话题在过去的十年里，是包括汽车工业、机器人在内很多领域研究的焦点，但它仍值得更深入的探讨。 在今年四月份的上海国际车展上，coPILOT 智能高级驾驶辅助系统，这是一套定位「L2+级」 的自动驾驶辅助系统，目的是提高乘用车的安全性和驾驶舒适性。 从产品名称不难看出，这套系统同样强调了「人机共驾」的概念。 它配备了相应的传感器和功能，能够监控驾驶员并在发生潜在危险情况时触发警告。 例如，当发生驾驶员注意力不集中、几乎完全未将注意力放在路面交通上或显示出瞌睡迹象等。 所以人工智能扮演了「私人驾驶助手」的角色，这个产品理念与 MIT 的研究不谋而合。 到底完美解决驾驶任务比完美管理人类的信任和注意力哪个更难？这是值得深思熟虑的问题。 MIT 认为关于这个问题的讨论仍不会停止，不管是这篇论文还是「Black Betty」这台无人测试车，都是基于「人机共驾」研究的成果，MIT 认为它是开发「以人为中心」自动驾驶系统的必由之路。