選擇家具學問真的很大,這邊提供幾點讓大家參考

選擇「輕裝修」的屋主,有許多不同的考量作為出發,有些人為的是特殊的風格需求與喜好,有的人希望縮短裝修的時間,有些屋主因為預算考量,定先將硬體空間完成,家具再另行添購。
家具在空間中扮演的角色,絕對不只有使用,賦予藝術性、機能需求,更多的可能性等待開發。

挑選設計感家具 提升空間質感
以美學與蒐藏角度來看,設計師作品與經典家具,可以增加空間內涵質感,更有畫龍點睛的效果。

複合機能傢 補強簡單空間的不足
在空間規劃被簡化的條件下,可藉由家具輔助機能性需求,如收納、區隔空間等,挑選時最好具備多重條件愈有利。

採購家具不必一次到位 將部份舊家具用在新空間中,採購家具不必一次到位,挑選耐看且真正喜歡的家具,才是重點,而且還能降低採買家具的預算。

家具比例與空間協調 所有家具尺寸的考量,都是為了達到最極致的美和平衡;所有的物件都是以最符合人體舒適來測量作決定。選擇喜歡的、而不是成套的家具作搭配,圓形餐桌該有的尺寸必須提供相同比例大小的空間融合,家具與空間呼應的比例掌握成就風格的完整度。
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所以對於手頭預算有限的家庭

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完整產品說明




品牌名稱

  •  

材質

商品規格

  • 材質:100% 棉
    尺寸:長27 x 寬20 cm
    內容物:拖鞋 一雙

 

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一個需要堅持「長跑」的行業。 從亞利桑那鳳凰城到德克薩斯埃爾帕索的路程大概 690 公里,在地圖上顯示,開車需要 6.5 個小時以上。如果你最近在兩座城市之間的高速公路上行駛過,可能在你身邊經過的卡車,就是自動駕駛的。 這是自動駕駛公司圖森未來與世界上最大的快遞承運商之一 UPS(聯合包裹速遞服務公司)合作的第二條自動駕駛物流運輸線路,加上 2019 年 3 月以來開通的第一條線路,圖森未來方面稱目前雙方的無人駕駛運輸服務合作已增加至每周 20 次,每條線路每周各 10 次。 ... 圖森未來在美國已開通兩條運輸線路 | 圖森未來 值得一提的是,圖森未來的運輸服務是將自動駕駛進行了商業化。在幹線物流運輸場景當中,這是很少把自動駕駛真正投入商業化的公司之一,在美國。 橫跨北太平洋,目光轉向另一邊的中國。雖然自動駕駛在中國也是如火如荼,但細細看來,目前為止沒有一家公司敢說自己進行了商業化落地(低速無人駕駛暫時不在我們的討論範圍內)。看起來,美國在自動駕駛上的進展要比中國快一些。 那麼,是什麼導致了中美自動駕駛之間的差距? 為什麼中國發展更「慢」? 我們討論的重點是幹線物流場景下的自動駕駛,運輸的載體基本上都是卡車。 目前來看,哪怕是宣布商業化的自動駕駛公司,在車上也一定會配備一位「安全員」,作用是在車輛駕駛過程中監督車輛,如果遇到意外情況及時接管車輛,以防造成災禍。 沒有宣布商業化的公司,也並不意味著沒有業務進展,有些企業也開始了讓自動駕駛卡車「上路」,但這些統一歸為「測試」,或者「試運營」。也就是說,中國的物流自動駕駛公司還都處在試運營階段。從這一點上來講,美國的確走在了前面。 這裡說的「前面」是有一定歷史性原因的。圖森未來方面在接受極客公園(ID:geekpark)採訪時提到,美國早在 15 年前就開始布局無人駕駛,從時間的角度來說,的確占據先發優勢。另外,從法律制定、標準及政策的支持,美國都比中國快一些。 ...美國布局無人駕駛的時間比中國早很多 | 圖森未來 由於美國是聯邦制國家,各個州對於自動駕駛都有自己的法律,有些州具有比較寬鬆的政策範圍,對商業化也一樣。比如圖森未來選擇的第二條線路,其中就包括亞利桑那州、新墨西哥州和德克薩斯州。可以進行商業化落地,證明了這些州允許自動駕駛企業在這裡施展拳腳。 如果企業對自動駕駛商業化有需求的話,他們完全可以在被允許的範圍內開展業務落地,在這裡面政府起到的監管作用並不大,反而是企業要承擔的責任更重一些。特斯拉的 Autopilot 車禍和 Uber 自動駕駛命案就是典型的例證。 相比之下,在法律層面上,中國對自動駕駛的監管非常嚴格。據了解,目前所有車企或自動駕駛企業在中國的車輛運營全部屬於「道路測試」或者「試運營」。顯而易見,為了避免高風險,中國的路線以安全為重。 ...中國對自動駕駛的監管比美國更加嚴格 | 智加科技 「中國政府相對負責的事情更多,監管多,意味著責任也大。」智加科技中國總經理容力告訴極客公園,智加科技(Plus.ai)同樣將發展重點放在物流運輸場景的自動駕駛技術。同時容力也表示,監管力度大並不代表著在自動駕駛發展道路上走得慢。 「現在我們看到的很多先進技術,發源地都是美國,但真正把技術大規模落地甚至徹底改變人們生活,中國反而更多,」容力舉例。根據近兩年中國在大力推動的 5G、車路協同等不同於以往的純自動駕駛技術路線,「雲+車+路」技術路線反而有可能得到彎道超車的機會。 法規之外,商業差異 除了法規層面,中美在自動駕駛商業化上還存在著一些差異。比如,從業者非常關注的人力成本,中美之間到底有多大? 回答這個問題,我們也許可以從需求來看待,主要分為以下幾個層面: 1. 從政府層面來看,根據上文所述,中國顯然更有自動駕駛商業化的需求,但礙於各個條件不成熟,至今還處在試運營階段,並在車路協同層面努力發展。這屬於責任問題,也包括技術路線問題; 2. 從企業的角度出發,也就是經濟利益上的需求,美國的人力成本的確比中國更高,換到卡車司機上同樣適用。 根據極客公園拿到的一份報告顯示,美國卡車司機比中國卡車司機人力成本高三倍左右,圖森未來也向極客公園確認了這一點。從企業經營的角度看,企業肯定希望節省掉一定的人工用機器來代替,這是運營的一大筆費用。 ...中國與美國同樣存在卡車司機人力缺口的問題 | 視覺中國 但是,在中國同樣存在人力短缺的問題。有數據顯示,美國卡車司機有 350 萬,中國長途貨車司機有 1600 萬,儘管美國的司機數量缺口比例更大,在一些從業者看來,未來一段時間中國也會出現勞動力缺口。「現在沒有什麼年輕人去幹這些苦活累活了。」一位業內資深人士告訴極客公園,就拿這次疫情舉例,別說開車,司機復工都成了問題,而無人駕駛恰好是這類場景最好的機會。 另外,不止人力成本,自動駕駛運輸的成本其實還包括很重要的一部分:油耗。 行業內對於自動駕駛節省油耗的數字觀察基本在 5-10% 這一範圍內。近期,圖森未來和加州大學聖地亞哥分校 (UC San Diego) 聯合完成一項研究,研究表明圖森未來的自動駕駛技術能為重型卡車節省至少 10% 的燃油消耗。 不要小看這 10%,油耗成本在中美車隊運營費用中占約 30%,不亞於人力成本。如果自動駕駛能夠把 30% 這個數字變成 27%,每一個百分點都是一大筆支出,不管是大型還是小型車隊。從這個角度上看,中國和美國都站在了同一起跑線上。 3. 百姓:根據美國波士頓諮詢公司 2018 年發布的人工智慧技術在全球應用情況的研究報告,在接受調查的中國人中,有 31%的人表示他們所在的企業或機構已開始使用與人工智慧技術有關的工具,該比例在美國為 24%,中國對人工智慧的接受度更高。 至此,我們可以得出一個簡單的結論:中美的確存在差距,但是並沒有人們想像中的那麼大,在某些層面上,中國的需求甚至比美國還要更迫切。 大規模商用的節點在哪裡? 提起自動駕駛,大多數人都會第一時間想到的是,替代人工,黑科技……但如果把它真正投入到大規模商業化運營當中,恐怕還需要一點時間。 智加科技曾在 2019 年底完成了一次自動駕駛服務,在不到 3 天的時間裡,智加科技的 L4 級自動駕駛卡車穿越 2800 英里(4500km),橫跨美國東西海岸,完成了為乳業公司藍多湖(Land O'Lakes)提供了端到端貨運服務。 容力提到,在完成這次自動駕駛服務過程中,智加科技研究並遵守每個路過的州相應的自動駕駛政策,進而能夠執行超長途運輸。這次運輸服務的意義不僅在於自動駕駛技術可以支撐長距離的車輛駕駛,更重要的是,美國從西到東的氣候變化很大,這次運輸對智加科技獲取各種天氣下車輛運行的數據有很大幫助。 圖森未來方面也提到,新開通的路線距離更長,需要更長時間的夜間行駛,會經歷多種惡劣的天氣條件,如強降雨和大風天氣。對於技術服務企業來講,數據獲取同樣是重要環節。 那麼,自動駕駛大規模應用的節點在哪裡? 容力認為,大規模商業化與技術發展成熟度高度相關。即技術上能做到,同時能夠帶來巨大的商業價值。 電動汽車在愛迪生時代就出現過,但近幾年才是家用電動汽車真正的商業化,背後原因實際上就是技術不成熟。自動駕駛同理,沒有做到一個真正成熟的地方,能夠讓公司的運營達到降本增效的效果。 ...智加科技在國內也開展了試運營 | 智加科技 眾所周知,高級別的自動駕駛需要大量的傳感器,不乏昂貴的雷射雷達,我們在極客公園此前的文章《低速無人駕駛的第一次大考》中也提到過,一輛小型的無人車還要不少錢,更何況正常的汽車和卡車。 強調商業化的同時有一個前提,即自動駕駛卡車的產品化。在容力看來,將大量傳感器安裝在一輛現有的卡車上,做到規模化比前裝帶有智能駕駛的卡車成本高得多,而後者可以稱得上是一款產品。目前,智加科技正在與一汽解放打造前裝的自動駕駛卡車,容力向極客公園算了筆帳,如果有車隊購買了這輛車,單車成本可以在兩年之內收回。 ...自動駕駛行業仍需要更開放的政策和環境支持 | 視覺中國 圖森未來方面告訴極客公園,整個行業仍需各國更開放的政策與環境支持,以及更強大的技術保障,從而加快全球的自動駕駛行業的商業化落地。另外,技術的可靠性也是需要更一進步被驗證,圖森未來希望可以在 2021 年進行首次沒有安全員監管下的物流運輸。 的確,從整個行業來看,自動駕駛是一場長跑,需要企業用十年以上的長期眼光去觀察行業發展。比起大規模商業化,真正把帳算清楚,才是自動駕駛公司當前最應該做的事。 責任編輯:臥蟲 題圖來源:視覺中國 本文由極客公園 GeekPark 原創發布,轉載請聯繫 zhuanzai@geekpark.net

 

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文章來源取自於:

 

 

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