（抗戰勝利80周年）馬朝旭：臺灣屬於中國的歷史和法理事實不容置疑
2026-01-23 16:09 4,183次浏览8月13日電 據財政部網站消息，財政部、國家稅務總局近日發布《關於明確快遞服務等增值稅政策的公告》，其中提到，快遞企業提供快遞服務取得的收入，按照「收派服務」繳納增值稅。全文如下。 關於明確快遞服務等增值稅政策的公告 財政部 稅務總局公告2025年第5號 現將快遞服務等增值稅政策公告如下： 一、快遞企業提供快遞服務取得的收入，按照「收派服務」繳納增值稅。 本公告所稱快遞企業，是指在境內從事快遞業務經營並依法取得快遞業務經營許可的企業，上述企業向郵政管理部門備案的分支機構，以及上述企業或者上述分支機構向郵政管理部門備案的快遞末端網點。快遞末端網點，是指提供快遞末端服務的經營網點。 本公告所稱快遞服務，是指在承諾的時限內完成快件的收寄、分揀、運輸、投遞服務的業務活動，不包括快遞企業僅提供運輸服務的業務活動。快遞末端服務是指上述收寄、投遞服務。快件，是指快遞企業遞送的信件、包裹、印刷品等物品。收寄服務，是指快遞企業接受寄件人委託，完成快件下單、驗視、包裝、封裝等服務的業務活動。分揀服務，是指快遞企業對快件進行歸類、封發的業務活動。投遞服務，是指快遞企業將快件按約定方式投交到約定的地址或收件人的業務活動。 二、具有網絡平臺道路貨物運輸(以下簡稱網絡貨運)經營資質的納稅人，從事網絡貨運經營，自行採購並交付給實際承運人使用的成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費，同時符合下列條件的，其進項稅額準予從銷項稅額中抵扣： (一)成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費，應用於從事網絡貨運經營納稅人委託實際承運人完成的運輸服務。 (二)取得的增值稅扣稅憑證符合現行規定。 本公告所稱網絡貨運經營，是指納稅人依託網際網路平臺整合配置運輸資源，以承運人身份與託運人籤訂運輸合同，委託實際承運人完成道路貨物運輸，承擔承運人責任的道路貨物運輸經營活動，不包括為託運人和實際承運人提供信息中介和交易撮合等服務的行為。實際承運人，是指接受網絡貨運經營者委託，實際從事道路貨物運輸的經營者。 三、本公告自發布之日起施行，此前已發生未處理的事項，按照本公告規定執行，已處理的事項不再調整。 特此公告。 財政部 稅務總局 2025年8月11日
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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