「教育消費者」言論引爭議，百果園股價大跌
2026-01-13 13:27 6,671次浏览北京樓市又一新政落地。 8日，北京市住建委、北京住房公積金管理中心發布《關於進一步優化調整本市房地產相關政策的通知》。最重要的內容用一句話概括，就是「符合條件的家庭五環外不再限制購房套數。」 圖/發 初寶瑞 攝 為什麼劃定在五環外？可看一組數據。 先是供給，據中原地產研究院統計，當下北京新建商品房住宅庫存81.4%在五環外，二手房約50%的房源也在五環外。 再是需求，據中指研究院監測，1-7月北京新建商品住宅銷售套數，五環外佔比超80%，二手住宅成交套數五環外佔比也超50%。 「政策重點是為了加速外圍區域的市場去化，有利於想要在五環外購置房產的家庭，以及有多套房產進行資產配置的人群。」58安居客研究院院長張波對三裡河表示。 回溯北京過往幾次新政，也多以五環為分界線，穩步有序放開購房門檻。針對重點熱點區域靶向施策，能讓更多有能力、有意願、有需要的居民家庭進入市場。 什麼樣的家庭符合條件？包括北京戶籍居民家庭、在北京連續繳納社會保險或個人所得稅達到相關年限的非北京戶籍居民家庭。 雖然購房套數直接放開，但購房群體仍有針對性，說明北京購房政策的優化節奏依然是「穩步走」，既精準釋放改善需求，又避免局部非理智過熱。 同時，北京還推出多方面的公積金政策支持，對符合條件的繳存職工形成雙重政策紅利。 樓市企穩離不開政策支持。 自2024年「930」新政以來，北京時隔10個月後再次調整限購這一需求側的限制性政策，具有現實的緊迫性。 北京市統計局數據顯示，上半年，全市新建商品房銷售面積537.6萬平方米，同比增長5.4%；其中住宅銷售面積352.3萬平方米，下降0.8%。 門檻低了，負擔輕了，需求就活了。政策的及時拉動，直接向市場傳遞出樂觀的信號。 細看北京本次新政的錨點，還有一個表述值得關注，那就是「更好地促進職住平衡」。 這也為我們理解政策提供了新的視角：放寬五環外購房限制，有利於引導人口和產業向五環外遷移，促進職住平衡，緩解中心城區的人口壓力，推動城市空間布局的優化。 當前，我國房地產行業發展依然存在「溫差」：核心城市核心區域的銷售持續高熱，而城市邊緣地區或低能級市場依然承壓。 住建部部長倪虹此前曾談到，「虹吸效應」是世界城市發展過程中出現的普遍現象。在城鎮化進程中，中國政府注重引導大中小城市和小城鎮協調發展。房地產市場因城施策，是防止房地產領域「虹吸效應」負面作用的一種制度安排。 張波以上海和北京對比解釋稱，上海外環外產業布局多，剛性需求和改善性需求都較為集中。因此，上海外環外的政策取向更多體現在定點放鬆，選擇不同區域精準施策的可能性更大。 協調發展是房地產發展新模式的應有之義。房地產發展需要適應現代城市空間功能的重構進程，以不同的城市能級和區位稟賦，探索與當地發展相匹配的模式。如此方可消減「溫差」，鞏固房地產市場穩定態勢。(「三裡河」工作室)
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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