中國連推兩項貼息政策振消費擴內需
2026-01-19 15:31 6,713次浏览南寧8月11日電(韋佳秀)廣西壯族自治區財政廳10日發布消息稱，2025年上半年，廣西一般公共預算社會保障和就業、衛生健康支出完成1027.3億元，同比增長4.8%。 據介紹，廣西財政廳籌措資金113億元，支持推進健康廣西建設，努力讓民眾享受更高水平的醫療衛生服務，目前3家國家區域醫療中心和4家自治區區域醫療中心均已掛牌運營，累計引進570多項新技術、新項目，填補了十餘項廣西技術空白。 當前，廣西縣級公立醫院全部達到服務能力基本標準，縣域內就診率超90%，加快實現「大病不出省，一般病在市縣解決」的目標。廣西籌措資金265.46億元，支持實施統一的城鄉居民基本醫療保險制度，為全區約4300萬參保居民築牢健康防線，城鄉居民基本醫療保險疊加大病保險、醫療救助形成三重保障，有效助力破解老百姓「看病貴」難題。 為守護好「一老一小」，廣西財政廳籌措中央和自治區基本養老保險補助資金433.47億元，確保各地985萬退休人員和城鄉居民基本養老保險待遇按時足額發放；積極籌措資金6.08億元，支持開展經濟困難老年人生活補助、老年助餐等養老服務項目，對符合條件的養老機構給予補貼，養老服務網絡日趨完善。 目前，廣西共有養老機構567個，養老床位21.36萬張，每個縣(市、區)建有1家200張床位以上、以特困失能老年人專業照護為主要功能的公辦養老機構，從基礎保障到專業照護全方位發力解除養老後顧之憂。 值得關注的是，廣西的託育服務活力湧動，上半年新增託位數6316個，每千人口3歲以下嬰幼兒託位數達到4.31個，當前每千人口託位數、人口出生率和自然增長率均高於全國平均水平。即將落地的育兒補貼政策，將進一步提高家庭養育水平，為人口長期均衡發展注入新動能。 為兜牢民生底線，廣西財政廳籌措困難群眾救助資金127.26億元，為全區約282萬低保對象、27萬特困人員的基本生活撐起「保護傘」；持續完善退役軍人服務保障體系，籌措中央和自治區補助資金36.92億元，支持落實撫恤優待、退役安置、就業創業等各項政策，為全區超過20萬名優撫對象送去暖心關懷；籌措殘疾人事業發展補助資金5.2億元，全力支持殘疾人康復、託養照護與就業培訓等政策落實。 此外，廣西財政廳著力促進高質量充分就業，籌措就業資金32.25億元，支持各級人社部門開發公益性崗位2.04萬個，開展補貼性職業技能培訓11.25萬人次，讓勞動者從「能就業」邁向「就好業」，同時及時發放高校畢業生一次性求職創業補貼1.71億元。(完)
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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