日本核心CPI漲幅連續8個月超3%
2025-12-31 10:57 5,432次浏览近日，廣東省保險行業協會(不含深圳)正式發布《廣東保險業防止「內卷式」競爭自律公約》(以下簡稱《公約》)，明確提出抵制惡性價格戰、遏制虛假宣傳、禁止違規套利，力圖為行業重塑競爭秩序、推動高質量發展按下「快進鍵」。這一舉措不僅是地方協會主動落實中央「反內卷」精神的積極實踐，也反映出保險行業內部推動自我革新、重建規則的強烈願望。 所謂「內卷」，實質上是非理性、無效甚至負和的競爭行為。從保險行業來看，其表現已不止於傳統的渠道搶人，更體現在產品同質化、費用返還失序、銷售誤導泛濫等多個層面。一些企業為了追求短期保費規模，不惜踩線甚至越線操作，最終導致銷售成本飆升、服務質量下滑，使行業陷入「你追我趕」的惡性循環。 《公約》的內容指向精準，既明確了不得濫用手續費、不得虛列費用，也禁止諸如「1元保」「100%賠付」「有災賠災、無災返本」等絕對化宣傳用語，直擊行業亂象痛點。同時，倡導差異化發展思路，鼓勵保險公司從單純價格競爭轉向提升服務體驗、優化客戶價值。這標誌著行業正逐步由粗放式擴張轉向精細化經營。 不僅僅是廣東，河北廊坊、福建、安徽等地保險行業協會近期也相繼發布自律公約或聯合倡議書，強調嚴格費用紀律、抵制惡性競爭、落實「報行合一」監管要求，體現出「反內卷」正在成為全行業的共識與行動。 近年來，監管層密集出臺政策組合拳，為行業「去虛火」提供了制度保障。人身險產品預定利率的多輪下調、萬能險結算利率的逐步壓降，使「高收益」營銷噱頭失去生存空間。今年8月底起，包括國壽、平安、太保在內的多家壽險公司，將新備案產品的預定利率調至更低水平，同時渠道佣金費率整體下調30%至50%，有效壓縮了價格戰的操作空間。 「內卷」的危害不僅僅是經濟帳。當定價脫離精算基礎、服務缺乏差異化，最終不僅引發賠付風險，更侵蝕償付能力，損害消費者信任。更嚴重的是，一旦「價格換市場」成為主流邏輯，整個保險生態將陷入「低價—低質—低信任」的惡性閉環，行業發展將步入歧路。 破局之道，唯有價值回歸。越來越多的頭部險企已開始主動轉型，從「堆人拉量」向「精耕客戶」轉變。養老、健康、護理等長期保障型業務，正在成為新的增長極；數位化運營、客戶精細管理、服務體驗優化也正在成為企業新的核心競爭力。這是保險企業擺脫內卷、實現長期可持續發展的必由路徑。 要真正走出「內卷」困局，不僅要靠監管「有形之手」，更要靠行業經營主體增強內生動力，確立「長期主義」邏輯。從組織架構到激勵機制，從銷售隊伍到產品策略，保險企業亟需在全鏈條進行深層次變革。唯有摒棄短期衝量、模仿抄襲的老路，才能建立起差異化競爭優勢和客戶信任基礎。 「反內卷」不止於倡議，更應成為行業行為準則。它要求企業在治理理念上「去虛火」，在經營邏輯上「重價值」，在客戶關係上「建信任」。如業內人士所言：「真正能走遠的，不是『卷得快』的公司，而是『穩得住』的品牌。」 保險的本質是保障，是對未來不確定性的託底安排。在這條關乎民生福祉與社會穩定的道路上，唯有讓價值回歸主線，讓服務成為標準，讓專業成為標尺，保險業才能從「內卷」的沼澤中脫身，真正回歸「為民保障」的初心，也才能在高質量發展的徵程中走得更穩、更實、更遠。(本文來源：經濟日報 作者：武亞東)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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