將刑釋人員再就業「反歧視」從文件寫入現實，多地已在實踐
2026-01-26 14:38 4,974次浏览8月5日電 據中國人民銀行官方微信消息，為深入貫徹黨的二十屆三中全會精神，落實全國新型工業化推進大會部署，加快金融強國和製造強國建設，近日，中國人民銀行、工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、金融監管總局、中國證監會、國家外匯局聯合印發《關於金融支持新型工業化的指導意見》(以下簡稱《意見》)。 《意見》聚焦新型工業化重大戰略任務，以需求牽引深化金融供給側結構性改革，強化產業政策和金融政策協同，為推進新型工業化、加快發展新質生產力提供高質量金融服務，堅持分類施策、有扶有控，推動產業加快邁向中高端，防止「內卷式」競爭。到2027年，支持製造業高端化智能化綠色化發展的金融體系基本成熟，服務適配性有效增強。 《意見》對照新型工業化重點領域，提出針對性支持舉措。優化金融政策工具支持關鍵技術產品和攻關，多渠道為科技成果轉化引入耐心資本，強化產業鏈重點企業綜合金融服務，提升產業科技創新能力和產業鏈供應鏈韌性。發展科技金融、綠色金融、數字金融等五篇大文章，深化基於「數據信用」和「物的信用」的產業鏈金融服務模式，支持傳統產業轉型升級和培育壯大新興產業。健全中西部承接產業轉移有關授信管理機制和金融產品服務，推動金融資源向產業集群聚集和專業化發展，推進貿易結算、資金管理、投融資等一系列跨境金融服務便利化舉措，支持產業合理布局和拓展發展空間，促進做強國內大循環。 《意見》加強金融服務能力和長效機制建設，促進保持製造業合理比重投入。健全金融機構服務製造業的內部機制安排，單列製造業信貸計劃，針對細分行業和企業成長階段特點制定差異化授信政策。雙向培養科技產業金融複合型人才隊伍，鼓勵金融機構打造複合型的金融管理和服務團隊。建立完善跨部門協同推進、政策激勵約束、地方政策配套、風險協同防控等4方面機制，發揮結構性貨幣政策和宏觀信貸政策引導作用，增強金融支持新型工業化的強度精度效度。 下一步，中國人民銀行、工業和信息化部將會同有關部門全力推動《意見》各項舉措落實落地，深化產融合作，完善金融支持新型工業化體系，為加快推進新型工業化提供更有力的金融支撐。
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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