截至6月底中國日均Token消耗量突破30萬億
2025-12-04 06:10 3,963次浏览近日召開的中央政治局會議提出，「增強國內資本市場的吸引力和包容性」，為下一階段資本市場改革發展錨定兩大任務。這一部署既立足當下市場生態的優化，又著眼服務實體經濟的深層需求，彰顯了對資本市場的重視。 資本市場想要有吸引力，需要為投資者帶來合理的投資回報。今年以來，A股總市值突破100萬億元、主要股指持續震蕩上行；新「國九條」和資本市場「1+N」政策體系落地後，「鐵公雞」扎堆的現象逐漸減少，越來越多的上市公司拿出「真金白銀」加大分紅回饋投資者。投資者獲得感提升，直接帶動了市場交投活躍。 上市公司是市場之基，其質量直接關係到市場投資回報率。接下來，應繼續提升上市公司投資價值，在優化完善上市公司監管制度的同時，進一步推動上市公司加強自我管理，擰緊「質量閘門」，推動企業藉助併購重組提質增效、提高核心競爭力，鼓勵上市公司運用好回購、增持等工具積極維護市場穩定，支持上市公司做大做強，持續成為「價值創造者」。 如果說吸引力是「築巢」，那麼包容性便是「引鳳」。當前，我國正以科技創新引領新質生產力發展，加快培育具有國際競爭力的新興支柱產業。在此背景下，增強包容性要求以更開放的姿態積極擁抱各類企業，尤其是代表「新技術、新產業、新業態、新模式」的科創企業。近期，科創板迎來新一輪改革，實施「1+6」政策，在科創板設置科創成長層……一攬子更具包容性的制度推出，為更多雖未盈利但科技含量高、發展潛力大的企業打開了資本市場大門。 當然，增強包容性絕非是簡單的「降低門檻」，而是與市場自身升級相匹配，形成正向循環。近5年，新一代信息技術和新材料行業上市公司營收複合增長率分別達12.5%和17.9%。這些硬科技企業不僅為投資者提供了更多成長型投資標的，更推動資本市場自身結構、效率向高質量轉型。可以預期，通過建立多層次資本市場、完善差異化上市標準等方式，資本市場的包容性將進一步提升。 需要看到，吸引力和包容性兩者並非孤立存在，而是相互依存、相互促進。一方面，高質量、回報穩的上市公司為市場提供豐富的價值投資標的，改善投資預期，吸引更多中長期資金入市，市場就有了「深水養大魚」的底氣，敢於接納更多暫未盈利的科創型企業，賦能包容性。另一方面，隨著人工智慧、低空經濟、商業航天等更多前沿科技領域企業登陸資本市場，新鮮血液的注入，讓市場的價值發現功能更敏銳，吸引更多資金慕名而來。這種「投資有回報，融資有渠道」的良性循環，正是資本市場成熟的標誌。 當前，美關稅政策擾動全球金融市場，我國資本市場面臨的不確定性風險因素依然較多。新形勢下，以吸引力築基、用包容性拓界，統籌推進投融資綜合改革，加快完善適應創新規律的資金形成機制，在「科技—產業—金融」的良性循環中鍛造市場韌性，將為中國經濟航船破浪前行提供強勁動力。
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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