羊城晚報記者 孫晶 中國人民銀行、工信部等七部門近日聯手發布的《關於金融支持新型工業化的指導意見》(下稱《意見》),猶如一場精準部署的金融「春雨」,正潤澤中國製造業升級的戰略縱深。作為全國經濟「頭馬」與工業壓艙石,廣東如何在國家金融力量的全新賦能下,搶佔新型工業化制高點,其探索路徑對全國具有關鍵標杆意義。 廣東新型工業化獲「燃料」 《意見》明確設定金融支持新型工業化目標——到2027年,一個支撐製造業高端化、智能化、綠色化(「三化」)的成熟金融體系將基本成型。這對廣東而言,絕非錦上添花,而是雪中送炭的關鍵助力。審視廣東工業投資的基本面:2024年總額突破1.5萬億元,佔固投比重的37.2%,創18年新高;2025年上半年比重進一步提升至38.1%,其「以投促轉」的態勢相當清晰。 此次國家級金融新政的核心價值在於「精準」兩字。耐心資本的導向就是明確要求引導長期資本、耐心資本支持「三化」,破解製造業尤其是技改升級、基礎研發領域普遍的「融資期限錯配」困境。 耐心資本瞄準結構性優化,強調對科技金融、綠色金融、普惠金融(特別是中小微製造企業)的協同發力,而非大水漫灌。廣東在科技(2024年研發投入5100億元撬動社會資本倍增)、綠色(低碳轉型需求巨大)、產業鏈(存在大量關鍵配套中小企)的優勢領域,亟需此類結構性支持。 耐心資本關注風險分擔機制創新,政策鼓勵風險補償、擔保增信等工具運用,意在降低金融機構對新興領域、前沿技術的信貸風險顧慮。 廣東憑藉其堅實的投資底盤與《意見》指向的精準金融工具包,正迎來將龐大工業投資「勢能」轉化為高質量發展「動能」的歷史性窗口。 廣東躍升更在「支點強」 坐擁全國第一工業大省的「底座」,廣東角逐新工業革命的核心優勢更在於其「動態競爭力」的三重支點。 「硬核」產業迭代加速。廣東不止於傳統「世界工廠」,新能源汽車、集成電路、人工智慧等戰略性新興產業集群已初具規模競爭力。今年上半年,省製造業指揮部跟進的457個重點項目完成投資1100億元,進度超前11.7個百分點,這批「種子選手」正是金融活水最該澆灌的對象。 創新投入的「槓桿效應」發揮作用。超5100億元的年度研發投入,疊加數百億元政策資金的 「催化劑」作用,廣東的創新生態正從「投入量變」邁向「產業質變」。科技金融工具的深化(如智慧財產權質押、投貸聯動),有望讓實驗室成果加速穿越「死亡之谷」。 區域協同的「梯次動能」顯現。珠三角作為創新策源與高端製造引擎,牽引產業鏈升級;粵東粵西粵北則依託產業轉移與特色集群承接,提供擴容腹地與轉型縱深。這種省內循環的梯次互補結構,使廣東能更彈性地優化資源配置,規避轉型陣痛中的「青黃不接」。 未來如何催化廣東質變? 在《意見》框架下,廣東新型工業化的升級路徑將聚焦「化學反應」而非簡單疊加。 金融供給的「精準直達」將有望破解「期限錯配」:鼓勵銀行發展5-10年期中長期技改貸、設備更新貸;推動保險、養老金等「長錢」以股權、債轉股、專項金融債等方式入場。 同時,金融供給適配「風險分層」, 針對不同成熟度的技術與企業(如初創科技企業VS成熟智造工廠),組合運用風險補償、政府引導基金、供應鏈金融等工具,構建 「全生命周期」融資支持鏈。 金融供給還將賦能「三化轉型」,擴大綠色信貸/債券規模,明確支持數位化改造項目的融資標準(如收益權質押),探索數據資產價值評估與融資應用。 有專家認為,珠三角應利用金融優勢撬動核心技術攻關與產業前沿布局,打造具有全球競爭力的先進位造業集群。再造一個「新廣東製造」,需以制度耐心匹配長期資本。 七部門《意見》的核心,是引導金融體系克服短期利益衝動,以「制度性耐心」擁抱製造業的「長期價值」。廣東坐擁產業迭代、創新活力、空間縱深三重優勢,是國家賦予這一戰略任務的關鍵承載地。 能否將這份「金融政策大禮包」轉化為廣東製造業「三化」轉型的澎湃動能,既考驗地方政府對產業規律的精準把握與項目甄別能力,更考驗金融機構突破傳統風控模式、擁抱產業變革的決心。當耐心資本真正澆灌於技術攻堅與智造升級的土壤,廣東方能在新型工業化這條賽道上,跑出引領全國的「加速度」,為中國躍升製造強國提供一份厚重的「廣東方案」。
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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