卡夫卡讀過《聊齋》……你所不知道的「流變與轉化中的古典」
2026-01-25 03:41 6,257次浏览北京8月11日電 (記者 趙建華)中國國家稅務總局11日公布的數據顯示，截至今年6月底，全國有1.33萬戶資源回收企業向167萬名自然人「反向開票」，開票金額5152億元(人民幣，下同)，開票511萬份。「反向開票」政策在助力「兩新」政策落地、促進循環經濟發展等方面，積極效應不斷顯現。 「反向開票」是指，自然人報廢產品出售者向資源回收企業銷售報廢產品，符合條件的資源回收企業可以向出售者開具發票。2024年4月29日起，為配合推動新一輪大規模設備更新和消費品以舊換新行動，中國稅務部門明確在資源回收行業實施「反向開票」政策。長期困擾資源回收行業的「源頭票缺失」難題得到有效解決，推動資源回收企業「收舊」無阻、「換新」暢通。 安徽蕪湖一家報廢機動車回收拆解公司的財務負責人吳兵林介紹，「我們拆解的報廢車散件可供給集團內備件公司，通過再利用減少新部件生產的資源消耗；廢鋼、廢鋁等再生資源銷往鋼鐵冶煉企業，助力減少礦山資源採伐；車輛電池輸送給集團內電池回收利用企業，實現動力電池綜合利用與資源最大化循環。」在政策支持下，一年多來，公司累計向4000餘名自然人「反向開票」，開票金額近800萬元，預計今年公司報廢車拆解處理量將達到2萬臺，增幅超100%。 中國有色金屬工業協會副會長王健表示，「反向開票」政策的推廣，有效解決了資源回收企業長期以來缺少「第一張票」，既無法抵扣增值稅進項稅額，也難以獲取企業所得稅稅前扣除憑據這一行業「痛點」，鼓勵更多企業和個人參與廢舊物品回收，支持「兩新」政策落地，促進循環經濟發展。 浙江寧波一家處理建築裝修廢料的公司財務負責人何俊濤介紹，「反向開票」政策允許企業作為開票主體向上遊散戶開具收購發票，「散戶交投——企業回收——加工再生——市場銷售」鏈條暢通。如此，不僅提升了建築裝修廢料的資源化率，還帶動了上下遊協同。例如，環保磚的生產降低了對天然砂石的依賴。「反向開票」政策實施以來，公司銷售的廢舊物資同比增長超過58%，提升了企業發展活力，讓循環經濟的「齒輪」咬得更緊、轉得更快。 推動廢舊物資回收的同時，「反向開票」政策的實施對廢舊物資的資源化利用和無害化處理也起到了支持作用。廣西一家回收拆解各類廢舊家電的公司環保信息部副經理蔣嚴華介紹，「反向開票」流程順暢，公司財務成本降低，省下來的資金可以用到資源深加工上。公司對拆解下來的鋼、鐵、鋁、銅、玻璃及稀有貴金屬等可利用的資源進行分類儲存，深加工後重新應用於汽車、電器、家居裝飾的製造，對廢舊物品的利用率達98%以上。 在政策引領和市場推動下，中國回收體系日益健全，推動廢物回收、拆解、再利用產業鏈條「轉起來」。數據顯示，今年前4個月，中國國內報廢汽車回收量達276.7萬輛，同比激增65%；規範拆解的廢舊家電超過700萬臺，增長25%；廢棄電器電子產品回收量以70%的同比增速領跑行業。(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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