上海博物館挑戰168小時連續開放
2026-03-01 03:39 7,371次浏览8月15日電 國新辦15日就2025年7月份國民經濟運行情況舉行新聞發布會。會上，國家統計局新聞發言人、總經濟師、國民經濟綜合統計司司長付凌暉介紹，1-7月份固定資產投資同比增長1.6%，比1-6月份回落，扣除價格因素，固定資產投資實際增長在4%-5%左右。投資名義增速的回落，既有部分地區高溫暴雨頻發、影響項目工程施工的短期因素，也有外部環境複雜多變、國內企業競爭加劇、投資收益下降的影響，還有我國轉型發展過程中傳統行業投資動能在減弱，新興行業成長尚難以完全對衝的原因。 8月15日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行新聞發布會，國家統計局新聞發言人、總經濟師、國民經濟綜合統計司司長付凌暉介紹2025年7月份國民經濟運行情況，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 付凌暉指出，儘管投資名義增速有所回落，但扣除價格因素，投資實物工作量並不低，尤其是在創新驅動發展引領下和大規模設備更新政策帶動下，投資結構持續優化，繼續為經濟轉型升級創造有利條件。具體有以下幾個方面： 一是製造業投資較快增長。隨著製造強國建設穩步推進，傳統製造業改造升級，新興製造業加快發展，支撐製造業投資較快增長。1-7月份製造業投資同比增長6.2%，明顯快於全部投資增速。其中紡織服裝服飾業投資增長25.2%，汽車製造業投資增長21.7%，通用設備製造業投資增長14.8%。 二是高端行業投入加大。科技創新引領產業創新，新質生產力培育壯大帶動高端行業投資增長。1-7月份航空太空飛行器及設備製造業投資同比增長33.9%，計算機及辦公設備製造業投資增長16%，信息服務業投資增長32.8%，均保持較快增長。 三是重點領域投資較快增長。「兩重」建設持續推進，重點領域基礎設施投資增長較快。1-7月份水利管理業投資增長12.6%，信息傳輸業投資增長8.3%，大規模設備更新對投資拉動作用明顯，1-7月份設備工器具購置投資同比增長15.2%，佔全部投資比重達16.2%，拉動整個投資增長2.2個百分點。 四是能源綠色轉型投資穩步增加。隨著我國能源供給綠色轉型持續深入，清潔能源相關投資不斷擴大，有力支撐和保障我國能源安全。1-7月份，太陽能、風力、核力、水力發電投資同比合計增長21.9%，保持較快增長。 付凌暉表示，總的來看，我國投資規模繼續擴大，投資結構不斷優化，投資增長面臨的壓力是階段性的，對此要全面看待。從未來發展看，我國投資空間潛力依然巨大，我國人均資本存量與發達國家相比仍有較大差距，未來加快發展新質生產力、促進城鄉區域協調發展、補齊民生短板都需要加大投入。下階段，要堅持高質量發展不動搖，縱深推進全國統一大市場建設，進一步優化投資環境，調動各方面投資積極性，激發民間投資活力，擴大有效投資，促進供給結構持續優化，推動經濟平穩健康發展。
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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