局地最高溫可達40℃以上 中央氣象臺發布高溫暴雨雙預警
2026-02-24 06:10 7,965次浏览長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 範宏歡 實習生 龍敏婕) 「搶抓最後窗口期」「保險預定利率下調倒計時」……這兩天，市民朱先生在刷朋友圈時經常能看到營銷人員發布的人身險產品預定利率下調的相關信息。 日前，中國保險行業協會公布最新一期普通型人身險產品預定利率研究值為1.99%，這已是連續第二個季度低於2.25%的臨界線。根據相關監管規則，保險行業正式進入預定利率調降、產品切換期。隨後，中國人壽、中國平安、中國太保等頭部險企同步宣布，普通型產品預定利率上限從2.5%降至2.0%，分紅險從2.0%降至1.75%，萬能險從1.5%降至1.0%。8月31日，成為新舊產品切換的最後時限。 保險預定利率下調有何影響？消費者又是否要趕末班車？記者進行了採訪。 預定利率下調或影響產品價格 預定利率，指的是保險公司在產品定價時，根據公司對未來資金運用收益率的預測而為保單假設的年收益率。通俗地說，就是保險公司提供給消費者的回報率。 保險機構為何集體降低預定利率？這與監管的一則規定有關。此前，國家金融監管總局發布《關於建立預定利率與市場利率掛鈎及動態調整機制有關事項的通知》，明確了保險產品預定利率要與市場利率掛鈎及調整。 掛鈎的市場利率主要是指5年期以上貸款市場報價利率(LPR)、5年期定期存款利率、10年期國債收益率等。今年5月，存貸款利率「雙降」，業內已預期保險預定利率研究值大概率將下調，部分保險公司甚至已標註產品下架時間。 「預定利率下降不僅會影響保險產品的價格，更直接關聯到消費者的收益和保險公司的負債成本。」保險精算師徐昱琛表示，在過去的一年多時間裡，保險產品的定價利率已經歷了多次調整。 對於廣大消費者來說，預定利率的下調，他們更關心的是「保險是不是要漲價了」。 長沙一家上市險企理財顧問表示，在相同保障責任下，高預定利率能降低保費成本，低預定利率則會推高保費價格。測算顯示，以30歲男性為例，傳統險預定利率從2.5%下調至2.0%後，年金險、終身壽險等產品保費將出現不同程度上漲。這意味著消費者需要支付更高成本獲得相同保障。 投保要因人而異，按需購買 35歲的市民王女士是一家企業的職員，她坦言：「我之前一直打算給孩子買份年金險，作為未來的教育金儲備。現在聽說預定利率下調，有點糾結。要是現在買，擔心買貴了或者產品不合適；要是再等等，又怕之後利率降了，更不划算。」 面對預定利率的下調，消費者在投保時應如何抉擇？該理財顧問建議，消費者首先要明確自身的保險需求，是保障型需求還是儲蓄型需求。 對於有保障需求的消費者，如重疾險、醫療險等，由於這些產品的主要功能是提供風險保障，保費的小幅上漲不應成為放棄投保的理由。相反，隨著年齡的增長，患病風險增加，保費也會相應提高，因此，儘早投保更為合適。 而對於有儲蓄型需求的消費者，如年金險、增額終身壽險等，需要綜合考慮產品的收益、靈活性和安全性。雖然預定利率下調，但長期來看，保險產品仍具有一定的優勢。例如，年金險可以提供穩定的現金流，滿足養老等長期資金需求；增額終身壽險具有一定的靈活性，可以通過減保等方式實現資金的部分領取。 「保險是一種長期的財務規劃，消費者在購買保險時，不應僅僅關注當前的利率變化，而應從自身的財務狀況、風險承受能力和長期目標出發，選擇適合自己的產品。」 一位資深保險顧問表示。
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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