8月13日電 據商務部網站消息,商務部發布公告2025年第42號,公布對原產於印度的進口單模光纖所適用的反傾銷措施發起期終覆審調查。具體內容如下: 2014年8月13日,商務部發布2014年第56號公告,決定自2014年8月14日起,對原產於印度的進口單模光纖徵收反傾銷稅,稅率為7.4%—30.6%,實施期限為5年。 2020年8月13日,商務部發布2020年第29號公告,決定自2020年8月14日起,繼續對原產於印度的進口單模光纖徵收反傾銷稅,實施期限為5年。 2025年6月5日,商務部收到長飛光纖光纜股份有限公司、江蘇亨通光纖科技有限公司、烽火藤倉光纖科技有限公司、中天科技光纖有限公司和成都中住光纖有限公司代表中國單模光纖產業提交的反傾銷措施期終覆審申請書。申請人主張,如果終止反傾銷措施,原產於印度的進口單模光纖的傾銷可能繼續或再度發生,對中國產業造成的損害可能繼續或再度發生,請求商務部對原產於印度的進口單模光纖進行期終覆審調查,並維持對原產於印度的進口單模光纖實施的反傾銷措施。 根據《中華人民共和國反傾銷條例》有關規定,商務部對申請人資格、被調查產品和中國同類產品有關情況、反傾銷措施實施期間被調查產品進口情況、傾銷繼續或再度發生的可能性、損害繼續或再度發生的可能性及相關證據等進行了審查。現有證據表明,申請人符合《中華人民共和國反傾銷條例》第十一條、第十三條和第十七條關於產業及產業代表性的規定,有資格代表中國單模光纖產業提出申請。調查機關認為,申請人的主張以及所提交的表面證據符合期終覆審立案的要求。 根據《中華人民共和國反傾銷條例》第四十八條規定,商務部決定自2025年8月14日起,對原產於印度的進口單模光纖所適用的反傾銷措施進行期終覆審調查。現將有關事項公告如下: 一、繼續實施反傾銷措施 根據商務部建議,國務院關稅稅則委員會決定,在反傾銷措施期終覆審調查期間,對原產於印度的進口單模光纖繼續按照商務部2014年第56號公告和2020年第29號公告公布的徵稅範圍和稅率徵收反傾銷稅。對各公司徵收的反傾銷稅稅率如下: 1.配合調查公司。 (1)斯德雷特科技有限公司 7.4% (Sterlite Technologies Limited) (2)貝拉古河光纖有限公司 11.4% (Birla Furukawa Fibre Optics Limited) (3)康寧技術印度有限公司 24.5% (Corning Technologies India Private Limited) 2.未配合調查公司。 (1)阿克什光纖有限公司 30.6% (Aksh Optifibre Limited) (2)菲諾萊克斯電纜有限公司 30.6% (Finolex Cables Limited) 3.其他印度公司 24.5% 二、覆審調查期 本次覆審的傾銷調查期為2024年4月1日至2025年3月31日,產業損害調查期為2021年1月1日至2025年3月31日。 三、覆審調查產品範圍 覆審產品範圍是原反傾銷措施所適用的產品,與商務部2014年第56號公告和2020年第29號公告的產品範圍一致。具體如下: 被調查產品名稱:單模光纖,英文名稱:Single-mode Optical Fiber。 具體描述:單模光纖是指在一定的波段範圍內,只傳輸單一模式光信號的光纖。單模光纖的芯徑通常在4-12μm範圍內,包層直徑為125μm左右,塗覆層直徑在245μm左右。單模光纖具有傳輸速率快、傳輸距離長、傳輸容量大的特點。 主要用途:單模光纖適用於各類光纜結構,包括光纖帶光纜、松套層絞光纜、骨架光纜、中心束管式光纜、緊套光纜、皮線纜、碟形光纜等。單模光纖主要應用於高速率、長距離以及接入網傳輸,主要使用在長途幹線、城域網、有線電視、光纖接入網(如FTTH)等網絡。 被調查產品歸在《中華人民共和國進出口稅則》:90011000。該稅則號項下不符合被調查產品具體描述的其他種類的光纖、光導纖維束及光纜,不屬於本次調查範圍。 四、覆審內容 本次覆審調查的內容為:如果終止對原產於印度的進口單模光纖實施的反傾銷措施,是否可能導致傾銷和損害繼續或再度發生。 五、登記參加調查 利害關係方可於本公告發布之日起20日內,向商務部貿易救濟調查局登記參加本次反傾銷期終覆審調查。參加調查的利害關係方應根據《登記參加調查的參考格式》提供基本身份信息、向中國出口或進口本案被調查產品的數量及金額、生產和銷售同類產品的數量及金額以及關聯情況等說明材料。《登記參加調查的參考格式》可在商務部網站貿易救濟調查局子網站下載。 利害關係方登記參加本次反傾銷調查,應通過「貿易救濟調查信息化平臺」(https://etrb.mofcom.gov.cn)提交電子版本,並根據商務部的要求,同時提交書面版本。電子版本和書面版本內容應相同,格式應保持一致。 本公告所稱的利害關係方是指《中華人民共和國反傾銷條例》第十九條規定的個人和組織。 六、查閱公開信息 利害關係方可在商務部網站貿易救濟調查局子網站下載或到商務部貿易救濟公開信息查閱室(電話:0086-10-65197856)查找、閱覽、抄錄並複印本案申請人提交的申請書的非保密文本。調查過程中,利害關係方可通過相關網站查詢案件公開信息,或到商務部貿易救濟公開信息查閱室查找、閱覽、抄錄並複印案件公開信息。 七、對立案的評論 利害關係方對本次調查的產品範圍及申請人資格、被調查國家(地區)及其他相關問題如需發表評論,可於本公告發布之日起20天內將書面意見提交至商務部貿易救濟調查局。 八、調查方式 根據《中華人民共和國反傾銷條例》第二十條規定,商務部可以採用問卷、抽樣、聽證會、現場核查等方式向有關利害關係方了解情況,進行調查。 為獲得本案調查所需要的信息,商務部通常在本公告規定的登記參加調查截止之日起10個工作日內向利害關係方發放調查問卷。利害關係方可以從商務部網站貿易救濟調查局子網站下載調查問卷。 利害關係方應在規定時間內提交完整、準確的答卷。答卷應當包括調查問卷所要求的全部信息。 九、信息的提交和處理 利害關係方在調查過程中提交評論意見、答卷等,應通過「貿易救濟調查信息化平臺」(https://etrb.mofcom.gov.cn)提交電子版本,並根據商務部的要求,同時提交書面版本。電子版本和書面版本內容應相同,格式應保持一致。 利害關係方向商務部提交的信息如需保密,可向商務部提出對相關信息進行保密處理的請求並說明理由。如商務部同意其請求,申請保密的利害關係方應同時提供該保密信息的非保密概要。非保密概要應當包含充分的有意義的信息,使其他利害關係方能合理理解保密信息。如不能提供非保密概要,應說明理由。如利害關係方提交的信息未說明需要保密的,商務部將視該信息為公開信息。 十、不合作的後果 根據《中華人民共和國反傾銷條例》第二十一條的規定,商務部進行調查時,利害關係方應當如實反映情況,提供有關資料。利害關係方不如實反映情況、提供有關資料的,或者沒有在合理時間內提供必要信息的,或者以其他方式嚴重妨礙調查的,商務部可以根據已經獲得的事實和可獲得的最佳信息作出裁定。 十一、調查期限 本次調查自2025年8月14日開始,應於2026年8月14日前(不含本日)結束。 十二、商務部聯繫方式 地址:中國北京市東長安街2號 郵編:100731 商務部貿易救濟調查局 進口調查五處 電話:0086-10-65198062、65198197 傳真:0086-10-65198172 網站:商務部網站貿易救濟調查局子網站(http://trb.mofcom.gov.cn)
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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