理響中國｜一件長衫，一枚銀元，從遺物中看懂先輩信仰
2025-12-20 09:10 8,568次浏览8月12日電 據商務部網站消息，商務部發布公告2025年第41號，公布對原產於加拿大的進口豌豆澱粉發起反傾銷立案調查。具體內容如下： 中華人民共和國商務部(以下簡稱商務部)於2025年6月26日收到煙臺雙塔食品股份有限公司、煙臺東方蛋白科技有限公司、九江天泰食品有限公司、山東健源生物工程股份有限公司、煙臺鼎豐生物科技有限公司、優承生物科技(煙臺)有限公司(以下稱申請人)代表國內豌豆澱粉產業正式提交的反傾銷調查申請，申請人請求對原產於加拿大的進口豌豆澱粉進行反傾銷調查。商務部依據《中華人民共和國反傾銷條例》有關規定，對申請人的資格、申請調查產品的有關情況、中國同類產品的有關情況、申請調查產品對國內產業的影響、申請調查國家的有關情況等進行了審查。 根據申請人提供的證據和商務部的初步審查，申請人豌豆澱粉的合計產量符合《中華人民共和國反傾銷條例》關於申請人資格的規定。同時，申請書中包含了《中華人民共和國反傾銷條例》第十四條、第十五條規定的反傾銷調查立案所要求的內容及有關證據。 根據上述審查結果，依據《中華人民共和國反傾銷條例》第十六條的規定，商務部決定自2025年8月12日起對原產於加拿大的進口豌豆澱粉進行反傾銷立案調查。現將有關事項公告如下： 一、立案調查及調查期 自本公告發布之日起，商務部對原產於加拿大的進口豌豆澱粉進行反傾銷立案調查，本次調查確定的傾銷調查期為2024年1月1日至2024年12月31日，產業損害調查期為2021年1月1日至2024年12月31日。 二、被調查產品及調查範圍 調查範圍：原產於加拿大的進口豌豆澱粉。 被調查產品名稱：豌豆澱粉。 英文名稱：Pea starch。 產品描述：被調查產品是以豌豆(學名：Pisum sativum)為原料經加工而成且未經改性的澱粉。 主要用途：主要用於生產粉絲和涼粉，也可以用作增稠劑、穩定劑、乳化劑、粘合劑等，可應用在食品、醫藥、造紙、紡織、塗料、飼料等領域。 該產品歸在《中華人民共和國進出口稅則》：11081900。該稅則號項下的其他產品不在本次調查範圍之內。 三、登記參加調查 利害關係方應於本公告發布之日起20天內，向商務部貿易救濟調查局登記參加本次反傾銷調查。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。 四、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：0086-10-65197878)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，利害關係方可通過商務部網站貿易救濟調查局子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。 五、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。 六、調查方式 根據《中華人民共和國反傾銷條例》第二十條的規定，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布調查問卷。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。 《豌豆澱粉反傾銷案國外出口商或生產商調查問卷》詢問信息包括公司的結構和運作、被調查產品、對中國的出口銷售、國內銷售、經營和財務等相關信息、生產成本和相關費用、估算的傾銷幅度及核對單等內容。《豌豆澱粉反傾銷案國內生產者調查問卷》詢問信息包括公司基本情況、國內同類產品情況、經營和相關信息、財務和相關信息、其他需要說明的問題等內容。《豌豆澱粉反傾銷案國內進口商調查問卷》詢問信息包括公司基本情況、被調查產品貿易和相關信息等內容。 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。 七、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當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，以使其他利害關係方對保密信息能有合理的理解。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，商務部將視該信息為公開信息。 八、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。 九、調查期限 本次調查自2025年8月12日起開始，通常應在2026年8月12日前結束調查，特殊情況下可延長6個月。 十、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 電話：0086-10-65198175 65198740 傳真：0086-10-65198172 相關網站：商務部網站貿易救濟調查局子網站(https://trb.mofcom.gov.cn)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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