第十八屆中國冷凍冷藏食品展在鄭州舉行 雙匯展出60餘種速凍產品
2025-10-22 19:09 5,371次浏览上周，美國政府確定了對多個國家和地區徵收「對等關稅」的稅率。美國一些人試圖通過行政手段重塑國際貿易格局，其深遠影響將大大超出始作俑者的預期。極限施壓舉措雖然短期內榨取了些許利益，卻嚴重透支了美國的國家信譽。從某種意義上講，美國的霸凌行徑給全球加速「去美國化」進行了一次廣泛的思想動員。 7月31日，美國總統川普籤署行政令，宣布上調從近70個貿易夥伴進口商品所適用的從價關稅稅率。白宮發布的信息顯示，絕大多數貿易夥伴的商品在進入美國市場時將適用從10%至40%不等的關稅稅率，新的關稅稅率將在行政令發布7天後開始實施。 今年以來，美國政府宣布所謂「對等關稅」，片面強調「美國吃虧論」，以極限施壓陷全球經濟發展於險境，嚴重衝擊了全球貿易、投資、金融體系，為世界經濟復甦蒙上陰影。近期，美國還聲稱與多個經濟體達成貿易協議，似乎極限施壓取得了效果。不過，越來越多的美國人開始意識到關稅對自身利益造成的損害，而那些被迫讓步的國家、地區並非心甘情願接受美國的脅迫，全球各方正積極尋找替代方案來應對美國加徵關稅的衝擊。時間越久，對保護主義損害各方利益的本質就看得越清，不斷加速全球「去美國化」，進而對世界經濟走向產生長期影響。 美國加徵關稅以減少貿易逆差、保護國內產業並推動製造業回流的目標難以實現。關稅作為價格幹預工具，在抬高進口商品成本的同時，並未解決美國本土製造業面臨的勞動力短缺、基建成本高等結構性問題。這導致製造業回流進度顯著滯後於政策預期，供應鏈調整也推高了本土企業的生產成本。同時，關稅成本通過價格傳導機制主要轉嫁至美國消費者，削弱了居民實際購買力，與美方一些人聲稱的「保護民生」目標相去甚遠。 加徵關稅舉措破壞了現行多邊貿易體系的非歧視原則，可能導致全球貿易量系統性萎縮。加徵關稅不僅推高跨國交易成本，更迫使企業重構供應鏈，從追求效率的經濟全球化布局轉向強調安全的區域化配置。產業鏈的區域化重組雖能規避部分關稅風險，但必然伴隨資源配置效率的損失，這種效率折損最終體現為全球範圍內的通脹壓力，即使是美國也無法置身事外。 同時，現代製造業依賴高度專業化的全球分工，中間品跨境流動構成價值鏈的核心紐帶。美國對零部件和半成品加徵關稅，直接抬高了本土製造業的投入成本。汽車、電子等深度融入全球價值鏈的行業受影響尤為顯著，其生產成本的上升不僅削弱國際競爭力，更可能引發投資縮減與產能轉移。即便未來關稅政策調整，企業為規避政策不確定性建立的冗餘供應鏈也將持續推高運營成本，而這正是美國國家信譽透支以後產生的惡果之一。 當美國單邊行動削弱世貿組織爭端解決機制的有效性時，不僅改變貿易流向，更將重塑國際經貿規則體系。當更多國家採用本幣結算、共建區域產業鏈時，傳統以美元和美國市場為核心的貿易體系面臨根本性挑戰，長期可能加速多極貿易格局的形成。當世界開始繪製「沒有美國」的貿易版圖時，華盛頓的霸權根基已然動搖。 美國在1930年實施的《斯姆特—霍利關稅法》曾引發全球貿易大幅萎縮，將世界拖入大蕭條。近百年後，美國政府挑起的關稅戰已觸發相似風險。今年4月下旬，世界貿易組織預計2025年世界商品貿易量將下降0.2%，比「低關稅」基線情景下的預期低近3個百分點，「如情況惡化，全球貿易量可能會進一步萎縮」。 但是也要看到，今時今日，覺醒的「全球南方」已不再如當年那般被動承受，而是主動重構規則，開闢新天地。當歐盟車企轉向亞洲市場、東南亞工廠調整供應鏈、拉美國家擁抱金磚體系時，一個清晰的信號已然浮現：通過脅迫贏得的協議終將被時間瓦解，而被迫低頭的國家和地區正悄悄用行動抵制單邊主義。美國一些人肆無忌憚的極限施壓，恰恰成為全球「去美國化」的催化劑。(本文來源：經濟日報 作者：連俊)
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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