學習卡丨這些關鍵詞讀懂上海合作組織峰會
2025-10-28 06:42 8,867次浏览本報北京8月13日電(中青報·中青網記者 朱彩雲)消費貸款領域又一「國補」日前落地。在國新辦今天舉行的新聞發布會上，財政部副部長廖岷表示，對居民個人消費貸款和消費領域的服務業經營主體貸款實施貼息政策，這是中央層面首次實施。 8月12日，《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》同步印發，前者明確貼息對象為居民使用的相關貸款經辦機構個人消費貸款中實際用於消費的部分，包括單筆5萬元以下日常消費以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品和健康醫療等重點領域消費，後者明確貼息對象是向消費領域服務業經營主體發放的銀行貸款，聚焦餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類主要消費服務領域。兩項政策貼息比例均為1個百分點，政策實施期為一年。 「這兩項政策到期後，我們還會開展效果評估，研究視情延長政策的期限，或擴大支持範圍，和調整貸款經辦機構的範圍。」廖岷表示，兩項政策不設繁瑣的門檻、不搞複雜的操作，力求惠及廣大人民群眾生活和經營主體經營所需，「貼息測算和申請等工作主要由貸款經辦機構完成，這樣能最大程度地便利借款人。」 對於兩項貼息政策的申請條件，財政部金融司司長於紅介紹，居民享受個人消費貸款貼息條件的核心是要有真實的消費行為，服務業經營主體貸款貼息條件的核心是要將貸款資金用於經營活動。 具體來看，對於單筆5萬元以下的消費，按照實際金額計算貼息，多筆疊加以後，居民在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元；對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元為上限來計算貼息，也可以多筆疊加，加上小額消費的貼息後，居民在同一家貸款機構最高可享受貼息3000元。「個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理的借貸需求和真實的消費行為，如果借款人使用個人消費貸款用於一些非消費領域，或是其他違規套利行為，這不屬於政策的支持範圍，將無法取得貼息資金。」於紅說。 對於服務業經營主體貸款貼息的條件，於紅尤其提到，上述經營主體貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，「重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動」。 與以往直接財政補貼相比，此次兩項貼息政策的特點是和金融政策協同發力，發揮公共資金的引導作用。廖岷舉例說，如果按照1%的貼息比例，意味著1元的貼息資金，有可能帶動100元的貸款資金用於居民消費，或是消費領域服務業的供給。 「此次服務業經營主體貸款貼息政策，為相關的經營主體提供了『真金白銀』的支持，是促進服務消費高質量發展的重要舉措。」同一現場，商務部服務貿易和商貿服務業司負責人王波介紹了商務部作為服務消費工作牽頭部門如何推動政策實施。 在強化貸款貼息政策審核把關方面，王波介紹，商務部將督促指導省級商務主管部門認真審核經辦銀行省行報送的相關材料，審核貸款是否符合支持範圍和貼息條件，及時將審核結果反饋省級財政、金融監管部門，讓政策紅利切實惠及符合條件的經營主體。 在做好政策實施效果跟蹤問效方面，商務部將指導地方商務主管部門通過定期實地走訪、行業座談等方式，梳理經營主體在貸款申請、貼息審核、貼息撥付等環節的訴求和建議，持續優化完善相關工作。「同時，我們還將與各有關部門加強溝通協調，推動解決政策落地過程中出現的有關問題，進一步提升政策實施成效。」王波說。 中青報·中青網記者 朱彩雲來源：中國青年報 2025年08月14日 02版
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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