自然資源部將湖北重慶地質災害防禦響應提升至Ⅲ級

2025-12-03 14:40 2,139次浏览

  張慧雪   ●新形勢下政府引導基金的高質量發展,需要平衡政策目標與市場規律,有為政府與有效市場協同發力。通過提升基金市場化運作水平、聚焦重點投資方向以及拓寬基金退出渠道,政府引導基金有望在支持實體經濟發展、培育新質生產力方面發揮更大效能   近年來,政府引導基金作為財政資金市場化運作的重要工具,在服務國家戰略、推動科技創新、促進產業集聚、發展新質生產力等方面發揮了重要作用。以廣東為例,2025年4月30日,廣東省人民政府辦公廳印發《廣東省進一步激發市場主體活力加快建設現代化產業體系的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。《若干措施》提出,建強產業基金體系。全省統籌資源整合組建超萬億元總規模的產業投資基金和創業投資基金,其中省級基金規模超過1000億元,以國有資本帶動社會資本,形成天使投資、風險投資、私募股權投資、企業併購投資、S基金等有效投資體系。   政府引導基金是由政府設立並按市場化方式運作的政策性基金,主要通過扶持創業投資企業發展,引導社會資金進入創業投資領域。自2002年我國首隻中關村創業投資引導基金成立以來,政府引導基金先後經歷了探索起步階段(2002-2007年)、規範化運作階段(2008-2015年)以及轉型升級階段(2017年至今)。根據投中研究報告顯示,截至2024年底,政府引導基金規模達3.35萬億元,覆蓋科技創新、產業升級、基礎設施、綠色發展等多個領域。   政策紅利促進政府引導基金迅速發展   近年來,國家高度重視政府引導基金的作用,出臺系列支持政策。2025年1月,國辦印發《關於促進政府投資基金高質量發展的指導意見》,著重強調政府基金應聚焦重大戰略領域,通過資本引導加速新質生產力培育。5月,科技部等七部門出臺《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》,將構建中國特色科技金融體系提升至支撐科技自立自強的戰略高度。   此外,地方政府也結合區域經濟特點,設立專項基金支持本地優勢產業,如廣東省智能產業基金、深圳「20+8」產業基金群等。2025年6月3日,廣東省財政廳印發《廣東省政府投資基金管理辦法》,提出政府投資基金突出政府引導和政策性定位,聚焦重大戰略、重點領域和市場不能充分發揮作用的薄弱環節,發展耐心資本,注重發揮實效。   隨著中央和地方不斷完善政府引導基金的管理政策,越來越多的社會資本願意與政府引導基金展開合作。一方面,政府率先投資向外界傳遞了積極信號,政府信用背書降低了投資風險。另一方面,政府引導基金的投資具有長期性,政策扶持可帶來更高的長期回報。例如,合肥市政府引導基金通過與知名風險投資機構合作,成功培育了京東方、蔚來、科大訊飛等一大批明星企業。   現階段,我國正處於新舊動能轉換的關鍵節點,政府引導基金在促進基礎研究、應用研究、科技轉化等創新活動方面具有獨特優勢。例如軍民融合發展基金,針對軍工領域急需核心技術加大投資,有效解決了「卡脖子」難題。未來,人工智慧、量子計算、生物醫藥與健康等領域將成為政府引導基金重點投資方向。   政府引導基金面臨管理體制方面的諸多挑戰   政府引導基金一方面要實現政策目標,另一方面又要保證資金保值增值,這對基金投資管理提出了較高要求。部分基金投資緩慢,存在資金閒置、甚至違規舉債等,《關於公示深圳市政府投資引導基金清理子基金及縮減規模子基金名單的通知》就曾公布過25隻被清理子基金以及12隻縮減規模子基金名單,其中被清理的子基金有兩隻規模高達100億元。   政府引導基金的地域屬性容易進一步加劇區域發展差距。根據投中研究報告顯示,華東地區的政府引導基金數量和規模均為西北地區的10倍左右。經濟發達地區的長三角和珠三角基金運作較為成熟,配套設施齊全,而中西部地區受制於社會資本較少、專業人才不足、產業基礎薄弱等因素,導致基金運作效果較差。   政府引導基金退出渠道受阻,導致政府財政負擔加重。自2002年我國成立第一隻政府引導基金以來,至今大部分基金都已走完一個完整投資周期,正處於退出階段。被投資企業上市周期長、併購市場不活躍等,使得基金退出困難,影響資金循環使用效率。   促進政府引導基金高質量發展需要體制機制創新   首先,提升政府引導基金市場化運作水平。一是釐清政府與市場的邊界,減少行政幹預,提高基金運作效率。二是完善基金激勵機制,吸引社會資本長期合作。例如針對基金投資期,增加更為寬容的容錯機制條款,激勵基金「投早投小投科技」。三是改變單一財政考核指標,制定兼顧政策目標和經濟收益的多維度評價體系。   其次,聚焦重點投資方向。從募集端來看,建議由政府部門或行業協會牽頭,建立政府引導基金資料庫,實現全國信息資源共享,避免基金重複設立。從投資端來看,建議各地區聚焦本地優勢產業展開重點投資,對於早期硬科技的項目,設立專項子基金,提供長期穩定支持。   最後,拓寬政府引導基金退出渠道。從傳統退出路徑來看,持續推動IPO和併購退出。包括加強與科創板、北交所的對接,鼓勵企業赴境外上市。同時鼓勵行業龍頭企業併購政府引導基金投資的中小企業,形成產業整合。從新興退出渠道來看,鼓勵市場化機構設立S基金,承接政府引導基金份額。《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》提出,「評估北京、上海、廣東等區域性股權市場私募股權基金份額轉讓試點成效,進一步優化份額轉讓業務流程和定價機制。鼓勵發展私募股權二級市場基金(S基金)」。   作者單位:廣東財經大學會計學院   本文系廣東省哲學社會科學規劃項目(GD25DWQYJ07)的研究成果

  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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