7月份上海進出口均實現較快增長
2025-11-10 21:00 8,856次浏览文/劉文文 7月份，中國金融總量保持合理增長，有力支持實體經濟。 中國人民銀行剛剛發布的7月數據顯示，廣義貨幣(M2)增速加快，社會融資規模增速保持較高水平，貸款規模保持合理增長。 這份金融數據中，哪些信息值得重點關注？ M1-M2「剪刀差」收窄 7月末，廣義貨幣(M2)餘額329.94萬億元，同比增長8.8%，比上月高0.5個百分點，比上年同期高2.5個百分點。狹義貨幣(M1)餘額111.06萬億元，同比增長5.6%。 本月M1與M2增速之差為3.2個百分點，較去年9月高點大幅收窄，總體呈現收窄態勢，表明資金循環效率正不斷提高。 事實上，相對於包含定期存款的M2而言，M1中主要包括現金、企業和居民活期存款，以及支付寶和微信錢包等隨時可用的「活錢」。 進一步來說，M1主要是企業日常經營周轉資金。由於大企業實力雄厚，資金融通能力較強，通常不需要保持較多的流動資金，更加注重資金的使用效率和盈利能力。相反，中小企業資金融通能力較弱，在正常情況下會預留較多的周轉資金以應對各種不確定性。 近年來，部分領域出現無序競爭，一些大企業憑藉市場優勢拖欠中小企業帳款，並轉用於理財，實際上是佔用了一部分上下遊企業的資金，上下遊中小企業為降低財務成本，儘可能地把活期存款等流動資金壓降到最低水平，一定程度上會影響M1的增長。 業內專家分析，今年以來，M1-M2「剪刀差」明顯收窄，體現資金活化程度提升、循環效率提高，各項穩市場穩預期政策有效提振了市場信心，與經濟活動回暖提升的趨勢是相符合的。 社融規模增速提高 7月末，社會融資規模存量431.26萬億元，同比增長9.0%，比上月高0.1個百分點，比上年同期高0.8個百分點。7月社會融資規模增量為1.13萬億元，比去年同期多3613億元。 政府債券發行加快是社融規模增速顯著提高的主要原因。今年政府債券發行節奏明顯提前，數據顯示，上半年政府債券累計發行13.3萬億元，其中，國債發行7.89萬億元，同比增長36%；2萬億元置換存量隱性債務的地方專項債額度也發行了約1.8萬億元。在政策合力帶動下，上半年社會融資規模保持較高增速。 業內專家表示，政府債券發行短期對貸款有一定替代效應，但長遠看，財政政策持續發力，充分發揮財政乘數效應拉動總需求，有助於讓經濟更好「動起來」，進而撬動增量信貸需求，促進財政、金融與實體經濟良性循環，「一石多鳥」效應正加快顯現。 信貸保持合理增長 7月末，人民幣各項貸款餘額268.51萬億元，同比增長6.9%。前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元。 通常來講，7月是信貸小月，主要因為6月末是銀行上半年業務考核關鍵時點，銀行為追求更好的數據表現往往推動信貸增量前移。業內專家認為，把6、7月貸款數據合併起來看，仍然保持平穩增長，反映了實體經濟回升向好、有效需求逐步恢復。 同時，考慮到今年地方政府債券置換對貸款數據影響較大，還原相關影響後，7月人民幣貸款增速仍明顯高於GDP增速。 一般來說，化解地方債務風險會對銀行貸款產生置換效應。有市場研究估算，化債、化險因素對當前貸款增速的影響超過1個百分點。去年11月以來，地方債務置換影響貸款約2.6萬億元，中小銀行改革化險對貸款的影響也接近7000億元，還原上述因素影響後，7月末貸款增速會進一步提升。 從長遠來看，業內專家指出，地方債務置換有助於風險出清和金融穩定，騰挪更多地方財力惠民生、促發展，同時也有助於釋放更多信貸資源流向實體經濟。 今年，我國宏觀政策的總體基調更加積極有為，各種宏觀政策也明顯靠前發力，積極的財政政策加快了政府債券發行節奏，「兩重」「兩新」政策也在加力擴圍。 業內專家表示，按照7月30日中央政治局會議精神，下半年宏觀政策還將保持連續性和穩定性，著力穩就業、穩企業、穩市場、穩預期，國內經濟循環有望更加順暢，經濟持續回升和有效信貸需求合理增長也是有保障的。 也要看到，上半年，人民銀行又出臺了一攬子貨幣政策，有力支持實體經濟回升向好，各項宏觀經濟指標總體表現良好。接下來，各項政策效果會進一步顯現並持續釋放，將會對實現全年經濟社會發展目標任務提供有力支撐。
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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