甘肅省發布地質災害橙色預警
2025-11-10 09:32 2,173次浏览8月11日電 據國家郵政局網站消息，國家郵政局11日發布關於2025年上半年郵政行業經濟運行情況的通報，通報指出，今年以來，全行業堅持穩中求進工作總基調，服務全方位擴大國內需求，有效應對外部衝擊，全面做好行業穩就業、穩企業、穩市場、穩預期各項工作，奮力加快建設交通強國郵政篇。上半年行業運行穩中向好，為服務經濟社會發展提供了堅實的保障支撐。 交通強國郵政篇建設具體工作紮實推進。完成第二批交通強國郵政專項試點批覆。開展行業「十五五」規劃編制與銜接工作。印發貫徹落實全國統一大市場建設重點措施，持續推進新疆等邊遠地區電商快件實現包郵。實施降本提質增效專項行動。部署落實2025年行業大規模設備更新有關工作。農村寄遞物流體系建設加快推進。深入推進農村客貨郵融合發展。深化與交旅融合發展，建設5A景區主題郵局193家。國際標準化組織快遞服務標準委員會申請成功，實現我國快遞業國際標準化工作的突破，填補了ISO快遞領域標準化技術機構空白。 行業規模保持高位運行。上半年，郵政行業業務收入和行業寄遞業務量分別完成8730.9億元和1045.1億件，同比分別增長8.3%和16.9%。其中，二季度同比分別增長8.9%和15.0%。快遞業務收入和快遞業務量分別完成7187.8億元和956.4億件，同比分別增長10.1%和19.3%。其中，二季度同比分別增長9.3%和17.3%。 國內快遞業務增長較快。上半年，同城快遞業務收入和業務量分別增長3.5%和6.2%。其中，二季度增速較一季度分別提升7.4個和6.0個百分點。異地快遞業務收入和業務量同比分別增長7.6%和20.6%，異地快遞業務量佔快遞總體的比重近90%，對快遞業務量增長貢獻率近95%。 國際快遞業務韌性較強。上半年，國際/港澳臺快遞業務收入和業務量分別完成683.5億元和20.2億件，同比分別增長2.4%和22.5%。二季度，國際業務頂住壓力，保持較快增長，國際/港澳臺快遞業務量同比增長19.2%，5月份增速降至11.1%低點後，6月份快速回升至22.6%。 中西部地區快遞業務表現亮眼。上半年，中西部地區快遞業務收入和業務量同比分別增長13.6%和25.5%，佔全國的比重分別為26.0%和28.4%，較上年同期分別提升0.8個和1.4個百分點。其中，山西、內蒙古、黑龍江、安徽、河南、雲南、陝西、青海和寧夏快遞業務收入和業務量增速均在15%以上。集運業務助力偏遠地區快遞投遞量快速增長，西藏、新疆快遞投遞量同比分別增長34.1%、33.0%。 行業發展新動能加快培育。加快科技創新和產業創新融合發展，印發關於加快行業科技發展的意見，推進行業科研平臺建設。一批具有綜合服務功能的區域樞紐、產業園建設投產。末端配送無人車加速投放。人工智慧技術應用持續深化，全鏈路智能化升級變革加快推進。「快遞+空、軌、鐵、公」「冷鏈+空、鐵、無人機」等應用場景持續拓展，綜合運輸效能提升明顯。 服務質量穩步提升。上半年，重點地區72小時妥投率為84.79%，較上年同期提升3.85個百分點。快遞服務公眾滿意度為85.0分，較上年同期提升1.3分。各級郵政管理部門和主要企業多措並舉及時響應和處理客戶訴求，提高客戶滿意度。 行業監管效能持續提升。宣貫落實新修訂的《快遞暫行條例》，研究起草《郵政普遍服務》國家標準。依法嚴厲查處違規收寄詐騙引流宣傳品的寄遞企業。督促企業規範落實農村地區服務地域範圍信息公示(公布)管理要求。開展農村地區領取郵件快件違規收費問題專項治理和農村郵政投遞服務質量階段性檢查。綜合整治「內卷式」競爭。 上半年，郵政行業總體運行穩中有進、向好向新，展現出強大韌性和活力。下一階段，全系統全行業將堅持穩中求進工作總基調，完整準確全面貫徹新發展理念，全力做好行業各項重點工作，有效支撐國內大循環，更好助力經濟持續平穩健康發展。
2025世界機器人大會於8月8日-12日在北京舉辦。8月9日，在大會主論壇上，英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian在發言時表示，中國在機器人領域是一種「特別」的存在，這裡恰好具備所有產業發展必要的條件，這得以讓我們順利邁入機器人新時代。中國擁有幾乎全球一半的開發者和研究人員，他們身處前沿領域並且來自頂尖高校，其中一些還是在計算機科學和人工智慧領域最傑出的學府。 Rev Lebaredian認為，機電一體化技術與過去幾十年的技術有所不同，過去我們主要聚焦於虛擬數字空間的二進位信息技術，而機電一體化技術關乎物理世界，其專業知識涵蓋如何在物理世界中製造產品，以及材料背後的技術、零部件製造技術，還需要構建一個包含所有必要元素的生態系統，從而打造出堅固耐用、性價比高、實用、快速且功能強大的機器人。世界上真的沒有其他國家能像中國這樣擁有這些能力，中國龐大的製造業基礎至關重要，它不僅讓我們掌握了製造這些機器人的方法，還能讓我們學會如何部署它們，並從部署過程中總結經驗，進而改進下一代產品。(謝龍飛 夏青華 何凌霄)
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