北京8月8日電 (記者 夏賓)近期,我國連續推出了包括育兒補貼、免保育教育費在內的一系列政策。清華大學經濟管理學院長聘副教授吳斌珍8日在接受記者專訪時稱,此次育兒補貼政策有多個亮點: 一是範圍覆蓋至全國,二是無論第幾胎均可平等享受,三是補貼額度不低,佔人均GDP的比例3.8%左右,在國際比較中處於中遊偏上水平,四是直接發放現金補貼,五是統一國家基礎標準,同時允許地方提升。 育兒補貼是新中國成立以來首次大範圍、普惠式、直接性向群眾發放的民生保障現金補貼。吳斌珍說,育兒補貼是強化生育支持、促進生育友好的激勵政策。一方面,非常明確地釋放信號、表明決心,即加大財政支持力度,包括育兒補貼、免保育教育費,這比其他政策(效果)更直接。 另一方面,通過增加嬰幼兒家庭的實際收入,以提升家庭購買力,並給予家庭穩定的「減負」預期。其中,育兒補貼每年惠及上千萬個家庭;國家統一實施的免保育教育費政策覆蓋所有幼兒園的大班兒童,預計今年秋季學期將惠及約1200萬人。這將帶動母嬰用品、幼教增值服務等相關產業發展,有助於經濟復甦。 她進一步稱,在投資回報率方面,很多量化研究證實,投資幼兒教育的收益遠大於成本。不管是託育還是學前階段,幼兒教育每投資1美元,就能產生3至12美元的回報。而且不少研究指出,各個成長階段的投入中,幼兒教育的投資回報最高。其中一個重要原因是,人的認知和發展存在「敏感期」,0至6歲是兒童大腦發育、社交和情感發展以及價值觀和行為習慣形成的關鍵時期。 此外,幼兒教育是教育的起始和奠基環節,教育的動態連續性和互補性意味著幼兒教育對後續教育體系的成效具有重要影響,是建設教育強國的基礎。對於家庭,好的幼教體系可以解放幼兒母親,提高她們的勞動參與率和收入水平。 她指出,現階段強調「投資於人」,是由人口、經濟和社會發展的多重挑戰驅動的。經濟的發展已經轉向主要依靠高素質勞動力驅動創新和技術進步,人才競爭已經成為國家競爭的主戰場,國家需要「投資於人」,通過教育、健康和人口政策提升人力資本,支撐產業升級。 吳斌珍說,投資於人還有助於提升收入進而提振消費,讓居民安心消費。中國家庭歷來重視教育,高昂的教育負擔難免變成消費的後顧之憂。通過公共財政幫助家庭「投資於人」,減輕家庭負擔,能更有效地釋放消費潛力,助力經濟內循環。(完)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長:去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來 展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。
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