南海熱帶低壓生成 海南發布颱風四級預警

2026-02-18 10:29 8,457次浏览

  羊城晚報記者 孫晶   中國人民銀行、工信部等七部門近日聯手發布的《關於金融支持新型工業化的指導意見》(下稱《意見》),猶如一場精準部署的金融「春雨」,正潤澤中國製造業升級的戰略縱深。作為全國經濟「頭馬」與工業壓艙石,廣東如何在國家金融力量的全新賦能下,搶佔新型工業化制高點,其探索路徑對全國具有關鍵標杆意義。   廣東新型工業化獲「燃料」   《意見》明確設定金融支持新型工業化目標——到2027年,一個支撐製造業高端化、智能化、綠色化(「三化」)的成熟金融體系將基本成型。這對廣東而言,絕非錦上添花,而是雪中送炭的關鍵助力。審視廣東工業投資的基本面:2024年總額突破1.5萬億元,佔固投比重的37.2%,創18年新高;2025年上半年比重進一步提升至38.1%,其「以投促轉」的態勢相當清晰。   此次國家級金融新政的核心價值在於「精準」兩字。耐心資本的導向就是明確要求引導長期資本、耐心資本支持「三化」,破解製造業尤其是技改升級、基礎研發領域普遍的「融資期限錯配」困境。   耐心資本瞄準結構性優化,強調對科技金融、綠色金融、普惠金融(特別是中小微製造企業)的協同發力,而非大水漫灌。廣東在科技(2024年研發投入5100億元撬動社會資本倍增)、綠色(低碳轉型需求巨大)、產業鏈(存在大量關鍵配套中小企)的優勢領域,亟需此類結構性支持。   耐心資本關注風險分擔機制創新,政策鼓勵風險補償、擔保增信等工具運用,意在降低金融機構對新興領域、前沿技術的信貸風險顧慮。   廣東憑藉其堅實的投資底盤與《意見》指向的精準金融工具包,正迎來將龐大工業投資「勢能」轉化為高質量發展「動能」的歷史性窗口。   廣東躍升更在「支點強」   坐擁全國第一工業大省的「底座」,廣東角逐新工業革命的核心優勢更在於其「動態競爭力」的三重支點。   「硬核」產業迭代加速。廣東不止於傳統「世界工廠」,新能源汽車、集成電路、人工智慧等戰略性新興產業集群已初具規模競爭力。今年上半年,省製造業指揮部跟進的457個重點項目完成投資1100億元,進度超前11.7個百分點,這批「種子選手」正是金融活水最該澆灌的對象。   創新投入的「槓桿效應」發揮作用。超5100億元的年度研發投入,疊加數百億元政策資金的 「催化劑」作用,廣東的創新生態正從「投入量變」邁向「產業質變」。科技金融工具的深化(如智慧財產權質押、投貸聯動),有望讓實驗室成果加速穿越「死亡之谷」。   區域協同的「梯次動能」顯現。珠三角作為創新策源與高端製造引擎,牽引產業鏈升級;粵東粵西粵北則依託產業轉移與特色集群承接,提供擴容腹地與轉型縱深。這種省內循環的梯次互補結構,使廣東能更彈性地優化資源配置,規避轉型陣痛中的「青黃不接」。   未來如何催化廣東質變?   在《意見》框架下,廣東新型工業化的升級路徑將聚焦「化學反應」而非簡單疊加。   金融供給的「精準直達」將有望破解「期限錯配」:鼓勵銀行發展5-10年期中長期技改貸、設備更新貸;推動保險、養老金等「長錢」以股權、債轉股、專項金融債等方式入場。   同時,金融供給適配「風險分層」, 針對不同成熟度的技術與企業(如初創科技企業VS成熟智造工廠),組合運用風險補償、政府引導基金、供應鏈金融等工具,構建 「全生命周期」融資支持鏈。   金融供給還將賦能「三化轉型」,擴大綠色信貸/債券規模,明確支持數位化改造項目的融資標準(如收益權質押),探索數據資產價值評估與融資應用。   有專家認為,珠三角應利用金融優勢撬動核心技術攻關與產業前沿布局,打造具有全球競爭力的先進位造業集群。再造一個「新廣東製造」,需以制度耐心匹配長期資本。   七部門《意見》的核心,是引導金融體系克服短期利益衝動,以「制度性耐心」擁抱製造業的「長期價值」。廣東坐擁產業迭代、創新活力、空間縱深三重優勢,是國家賦予這一戰略任務的關鍵承載地。   能否將這份「金融政策大禮包」轉化為廣東製造業「三化」轉型的澎湃動能,既考驗地方政府對產業規律的精準把握與項目甄別能力,更考驗金融機構突破傳統風控模式、擁抱產業變革的決心。當耐心資本真正澆灌於技術攻堅與智造升級的土壤,廣東方能在新型工業化這條賽道上,跑出引領全國的「加速度」,為中國躍升製造強國提供一份厚重的「廣東方案」。

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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