中國算力總規模位居全球第二
2026-02-17 22:17 6,156次浏览8月7日，美國對多國調整後的「對等關稅」正式生效。一周以來，隨著市場對關稅談判反應鈍化，各大股市近期紛紛創下新高。截至8月11日，我國滬深兩市融資餘額突破兩萬億元大關，創2015年7月2日以來新高。8月13日開盤後，滬指盤中突破3674.4點，創下去年「924」行情以來新高；日內創出3688.63點，是2021年12月13日以來新高。去年9月24日，央行、金融監管總局、證監會等部門推出多項重磅政策，政策力度超出市場預期，點燃了投資者投資A股的熱情。2024年10月8日，滬指高開10.13%，報收3674.4點，創下當時的歷史性高點，這一波行情也被市場稱為「924」行情。美股方面，8月7日前後，隨著第二季度財報陸續披露，受多家美國科技巨頭表現亮眼等多重因素影響，納斯達克指數上周上漲3.9%。截至8月12日收盤，美股市場三大指數均漲超1%，標普500指數、納指創歷史新高。與此同時，美國關稅政策帶來的負面影響正在顯現。市場擔憂經濟方面，美國二季度GDP雖然增長3%，較一季度-0.5%的增速明顯回升，但美國經濟上半年平均增長1.25%，比2024年低了一個百分點。美國非農就業數據同樣引發市場擔憂。本月初，美國勞工統計局公布的數據顯示，7月新增就業崗位為7.3萬個，大幅不及預期的10.4萬人。此外，美國勞工局還下修5月和6月非農就業數據近26萬人，下修幅度創疫情以來最大。隨後，美國勞工局局長麥肯塔弗因「篡改數據」被解僱，提名的新任局長還有待參議院確認。當地時間8月12日，美國勞工統計局「換帥」後的首份CPI報告顯示，7月份，美國CPI同比上漲2.7%，與6月份漲幅持平。剔除波動較大的食品和能源價格後，7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%，高於前一個月的2.9%；環比漲幅為0.3%，高於6月份的0.2%，創1月以來最大漲幅。值得注意的是，由於預算和人員縮減，美國此次公布的CPI採集樣本減少。對市場和政策制定者而言，這意味著要避免僅憑短期變化做決策。美國關鍵經濟數據帶來的不確定性，無疑將攪動市場情緒。企業承壓美國關稅雖然新聞不斷，但實際上，除了對所有貿易夥伴徵收10%的關稅外，多項關稅被延期，美國藉此施壓貿易夥伴推進談判。期間，部分企業在關稅生效前搶先進口商品，因此關稅壓力並未立刻轉嫁給消費者，而是由企業承擔。路透社根據企業財報、採訪及官方聲明等信源數據預計，自2月1日美國籤署關稅行政令以來至5月底，各國企業因美國關稅政策而遭受的損失超340億美元；7月16日至8月7日披露財報的333家企業中，全年因關稅造成的損失總計在136億美元至152億美元之間。日本車企豐田預計，截至2026年3月份財年，將因關稅損失近100億美元。德國車企大眾在財報中披露，上半年因關稅損失15億美元，並將今年營業利潤率從5.5%-6.5%下調至4%-5%。美國日用品公司保潔表示，因美國關稅政策帶來的不確定性，美國和歐洲消費者的支出或將減少，因此對該公司的年度銷售預期做出了下調。讓企業完全消化關稅成本是不可持續的，這些成本終將由企業、供應商和消費者分擔。美國耶魯大學預算實驗室最新的研究數據顯示，關稅將使2025年美國家庭平均支出增加2400美元，其中對服裝類商品的影響尤為嚴重，鞋類價格或將在短期內上漲40%。美國企業戴爾也將關稅影響納入投入成本，其CFO表示，將把這些成本轉嫁給消費者。此前，戴爾已經在美國市場取消或降低了多款產品的折扣，筆記本和桌上型電腦的零售價大幅上漲。盟友抱怨美國關稅政策針對所有貿易夥伴，引發盟友抱怨。部分盟友搶在關稅生效前與美國達成協議，但仍引發不滿。6月份，日本制鐵公司對美國鋼鐵公司的收購正式完成，日鐵將美鋼納為全資子公司。日鐵希望通過本地化生產穩定鋼鐵產品在美國的供應，以規避關稅影響。據新華社報導，為讓美國政府「回心轉意」促成收購案，日方付出了巨大代價，巨額投資能否得到相應回報存在不確定性。於8月7日生效的「對等關稅」中，美國對日本的稅率為15%。同一天，日本政府發布更新版的2025財年實際國內生產總值增長預期數據，從先前預期的1.2%下調至0.7%，主要歸因於美國加徵關稅。7月底，在關稅政策即將生效前不久，美國與歐盟達成15%稅率的關稅協議，對此，法國總統馬克龍批評這一協議是「投降」。此前，針對美國「對等關稅」，馬克龍要求歐盟委員會加速採取反制措施，「堅決捍衛歐洲利益」。美國關稅給各國帶來的影響，將進一步引發連鎖反應。7月份，國際貨幣基金組織（IMF）預計2025年和2026年全球經濟增速分別為3.0%和3.1%，高於今年4月份2.8%和3.0%的預期，低於2024年底3.3%的預期。IMF在報告中表示，由於潛在的高關稅及不確定性等因素，全球經濟仍面臨下行風險；如今的優先項，應是提升政策的可預見性。對美國而言，美國全國公共廣播電臺（NPR）在最近一篇報導中援引分析人士的觀點表示，美國的關稅政策可能將改變各國對美國的看法，降低與美國互動的意願，進而腐蝕貿易夥伴對美國的信任。
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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