【提示】開學前別只會催「收心」！這樣做，讓孩子主動期待新學期→
2025-11-12 23:11 2,926次浏览江蘇銀行上海閔行支行自2011年紮根閔行莘莊地區以來，始終與閔行發展同頻共振，用專業與熱忱書寫著金融服務實體經濟的生動篇章。經過十四年的發展，支行已成為助力區域經濟高質量發展的「金融引擎」，贏得了客戶的廣泛認可與信賴。深耕厚植實現規模與質量雙向躍升截至2025年6月末，支行資產總額突破80億元大關，服務網絡覆蓋550餘家企業客戶、3.6萬個人客戶，客戶規模持續穩健擴容。值得肯定的是業務結構的優化升級，普惠小微貸款餘額近5億元，較三年前增長三倍，科創企業貸款達近7億元，綠色貸款突破6億元，「傳統業務築基、特色業務突圍」的發展格局愈發清晰。相伴相行鐫刻服務與擔當初心印記支行始終將自身發展融入閔行「南部科創中心」建設大局，以「大零號灣」科技創新策源功能區為主戰場，精準對接科創企業「輕資產、重研發」的融資痛點，創新打造「全生命周期服務矩陣」。從「融合貸」「人才科創貸」到「智慧財產權質押貸」，從「政府風險補償+銀行信貸」的聯動模式到「投貸聯動」的綜合服務，支行持續用金融創新破解企業融資難題。某機器人科技公司通過「融合貸」獲得3000萬元綜合授信後，成功躋身國家級專精特新企業行列。截至2024年末，支行已為多家中小微科創企業提供智慧財產權質押貸款，專利質押金額新增近1億元，貸款規模突破5000萬元，並榮膺首批「上海市銀行機構智慧財產權質押貸款特色網點」，成為區域科創金融服務的標杆樣本。薪火相傳踐行黨建與業務深度融合支行黨支部將「黨建紅」融入「金融藍」，打造「黨建+業務」融合發展模式。「黨員先鋒崗」覆蓋櫃面服務、信貸服務等關鍵崗位，黨員帶頭踐行「首問負責制」「限時辦結制」，用「馬上就辦」的實際行動解決客戶急難愁盼；「黨員進社區」活動架起黨群「連心橋」，防詐騙講座守護老年群體「錢袋子」，「小小銀行家」課堂啟蒙青少年財商認知，節日慰問傳遞組織溫暖，年均30餘場公益活動覆蓋超2000人次。截至目前，支行黨支部累計與27家單位籤訂黨建共建協議，共建「紅色金融服務站」，年均開展「政策宣講進園區」「銀企對接會」等活動數十場，讓黨旗在金融服務一線高高飄揚。十四載風雨兼程，十四載春華秋實。江蘇銀行上海閔行支行始終秉承「與區域共成長、與客戶共發展」的理念，在閔行這片熱土上深耕細作。未來，支行將繼續以更專業的服務、更創新的姿態、更溫暖的情懷，書寫金融服務實體經濟的新篇章，為閔行區高質量發展貢獻更大金融力量！
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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