甘肅卓尼警方再通報「越野車超車逼停摩託」：雙方自願達成諒解
2025-10-21 22:23 3,519次浏览北京8月13日電 (記者 趙建華)財政部等多個部門近日公布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》。從今年9月開始的一年時間裡，無論日常生活性的小額消費，還是買車、裝修、購置家具家電或手機電腦等較大額度的商品消費，或者旅遊、養老、生育、教培、醫療等服務消費，只要是在相關機構獲得了消費貸款，其中實實在在花出去用於消費的部分，都可以享受貼息支持，每人單筆消費最高享受貸款貼息500元，多筆消費可以疊加享受。 13日在國務院新聞辦公室舉行的發布會上，財政部金融司司長於紅介紹，對於單筆5萬元以下的消費，按照實際金額計算貼息，多筆疊加以後，在同一家貸款機構最高可以享受貼息1000元；對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元為上限計算貼息，也可多筆疊加，加上小額消費的貼息以後，在同一家貸款機構最高可享受貼息3000元。 她強調，個人消費貸款貼息政策支持的是消費者合理借貸需求和真實消費行為。如果個人消費貸款用於非消費領域，或是其他違規套利行為，將無法取得貼息資金。 對於同時公布的《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，於紅表示，今年3月16日到年底，餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育等8類消費領域服務業經營主體只要與銀行籤訂貸款合同、並且已經收到貸款資金，可以享受最長1年的貼息。貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動。 兩項貼息的資金測算、申請、撥付等工作，主要集中在貸款經辦機構和地方政府部門。於紅介紹，兩項貼息政策的設計都遵循了簡便易行的原則，力求最大限度地減輕借款人的操作負擔。其中，借款人申請個人消費貸款、籤訂貸款合同時，只需授予貸款經辦機構相關權限，允許其識別貸款發放帳戶或者指定帳戶的交易信息。對於已籤貸款，可以籤訂補充協議，取得借款人相關授權。貸款經辦機構將根據實際消費情況，按照政策規定的貼息比例、貼息上限等要求，計算財政貼息金額，在定期收取貸款利息時，直接扣減由財政承擔的貼息資金，借款人可通過簡訊、手機APP等方式知曉享受財政貼息的具體情況，不需要其他額外操作。 服務業經營主體同樣不需申請貼息。於紅表示，經辦銀行收到財政貼息資金以後，對經營主體已經支付的利息，一次性向經營主體返還對應的貼息資金；對經營主體未來支付的利息，經辦銀行在後續按期收取時，直接扣除對應的貼息資金。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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