成都醫生「捉蟲」影視作品知識誤區 打造科普視頻新「診室」
2025-10-24 02:00 8,361次浏览物流，連接生產和消費，是暢通國民經濟循環的關鍵一環，也是現代化產業體系的重要組成。日前，國家發展改革委發布數據顯示，上半年，我國社會物流總費用與國內生產總值(GDP)的比率降至14%，較一季度下降0.1個百分點，意味著每創造100元GDP的物流成本降至14元。 透過0.1%的降幅，我們能看到什麼？ 能看到實體經濟的成本降低。 0.1個百分點，看似不起眼。但若以當前中國經濟體量測算，相當於半年節約物流成本超過1300億元，為國民經濟特別是實體經濟運行減輕負擔，帶來真金白銀的實惠。 從更長的時間尺度看，2024年社會物流總費用與GDP比率為14.1%，比上年下降0.3個百分點，節約物流成本超過4000億元；在此基礎上，今年以來，這一比率繼續降低，證明了相關工作的行之有效。 能看到交通網絡的提檔升級。 打通「堵點」，2月，16個城市開展物流數據開放互聯試點工作，促進資源優化配置；連通「斷點」，3月，國鐵集團聯手多家航運企業開展貨櫃多式聯運「一單制」運輸服務，保障各環節無縫銜接；暢通「節點」，今年以來，「兩重」建設紮實推進，沿江鐵路、機場、幹線公路網絡織得更密……更加完善的全國統一物流大市場，加速人、貨、信息的高效流轉，為有效降低全社會物流成本拓展廣闊空間。 能看到科技創新的加快賦能。 網絡貨運平臺推廣應用，助力運輸空駛率大幅降低；自動化倉儲設備加快落地，推動作業效率持續提升；無人車、無人機等相繼「上崗」，不斷延展物流配送深度……更為強勁的數位化智能化協同效應，提升物流供應鏈服務保障水平，為有效降低全社會物流成本注入汩汩動力。 能看到產業融合的積極成效。 融合發展，物流降成本的應有之義。有效降低全社會物流成本的重要前提是保持製造業比重基本穩定。以物流與產業聯動協同降成本，促進產業鏈供應鏈融合，才能更好託舉製造業發展。 30個國家物流樞紐納入建設名單，物流深入產業鏈條，更好提升服務能級；快遞進廠體量持續壯大，快遞業與製造業融出新空間……交通物流與現代產業在更高水平融合發展，物流供需實現規模化對接，為有效降低全社會物流成本提供持久潛力。 千裡之行，積於跬步。這0.1個百分點，是現代物流體系建設的重要落點，也是物流降本工作的新起點。橫向看，當前，中國全社會物流成本仍高於發達國家平均水平；縱向看，對照2027年降至13.5%左右的目標任務，仍有不小空間。 用儘可能少的物流費用支出支撐儘可能多的經濟產出，有效降低全社會物流成本是一項複雜的系統工程，也是一篇意義重大的「高質量發展大文章」。綿綿用力、久久為功，加快建設供需適配、內外聯通、安全高效、智慧綠色的現代物流體系，必將加快全社會物流成本有效降低，為產業升級「強筋壯骨」、為經濟發展「舒筋活血」。
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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