印尼峇里省新加拉惹移民局官員首屆漢語培訓班開班

2026-02-06 00:52 5,175次浏览

  7月,國務院印發關於做好自由貿易試驗區全面對接國際高標準經貿規則推進高水平制度型開放試點措施複製推廣工作的通知,複製推廣上海自貿試驗區77條試點措施,更大範圍釋放制度創新紅利。   上海自貿試驗區試製度、探新路,持續探索「從0到1」的制度突破,為穩步擴大制度型開放提供了「自貿經驗」。   創新監管模式,建設航運樞紐   上海南港碼頭,一艘滾裝船穩穩停靠在岸邊,一批即將出口的電動汽車採用「徑予放行」模式有序駛入船艙。   「在此模式下,企業不用報關,通過填制徑予放行自主聲明,貨物即可直接進出洋山特殊綜合保稅區,大大提升了通關效率。」上海海關所屬洋山海關相關負責人介紹。   監管創新推動產地和市場「兩頭在外」的汽車保稅中轉業務快速發展。錨定全球航運樞紐建設,上海自貿試驗區優化國際中轉集拼運作模式,對境外啟運、洋山中轉、運往第三國的貨物免於檢驗,整體作業時間減少50%,帶動洋山港國際中轉集拼貨物比例從12.6%提升到18.6%,在全球貨櫃港口績效排名躍升首位。   上海海通國際汽車碼頭有限公司臨港碼頭運營部計劃調度科經理龔亮介紹:「今年上半年,約5.2萬輛保稅中轉汽車採用拼船出海,降低了物流成本。」   「上海港國際中轉集拼作業效率在全球港口行業保持領先,其中跨港區流程縮短至5天內。」上港物流拼箱服務(上海)有限公司副總經理朱榮說,「憑藉模式創新、物流優化和成本控制,吸引了眾多國內外航運企業參與,未來將繼續推進國際中轉集拼業務數位化轉型。」   完善交易平臺,促進數據流動   促進和規範數據跨境流動、推進數位技術應用、擴大數據開放共享……上海率先探索實施高標準數字貿易規則。   走進位於浦東新區的上海數據交易所,「看不見又摸不著」的數據產品是企業討論的熱點。如何滿足企業更高精度的數據交易需求?   上海數據交易所副總經理李登高介紹,上海數據交易所通過建設跨境數據交易制度體系、搭建數據交易內生可信交付框架、發布數據交易所規則體系,逐步搭建起數據交易的「四梁八柱」。今年上半年,上海數據交易所交易金額超30億元,同比增長超50%。   數據跨境安全高效流動,關乎企業國際化的步伐。   在臨港新片區數據跨境服務中心的電子大屏幕上,不同領域具體場景的操作指引實時顯示。其中,智能網聯汽車領域操作指引細分為跨國生產製造、全球研發測試、全球售後服務、二手車全球貿易等場景。   「原來數據跨境流動是從行業角度切入,對企業來說針對性不足。」臨港新片區管委會數據處處長陸森介紹,「我們將需要跨境流動的數據相關欄位梳理出來,再與相關部門合作編制清單,更好解決企業面臨的實際問題。」   今年2月,臨港新片區管委會、上海市網信辦等部門聯合發布了上海自貿試驗區數據出境負面清單;5月,臨港新片區又發布了數據出境操作指引。   對接國際標準,擴大金融開放   成立全國首家外資控股的合資理財公司、首家外商獨資公募基金;建設國際油氣交易中心,落地首單國際原油跨境數字人民幣結算交易;探索開展放寬非居民併購貸款限制試點……上海自貿試驗區在金融開放領域有很多「第一」。   「第一」之後,是一次次更廣、更深、更優的創新探索——優化跨國公司跨境資金池、推進支付服務國際化、持續提升自由貿易帳戶系統功能……   「中國遊」「中國購」持續火熱,如何不斷優化提升入境支付便利性?依託上海自貿試驗區制度創新「試驗田」,螞蟻國際推出支付寶「外卡內綁」和「外包內用」兩項便利服務方案。從下載APP綁定多種國際銀行卡,到用境外電子錢包來中國就能直接掃碼付,入境遊客消費便捷程度進一步提高。   再保險作為「保險的保險」,是典型的公司間市場,呈現彼此關聯的國內國際網狀交易結構。為減少保險機構間信息不對稱和數據「尾差」,上海國際再保險登記交易中心推出憑證、數據和交易流程的標準化和數位化,顯著提升了再保險交易中後臺的生產效率。   商務部自貿區港建設協調司司長孟華婷表示,商務部將會同有關部門積極支持各地立足戰略定位、結合產業優勢和基礎條件,因地制宜推進複製推廣工作,重點推進企業和群眾急需的試點措施儘快落地見效。(羅珊珊  丁茜茜)

  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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