破解負反饋 糧食增產有新招
2025-11-29 21:49 4,683次浏览提振消費既是事關激活內需新動能、經濟發展的宏大課題，也是人民群眾提升生活品質的現實關切。將提振消費與惠民生結合起來，需要在擴大內需、推動經濟高質量發展中找到關鍵突破口。將提振消費與惠民生結合起來是經濟與民生發展的雙重需求。一方面，擴大內需是穩增長的核心抓手，消費對經濟增長的貢獻率已連續多年超過60%，成為拉動經濟的主引擎。當前居民消費意願不強，亟需通過政策聯動釋放更大潛力。另一方面，惠民生是提振消費的根本前提，消費的可持續增長依賴於居民「能消費、敢消費、願消費」。提高居民收入、完善社會保障、優化公共服務，是消除消費後顧之憂的關鍵。一段時間以來，一系列促消費政策的實施為提振消費、擴大內需提供了有力支撐。實踐證明，將消費與民生結合的政策以及多維舉措的協同取得了顯著效果。如：消費場景創新激活市場活力，冰雪經濟、銀髮消費等新增長點蓬勃發展；政策組合拳釋放乘數效應，以舊換新、消費券發放、服務消費提質等措施疊加，推動消費結構升級。相關政策在實施過程中也面臨一些阻力和挑戰：一是政策銜接不暢，不同部門制定的政策之間缺乏有效溝通與協調，導致提振消費與惠民生的政策目標、措施和實施時間存在不一致甚至相互衝突的情況。有的地方商務部門為了提振消費推出了購物補貼活動，但財政部門在預算安排上沒有充分考慮，導致補貼資金不能及時足額到位。二是政策落實不到位，國家出臺了促進新能源汽車消費的補貼政策，但在某些地區消費者對補貼政策的具體內容和申請流程還不了解，導致很多符合條件的消費者未能享受到補貼。三是市場供給與需求不匹配，商品和服務的供給結構與消費者的多樣化、個性化需求存在脫節現象，導致消費者找不到合適的商品和服務進行消費，影響了消費市場的活躍度。將提振消費和惠民生結合起來是一項具有重要戰略意義的舉措，要以增收減負夯實消費能力。提升居民收入，進行大規模職業技能培訓、拓寬農民增收渠道、提高養老金及醫保補助標準，增強消費底氣；實施定向惠民政策，向中低收入群體發放消費券，優先支持中小微企業，形成「促消費—穩就業—增收入」的良性循環。要以高質量供給激發消費需求。豐富產品服務，擴大「兩新」政策覆蓋品類，支持線上線下融合，發展智慧商圈、無人零售等新業態；培育新興領域，聚焦銀髮經濟、冰雪產業、數字消費，推動新能源汽車、智能家居等產業鏈協同發展。要以優化消費環境增強消費信心。完善基礎設施，降低物流成本，加快商貿物流和冷鏈體系建設，提升消費便利性；強化權益保障，落實帶薪休假制度，健全信用體系，嚴打亂罰款等行為，營造放心消費環境。要以普惠金融助力消費公平。下沉金融服務，針對農村地區、新市民群體提供定製化信貸支持，降低利率和分期門檻，緩解短期資金壓力；拓寬融資渠道，鼓勵金融機構發行金融債、ABS等工具，降低融資成本，擴大消費信貸覆蓋面。
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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