8月13日電(記者 張乃月)近期,美國最新一版所謂「對等關稅」正式生效,美國開始對數十個貿易夥伴徵收10%至41%不等的關稅,引發廣泛擔憂。 早在今年4月初,美國政府宣布「對等關稅」以來,全球貿易體系就已進入一個動蕩和重構的階段。惠譽評級首席經濟師布萊恩·庫爾頓(Brian Coulton)接受專訪時指出,全球貿易戰沒有贏家。由於世界上最大的經濟體築起巨大的貿易壁壘,未來幾年全球化水平可能會下降。 17%背後的信號 庫爾頓指出,美政府公布最新「對等關稅」稅率後,目前美國的有效關稅稅率升至17%,高於2024年的2.3%,達到自1935年以來的最高水平。 「美國對許多國家的徵收的關稅約為15%,還有些主要貿易夥伴面臨更高的稅率,這標誌著美國貿易保護主義的顯著升級。」庫爾頓認為,本屆美國政府相信,徵收極高的關稅是一項「好政策」,這些關稅將持續存在。 白宮曾宣稱,推出關稅政策將鼓勵美國消費者購買更多美國製造的商品,促進位造業轉移回美國本土並推動經濟增長。 庫爾頓對此表示,這種「再平衡」的目標實際上充滿挑戰。自2025年1月以來,美國製造業就業人數減少了2.8萬人。 路透社稱,由於關稅導致進口原材料價格上漲,7月份美國製造業連續第五個月萎縮,工廠就業人數降至五年來的最低水平。 事實上,除了關稅刺激「製造業回流」的作用有限,在美國吸引製造業就業也並非易事。美國有線電視新聞網 (CNN) 此前的一項民意調查則顯示,73%的美國人更願意從事辦公室工作,而不是從事薪水相同的製造業工作。 全球貿易戰沒有贏家 在與美國漫長的貿易談判中,歐盟、日本等美國的貿易夥伴作出了增加在美投資和進口美國商品等承諾。庫爾頓認為,這些經濟體擔心關稅狀況升級,試圖採取措施以減小損失。 「全球貿易戰沒有贏家。」庫爾頓強調。 早在今年4月,高盛就曾發出警告稱,美國大規模關稅將對全球經濟增長造成壓力。世界貿易組織8月發布的最新預測也指出,預計2025年全球貨物貿易量將增長0.9%,低於關稅上調前的2.7%。隨著美國關稅政策對貿易造成壓力的後果逐漸顯現,明年的貿易額預期增長率將從之前的2.5%降至1.8%。 當前,美國關稅實際上已達到二十世紀三十年代以來的最高水平,對全球貿易一體化產生產生劇烈衝擊。庫爾頓認為,全球化可能會出現逆轉。 他指出,如果以商品和服務出口佔全球GDP的比例衡量,全球化水平大約在2015年達到峰值,此後一直相對停滯。隨著美國豎築起巨大的貿易壁壘,未來幾年全球化水平可能會下降。 他認為,在本屆美國政府任期內,高額關稅將是長期存在的政策選擇。下一階段,市場關注的焦點將轉向這一政策對美國經濟和全球貿易格局的具體影響。
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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