李強主持召開國務院常務會議 研究在全國部分地區實施要素市場化配置綜合改革試點工作 部署開展縣域普通高中振興行動 審議通過《醫療衛生強基工程實施方案》
2026-02-17 12:30 8,316次浏览最近，瑞士藥企正遭遇美國加徵關稅舉措的連續衝擊。 7月31日，美國政府宣布對從瑞士進口的商品徵收39%關稅。近日，美國又向全球主要製藥企業發出「最後通牒」，要求其降低在美藥品價格，並將更多生產環節轉移至美國。其中就包括瑞士知名藥企羅氏和諾華。 根據美方計劃，美國將首先對進口藥品徵收「小額關稅」，在一年至一年半內提高到150%，最終可能升至250%。 這對瑞士來說無疑是重擊。瑞士經濟高度依賴國際市場，而美國是其關鍵出口目的地。2024年，美國佔瑞士出口總額的18.6%。瑞士製藥業發達，藥品出口對其經濟意義重大。瑞士專家估算，若美國對瑞士的關稅政策最終實施，將對瑞士經濟造成顯著影響。如果製藥行業也被徵收39%關稅，瑞士國內生產總值(GDP)可能下滑0.7個百分點。 面對壓力，一些瑞士藥企已被迫表態加大在美投資。羅氏此前宣布，未來5年將在美國投資500億美元，創造超過1.2萬個就業崗位。諾華也表示計劃在美投資230億美元。但從長遠看，美國的關稅舉措給企業經營帶來的將是持續的混亂與不確定性。 長期以來，全球醫藥行業普遍採用「全球分工、區域協作」的供應鏈模式：從發展中國家採購原料藥，在歐洲進行生產加工，最終出口至美國市場。美國大幅提高進口關稅，勢必推高企業生產成本，打亂原有分工格局，迫使企業重新布局產能與供應鏈。這種人為推動的「回流」政策，違背了市場經濟基本規律，將會扭曲產業鏈結構，提升成本、壓低效率，不利於全球醫藥行業的可持續發展。 更現實的問題在於，醫藥產業鏈建設極為複雜，涉及選址、設備、質量控制、人員招聘、環保審批等多個環節，絕非短期內可以完成的。在多變的政策環境下，企業雖有投資承諾，但最終能否落地，仍存在較大不確定性。 美國是全球最大的醫藥市場，也是絕大部分國際醫藥企業最大的營收來源地。當這一巨大市場迎來充滿不確定性的關稅衝擊，企業的經營風險就被空前放大。因此，對於包括瑞士藥企在內的全球醫藥企業來說，進行更多元化的市場布局，讓營收結構更加平衡，才是應對不確定性、降低經營風險的長遠之道。(本文來源：經濟日報 作者：袁 勇)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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