夜訪聽民聲、上門辦實事 廣東珠海解決群眾急難愁盼問題

2026-02-20 03:03 3,832次浏览

  中國的創新藥靠硬實力在全球闖出了聲譽。中信建投證券股份有限公司製藥及生物科技組首席分析師袁清慧近日遇到了羅氏製藥集團亞太區相關業務負責人,這名負責人認為「中國創新藥的臨床數據在全球的可複製性非常棒」。   近日,在國家醫保局召開的醫保支持創新藥械繫列座談會(投資專場)上,袁清慧的這個分享引發了很多業內人士的共鳴。工銀瑞信研究部聯席總經理、投資總監趙蓓表示,中國已成為全球第二大的創新藥權益輸出國。2024年,我國藥企完成超90筆海外授權交易,總交易金額超500億美元,而這個交易數額今年上半年就已達到480億美元,增長勢頭迅猛。北京大學人民醫院副院長、胸外科主任醫師楊帆告訴中青報·中青網記者,現在一些國外醫生來中國開學術會議時,會表達出對中國醫生的羨慕。   2015年至今,被業內認為是中國創新藥發展的關鍵期。趙蓓說,這10年來,政策對創新藥的發展起到了關鍵作用。2015年《國務院關於改革藥品醫療器械審評審批制度的意見》發布。2024年,國務院常務會議審議通過了《全鏈條支持創新藥發展實施方案》。近日,國家醫保局聯合國家衛生健康委發布了《支持創新藥高質量發展的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。與會人士表示,《若干措施》的出臺,像一陣春風吹到了創新藥行業。   座談中,多名業內人士建言,建立支持創新藥發展的耐心資本。中信集團醫療戰略投資部總經理劉鵬程介紹,耐心資本是專門進行長期投資的一種資本形式,對風險有著較高的承受能力,對資本回報長周期也有預期。《若干措施》明確指出,鼓勵商業健康保險公司通過創新藥投資基金等多種方式,為創新藥研發提供穩定的長期投資,培育支持創新藥的耐心資本。   增設商業健康保險創新藥目錄是《若干措施》的一大亮點。2024年,我國商業健康保險的原保費收入為9773億元,和城鄉居民醫保的籌資水平大體相同。然而,商業健康保險在支持創新藥方面還有很大的潛力可挖掘。   設置商業健康保險創新藥目錄,意味著「我國創新藥企業迎來更大的發展機會,將從單純依賴醫保,轉向醫保和商保的雙輪驅動」。全國社會保障基金理事會規劃研究部處長熊錫鴻表示,在保障基金安全和實現保值升值的前提下,基金理事會將為企業提供更多的耐心資本。根據國家醫保局7月24日消息,目前已有超100個藥品申報了商業健康保險創新藥目錄。   參加座談會的業內人士對醫保大數據也有很高期待。2022年3月,全國統一的醫保信息平臺建成,涵蓋了全國超13億參保人、超100萬家定點醫療機構和藥店、1萬餘家醫藥企業、30餘萬種藥品耗材的醫保信息。「我們數據的質量非常高,而且時效性非常好。大家平時在醫院看病時能夠及時結算,就能感知到我們數據的效率。」國家醫保局大數據中心主任付超奇介紹,通過這些醫保大數據可以迅速了解全人群的疾病變化、未被滿足的臨床需求,這些數據可以賦能企業,讓企業更加精準地創新。此外,醫保大數據還能賦能藥物綜合價值評估,加快納入醫保目錄的節奏,幫助研發更多的創新藥和特藥保險,促進商保跨越式發展。他表示,醫保大數據或可讓國產創新藥成為投資的黃金賽道。   國家醫保局局長章軻在日前舉行的國務院新聞辦新聞發布會上介紹,「十四五」以來,醫保基金對創新藥的支出大幅增加,2024年的支出是2020年的3.9倍,年均增速達40%。在趙蓓看來,「未來10年,或將是國產創新藥收入利潤增長較快的時期。2035年行業市值可能有較大的增長空間,其中,優質公司的成長性將更為顯著」。   中青報·中青網記者 劉昶榮來源:中國青年報

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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