2025年海洋经济拉动国民经济增长0.4个百分点

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2026月03月13日

(原标题:2025年海洋经济拉动国民经济增长0.4个百分点)

2025年海洋经济拉动国民经济增长0.4个百分点
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人民财讯3月13日电,3月13日,自然资源部发布的《2025年中国海洋经济统计公报》显示,海洋经济不断拉动国民经济增长。据初步核算,2025年海洋生产总值达110180亿元,较上年增长5.5%,拉动国民经济增长0.4个百分点,呈现稳中有进势头。其中,海洋产业增加值45814亿元,海洋科研教育增加值7395亿元,海洋公共管理服务增加值18123亿元,带动海洋相关产业增加值38848亿元。

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各地积极推进数字人社建设 社保信息化行业发展如何? 2024年4月26日 来源:央视网 336 14 社保信息化的优势在于能够提高社会保障的运行效率和管理水平,实现信息的共享和透明。通过智能化服务,还可以实现社会保障的个性化服务,根据不同人群的需求提供定制化的服务。同时,社保信息化也有助于促进政府与企业合作,共同推进社会保障事业的发展。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 各地积极推进数字人社建设图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 人社公共服务关乎民生,连接民心。多年来,依托信息化手段和大数据功能,人社部门整合管理服务职能。截至目前,全国人社政务服务平台、国家社保公共服务平台及电子社保卡、掌上12333渠道服务功能不断完善,开通158项全国性服务,一季度服务31.27亿人次。 全国人社政务服务平台注册用户总数超过4181万人,上线个人养老金、职业伤害保障、劳动合同等服务事项。一季度,各地积极推进数字人社建设,发布第一批242个应用场景。 社保信息化是指社会保险经办机构凭借现代电子信息技术手段,通过开发和利用社会保险信息资源,优化和提高社会保险经办业务流程和管理服务水平的工作过程。这涉及到社会保险经办管理的各个层面,并贯穿于社会保险经办的各个环节。 社保信息化的建设内容主要包括: 建设信息系统:建立全国范围的社会保险信息系统,实现社会保险业务的网上办理和查询,提供便捷的服务。 数据整合和共享:将社会保险部门、就业部门、税务部门等相关部门的数据进行整合和共享,提高数据的准确性和可靠性。 制定相关规范:制定社会保险信息化管理的相关规范和标准,确保信息化建设的顺利进行和规范操作。 培训和管理:开展相关培训和管理工作,提高社会保障部门工作人员的信息化素养和技能水平,确保信息化建设的顺利进行。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 社保信息化的优势在于能够提高社会保障的运行效率和管理水平,实现信息的共享和透明。通过智能化服务,还可以实现社会保障的个性化服务,根据不同人群的需求提供定制化的服务。同时,社保信息化也有助于促进政府与企业合作,共同推进社会保障事业的发展。 近年来,伴随着人社事业改革发展,聚焦便民惠民,信息化、数字化对人社事业发展的全方位赋能作用更加显著,人社信息化建设取得重大进展和显著成效,有力推动管理模式转型和服务方式创新,基本形成集中整合、共建共享、协同联动、服务便民的新格局。截至3月底,全国基本养老、失业、工伤保险参保人数分别为10.7亿人、2.4亿人、2.9亿人。 1-3月三项社会保险基金总收入2.2万亿元、总支出1.8万亿元,3月底累计结余8.6万亿元,基金运行总体平稳。全国社会保障卡持卡人数达13.8亿人,覆盖98%人口,其中9.86亿人同时领用了电子社保卡。 我国政府积极推动社会保障体系的建设和优化,鼓励社保信息化的发展。政府加大投入,推动社保信息化建设和升级,为行业发展提供了政策支持和市场空间。目前,各省份普遍实现核心业务系统的省级集中,部分省份建成了全业务一体化的省级集中平台。社会保险全部业务、就业创业主体业务普遍实现了信息化管理,人才人事、劳动关系等领域信息化能力逐步加强。 随着信息产业技术的迅猛发展,新技术的推广、运用和复制能力日益增强。特别是以互联网、云计算、大数据、物联网和人工智能为代表的新一代信息技术,正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌,其中也包括社会保障领域。这些新技术的广泛应用,为社保信息化发展提供了强大的技术支撑。 社保卡作为社保信息化的重要载体,其应用场景正在不断拓展。从最初仅限于社保部门的服务大厅、银行、定点医疗机构或药店等场景,现在已经逐渐拓展到了文旅、教育、交通、电商等多个领域。这种一卡通式的服务模式,极大地提升了社保信息化服务的水平和效率,为人民群众提供了更加便捷、高效的社保服务。 “十四五”时期末,社会保障卡持卡人数将达到14亿人以上,电子社保卡将覆盖2/3人口,推动居民服务“一卡通”。建成并持续完善养老保险全国统筹信息系统,实现全国养老保险数据集中管理,推进社会保险信息系统集中建设和业务流程一体化,有效支撑城乡居民养老保险基金省级管理和工伤保险、失业保险省级统筹。加快省级集中的就业管理信息系统建设,提升业务管理和公共服务能力。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 ...
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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析_人保财险 ,拥有“如意行”驾乘险,出行更顺畅!

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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析 2024年5月16日 来源:百度 1123 72 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产人形机器人进展飞速,不断优化硬件以及提升智能化水平,一方面接入机器人大模型,模仿&学习驱动下AI智能化进度较快,动作执行的准确度、连续性均在持续进步;另一方面,硬件能力不断提升,可选配多自由度的灵巧手,可触达应用场景更多。2024年是人形机器人发展的加速之年,技术升级、产品训练测试及产业链验证会持续出现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活动及能力范围。 近年来,国家机器人产业相关政策助力了国内工业机器人市场的迅猛发展,2023年1月19日,工信部等17部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》,全方位支持机器人行业发展。 据中研产业研究院 数字技术是典型的通用目的技术,在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革,机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟,数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点,将工业机器人接入工业互联网,使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输,可以检测工业机器人的运行状态,分析工作效率,研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能,使机器人具备感知、决策等能力。此外,机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起,形态不断丰富、功能持续增强。 到2022年,中国、日本、美国、韩国和德国共占全球机器人装机量的79%(43.8万台)。在全球范围内,机器人技术的主要客户行业是电子行业(占新安装机器人总数的28%),汽车行业(占新安装总数的25%),金属和机械行业(12%)、塑料和化学产品行业(4%)以及食品和饮料行业(3%)。 近年来,中国机器人市场一直保持快速增长势头。2017年至2021年间,工业机器人销售额从46亿美元增加到75亿美元,年均增长13.0%;服务机器人销售额从12亿美元增加到49亿美元,年均增长42.2%。中国工业机器人和服务机器人销售额占全球比重分别从2017年的28.2%和18.2%提高到2021年的42.9%和28.5%。未来,随着下游需求市场的扩大,工业机器人发展将持续向好,预计2023年市场规模将达99亿美元。 业界普遍认为,这一轮 AI大模型的爆发,给了人形机器人一个“重大的发展契机”: 人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于 “AI大脑”,或者说是通过AI大模型加持实现通用性。 在以GPT为代表的AI大模型出现以前,市场上的机器人在很大程度上还只能做一些数据的统计与分析,不具备逻辑性、思考性。 大模型技术飞速发展,为机器人应用和发展打开了新的想象空间。 在新一代数字技术的赋能下,机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据,大规模的数据处理放在云端进行,存储、计算等系统资源按需调用,由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷,使机器人变得轻量化、低能耗,还可以降低机器人的使用成本,更好地促进机器人的普及。此外,连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互,实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力,依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法,机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化,并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合,服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活,从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。 ...