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中国典当业作为一种古老的金融服务形式，有着悠久的历史和深厚的文化底蕴。从古代的"质库"到现代的典当行，这种特殊的融资方式始终在中国社会中扮演着重要角色。典当业以其灵活、便捷的特点，为各类人群提供了短期资金周转的渠道，成为传统金融体系的有益补充。

典当业的起源与发展

中国典当业的历史可以追溯到南北朝时期，当时的寺院已经开始经营典当业务。到了唐宋时期，典当业逐渐繁荣，成为民间重要的金融活动。明清时期，典当业达到鼎盛，全国各地都设有典当行，形成了完善的经营网络。传统典当行多经营金银首饰、古玩字画、衣物等贵重物品的质押业务，为民众提供了急需的短期资金。

现代典当业的特点与服务

随着时代的发展，现代中国典当业已经发生了很大变化。如今的典当行不仅接受传统物品的质押，还拓展了汽车、房产、电子产品等新型质押物。典当流程也更加规范化，评估标准更加科学，利率也更加透明。现代典当行在提供短期融资的同时，还兼具商品销售功能，对于那些急需资金又不愿出售贵重物品的人来说，典当是一种理想的选择。

在金融服务日益多元化的今天，中国典当业依然保持着独特的竞争优势。相比传统银行贷款，典当审批流程更加简便，放款速度更快，对借款人的信用要求也相对较低。这种"快、便、活"的特点使典当业在应急融资领域具有不可替代的优势。特别是在经济下行时期，典当业往往能够逆势增长，成为许多中小企业和个人解决资金难题的重要渠道。

典当业的监管与规范

近年来，中国典当业在快速发展的同时，也面临着规范经营的挑战。相关部门出台了一系列法规政策，加强对典当行业的监管，促进行业健康发展。典当行需要依法取得经营许可证，遵守利率上限规定，建立健全的风险控制机制。这些规范措施既保护了消费者的合法权益，也提升了整个行业的形象和社会认可度。

对于普通消费者而言，了解典当业的运作机制和注意事项非常重要。在选择典当行时，应当考察其资质信誉，了解质押物的评估标准和利率水平。在典当过程中，要仔细阅读合同条款，明确双方权利义务，避免产生纠纷。同时，也要合理规划资金使用，确保能够在约定时间内赎回质押物，避免造成不必要的损失。

展望未来，中国典当业将继续发挥其在金融市场中的独特作用。随着金融科技的发展，典当业也将加速数字化转型，提升服务效率和质量。在保持传统优势的同时，典当行将不断创新服务模式，拓展服务范围，更好地满足社会多元化的融资需求，为中国经济的健康发展贡献力量。

AI竞争新逻辑：从智能猜想走向通用基建，具身智能静待突破时刻-ba2b2091

知晓“做什么”比“怎么做”更稀缺，业内拆解AI竞争新逻辑：从智能猜想走向通用基建，具身智能静待突破时刻每经网首页>要闻>正文每经记者｜郑欣蔚    每经编辑｜余婷婷    1956年夏天，一批年轻科学家齐聚美国达特茅斯学院，共同探讨用机器模拟智能的一系列问题，“人工智能”一词被正式提出，AI（人工智能）登上时代舞台。七十载光阴流转，AI已经从概念构想落地为重塑世界的核心力量。7月22日，在达特茅斯会议召开70周年之际，北京中关村学院联合中关村人工智能研究院举办的“北纬诺贝巅峰对话”展开了一场跨越时代的回望。原微软亚太研发集团主席、微软研究院院长洪小文与北京中关村学院院长、中关村人工智能研究院理事长刘铁岩同台对话，共探人工智能与人类智能的发展与未来。从1984年第一次接触AI至今，洪小文最大的感悟并非算力如何跃升、模型如何膨胀、技术如何一日千里，而是AI让其对智能的理解不断更新。在洪小文看来，人工智能真正的价值不仅在于“能做多少事”，更在于它迫使人类重新审视自己——何为独特的智能和不可替代的价值。“当生成式AI实现了信息的零边际成本生成，人类的核心价值正从‘如何建造’转向‘建造什么、为何建造、由谁负责’。”洪小文说。北京中关村学院副院长秦涛在活动现场接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）专访时，将这场七十年跨越凝练为一句话：AI的历程，是从“能不能造出会思考的机器”的哲学追问，走向“如何让智能成为全社会新型生产要素”的文明命题。洪小文将智能系统的基础概括为“ABC三要素”：算法（Algorithm）——解决问题的计算方法；数据（Big Data）——历史与记忆的载体；算力（Compute）——将算法真正跑出来的能力。从70年前的达特茅斯会议开始，AI围绕这些要素经历了从模仿人类智能到数据驱动，再到大模型时代的演进。“Language is all you need（语言就是一切）。”在演讲中，洪小文反复强调“语言”的重要性。他表示，人类智能的独特之处，不仅在于发明了口语，更在于创造了书写语言，这让知识得以跨越代际、地域进行传递积累、传播创造；AI基础底座——大语言模型的成功也因此“有脉络可循”，因为“它读懂了全世界所有的知识，加上强大的算法进行优化”。洪小文进行《一个AI研究者三十年的远行》主旨演讲 图片来源：主办方供图北京中关村学院副院长秦涛则在接受每经记者专访时进一步指出，达特茅斯会议最初设想机器能够使用语言、形成抽象与概念、解决人类专属的问题。今天，大语言模型已在语言理解与生成上超出当年最乐观的想象，感知、博弈决策乃至蛋白质结构预测等科学发现都已从愿景变为工程现实。如今，以Anthropic、OpenAI为代表的世界知名大模型企业和以DeepSeek、智谱、月之暗面等为代表的中国大模型企业更是在展开AI基础底座开发的火热竞赛。当被问及从去年的“DeepSeek时刻”到近期横空出世的Kimi K3背后中国大模型的发展态势时，秦涛表示，中国大模型正在演进中加速追赶。“包括推理效率、训练效率在内，在成本方面中国大模型遥遥领先，但从最前沿的模型来讲仍然在追赶。”秦涛说，Kimi K3在某些任务表现上甚至超过了Anthropic的Fable 5模型，这无疑是一个积极的信号，现在中国大模型已经“处于一种从跟跑到齐头并进的程度”。但他更期待着下一阶段，“希望中国的AI能在全球取得领先”。此外，秦涛还指出，目前达特茅斯会议抛出的构想仍有三个核心命题未解：真正的通用性与递归性——机器仍缺乏人类那种举一反三、跨域迁移、持续学习的稳健智能；可解释与可信——我们能用好模型，却仍难以真正理解它为何如此；自主的科学创造——AI能加速发现，但从辅助人类做科学到独立提出并验证原创科学假设，仍有分水岭。秦涛判断，未来“更大即更强”的模型规模竞赛将转向持续学习、多模态具身以及AI for Science驱动的科学发现，三线并进。“从大语言模型到Agent（智能体），AI已经从一问一答的对话机器进化为‘你在睡觉时它还能帮你做事’的自主执行者。”洪小文说。令他感到意外的是，Agent最先颠覆的竟是曾有着计算机科学知识壁垒的编程领域。如今，Vibe Coding（氛围编程）已然成为不限技术背景的流行趋势。“任何人能够把问题想清楚，知道要做什么，知道怎么去核查验证，都可以成为一个好的程序员。”洪小文指出，如今更重要的能力是核查验证的能力、定义“完成标准”的能力。“你只有告诉Agent什么是‘已完成’，它才能够去完成。”洪小文以乔布斯为例，其一行代码都不会写，却缔造了苹果帝国。“他之所以了不起，是因为他知道该做什么，知道什么叫作已完成状态、完成后该如何测评。”洪小文感叹道，“如果乔布斯活在今天，不知道要成就多少更大的事业。”洪小文表示，在人人都能写代码、做开发的背景下，传统的PM（产品经理）、SDE（软件开发工程师）、SDET（测试开发工程师）等岗位的边界正在模糊。正因如此，FDE（前沿部署工程师）这样的新型岗位角色正在硅谷走红——这类人既懂写代码又懂AI应用，还能像产品经理一样理解产品需求和客户痛点，以FDE服务为核心业务的代表性企业Palantir得以迅猛发展。“很多好的想法在执行层面完全可以通过Agent工具实现。”在洪小文看来，企业也需要思考在AI赋能下如何优化组织规模，以有限的人力成本获取最高的效率回报。“AI的最大价值恰恰在于赋能非AI、非计算机专业人士。以前创业，至少要有前端、后端、PM、财务、法务⋯⋯或许要10人以上才能把公司架构起来。现在AI能帮忙做很多事情，只要能用自然语言描述好需求，AI就能把东西做出来，所以现在OPC（一人公司）才能如此火爆。”秦涛向每经记者表示，“技术越发展，使用门槛就应该越低，越来越通用。”对于更具挑战的具身智能、物理AI领域，洪小文给出了一个冷静的判断：机器人行业发展并不容易，仍面临“知易行难”的现实困境，“目前物理AI领域相对领先的可能是自动驾驶行业，但自动驾驶发展到今天都不能说完全成熟”。刚刚参加完2026世界人工智能大会（WAIC）的秦涛向每经记者分享了类似的观察：WAIC上具身智能尤为引发关注，资本市场上的具身智能企业也受到追捧，创业公司层出不穷，“但技术上，我觉得它到实用化仍需继续探索努力”。他将具身智能的发展阶段类比为ChatGPT出现前的大模型领域：“现在的具身智能有点像ChatGPT出现前，大家都觉得这个东西会产生非常大的价值，但还没有到突破点。不过，这个突破点可能很快就会到来。”值得一提的是，就在7月22日，宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛上表示，具身智能的“ChatGPT时刻”有望最快在两三年内到来。“下一个十年的胜负手，不在于谁的模型参数更多，而在于谁能让AI真正走进物理世界、走进科学发现的最深处。”针对人工智能行业未来十年的发展，秦涛与每经记者分享了他的判断。秦涛表示，在产业层面上，目前的AI竞争仍然是模型技术、核心算法的竞争，“谁有更强的算法，谁有更强的模型就会领先，这也是为什么现在很多AI企业创始人来自学术界，是教授、科学家，因为有技术红利”。而当未来基础技术底座发展进一步饱和，AI产业将更多转向应用层竞争，从基础模型寡头走向应用层的百花齐放，“那时候，人工智能会作为水电煤般的基础设施全面渗透。”秦涛说。在产业格局变迁的背后，人才的定义正在被重写。秦涛指出，未来AI行业需要的将是“科学家×工程师×产业家”的复合型人才，因此产学研结合会是重要的人才培育路径。“传统人才培养范式是先系统学知识，再进入科研、走向产业的线性阶梯。AI全面介入后，这条线被压缩甚至打通了：学生可以在学习之初就进入真实科研，在科研中直接触碰产业前沿。所以北京中关村学院走的也是以科研项目为载体，打破学校、学科、导学、产教、阶段五重边界的‘超常规’培养模式——不再是学完再做，而是在做中学、在真问题中成长。”秦涛用一句话总结了他对于AI时代人才成长范式的看法，“从‘知识的容器’转向‘问题的猎手与智能的指挥官’”。这样的人才培养理念呼应着洪小文在演讲对话中反复提到的主题：定义问题比解决问题更重要，知道“做什么”比知道“怎么做”更稀缺。“生成式AI时代实现了信息的零边际成本生成，而当人人皆可生成，你的taste（品味）和value（价值判断）才是最关键的东西。”洪小文说。如需转载请与《每日经济新闻》报社联系。未经《每日经济新闻》报社授权，严禁转载或镜像，违者必究。特别提醒：如果我们使用了您的图片，请作者与本站联系索取稿酬。如您不希望作品出现在本站，可联系我们要求撤下您的作品。20年期日本国债收益率上涨1.5个基点，至3.640%吉利林杰：当前无需追求单款车成爆款，要坚持合理定价Copyright © 2026 每日经济新闻报社版权所有，未经许可不得转载使用，违者必究。广告热线  北京: 010-57613265， 上海: 021-61283008， 广州: 020-84201861， 深圳: 0755-83520159， 成都: 028-86512112互联网新闻信息服务许可证：51120190017  网站备案号：蜀ICP备19004508号-3  川公网安备 51019002002026号新闻职业道德监督热线：400 889 0008   邮箱：zbb@nbd.com.cn

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