已绑通用人工智能（AGI）是具有一般人类智慧，可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。目前，世界各地的公司都在努力将人的因素融入AI，以通用人工智能的商业化应用为目标，解决大部分智能领域的问题（表1）。表1国内外主要科技企业的AGI布局企业名相关布局国外企业Anthropic构建可靠、可理解和可操作的通用AI。研究兴趣涵盖多个领域，包括人类反馈、强化学习、自然语言处理和代码生成等Darktrace自学习AI平台通过分析网络数据和创建基于概率的计算来工作，检测与典型行为的偏差以识别威胁，实时检测帮助保护公司的数据和基础设施免受网络威胁DeepMind使用AI来掌握游戏的计算机程序MuZero。自2014年与谷歌合并以来，在医学研究方面取得了进步，特别是与眼部疾病相关的研究EvolvTechnology旨在确保公共场所安全的武器检测扫描仪。该技术已在各地学校、剧院、体育场和其他活动场所得到应用Graphcore全新的智能处理器IPU，可加速AI计算，使从事机器学习的软件架构师能够承担各种项目，而不必担心相关的计算能力和带宽。Graphcore预计其技术在未来几年将推动依赖AI的各种行业的创新，包括金融、生物技术和科学研究GoogleBrain隶属于GoogleAI研究部门的深度学习AI研究团队。创建了有史以来最大的机器学习神经网络。其技术为许多产品提供支持，包括谷歌翻译、谷歌照片中的搜索功能、YouTube中的视频推荐和安卓的语音识别系统等。该团队将继续在医疗保健、机器人技术和密码学等领域开辟AI新路径HansonRobotics开发认知架构和基于AI的工具，使机器人能够模拟人类个性，与人类进行有意义的互动，并从这些互动中进化。2016年，创造人形机器人Sophia，此后引发了关于AI伦理的讨论，激发了SophiaDAO（一个去中心化自治组织，旨在为未来提供指导人工通用智能开发）的创建Hyperscience机器学习支持下的办公室工作自动化。其基于AI的软件从文档中提取信息，将人类可读的内容转化为机器可读的数据，因此从数据输入到客户入职的任何给定任务都可以自主完成，无需人工干预IBM2011年，其名为Watson的问答计算机系统使用AI和自然语言处理与两位前冠军对抗，赢得了Jeopardy游戏。如今，其Watson超级计算机继续在多个行业进行创新，突破对话式AI、预测分析和自然语言分类等领域的界限微软在从支持机器学习的网络安全到认知计算等更广阔的AI领域取得了多项进展。与研究公司HuggingFace合作，涉足应用AI领域。HuggingFace以其用于构建机器学习模型的领先开源库而闻名，并计划在微软的Azure上引入其端点。两家公司计划通过促进民主化的机器学习战略和开源协作，共同在AGI领域取得重大进展MindBridgeAuditor工具使用AI来分析和检测财务数据中的错误，确定交易的风险级别，并为金融机构提供详细的风险评估。其风险分析系统使用了多种机器学习策略，结合了监督学习和非监督学习。成果不仅可以应用于金融界，还可以应用在医学研究、企业管理甚至国防领域Numenta以二十年的神经科学研究为后盾，其技术的基础是其“千脑智能理论框架”，该框架可帮助公司开发新的架构和算法，这将成为推进通用AI的基础Olbrain基于神经网络的通用智能平台使用人工心智理论（AI可以感知和响应人类情绪）来训练机器人。致力于创造具有通用智能的机器人OneConcern帮助社区准备、应对自然灾害并从中恢复，为决策者提供做出更明智决策所需的数据和分析。将AI、机器学习和以人为本的灾害科学结合起来，创建了物理世界的数字孪生，揭示了极端天气和气候变化对建筑和自然环境构成的潜在风险OpenAI一家非营利性研究公司，其使命是创造通用AI，即能够像人类一样行事和学习的AI。是为数不多的发明GPT-3的公司之一国内企业飞桨飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台百度文心百度文心大模型源于产业、服务于产业，是产业级知识增强大模型。百度通过大模型与国产深度学习框架融合发展，打造了自主创新的AI底座，大幅降低了AI开发和应用的门槛，满足真实场景中的应用需求，真正发挥大模型驱动AI规模化应用的产业价值阿里巴巴达摩院推出了Video-LLaMA，一个具有综合视听能力的大模型，在音频视频理解领域取得了令人印象深刻的效果阿里云推出了基于大模型的工作学习AI助手——“通义听悟”华为云推出盘古NLP大模型，一个基于Transformer架构的预训练语言模型，可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取等多个自然语言处理任务，其优点是可以快速地完成多种自然语言处理任务，且具有较高的准确率商汤与上海AI实验室、香港中文大学、复旦大学及上海交通大学联合发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM）。“书生·浦语”具有1040亿参数，是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成，不仅在知识掌握、阅读理解、数学推理、多语翻译等多个测试任务上表现优秀，而且具备很强的综合能力，因而在综合性考试中表现突出，在多项中文考试中取得超越ChatGPT的成绩，包括中国高考各个科目的数据集（GaoKao）智源研究院发布了全面开源的“悟道3.0”系列大模型及算法资料来源：根据互联网信息整理其中，作为AGI领域的顶尖企业，OpenAI在2023年广为人知。它是一家非营利性研究公司，以开源模式运作，允许其他机构和研究人员自由合作，使其专利和研究向公众开放。创始人表示，他们的部分动机是担心AGI的潜在风险。ChatGPT是OpenAI最新推出的产品，它允许用户生成从诗歌到短篇小说等的文本。除了OpenAI以外，国外企业如OneConcern、MindBridgeAi、OctaneAI等；国内企业如阿里巴巴、京东、澜舟科技、MiniMax等也在积极探索AGI的发展。一、国外企业1.OneConcernOneConcern的产品帮助决策者能够准备、应对自然灾害并从中恢复。它由具有斯坦福大学教育背景的科学家和工程师发起，旨在让家庭和城市更安全。将下一代AI和机器学习与以人为本的危害科学相结合，有助于预测灾害的影响，以便用户可以在最重要的时候采取实际行动。2.MindBridgeAiMindBridgeAi是有效开发通用AI的领先公司之一。它利用AI来检测财务数据中的错误，其旗舰产品AiAuditor™可自动摄取和分析数据，为所有交易生成“风险评分”。MindBridge的智能风险分析解决方案不仅仅是一种方法或算法，而是一整套服务过程。该公司的另一种产品EnsembleAI则结合了来自多种算法的见解，可以生成全面、详细的风险评估。3.OctaneAIOctaneAI公司找到了创建聊天机器人的最简单方法。其产品可用于推动销售、捕获潜在客户并增加用户在Facebook页面上的参与度。该公司认为，提升购物体验需要关注顾客喜爱的人文元素。OctaneAI还认为，由技术扩展的个性化电子商务体验是零售业的未来。4.EvolvTechnologyEvolvTechnology是一家顶级AI公司，旨在通过创建解决方案来适应当今世界潜在的大规模伤亡威胁，从而改变安全行业的运作方式。Evolv武器检测系统将强大的传感器技术与成熟的AI、安全生态系统集成和全面的场地分析相结合，以前所未有的速度和数量确保更安全、更准确的威胁检测。5.AudioAnalyticsAudioAnalytics的愿景是为所有机器提供灵敏的听觉，这需要跨越整个ML的尖端技术和工具。可扩展的高性能ML工具箱为公司提供灵敏而广泛的听觉，使AudioAnalytics在性能和灵敏性等方面引领声音识别领域。6.PickNikRoboticsPickNikRobotics结合了世界一流的机器人专业知识和先进的开源机器人框架，可为用户节省时间和金钱。该公司提供灵活的研究、开发和支持，以确保项目取得成功。7.HyperscienceHyperscience致力于连接人类和AI，以解决当今和未来的自动化挑战，为客户、公司和世界创造更好的成果。该公司的数据自动化技术为企业组织和政府机构实现业务流程自动化，进而影响数百万客户的生活。8.Darktrace一些世界上最大的组织，包括关键的国家基础设施供应商、金融服务公司、技术和医疗保健供应商、媒体公司和教育机构，都依靠Darktrace的自学AI来保护他们的人员、数据和基础设施免受攻击。其客户群遍及100多个国家。9.DescartesLabsDescartesLabs帮助组织从对可观察的物理世界事件的科学分析中获益。其SaaS平台支持定制信号开发和打包分析解决方案，为农业、消费品、采矿和政府部门的客户创造新的运营优势和可持续性来源。10.GraphcoreGraphcore的智能处理单元（IPU）是一款全新的处理器，专为AI计算而设计。该技术将成为机器智能计算提供全球标准。GraphcoreIPU将对从医学研究、机器人技术到自动驾驶等的所有行业产生变革。IPU独特的架构让AI研究人员能够开展全新类型的工作，以推动机器智能的下一步发展，而这些工作是使用当前技术无法实现的。二、国内企业如图1所示，目前中国企业纷纷布局大语言模型，现已初步形成产业价值链，以下择其中已产生有影响力应用产品的企业做介绍。图1国内大语言模型产业价值链资料来源：艾瑞网1.阿里巴巴阿里巴巴达摩院布局大模型多年，2021年对外介绍了超大规模中文多模态预训练语言模型“M6”，目前参数量已拓展迭代到万亿至十万亿规模。2022年，达摩院提出业界首个通义大模型“M6-OFA”，目标为高效整合多模态任务和架构，提升训练和部署效率。据公开信息，通义大模型“M6-OFA”将深入涵盖医疗、金融、电商、物流等多个行业，从底层模型底座覆盖到各应用场景。同时，阿里版聊天机器人目前也已进入内测阶段，将部署到钉钉。2.京东继百度之后，京东于2月10日宣布其云业务部门言犀人工智能应用平台将推出产业版ChatGPT——ChatJD和其落地应用路线图“125”计划。ChatJD将以“125”计划作为其应用路线图，涵盖一个平台、两个领域和五个应用。其中，1个平台指的是ChatJD智能人机对话平台，为用户提供更加智能的对话交互体验，参数量将达千亿级。通过这一平台，用户可以更加方便地使用ChatJD进行对话交互，并获得更加智能的答案和服务。2个领域指的是ChatJD将在零售和金融服务领域实现全面应用。在零售领域，ChatJD将为用户提供更加智能化的购物服务，包括智能导购、智能客服、智能导购、智能营销等方面，帮助用户更加高效地进行购物。5个应用则是指ChatJD将在平台基础上，实现基于内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类等五个方面的应用。通过这些应用，ChatJD将为用户提供更加智能化的服务，提高企业的运营效率和用户体验。3.澜舟科技2021年6月，前清华大学教授，中国计算机学会CCF副理事长、创新工场首席科学家周明博士创立澜舟科技，并于隔月公布其中文语言模型——孟子轻量大模型。孟子模型由团队联合创新工场团队、上海交通大学、北京理工大学等单位共同研发，性能超越腾讯、搜狗等公司，在中文语言理解评测CLUE榜单上登顶第一，效果比肩千亿参数大模型。基于孟子模型，澜舟科技随后推出了“孟子认知服务引擎”，包括搜索、生成、翻译、对话等功能，还能提供针对垂直行业的SaaS产品，主要覆盖机器翻译、智能辅助写作、智能文档处理场景中的应用。其中，“澜舟熊猫小说家”依靠丰富的故事风格和快捷的AI写作方式已成为公司爆款产品。基于当前模型能力，澜舟科技将与拥有海量数据的中文在线合作，同步打造类ChatGPT产品。4.MiniMax作为国内首家同时拥有三个模态AI大模型和自研产品的准独角兽公司，MiniMax初创团队在2021年就已经对未来趋势做出判断：AI技术将在未来2~3年内发生质的升级，AGI将成为可能。基于这一点，公司从2021年12月成立后，就将目标锁定在大模型研发上。MiniMax目前已自研3个模态大模型，分别是文本、语音和视觉大模型。公司首款基于大模型技术的自研产品Glow于2021年11月上线，主打情感陪伴类社交，有自由聊天和剧情任务多种模式，目前注册用户已近数百万量级。参考文献：[1]GLOVERE.15artificialgeneralintelligencecompaniestoknow[EB/OL].[2023-06-12].https：//builtin.com/artificial-intelligence/artificial-general-intelligence-companies.[2]arti.Top10companiesworkingtodevelopartificialgeneralintelligence[EB/OL].[2023-06-12].https：//www.analyticsinsight.net/top-10-companies-working-to-develop-artificial-general-intelligence/.[3]大众网.资本涌入AGI，国内产学研巨头扎堆AI大模型[EB/OL].[2023-06-12].https：//qiye.chinadaily.com.cn/a/202303/01/WS63fec18fa3102ada8b23136e.html.[4]艾瑞网.ChatGPT浪潮下，看中国大语言模型产业发展[EB/OL].[2023-06-12].https：//xueqiu.com/3258720958/251006753.

1、上海市黄浦区：全面支持以资产管理为代表的高能级金融机构聚集发展上海市黄浦区一直是外资金融落户上海的首选地之一，“十三五”期间，黄浦区先后推出了“外滩外资金融12条”、“黄浦扩大开放50条”、“外滩金融18条”、“外滩金科10条”等举措，积极推动外资金融机构集聚。全国首家外资独资人身险友邦人寿，首批外资控股券商之一野村东方国际证券，新一轮金融业扩大对外开放后的第一、第二家合资保险资管工银安盛和交银康联，新加坡在华首家合资券商星展证券等一批标志性金融领域对外开放项目接连落户黄浦区。上海市黄浦区在未来将聚焦资产管理关键领域，紧抓上海建设全球资产管理中心重大机遇，充分发挥外滩金融集聚带资产管理机构集聚带功能，完善多样化金融机构体系建设。积极吸引银行理财、保险资产管理、金融资产投资等机构及其专业子公司，证券、基金、信托、期货等机构及其专业子公司和私人银行、家族信托、基金销售等资产管理机构落户，支持私募证券投资基金和私募股权投资基金、特殊资产管理等各类型资产管理、财富管理机构集聚发展，加快引进具有全球知名度和重要市场影响力的资产管理机构落户发展，支持符合条件的外资率先在黄浦独资、合资设立证券、基金、养老金管理等机构，合资设立理财公司，设立投资研究、销售运营、合规风控等平台。2、南京市鼓楼区：“金鼓计划”聚焦金融业开放2022年12月，南京获批成为全国6个“开展服务业扩大开放综合试点”城市之一。2023年伊始，南京市鼓楼区率先发布建设“南京服务业扩大开放先行示范区”行动方案，以“五大产业、十大方向”为目标，从产业规模、政策等多个方面定下3年发展目标。其中聚焦金融业扩大开放的是“金鼓计划”，金融服务是鼓楼区重点发展的“三主四特”产业之一，也是鼓楼区服务业扩大开放的十大风口赛道之一。南京市鼓楼区金融产业链条完备，集聚券商、银行、信托、融资租赁等各类金融机构，截至目前，鼓楼区共有上市企业14家，其中境内上市企业9家，境外上市企业5家，新三板挂牌企业8家，纳入上市储备库的企业30余家。2023年，鼓楼区将抢抓金融服务对外开放机遇，实施“金鼓计划•众智护航”行动，打造拟港股上市企业IPO全流程服务体系，“政金企”联手，共同构建拟港股上市企业IPO全流程服务体系。这也是南京市首个“区级政府主导-宁港企业联动-全流程服务”的金融一体化赋能项目。同时，跨境金融服务是南京的开放领域之一，依托服务业扩大开放综合试点的高含金量开放政策，南京市将大力度放宽金融业外资准入条件，推进跨境资金流动自由化便利化，支持外资设立证券、财务、基金管理、期货、人身险、养老金管理公司，支持企业设立本外币合一银行结算账户、跨境人民币双向资金池，为香港企业共享南京资本市场高速增长红利提供便利。3、杭州市上城区：打造金融“两区两高地”杭州市上城区在金融业具有很强实力，在金融领域的发展目标可概括为“两区两高地”：全省领先、全国一流、具有国际影响力的数智金融先行区、产融结合示范区，长三角南翼金融总部机构高地、财富管理高地。杭州市上城区2022年一年新增省级以上持牌金融机构12家，集聚私募机构632家，资产管理总规模达1.2万亿元，金融业增加值占GDP比重超1/4。2023年，杭州市上城区将发挥钱塘江金融港湾核心区优势，积极布局新金融赛道，招引持牌金融机构、投资总部、金融科技、公募基金和私募机构，新增省级以上持牌金融机构6家、投资机构50家，推动合格境外有限合伙人（QFLP）试点基金落地，目前，位于杭州市上城区的安丰创投获批设立杭州市首家QFLP试点基金管理企业——安丰私募基金，正积极筹备首只QFLP基金。QFLP试点工作是钱塘江金融港湾2.0版的重要创新内容，在基金小镇助力杭州金融国际化进程中具有重要意义，后续将打通外资产业资本进入杭州通道，加速推动外资项目落地。参考资料：1、黄浦区人民政府办公室关于印发黄浦区金融服务业发展“十四五”规划的通知.(2021-9-30)[2023-7-20]http://www.ssme.sh.gov.cn/policy/knowledge!knowledgeDetail.do?id=2c91c28d7bc9d3e8017bcd69cd8805242、国务院关于同意在沈阳等6个城市开展服务业扩大开放综合试点的批复.(2022-12-20)[2023-7-20]https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-12/20/content_5732723.htm3、2022年上城区国民经济和社会发展统计公报.(2023-3-28)[2023-7-20]http://www.hzsc.gov.cn/art/2023/3/28/art_1229353259_4152615.html

一、日本机床工业的发展历程1、发展概况日本的机床制造商较早就对数控（NumericalControl，NC）技术的应用开发表现出浓厚兴趣，这项技术在1950年代上半叶由美国开发。由于积极引进NC技术，日本迅速实现NC技术的进一步发展。到1970年代末，全球市场已经开始欣赏日本的NC机床性能。由于赶上NC机床主流化不断增长的浪潮，日本在1982年超越美国，成为NC机床产量的世界领导者，此前该领域一直由美国主导，此后日本在这个位置上保持了27年的连续领先。从2009年起，中国成为全球最大的机床生产国，而日本则继续与德国竞争第二名，但凭借其高水平的技术、生产能力和完善的售后服务，日本机床已经成为备受信赖的品牌。日本被认为是机床的重要制造国。2、机床产值变动趋势就生产趋势的角度回顾日本机床工业的历史，从1988年到1994年，由于国内需求的强劲增长，日本机床产量迅速增加，1990年机床产值达到创纪录的13034亿日元。但是受2001年金融危机和泡沫经济破裂影响，日本机床产量急剧下降。从2003年到2009年，由于日本国内重工业的复苏，再加上中国制造业的崛起和日本企业的海外扩张，日本机床总产值在2007年达到13032亿日元，接近1990年的峰值。但是好景不长，由于受次贷危机影响，2009年机床产值急剧下降至4863亿日元，约降至30年前的水平。自2013年以来，在新兴经济体崛起、更高附加值和效率趋势的背景下，以智能手机制造为主导的电子设备制造合同服务（EMS）需求显著增加，同时随着物联网（IoT）的发展带来的半导体制造设备增加，以及专注于燃料效率法规和下一代车辆开发的汽车工业的发展，日本机床工业迎来快速发展，机床产量保持在较高水平。近年来，中美贸易摩擦加剧、日本频繁发生自然灾害以及全球新冠疫情流行等干扰因素极大地影响了日本机床产量的增减，而零部件短缺是目前生产的一大障碍。3、机床进出口贸易变动趋势就贸易方面看，在二战后初期，由于国内机床一开始缺乏充足的供应渠道或技术能力，进口在一段时间内大大超过出口。但从20世纪60年代开始，日本国内机床开始显示竞争优势，出口大幅增加。出口最终在1972年超过进口。就出口目的地而言，直到1980年代，出口主要流向欧洲和北美，但自2000年以来，对亚洲的出口占到40%到50%。就机床进出口而言，二战后至20世纪60年代期间日本机床进口远远超过出口，因为当时日本国内机床一开始缺乏足够的供应渠道或技术能力。但从20世纪60年代开始，随着日本国内机床开始展现竞争优势，机床出口迅速增加，出口终于在1972年超过进口。从出口目的地来看，直到1980年代，出口主要流向欧洲和北美，但自2000年以来，对亚洲的出口占到40%到50%。二、日本机床工业规模概况日本经济产业省（METI）将机械工业按机械种类大致分为六大类：一是通用机械，包括锅炉、发动机、掘土机械、建筑和采矿设备、办公设备、半导体制造设备以及包括机床在内的加工机械等；二是电力机械，包括电动机、供家庭或工业用的电气设备、电视机、录像机等；三是交通设备，如汽车、飞机等；四是精密机械，如钟表、光学仪器、测量仪器等；五是信息和通信电子设备；六是电子元器件。尽管2022年日本机械工业总产值超过64.6万亿日元，但是机床工业的规模相对还是比较小的。根据日本经济产业省的调查数据：2022年日本机床产值为10788亿日元，占通用机械产值（166521亿日元）的6.5%，仅占整个机械工业总产值（646130亿日元）的1.7%（见图1）。然而，优质的机床是制造各种机械的关键因素。这就是为什么在整个机械工业的各个领域中，机床被视为至关重要的存在，拥有远远超过其所占份额的关键地位。图12022年日本机械工业细分行业产值占比分布情况资料来源：根据日本机床工业协会（JMTBA）、日本经济产业省（METI）数据整理制作.从就业角度来看，机床工业的就业人数自1992年达到38265人的峰值后一直在减少。在2003年达到22130的最低点后，这一数字开始逐渐上升，在过去七年中就业人数已超过26000。2022年，就业人数四年来首次增加，达到27018人（见表1）。表12017-2022年日本机床工业产值和雇员数及其占机械工业的比值年份机械工业机床工业机床工业占机械工业的比值总产值(百万日元)总雇员数(人)总产值(百万日元)总雇员数(人)产值比(%)雇员数比(%)20176060045110100791129823261701.92.620186267626910272971236790273892.02.720195899507610169571072452272501.82.72020530503691017930723994269261.42.62021552922781000846895409264231.52.6202264613000-107880270181.7-资料来源：日本经济产业省（METI）.2022年日本机床订单、产值、进出口额均实现连续两年同比增长。其中，2022年的机床订单额、产值、出口额和进口额分别为17596亿日元、10788亿日元、8571亿日元和840亿日元，分别比2021年增长14.2%、20.5%、20.3%和38.2%（见表2和图2）。表22017-2022年日本机床工业供需动态一览表（单位：亿日元）年份201720182019202020212022机床订单订单总额16456（31.6%）18158（10.3%）12299（-32.3%）9018（-26.7%）15414（70.9%）17596（14.2%）国内订单6294（18.6%）7503（19.2%）4932（-34.3%）3245（-34.2）5103（57.3%）6032（18.2%）国外订单10162（41.2%）10654（4.8%）7367（-30.9%）5774（-21.6%）10311（78.6%）11564（12.1%）机床产值总产值11298（11.6%）12368（9.5%）10725（-13.3%）7240（-32.5%）8954（23.7%）10788（20.5%)数控机床10289（12.9%）11191（8.8%）9644（-13.8%）6600（-31.6%）8338（26.3%）10131（21.5%）数控化率91.1%90.5%89.9%91.2%93.1%93.9%机床出口7862（18%）8817（12.1%）7351（-16.6%）5296（-28.0%）7126（34.6%）8571（20.3%）机床进口723（-7.6%）906（25.3%）860（-5.1%）555（-35.4%）608（9.5%）840（38.2%）资料来源：根据日本机床工业协会（JMTBA）、日本经济产业省(METI)、日本财务省（MOF）数据整理制作.注：*括号内的数字表示年度增长率图22002-2022年日本机床订单、机床产值、机床出品、机床进口变化趋势资料来源：日本机床工业协会（JMTBA）、日本经济产业省（METI）、日本财务省（MOF）.主要参考文献：1、http://www.jmtba.or.jp/english/index.html2、Jmtba.ProgressofJapan'sMachineToolIndustry[R].2023-08-18.https://www.jmtba.or.jp/english/wp-content/uploads/Progress-of-Japans-Machine-Tool-Industry2023.pdf3、Jmtba.SizeoftheJapaneseMachineToolIndustry[R].2023-08-18.https://www.jmtba.or.jp/english/wp-content/uploads/Size-of-the-Machine-Tool-Industry2023.pdf4、Jmtba.SizeoftheJapaneseMachineToolIndustry[R].2022-08-09.https://www.jmtba.or.jp/english/wp-content/uploads/MTI-Japan-2022-Size-of-the-Machine-Tool-Industry.pdf

欧亚经济联盟（EurasianEconomicUnion，EAEU）是苏联解体后欧亚地区最重要的区域经济一体化组织。2023年8月6日，在俄罗斯担任欧亚经济联盟轮值主席国的框架内，俄罗斯联邦政府与俄罗斯经济发展部、俄罗斯联邦政府下属分析中心、俄罗斯对外贸易研究院联合编写了《欧亚经济一体化》信息报告。该报告提供了欧亚一体化项目在不同发展阶段的信息，反映了欧亚经济联盟的主要贸易和社会经济指标，详细描述了联盟国家在海关监管问题、能源金融、交通物流、工业、技术监管等领域的一体化合作，并展望了2025年发展的战略目标。欧亚一体化项目发展历程1991年底，苏联解体之际，多个前苏联加盟共和国组成独立国家联合体，简称“独联体”；1994年，通过了《独联体国家关于建立自由贸易区的协定》，哈萨克斯坦时任总统纳扎尔巴耶夫提出建立欧亚联盟的倡议，同年6月，关于经济一体化的详细计划起草完成，并在正式文件中首次出现“欧亚联盟”（EurasianUnion）的提法；1995年，白俄罗斯、哈萨克斯坦和俄罗斯三国签署关税同盟协议；1998年，俄罗斯和白俄罗斯联盟国家确立；1999年，白俄罗斯、哈萨克斯坦、俄罗斯、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦签署了《关税同盟和统一经济空间条约》，明确了各国建立关税同盟和统一经济空间的目标；2000年，白俄罗斯、哈萨克斯坦、俄罗斯、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦成立了欧亚经济共同体（EurasianEconomicCommunity），乌兹别克斯坦随后加入；2010年，白俄罗斯、哈萨克斯坦和俄罗斯三国关税同盟正式运行；2011年，成立了独联体自由贸易区；2012年欧亚经济委员会作为关税同盟和统一经济空间的超国家监管机构开始运行；2014年，白俄罗斯、哈萨克斯坦和俄罗斯签署《欧亚经济联盟条约》，标志欧亚经济联盟正式形成；2015年，亚美尼亚和吉尔吉斯斯坦加入欧亚经济联盟；2020年，乌兹别克斯坦和古巴获得欧亚经济联盟观察员国地位。欧亚经济联盟的管理机构自上而下包括：由国家元首组成的欧亚经济最高理事会；由各国政府首脑组成的政府间理事会；日常运营的执行机构欧亚经济委员会；由政府部长们组成的欧亚经济委员会理事会；由国际官员组成的欧亚经济委员会各部门。其中，常设机构欧亚经济委员会的职权范围包括数字化议程、国内市场的保护措施、对外贸易政策、互惠贸易服务和投资、政府采购、知识产权、自然垄断、劳动力迁移、货币政策、金融市场、交通和运输、能源政策、工业和农业、竞争政策、宏观经济政策、国际国内贸易数据、动植物卫生检疫、技术监管、海关监管、关税和非关税监管。欧亚经济联盟的主要贸易和社会经济指标俄罗斯政府在报告中指出，欧亚经济联盟成立多年来，其成员国的互惠贸易几乎翻了一番，贸易额已超过800亿美元。自2015年至2022年间，欧亚经济联盟成员国之间的互惠贸易增长了87%，从445亿美元增至833亿美元。欧亚经济联盟对外贸易增长59%，进出口贸易总额接近923亿美元。欧亚经济联盟拥有覆盖1.94亿人口的市场以及丰富的天然气和石油储藏，是世界重要的粮食、矿产、木材等原材料产地。2022年欧亚经济联盟石油产量居世界第一，天然气产量和矿物肥料产量居世界第二，小麦、马铃薯和畜产品产量居世界第三。自联盟成立以来，国民生产总值增长了7.3%（25984亿美元），农业生产增长了26%（1700亿美元），工业生产增长了16.9%（16392亿美元）。2022年，失业率创历史新低4%。该报告强调，欧亚经济联盟国家在植物油、粮食、猪肉、羊肉等方面已实现完全自给自足，计划到2023年底实现禽肉和鸡蛋的完全自给自足。一体化合作领域：成就与目标信息报告的主要内容反映了欧亚经济一体化在多个经贸领域取得的合作成就，同时针对2025年发展战略提出了具体的目标。（1）在海关/关税监管领域，联盟制定了统一的海关立法和关税。《欧亚经济联盟海关法典》的施行，进一步统一了欧亚经济联盟成员国的海关管理，为企业进出口贸易创造更为有利的条件；《欧亚经济联盟商品商标、服务商标和商品原产地名称协定》有助于在联盟市场推出更多的“欧亚品牌”商品；货物可以在欧亚经济联盟内部市场流通，无需报关以及不受海关、交通、检疫等管制。联盟在海关监管领域的发展目标是实现数字化：在对外经济活动中实现文档电子化；在各海关机构与欧亚经济联盟成员国和第三国授权国家机构之间实现信息互动；在海关监管工作中大规模使用电子导航封条；协调统一欧亚经济联盟的海关管理技术，包括应用风险管理系统等。（2）在技术监管领域，联盟通过了52项欧亚技术法规，这些法规覆盖了85%的欧亚经济联盟内流通产品：产品流通中使用统一标识的标签；评估合格证书在所有欧亚经济联盟成员国自动获得承认；制定了国家监督遵守欧亚经济联盟技术条例要求的一般方法；对于已发放的产品合格证书以及欧盟成员国评定合格机构实行统一登记管理。联盟技术监管的目标是在技术评估程序中坚持实施数字化解决方案；针对违反技术条例问题实行统一立法；推进《数字技术规范》项目；逐步实现合格证书的电子化(取代纸质文件）。（3）在动植物卫生检疫领域，自欧亚经济联盟成立以来，畜牧产品的互惠贸易增长了58.7%，在2021年达到70亿美元。联盟建立了统一监管，发布了动植物卫生检疫的产品清单和货物要求，以及边境和海关实施动植物检疫措施的规定；欧亚经济联盟成员国之间在动植物检疫领域实现了文件互认。联盟的发展目标是实现联盟成员国之间的国家信息系统整合，促进植物检疫和动物产品的可追溯性；在动植物卫生检疫领域实现文档电子化。（4）在药品和医疗器械市场中，联盟自2015年到2021年的药品互惠贸易增长了2.5倍，贸易总额达到8.3亿美元。联盟正在转向药品和医疗器械共同市场，统一的药品和医疗器械注册规则已获通过，有关《药品生产质量管理规范》（GMP）和《药品非临床研究质量管理规范》（GLP）的超国家标准开始实行；正在分阶段实现根据欧亚经济联盟规则进行药品注册；通过了“到2024年欧亚经济联盟成员国增加具有战略意义的医药产品和药物供应措施”计划，并编制了相应产品的建议清单。联盟在医药领域的目标是实现与第三国在药品和医疗器械流通领域的文件互认；加强药品和医疗器械注册的数字化流程。（5）在统一服务市场领域，60%的服务业（贸易、广告、建筑工程、设备安装和维修、旅行社服务、维修、家政服务等）已经转向统一服务市场制度，欧亚经济联盟成员国的互惠服务贸易总额从2015年到2021年增长了6%，达到88950亿美元。根据规定在一个国家获得的许可证和资格证书在其他欧亚经济联盟成员国也可以得到承认；为欧亚经济联盟成员国的服务业从业者提供最惠待遇。联盟的目标是制定统一规则来监管新型服务，包括数字领域的服务，并且扩大统一服务市场。（6）在共同的金融市场领域，联盟各国正在发展使用本国货币进行互惠贸易的支付和结算，并扩大本国支付系统的使用范围。本国货币在共同结算中所占份额从2015年的69.7%上升至2022年的81.5%。联盟已经实现了金融市场的统一监管；制定实施《到2025年建立欧亚经济联盟共同金融市场的构想》；正在进行欧亚经济联盟成员国在银行、保险和证券市场服务部门的立法协调工作；形成共同的证券交易空间，促进市场参与者自由地进行证券和金融商品交易；成立了欧亚再保险公司，为出口信贷和投资进行再保险，以应对欧亚经济联盟国家与第三国的商业和政治风险。金融市场的目标是从2025年起启动欧亚经济联盟的共同金融市场；建立欧亚地区的评级机构；通过标准化许可证的实施机制，确保金融市场的许可证互认。（7）在能源领域，联盟完全可以为各国提供所有关键能源资源——天然气、石油、石油产品和电力，并在每年商定的平衡框架内进行免税交易。天然气的互惠贸易仍然是欧亚经济联盟能源贸易的主要组成部分，从2015年的322亿立方米增加到2021年的341亿立方米（按实物计算）；石油贸易增长稳健，从2015年到2021年增长了7%；石油产品的互惠贸易增长最为显著，从2015年到2021年增长了17.1%；电力贸易增长速度紧随其后，七年之间增长了9.8%。联盟的目标是在2025年启动天然气、石油和石油产品以及电力资源的共同市场。（8）在交通和物流领域，自欧亚经济联盟成立以来，货运周转量增长了12.4%，达到6.3万亿吨公里。在欧亚经济联盟成员国之间进行公路运输无需许可证；欧亚经济联盟成员国之间的铁路运输适用联盟内部运输价格；启动了“欧亚农业快线”联合项目（EurasianAgroexpress），以确保农产品的铁路运输和多式联运畅通无阻。该项目已扩展到更广阔的国际市场，仅2022年欧亚农业快线就向中国运送了18360个集装箱的农业货物。联盟在交通和物流领域的目标是实现货运单据电子化转型；制定航空运输服务的共同市场协定；制定和实施“欧亚运输走廊发展综合计划”。（9）在竞争政策和政府采购领域，欧亚经济联盟的政府采购市场规模在2022年已经达到2100亿美元，国家级（城市级）采购的共同市场已经成熟，按照规定对于本国供应商和原产地货物实行国民待遇；联盟还有权监督跨境市场遵守一般竞争规则的情况。欧亚经济联盟成员国公共采购的目标是实现数字化转型，将采购程序转换为电子格式，促进国家电子系统在公共采购领域的互动；实现联盟成员国金融组织为参与公共采购而出具的银行担保互认。（10）在工业领域，欧亚经济联盟的工业化地图包括25个行业领域的158个实施项目，总金额达到2720亿美元。联盟实施协调一致的产业政策；欧亚工业产品注册机制已经建立，其信息用于确保本地化产品国家采购中各国准入的平等条件；在不损害欧亚生产商权利的基础上，确定了发放工业补贴的统一规则；绘制了欧亚经济联盟工业化地图，其中包括联盟各国正在实施的工业项目信息。联盟的工业目标是启动金融一体化合作项目（来自欧亚经济联盟预算）的超国家机制；促进欧盟成员国联合制造产品在第三国市场的推广；发展欧亚经济联盟成员国的科技合作，在实施合作项目中共享欧亚经济联盟成员国的先进研发成果。（11）在农业领域，已经开始实施统一的农业政策，在联盟成员国实开展统一育种工作，形成仓单流通系统；每年确定互市贸易指示性余额（粮食作物、葵花籽和葵花籽油、糖），并发布关键产品的出口管制协调措施。农业的发展目标是形成欧亚经济联盟的粮食安全机制，协调建立欧亚粮食基金会。（12）自欧亚经济联盟成立以来，共同的劳动力市场已经开始逐步形成，一体化进程成果显著。联盟成员国公民无需工作许可就可以平等就业，并且在就业国享有养老金、医疗和社会保险等福利。对于劳动力市场的目标，联盟成员国将对最紧缺工作岗位形成趋于一致的职业要求；加快实现联盟成员国的学位学历互认。值得一提的是，俄罗斯联邦是联盟最大的经济体，也是主要的劳动力输入国。根据信息报告中的数据，2022年，约有170万人从其他四个欧亚经济联盟国家前往俄罗斯工作，与2021年的劳动力迁移人数持平，其中一半以上的工人来自吉尔吉斯斯坦（100万人）。但在流向俄罗斯的劳动力迁移中，还有很大一部分来自乌兹别克斯坦和塔吉克斯坦。另外，大量俄罗斯公民在俄乌冲突以后离开俄罗斯，在一定程度上改变了欧亚经济联盟的移民流向。根据亚美尼亚政府估计，2022年约有10万俄罗斯人移居该国，而从亚美尼亚移居俄罗斯的劳动力为30万人，也有相当数量的俄罗斯劳动力流向哈萨克斯坦。（13）在数字化议程领域，联盟的信息通信技术总规模从2015年发展到2021年增长了30%。在欧亚经济联盟信息一体化系统框架内，已经完成了发展信息交流体系的法律基础和基础设施建设；联盟认证中心也投入运行，以确保具有法律意义的文件流通；欧亚开发银行成立的数字倡议基金会开发了“无新冠病毒旅行”和“在欧亚经济联盟工作”等移动应用程序；还有四个项目作为数字化议程的一部分正在实施，包括“无国界工作”统一搜索系统、数字化运输走廊的生态系统、工业合作、分包和技术转让的欧亚一体化网络以及数字化技术监管；一年一度举行的数字化论坛“数字阿拉木图”（DigitalAlmaty）。联盟在信息通信技术领域的目标是在数字平台框架内实现国家和联盟信息系统一体化；签署关于数据流通的国际条约，以确立保护个人数据的联盟标准；建立跨国互信空间，以确保具有重要法律意义的G2G(政府到政府)和B2G（商家到政府）电子文件流通。（14）对于内部市场存在的阻碍，联盟建立了对于互惠贸易产生不利影响的监测（限制）漏洞系统；欧亚经济委员会有权查明违反联盟法律的行为（障碍）并通知成员国必须消除这些障碍。迄今为止，欧亚经济联盟内部市场中所有先前确定壁垒的85%均已消除。联盟的目标是利用门户网站建立在线监测系统，监测欧亚经济联盟国家经济实体在内部市场运作中面临的问题；逐步取消（考虑到既定的过渡期）联盟内部市场的限制。国际合作欧亚经济联盟的国际合作形式主要分布在四个维度。（1）合作备忘录：主要是与孟加拉国、希腊、印度尼西亚、柬埔寨、蒙古、阿联酋、秘鲁、新加坡、智利、上合组织、安第斯共同体、东盟、非盟、南方共同市场、独联体的行业研讨会、商业论坛等合作；（2）国际条约：与越南、塞尔维亚的自由贸易区合作，与中国、伊朗签署的贸易协定；（3）欧亚经济联盟观察员国：与古巴、摩尔多瓦、乌兹别克斯坦的第三国倡议、第三国协商等；（4）欧亚经济联盟的正式成员国：亚美尼亚、白俄罗斯、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和俄罗斯五国之间的行动纲领、合作条约等。欧亚经济一体化发展的战略方向报告中进一步制定了推动欧亚一体化进程的2025年发展战略，包括11个发展方向、332项实施机制、523项实现既定目标的具体措施。其中11个发展战略方向主要是：（1）经济发展，为定向援助建立灵活机制；（2）科技合作，整合激励各方力量；（3）数字化，发展数字基础设施和生态系统；（4）消费者权利，确保贸易商品的质量和安全以充分保护消费者权益；（5）共同合作项目，通过高效的管理和融资系统，创建和发展高效率的出口导向型经济部门；（6）海关监管，完善关税监管；（7）欧亚经济联盟的制度体系，确保以最有效率的方式履行已达成的协议；（8）卫生、教育、旅游、体育，扩大这些领域的合作；（9）发展的障碍，完全取消或最大限度地减少限制；（10）商品市场，提高市场的运行效率；（11）把欧亚经济联盟发展成为现代世界的一个重要中心。参考文献[1]Евразийскаяэкономическаяинтеграция[R/OL].(2023-08-06)[2023-09-05].http://static.government.ru/media/files/4IPAqA7wIPXuhR6TLBdqEBjZoqkMOSK6.pdf.[2]Подготовленинформационныйдоклад«Евразийскаяэкономическаяинтеграция»[EB/OL].(2023-08-06)[2023-09-05].http://government.ru/news/49224/.[3]ОфициальнаяинформацияЕАЭС[EB/OL].(2023-09-01)[2023-09-05].http://www.eaeunion.org/#info.[4]ТрудоваямиграциявЕАЭСобрелавстречныйхарактер[EB/OL].(2023-08-08)[2023-09-05].https://www.kommersant.ru/doc/6148053.