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但任何一个市场实际都需要存在一定的流动性，信贷资产市场也不例外。比如当一家银行的不良率临近年末因突发事件超过可以容忍的指标时，这时需要通过发放新的贷款来做大贷款规模以降低不良率。比自行发放贷款更快的办法是从市场上直接买入信贷资产。但如果市场没有流动性，那么银行不可能通过购入信贷资产的方式来快速调节信贷资产总额。除了举例所讲的银行可能需要调节不良率外，商业银行也需要通过贷款规模来调节LCR流动性监管指标，绿色或普惠贷款占比以及行业占比等。在这些场景中，银行都需要信贷市场存在一定流动性。商业银行需要找到一种可以买卖的信贷资产，它必须同时具有信贷属性和流动性。
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传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息，但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年，美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出，智能是具身化和情境化的，传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界，如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛，这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。
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