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北青报记者现场一条产线看到，在车身被悬吊着送到(dao)工位后，一个(ge)工位上的8台机器人开始工作，拍照机器人负责定位，自动上料的机器人负(fu)责抓取车门并搭建，两侧的机械臂会同时带着拧紧枪，前(qian)来拧螺栓、打铰链，所以单侧就有4台机器人，几秒钟便可以安装好一台车的车(che)门。在检测环节，机(ji)器(qi)人代替人眼识别，在(zai)84秒内，为设备拍摄(she)28张照片，并在1秒内判定完成这个零件是否符合标(biao)准，仅在小米汽车工厂的车身车间内，就有207个关键检测点(dian)都是靠自(zi)动检测完成的，行业处于领先。

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拦截行动的成本也十分高昂，尽管**称若未能拦截导弹，损失将更为惨重。以(yi)色列的 “箭(jian)” 式拦截导弹（通常用于(yu)击(ji)落弹道导弹(dan)）每枚成(cheng)本约 200 万至 300 万美元，且为提高命中率，往往对每枚弹道导弹发射多枚拦截弹。

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在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定，多集中于公用事(shi)业、清洁(jie)能源等行业及(ji)高信(xin)用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集(ji)中度可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债(zhai)券(quan)——市场上观察到某些高等级绿色(se)债券(quan)存在“绿色溢价”（Greenium），即投(tou)资者因(yin)为认可其绿色价值而(er)接受较低收益率。例如(ru)，2024年，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色(se)资产支(zhi)持(chi)证券(quan)）中，有约69%的绿色债券的(de)发行(xing)利率低于可(ke)比债券的平均发行利率，且平均低(di)33个bp。总的来说(shuo)，高信(xin)用等级的绿(lv)色(se)债券可能牺牲少许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏低，其(qi)价格对(dui)政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵(han)盖面更广(guang)，行业分布更接近市场平均，收益特征(zheng)接近传统(tong)债券指数。由于筛除了(le)部分高风险发行人，组合平均信用质量可能略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘等）也会(hui)略微降低组合收益。因此，其预期回报与基准指数非常接近(jin)，主要差别体现在波动性和回(hui)撤上的改善。例如，前述(shu)SUSC基金的目标就(jiu)是(shi)在获得稳定(ding)收益的同(tong)时，实现与传统指数(shu)几乎相同的风险/收益表现。实际运行中，该ETF与母(mu)指(zhi)数业(ye)绩(ji)差距很小(xiao)：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美(mei)国公司债指数的-15.79%基(ji)本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺(xi)牲(sheng)收益，而(er)是(shi)以更优的ESG质量和风(feng)险(xian)控制来换取与(yu)市(shi)场相当的回报。

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