三峽樞紐2025年1月至7月通過量近1億噸
2026-02-26 21:31 8,851次浏览據閔行區衛生健康委消息，近日，隨著新虹、華漕、浦江、七寶、虹橋和申鑫六家社區衛生服務中心護理中心完成驗收，閔行成為第一個完成市級社區護理中心驗收全覆蓋的區。閔行通過覆蓋門診、病房、站點、居家、養老護理服務機構等多場景聯動，打造社區護理中心「一站式」服務體系，為居民提供全流程、整合式護理服務。該體系以26項基礎護理為基礎，包含生命體徵監測、導尿、標本採集等日常健康項目，其中：針對慢病患者推出10大類專科護理，覆蓋PICC維護、傷口（造口）護理、糖尿病護理、安寧療護4類核心需求，並動態配置6類專項服務。同時，結合區域特點定製14項特色項目，如慢阻肺專科護理、口腔護理、乾眼症護理、消化健康專科護理、膝骨關節炎康復等。居民郭老伯患慢性阻塞性肺疾病10餘年，飽受氣喘咳嗽的困擾。在新虹社區衛生服務中心慢阻肺專科護理門診，護理團隊為他制定了用藥指導、飲食管理、呼吸訓練、家庭氧療等綜合護理方案，依託中醫團隊輔以穴位貼敷（肺俞、天突等穴位）、拔罐等中醫治療，並進行定期複診評估、個性化宣教和遠程隨訪，實時調整治療方案。現在，郭老伯的肺功能明顯改善，氣喘咳嗽顯著減輕。社區護理要「接得住」居民需求，關鍵在於專業化的技能和精細化的服務。在虹橋社區衛生服務中心，今年3月開展全區首家乾眼症護理門診以來，到目前累計服務超700人次，受到居民的普遍歡迎。62歲的黃阿姨，因連續3個月眼睛乾澀、疲勞，自行用眼藥水卻愈發嚴重而前來就診。護理中心結合醫生診斷，為她定製「物理治療+用眼習慣調整」方案。2個多月後，黃阿姨的乾澀、異物感明顯減輕，視力波動也得到改善。閔行區衛生健康委相關部門介紹，閔行依託緊密型城市醫療集團建設構建護理聯盟，實現社區與三級醫院護理服務同質化。一方面依託三級醫院優質資源下沉，開展護理查房、會診及科研指導，將先進技術和管理經驗直輸社區醫院；另一方面建立全區規範化培訓體系，開展社區護理人員全覆蓋輪訓工作（截至目前，已完成240名），強化基礎技能與專科能力。通過上下聯動的「帶教+練兵」模式，讓居民在家門口享受與三級醫院同質的專業化服務。各社區衛生服務中心護理中心一覽表
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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