《80秒重溫抗戰大捷》之金牛山戰鬥
2026-01-27 22:42 6,438次浏览央視網消息：2021年的10月12日，我國正式設立第一批5個國家公園，它們分別是：三江源、大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林，和武夷山。 記者8月11日從自然資源部了解到，隨著三江源國家公園近日完成自然資源確權登記，首批5個國家公園已全部完成登簿。 那麼，自然資源確權登記都有些什麼內容？又有怎樣的用處呢？一起來了解。 邊界範圍精準落地 產權主體明確清晰 自然資源部表示，本次以登記的法定形式，將具有重要生態價值的三江源、大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林、武夷山等5個國家公園的邊界範圍在國土空間上精準落地，明晰了國家公園產權主體，劃清了權屬界線，明確了自然資源資產「誰所有、由誰管」。 據介紹，確權登記的登記簿還記載有自然資源的面積、類型、數量、質量等自然狀況，並關聯國土空間規劃「三區三線」、不動產登記信息等。目前，登記成果已共享應用於國家公園本底調查、自然資源資產管理和生態管護等工作中。 為國家公園確權到底要確哪些權？ 那麼，為國家公園確權到底要確哪些權？需要明確的權利都有哪些呢？我們來聽聽專家的解讀。 北京林業大學國家公園學院教授 李倞：國家公園保護了我們國家最具有代表性的自然生態系統，對它們進行自然資源的統一確權登記，就像是在給它們上一個戶口。通過上這個戶口，我們可以搞清楚國家公園究竟包含哪些類型的自然資源，也可以精確的來劃定它們的地理邊界，識別出它們的面積和具體的空間坐標的位置，在地圖上提供一個清晰的邊界範圍。本質上這就是在弄清楚我們的國家公園究竟擁有什麼樣的自然資源，這些自然資源究竟在哪裡？它們有多大的面積？它們的質量好不好？另外這次是將國家公園作為一個獨立的單元進行登記，可以確定這些不同類型的自然資源究竟歸誰所有，為解決所有權人不清，所有權邊界模糊的問題提供一個基礎。最終繪製一張國家公園的權屬地圖，為接下來國家公園更加清晰和科學的產權管理提供一個重要的支撐。只有通過科學的確權登記，才能夠支撐我們國家對於國家公園進行更加統一規範和嚴格的保護，實現更加高效的管理，並且支撐我們國家公園的未來長期可持續的發展。 確權後5大國家公園歸誰所有？由誰管？ 確權後5大國家公園歸誰所有？由誰來管？我們繼續來聽專家的解讀。 自然資源部自然資源確權登記局副局長 邱烈飛：三江源國家公園內的自然資源全部為國有，另外4個公園內的自然資源既有國有也有集體所有。經國務院授權，東北虎豹國家公園由自然資源部履行全民所有自然資源資產所有者職責，其餘4個公園由自然資源部委託相關省級人民政府代理履行所有者職責。登記簿還記載自然資源的面積、類型、數量、質量等自然狀況。其中，三江源國家公園面積19.07萬平方公裡，東北虎豹國家公園1.41萬平方公裡，大熊貓國家公園2.2萬平方公裡，海南熱帶雨林國家公園4268.54平方公裡，武夷山國家公園1280.41平方公裡。三江源國家公園最主要的自然資源為草原，佔比67%；另外4個公園最主要的自然資源為森林，其中東北虎豹國家公園森林佔比97%。同時，登記簿還關聯國土空間規劃「三區三線」、不動產登記信息等。 解決所有權人不清 所有權邊界模糊等問題 就像專家所說的，確權登記是通過摸家底、建檔案，明確「誰所有」「由誰管」的問題。就是要解決自然資源資產的所有權人不清、所有權邊界模糊等問題，為國家公園建設提供有效有力的產權支撐。本次完成國家公園確權登記還有哪些亮點呢？繼續來看。 本次完成國家公園確權登記有何亮點？ 北京林業大學國家公園學院教授 李倞：目前五個國家公園已經全部完成了確權的登記，主要有三方面的亮點。首先是它搞清楚了我們首批五個國家公園的自然資源的家底。通過確權登記，這些中國最重要的自然資源的邊界被準確地劃定出來了，也搞清楚了他們的權屬關係。之前相對模糊的邊界問題也得到了相對妥善的解決。另外一個亮點就是建立了一個整體的資料庫，結合之前的確權登記，國家公園的自然資源的權屬狀況和這些自然資源的質量等情況都被製作成了一個完整的資料庫。這些資料庫可以更好的支撐我們對國家公園進行更加可持續的保護，也為接下來實現國家公園生態產品的價值轉化提供更加科學的依據。另外我們都知道國家公園的範圍非常大，內部的自然資源種類也非常多，很多還跨越了多個省市區域和不同的管理部門，協調起來非常的困難。但是國家公園的管理是一個系統的工程，需要進行系統和整體的保護。我們另外一個非常重要的亮點，就是五個國家公園完成了法定形式上的這種確權登記，而且是作為一個獨立的單元進行了登記，建立了一種協同的管理機制，為開展系統的整體保護做出了非常重要的一個探索。
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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