完善作風建設常態化長效化制度機制(鍥而不捨落實中央八項規定精神)
2025-11-30 01:30 7,128次浏览北京8月13日電(記者 左雨晴) 記者13日獲悉，市場監管總局、國家衛生健康委、國家中醫藥局聯合發布《醫療廣告認定指南》(以下簡稱《指南》)。 市場監管總局廣告監管司市場稽查專員谷保中指出，醫療廣告是群眾獲取就醫信息的重要途徑，也是推介醫療機構和醫療服務的重要方式。隨著「網際網路+醫療」的快速發展，醫療廣告與醫療信息、醫療健康科普在表現形式上愈發接近；部分不法經營者假借「科普」的外衣變相發布醫療廣告，甚至虛構「名院」「名醫」吸引患者就醫等亂象時有發生。 他表示，《指南》在結合醫療廣告活動新特點和監管實踐的基礎上，對「什麼是醫療廣告」進行了回答；再次重申了除依法成立的醫療機構外，任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告；對如何區分「醫療廣告」與「醫療信息公開」「健康科普」提出了更具操作性的監管規則；對部門協同作出針對性的制度安排。 聚焦社會反映集中的無資質「黑醫院」「黑醫生」發布廣告誤導群眾就醫選擇的問題，《指南》對醫療廣告發布主體作出了嚴格的限定，明確規定了除依法設立的醫療機構外，任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告。 緊盯借醫療信息公示和科普活動變相發布醫療廣告的違法行為，《指南》在明確哪些形式的信息公示和科普活動不構成廣告的同時，也列舉了借醫療信息公示和健康科普變相發布醫療廣告的具體情形。 此外，為推動實現對醫療廣告亂象的標本兼治，《指南》對市場監管部門與衛生健康、中醫藥部門之間的線索移送、情況通報等方面作出了制度性安排。 《指南》的出臺，有助於準確認定和打擊利用醫學科普、健康養生變相發布醫療廣告等違法違規行為，營造更加公平的醫療廣告市場環境和有序的醫療科普社會氛圍，更好維護廣大消費者合法權益、滿足公眾對健康養生知識的需求和就醫需要。 值得一提的是，今年5月，市場監管總局還發布了《醫療廣告監管工作指南》，針對醫療廣告監管執法的原則和具體監管規則作出細化規定，為市場監管部門提供更加明確的執法指引和實操指南。 谷保中表示，兩個指南為醫療機構和網際網路平臺劃定了更為清晰的紅線和底線，在壓實平臺主體責任、精準打擊變相發布醫療廣告行為的同時，有助於防範和制止醫療行業商業營銷宣傳領域的「內卷式」競爭。兩個指南既是維護廣告市場秩序、保障消費者合法權益的應時之舉，也是推動廣告行業、醫療服務行業健康發展的長遠謀劃，通過立規矩、設紅線、清亂象，讓各類「隱形變異」式的醫療廣告宣傳無所遁形，將違法違規機構逐出市場，為守法合規企業撐腰鼓勁，為維護消費者權益保駕護航。(完)
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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