【活力中國調研行】6500噸鮮奶的智慧旅程
2025-12-20 14:32 2,219次浏览上海市第七人民醫院外科黨支部、泌尿男科黨支部等多個臨床黨支部日前與曹路鎮各居民區黨支部分批結對。黨建共建凝聚服務力量，疊加3月啟動的點單系統，如同一雙緊密配合的手，在需求與資源的精準對接中，推動優質醫療服務加速融入社區肌理，為居民健康撐起細密周全的守護網。今年3月起，七院多個科室黨支部與曹路鎮各居委黨支部陸續籤約，通過建立黨員聯絡崗、明確服務責任清單，將醫療資源下沉從「零散響應」轉為「系統推進」：外科黨支部與金群苑居委黨支部結對後，迅速組織黨員服務團隊，把術後康復指導、微創技術科普等專科服務納入常態化內容；泌尿男科黨支部則針對社區內男性人口，聯合居委制定了定期前列腺篩查、防護普及等項目。「黨建這隻手讓服務有了穩定的著力點，從偶爾上門變成長期紮根，居民能持續感受到醫療關懷的溫度，」七院黨委相關負責人這樣定位黨建的作用。活力樂齡服務點單系統這隻「手」，則以精準需求牽引服務方向。3 月上線以來，系統累計收集曹路鎮居民健康訴求30餘條。其中，用藥指導、疾病預防、健康篩查等12項需求成為高頻關注點。黨建結對啟動後，兩隻手的協同讓居民需求有了雙重抵達路徑：既可以通過「活力樂齡服務點單系統」提出訴求，由居委梳理後經黨建渠道對接醫院；也能直接聯繫結對的科室黨支部，表明健康需求。兩種方式殊途同歸，都能快速觸發服務響應，將醫院資源帶近居民身邊。雙手協同的力量，讓醫療資源下沉更具「穿透性」。醫院黨支部將結對優勢與點單需求深度融合，針對居民關注的術後康復、疾病防護等問題，黨員醫生既通過點單系統承接共性需求，也依託結對關係回應個性化諮詢，讓專業服務既有廣度更有溫度。依託「雙手協同」模式，七院正推動服務從「被動響應」向「主動延伸」升級：根據「點單」系統的需求熱力圖，提前規劃社區服務方向，把季節性高發疾病預防、老年群體康復護理等內容納入前置服務清單；黨員醫生團隊則結合日常對接中掌握的居民健康檔案，對術後患者、慢性病老人開展 「按需隨訪」，及時調整健康指導方案；醫院與居委還會通過常態化溝通機制，隨時根據居民反饋優化服務細節，讓醫療資源跟著需求走，服務圍著居民轉。如今在曹路鎮的社區廣場、活動中心，時常能看到七院黨員醫生與居委工作人員並肩服務的身影 —— 這是雙手協同的生動寫照，更是醫療資源深度融入社區的鮮活註腳。當黨建的組織優勢與點單的需求導向緊密相握，一張覆蓋全周期、精準到個人的健康服務網正越織越密，讓「家門口的醫療」從便利走向精準，從服務走向陪伴，為居民健康幸福感增添著實實在在的重量。
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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