紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年大會第一次綜合演練現場畫面公布
2026-01-05 12:21 3,123次浏览基層，聯繫服務群眾的「最後一公裡」。 這裡有訪家走戶的「小巷總理」，也有訪貧問苦的駐村第一書記。基層折射民生冷暖、反映民心向背。 「把基層的工作做好，這樣才能『任憑風浪起，穩坐釣魚臺』」。從黃土地一路走來，從農村大隊黨支部書記幹起來，習近平總書記「對基層工作非常牽掛，對基層幹部充滿感情」，對基層減負工作高度重視。 從源頭和機制上持續深化整治形式主義為基層減負。中辦、國辦印發的《整治形式主義為基層減負若干規定》提出：「省級黨委和政府指導本地區立足實際建立健全鄉鎮(街道)履行職責事項清單並開展清理規範，加強清單動態管理，推動責權一致、責能一致。」 自2024年2月以來，在先行試點基礎上，全國3.8萬個鄉鎮(街道)全面開展履職事項清單工作。截至今年6月底，清單已全部編制完成，取得明顯成效。 一年一個臺階，一步一個腳印。如何答好基層減負這道「關鍵之題」？一張鄉鎮(街道)履職事項清單，凝聚著習近平總書記的牽掛與考量。 翻開清單，明確鄉鎮(街道)職責是其中之題眼。「為基層減負要明確權責，不能什麼事都壓給基層，基層該承擔哪些工作，要把職責事項搞清楚。」 基層之負從何而來？ 其中一個重要因素，便是形式主義、官僚主義的桎梏：「痕跡管理」比較普遍，但重「痕」不重「績」、留「跡」不留「心」；檢查考核名目繁多、頻率過高、多頭重複；「文山會海」有所反彈…… 「這種狀況必須改變！」習近平總書記的話擲地有聲。 2024年11月，湖北嘉魚縣四邑村，一張《服務群眾事項清單》吸引了習近平總書記的目光。「過去更多的是要求群眾去做事，現在更多的是黨員幹部給群眾辦事、做服務，這是一個根本的變化。」習近平總書記說，「要持續為基層減負，讓基層幹部能夠用更多時間和精力來服務群眾。」 一張清單，凝聚著減什麼、怎麼減的實踐答案。 《整治形式主義為基層減負若干規定》印發，首次以黨內法規形式制定出臺為基層減負的制度規範；《關於全面建立鄉鎮(街道)履行職責事項清單的意見》印發，進一步明確鄉鎮(街道)職責，形成事權清晰、責能相適、履職順暢、保障有力的鄉鎮(街道)權責體系…… 一個個文件、一項項舉措，黨中央出「重拳」整治，破解基層治理「小馬拉大車」問題，有助於不斷築牢黨在基層的執政基礎。 減負二字，需「減」更重「賦」。 2024年7月30日，中共中央政治局召開會議。會議明確提出，「要強化制度建設與執行，統籌為基層減負和賦能」。 減負與賦能，這一對充滿辯證法色彩的動詞，正是透視「基層治理現代化這項基礎性工作」的關鍵詞——破形式主義之弊、減基層負擔之重，是為了賦能基層治理效能，讓廣大幹部「輕裝上陣」、擔當作為。 若將這一張清單，放置於國家治理現代化進程的大視野中，其背後的深意，則更為清晰。 「黨的工作最堅實的力量支撐在基層，經濟社會發展和民生最突出的矛盾和問題也在基層」。著眼於夯實中國式現代化基層基礎，習近平總書記把基層治理放在「五位一體」總體布局和「四個全面」戰略布局中，謀劃部署。 「縱觀各國治理實踐，如果社會治理跟不上經濟發展步伐，各種社會矛盾和問題得不到有效解決，不僅經濟發展難以為繼，整個社會也可能陷入動蕩」。 2025年是「十四五」規劃收官之年，也是「十五五」規劃謀篇布局之年。在時間的交匯點上，「切實整治形式主義為基層減負」，抓好基層治理現代化，「中國之治」便有了更為堅實的基礎。 策劃：杜尚澤、彭俊 撰文：陳世涵、鄺西曦 編輯：李建廣、閆俏秀 海報：田興洲 校檢：吳玥 來源：人民日報客戶端
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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