國務院辦公廳關於逐步推行免費學前教育的意見 國辦發〔2025〕27號 各省、自治區、直轄市人民政府,國務院各部委、各直屬機構: 學前教育是國民教育體系的組成部分,是重要的社會公益事業,關係億萬兒童健康成長。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署,逐步推行免費學前教育,推進學前教育普及普惠安全優質發展,經國務院同意,現提出以下意見。 一、總體要求 以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神,全面貫徹黨的教育方針,聚焦人民群眾所急所需所盼,按照強化普及普惠、穩妥有序推進、加大政府投入、經費合理分擔的原則,逐步免除學前教育保育教育費,有效降低教育成本,提高基本公共教育服務水平,辦好人民滿意的教育。 二、逐步免除學前教育保育教育費 (一)免保育教育費對象。從2025年秋季學期起,免除公辦幼兒園學前一年在園兒童保育教育費。對在教育部門批准設立的民辦幼兒園就讀的適齡兒童,參照當地同類型公辦幼兒園免除水平,相應減免保育教育費。財政部、教育部將統籌考慮學齡人口變化、財力狀況等因素,研究適時完善免費學前教育政策。西藏,四川、雲南、甘肅、青海四省涉藏州縣,新疆喀什、和田、阿克蘇、克孜勒蘇柯爾克孜四地州等地區在園兒童繼續執行現行政策。 (二)免保育教育費標準。按照縣級以上地方人民政府及其教育、價格主管部門批准的公辦幼兒園保育教育費收費標準(不含夥食費、住宿費、雜費等)執行。民辦幼兒園保育教育費高出免除水平的部分,幼兒園可以按規定繼續向在園兒童家庭收取。 (三)財政補助方式。對因免保育教育費導致幼兒園收入減少的部分,由財政部門綜合考慮免保育教育費在園兒童人數、所在地保育教育費生均實際收費水平等情況補助幼兒園。各省、自治區、直轄市和新疆生產建設兵團(以下統稱省)要密切關注本省公辦幼兒園辦園成本、保育教育費實際收費等情況,科學統計全省公辦幼兒園保育教育費生均實際收費水平。財政部、教育部參考各省公辦幼兒園保育教育費生均實際收費水平,分區域確定免保育教育費生均財政補助標準上限,逐省核定免保育教育費生均財政補助標準,定期對政策實施等情況進行評估,根據評估結果研究調整生均財政補助標準,評估周期不超過3年。 (四)財政補助資金分擔方式。中央財政根據核定的各省免保育教育費生均財政補助標準以及在園兒童人數,按照中央與地方分擔比例,核定中央財政免保育教育費補助資金。其中中央與地方分擔比例:第一檔中央財政分擔80%,第二檔中央財政分擔60%,第三檔、第四檔、第五檔中央財政分擔50%。各檔所包括地區依據《國務院辦公廳關於印發教育領域中央與地方財政事權和支出責任劃分改革方案的通知》(國辦發〔2019〕27號)執行。黨中央、國務院明確規定比照享受相關區域政策的地區按相關規定執行。各省保育教育費生均實際收費水平高出本區域生均財政補助標準上限的部分,所需資金由地方承擔;免保育教育費政策範圍超出本意見要求的,可繼續執行,超出部分所需資金由地方承擔。 三、統籌做好支持學前教育發展相關工作 (一)鞏固落實家庭經濟困難兒童等群體資助政策。在國家統一實施的免保育教育費政策基礎上,鼓勵各省結合實際,進一步鞏固落實家庭經濟困難兒童、孤兒和殘疾兒童等群體資助政策,做好兜底保障,具體資助內容和資助標準等由各省自行確定。中央財政統籌考慮地方資助政策實施效果等,繼續予以獎補,適時研究建立統一的家庭經濟困難兒童等群體資助制度。同時,各省要進一步落實完善鼓勵捐資助學的優惠政策,積極引導和鼓勵企業、社會團體及個人等捐資助學;鼓勵幼兒園從事業收入中安排一定經費,幫助家庭經濟困難兒童等群體接受學前教育。 (二)健全學前教育投入機制。各省要認真落實《中華人民共和國學前教育法》,堅持保基本、保普惠,進一步健全學前教育投入機制,明確省以下分擔責任,將公辦幼兒園教師工資納入財政保障範圍,確保教師工資及時足額發放;制定並落實公辦幼兒園生均財政撥款標準或生均公用經費標準,以及普惠性民辦幼兒園生均財政補助標準,提升辦園質量水平。 四、工作要求 (一)強化組織領導。各省要發揮省級統籌作用,完善工作機制,明確責任分工,制定具體實施方案,結合實際分類細化公辦幼兒園和民辦幼兒園的省域內免保育教育費生均財政補助標準等,及時評估、動態調整,與本地區已實施的學前教育資助政策做好銜接。各省級財政、教育部門要統籌中央財政免保育教育費補助資金和地方相關資金,制定地方各級應承擔的免保育教育費財政補助資金具體分擔辦法,落實省域內幼兒園免保育教育費財政補助資金。 (二)加強資金管理。地方各級財政、教育部門要依託預算管理一體化系統等信息化手段,加強日常監控,強化資金保障和使用管理,及時足額撥付資金,確保幼兒園正常運轉,嚴禁拖欠教師工資。各省要加強監督檢查和信息公開,確保資金使用規範、安全、有效,對於虛報冒領、擠佔挪用、滯撥緩撥國家相關補助資金等行為,依法依規追究相應責任。財政部、教育部推動建立長效監督體系,按照有關規定適時開展督導檢查。 (三)夯實工作基礎。地方各級教育部門要進一步加強學前教育學籍管理,認真審核在園兒童人數等基礎數據,做好與相關部門數據對接、共享和稽核,確保真實準確、不重不漏;強化培訓指導,提高幼兒園園長和資助工作人員業務能力,不斷提升資助管理服務水平;嚴格落實監管責任,規範辦園行為,切實守護好在園兒童身心健康。 (四)做好宣傳解讀。逐步推行免費學前教育是涉及千家萬戶、事關長遠發展的重要惠民舉措,要通過多種渠道加強宣傳引導和政策解讀,主動回應社會關切,營造有利於學前教育發展的良好社會氛圍。 本意見自印發之日起施行。《財政部、教育部關於建立學前教育資助制度的意見》(財教〔2011〕410號)同時廢止。 國務院辦公廳 2025年7月31日 (此件公開發布)
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行,大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下,如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前,模型算法開源、算力系統開放,已經成為AI時代一個主流趨勢,開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用,既能以系統化思維,通過提升單系統性能,滿足萬億參數大模型發展的需求;又能應對日益擴張的數據中心規模,通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦,來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑,與之伴生的是,公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及,為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合,會有效驅動海量長尾應用爆發,進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示,隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景,OCP的工作重心正轉向AI主導,所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開,包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域,並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》,這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為,產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發,堅持標準引領產業發展,制定更切實落地的規範標準,推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠,讓更多的組織和個人從中獲益。 例如,面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準,就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現,為行業提供科學、可信的算力算效評估體系,為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑,開放計算的興起與日益壯大,使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強,這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前,MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速,對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求,帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出,MoE大模型持續推高大算力,仍然是今天的時代主題,產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示,超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸,以及可靠性和穩定性的挑戰,需要為AI重構算力系統,Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示,未來,超節點架構將會採用GPU發起式直連內存,通過GPU友好型介質與存儲,有效減少內存瓶頸,為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示,當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景,多樣性算力將不再是分散的「孤島」,而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調,開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸,推動業務創新發展,這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物,它不是某一個點的突破,而是在現有技術、生態和成本約束下,從系統層面去打破晶片本身的性能邊界,最大化用戶價值。 作為社區的一員,浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架,推動開放超節點架構的發展。 事實上,GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革,已經推動了跨社區合作的進程加快。目前,OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」,結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢,推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時,OCP也在同OCTC積極合作,探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地,在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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