中泰專家在泰國共建橡膠提質增效基地
2025-10-23 23:31 3,214次浏览最近這段時間，全國多地遭遇暴雨，如果職場人上下班途中被洪水衝走並傷亡，算工傷嗎？一職工就不幸遇上此事，家屬認為其是工作途中受到傷害，應認定為工傷，人社局不予認定，雙方為此對簿公堂，官司一路打到高院，法院最終會怎麼判？ 員工：上班途中被洪水衝走死亡 紀某為河南某市某工廠員工。 2021年7月21日19時30分左右，天降暴雨。 21時左右，某鎮某村防汛工作人員在某路與某路交叉口往南過橋後200米處拉出警戒線，並設卡勸返行人和車輛。 22時左右，現場人員發現紀某從南向北駕駛電動自行車至某路口，防汛工作人員喊叫阻止其通過，並派鏟車上前救援，但水流太猛，救援未果，現場人員看到紀某被水衝走。水位下降後，紀某的遺體被發現。 不幸發生後，工廠為紀某向人社局申請工傷認定。 人社局：不能算工傷 人社局認為—— ■該路段已由專人阻止，不得通行，紀某作為成年人，應當認識到自己將要通行的路段已無法通行，其本人對自身受到的事故傷害應當承擔全部或主要責任。 ■其次，即使認為紀某是受到交通事故傷害，其在該次交通事故中也應當承擔全部或主要責任。紀某應當意識到進入洪水有巨大的危險，其在防汛工作人員喊叫阻止其通過的情形下仍繼續前進，其本人應當承擔全部或者主要責任。 紀某受到的傷害，不符合《工傷保險條例》第十四條、第十五條規定的認定工傷或視同工傷的情形，人社局作出《不予認定工傷決定書》。 家屬：提起訴訟 紀某家屬不服，認為紀某因工作途中受到的傷害應認定為工傷，派出所出具的情況說明證明是交通意外事故。紀某在上班途中發生交通事故意外身亡，其無違法行為，對交通事故的發生也無過錯，本人無責任或次要責任，不具有《工傷保險條例》第十六條規定的不應當認定工傷的情形。由於暴雨造成路面大面積積水，有關責任方沒有設置危險標誌也未派人看守，天還一片漆黑，紀某為廠裡的利益冒著生命危險去上班不幸發生意外交通事故應認定為工傷。 隨後，紀某家屬提起訴訟，要求認定為工傷。 法院：應認定為工傷 一審、二審：均認為《不予認定工傷決定書》認定事實不清，主要依據不足，撤銷不予認定工傷決定並責令人社局限期重新作出行政行為。 人社局不服，向高院提起再審申請。 再審：法院經審查認為，本案中，各方當事人對紀某系在上班途中因遭遇洪水意外死亡的事實均無異議。 ■關於紀某的死亡是否系受到交通事故傷害的問題。 公安局某派出所出具的情況說明載明，紀某系駕駛二輪電動自行車行至某市某路與某街路口時，因天降暴雨路面過水較深，發生交通事故意外死亡。 交通事故，是指車輛在道路上因過錯或者意外造成的人身傷亡或者財產損失的事件。因天降大雨導致路面過水較深致被洪水衝走亦是一種意外，故紀某在上班途中駕駛電動車被洪水衝走意外死亡，符合交通事故構成要件，人社局辯稱本案事故發生時紀某面對的是洪水而非道路，其進入洪水中受到傷害不屬於交通事故的主張不能成立。 ■關於紀某對該次交通事故是否負主要責任的問題。 人社局提交的證據不足以證明該事故的發生系由於紀某本人主要責任或全部責任造成，亦不能證明紀某具有《工傷保險條例》第十六條規定的不得認定為工傷的情形。況且在當時夜間天降暴雨的情況下，紀某對前方路況難以作出準確判斷，在此情況下無法苛責當事人準確快速作出反應，人社局認為紀某應當對危險有充分認識、受到傷害有其自身主動性，故其本人應當承擔全部或主要責任的主張不能成立。 因此，人社局作出的被訴《不予認定工傷決定書》認定事實不清，主要依據不足，原審法院判決撤銷本案被訴不予認定工傷決定並責令人社局限期重新作出行政行為認定事實清楚，適用法律正確，處理並無不當。 綜上，裁定如下：駁回人社局的再審申請。 相關法律 工傷認定有哪些情形？ 《工傷保險條例》第十四條規定，職工有下列情形之一的，應當認定為工傷： (一)在工作時間和工作場所內，因工作原因受到事故傷害的； (二)工作時間前後在工作場所內，從事與工作有關的預備性或者收尾性工作受到事故傷害的；(三)在工作時間和工作場所內，因履行工作職責受到暴力等意外傷害的； (四)患職業病的； (五)因工外出期間，由於工作原因受到傷害或者發生事故下落不明的； (六)在上下班途中，受到非本人主要責任的交通事故或者城市軌道交通、客運輪渡、火車事故傷害的。也就是說，在上下班路上受傷要被認定為工傷，需滿足3個條件：①在上下班途中；②受傷原因為交通事故；③在交通事故責任認定中，本人承擔非主要責任。 (七)法律、行政法規規定應當認定為工傷的其他情形。據央視網
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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