AI倒逼人類思考：什麼是深度的美
2025-11-20 07:55 1,697次浏览北京8月13日電(記者 袁秀月)生完小孩後誰來帶、怎麼帶，是困擾許多年輕家庭的難題。 近日，四川出臺規定，將給予普惠託育服務機構每人每月200元運營補助。此外，近期廣東、江西、海南等多地給居民發放託育消費券。 對託育服務進行真金白銀補貼，能破解嬰幼兒照護難題嗎？託育服務行業面臨哪些現實挑戰？ 資料圖：山東日照東港區翠湖佳園小區幼兒園，小朋友在玩跨欄遊戲。圖/CNSphoto 俞方平 攝 多地發補貼、託育消費券 根據《四川省普惠託育服務機構認定及補助管理辦法(試行)》，從今年8月30日起，被認定為普惠託育服務機構，招收3歲以下嬰幼兒，按照全日託在託人數和在託月數，給予每人每月200元的運營補助，用於補助機構日常運轉。 無獨有偶，此前多地都曾出臺政策對普惠託育服務機構進行補貼。 如今年6月，山西明確，獨立託育機構按每嬰幼兒每月500元標準發放補貼，幼兒園提供託育服務的按每嬰幼兒每月300元標準發放補貼。北京經開區提出，普惠性民辦幼兒園和普惠性託育機構將按照1000元/生·月的標準獲得生均定額補助。山東日照市東港區則提出，按照每個託班2萬元標準一次性發放開辦補助，每個託位每年710元標準發放運營補貼。 此外，近期，廣東、江西、海南等多地還陸續向居民發放託育消費券，旨在推動託育服務普惠規範發展，提高入託率。 如廣東惠民託育券分為託育體驗券與託育消費券兩大類，消費券根據金額分為500元、1000元、1500元和2000元四個檔次，可直接抵扣託育費用。海南根據月齡段進行補貼，0-12月齡補貼600元/月；13-24月齡補貼300元/月，25月齡及以上補貼200元/月。根據公開報導，海南此次發放託育消費券，共計1500萬元。 能緩解育兒壓力嗎？ 事實上，近年來多地都出臺政策推動託育服務行業發展。今年6月，國家衛健委有關負責人透露，全國1315個縣(市、區)已經出臺了託育機構建設補貼、運營補貼、發放消費券等措施來降低託育服務價格。 前不久，國家衛健委等7部門聯合印發《關於加快推進普惠託育服務體系建設的意見》，提出2025年，實現每千人口擁有3歲以下嬰幼兒託位數4.5個，新增普惠性託位66萬個。2030年，普惠託育服務體系基本建立，家庭託育成本有效降低。 中國人民大學人口與健康學院教授陸傑華對記者表示，各地託育政策密集出臺釋放了一個積極信號，政府正多措並舉，降低託育服務行業運營成本，減輕家庭養育負擔。 在他看來，這些政策一方面有助於帶動社會資本投入託育服務行業；另一方面，也能在一定程度上降低有入託意願家庭的經濟壓力。但能否真正提升入託率，還需要從長遠觀察政策落地的成效。 北京市社會科學院副研究員王鵬也曾指出，政策短期可刺激家庭入託需求，倒逼機構調整服務模式(如增設靈活託育類型)，但長期效果需依賴託位供需匹配、服務質量提升等配套措施，否則入託率提升可能遭遇瓶頸。 專家：要讓託育服務做到「可及、可信任、可支付」 近年來，我國託育服務行業在發展的同時也面臨一些現實挑戰。2024年，《國務院關於推進託育服務工作情況的報告》指出，我國託育服務工作存在「地方重視程度不高，有效供給不足」「運營成本難降，普惠程度不高」「綜合監管不完善，存在安全隱患」等問題。 調查顯示，超過三成的3歲以下嬰幼兒家庭有送託需求，受行業發展階段及服務價格等多種因素影響，目前全國實際入託率僅為7.86%，現有託位缺口較大。 一邊是家長的強烈需求，一邊是託育機構招生難。陸傑華認為，癥結在於供需不平衡：一是時空錯位，部分託位與需求人群居住區域不匹配，「一刻鐘服務圈」覆蓋不足，尤其農村地區普惠託育建設滯後；二是價格錯位，一些普惠託育機構的價格虛高，與家長的心理預期有差距；三是質量錯位，家長對託育機構的安全性、專業性要求高，而一些機構達不到要求。 在他看來，財政允許範圍內的資金支持不可或缺，但要推動普惠託育發展，提升入託率，還需要出臺更精細的政策，讓託育服務做到「可及、可信任、可支付」。他提到，例如社區託育、單位託育、幼兒園託班等多樣化模式就是圍繞不同需求展開的。 「生育支持政策應該多措並舉，育兒補貼是現金支持，託育是服務支持，延長產假是時間支持，性別平等是理念支持，只有協同發力，才能消除家庭的後顧之憂。」陸傑華表示。(完)
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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