灣區追夢，精彩綻放——寫在殘特奧會開幕倒計時100天之際
2025-11-28 22:56 6,697次浏览今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中涉及民生工程50多個，佔比超40%—— 民生工程「加速跑」 幸福生活撲面來 靖邊縣長城路翻新項目施工現場(8月1日攝)。 通訊員 白凌燕攝 民生項目建設「熱」力全開，智慧停車項目現場，機械轟鳴；老舊小區提升改造現場，工人忙碌；新建校園項目現場，施工隊衝刺收尾…… 這個夏天，靖邊縣以民生工程為筆，勾勒幸福圖景，加速推進關乎群眾切身利益的項目，讓老城煥發新生。 老街刷出新「顏值」 「丹霞紅與礁巖青的陶磚拼起來真好看。」8月1日，路過長城路施工段的市民羅玉香忍不住駐足，看工人將破損的路面修平整。 這段路是靖邊縣為破解「停車難、充電難」，推進建設智慧停車充電一體化項目的其中一段。該路段全長約2.42公裡，將完成68971平方米人行道的鋪裝更新，覆蓋長城路、統萬路等6條核心幹道及3處停車場，總投資1.55億元，規劃設計5656個車位。 「我們不僅要劃停車位，還要給老街道『換筋骨』。」靖邊縣億夏建設工程有限公司董事長閆磊介紹，項目所涉及的人行道鋪裝採用「陶磚+砂漿+混凝土」3層結構，耐磨、抗壓、透水，設計使用年限15年。建成後，這裡將增加8個充電站、124把快慢充電槍。 今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中，涉及民生工程50多個，佔比超40%。 「我們以城市更新為重要抓手，瞄準人民群眾最關心的現實問題，積極回應關切，著力補齊基礎設施和公共服務設施短板，讓人民群眾生活得更方便、更舒心。」靖邊縣政府常務副縣長牛昊表示。 老舊小區改出「新模樣」 今年，靖邊縣計劃對9個老舊小區進行改造，惠及422戶居民，目前6個小區已開工，其餘項目也將按計劃陸續啟動。 「改造老舊小區首先得知道群眾最盼什麼、最愁什麼。」靖邊縣住房保障中心主任王璽說，為讓改造項目「能批准、改得動」，工作人員提前半年就聯合各社區，通過逐戶走訪、發放問卷等方式，對2005年前建成的老舊小區進行「全面問診」。 最終確定的9個小區是群眾呼聲最高、改造需求最迫切的「民生痛點區」，涉及16棟住宅樓，計劃總投資1040萬元，其中上級補助約840萬元。 「縣財政不寬裕，要讓有限的資金改出最大效益，必須在方式上想辦法。」靖邊縣住房保障中心副主任李晨平坦言，過去改造老舊小區全靠政府補助和業主自籌資金進行整體招標，扣除稅費後實際用於改造的錢「縮水不少」，群眾總覺得「改得少、不解渴」。 對此，靖邊縣創新推出「1+1」改造模式，即業主自籌資金自主實施外牆保溫砂漿等部分工程，政府利用上級補助和配套資金，通過招標實施屋面防水、樓梯間改造等核心內容。「以戶均算，業主自籌從原來的2萬多元降到5000元左右，政府投入的844萬元中標資金能覆蓋更多關鍵環節。」李晨平說，這樣既減輕了群眾負擔，又讓資金「花在刀刃上」。 「以前愁掏錢，現在盼開工。」該縣蜂蜜加工廠小區75歲的裴建忠，每天都要到改造現場轉兩圈。 看著漏水的屋面正在做防水，他算了一筆帳：「自家5000元自籌款，換來了外牆保溫、屋面防水和樓梯間翻新，這錢花得值。」 「新地標」由藍圖變現實 「很快，這裡就能響起讀書聲了。」站在靖邊縣第一中學嶄新的教學樓前，中建四局項目安全總監康新鵬的話語裡滿是幹勁。項目現場，外牆粉刷收尾、室內地磚鋪貼、室外管網鋪設衝刺，600餘名工人分區域攻堅，讓這座總投資6.28億元的新校園從圖紙逐漸變為現實。 作為可容納4800名學生的全日制高中，靖邊縣第一中學項目從規划起就瞄準「省級示範」標準——智能教室、數位化實驗室、體育館、圖書館一應俱全。項目建成後，96個教學班的規模將有效緩解城區高中學位緊張情況。 「一期工程160天完工，創造了靖邊教育項目的建設速度。」康新鵬指著進度表說，目前，項目室內裝修完成70%，室外管網鋪設完成80%，預計於8月10日交付。 「孩子志願就填了一中。」家住東新社區的學生家長張玉忠難掩期待。從一片空地到現代化校園，160天的攻堅刷新了建設速度，更承載著靖邊群眾對優質教育的渴望。這所擁有「領軍人才+學科骨幹」教師梯隊的新學校已成為靖邊家長和學生眼中的「香餑餑」。 「教育是最大的民生工程，靖邊一中建設承載著眾多家庭的期盼。全縣上下將全力以赴、做細做實開學各項準備，確保校園按時交付，將家門口的優質學校辦好，讓教育發展成果更多更公平惠及人民群眾。」靖邊縣相關負責人說。(群眾新聞記者 王晨曦 通訊員 白凌燕 米裕)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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