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2025-11-22 18:17 6,379次浏览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)
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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