位於萬裡街道的雅築真欣園小區是1999年建成的早期商品房社區,涵蓋20個樓組。樓組作為社區最貼近居民的「神經末梢」,在鄰裡交流、凝聚共識、社區共治等方面發揮了至關重要的樞紐作用。黨建引領聚合力,社區治理有良方在萬裡雅築居民區黨總支的引領下,社區內各樓組聯動樓組長、黨員骨幹、志願者、熱心居民、業委會、物業、第二梯隊等多元群體,組建一支「日欣月議」樓組議事團隊。通過每月定期平安巡邏發現問題,建立每月議事機制研究問題,推動解難題、強活力、繪新景,探索走出一條「樓組自治帶動小區共治」的基層治理新路。針對社區樓道堆物等治理難點,「日欣月議」樓組議事團隊積極發揮示範引領作用,帶動樓組居民進行細緻摸排、耐心溝通,認真宣傳消防通道的重要性,用耐心、細心、恆心,有效動員居民共同參與樓道整治,推動長期堆放在架空層、樓道角落、佔據公共空間的「殭屍」物品被一一清理。這看似簡單的樓道清理,正是示範樓組建設的第一步,在清除安全隱患、暢通公共空間、凝聚鄰裡共識的同時,為社區協同「變廢為寶」奠定基礎。全齡友好共參與,變廢為寶有妙招清理出的物品何去何從?直接丟棄是資源的浪費。在真欣園「日欣月議」議事討論中有了答案,樓組成為了創意孵化和實踐落地的有效陣地。針對清理出的舊童車,樓組積極倡導居民參與「變廢為寶」微改造。居民們運用巧手,對這些童車進行創意彩繪。原本被視為廢棄物的童車,在樓組居民的藝術再創造下,蛻變成了小區門頭的一道充滿童趣和藝術氣息的獨特風景。針對閒置的玻璃瓶,樓組依託「小手牽大手」主題活動,邀請社區的孩子們和志願者共同開展創意設計和彩繪。學習環保理念、踐行文明實踐,這些獨一無二的彩繪玻璃瓶,成了裝點小區綠化、打造微景觀的絕佳素材。樓組聯動強治理,多元協同換新顏萬裡雅築居民區堅持用好「聯」的方法,通過樓道聯動,推動解決「樓內事」向辦妥「社區事」拓展轉變。各樓組在清理樓道和募集閒置物品過程中,及時總結經驗、梳理資源,為社區景觀微更新積累豐富素材。當小區門頭面臨黃土裸露問題時,樓組議事會提出的移植富餘綠植、優選植物種類等意見被採納落地。彩繪童車、玻璃瓶花器、彩繪石頭、精心打造的綠植組合、太陽能彩燈……精心的設計、用心的付出,居民們將原本單調的門頭區域,打造成了富有創意、充滿活力的社區新地標。這「花」景的背後,是社區聚力同心的成果,更是比鄰共治的生動實踐。不僅如此,針對小區26年房齡、個別樓棟外牆老化嚴重等情況,社區「三駕馬車」同心同向發力,物業積極參與示範樓組建設,在做好日常保潔、綠化、維修、養護等工作的同時,主動購買工具及塗料、抽調人員集中粉刷,推動樓道宜居環境煥然一新。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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