晉江朝東樓：「最美爛尾樓」背後的家國情懷
2026-02-22 12:46 5,719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)
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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