白重恩：「十五五」是中國經濟結構優化關鍵期，可從三方面發力
2025-12-03 09:00 8,729次浏览「以前下班回家的路，最後一百米是最艱難的『闖關遊戲』：第一關尋找車位，第二關避免違停，第三關祈禱愛車平安。」提起曾經的停車窘境，居住在金山區山陽鎮金浦苑小區的居民王先生這樣調侃。而如今，小區內車輛有序停放，環境煥然一新，鄰裡間因停車起爭執的場景已成過去。這一切改變源於小區開始推行將公共收益資金納入銀行監管模式，打出了社區治理的「關鍵拳」。亂象倒逼改革早些年，金浦苑小區深陷車位配比不足的窘境。晚歸車主只能在小區裡「見縫插針」，業主群裡充斥著停車糾紛的抱怨。在滿意度調查中，停車問題常年位居「最不滿意事項」榜首，鄰裡關係因爭搶車位而緊繃。轉機出現在2024年底。在山陽鎮和金山區房管局的深入調研與推動下，金浦苑小區開始推行公共收益監管新模式，其中最重要的舉措就是將停車費收入納入銀行監管帳戶，實現資金流轉的陽光化與規範化。這場變革伴隨著小區治理體系的自我革新，經全體業主表決，管理混亂的原物業企業被依法更換。隨後，在業委會牽頭下，一支由居委會和熱心業主組成的排摸隊伍迅速集結，一場停車綜合治理戰役正式打響。「三步走」理亂象排摸隊伍拿出「白加黑」「5+2」的幹勁，對小區停車高峰與低谷需求展開地毯式摸排，詳細記錄不同時段車位使用情況，為後續方案制定攢足「第一手資料」。數據在手，民主議事跟上。小區接連召開多輪業主大會，圍繞停車管理新規反覆討論。「業主優惠怎麼定？臨停費怎麼收？第二輛車要不要加價？」每一個問題都經過充分辯論，最終修訂通過《金浦苑小區停車管理規約》，明確權責劃分、收費標準和違規處理辦法。方案定了，還得讓家家戶戶都認可。樓組長們逐層逐戶發放意見徵詢書，遇到不理解的居民就反覆解釋。「有的居民一開始不接受第二輛車加價，我們就帶著排摸數據上門，算清楚車位帳、公平帳。」居委會工作人員說，整整兩周，大家磨破嘴皮，最終方案獲得絕大多數業主支持。「兩桿秤」求公平「第一輛車720元/年，第二輛要1200元？這差價也太大了！」新停車管理規約剛出，居民褚先生就犯了嘀咕。「小區機動車保有量238輛，固定車位卻只有204個，僧多粥少就得講公平。」新進場的贊瀾物業小區經理潘紅萍解釋，階梯收費是業主大會共同商議的結果，既保障基本需求，又遏制資源浪費。為了讓政策更暖心，小區還推出親情車臨時停車優惠，並在周邊協調到14個停車位，最大程度緩解供需矛盾。樓組長多次上門解釋，居委會、物業耐心溝通，褚先生漸漸想通了：「小區資源有限，階梯收費確實考慮得周到。」繳費第一天，他就爽快交了兩輛車的費用。監管透明化停車費收上來了，怎麼管才能讓居民放心？金浦苑的答案是「陽光監管」。小區創新建立物業、業委會、銀行「三方共管帳戶」，停車費直接通過道閘系統接入銀行監管帳戶，業委會按月核對公示，資金按季度自動清分至維修資金子帳戶，從源頭杜絕截留風險。「以前物業公示的收支表糊裡糊塗，錢花在哪兒都不知道。」居民李阿姨說，現在，能看到詳細的資金流水，「哪筆是停車費，哪筆用於車位維修、設備加裝，清清楚楚，我們監督起來心裡有數。」透明帶來信任，信任催生和諧。如今的金浦苑小區，車輛有序停放，樓道堆物、消防通道堵塞等問題大幅改善。「回家停車再也不用打仗了！」「物業有事隨叫隨到，住著舒心！」居民們的聲聲點讚，是對金浦苑小區治理成效最有力的肯定。
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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