上海出臺居委會能力提升三年行動計劃，全面增強三大核心能力
2025-11-09 09:57 8,617次浏览巴彥淖爾8月7日電 題：基層司法人的「暖心秤」與「和諧路」 記者 張林虎 在地處河套平原腹地的內蒙古自治區杭錦後旗，街巷村屯總活躍著兩位讓群眾暖心的司法人。一位在行政複議窗口前以法為尺化解民憂，讓公平正義看得見、摸得著；一位在田間地頭用腳步丈量民情，把矛盾糾紛化解在萌芽處。王豔琴與張喜平，雖崗位不同，卻同樣在基層法治一線為群眾撐起法治晴空。 圖為王豔琴接待來訪群眾。 杭錦後旗司法局 供圖 巧解千結 柔肩擔起公正秤 「每一面錦旗，都是群眾沉甸甸的信任。」杭錦後旗司法局行政複議與應訴股股長王豔琴望著調解室牆上的錦旗說道。自2021年股室成立以來，她經手的200餘件行政複議與應訴案件，件件都朝著「良心案」「公平案」「暖心案」的目標努力。 最讓她難忘的是27名農民工討薪的曲折經歷。2019年，某建築公司將工程違法發包給無資質的包工頭，2021年項目完工後，30餘萬元工資沒了著落。2022年年底，工人向人社部門投訴，一年後，人社部門認定建築公司需承擔清償責任，公司不服提起行政複議。 那時離龍年春節只剩一個月，農民工返鄉的腳步越來越急。王豔琴立即啟動「行政複議調解+法律援助」模式，白天組織公司、包工頭、農民工三方座談，晚上研究法條梳理證據。 一個月連軸轉後，三方終於達成協議：公司當場支付部分工資，剩餘14萬元承諾2024年6月付清。看著農民工揣著錢踏上歸途，王豔琴鬆了口氣。 可是2024年7月回訪，她發現餘款未到帳。王豔琴依據新修訂的行政複議法，協調法院啟動強制執行程序，一遍遍跟公司講失信後果，最終，全部工資結清。這場跨越4年的維權，成了新行政複議法「為民便民」的鮮活註腳。 外來務工人員張某的案子，更顯她的巧勁。張某入職第一天因機械事故左眼失明，工傷認定後公司卻以沒籤合同為由拒不承擔。王豔琴知道，簡單維持認定容易，但張某在本地無依無靠，可能陷入漫長訴訟。她拉著雙方算法律帳、情理帳，協調法律援助介入，最終促成公司分期支付21萬元工傷待遇。 圖為張喜平調解糾紛。 杭錦後旗司法局 供圖 勤走萬家 鐵腳丈量和諧路 「調解就像打仗，得懂戰術，更得懂民心。」這是杭錦後旗陝壩鎮司法所所長張喜平常掛在嘴邊的話。紮根基層30多年，從內蒙古金牌調解員到全國模範調解員，他用磨出厚繭的雙腳，在鄉間小路踩出了一條「和諧路」。 去年夏天，陝壩鎮某村17戶農戶急得直跺腳：他們種的220畝大豆，因為種子問題幾乎絕收。村裡調解失敗後，農戶們找到鎮裡。張喜平帶著專案小組，頂著烈日挨家看莊稼、查購種票據，光是走訪記錄就記了3個筆記本。 張喜平先找種子公司負責人：「《種子法》規定得明明白白，質量問題得擔責。」轉頭又勸農戶：「咱要合理賠償，別讓情緒跑偏。」兩個多月裡，他跑公司、訪農戶，光協調會就開了8次。年底，農戶們順利拿到補償款，有人攥著他的手說：「張所長，你保住了我們的口糧本兒。」 近3年，張喜平指導調處糾紛千餘起，成功率超94%，協議履行率達98%。最難啃的「硬骨頭」，是一起拖了10多年的房屋徵收信訪案。張某某因不滿補償，多次上訪。張喜平主動接下案子，一次次上門聽訴求、講政策，他的耐心最終打動了張某某，這起「老大難」案子終於畫上句號。 為了當好「和事佬」，張喜平把《民法典》《土地法》翻得卷了邊，遇到不懂的就追著老法官問；走村入戶時，總愛蹲在田埂上跟老鄉嘮家常，「法律條文得接了地氣，群眾才聽得懂、信得過。」 圖為農民工送來錦旗表達謝意。 杭錦後旗司法局 供圖 韌守半生 共繪法治為民卷 從2002年踏上工作崗位，王豔琴在司法一線紮根23年；自1992年參加工作，張喜平把31年青春獻給了基層。不同的崗位，同樣的堅守——他們用行動證明，司法的力量，既在法條的嚴謹裡，也在民心的溫度中。 王豔琴在涉企案件中，既守法律底線，又留發展空間。有企業因輕微違法被處罰，她調查後發現企業已主動整改，便協調處罰機關減輕額度。「法治營商環境，既要嚴管，也要厚愛。」王豔琴說。 張喜平的辦公室裡，放著一個褪色的帆布包，裡面總裝著調解記錄、法律手冊和暈車藥——下鄉路遠，他常常一跑就是一整天。「看到矛盾解了，心裡比啥都踏實。」 如今，王豔琴仍在行政複議桌前忙碌，新行政複議法的實施讓她有了更多為民解紛的抓手；張喜平兩鬢已添霜色，卻還在鄉間地頭奔波。在河套腹地的大街小巷、田間村舍，這兩位基層司法人，正用最樸素的堅守，書寫著新時代「法治為民」的生動答卷。(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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