商務部新聞發言人就調整不可靠實體清單措施答記者問
2025-11-25 12:46 8,124次浏览「以前常常是大會開完開小會，2024年以來，明顯感覺會少了，具體幹事情抓落實的時間變多了，各項工作效率都提高了……」近日，雲南省文山壯族苗族自治州馬關縣八寨社區黨委書記楊傳武同其他村(社區)書記在一塊談論基層減負的收穫感。 過去，基層村(社區)工作人員辦公室工作任務重，進村入戶、實地開展工作時間少。對此，雲南省建立「多元化」線索收集、「精細化」核查認定、「立體化」通報警示、「長效化」整改整治工作機制，整治形式主義為基層減負，讓基層工作人員「輕裝上陣」。 基層「探頭」找線索 目前，雲南共有駐村工作隊員2.7萬餘人，每年還有上百名幹部到基層掛職，基本覆蓋所有縣和60%多的村。基層有哪些負擔，為基層減負減得怎麼樣，基層幹部最有發言權。 「他們常年在機關工作，對國家政策比較熟悉，現在駐村，對基層情況最了解。因此，我們考慮把他們的優勢充分發揮出來，作為我們在基層一線的『探頭』。」雲南省委辦公廳相關負責人表示，制定《關於發揮駐村工作隊員、基層掛職幹部減負工作直報員監督員作用的具體辦法》，發放《整治形式主義為基層減負工作負面清單》，利用「鄉村振興大講堂」全覆蓋開展培訓，引導他們主動收集問題線索直報省級，市縣鄉三級不得以統籌、把關等任何名義幹擾基層直報問題。 據了解，雲南省建立駐村隊員和掛職幹部基層減負直報員監督員制度，健全覆蓋機關、基層、企業、群眾的問題線索收集機制，同時明確工作中不下指標、不攤派任務、不填表報數，防止問題直報增加基層負擔。 此外，雲南省紀委監委、巡視、審計、統計等部門將搞形式主義增加基層負擔問題作為案件查辦、專項巡視、常規審計、統計督察的重要內容，政府督查、政務服務、信訪等部門依託「網際網路+督查」、便民服務熱線12345、信訪舉報平臺等收集梳理幹部群眾反映的問題，每月均向省專項工作機制辦提供一批問題線索。 揭短亮醜「強震懾」 數據顯示，2024年以來，雲南省級層面已通報典型案例7批27個，其中公開曝光4批8個，帶動州(市)層面累計通報典型案例43批175個，核查通報質效持續提升、警示教育效應不斷彰顯，以重點突破帶動減負工作取得新進展。 雲南省開設「整治形式主義為基層減負問題」曝光臺，對各地區各部門存在的突出問題不遮掩、不迴避，對特別典型的案例公開曝光。通報顯示，截至2024年5月底，雲南團省委「掛職」人員遠超規定數，且基本上未按要求備案。團省委借調幹部範圍廣、時間長、人員多，「體外循環」情況突出，借調的「幹著」、在編的「看著」。 雲南省還選取部分案例組織拍攝警示教育片，讓相關責任人出鏡亮相、現身說責，強化警示震懾。圍繞基層反映強烈的「督檢考」過多過頻、指尖上的形式主義等問題，已拍攝3部警示教育片，在全省專項工作機制會議上播放，以「片中事」警醒「看片人」。 記者注意到，警示教育片《湊「數」的政績》內容為永善縣政務服務管理局在推廣應用「一部手機辦事通」過程中，下達不切實際的任務指標典型問題；《基層幹部「迎檢」之困》內容為曲靖市、會澤縣開展督查檢查考核缺乏統籌典型問題。 牌子少了，冗餘事項也少了 「現在報送表格、數據的工作量減小了，坐辦公室的時間減少了，下村多了，我們有了更多的時間和精力去深入基層、聯繫群眾、幫扶企業。」提起最近的工作，文山州馬關縣都龍社區黨委書記何萬鋼話語間很是感慨。 指著社區服務中心大門上的牌匾，何萬鋼介紹，過去這裡有十多塊牌子，甚至掛不下了。現在，按照工作部署，只保留社區黨委、居民委員會等「4+2」外掛牌子。「牌子少了，困擾基層幹部的冗餘服務事項也得以縮減。」何萬鋼說，原來社區履行職責、出具證明事項共36項，現在只保留2項。2024年以來，馬關縣累計清理不規範掛牌1760塊。 據了解，馬關縣建立履職事項準入、材料報表最多報一次審查、村級考核檢查計劃管理、工作事務統籌、會議培訓統管「五項制度」，推進減負落實。例如，準入申請實行集中辦理，原則上每年1月集中受理1次。 該縣夾寒箐鎮夾寒箐社區黨委書記楊安倫說：「少了文山會海、陪檢迎檢、開具各類證明，幹部有了更多精力和時間與村民們一起謀思路、促發展、辦實事。」 2024年，夾寒箐社區、上布高村小組幹部與村民群策群力，進行人居環境改善和整治，家家戶戶都用上了潔淨、方便的衝水廁所。如今，村容村貌從「面子」美到「裡子」。
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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