【抗戰勝利80周年】外交部副部長用「三個最」評價中俄關係
2025-11-05 10:27 4,132次浏览8月11日電 據國家疾病預防控制局網站消息，國家疾控局近日發布關於印發傳染病疫情預警管理辦法(試行)的通知，具體內容如下： 國家疾控局關於印發傳染病疫情預警管理辦法(試行)的通知 國疾控監測發〔2025〕11號 各省、自治區、直轄市及新疆生產建設兵團疾控局，中國疾控中心(中國預科院)： 為規範開展傳染病疫情預警工作，我局制定了《傳染病疫情預警管理辦法(試行)》。現印發給你們，請結合實際認真組織實施。 國家疾控局 2025年7月30日 傳染病疫情預警管理辦法(試行) 第一條 為規範和指導傳染病疫情預警工作，防範和化解傳染病疫情風險，預防傳染病對人民群眾生命健康的危害，依照《中華人民共和國傳染病防治法》《中華人民共和國生物安全法》等法律法規和國家有關規定，制定本辦法。 第二條 本辦法適用於中華人民共和國境內傳染病疫情預警(以下簡稱預警)的形成、傳遞、應答和反饋。預警情形包括法定傳染病、新發傳染病、原因不明的傳染病以及其他重點傳染病等引發或可能引發的公共衛生風險，需要提醒可能受影響人群、相關部門或機構提前採取一定的防範準備措施。 第三條 傳染病疫情預警工作遵循生命至上、預防為主、依法管理、屬地負責、及時預警、行動導向的原則。 第四條 本辦法所稱預警包括健康風險提示、警示信息通報及預警決策建議。 (一)健康風險提示是指由各級疾病預防控制機構向公眾提示傳染病疫情風險，幫助公眾提高對傳染病的科學認識，引導採取必要、適當的防護措施，保護自身健康。 (二)警示信息通報是指由各級疾病預防控制部門向風險關聯部門、風險關聯地區和屬地醫療衛生機構，通報傳染病疫情風險信息，提示協同做好傳染病風險管控和疫情防控。 (三)預警決策建議是指各級疾病預防控制部門報請衛生健康部門，向本級人民政府提出的發布、調整、終止預警的決策建議。 第五條 國家疾病預防控制局負責建立傳染病疫情預警工作制度，指導各級疾病預防控制部門開展傳染病疫情預警工作。省級及以下各級疾病預防控制部門應當落實傳染病疫情預警工作制度，負責建立健全本行政區域內傳染病疫情預警工作機制，指導本級疾病預防控制機構和下一級疾病預防控制部門規範開展傳染病疫情預警工作。根據風險評估結果，負責進行警示信息通報、報請衛生健康部門向同級人民政府提出預警決策建議。 各級疾病預防控制機構負責收集多渠道傳染病監測信息，開展傳染病監測信息分析和風險評估。按照風險評估的結果和工作需要，向公眾公布健康風險提示，向同級疾病預防控制部門提出警示信息通報、預警決策建議等建議。 第六條 各級疾病預防控制部門會同同級衛生健康、教育、民政、農業農村、海關、移民、林草等有關部門，以及毗鄰地區疾病預防控制部門建立健全工作機制，建立聯席會議和聯絡員制度，及時通報和會商傳染病監測信息、風險評估結果和措施建議，實現信息互通和預警聯動。 第七條 各級疾病預防控制機構收集多渠道傳染病監測信息，開展傳染病疫情風險評估，識別可能存在的公共衛生風險，評價疫情風險等級。風險等級分為極低風險、低風險、中風險、高風險四級。風險等級為低風險及以上的，形成健康風險提示，提出警示信息通報、預警決策建議等建議。風險等級為極低風險的，繼續做好常態化監測工作。 風險分級標準由國家疾控局另行組織制訂。 第八條 風險評估等級為低風險，需要公眾採取一定防護措施的，各級疾病預防控制機構向公眾公布健康風險提示。 健康風險提示可包括傳染病病原特徵、流行病學特點、主要臨床症狀、近期監測結果、防治要點、重點人群防護措施和公眾防護建議等。健康風險提示應當科學明了、通俗易懂，避免使用過於專業性語言，可通過各類渠道進行傳播。 第九條 風險評估等級為中風險，需要醫療衛生機構、風險關聯部門和地區採取一定專業防範措施的，各級疾病預防控制機構應當向同級疾病預防控制部門提出警示信息通報的建議，同步做好健康風險提示。 各級疾病預防控制部門收到疾病預防控制機構建議後，應當及時會同相關部門綜合評價醫療秩序和經濟社會影響，確需進行警示信息通報的，應當及時向相關疾病預防控制機構、下級疾病預防控制部門、屬地醫療機構，以及風險關聯部門和風險關聯地區疾病預防控制部門進行通報。警示信息可包括傳染病危害、影響範圍、發展趨勢等疫情情況，業務技術培訓、人員設備物資準備以及病例識別報告、重點機構健康管理、重點場所通風消毒、職業人群防護等措施建議。 警示信息通報應當保證時效性，以安全、內部的形式進行，並同時向屬地政府和上級疾病預防控制部門報告。疾病預防控制部門應當建立進行警示信息通報的工作流程。 第十條 風險評估等級為高風險，各級疾病預防控制機構應當在2小時內向同級疾病預防控制部門提出發布傳染病預警、依法採取預警措施的建議。 各級疾病預防控制部門收到疾病預防控制機構建議後，應當組織多領域的風險評估專家組對本級疾病預防控制機構的風險評估結果進行論證，對傳染病疫情風險進行全面分析和綜合研判。確需人民政府發布預警的，疾病預防控制部門應當及時報請衛生健康部門向本級人民政府提出發布預警、依法採取相應預警措施的書面建議，同時報告上一級疾病預防控制、衛生健康部門。 第十一條 各級疾病預防控制機構指導接到預警的單位依法採取健康監測、減少聚集、加強防護、資源準備、培訓演練等疫情風險管控措施，配合疾病預防控制機構開展病例排查、疫情報告和會商研判等工作，消除或降低疫情發生擴散的風險。人民政府發布預警的，各單位應當依法落實預警措施。 各級疾病預防控制機構應當持續監測傳染病疫情發展趨勢，評估研判疫情及其風險的演變態勢，提供公共衛生專業支持。 第十二條 各級疾病預防控制部門、疾病預防控制機構應當加強風險溝通，主動收集公眾、醫療衛生機構、風險關聯部門預警應答情況，評估預警效果，發現沒有達到預期預警效果的，應再次預警。 第十三條 各級疾病預防控制部門、疾病預防控制機構依據疫情風險發展態勢，動態調整預警類型和內容。對於政府已向社會發布預警、根據疫情變化應當予以調整的，疾病預防控制部門提出預警調整建議，報請衛生健康部門報本級人民政府依法決定。 第十四條 傳染病疫情發展擴散、構成一般及以上突發公共衛生事件的，各級疾病預防控制部門應當報請衛生健康部門，及時報告本級人民政府並提出應急響應建議，根據本級人民政府部署，依法採取傳染病疫情和突發公共衛生事件防控措施。 第十五條 各級疾病預防控制部門應當對本級疾病預防控制機構的健康風險提示，以及下級疾病預防控制部門的警示信息通報和預警決策建議加強指導，對發現的問題，應當予以督促調整。如果傳染病疫情未出現跨域擴散風險或風險等級未出現明顯變化的，原則上，上級疾病預防控制機構不應對下級疾病預防控制機構發布的健康風險提示進行重複預警。 各級疾病預防控制部門應當總結分析傳染病疫情預警經驗做法，不斷優化預警的形成、傳遞、應答和反饋機制，加強與應急響應協調聯動，實現預警工作的持續優化與改進。 第十六條 各級疾病預防控制部門和疾病預防控制機構應當鼓勵和支持推動建立傳染病疫情預警指標閾值、疫情資料庫、算法模型庫，加強大數據、雲計算、人工智慧等技術研發應用，為實現多點觸發、智慧化預警提供支撐。 第十七條 各級疾病預防控制部門為傳染病疫情預警工作提供必要的人員經費、設備設施和制度保障，加強跨部門、跨機構互聯互通。依託已有信息系統和網絡基礎，建設或依託國家級、省統籌區域傳染病監測預警與應急指揮信息平臺，支撐預警業務需要。 第十八條 預警內容應當清晰準確、權威專業，注意保護個人信息，不得擅自發布，不得隨意編造和傳播。 第十九條 本辦法自發布之日起施行。
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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