中國奶綿羊新品種培育取得新進展
2025-11-10 11:24 3,536次浏览8月8日，北京市石景山區政協舉行「委員開講·三庫賦能」啟動暨中小微企業高質量發展專題班開班式活動。作為石景山區政協「委員開講了！」系列活動的「升級版」，「委員開講·三庫賦能」是石景山區政協廣泛凝聚共識、服務區域發展的全新實踐探索。 何為「三庫」？基於「委員開講」的履職創新 「委員開講·三庫賦能」中的「三庫」指委員專家師資庫、專題庫、實境課堂庫，即深耕不同行業領域的政協委員作為講師，根據經濟社會發展「堵點」及民生關切等設計專題，並將「課堂」延伸到企業、園區、街道、社區等產業發展主戰場、城市更新樣板區和民生服務最前沿。 這是石景山區政協在「委員開講啦！」活動實踐基礎上推出的創新舉措。「委員開講啦！」活動自2022年啟動以來，已舉辦60餘場特色活動，50餘名政協委員走進機關、企業、社區、公園等開展宣講，2000餘名各界群眾參與，宣講內容涵蓋經濟科技、醫藥衛生、歷史文化等領域。 北京市石景山區政協「委員開講·三庫賦能」啟動暨中小微企業高質量發展專題班開班式活動現場。 程小路 攝 「委員開講啦！」是政協委員學習交流、知情明政的重要渠道，也是服務區域發展、聯繫群眾凝聚共識的橋梁。活動開展3年來，不少「開講」轉化為建言。如石景山區政協委員、北京廣播電視臺主持人馬驤圍繞「解決石景山區金頂街街道趙山小區居民『回家似登山』出行難的問題」主題開講，由此形成相關提案，促成多方協商，推動小區電梯加裝，惠及200餘名居民，相關經驗被納入北京市基層治理案例。 在「開講」基礎上，石景山區政協系統性構建「三庫」體系，實現從碎片化活動到規範化平臺的提升。委員專家將更加精準對接需求，專題更加緊扣工作重點、發展難點和民生熱點，課堂也將更「沉浸式」、更「接地氣」。 石景山區政協相關負責人舉例介紹道：「比如，法律界委員講解法律法規，要用『大爺大媽聽得懂的話』來講，避免專業術語堆砌；課程內容設置上，既開設石景山區『十五五』規劃解讀等宏觀政策課，也有『社區養老服務優化』等民生微課堂等。」 「委員開講·三庫賦能」第一課上半場，石景山區政協委員潘好龍向中小微企業代表分享「商業街主題定位的底層邏輯」。程小路 攝 第一課聚焦商業發展瓶頸 邊逛街邊「開講」 「體育館把比賽、演唱會的門票賣出去後，如何把消費留下來？」活動當天，石景山區政協經濟界別委員潘好龍開啟「委員開講·三庫賦能」第一課，向中小微企業代表分享「商業街主題定位的底層邏輯」。 潘好龍是商業地產行業的資深從業者。在分享自己參與打造社區商業業態經驗的「理論課」後，他與「學員」們轉場「華熙LIVE·五棵松」商業街，開啟下半場「實境課堂」。 當天正值周五，北京立秋後的第一場雨連綿一整天，沒有擋住消費者逛街的腳步。商業街如何保持旺盛人氣？潘好龍邊走邊講解：「很多年輕人看完球賽、演唱會，不會立刻回家睡覺，而是到附近的餐飲商鋪繼續消費……當商業街的定位和商圈環境形成生態閉環，商家就能賺到錢。」 「學員」中，某專精特新企業職員吳樹華告訴記者，其公司從事儀器儀表生產，雖與商業地產屬不同領域，但這堂課令她獲益匪淺，因為「不管什麼行業，商業底層邏輯都是一樣的」。 潘好龍為此次「開講」的「備課」內容也轉化成了相關建言。他告訴記者：「前不久參加石景山區政協年中專題協商議政會，我的建言就是關於文旅商體展融合發展的內容。」 「委員開講·三庫賦能」第一課下半場在五棵松的商業街「現場開講」。程小路 攝 「三庫」資源精準發力 服務區域發展大局 「『師資庫』把委員的專業特長變成企業的共享資源，『課程庫』把宏觀政策拆分成可感可及的實操指引，『實境課堂庫』把標杆案例搬到企業身邊。」活動現場，石景山區魯谷街道商會會長曹世民形容道，「三庫」機制就像把政府、街道、商會、企業、金融機構拉進同一個「朋友圈」，「這種『抱團發展』的氛圍，比任何補貼都來得珍貴。」 據介紹，「三庫」資源內容將根據石景山區域發展重點方向和基層群眾、企業反饋及時動態調整，做好資源領域細分，與街道、商會等充分溝通，覆蓋更多群體需求。 石景山區政協主席金秀斌表示，「委員開講·三庫賦能」是石景山區政協深入貫徹北京市政協工作部署，創新制度機制、提升履職質效的重要探索。區政協將持續推動「委員開講」與協商議政、民主監督等履職深度融合，把企業訴求、群眾呼聲轉化為高質量的提案和社情民意，在服務區域發展大局中尋求最大公約數、繪就最大同心圓。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
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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