財政部：貼息政策不支持個人消費貸款用於非消費領域
2026-01-21 23:39 7,378次浏览福建寧德蕉城區金榕社區著力破解「小馬拉大車」問題 9名幹部服務2萬多人，怎樣減負賦能(幹部狀態新觀察·走進一線探作風) 臨近中午，福建省寧德市蕉城區金涵畲族鄉金榕社區的公益暑託班下課了。「阿姨好！」孩子們紛紛走出教室，遇上金榕社區黨支部書記蘭淑琴，熱情地打著招呼。 「今年社區對接蕉城區總工會，辦起了公益暑託班。」蘭淑琴感慨，現在事務性工作少了，為群眾服務的時間多了，社區還來了得力的幫手。暑託班、口琴培訓班、社區工坊、假期法治課……蘭淑琴介紹，在近鄰黨建指導員吳秀雲的協助下，社區辦起不少惠民活動。 「這要放在前幾年，實在沒有精力去辦。」蘭淑琴介紹，金榕社區2021年成立，轄區內7個商品房小區有居民2萬多人；寧德市學生人數最多的九年一貫制學校也在該社區，學生人數超6500人，社區兩委幹部卻只有9人。「過去，單是針對學校門口交通擁堵和流動攤販問題的投訴，數量就佔整個鄉12345熱線投訴件的1/3。」蘭淑琴說。 看得見的問題要解決，看不見的煩惱也不少。前幾年，不同部門、機構在社區掛牌設工作室、示範點等。掛了牌，就要檢查工作。金榕社區辦公室門口的牆上，還留著些釘頭，「原來我們這裡的牌子都能靈活拆卸，哪個部門來檢查了就掛上相應的牌子。」蘭淑琴說，掛牌設點幾乎都要求專門的辦公場地和材料。 「小馬拉不動大車」，社區的工作幹不完。「都說車子大，先得弄明白裡頭裝了啥。」蕉城區委組織部幹部鍾華傑在調研中發現，「民生需求不能減，但不必要的事務性工作必須砍掉；各部門機構對社區的服務不能停，但檢查要削減。」 要常態長效減負，還要從制度上加以規範。寧德市委組織部副部長雷阿平介紹，寧德市委建立了黨建引領基層治理協調機制，今年7月，協調機制出臺寧德市村(社區)工作事項準入制度實施辦法，進一步規範村(社區)工作機制、掛牌和證明事項。「準入清單裡沒有的事項，上級部門不得隨意攤派給社區，必須通過市級協調機制審批。」雷阿平說。 僅靠減負還不夠，還必須為「小馬」加把力。去年以來，寧德市選派33名有經驗、有能力的處、科級幹部擔任城市黨建指導員和駐社區第一書記，充分發揮指導、幫帶、協調作用。吳秀雲到社區的第一個任務就是啃下校園周邊治理這塊「硬骨頭」。 「混亂的時候，擺攤的小貨車、三輪車在路邊排成一排，還有違停的小汽車，好好的雙向車道直接變單向車道。」金榕社區內的蕉城區第二實驗學校，上下學期間的校門口堵車和流動攤販扎堆問題，蘭淑琴早就求助過相關部門，但不同部門分開行動各管一塊。上下學時間，交警前來指揮交通，但其他時間，還有違停車輛造成擁堵；早上或傍晚，城管部門會來管理流動攤販，但也不是每天都來。學校門口的治理難題一直不能徹底解決。 吳秀雲協調社區、學校、城管、交警、公交公司等召開多場聯席會議，商議解決方案。解決擁堵問題，首先要在路中間加裝護欄，引導車輛有序行駛，防止違停和逆行。「這就需要交警部門評估是否影響交通安全，並給車輛留出足夠調頭空間，還要公交公司確認是否阻礙公交車通行。這事僅靠社區的力量確實難以辦成。」吳秀雲介紹。 經過多方協調，區、鄉兩級城管部門及公安、學校、社區志願服務隊等聯合成立志願護學隊，在校園周邊常態化開展「護學」行動。「道路交通秩序改善許多，少了不守交規的汽車和電動自行車。」居民王女士說。 「群眾不參與，社區力量永遠是『小馬』。」鍾華傑認為，治理好社區，關鍵要讓群眾共建共享。 吳秀雲說：「我們在走訪中發現，社區內不少家庭主婦希望在照顧家庭的同時找點活計，增加收入。」吳秀雲牽頭成立環金溪片區聯合黨委，聯結金榕、金溪兩個社區。借鑑金溪社區經驗，金榕社區引入當地的手工企業業務，承接數據線、玩具、上色彩繪等手工產品的訂單，「有了這些訂單，一些老人、『寶媽』的月收入增加2000多元。」「先服務群眾，才能發動群眾。」蘭淑琴說。如今社區志願者團隊已有400多人，其中有不少是「寶媽」。 「基層減負不是減責任，而是減去不必要的負擔；基層賦能不僅是增強力量，更要想辦法讓群眾積極參與。」雷阿平說，目前寧德市已清理村(社區)牌匾1.7萬多塊，清理工作事務50多項，取消證明事項100多項。下一步，寧德市將繼續解決社區工作力量不足、服務資源與群眾需求還有差距等問題。 本報記者 施 鈺 《人民日報》(2025年08月12日 第 10 版)
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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