閩臺大學生福建長汀上演魔術交流 展示創作活力
2025-11-30 13:38 5,147次浏览華山醫院浦東院區靠近明月路一側的西門，有一塊僅144平方米的綠化帶。說是綠化帶，其實雜草叢生，垃圾橫飛。可這一小塊地方，既不屬於醫院範圍，也不屬於屬地金橋鎮範圍，甚至找不到當年種植它的源頭。連同空地內一座鎖著大鐵鏈的小房子，也捋不清權屬關係，髒亂是必然結果。其實每座城市都有它的治理邏輯。上海長期以「網格」為單位，劃定管理邊界。這是城市精細化治理的基石。但在面臨類似的一些「跨部門、跨行業、跨領域」問題時，已有的管理格局還是不免遭遇叫不動人、找不到負責主體的情況。上海因此開啟「多格合一」的治理新階段，也就是通過完善網格劃分標準，將城運網格、警務網格、綜治網格等多種網格進行「合一」，在不打破原有管理執法邏輯、不改變原有權責歸屬的前提下，全面整合街鎮現有力量。浦東新區按要求在各街鎮劃分出163個綜合網格，並配齊力量、捋順關係之後，類似華山醫院草坪這樣的問題，很快就浮現出來了。為什麼這些問題以前得不到解決？現在又能否找到答案？歷史遺留的「三不管」地帶，從託底到共治「市民不理解，就這麼大塊地方，隨便哪家單位的養護工人管一管，就不至於垃圾汙垢積累這麼多年。」金橋鎮精細化辦負責人沈美華帶著記者再次來到現場時，這片區域已經在金橋鎮的託底下，完成了清掃整治，雜亂的草坪也正在修剪。但城市綠化根據種植主體的不同，往往有不同的養護單位。各單位之間權責分明，也不免有彼此疏漏的地方。類似的失管區域，在金橋鎮，乃至整個浦東新區，都不罕見。「多虧了綜合網格建立後，網格長牽頭，把生態環保局下屬新金橋建設公司、金橋集團、華山醫院浦東院區等相關單位叫到了現場。大家實地查看現場問題後，召開了聯席會議，最終明確由我們部門負責處置。」沈美華說。其實處置的過程不複雜，從垃圾清理到補種綠化只用了三天時間。且涉及費用也不高，按照該綠化的養護標準，一年每平方米鎮裡花費約十多塊錢。不過，各單位協商過程中也明確，屬地政府主動託起養護的職能，是為了彌補城市化精細管理中的疏漏，並不意味著政府的無限責任。未來，周邊單位如華山醫院等，也將參與到共治中來，將該處的綠化補種納入單位預算。該區域已納入金橋鎮綠化管養範圍。杜晨薇 攝讓高行鎮工作人員「頭大」的，是一條十幾年來沒有物業管理的路段。這條秋嵐路有21家沿街店鋪，與旁邊的泰安苑小區一牆之隔。理論上，這裡是前期開發商留下的沿街商鋪，也因難以追溯的歷史原因，這一段路找不到管理主體，只能由屬地政府暫時託底。綜合網格成立之後不久，一張關於秋嵐路上油汙倒灌的投訴工單就來了。網格長當即組織鎮規建辦、精細化辦，以及消防、城管、城運相關專業人員到現場「會診」，在商鋪後廚、油水隔離池、管道井等關鍵區域實地踏勘，終於找到癥結所在。考慮到後續的維護離不開商戶們的配合，街區黨支部組織21家商戶召開集體會議，同意成立「自管小組」，並制定了全面細緻的《自治公約》，明確汙水治理疏通、消防安全、環境維護等責任清單，構建清晰的責任體系。不僅如此，小組還初步制定了分為6檔的汙水管疏通自治金收費方案，會後，上半年度的汙水管疏通費也已經籌集到位。為城市治理做增量，自我加壓發現並解決問題綜合網格成立後，浦東不僅建立了有形的綜合網格工作站，也搭建了無形的「格事會」制度。一些網格長表示，以前在解決問題中，遇到並非自己分管的條線事宜，總不免有些掣肘，現在就能以網格長的身份出面「組隊」、開會，名正言順。「這樣一來，大家都願意多做些事情，給城市治理添增量。」花木街道辦事處副主任、東城綜合網格長劉珏說。今年上半年，街道對企業開展上門走訪和接待來訪，對企業反饋的問題，由網格長牽頭調度。走訪中，劉珏遇到一家餐飲企業，想在錦延路開一家首店，但對一些外擺改造想法存在疑惑。由於外擺問題比較複雜，涉及到的部門非常多，網格長便牽頭召集了網格成員一起會商，指導企業合法合規搭建外擺。「後來餐廳開出來生意很好，企業很感激，自己投資了十多萬元改造沿街綠化，帶動了周邊商鋪主動提升形象，沒有花財政一分錢。」劉珏說，網格有了「叫得動人」的底氣，幫企業解決困難時也更有魄力了。「城市治理的成果最終轉化成了營商環境。」因為網格一次次幫企業協調難題，後來，這家企業還將一個新增的項目落稅在了花木。泥城鎮綜合行政執法隊隊長袁天亮最近開始挑戰一項更高難度的任務：由於泥城地處臨港新片區，南部產業園、東部物流園區集聚著數以萬計的產業工人、集卡司機。 泥城集卡車密集，吸引了不少無證攤販。杜晨薇 攝「工人司機有吃飯消費的需求，但說實在的，產業區裡沒什麼商業配套，於是無證小攤的問題已經存在了十幾年了。有些路段因此變得油汙滿地，有些路段則一到飯點兒水洩不通，經常接到投訴。」如果不是建起綜合網格，袁天亮和隊員們也只能加班加點和小商販「打遊擊」，儘可能在維護市容和工友需求之間找到平衡。不過最近，泥城鎮計劃依託綜合網格，開展流動餐飲「正規軍」工作。網格工作人員到園區內深度調研後，劃定了數十個人流量較大的、有一定空閒場地的區域。這些地方往往在路口，或者工廠門口，因為工人和司機密度高，所以也吸引了不少無證攤販。「我們準備引入一家有資質的餐飲供應商，在這些點位開設正規的餐車，根據大家的實際需求提供餐飲服務。比如迎合集卡司機吃飽的需求，在集卡區域提供盒飯。滿足產業工人改善的需要，豐富餐食品種。用安全、價廉、多樣的供給，與現有的攤販進行公平的市場競爭，引導大家用腳投票，吃得更健康、放心。」袁天亮說。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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