成都崇州元通古鎮南岸景區14#地塊項目（一期）通過第一批次主體結構驗收
2025-10-24 21:57 6,269次浏览今天，最高人民法院發布入庫參考案例《吳某慧、陳某強等侵犯公民個人信息案》，為實施誹謗而非法獲取公民個人信息行為定性。 基本案情 被害人朱某系江蘇省某中學教師，被告人吳某慧系朱某的親屬。吳某慧在與朱某發生矛盾後多次向被告人陳某強提及此事，陳某強提出可以通過獲取朱某個人信息並在網上發負面帖子抹黑朱某。吳某慧遂向陳某強提供了朱某妻子的身份證信息，以便查詢朱某的個人信息。2020年5月，陳某強以人民幣13150元(幣種下同)的價格向被告人陳某購買包含朱某及陳某強前女友楊某等人的住宿記錄、民航、鐵路購票記錄等信息1442條。其中涉及朱某、楊某的住宿記錄、民航、鐵路行程信息299條，其他與朱某、楊某等人具有時空交叉關聯人員一般身份信息1143條。 後被告人陳某強將獲取的信息發給被告人吳某慧，吳某慧從中挑選了部分與朱某同一時間段入住同一酒店的女性人員信息(涉及在該中學就讀、高考在即的一高三女學生等共計20餘人)，用於撰寫帖文，後由陳某強修改帖文並支付費用交由專門發負面帖子的鄧某等人(另案處理)，將詆毀朱某的不實帖文以多個吸引流量的誇張標題在知名網絡發布。帖子發布後在上述網站迅速擴散，閱讀、轉發及跟帖回復人數總計超過200萬。後教育主管部門至江蘇省某中學調查此事，該中學在校學生也紛紛向老師詢問相關事件，學校專門對帖子涉及的即將參加高考的高三女生等安排了心理輔導，朱某的教學和生活均受到較大的困擾。 其間，同案被告人陳某、湯某良、丁某沙等購買並在微信朋友圈發布買賣個人信息的消息，買賣上述包含被害人朱某、楊某等信息在內的公民個人信息共計1739條，售價從8870元至19350元不等。 案發後，被害人朱某等人沒有就誹謗罪提起刑事自訴。 江蘇省蘇州市姑蘇區人民法院於2021年2月1日作出(2020)蘇0508刑714號刑事判決： 一、被告人吳某慧犯侵犯公民個人信息罪，判處有期徒刑十一個月，並處罰金人民幣二千元。 二、被告人陳某強犯侵犯公民個人信息罪，判處有期徒刑一年，並處罰金人民幣二千元。(其他被告人判項略) 宣判後，同案被告人丁某沙提出上訴，後申請撤回上訴。江蘇省蘇州市中級人民法院於2021年5月24日作出(2021)蘇05刑終267號刑事裁定：準許上訴人丁某沙撤回上訴。 裁判理由 《中華人民共和國刑法》第二百五十三條之一第一款、第三款規定：「違反國家有關規定，向他人出售或者提供公民個人信息，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，並處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，並處罰金。」「竊取或者以其他方法非法獲取公民個人信息的，依照第一款的規定處罰。」《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理侵犯公民個人信息刑事案件適用法律若干問題的解釋》(法釋〔2017〕10號，以下簡稱《解釋》)第五條第一款在列舉「情節嚴重」的具體認定情形外，還在第十項設置「其他情節嚴重的情形」的兜底項。對此，可以綜合行為人非法獲取、提供公民個人信息的主觀動機、獲取方式、具體用途、造成的危害等情節予以考量。對於所涉行為的社會危害程度與其他列明的情形相當的，可以認定為「情節嚴重」。 本案中，被告人吳某慧，陳某強非法獲取他人的公民個人信息後，撰寫詆毀他人的內容在網絡上發帖，閱讀、轉發及跟帖回復人數總計超過200萬，給朱某的工作、生活及其所任職學校造成嚴重不良影響。吳某慧，陳某強的行為雖不符合《解釋》第五條第一款規定的九類具體入罪標準，但綜合考量二被告人非法獲取公民個人信息的動機、信息類型和數量、造成的危害等情節，可以認定其行為的危害性與《解釋》第五條第一款第二項所規定的「知道或者應當知道他人利用公民個人信息實施犯罪，向其出售或者提供的」情形具有相當性，綜合考量信息類型和數量、造成的危害等，可以認定為「其他情節嚴重的情形」。故吳某慧，陳某強構成侵犯公民個人信息罪。 裁判要旨 對於通過網絡「開盒」等方式公開曝光他人個人信息，符合刑法第二百五十三條之一規定的，以侵犯公民個人信息罪定罪處罰。 對於《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理侵犯公民個人信息刑事案件適用法律若干問題的解釋》(法釋〔2017〕10號)第五條第一款第十項規定的「其他情節嚴重的情形」，可以結合行為人非法獲取、提供公民個人信息的主觀動機、獲取方式、具體用途、造成的危害等情節予以考量，綜合判斷其社會危害性。對於所涉行為的社會危害程度與其他列明的情形相當的，可以認定為「情節嚴重」。
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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