崇明：來江堤漫行，邂逅初秋的溫柔
2025-11-01 14:32 3,721次浏览位於萬裡街道的雅築真欣園小區是1999年建成的早期商品房社區，涵蓋20個樓組。樓組作為社區最貼近居民的「神經末梢」，在鄰裡交流、凝聚共識、社區共治等方面發揮了至關重要的樞紐作用。黨建引領聚合力，社區治理有良方在萬裡雅築居民區黨總支的引領下，社區內各樓組聯動樓組長、黨員骨幹、志願者、熱心居民、業委會、物業、第二梯隊等多元群體，組建一支「日欣月議」樓組議事團隊。通過每月定期平安巡邏發現問題，建立每月議事機制研究問題，推動解難題、強活力、繪新景，探索走出一條「樓組自治帶動小區共治」的基層治理新路。針對社區樓道堆物等治理難點，「日欣月議」樓組議事團隊積極發揮示範引領作用，帶動樓組居民進行細緻摸排、耐心溝通，認真宣傳消防通道的重要性，用耐心、細心、恆心，有效動員居民共同參與樓道整治，推動長期堆放在架空層、樓道角落、佔據公共空間的「殭屍」物品被一一清理。這看似簡單的樓道清理，正是示範樓組建設的第一步，在清除安全隱患、暢通公共空間、凝聚鄰裡共識的同時，為社區協同「變廢為寶」奠定基礎。全齡友好共參與，變廢為寶有妙招清理出的物品何去何從？直接丟棄是資源的浪費。在真欣園「日欣月議」議事討論中有了答案，樓組成為了創意孵化和實踐落地的有效陣地。針對清理出的舊童車，樓組積極倡導居民參與「變廢為寶」微改造。居民們運用巧手，對這些童車進行創意彩繪。原本被視為廢棄物的童車，在樓組居民的藝術再創造下，蛻變成了小區門頭的一道充滿童趣和藝術氣息的獨特風景。針對閒置的玻璃瓶，樓組依託「小手牽大手」主題活動，邀請社區的孩子們和志願者共同開展創意設計和彩繪。學習環保理念、踐行文明實踐，這些獨一無二的彩繪玻璃瓶，成了裝點小區綠化、打造微景觀的絕佳素材。樓組聯動強治理，多元協同換新顏萬裡雅築居民區堅持用好「聯」的方法，通過樓道聯動，推動解決「樓內事」向辦妥「社區事」拓展轉變。各樓組在清理樓道和募集閒置物品過程中，及時總結經驗、梳理資源，為社區景觀微更新積累豐富素材。當小區門頭面臨黃土裸露問題時，樓組議事會提出的移植富餘綠植、優選植物種類等意見被採納落地。彩繪童車、玻璃瓶花器、彩繪石頭、精心打造的綠植組合、太陽能彩燈……精心的設計、用心的付出，居民們將原本單調的門頭區域，打造成了富有創意、充滿活力的社區新地標。這「花」景的背後，是社區聚力同心的成果，更是比鄰共治的生動實踐。不僅如此，針對小區26年房齡、個別樓棟外牆老化嚴重等情況，社區「三駕馬車」同心同向發力，物業積極參與示範樓組建設，在做好日常保潔、綠化、維修、養護等工作的同時，主動購買工具及塗料、抽調人員集中粉刷，推動樓道宜居環境煥然一新。
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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