西藏自治區成立60年來,人民生活極大改善,從「缺醫少藥」到「病有所醫」,從「有學上」到「上好學」,社會事業不斷取得新的進展,各族群眾的獲得感成色更足、幸福感更可持續。不久前,在西藏自治區人民醫院,8歲的扎西姆和10歲的吉措姆成功接受了先心病手術。吉措姆的哥哥 貢覺平措:這次手術很成功,我內心也很開心激動,感謝醫生。西藏先心病患病率遠高於平原地區,過去患者需要遠赴內地治療。如今,在 「組團式」 援藏幫扶下,當地已構建起 「篩查 - 診斷 - 治療 - 隨訪」 全鏈條服務。援藏不僅帶來技術與設備,更培養出帶不走的高原醫療隊。這次為小姐妹做手術的團隊成員之一就是藏族醫生單增卓嘎。西藏自治區人民醫院心血管內科 主治醫師 單增卓嘎:剛開始學的時候會特別緊張,老師們也是非常耐心,手把手的教學模式,後期也是有標準化的操作流程以及考核,讓我們團隊快速成長。黨的十八大以來,國家持續加大投入,建立並完善覆蓋西藏城鄉的公共醫療衛生服務體系,推行緊密型縣域醫共體建設,縱橫織密西藏健康保障網。今日之西藏,400多種大病不出自治區、2400多種中病不出地市、常見的小病不出鄉鎮(街道)就能得到有效救治。先心病、大骨節病、包蟲病、碘缺乏病等曾經嚴重危害西藏人民健康的疾病都得到了歷史性消除和防治。今日之西藏,農牧民健康體檢全覆蓋,遠程醫療服務鄉鎮以上公立醫院全覆蓋。教育是民生之基。在西藏,學校是一道最亮麗的風景。地處藏北腹地的那曲市聶榮縣,平均海拔4700米,如今擁有13所義務教育學校、3所幼兒園,科技館等設施一應俱全。那曲市聶榮縣第二小學三年級老師 聶姆措:變化特別大,以前鄉鎮裡面都是帳篷學校,黑板就是這麼小的一個木板,冬天帳篷裡面的話,手腳都是凍著的。現在這個教學全部是電子形式,條件特別好。西藏自治區成立60年來,教育經費投入從1965年的348.5萬元增長至2024年的400億元左右。從2012年開始,西藏在全國率先建立從學前到高中的15年公費教育體系。如今的西藏,已建成涵蓋學前教育、基礎教育、職業教育、高等教育等完整的現代教育體系。從文盲率高達95%以上,到如今的新增勞動力平均受教育年限達13.1年,西藏教育實現了「歷史性跨越」。(總臺央視記者 白央 梁錚錚 潘虹旭 牟媞媞 陳嘉昆)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長:去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來 展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。
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