「村超」全國賽總決賽廣東「德比」 雙雄會師巔峰對決
2026-01-08 23:19 4,425次浏览近日，廣中路街道天通庵路居民區虹口花苑小區17號樓加裝電梯工程正式啟動施工。這棟建於上世紀90年代的老式多層住宅，在街道黨工委統籌、房辦專業指導下，通過黨建引領下的多方協同機制，成功化解低層住戶顧慮，成為基層治理創新的鮮活樣本。這一民生工程的落地，不僅讓高層住戶告別「爬樓時代」，更以「小切口」推動社區治理「大提升」。民生「痛點」變治理焦點加梯項目啟動初期，17號樓某住戶因擔憂糞管老化問題堅決反對。該樓棟糞管因年久失修，多次發生堵塞返水甚至噴糞現象，這位住戶表示， 「電梯裝好了，家裡卻天天返臭水，這樣的日子怎麼過？」面對這一矛盾，由律師志願者、先鋒黨員和業委會副主任組成的加梯三人小組迅速介入，在黨建引領下形成「法律保障+黨員帶頭+專業協調」的攻堅模式。小組聯合居委、街道房辦、電梯公司及物業召開多輪現場協調會，最終決定將糞管改造納入加梯工程同步推進。專業機構檢測顯示，糞管因長期腐蝕已存在多處裂縫，需徹底更換。律師志願者從法律層面明確責任歸屬，業委會副主任協調物業與電梯公司制定「加梯+管改」一體化方案，僅用半個月便打消了住戶顧慮。這位戶主在業主大會上籤下同意書時感慨：「看到大家這麼用心，我沒有理由再反對。」 虹口花苑小區17號樓加裝電梯工程正式啟動施工多方聯動聚合力施工銘牌上「黨建引領聚合力，加裝電梯惠民生」的標語，正是17號樓加梯工程的生動寫照。在黨建引領下，居民區黨總支搭建協商平臺，街道房辦提供技術支撐，電梯公司優化施工方案，物業全程跟進服務，形成「需求共商、方案共定、責任共擔」的治理閉環。「居民的痛點就是工作的焦點。」加梯三人小組組長、先鋒黨員徐老師介紹，工程不僅解決了硬體問題，更拉近了鄰裡關係。更令人欣喜的是，17號樓的突破帶動了周邊樓棟：隔壁16號樓加梯進度迅速趕上，另一棟樓已啟動加梯程序，整小區加裝工作駛入快車道。小電梯「撬動」大幸福天通庵路居民區黨總支書記表示，加梯工程是「人民城市人民建」理念的生動實踐。通過「加梯一件事」工作法，街道將民生工程與社區治理深度融合：黨員骨幹帶頭宣傳政策、律師團隊提供法律保障、專業機構破解技術難題、居民協商共謀方案，讓「懸空老人」圓了「電梯夢」，更讓「陌鄰」變「睦鄰」。據統計，廣中路街道今年已新增啟動加梯樓棟12個，惠及居民300餘戶。街道相關負責人表示，未來將持續深化黨建引領基層治理，推動加梯工程從「個案突破」向「整小區推進」延伸，讓更多老舊小區煥發新活力。記者手記加梯工程，見證基層治理的智慧與溫度。當黨建紅穿透老舊牆體的裂痕，當專業力量匯聚成民生暖流，曾經的「不可能」便化為「齊心行」。只要堅持以人民為中心，把群眾需求作為治理創新的出發點，就能在加梯這樣的「關鍵小事」中書寫「民生大文章」，讓城市發展更有質感、更有溫度。
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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