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〖Two〗、在微信中查询全国各地疫情风险等级，可按照以下步骤操作：首先打开微信，点击右下角的“我”。
〖Three〗、进入“疫情风险等级查询”：在疫情防控行程证明页面中，找到并点击“疫情风险等级查询”选项。
〖Four〗、疫情风险等级可以在以下地方查询：微信国务院客户端小程序：微信直接搜索“国务院客户端小程序”即可进入。由国家卫生健康委提供，可查全国近3000个县的风险等级信息。具体可以查到街道的风险等级信息，并可订阅风险变更通知。
〖Five〗、找到“政策查询”板块，然后点击其中的“疫情风险等级查询”按钮。点击后，系统将跳转至专门的查询页面。
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新冠疫情下的战争风险
（来源：张一鸣 王彩娜 中国经济时报），老师让我❌她我爽羞羞漫画
——访国务院发展研究中心产业经济研究部副部长、研究员李燕，极品99久久久国产精品
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7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行，千余家企业携 3000 余项前沿成果集中亮相，超 300 款新品首发落地，具身智能加速走向真实场景部署，也释放出安全治理与创新并重的强烈信号。如何在创新与安全间取得平衡？中国经济时报记者日前专访了国务院发展研究中心产业经济研究部副部长、研究员李燕。，919.1破解版
中国经济时报：本届大会将安全治理提到新高度，具身智能正从 " 回答问题 " 走向 " 自主执行任务 "，人机深度共存下的风险与伦理挑战随之凸显。玖玖视频免费视频，您认为应建立怎样的治理体系？
李燕：当前，人工智能治理正从原则共识走向规则落地。本届大会发布的前沿 AI 与智能体安全系列成果，已涵盖风险分级规范、智能体失控应急方案等操作性内容，这与具身智能的治理需求高度契合。具身智能发展需要在守住安全底线的情况下，实现与产业创新双向平衡，建议可采用 " 分级分类 + 沙盒监管 " 的适应性监管模式。
第一，按场景风险类型实施差异化管控。陪护机器人、医疗康复、商业服务等与人密切接触的场景，风险集中于物理交互安全与伦理规范，应实行强制安全认证、一机一码、全流程在线监测，配套完善人机伦理规范；电力巡检、危化处置、应急救援等特种作业场景，风险集中在作业可靠性与失效后果，应重在冗余设计与应急熔断机制；封闭工业产线等低风险结构化场景，可探索 " 备案制 + 常态化安全检测 "，降低企业创新制度成本。
第二，推广监管沙盒的创新治理模式。设立具身智能创新试验区，在可控范围内放开场景试点，企业先行开展新技术、商业模式验证，监管部门同步跟进识别潜在风险，政企协同制定风险防控规范，动态迭代行业监管标准，适配技术快速迭代节奏。这里可以做一个形象比喻：安全监管是刹车，产业创新是油门，完善治理体系不是束缚发展，而是保障产业行稳致远，实现创新与安全协同推进。
中国经济时报：具身智能加速走向物理世界、融入千行百业，您如何看待它对就业结构的影响？应如何应对？
李燕：随着具身智能加速走向物理世界，将对就业结构形成三重效应。一是替代效应。早期主要替代重复性强、标准化程度高以及危险繁重的任务环节，而非完整岗位，但会带来岗位内部的任务重组和一定程度的用工缩减。二是创造效应。具身智能的规模化应用将会催生数据标注与训练、机器人运维与调试、场景方案设计、算法工程师等新岗位，这是产业升级中释放的新的就业潜能。三是重塑效应。由于被替代劳动力与新增岗位之间存在技能错配，需要教育培训体系及时响应，适配技术进步和产业升级对人力资本结构和素质的新需求。从长远看，劳动者价值将被重新定义，从危险、重复性任务的执行者，转向更多作为智能体的监督者、复杂问题的决策者、新思想的创造者和高情感交互的从业者。
具身智能与人类的关系也将经历演变：初期，具身智能主要替代人类完成危险繁重任务、辅助人类完成标准化操作；中远期，逐步过渡到与人协作共同完成复杂任务，乃至更深层次协同，成为人类的超级助手，共创未来的伙伴。
为应对这一结构性冲击，需要系统施策。第一，建立完善就业监测与预警体系，系统评估 AI 对就业市场的影响，动态跟踪岗位变化趋势，为政策制定提供数据支撑。第二，健全失业兜底和过渡性支持机制，切实维护劳动者的权利和尊严，为受冲击群体提供再就业服务和生活保障。第三，完善职业技能培训体系，积极开展人工智能教育和技能培训，对青年群体强化系统培养，对在岗和转岗劳动者提供针对性技能提升服务，引导劳动者向人机协作管理型、经验驱动型、情感交互型等人类更有优势的岗位转型。第四，支持利用人工智能创业，激发全社会创新创业活力。
中国经济时报：今年大会的一个显著变化是，具身智能从 " 炫技 " 转向了真正的部署和生产力释放，但各地争相布局也带来资源分散和同质化竞争风险。您认为，应如何统筹引导差异化协同发展？
李燕：全国多地布局支持发展具身智能产业，表明各方看好具身智能产业发展前景和潜力，但确实也要防止资源分散和同质化竞争的风险，需要国家层面加强统筹引导。
除了统筹标准制定、数据共建共享、算力协同，统筹关键核心技术攻关之外，还要重点引导各地差异化协同发展。
一是引导各地 " 各扬所长 "。比如，北京依托头部大模型企业与科研院所优势，主攻通用具身大模型和核心芯片研发，汇聚了一批整机龙头企业，在技术创新策源方面可更多发挥引领功能；上海凭借 " 数据 - 模型 - 训练 " 的完整技术矩阵吸引全产业链生态集聚，在系统集成、整机量产、标准制定方面走在前列；深圳凭借 " 一小时产业圈 " 的极致供应链效率，在关键技术攻关、产品创新和快速大规模商业化落地方面有着独特优势。
二是引导区域内部梯度分工协作。比如，核心城市承担研发与创新平台功能，重要支点城市聚焦精密零部件加工与场景验证，外围城市承接整机装配与规模化生产，形成 " 研发 - 零部件 - 制造 - 应用 - 维护服务 " 的协作链条。
三是引导各地结合本地产业特色差异化发展。具身智能的特点是依场景落地。比如，装备制造重镇可围绕工业机器人产线改造切入，能源城市可依托电网体系开展电力巡检特种机器人验证，农业大市可探索采摘、分拣等农机智能化场景，旅游城市可探索服务机器人验证应用，各地将具身智能发展与服务本地产业升级结合起来，可形成百花齐放的产业格局。
中国经济时报：大会释放出人工智能走向物理世界的清晰信号，在这一关键窗口期，您对企业和地方政府有何发展建议？
李燕：当前具身智能的 ChatGPT 时刻尚未到来，业内判断 2028 年底前有望迎来这一节点，全行业都在加速攻关。在这一关键窗口期，底层模型能力的突破是产业化的前提。当前，具身智能正从 VLA 模型走向世界模型的新架构，对科技企业而言，在技术层面，需要加强与高校、科研院所的紧密协作，持续推动模型能力迭代，担当技术落地的主力军。在商业层面，可考虑先抓住少数结构化、可形成一定规模的刚需场景，跑通泛化能力的 " 最小可行产品 "，让数据飞轮转起来，实现商业闭环，再依托数据迭代通用能力。在生态层面，积极参与行业数据标准制定与共享生态建设，联合上下游抱团突破供应链碎片化瓶颈，推动全产业链早日成熟。
对地方政府而言，建议更加重视具身智能的场景开放、数据积累，把打造可训练、可测试、可验证的实景实训空间作为核心抓手，依托本地主导产业组建创新应用联盟，形成场景驱动的产业生态；完善人才引育、金融支持、创新平台相关政策；同步布局安全治理、技能培训等配套机制，实现技术迭代、产业落地、社会治理三者协同推进。
放眼长远，具身智能的核心价值在于拓展人类能力边界，而非简单替代人力。以安全治理为底座，补齐核心技术短板、打通场景数据闭环，我国有条件依托完整产业体系与丰富场景优势，在全球具身智能产业竞争中赢得主动，持续赋能高质量发展。
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除了统筹标准制定、数据共建共享、算力协同，统筹关键核心技术攻关之外，还要重点引导各地差异化协同发展。
一是引导各地 " 各扬所长 "。比如，北京依托头部大模型企业与科研院所优势，主攻通用具身大模型和核心芯片研发，汇聚了一批整机龙头企业，在技术创新策源方面可更多发挥引领功能；上海凭借 " 数据 - 模型 - 训练 " 的完整技术矩阵吸引全产业链生态集聚，在系统集成、整机量产、标准制定方面走在前列；深圳凭借 " 一小时产业圈 " 的极致供应链效率，在关键技术攻关、产品创新和快速大规模商业化落地方面有着独特优势。
二是引导区域内部梯度分工协作。比如，核心城市承担研发与创新平台功能，重要支点城市聚焦精密零部件加工与场景验证，外围城市承接整机装配与规模化生产，形成 " 研发 - 零部件 - 制造 - 应用 - 维护服务 " 的协作链条。
三是引导各地结合本地产业特色差异化发展。具身智能的特点是依场景落地。比如，装备制造重镇可围绕工业机器人产线改造切入，能源城市可依托电网体系开展电力巡检特种机器人验证，农业大市可探索采摘、分拣等农机智能化场景，旅游城市可探索服务机器人验证应用，各地将具身智能发展与服务本地产业升级结合起来，可形成百花齐放的产业格局。
中国经济时报：大会释放出人工智能走向物理世界的清晰信号，在这一关键窗口期，您对企业和地方政府有何发展建议？
李燕：当前具身智能的 ChatGPT 时刻尚未到来，业内判断 2028 年底前有望迎来这一节点，全行业都在加速攻关。在这一关键窗口期，底层模型能力的突破是产业化的前提。当前，具身智能正从 VLA 模型走向世界模型的新架构，对科技企业而言，在技术层面，需要加强与高校、科研院所的紧密协作，持续推动模型能力迭代，担当技术落地的主力军。在商业层面，可考虑先抓住少数结构化、可形成一定规模的刚需场景，跑通泛化能力的 " 最小可行产品 "，让数据飞轮转起来，实现商业闭环，再依托数据迭代通用能力。在生态层面，积极参与行业数据标准制定与共享生态建设，联合上下游抱团突破供应链碎片化瓶颈，推动全产业链早日成熟。
对地方政府而言，建议更加重视具身智能的场景开放、数据积累，把打造可训练、可测试、可验证的实景实训空间作为核心抓手，依托本地主导产业组建创新应用联盟，形成场景驱动的产业生态；完善人才引育、金融支持、创新平台相关政策；同步布局安全治理、技能培训等配套机制，实现技术迭代、产业落地、社会治理三者协同推进。
放眼长远，具身智能的核心价值在于拓展人类能力边界，而非简单替代人力。以安全治理为底座，补齐核心技术短板、打通场景数据闭环，我国有条件依托完整产业体系与丰富场景优势，在全球具身智能产业竞争中赢得主动，持续赋能高质量发展。
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中国经济时报：本届大会将安全治理提到新高度，具身智能正从 " 回答问题 " 走向 " 自主执行任务 "，人机深度共存下的风险与伦理挑战随之凸显。玖玖视频免费视频，您认为应建立怎样的治理体系？
李燕：当前，人工智能治理正从原则共识走向规则落地。本届大会发布的前沿 AI 与智能体安全系列成果，已涵盖风险分级规范、智能体失控应急方案等操作性内容，这与具身智能的治理需求高度契合。具身智能发展需要在守住安全底线的情况下，实现与产业创新双向平衡，建议可采用 " 分级分类 + 沙盒监管 " 的适应性监管模式。
第一，按场景风险类型实施差异化管控。陪护机器人、医疗康复、商业服务等与人密切接触的场景，风险集中于物理交互安全与伦理规范，应实行强制安全认证、一机一码、全流程在线监测，配套完善人机伦理规范；电力巡检、危化处置、应急救援等特种作业场景，风险集中在作业可靠性与失效后果，应重在冗余设计与应急熔断机制；封闭工业产线等低风险结构化场景，可探索 " 备案制 + 常态化安全检测 "，降低企业创新制度成本。
第二，推广监管沙盒的创新治理模式。设立具身智能创新试验区，在可控范围内放开场景试点，企业先行开展新技术、商业模式验证，监管部门同步跟进识别潜在风险，政企协同制定风险防控规范，动态迭代行业监管标准，适配技术快速迭代节奏。这里可以做一个形象比喻：安全监管是刹车，产业创新是油门，完善治理体系不是束缚发展，而是保障产业行稳致远，实现创新与安全协同推进。
中国经济时报：具身智能加速走向物理世界、融入千行百业，您如何看待它对就业结构的影响？应如何应对？
李燕：随着具身智能加速走向物理世界，将对就业结构形成三重效应。一是替代效应。早期主要替代重复性强、标准化程度高以及危险繁重的任务环节，而非完整岗位，但会带来岗位内部的任务重组和一定程度的用工缩减。二是创造效应。具身智能的规模化应用将会催生数据标注与训练、机器人运维与调试、场景方案设计、算法工程师等新岗位，这是产业升级中释放的新的就业潜能。三是重塑效应。由于被替代劳动力与新增岗位之间存在技能错配，需要教育培训体系及时响应，适配技术进步和产业升级对人力资本结构和素质的新需求。从长远看，劳动者价值将被重新定义，从危险、重复性任务的执行者，转向更多作为智能体的监督者、复杂问题的决策者、新思想的创造者和高情感交互的从业者。
具身智能与人类的关系也将经历演变：初期，具身智能主要替代人类完成危险繁重任务、辅助人类完成标准化操作；中远期，逐步过渡到与人协作共同完成复杂任务，乃至更深层次协同，成为人类的超级助手，共创未来的伙伴。
为应对这一结构性冲击，需要系统施策。第一，建立完善就业监测与预警体系，系统评估 AI 对就业市场的影响，动态跟踪岗位变化趋势，为政策制定提供数据支撑。第二，健全失业兜底和过渡性支持机制，切实维护劳动者的权利和尊严，为受冲击群体提供再就业服务和生活保障。第三，完善职业技能培训体系，积极开展人工智能教育和技能培训，对青年群体强化系统培养，对在岗和转岗劳动者提供针对性技能提升服务，引导劳动者向人机协作管理型、经验驱动型、情感交互型等人类更有优势的岗位转型。第四，支持利用人工智能创业，激发全社会创新创业活力。
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李燕：全国多地布局支持发展具身智能产业，表明各方看好具身智能产业发展前景和潜力，但确实也要防止资源分散和同质化竞争的风险，需要国家层面加强统筹引导。
除了统筹标准制定、数据共建共享、算力协同，统筹关键核心技术攻关之外，还要重点引导各地差异化协同发展。
一是引导各地 " 各扬所长 "。比如，北京依托头部大模型企业与科研院所优势，主攻通用具身大模型和核心芯片研发，汇聚了一批整机龙头企业，在技术创新策源方面可更多发挥引领功能；上海凭借 " 数据 - 模型 - 训练 " 的完整技术矩阵吸引全产业链生态集聚，在系统集成、整机量产、标准制定方面走在前列；深圳凭借 " 一小时产业圈 " 的极致供应链效率，在关键技术攻关、产品创新和快速大规模商业化落地方面有着独特优势。
二是引导区域内部梯度分工协作。比如，核心城市承担研发与创新平台功能，重要支点城市聚焦精密零部件加工与场景验证，外围城市承接整机装配与规模化生产，形成 " 研发 - 零部件 - 制造 - 应用 - 维护服务 " 的协作链条。
三是引导各地结合本地产业特色差异化发展。具身智能的特点是依场景落地。比如，装备制造重镇可围绕工业机器人产线改造切入，能源城市可依托电网体系开展电力巡检特种机器人验证，农业大市可探索采摘、分拣等农机智能化场景，旅游城市可探索服务机器人验证应用，各地将具身智能发展与服务本地产业升级结合起来，可形成百花齐放的产业格局。
中国经济时报：大会释放出人工智能走向物理世界的清晰信号，在这一关键窗口期，您对企业和地方政府有何发展建议？
李燕：当前具身智能的 ChatGPT 时刻尚未到来，业内判断 2028 年底前有望迎来这一节点，全行业都在加速攻关。在这一关键窗口期，底层模型能力的突破是产业化的前提。当前，具身智能正从 VLA 模型走向世界模型的新架构，对科技企业而言，在技术层面，需要加强与高校、科研院所的紧密协作，持续推动模型能力迭代，担当技术落地的主力军。在商业层面，可考虑先抓住少数结构化、可形成一定规模的刚需场景，跑通泛化能力的 " 最小可行产品 "，让数据飞轮转起来，实现商业闭环，再依托数据迭代通用能力。在生态层面，积极参与行业数据标准制定与共享生态建设，联合上下游抱团突破供应链碎片化瓶颈，推动全产业链早日成熟。
对地方政府而言，建议更加重视具身智能的场景开放、数据积累，把打造可训练、可测试、可验证的实景实训空间作为核心抓手，依托本地主导产业组建创新应用联盟，形成场景驱动的产业生态；完善人才引育、金融支持、创新平台相关政策；同步布局安全治理、技能培训等配套机制，实现技术迭代、产业落地、社会治理三者协同推进。
放眼长远，具身智能的核心价值在于拓展人类能力边界，而非简单替代人力。以安全治理为底座，补齐核心技术短板、打通场景数据闭环，我国有条件依托完整产业体系与丰富场景优势，在全球具身智能产业竞争中赢得主动，持续赋能高质量发展。
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