北上抗日宣言發布地的振興圖景
2025-12-07 16:36 7,317次浏览面對新一輪科技革命和產業變革浪潮，深圳以增強現代化產業體系就業協同性為方向，探索建立與新質生產力相匹配的就業帶動機制，堅持多方協同發力引才育才，形成就業、產業良性互促的正循環。深圳將新技術、新產業、新業態、新模式等「四新經濟」和政府投資項目帶動新增就業崗位納入民生實事。截至今年5月底，「四新經濟」和政府投資重大項目帶動新增就業崗位累計達7.73萬個。 圍繞重點布局的戰略性新興產業和未來產業，深圳市動態發布高端緊缺崗位目錄清單，為產業升級提供精準人力支撐；創新實施重點企業「公益性招聘服務覆蓋率」和「新增崗位匹配成功率」雙提升計劃，建立重點企業「一對一」就業服務專員機制。截至今年5月底，深圳為6451家重點企業提供用工服務保障，公益性招聘覆蓋率達41.3%，崗位匹配成功率超70%。 平臺企業被稱為「就業蓄水池」。騰訊全球招聘負責人羅海波介紹，騰訊計劃在未來3年新增2.8萬個實習崗位，其中今年將招聘1萬名校招實習生並加大轉化錄用。同時，騰訊致力於為青年人才提供全方位的職業發展支持和終身學習機會，配套培訓、福利和導師制度，幫助畢業生完成從校園到職場的過渡。 為促進就業，深圳把「就業驛站」開在了家門口。近日，在深圳市羅湖區翠竹街道水貝社區黨群服務中心舉行的民營企業服務月直播帶崗活動中，31家企業共提供了1444個崗位。求職者不僅可應聘，還能享受職業測評、「一對一」職業幫扶、政策指導等服務。水貝社區黨委書記朱梅英說，「就業驛站」形成全鏈條跟蹤服務，成功推薦290多名學員實現就業創業。 「像這樣的標準化就業服務驛站，深圳已建成80家，今年已舉辦600多場就業服務活動，發布30多萬個(次)崗位信息，提供公共就業服務超100萬人次。」深圳市人力資源和社會保障局就業促進與失業保險處處長蔡禹星介紹，深圳將為各類勞動者特別是重點就業群體，提供更加便捷智慧的就業服務。 作為製造業強市，深圳對技能人才的需求旺盛。在舉辦系列招聘活動幫助企業招引人才的同時，深圳還積極開展人才培育工作。聚焦人工智慧、新一代電子信息、工業網際網路等新產業、新技術領域，深圳市聯合行業協會、龍頭企業共同開發新職業新技能培訓標準，助推市場加速完善新職業培訓課程體系，加快擴大新職業技能培訓供給。 蔡禹星介紹，深圳有354家市級培訓載體、4家國家級高技能人才培訓基地、5家國家級技能大師工作室，為高技能人才成長提供了廣闊舞臺。華為、欣旺達等47家「鏈主」單位還聯動數百家產業鏈上下遊企業和機構，共同開展高技能人才培育，建立從招生、培訓、評價、就業到技能提升的技能人才供應鏈。 2024年5月，深圳鵬城技師學院與華為公司籤約，依託華為公司「根」技術產業圖譜，共同培育數位化應用型高技能人才。深圳鵬城技師學院黨委書記、院長仵博說，雙方將共同打造「根」技術人才技能圖譜、深圳數字技能人才培養示範基地和「根」技術垂直應用研發中心，促進數字技能人才標準制定。 「深圳正在加速完善『基礎研究+技術攻關+成果產業化+科技金融+人才支撐』的全過程創新生態鏈，加快打造具有全球影響力的產業科技創新中心。」深圳市人力資源和社會保障局黨組成員、副局長馬豔介紹，華為與深圳鵬城技師學院校企合作是產學研協同融合培養人才的生動實踐，也是踐行教育、科技、人才「三位一體」戰略思路的生動實踐，將有力推動技工教育更好地滿足「高、精、尖」產業領域人才需求。(經濟日報記者 楊陽騰)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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