金沙江上遊奔子欄水電站獲核准
2025-11-01 05:14 5,597次浏览多所高校開啟就業幫扶「全程陪跑」模式 靶向施策補短板 就業服務「不斷線」 夏夜，雲南省玉溪市紅塔區青花街的一塊LED大屏前，一群年輕人正圍在一起熱火朝天地觀看球賽，其中有不少人是玉溪師範學院的校友。 青花街與玉溪師範學院相隔不遠，2020年10月開街後吸引了很多年輕人，被認定為雲南省級創業街區，越來越多創新創業項目在這裡孵化。畢業於玉溪師範學院美術學院的王子強也在這裡成功創立了「瓦貓大人」品牌。 玉溪師範學院聯合玉溪市人社部門，在這條街構建了離校未就業畢業生的就業創業服務聚合體，聚焦崗位對接、創業孵化、技能培訓等。 現在，青花街成為玉溪師範學院畢業生的創業「根據地」，街上還專門開闢了「職享咖啡角」供大家交換就業信息。 這裡不僅白天人來人往，晚上同樣熱鬧。「我們利用『夜經濟』的特點，設立夜間招聘專區，組織互動活動，提供政策諮詢和職業規劃指導，更高效地為畢業生提供就業服務。」玉溪師範學院學生處副處長沈麗萍說。 大學生就業一直受到全社會的高度關注。7月，隨著畢業生紛紛離校，高校未就業畢業生去向問題更是受到廣泛關注。 不久前教育部召開高校畢業生離校後促就業工作座談會，教育部黨組書記、部長懷進鵬強調各地教育部門和各高校要聚焦突出問題，堅持效果導向，真正做到服務「不斷線」，即政策落實「不斷線」、崗位資源開發「不斷線」、跟蹤幫扶援助「不斷線」、就業數據審核「不斷線」。 玉溪師範學院這種「離校不離心」的服務模式，正是全國高校落實就業服務「不斷線」要求的縮影，中青報·中青網記者在採訪中了解到，還有不少地方、多所高校，根據自身特點，探索就業幫扶「全程陪跑」的有效做法。 精準「畫像」：一個都不能少 「困難畢業生在就業市場面臨多方面問題。」江西科技學院招生就業處處長吳麗娟說，「所以，我們對學校2025屆困難畢業生實施精準畫像，進行分類指導。」她介紹，學校對照困難畢業生名單進行逐一排查，同時依託二級學院院長、就業幹事、輔導員深入學生群體摸排，建立詳細的就業幫扶臺帳，做到一人一檔、一人一策。 精準，成了不少高校解決離校未就業畢業生的共同選擇。比如，新疆石河子職業技術學院要求幫扶教師對每一個學生開展技能培訓、職業測評、心理疏導，推薦至少3個適配崗位，建立離校未就業畢業生崗位分享群，藉助「工學雲」平臺將崗位信息精準推送至未就業畢業生，持續開展就業幫扶。浙江師範大學則建立了困難畢業生動態幫扶機制，動態更新「紅」「橙」「黃」三級幫扶清單，實行幫扶情況周匯報制度。 北京科技大學就業指導中心主任劉曉傑介紹，學校要求每個學院配備一名專門負責學生就業工作的老師，其職責涵蓋學生就業推薦、就業市場建設、就業指導課程授課及解答學生困惑，確保學生在學院層面能及時解決就業相關問題。另外，本科生從入校起就配備了導師，導師在學生專業發展、個人成長及生涯發展方面提供全程指導。「一名導師一般最多帶不超過3名新生，以保證指導的精細度。」劉曉傑說。 針對有特殊情況的畢業生，不少高校也出臺了更有針對性的政策。比如，黑龍江工商學院針對脫貧、殘疾等困難群體，建立「一人一檔」，實施「一對一」結對幫扶，落實「3次政策輔導+3次崗位推薦+3次談心談話」的「333」陪伴式服務模式，全程護航，託底安置。學校還自籌資金4.86萬元，為93名困難學子發放求職補貼，將物質幫助與精神關懷相結合，把溫暖送到學生心坎上。 「靶向治療」：把短板補起來 精準識別只是開始，如何在「畫像」過程中，找到畢業生的就業困難才是關鍵。 「學校給還沒有就業的學生辦了就業扶持班，有些本科生的表達和語言組織能力較弱，老師會對學生提供具體的幫助和訓練，時間雖然不長但是很具體，也能直擊要害。」貴州大學菸草學院的畢業生餘宸南說。 中青報·中青網記者在採訪中了解到，對於就業困難大學生來說，如何把他們的短板補起來，才是增強職場競爭力的根本做法。 針對這種情況，不少學校提供了「靶向治療」方案。 江西科技學院發揮校友資源開設了「校友圓桌派」，通過發放調查問卷的方式收集學生的訴求，然後邀請校友開展各類講座，比如AI應用、禮儀培訓、面試技巧、視頻製作、營銷技巧等，每月一場。 「我們工作室堅持職業能力的提升和職業發展相結合，開設了一個公眾號、一個雲課堂、一個工作坊、一個集訓營、一個加油站、一個諮詢團和一個直播間。」浙江師範大學「七彩人生職業發展工作室」負責人祝偉華說。其中，公眾號和雲課堂解決的是普遍性的問題，加油站、諮詢團和直播間則解決個體性問題，工作坊和集訓營則主打實用性，從如何撰寫自我介紹到面試禮儀，「都是對學生非常有用的內容」。 張新婷是黑龍江工商學院藝術與傳媒學院2021級視覺傳達設計專業的學生，家中經濟拮据。初入大學時，張新婷性格內向，不善言辭，再加上初到新城市的不適應讓她感到迷茫，對未來的職業發展也沒有形成清晰的方向。 輔導員老師為她安排了心理輔導課程，幫助她緩解焦慮情緒，並著力幫助她提升專業能力，引導她加入了學院的設計工作室，讓她在真實的項目中鍛鍊設計能力和團隊協作意識。張新婷在面試時容易緊張，教師便陪她模擬面試場景，反覆練習。現在，張新婷已經成功通過了省內一家文創企業的面試。 入職當天，張新婷在朋友圈留下感言：「感謝一路走來所有給予我幫助的人，尤其是老師的幫助，讓我相信我也可以擁有更好的未來。」 開拓思路：基層舞臺更廣闊 學生的就業觀念也有一個逐漸成熟的過程，需要教師的引導。 潘德忠是石河子大學機械電氣工程學院2021級農業機械化及其自動化專業本科畢業生，在今年畢業離校前仍未落實畢業去向。其實，潘德忠在求職過程中一直非常積極，投遞了不少份簡歷卻沒有成功，他感到十分氣餒。 輔導員結合專業特點，與潘德忠分析了在新疆工作的優勢，分享了校友留疆留基層的案例，引導潘德忠轉變就業觀念並調整就業預期，為他制訂一對一就業幫扶策略，幫助他量身定製了求職簡歷、與相關企業對接。最終，潘德忠與新疆的一家企業達成就業意向。目前，他已經進入這家企業實習。 基層的土壤裡藏著最鮮活的民生百態，真正的工作能力，從來都是在實踐中打磨出來的。 為吸引更多畢業生到基層就業，教育部開展了「高校畢業生基層就業卓越獎學(教)金」推薦和獲獎人物事跡宣傳，引導高校畢業生樹立正確擇業觀、就業觀，指導各地設立地方性項目吸納更多畢業生。甘肅採取省級財政適當補貼、畢業生與用人單位雙向選擇的方式，支持1萬名未就業普通高校畢業生到基層單位就業，按照每人每月1500元的標準，給予項目人員生活補貼，補貼期限3年。河南採取省級統一招考、縣級統籌、鄉鎮管理、村級使用的模式，招用5000名鄉村振興村級協理員，每人每月工資3500元，省財政給予待遇保障，服務期限2年。內蒙古實施的社區民生志願服務計劃招募5000人，擴大「三支一扶」招募規模至3000人，「西部計劃」新招募1000人以上。 「做好就業工作沒有捷徑，關鍵在於抓落實。」懷進鵬說。 中青報·中青網記者 樊未晨 實習生 楊展儀 康璐瑤 來源：中國青年報
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
绿茵直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 271.97MB
- 最后更新: 2025-11-01 05:14
- 最新版本: v19.5.6.8
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 荔枝网直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 4.18以上
客服热线：133-3578-3946
月夜直播app夜月类似软件
猜你喜欢
74123
23
2025-11-01 05:14
59743
45
2025-11-01 05:14
62431
86
2025-11-01 05:14
98367
85
2025-11-01 05:14
23985
61
2025-11-01 05:14
57942
97
2025-11-01 05:14
79346
12
2025-11-01 05:14
94281
24
2025-11-01 05:14
82714
16
2025-11-01 05:14
12468
32
2025-11-01 05:14
54821
29
2025-11-01 05:14
19
95137
68
56813
39
35
69
42763
91
12
27
74381
57829