凝心聚力促發展 同心共助現代化
2025-11-17 07:37 9,432次浏览去年以來，遼寧省瀋陽市實施重點產業集群提升工程，機器人及智能製造、航空、工業母機、高端裝備、汽車及零部件、新一代信息技術等，都在瀋陽市「劃重點」的10個重點產業集群之列。給產業集群「劃重點」後，相關技能人才培養如何跟進？近日，瀋陽市政協召開「健全重點產業集群技能人才培養體系，推動產業工人隊伍建設」專題協商會，瀋陽市政協副主席王燕玲出席。會上，政協委員們從各自專業出發，為產業人才培養方式創新「劃重點」。 「一鏈一策」與「跨鏈協同」 瀋陽市政協委員、瀋陽市就業和人才服務中心創業部部長黃沛長期關注人才市場的「供需」兩端。他建議，圍繞瀋陽市10個重點產業集群及21條重點產業鏈，從市場需求端出發，建立「一鏈一策」的人才培養方案，採用訂單式模式開展精準培訓，並建立動態調整機制，引導培訓資源向緊缺領域傾斜。 10個重點產業集群中，「汽車及零部件」一直是這個老工業城市的優勢產業。產業在升級，人才如何升級？瀋陽市政協委員、瀋陽市菁智青年高技能人才交流中心外聯部主任常婉建議，建立「瀋陽市汽車產業產教聯合體」，整合政府、企業、院校的資源，建設跨企業培訓中心。她認為，在產業融合發展趨勢下，複合型人才的培養也應跟上。而且，除了跨「鏈」協同，還要跨區域協同，比如打造「東北汽車產教共同體」，設立「東北汽車產業工匠學院」，舉辦「東北新能源汽車技能奧林匹克」活動等，推動東北汽車產業協同發展。 資料圖：2022年10月遼寧省首屆職業技能大賽裝配鉗工賽項比賽現場。 記者 李晛 攝 激發產業工人的創新力 人才培養，以人為本。作為技能人才的代表之一，瀋陽市政協委員、瀋陽造幣有限公司造幣一部機修班班長張文良對於如何激勵產業工人發揮「創新之力」提出諸多建議，如通過項目引導、「技師＋工程師」聯合攻關模式及「揭榜掛帥」(一種跨區域、跨行業、跨工種的協同攻關模式)等，鼓勵技能人才參與企業技術革新項目，同時構建相關激勵及保障機制。他建議，打造高技能人才創新平臺載體，通過平臺孵化，幫助技能人才將創新想法轉化為實際的產品或服務。 對於很多高技能人才來說，保障職業發展通道暢通、獲得社會認同是他們更為看重的方面。黃沛建議，落實國家「新八級工」制度，推動高技能人才獲聘特級技師、頂尖人才獲聘首席技師。同時，利用今年9月1日首屆「瀋陽工匠日」契機，開展活動，充分展示新時代瀋陽工匠風採，營造尊重技能人才的社會氛圍。 讓專業「長」在產業鏈上 瀋陽市政協委員、瀋陽市嘉顏益行公益團隊負責人胡歆巖是一名高校教師，她從教育工作者角度提出「產教融合」相關建議。比如，關於專業建設，建議從本地重點產業崗位標準出發，實現「課程鏈」與「產業鏈」精準對接；關於師資，建議「教師走出去、技師請進來」，推動教師定期到企業掛職，同時鼓勵企業技術骨幹入校任「產業導師」。 讓專業「長」在產業鏈上，將職業教育與產業緊密對接，這已是業內共識。如何對接？委員們各有具體建議。 黃沛提到一年前發起成立的瀋陽都市圈「政校企·園」高技能人才培養聯盟，建議依託這一平臺，將課堂搬到相關科技產業園區，在園區內建設產教融合實訓基地。 常婉認為，通過「產教聯合體」進行系統培訓時，需制定產業集群技能標準，統一規範技能要求，以提高人才培養效率。 胡歆巖提到職業院校深化改革的一項制度創新——「1＋X證書制度」(學歷證書＋若干職業技能等級證書)，建議將該制度結合當下需求，如圍繞重點產業設試點專業，推動證書考核與課程融合等。 會上，瀋陽市人社局代表介紹了瀋陽市技能人才培養體系建設情況，市政府相關部門代表參加會議，同政協委員協商交流。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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