多地調整最低工資標準 9月1日起執行
2026-01-24 19:42 8,341次浏览8月8日下午，人工智慧產業人才生態創新大會暨三大先導產業供需對接系列主題活動啟動儀式，在中國上海人力資源服務產業園虹橋園區舉行。三大先導產業的行業專家、企業代表及重點人力資源公司代表齊聚現場，圍繞「人力資源服務精準對接三大先導產業人才需求，開創產融結合新路徑」主題，深入探討在新質生產力引發產業變革的背景下，人力資源機構如何賦能人工智慧產業，加快其業務發展和產能提升。上海市優秀人工智慧企業代表——商湯集團副總裁，畢至科技CEO趙峰帶來《大模型時代下的混合勞動力管理（人加數字員工）》主題分享。他提出，在大模型時代下，通過明確分工、優化協作、強化培訓和保障安全，對人類員工與數字員工進行管理，能夠提升效率、降低成本，助力企業創新與可持續發展。 人力資源服務機構代表——國內領先的人力資源公司CDP集團專家中心高級專家覃北平，以《智能化HR時代，AI助力企業提升企業效能與體驗》為題展開分享，憑藉AI強大的數據分析與自動化能力，可以全方位賦能企業人力資源管理，提升企業運營效能與員工工作體驗。 同道獵聘集團高級副總裁李曉峰帶來《AI重構人力資源服務新範式》主題分享。從人工智慧產品的不同應用場景、AI如何改變團隊管理方式等方面直觀展現了人工智慧對企業全鏈條創新的賦能效應。 在圓桌交流對話環節，以「探索『人工智慧+人力資源服務』兩業融合新路徑」為主題，人工智慧行業的甲方機構代表上海創智合力信息科技有限公司創始人楊勇，以及上海閔行東方有線網絡有限公司總經理、黨支部副書記趙志敏，人力資源服務機構代表人瑞人才研究院院長湯爭豔，以及虹橋智庫專家、上海關鍵企業管理有限公司創始人王桂生，一同圍繞人工智慧產業迅猛發展帶來的深刻變革及產業人力資源服務相關需求展開深入探討，提出要打造人工智慧產業「引才-育才-留才」生態閉環，為上海提升核心競爭力構築堅實人才基礎。 活動中，與會嘉賓還實地參訪中國上海人力資源服務產業園虹橋園，了解了虹橋園區的規劃建設歷程、運營管理模式以及服務企業的具體舉措，並對產業集聚、配套服務、招商引資等方面積累的豐富經驗進行了交流。嘉賓們還近距離考察園區企業在數位化人才服務、智能招聘等領域的創新成果，直觀感受「科技賦能」的人力資源服務業給企業管理帶來的無限可能。 作為「智匯先導•才贏未來」三大先導產業供需對接系列主題活動的首場特色活動，人工智慧產業人才生態創新大會成功搭建起人工智慧企業與人力資源服務機構的面對面交流橋梁，不僅讓人力資源服務機構精準把握人工智慧產業人才需求方向，更為人工智慧企業破解人力資源管理方面的難題、實現高效供需對接注入了強勁動力。主辦方期待，這一覆蓋集成電路、生物醫藥、人工智慧三大先導產業、貫穿八月至十月的系列活動，通過政企協三方協同，逐步構建起「產業需求導向、人才精準匹配、服務生態完善」的先導產業人才發展體系，為三大先導產業新一輪「上海方案」的深入實施提供堅實人力支撐，助力上海在全球產業競爭中持續領跑。本次活動由上海市人力資源和社會保障局主辦，中國上海人力資源服務產業園虹橋園區承辦，並得到上海市人工智慧行業協會、上海市生物醫藥行業協會、上海市集成電路行業協會、上海市計算機行業協會鼎力支持。（閔行區供圖）
8月8日晚，甘肅召開蘭州榆中縣山洪災害新聞發布會，介紹救援最新進展、群眾安置和傷員救治等情況。 發布會上，相關負責人介紹，蘭州市榆中縣遭遇強降雨，導致城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮4個鄉鎮發生山洪災害，已造成10人死亡、33人失聯。 這次榆中縣大暴雨天氣，降水量較大的地方在榆中縣南部的8個鄉鎮，興隆山、城關、小康營3個氣象觀測站突破2002年建站以來日降水極值，其中，興隆山氣象觀測站在15小時的降雨量達到全年的56%，為榆中縣歷史罕見，破壞性極大。榆中縣此次強降水過程有以下特點： 一是持續時間長，累計雨量大。 興隆山氣象觀測站降水7日18時至8日9時持續15小時，累計雨量為220.2毫米，達到榆中縣年降水量(382.6毫米)的56%； 城關氣象觀測站降水從7日18時至8日12時持續18小時，累計雨量156.9毫米，達到榆中縣年降水量的41%。 二是強降水時段集中，小時雨強大。 興隆山氣象觀測站從7日18時至8日1時，6個小時出現大於20毫米的短時強降水，最大小時降水量36.4毫米，3小時最大降水量93.4毫米，超過了榆中縣8月平均降水量； 城關氣象觀測站有3個小時降水量大於20毫米，最大小時降水量43.4毫米，3小時最大降水量82.3毫米。 三是空間分布不均，極端性強。 強降水主要集中在榆中縣城及南部，相鄰3個氣象觀測站超過100毫米，其餘氣象觀測站降水量在30~100毫米之間，具有非常明顯的局地性。 興隆山站220.2毫米、城關站156.9毫米以及小康營站105.2毫米，均為3個氣象觀測站自2002年建站以來日最強降水，具有非常強的極端性。
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