「劍魚」給海南三亞局地帶來特大暴雨 最大風力16級
2025-12-02 03:45 8,386次浏览觀 點 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態，形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環。 以人工智慧為代表的新一輪科技革命正深刻重塑生產方式和產業形態，驅動新質生產力加速形成。這一變革對產業工人技能提出新要求：從單一操作轉向複合創新，從經驗依賴轉向知識迭代，產業工人將轉型為融合技術應用與創新實踐的能動主體。 在此背景下，直面產業工人技能存在的結構性矛盾與技能升級滯後的現實挑戰，打造適應發展新質生產力的技能形成體系，已成為迫在眉睫的任務。當前產業工人技能結構與發展新質生產力的需求之間還存在著一些矛盾，主要表現在以下幾方面。 其一，技術迭代加速與傳統技能更新滯後的矛盾。隨著新技術的快速普及，工廠生產線的自動化、數位化、智能化水平不斷提升，對產業工人的技能提出了更高要求。許多工人的技能仍停留在傳統機械操作層面，缺乏對智能設備操作、數據採集分析等新興技術的理解與掌握。這種由「操作者」向「技術協同者」轉變的職業要求，使得原有技能的有效周期縮短，部分崗位出現技能斷層現象。其二，產教融合不足與技能供需錯位的矛盾。職業院校的部分課程更新滯後於技術迭代，中小企業先進設備匱乏，公共實訓基地覆蓋不足，難以支撐智能製造、工業網際網路等前沿技能的實操訓練。高技能人才的技術理論轉化與複雜問題解決能力培養薄弱，需系統性改革以實現教育與產業的無縫對接。其三，技能成長需求與人才激勵錯位的矛盾。現行職業技能等級體系與企業用人機制、收入分配之間的聯動仍顯薄弱。同時，技能人才參與技術革新的成果評價機制仍有待完善。其四，區域產業梯度與技能人才配置失衡的矛盾。從整體上看，東部地區在智能製造、工業網際網路等前沿技術領域的發展迅速，不僅提高了生產效率，還吸引了大量高端技術和管理人才流入，進一步鞏固了其競爭優勢。而中西部地區的產業進程受到制約，本地企業的技術創新能力相對薄弱，難以實現自主的技術迭代和升級。同時，不同區域之間在硬體設施和服務配套上的差距也在一定程度上影響了技能轉化效率。 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態。形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環，築牢因地制宜發展的基石。 第一，聚焦強引領，不斷夯實政策制度基礎。建立技能規劃協同機制，將產業工人技能升級納入地方發展新質生產力方案的重要議程，構建「區域產業地圖—技能需求清單—培訓資源目錄」動態聯動體系，確保技能培訓與產業發展需求緊密結合，形成良性循環。健全技能投入法制保障機制，通過專項立法明確企業職工教育經費用於一線技能培訓的最低比例，並推行學分銀行跨區域認證制度，確保資金有效投入到技能提升中，提高培訓成果的認可度和可轉移性。同時，實施重點產業精準扶持機制，設立技能轉型專項基金，對生物醫藥、新一代信息技術等戰略性新興產業給予定向補貼與稅收抵扣，支持關鍵領域的技能提升和技術轉化。此外，還需強化政策落地檢測評估機制，定期追蹤區域技能供給與產業需求匹配度，確保政策精準有效。 第二，聚焦強融合，深入推動產教雙向貫通。共建模塊化課程開發機制，推行「雙導師制」與「訂單班」模式，由職業院校教師與企業工程師協同開發區域產業特色課程，確保教育內容緊密結合實際需求。同時，建立實訓資源共享機制，建設公共實訓基地集群，配置智能製造、工業網際網路等先進設備，提升整體技能訓練水平和實用性。打通工匠學歷提升通道，在高校開設「勞模工匠班」，強化技術理論轉化與複雜問題解決能力培養，為高技能人才提供深造機會。此外，實施課程內容與產業技術迭代同步更新制度，確保產業工人培養能夠精準對接區域新質生產力發展需求，實現教育鏈與產業鏈深度融合。 第三，聚焦強激勵，持續完善人才培育體系。打破身份壁壘，全面推行「新八級工」制度，實現技能等級與薪酬、股權激勵掛鈎。同時，探索「技能—技術—管理」三軌互通的職業晉升路徑，允許高技能人才競聘研發或管理崗位，破除職業流動的隱形門檻，為他們提供更廣闊的發展空間。此外，強化輿論引導，營造尊重技能的社會氛圍，全面提升社會對技能人才的認知和尊重。 第四，聚焦強協同，著力優化要素資源流通。建立技術資源跨區域流動機制，引導東部企業向中西部輸出智能製造轉型經驗，共建跨省產教共同體與飛地培訓中心，有效破解技能供給的區域壁壘，推動優質資源共建共享。同時，打造智能化的技能供給匹配平臺，利用AI分析區域產業地圖與人才缺口，動態生成個性化培訓課程並精準對接就業崗位，提升技能轉化效率。健全基層創新長效激勵機制，將工人在生產一線中的技術革新、工藝優化等「微創新」成果納入績效考核與榮譽評定體系，激發廣大產業工人參與技術改進的內生動力。通過稅收優惠、專項基金等槓桿，引導技術、資金、人才等資源向中西部流動，構建「技術共享、人才共育、成果共贏」的區域技能發展生態，助力新質生產力的協調發展。 (作者單位分別為浙江農林大學、浙江機電職業技術大學)
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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