輝煌60載 魅力新西藏丨雪域高原煥新顏！西藏民眾共繪幸福答卷
2025-11-12 22:51 6,627次浏览拓崗位、優服務、強指導，系列增量舉措相繼推出—— 助高校畢業生走穩就業路(高校畢業生就業服務在行動) 就業是最基本的民生，就業牽動千家萬戶。黨中央、國務院高度重視高校畢業生就業工作。 開展校企大對接，激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性，加強「清單式」幫扶，提供公益性崗位兜底安置，強化基層就業導向，設立職業生涯諮詢特色工作室……一段時間以來，教育部會同相關部門圍繞擴崗位、優服務、強指導等推出系列增量政策舉措，全力促進高校畢業生高質量充分就業。 做好相關幫扶 築牢就業底線 暑假期間，北京科技大學外國語學院就業專任教師孫雅楠依然持續關注著學生們的就業進展。 孫雅楠給英語專業2025屆畢業生小張打去電話：「最近有一場企業招聘，職位是電子商務，和你挺匹配的。你先了解一下相關信息，想參加的話，等會兒我們通話模擬一次面試。」 聯繫未就業學生，一對一推薦就業崗位；推出暑期「線上公開課」「線上諮詢」等服務，為學生未來職業發展答疑解惑；關注未就業學生的求職狀態，進行心理輔導……「用心用情幫助每個學生，這是我們的職責。」孫雅楠說。 目前，進一步做好離校未就業高校畢業生就業幫扶是重中之重。教育部高校學生司(高校畢業生就業服務司)相關負責人介紹，依託國家大學生就業服務平臺，開展不斷線的線上雙選會；面向社會需求相對不足的相關專業的畢業生，加快推進就業能力提升「雙千」計劃……各地各高校持續做好就業指導，為離校未就業畢業生提供不斷線的就業服務。 針對困難群體畢業生，各地各高校加強「清單式」幫扶，築牢就業底線。 江西中醫藥大學生物醫學工程專業2025屆的小潘，屬於困難群體畢業生。結合學校的兜底保障政策，老師幫助她爭取到校內管理助理崗位，主要職責是協助整理檔案、協調師生事務等。 「管理助理崗位給了我一個緩衝期，不僅有工資，還提供免費住宿，減輕了我的生活負擔。」現在，小潘一邊工作，一邊尋找未來發展方向。 「對難以通過市場化渠道落實畢業去向的困難群體畢業生，我們提供公益性崗位兜底安置，指導高校開發助管、助教等校內崗位。」江西省教育評估監測研究院高校就業指導監測中心主任朱易介紹，截至目前，全省高校已開發校內兜底崗位1100餘個。 溫暖幫扶託舉夢想。據了解，教育部部署高校按在校生規模2‰的比例，開發管理助理、教學助理崗位，聯合舉辦科研助理崗位供需對接暨直播帶崗活動；在財政部支持下，指導地方實施「宏志助航計劃」，完成培訓2025屆畢業生10萬人；會同共青團中央組織高校團幹部、區縣團幹部與困難家庭畢業生「一對一」結對幫扶，累計幫扶7.1萬人。 開發增量崗位 推動校企對接 前不久，吉林省教育廳組織的「百校對百縣」線上招聘會，受到離校未就業學生的廣泛關注。 「500餘家企業參與、提供崗位4000餘個，這場招聘會能直接和用人單位連線溝通，對我很有幫助。」通化師範學院藥物製劑專業2025屆畢業生李欣穎，在招聘會上與一家生物製藥公司成功對接。 李欣穎的順利就業，得益於吉林省實施的「三管三促進」政策，即管行業必須促進就業、管屬地必須促進就業、管生產經營必須促進就業。「這一舉措明確了全省各級行業管理部門、屬地管理主體和其他有關部門促就業的任務分工、職責邊界和協同要求。」吉林省教育廳高校學生處副處長陳雷介紹，目前全省開發增量崗位12.1萬個。 做好高校畢業生就業工作，關鍵是拓渠道、挖崗位。 ——不斷完善穩就業的政策工具箱，及時推出增量儲備政策。 教育部發布促進高校畢業生就業增量政策舉措，推動31個省份和新疆生產建設兵團出臺地方性增量政策或拓崗位落實舉措，結合自身區域定位和重點產業發展需要，將促進畢業生就業與推動本地招才引才工作統籌推進，加大政策配置和資金投入。 ——激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性。 河南將符合穩崗擴崗專項貸款條件的小微企業單戶授信額度提高至5000萬元；江蘇組織5萬名畢業生開展就業見習，對留用率達50%以上的企業按1000元/人的標準進行一次性獎勵補貼…… 「近期，教育部組織開展東中西部校企大對接活動，面向經濟發達地區地級市和就業資源薄弱高校，持續開展校企對接會。同時，指導各地教育部門會同地方人力資源社會保障部門和社會服務機構，在畢業生常住地開展百城職達家門口系列招聘會。」教育部高校學生司(高校畢業生就業服務司)相關負責人介紹，接下來還將在浙江寧波、廣東佛山等地舉辦校企對接會，組織2025屆未就業畢業生參加。 鼓勵投身基層 奔赴廣闊天地 「是留在大城市，還是回到貴州老家？」面臨選擇，哈爾濱工業大學化工與化學學院2025屆畢業生康聰曾有些猶豫。 在瀏覽學校就業網時，康聰發現，學校開設了西部地區專項諮詢室。帶著疑問，他進行了諮詢。「結合我的專業背景、貴州就業崗位供給情況，以及基層治理領域就業的發展前景，老師與我一起制定了求職攻略，讓我更有信心投身基層、建設家鄉。」如今，康聰成為貴州省一名選調生。 「學校建設全國職業生涯諮詢特色工作室，新增西部地區專項諮詢室，受到廣泛好評。」哈爾濱工業大學就業指導中心教師盧浩澤介紹，截至目前，該校超過80%的西部就業畢業生投身國防航天、基層治理等領域。 高校畢業生是黨和國家寶貴的人才資源。據了解，為強化基層就業導向，教育部開展基層就業卓越獎學(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。同時，教育部會同共青團中央穩步推進「西部計劃」規模擴容；聯合國務院國資委部署開展夏季招聘，重點挖掘基層崗位3萬餘個。 基層天地廣闊，大有可為。 看崗位——內蒙古社區民生工作志願服務計劃招募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。 看政策——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。 看舞臺——中國石油大學(華東)每年舉辦赴西部就業出徵儀式，激勵廣大畢業生涵養家國情懷，紮根西部建功立業。 從聆聽學校西部計劃政策宣講會，到參與「蹲苗計劃」主題培訓，西北農林科技大學林產化工專業2025屆畢業生方佳旖，奔向了新疆這片沃土。「在新疆生產建設兵團第八師134團工作兩周了，工作團隊的激情、當地百姓的熱情、國家保障的溫情都讓我更加堅定當初的選擇。」方佳旖表示，要不負青春、踏實肯幹、擔當盡責，在祖國和人民最需要的地方建功立業。 本報記者 丁雅誦
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)
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