2025江蘇「花香兩岸」鄉村運營師高級研修班在宿遷舉辦

2025-12-12 03:29 3,795次浏览

  近日,鄭州鐵路職業技術學院單招計劃擬招收本科生135人,且過去幾年中,相關專業的招生規模在逐年增加,引發社會對「本轉專」現象的關注。   這一現象並非個例,廣東、山東、湖北等地的多所專科院校也開設了面向本科生的技師班。有人稱,這種模式是培養「學歷+技能」兩條腿走路的「π」型人才;有學生笑言「『π』型人才撒開腿就能跑,跑得還更快」。從追求一紙文憑,到鑽研一門技術,看似與眾不同的選擇,能否成為轉換賽道的新路徑?新華每日電訊記者走進已經實踐多年的青島市技師學院一探究竟。   換個「解題」思路   2009年,青島市技師學院開設大學生技師班,截至2024年,已有1449名專科及以上畢業生來到這裡學技術。面對家人的不解、朋友的質疑,他們簡短有力地回應,「千金在手,不如一技傍身」。   在青島市技師學院大學生技師班的實訓車間,畢業生袁靖的故事流傳了10多年。2009年,他從某重點高校電子科學與技術專業本科畢業,嘗試過很多工作,但都覺得幹起來「後勁不足」,「總感覺自己理論足,技術缺,手裡沒有『金剛鑽』」。   2014年,袁靖進入青島市技師學院大學生技師班機電一體化專業,當時身邊人不理解為何要「回爐」讀專科,他一遍遍解釋「並非頭腦發熱」,這是「深造」而非「倒退」,「收回拳頭,是為了更有力地打出去。本科教會我分析原理,技校教會我解決問題,兩者一結合,就更具備就業競爭力了」。   學成畢業後,袁靖去了蘇州一家機電設備企業工作,不到半年就成為技術主管,後來又升為技術銷售總監。聊起這段經歷,他很感激:「怎麼會難為情?我很感謝技校教會我本領,同時磨鍊了心性。」   如果說學歷是一塊敲門磚,那麼掌握一門過硬的手藝,是實現自我價值必不可少的工具。在行業發展日新月異的當下,一些學子承受就業壓力,陷入自我懷疑和迷茫焦慮,而承擔著培養高素質技能人才重任的技工院校正敞開懷抱,為他們提供另一條成才路徑,創造另一種人生可能。   這既不是「學歷降級」,也非的「就業投機」,清醒的學子在文憑與能力中找到了人生「新解法」。青島市技師學院24-2機電一體化專業預備技師2班學生楊維康說:「就想踏踏實實學門手藝,畢業拿著預備技師證和電工證,能有更多崗位可以選擇。」   邊學邊練邊成長   青島市技師學院大學生技師班的一名班主任袁強,今年28歲,是學校的「王牌教師」。他有不少亮眼的榮譽:山東省技術能手、齊魯首席技師、第44屆世界技能大賽工業控制項目金牌……   中考時,袁強的某一門課成績為0分,上不了普通高中的他,選擇到技校學技術。「搞技術就得拿實力說話。沒別的,就是刻苦練,沒日沒夜練!」他參加的技能比賽要求設備安裝精度誤差不超過3毫米,而他要求自己誤差不能超過1毫米。一路披荊斬棘的他,終於站上世界級大賽的舞臺。   畢業後,他拒接了不少企業拋來的高薪橄欖枝,選擇成為一名老師。2023年,袁強通過高技能人才引進的方式來到青島市技師學院任教。「我想用自己的經歷鼓勵更多學子技能報國,在第二次教育選擇中,根據自身稟賦、興趣愛好和社會需求,更好地規劃職業發展。」袁強說。   在袁強等任課教師眼中,這些「回爐」的學子已經有較為紮實的理論基礎,也更珍惜再次讀書的機會。「普遍勤奮好學,即使是零基礎的學生,也能跟得上。」袁強說。   記者了解到,該校大學生技師班採用兩年學制、工學一體融合培養模式,學校根據學生的學科背景分層次、按項目培養,將課程設計成相對獨立的學習任務,成立項目小組開展培訓。同時,將企業生產一線使用的設備引入學校,並1:1「復刻」設置學習工作站,與企業共建40餘個校內外大學生技師班實訓基地,實現「所學即所用」。   此外,學校為學生配備一名校內導師和一名企業導師。青島市技師學院智能製造學院副院長焦建靜說:「校內導師側重學生專業基礎和綜合素質培養,企業導師指導學生參與企業生產項目和技術研發。通過導師個性化指導,滿足學生個性化學習需求。」   上課不依賴PPT,師生就像師徒一樣,在實踐中共同成長。「我們以培養學生綜合職業能力為目標,將大學生的知識儲備、學習能力與學校的專業技能教育優勢相結合,培養出的人才進入產業一線後成長為『紫領』人才的可能性更大。」青島市技師學院黨委書記張秋生說。   修正「偏見」   青島市技師學院面向市內133家企業開展的人才需求調研顯示,49.62%的企業擁有「高學歷+高技能」型員工的數量佔比在30%以下,79.70%的企業對大學生進行技能提升表示認可。這釋放出一個信號——產業發展呼喚更多學歷和技能兼具的高素質複合型人才。   青島特銳德電氣股份有限公司主要從事電力設備「智能製造+集成服務」業務和電動汽車充電網業務,擁有的智能化設備佔比近70%。該公司人力資源業務合作夥伴朱卓輝介紹,伴隨產線智能化程度越來越高,一線技術人員需要掌握工業機器人編程調試、數字孿生系統操作等技能,具備數位化工具操作能力、跨學科知識融合能力和柔性生產適應能力。   為得到這樣的高素質複合型人才,特銳德與青島市技師學院合作定向培養人才。根據企業崗位需求建立訂單班,定製課程內容和培養標準;企業參與人才培養方案制定、崗位技能課程開發及教材編寫。近3年,青島市技師學院在特銳德就業和實習學生達510餘人,其中實現就業80多人。   「經過大學生技師班完整培養周期的學生,崗位匹配準確率達91%,企業新員工的培訓周期從12個月降至6個月。隨著製造業產業升級加速,精準育人優勢還將進一步凸顯。」朱卓輝說。   特銳德只是與學校緊密對接的企業之一。在國家大力發展技工、技師學院,全面提高產業工人素質的當下,既能動腦也能動手的複合型學子悄然刷新著社會對技工教育的刻板印象,給用人單位、學生家長打開了一扇了解技工教育的窗。   有受訪教師表示,已有部分用人單位「放下身段」,主動調整「唯名校」「要本科」的招聘硬標準,同時越來越多的學生家長開始正視、重視技工教育。   即將開學的新學期,又有近200名大學生要進入大學生技師班學習。說起前程,他們胸有成竹。(記者張力元)

  2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。   文/廣州日報全媒體記者 張露   現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」   當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。   大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。   中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。   「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。   不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。   高速成長:去年機器人產業營收近2400億元   「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。   王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。   展望   人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來   展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。   「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。

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