文脈華章丨暑期「博物館熱」，跟著總書記探尋中華文明
2025-11-25 09:43 1,259次浏览我國高技能人才總量突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題 「白領」和「藍領」，年輕人該如何擇業(民生一線) 2025年全國普通高校畢業生規模達1222萬人，創歷史新高；同時，部分行業經營承壓，「白領」崗位數量增長趨緩甚至萎縮。調整職業路徑，投身技能型「藍領」工作，成為一部分年輕人應對現實的務實之舉。 近年來，從中央到地方，穩就業政策密集發力：舉辦招聘活動、加強就業指導、拓寬基層崗位、扶持創新創業……上半年，全國城鎮新增就業695萬人，完成全年目標任務的58%。相信隨著經濟穩中有進、穩中向好，崗位供給會逐步改善。 拉遠看，經濟周期與任何一代人都不可能完全同頻，只要不放棄、不躺平，總能迎來轉機。 沒當「白領」絕非「降格」，如今的「藍領」職業早已打破刻板印象，展現出新魅力。 新型工業化浪潮呼喚「智」「技」融合的頂尖工匠。我國正從製造大國加速邁向製造強國，信息通信、人工智慧等領域的新技術產業化應用加快，企業對高技能人才的需求顯著增加。高學歷人才不斷加入，為傳統產業轉型升級注入強勁動力。大學生詹兆君入職聯想合肥生產基地，從一線操作員幹起，逐漸成長為技術骨幹，薪資超過了很多同齡「白領」。放眼全國，越來越多的「詹兆君」正以精湛技藝和創新智慧，為夯實我國工業體系的質量基石作出貢獻。 消費升級也需要知識型服務人才。服務行業正朝高品質、個性化、體驗式方向躍升，從業者不僅要有專業技能，還要有文化底蘊、審美素養和溝通智慧。鄭州師範學院家政專業學生在校學習茶藝與插花等知識，畢業生早早便被錄用；上海某高端養老機構引入具備心理學、營養學背景的本科畢業生擔任「健康管家」，顯著提升了服務滿意度。當前，高端家政、定製旅遊等新興領域，驅動著服務業的理念革新與業態升級，成為高技能人才施展才華的新舞臺。 「白領」或「藍領」，不過是外在標籤。對國家、社會而言，無論是攻克晶片難題的科學家，還是提供溫暖陪伴的護理員，滿足社會真實需求即是對發展的貢獻。於個人，一份合理收入保障生活尊嚴，一段能帶來成長與滿足的職業體驗滋養人生，便是最踏實的收穫。 根據最新數據，我國高技能人才總量已突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題。 國家正加大力度為技能人才成長鋪路：職業教育法打通職教升學通道；人力資源社會保障部等大力推進「技能照亮前程」培訓行動；多地推行「新八級工」制度，拓展職業發展路徑；社保覆蓋範圍持續擴大，多地積分落戶政策優化調整……政策多維發力，不斷提升技能型崗位的福利保障、成長性與職業尊嚴。 未來，讓「藍領」更有吸引力，還需各方協同發力：相關部門做好前瞻規劃，強化人力資源分析預測，加大對職教和技能培訓投入；院校教育要深化產教融合、校企合作；個人規劃與興趣、能力和市場需求結合，不盲目跟風；企業完善內部培養體系，建立科學的技能人才評價與晉升機制。當國家培養與個人投入，都能精準轉化為社會所需、個人所長時，人才浪費的擔憂方能消解。無論是「白領」還是「藍領」，都能在合適的位置上發光發熱。 職業價值不在「領子的顏色」，而在於將「小我」融入「大我」，將個人發展融入國家和時代需要。每一個崗位、每一份工作都是有意義的，也都會熠熠生輝。 本報記者 曲哲涵 《人民日報》(2025年08月08日 第 14 版)
科技日報訊 (記者劉霞)由美國德克薩斯大學奧斯汀分校科學家領銜的國際天文學家團隊，利用詹姆斯·韋布空間望遠鏡，捕捉到宇宙大爆炸後僅5億年就已存在的超大質量黑洞。它的質量相當於3億個太陽的質量，並以133億歲「高齡」刷新了迄今發現最古老黑洞紀錄，為揭開宇宙黎明時期的奧秘打開了新窗口。相關研究成果發表於最新一期《天體物理學雜誌快報》。 天文學家藉助光譜學，將光分成許多不同波長來研究物體特徵。當氣體繞黑洞旋轉並落入黑洞時，遠離地球的氣體發出的光會被黑洞拉伸成更紅的波長；而靠近地球的氣體發出的光則會被壓縮成更藍的波長。這種紅藍交錯的光譜成為分析遙遠物體物理性質的獨特武器。 研究團隊此次通過分析韋布空間望遠鏡CAPERS項目——旨在確認和研究最遙遠星系的光譜數據，發現目標星系CAPERS-LRD-z9呈現獨特的「小紅點」特徵。這類誕生於宇宙嬰兒期(前15億年)的星系通常體積緊湊、色澤紅豔且異常明亮。 進一步研究發現，超大質量黑洞是CAPERS-LRD-z9星系中意外亮度的來源，且該黑洞的質量估計為太陽的3億倍。該黑洞也是目前已確認的最遙遠的黑洞，其能通過壓縮並加熱所吞噬的物質，產生巨大的光和能量。 團隊表示，新發現星系有助於揭示「小紅點」星系呈現明亮紅色的原因。這可能是由於黑洞周圍存在一團厚厚的氣體雲，將穿過的光線扭曲成更紅的波長。在早期宇宙中發現如此巨大的黑洞，也為研究這些天體的演化歷程提供了寶貴的機會。天文學家推測，要麼它在誕生初期就擁有超乎想像的「原始體重」；要麼其成長速度比現有模型預測的快得多。
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