海南全省景區關閉防「劍魚」 提醒遊客切勿觀潮觀浪
2026-03-15 00:48 1,823次浏览準備好了迎接工作，工作卻臨時「爽約」了——據封面新聞等媒體報導，今年以來，多地師範類應屆畢業生在籤好「三方協議」後，擬入職的學校以招生不足為由，或不再錄用，或暫緩入職，或調崗。這幾乎是雙輸的局面：師範生錯過了最佳求職期，維權困難；學校則說自己很無奈——招生規模低於預期，不需要那麼多老師。 此前，2024年，有媒體報導，不少企業與已籤好「三方協議」的應屆畢業生解約，且這些公司大部分在行業裡發展勢頭較好，如新能源汽車、通信軟體等。其中，一部分畢業生落戶也受到影響。 所謂「三方協議」，全稱叫《全國普通高等學校畢業生就業協議書》，由畢業生、用人單位、學校三方籤署，明確應屆畢業生戶籍、檔案、保險、公積金等一系列問題。它不同於勞動合同，不受勞動法保護。畢業生拿著它去用人單位入職後，才會籤署勞動合同。 曾經，一些高校畢業生是三方協議的毀約方，一些用人單位通過約定天價違約金來制約大學生毀約。2019年，為了更好保障應屆畢業生的權益，讓他們在選擇有變時不必承受過重的代價，教育部提出建議，違約金不得超過5000元。如今，企業「違約」時，違約金也是5000元。有學生對媒體說，幾千元錢難以彌補他們的損失，雙方很可能產生更多糾紛和爭執。 應屆生的就業保障好不好，是全社會關注的熱點。有專家說，可以將「三方協議」納入勞動法，遇到糾紛時，啟動勞動監察或勞動仲裁機制。也有學校把違約的企業拉入校園招聘的黑名單。 在我看來，只有引導招聘市場良性發展，才能更好地保護雙方的利益。社會既要充分保障應屆生的權益，也要保護企業校園招聘的積極性。如果對企業的處罰過重，企業縮小校園招聘的規模和範圍，將進一步壓縮應屆生的就業空間。 營造一個和諧、友好的就業環境，不只是求職者和企業雙方的事，還需要法律體系能跟得上就業形勢的新變化；政府部門積極有為，及時調和雙方的矛盾；教育系統能為「被違約」的學生提供更多支持。 比如，當企業確實因經營問題，不得不違約時，政府部門可以介入，讓「被違約」的畢業生保有應屆生的身份，不會喪失應屆生原有的權益。對多次、頻繁違約的企業，政府部門則要加強監管。 目前，「三方協議」的違約更多以提起民事訴訟的方式解決。面對越來越多的違約情況，是否可以考慮拓寬申訴渠道，讓被違約的學生反映情況更方便？又是否能夠為被違約者提供法律援助和就業指導，而不是讓他們陷入「自認倒黴」、不得不匆忙「落地」的境地？ 如果用人單位確因經營狀況不佳要解約，也應該有更溫情、人性化的方式。比如，違約企業或許可以向同行業的其他企業推薦這些「被違約」的應屆生，讓他們有被看見、被錄用的機會。 據媒體報導，一些民辦學校違約，是因為招生人數「嚴重背離預期」。也許，提前做好人力資源調研與規劃，明確當年用人需求，可以減少這種令人惋惜的錯位。 此外，「契約精神」不是「自覺」發生的，明確企業違約的賠償標準，也應是法治發力的方向。 對於那些即將離開校園卻忽然失去落腳點的年輕人，高校也不妨給予更多支持。比如，有能力的學校可以為「被違約」的畢業生提供宿舍暫住、幫助他們接觸新的工作機會。針對來校開展校園招聘的單位，學校應該開展充分的背景調查工作，並在籤好「三方協議」後，積極跟進畢業生的入職進展。 一篇名為《信用法治視角下企業違反就業三方協議的治理路徑》的論文提供了新解法：高校可以在合法範圍內收集違約企業的信用信息，提交給當地公共信用信息管理機構，經審核後對外發布。 高校作為「三方協議」的一方，披露違約企業的行為具有一定公信力。高校公開披露的信息數據也可以被納入國家信用體系，作為考核企業管理的硬指標。 靠學生「認倒黴」、企業「認罰款」，不是系統性解決就業違約問題的思路。真心想為這些年輕人做點事，能想的辦法還有很多。 魏晞 來源：中國青年報
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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