中國經濟信心說丨忘不了的「鄉愁」，如何成鄉村振興「流量擔當」
2025-10-21 08:36 1,234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)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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