2025中國民營企業500強發布會將在遼寧召開 350餘家全國優強民企參會
2025-11-12 14:28 5,652次浏览高溫「催熱」上門服務，市場升溫更需提質 專家呼籲推動相關行業職業技能認定，讓上門服務「熱」得規範、長久 閱讀提示 入夏以來，全國多地出現高溫天氣，上門進行美甲美睫、做飯保潔等到家服務需求快速增長。市場升溫的同時，從業者技能參差不齊、服務環境保障難、定價標準模糊等行業痛點暴露。專家呼籲應進一步完善靈活就業人員的勞動保障立法、推動上門服務類從業人員職業技能認定，讓上門服務更好引才留人，讓市場「熱」得更規範、長久。 電話溝通時間地點、上門確認客戶需求、當面設計服務方案……8月4日早上9點，河南鄭州的美睫師陳香走進位於該市某小區的顧客家中，開始了當天第一單上門美睫服務。 「大熱天不想來回跑，再加上假期需要在家上網課，不方便出門太長時間。認識的美睫師可以上門服務，我經常叫她來家裡做美睫。」陳香的客戶小趙表示，上門服務節省時間，非常方便。 美甲美睫、家電維修、做飯保潔……隨著夏日氣溫攀升，不少上門服務業也日漸「升溫」，大量外來務工人員成為這一領域的從業者。 記者採訪發現，上門服務行業在火熱發展的同時，也面臨著從業人員技術水平參差不齊、服務環境安全難以保障等問題。對此，專家建議，應進一步完善靈活就業人員的勞動保障立法、推動上門服務類行業職業技能認定，讓上門服務更好引才留人，讓市場「熱」得更規範、長久。 高溫「催熱」上門服務 「現在每天都有近20個客戶前來諮詢，業務量大幅增加。」北京市東城區家電維修師傅馬現衛告訴記者，夏日氣溫高，空調等電器使用頻繁，容易出現故障，上門維修迎來高峰期。 除了電器維修，上門做飯、上門美甲美睫等也成為近年來上門服務的熱門領域。智研諮詢數據顯示，2024年，中國廚師上門O2O(線上引流線下消費商業模式)市場規模從2015年的5.4億元增長至11.9億元 ，預計今年市場規模將達到13.7億元。 來自重慶的魏梨目前在北京專職從事上門做飯服務。「我按照菜量收費，一天能接6單左右，每單價格在68～128元不等。」魏梨表示，經過一年多的積累，自己目前已經有了穩定的客戶和收入。 「每年5月後就是美甲行業的旺季，但天熱了以後大家不願意出門，不少客戶會選擇上門美甲。」河南鄭州的上門美甲師周閃閃入行已經有5年的時間，目前她通過個人的社交平臺帳號接單，客戶以回頭客為主，基本每天都有穩定的單量。 在上門服務行業中，除了像魏梨、周閃閃這樣的個體戶，還有不少平臺、企業。「工作內容是負責做家常菜，工作時間從早上9點到晚上7點，中間休息2小時，月收入穩定在7500～8000元。」北京一家上門做飯機構的負責人介紹，通過機構接單，從業者不用操心客戶和訂單問題，收入相對更穩定。 行業存在多重痛點 「做上門業務時，我最擔心的是安全和衛生問題。」周閃閃向記者講述了自己的經歷：某次穿短褲去一位衛生條件較差的客戶家服務後，發現自己得了皮膚病。「從那以後，再去做上門業務時，我都會儘量穿長袖長褲，做好自我防護。」周閃閃說。 如何讓顧客放心、減少糾紛，也是不少上門服務者的關注點。從業10年的陳香總結出了自己的一套「上門服務法則」：「上門主動穿好鞋套、備好酒精等消毒工具；服務時儘量選擇客廳這類私密性較低的場所，全程不離開顧客的視線範圍，避免不必要的爭議。」 還有多位不同領域的從業者反映，從業者素質參差不齊是當前各領域普遍存在的問題：「上門做飯幾乎沒有門檻，只要你自認為做飯好吃就可以開始接單」「上門美甲美睫行業沒有統一的、由國家認定的技術職稱標準，只要對自己的技術足夠自信就可以直接上崗」…… 相比於個人從業者，家政公司、中介機構在職業技能把關方面相對更有保障。記者以應聘者身份諮詢了多家中介機構，對方均表示：「通過面試的員工會接受專門的學習培訓和跟崗實踐，以確保服務質量。」 然而，由於中介分成太高，不少從業者還是會選擇自己接單。「自己接單時薪至少能達到80元，而在中介機構，時薪則是30～40元，低了一半。」魏梨說。 此外，服務定價方面也存在標準模糊的情況。「有些維修問題通過線上視頻就能給客戶進行診斷解決，有的同行卻會故意上門收取高價維修費。」馬現衛說，家電維修專業性強，顧客往往分不清收費是否合理，「有時候被坑了都不知道」。 讓上門服務「熱」得規範、長久 「目前，上門服務行業中存在的勞動關係比較複雜，在實踐中難以統一進行認定和管理。」北京策略律師事務所執業律師張燁陽分析，企業或平臺與從業者之間，有構成勞動關係的，也有形成勞務關係的，還有從業者以個體身份自行繳納社保、通過平臺接單的情況。 據了解，目前我國對勞動者的技能認證體系，形成了「國家職業資格目錄+職業技能等級認定」的雙重保障。2022年頒布的《中華人民共和國職業分類大典》中也包含了整理收納師、長期照護師等部分與上門服務行業相關的職業。「隨著新的職業形態不斷出現，相關認定製度還在進一步拓展其外延。」中央財經大學法學院教授沈建峰說。 針對服務環境不確定性高、上門服務容易引起糾紛的問題，張燁陽認為，有從屬企業的服務人員應籤訂勞動合同，保留工牌、考勤記錄等勞動關係證據。「對於個體勞動者，應當做好服務記錄，購買商業保險等，加強自身保障、降低服務風險。」張燁陽說。 「從長遠來看，針對包括上門服務行業在內的靈活就業人員和新就業形態勞動者，法律體系的完善是夯實權益保障根基的關鍵。」沈建峰表示，目前，勞動監察部門等已推出相關政策文件與實踐指引，為這一群體初步構建起針對性的權益保障框架。 「上門服務行業的健康發展，需要通過立法完善制度框架，也需要平臺主動建立更健全的權益保障機制。」沈建峰表示，平臺內部應建立起更完善的勞動者權益保障和衝突調解機制。通過法治先行、多方協同，才能讓上門服務「熱」得規範、「熱」得長久。 本報記者 秦亦姝《工人日報》(2025年08月08日 07版)
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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