開展校企大對接,激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性,加強「清單式」幫扶,提供公益性崗位兜底安置,強化基層就業導向,設立職業生涯諮詢特色工作室……一段時間以來,教育部會同相關部門圍繞擴崗位、優服務、強指導等推出系列增量政策舉措,全力促進高校畢業生高質量充分就業。這些舉措既保證了近年來就業優先政策的連續性,又在服務精度和制度創新上實現了突破,展現出新時代就業治理的立體化思維。 就業是民生改善的「溫度計」、經濟發展的「晴雨表」。面對今年高校畢業生規模再創新高的現實挑戰,國家層面的政策應對呈現出鮮明的三維特徵:在宏觀層面構建系統性支撐框架,在中觀層面實施精準化供需匹配,在微觀層面強化前瞻性職業引導。這種多維施策模式,既是對「就業是最大的民生工程」這一執政理念的踐行,也是適應數字經濟時代就業形態變革的必然選擇,更是實現人才紅利向創新動能轉化的戰略支點。 拓展就業空間的力度彰顯經濟治理的深層邏輯。今年7月,國務院辦公廳印發《關於進一步加大穩就業政策支持力度的通知》,包括擴大社會保險補貼範圍、落實一次性擴崗補助等,進一步完善穩就業的政策工具箱。此外,地方也推出一系列促就業舉措,例如,吉林省通過「政企校」三方聯動開發專項崗位;河南省將符合穩崗擴崗專項貸款條件的小微企業單戶授信額度提高至5000萬元;江蘇省對於就業見習留崗率達50%以上的基地單位,按每人1000元的標準發放一次性留崗激勵補貼。這些差異化政策共同指向一個核心命題:激活市場主體才是解決就業問題的源頭活水。值得關注的是,校企對接已從傳統的招聘會升級為「百城千企」的深度合作網絡,從側面說明了政策槓桿正在重構就業市場的動力機制。當減稅降費與用工補貼形成政策合力,地方政府穩就業成效納入高質量發展考核體系,這種制度設計有利於構建穩就業良性循環生態。 就業服務的溫度折射社會治理的範式轉型。國家大學生就業服務平臺24小時不打烊的線上服務,「宏志助航計劃」培訓10萬人的規模效應,團幹部7.1萬人次的「一對一」結對幫扶,構成了一張立體化的就業安全網。特別值得注意的是公益性崗位兜底安置的機制創新,既避免了「畢業即失業」的社會風險,又為困難群體創造了職業緩衝期,這種制度彈性充分發揮了社會政策的託底功能。 強指導的深度關乎國家人才戰略。職業生涯諮詢特色工作室在高校的普及,「西部計劃」與基層項目的持續擴容,哈工大西部地區專項諮詢室的典型示範,這些舉措共同指向一個深層命題:就業工作不僅要解決當下的崗位匹配問題,更要服務於國家長遠發展的人才布局。當甘肅財政每年投入1.8億元支持畢業生基層就業,內蒙古「三支一扶」、社區民生項目擴大招募規模,青年人的職業選擇與國家戰略同頻共振。 這套政策體系的深層價值在於構建了開放協同的就業治理新格局。教育部與財政部的資金協同,高校與企業的資源協同,東部與中西部的區域協同,這種跨部門、跨領域、跨地域的協作機制,正是現代治理能力的集中體現。從校企對接的「物理反應」到產教融合的「化學反應」,從崗位供給的「數量達標」到人崗匹配的「質量升級」,政策演進軌跡清晰展現了就業治理從量變到質變的發展邏輯。在建設現代化經濟體系的進程中,這種既有力度、又有溫度、更具深度的就業政策體系,必將為高質量發展提供堅實的人才支撐。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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