川普暗示放寬英偉達對華出口「特供版」AI晶片 外交部回應
2026-02-08 02:38 8,815次浏览認識自己的優缺點、規劃職業生涯、寫簡歷、準備面試……求職過程中，高校畢業生第一次面對這些問題。不少高校在就業指導教師數量有限的條件下，正嘗試運用AI幫助畢業生找到適合的工作。 一名高校教師說：「AI可以幫助我們做很多重複性、事務性的工作，比如梳理信息、優化簡歷、模擬面試，從而更好地配置資源，讓教師真正做到『一生一策』，為學生提供個性化、針對性的建議。」 溫州大學正在推進「人工智慧+」課程改革，引入簡歷會診系統及知識圖譜課程；昆明理工大學在就業指導課上引入大模型，幫助學生篩選求職信息、定位目標崗位、優化簡歷；華東師範大學試點、推廣「成長型簡歷」AI工具…… 各種AI應用與設備成了提高工作效率的「助教」。 成長型簡歷、AI面試艙賦能大學生就業 一份精煉且清晰的簡歷，是畢業生求職的「敲門磚」。AI工具除了能優化簡歷文字、針對不同崗位調整重點，還能提醒學生從簡歷「反推」，認識自己的長處與不足，從而找到努力方向。 華東師範大學心理與認知科學學院輔導員陶潔請學生在碩士入學時就製作簡歷，把本科階段的學習情況、實踐情況都呈現出來，每年更新一次，再藉助AI工具，指導學生將自己的成長型簡歷電子化，並分模塊梳理。「有了電子記錄，輔導員可以更好地了解學生動態。如果哪個學生一直沒有更新簡歷，系統篩查出來，我就知道這個學生需要重點關注了；學生可以在系統裡和我互動、提問，我能在線上予以簡單回應。」 除了記錄和復盤，AI還能為學生提供新思路。陶潔舉例：「有名學生在讀碩士期間一直埋頭做科研，沒有實習經歷，不知道怎麼去應聘產品經理職位。這時AI會提示：科研能力是一種可遷移的能力，和產品經理的工作邏輯類似。把這項內容寫進簡歷，就是一種很好的補充。」 陶潔也強調，主題班會、定期一對一諮詢等線下交流仍是必要的。「我們在改進這套工具的過程中，始終保留了輔導員工作中人性化、有溫度的部分，即面談時輔導員對學生的人文關懷、價值觀引領。」 除了打造成體系、多功能的AI平臺，一些高校還利用線下場地，引入了AI面試艙、AI面試輔導室等硬體設備。 華東師範大學學生職業發展中心副主任張劍鳴介紹，近10個月來，學校在教學樓、圖書館、學生活動空間等位置陸續安裝了12個「AI面試艙」，目前已服務超5000人次，學校的『青年百問智能體』也有AI面試功能。這可以為學生提供安靜私密的小空間，不用擔心打擾別人，大膽訓練自己。 溫州大學打造了面積超過3000平方米的就業服務一體化中心，包含多功能面試室、AI線上面試廳、面試輔導室等空間，學生既可以掃碼使用線上平臺，也可以隨時到中心使用這些功能空間。就業指導師、職業生涯諮詢師平時就在中心「待命」，學生可以就簡歷優化、面試輔導等問題找就業指導師詢問，也可以預約職業生涯專家進行深層次探討。 溫州大學計算機與人工智慧學院學生小趙今年畢業，成績不錯的他在求職時缺乏自信，不太懂得包裝、推銷自己。學校關注到了小趙的情況，就業指導教師指點他面試技巧，引導他使用AI優化簡歷，用AI面試官進行循環面試練習。後來，小趙收到兩個技術崗位的offer，最後選擇了上海一家科技企業的開發崗位。 魏曉曉表示：「現在學生獲得信息的渠道非常廣泛，遇到問題第一反應就是上網查，但不一定能找到靠譜的信息。學校有了就業指導平臺，學生知道官方提供的信息一定是準確的，而且可以進一步去找老師溝通。總的來說，AI可以賦能學生，實現高質量就業。」 AI幫教師把職業生涯課上成「金課」 高校助力大學生高質量就業，職業生涯發展課是一個關鍵抓手。 華東師範大學《職業認知與生涯發展》課程小組負責人蔣瑾告訴中青報·中青網記者，上學期這門課將AI引入課堂教學與互動、激發學生探索核心興趣點、學生評價等環節，開放選課即報滿，結課後獲得了超出預期的好評。 從2024年開始，昆明理工大學開始嘗試用AI賦能就業指導課。該校就業指導中心就業教育科科長陳桂榮向記者介紹，過去的就業指導課多聚焦於教會學生使用搜尋引擎查找、整理行業信息做求職準備，教師難以對所有學生進行一對一指導。如今，教師的教學重心轉向指導學生掌握與AI高效對話的技巧，藉助智能工具更精準地匹配適合自身的行業、企業及崗位，在此基礎上開展針對性求職準備，效率大幅提升。 陳桂榮觀察到，許多學生在求職時感到困惑，根源在於對進入新階段的未知和自我認知的模糊。AI的加入為解決這一問題提供了新路徑——它可以幫助學生梳理在學習、實踐中體現出的能力和優勢，並將這些優勢清晰映射到目標職業所需的核心能力上，幫助學生建立更明確、更具信心的求職路徑。 山東大學在2024年著手開發建設「山小芽」AI生涯發展助手，依託大數據算力分析，挖掘學生在考研、保研、出國(境)、求職、考公、創業等方面的成長發展需求並進行分析，幫助學生構建就業大數據畫像；學生可以在平臺上對接到專業教師、朋輩導師、業內同行、行業專家、國際組織專家等，預約一對一匹配指導。 山東大學學生就業創業指導中心工作人員竇尚孝告訴記者，2024年9月起，學校將《生涯發展：學業職業目標養成》列為大一新生必修課，並對內容進行「校本化」「院本化」升級改造，推動課程高質量建設。這門課共20學時，12個學時的理論課圍繞各學院學科特色，講解近3-5年的就業數據、就業信息搜集、就業能力提升、創新意識培養等；實踐課鼓勵學生通過「山小芽」平臺，完成生涯困惑諮詢或生涯人物訪談等。 截至目前，「山小芽」已覆蓋1.7萬餘名學生，匯聚專家資源2700多人，月均諮詢量千餘次。山東大學還與南京大學、同濟大學等15所重點高校和百度、科大訊飛、浪潮等企業成立「AI賦能·生涯發展聯盟」，運用大數據精準匹配資源，探索AI賦能生涯教育新範式。 中青報·中青網記者 魏其濛 來源：中國青年報 2025年08月14日 01版
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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