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沿海大省开启"抢人"模式破解用工荒须综合施策******

　　全力“拼经济”，离不开“保用工”。节后首个工作周，各地迎来了招工保产的窗口期，新一轮“抢人大战”提前启幕。

　　为鼓励外地务工人员尽早返岗，浙江某地连续数日向规定日期前返岗的务工人员派发总价1000万元的“五金券”。派发首日，就有来自湖南的务工人员田某领到价值59800元的“金券”，提走电动汽车一辆。

　　在广东深圳，当地政府明确提出：对2月5日前市外原在岗职工返岗达500人以上的企业(劳务派遣单位除外)，按照每人200元的标准发放一次性返岗交通补助，每家企业最高40万元。

　　据不完全统计，目前已有包括广东、浙江、江苏等在内的多个沿海大省开启了“抢人”模式，大手笔谋划跨省异地招工，多举措确保回乡人员及时返岗，全方位助力企业实现“开门红”。

　　节后“用工荒”“招工难”年年都有，今年似乎格外突出。这背后，既有因疫情政策调整优化带来的用工需求增加，也有人口负增长导致劳动力红利减弱的因素。国家统计局的数据显示，至2022年末，全国16岁至59岁劳动年龄人口约为87556万人，比2021年减少了666万人。

　　当然，随着沿海地区产业加快向内陆省份转移，中西部地区经济保持较快增长，更多就业岗位、更小收入差距让越来越多外出务工人员愿意留在“家门口”就业，特别是近年来乡村振兴战略的深入实施，一些有技能又有想法的返乡年轻人主动求变，或成为职业农民，或成为创业者，实现了从“雁南飞”到“金凤还巢”的转变。

　　客观上看，作为一种复杂经济现象的存在，“用工荒”“招工难”有其合理的一面，但也暴露出当前我国在人力供给与产业需求之间的结构性错配问题。事实上，“用工荒”“招工难”已不只是春节期间的短期现象，一些地方、部分行业常年都面临着招不到人的尴尬状况；“用工荒”“招工难”也并非沿海发达地区所特有，越来越多中西部地区也感受到了这一趋势的逼近。

　　以制造业为例，作为吸纳外来人员就业的主要行业之一，近年来遭遇了前所未有的严峻用工形势——产业工人空心化问题日趋突出，年轻人“宁愿送快递也不进工厂”，即便是招到了人也留不住人，居高不下的用工成本甚至已成了不少制造业企业转型升级的障碍。

　　破解当前“用工荒”“招工难”难题，需要合力构建起充分就业的长效机制。人社部门要搭建精准高效的用工供需对接平台，借助大数据等手段，为劳动力及用工企业做好对接服务，力促就业市场的动态平衡；用人单位要针对未来人口红利不断减弱的现实，未雨绸缪提早布局，特别是制造业企业，要进一步加快智能化数字化改造，逐步以机器替代传统人力，减少对人工劳动力的依赖；对于劳动者自身而言，要认清就业形势，树立正确就业观念，积极在自身上挖掘潜力。

　　从更长远看，破解“用工荒”“招工难”难题，需要努力做好城镇化这篇大文章。中国的城镇化是以人为核心的城镇化，从某种意义上说，“用工荒”“招工难”所折射出的，正是长期以来城镇化进程中农民工无法真正融入城镇生活的现实。如果社会保障不能兜底、基本公共服务均等化不能覆盖更多群体，那么广大进城务工人口的“后顾之忧”就无法真正解除，“用工荒”现象也难以彻底消除。换言之，对于中国这样庞大的经济系统而言，用好用足城镇化引擎，保持住就业连续性、稳定性，方能以较低成本实现经济社会的平稳运行。 (顾阳来源：经济日报）

张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******

　　中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”

　　这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。

　　2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

　　张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

　　“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

　　“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”

　　张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

　　他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

　　张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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