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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）

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）