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对接新兴产业（赛道 职业教育迎“招生热）”
2026年招生季的到来，职业教育正逐步摆脱“兜底分流”的旧有标签，社会对它的认知悄然生变。多省市中职与高职院校报考人数节节攀升，尤其在对接高端制造、人工智能等新兴产业的特色专业中，录取竞争激烈，部分优势专业的报录比屡创纪录。与此同时，教育部已于近日完成2026年《职业教育专业目录》的增补工作，新增27个本专科专业，瞄准新兴产业与新型业态对人才的全新需求。
业内分析认为，这轮职教招生上扬与专业目录的动态调整，根源在于我国产业结构优化升级过程中不断释放的高技能人才需求。职业教育正迈向以产业需求为导向的高质量培育阶段，呈现出更加精准化、现代化的办学格局。
新兴领域的专业吸引力直线上升，产业升级带来的用人需求正在改变职教生态。以人工智能、高端装备、医药康养等为代表的新赛道专业报考热度节节升高，推动全国职校招生规模稳步攀升。温州技师学院党委委员王学金透露，今年该校录取新生总数达2558人，覆盖初中、高中及高校三个层次，创下建校以来新高。尤其令人关注的是，部分初中起点新生的分数高出当地普高线187分，一批达到普通高中录取标准的学子主动选择技能成才之路。
王学金进一步说明，“智能制造与人工智能类”是报考竞争最激烈的专业集群之一，涵盖人工智能应用、工业机器人、智能焊接等方向。这些专业与温州本地高端装备产业布局高度契合，企业预订率极高，因而成为高分考生的热门选择。
河南医药健康技师学院同样迎来招生热潮，春季预报名与秋季正式咨询总量同比增长45%，其中与先进制造、新能源产业相关的专业尤其受捧。该校教师吴亚琳表示，医药康养类与新兴实用技术类专业最受青睐，无人机应用技术、新能源汽车检测与维修等因紧贴产业走向、就业空间广阔而备受学生欢迎。
放眼全国，多地职业院校报考热度同步攀升。北京市昌平职业学校等多所中职学校提前招生时，报名现场火爆，有家长凌晨即在校门口排起长队；广州首批“3+4”中本贯通试点仅提供40个名额，却吸引6366人争相报名。对此，王学金指出，招生热潮的背后是产业升级、政策支持、市场演变与成才观念转变等多重因素共同作用的结果，技能致富正成为越来越多年轻人的选择。
产业转型带来的刚性需求，为职教热度提供了坚实支撑。我国制造业正加速向高端化、智能化、绿色化方向转变，新一代信息技术、高端装备、新能源等产业规模日益壮大，对一线技能人才的需求缺口持续扩大。王学金认为，当前就业市场存在显著的供需错配：普通理论类高校毕业生供给过剩、竞争激烈，“有学历、缺实操、难落地”问题突出；而智能制造、数字产业升级后，复合型高技能人才供不应求，企业高薪争抢技师、高级技工，部分技能岗位的薪资与晋升空间已开始超越普通文职。
以温州技师学院2025届毕业生为例，就业率高达99.2%，留温就业率91.7%，平均起薪5008元，高级工和预备技师的月薪普遍突破7000元，明显高于多数普通本科应届毕业生。为更好适配产业需求，地方院校纷纷围绕区域产业布局进行专业调整。温州技师学院聚焦新能源、智能装备、数字经济等新兴产业，前置布局AI、智能焊接、工业互联网等前沿专业，填补本地高端技能人才空白；河南医药健康技师学院则立足河南医药康养产业基础，新增药膳与食疗、无人机应用技术、眼视光技术、医疗器械制造与维修、新能源汽车检测与维修等专业，紧扣产业趋势。
对外经济贸易大学国家对外开放研究院研究员李长安指出，职业教育专业调整和招生升温，直接反映了产业发展、技术迭代和劳动力市场需求的变化。“以人工智能为代表的新经济新业态加速崛起，技能型人才缺口已成为制约技术进步和经济发展的关键瓶颈。职业院校作为技能人才培养的主阵地，能够高效破解这一供给难题。”
尽管招生扩容与专业更新已取得进展，但职业教育人才供给与产业需求之间的适配性仍有提升空间，结构性矛盾依然存在。吴亚琳表示，技工院校热度上升，本质上是就业结构变化的结果，也体现了技能培训促进就业的国家战略导向。当前就业市场竞争激烈，但康养服务、医疗器械、新能源等领域的高技能人才长期短缺，“大学生就业难”与“高级技工招工难”并存，青年主动选择技能赛道正反映了市场需求的引导作用。
值得注意的是，职教规模和专业扩充更多在“入口端”回应了市场，而培养过程、质量保障和就业对接环节仍存短板。部分院校虽已完成专业名称的“换新”，但课程体系、实训条件和师资队伍尚未同步升级。为精准补齐重点领域高技能人才缺口，教育部新近增补的27个职业教育本专科专业，紧密对接一线岗位需求。例如，顺应机器人工程技术人员、智能网联汽车测试员等数字职业趋势，增设人形机器人工程技术、车联网通信技术等专业；围绕储能电站运维管理员、氢能工程技术人员等绿色能源岗位需求，新增储能材料装备智能运维技术高职专科专业和氢能工程技术职业本科专业。
业内人士强调，要让“职教热”真正转化为“技能强”，仍需依托行业产教融合共同体和市域产教联合体的平台资源，把产业需求全面嵌入人才培养全链条，推进专业内容、课程体系和实训模式与产业变化同频升级。李长安建议，“未来应进一步聚焦新兴产业赛道，将低空经济、机器人、人工智能创新与应用等作为人才培养的战略方向，推动院校人才供给与劳动力市场需求精准对接。”
功能特点
（活力中国调研行）浙江：“制器之器”长出{“智脑” }“造星工厂”叩问苍穹
地处长三角南翼的浙江台州，山海相拥，自古便浸润着“和合”文化的气息。当古老城市的烟火气与大国重器的工业气息在此交织，当千年前的东方智慧被转化为破解当代发展难题的钥匙，这座民营经济发祥地正凭借蓬勃的创新动能，绘就中国式现代化的生动注脚。7月30日，2026年“活力中国调研行”浙江主题采访活动走进台州一线。在这片由山魂海魄铸就的土地上，一幅多维立体的活力画卷正徐徐铺展：从夯实工业根基的“制器之器”，到“像造车一样造卫星”的空天突破；从“点绿成金”的乡村振兴，到获联合国赞誉的海洋生态治理。台州的活力，不仅体现在产业集群的跃升，更彰显于人与城、经济与生态、传统与现代的“共生共长”。
“制器之器”焕发“新智脑”
步入浙江省高档数控机床技术创新中心，一排排智能数控机床装备整齐列队，格外引人注目。这里的“智造”堪称“硬核”。由该中心投资建设的智能数控机床装备中试平台，将科技成果产业化成功率从30%大幅提升至80%以上；其自主研发的多模态大模型，更能在0.1秒内动态优化加工参数，赋予普通机床以高端效能。作为驱动产业转型升级的核心引擎，该中心深度整合浙江大学、华中科技大学等高校资源，汇聚国家级人才领衔的科研团队220余人，集中攻关数控机床数字化设计与优化、高性能数控系统等关键核心技术，构建起“平台+高校+企业+产业链”的协同创新范式。
一边是传统机床产业的深厚积淀，一边是人工智能与高端装备的前沿赛道，台州架起了一座跨界融合的“科技桥梁”。据透露，机床是“制器之器”，更是产业“自强之基”。当前，高端数控机床的国产化率仅约6%，突破这一瓶颈已成为行业迫切需求。“我们并非为论文而研，而是为填补那6%的高端空白。”该中心副主任武建伟表示，通过“企业出题、中心答题”的大兵团作战模式，科研与生产实现了同频共振。目前，中心已成功突破九轴五联动工具磨床等多项关键技术，在牙科刀具等精密加工领域达到国际先进水平。
超级工厂的“造星之路”
浩瀚星空中，商业航天的爆发正催生批量化柔性生产的需求。在这一历史性节点，台州的空天产业突围同样引人注目。在星空智联的超级“造星”工厂内，AGV智能运输机器人搭载卫星星体有序穿梭，充满未来想象的卫星产品在此实现规模化量产。作为全球首个深度融合航天与汽车制造能力的卫星量产工厂，这里打破了传统卫星定制化、小批量、长周期的行业桎梏。“我们将卫星制造从‘单件手工’转变为‘汽车式量产’，这是国内首次实践。”星空智联总经理刘勇介绍，工厂借鉴汽车行业平台化研发、流水线量产的思路，打造出深度融合航天与汽车制造能力的量产AIT全新生产模式，将卫星生产周期压缩至最快28天，生产成本下降约45%，年产能达到500颗。
技术突破只是起点，造星工厂的真正价值在于应用。与传统航天制造相比，模块化量产持续降低了卫星应用门槛，让航天技术走出实验室，落地各类民生场景。在北方草原牧区，牲畜佩戴卫星项圈，牧民借助平板远程掌握畜群位置，实现大范围智慧放牧；在低空经济领域，搭载卫星通信链路的无人机常态化运营多条物流航线，为海岛居民配送包裹与急救药品，大幅提升跨海飞行安全性能。如今，由星空智联量产制造的卫星已广泛应用于智能网联、海洋渔业、工程机械等领域，可服务全球客户。
打通创新链跑出“加速度”
山海赋予了台州丰饶的资源与厚重的制造基座，但面对旧赛道饱和等发展瓶颈，台州何以交出亮眼的“跃迁答卷”？答案，藏在打破壁垒的创新生态里。在这里，科研的“第一现场”不在校园，而在轰鸣的生产线上。一项名为“科技副总”的制度正重塑产学研关系：高校研究员直接嵌入企业战略，将百人喷涂线改造为不足十人的智能产线。这种“国企搭台、民企出力、高校攻关”的混合架构，让科研精准对接产业痛点，直接站在产业链最前线。
一家企业的“磁力”，折射出一座城市的“智慧”。近年来，台州立足民营经济优势，在科创平台与金融生态上多点发力。依托独有的城商行金融生态，台州推出“科创保”“研发费用损失险”等产品，叠加超200亿元的产业基金，为初创企业提供从研发到扩张的全周期保障。这套隐形的托举体系，让创新创业不再是孤注一掷，而是一场可持续的长期主义。随着创新链与资本链的深度融合，贴合台州产业特点的优质创新生态稳步成形。而在这片热土上，经济的澎湃活力，更离不开“和合”文化的内在滋养。
这种“和合”之道，正不断转化为高质量发展的鲜明底色。在仙居，“梅－茶－鸡－蜂”四位一体山地农业系统让山村日子越过越甜；在浩瀚东海，“蓝色循环”模式荣获联合国“地球卫士奖”，实现生态与经济双赢。与此同时，在天台，“和合调解”以情法交融化解纠纷；在温岭，“民主恳谈”升华为“参与式预算”，让民意直通法治殿堂。从人情味的“茶”到制度力量的“票”，“和合”文化已演进为一套刚性的现代基层治理体系。
人生海海，山山而川。这座“和合之城”，正把“向未来跃迁”的雄心写在每一次技术突破里，融进每一朵奔涌的浪花中。(完)
使用说明
超《2500%！上半年集成电路制造业利润“狂》飙”
国家统计局近日披露了2025年上半年规模以上工业企业利润的关键数据。在算力需求持续井喷的背景下，电子行业利润同比飙升96.9%，为全部规上工业企业利润增长贡献了8.5个百分点；其中，集成电路制造业的利润增幅更是达到了惊人的2579.5%。7月27日，存储芯片巨头长鑫科技正式挂牌科创板，上市首日即高开471%，终盘涨幅465.82%，市值攀升至3.28万亿元，一举超越工商银行，登顶A股总市值榜首。
这一连串令人咋舌的数字背后，真实的算力市场究竟处于怎样的温度？这场算力“狂飙”又与普通人的生活产生了哪些千丝万缕的联结？近日，《每日经济新闻》记者借助在郑州举行的“光合组织2026智能计算应用大会”之机，深入一线展开了实地探访。
7月中旬的郑州，室外温度直逼40摄氏度。郑州国际文化交流中心内却人潮涌动，热闹非凡。走进一楼展厅，一台高达两人、颇为壮观的机柜赫然映入眼帘——这正是国内首台十万卡AI算力集群。围观者层层叠叠，不少人需仰头才能望见机柜顶部。展厅内人流摩肩接踵，站久了衣物便有些黏腻。一位工作人员向记者透露，空调其实已调至很低，但人气实在太过旺盛。沿走廊两侧，各厂商的服务器机箱整齐排列，每个展位前都围聚了数层观众，外围的人们不得不侧身从缝隙中探看。
现场人群大体可分为两类：一类是服务器零部件及整机制造商，另一类则是AI应用开发商。两类人群交织穿梭，过道中不时有人驻足互换联系方式，或探讨服务器性能参数，或交流行业最新趋势。午后从餐厅返回会场途中，依旧能听到三三两两的讨论声不绝于耳。这番火热场景，令记者恍如置身于上世纪90年代互联网初兴时的繁荣气息中。
根据国家统计局发布的上半年数据，服务器及高性能工作站相关领域中，计算机整机制造利润同比增长689.3%，计算机外围设备制造利润增长305.8%；电子器件制造领域中，集成电路制造利润飙升2579.5%，半导体分立器件制造利润增长31.2%；而在电子元件及电子专用材料制造领域，电子专用材料制造利润增长209.7%，电子电路制造利润增长26.9%。这些令人瞠目的数字，折射出怎样的市场真相？
“眼下连板卡都供不应求。”浪潮计算机产品经理刘树奇向记者坦言，“内存条价格从去年到现在翻了三倍，去年一条1万元，今年可能涨到3万元却依然一货难求。”刘树奇提到的板卡，正是服务器的“骨架”——那些常见的绿色电路板，承担着CPU、GPU、存储及各类网络组件之间的互联互通职能。
一位GPU厂商人士感慨道：“我们曾签下一个订单，约定连服务器一并交付，结果服务器价格每日一变，根本无法履约。原先一台服务器20万元，随后涨至50万元，再飙到80万元，即便有钱也拿不到货。”刘树奇补充说：“有一段时间，合同报价的有效期甚至仅为一周。一周之后需要重新核算，价格可能又已不同。”
从采访中记者获悉，这种供应紧张态势自去年末便已显现，至今仍未缓解。
那么，这场“飞驰”的订单浪潮由何支撑？算力热潮又与普通人相距多远？浪潮计算机AI产品部廖广山向记者解释，普通用户使用大模型时属于云端推理，调用的算力资源在云端完成，并不会占用手机本地算力。而若想解决私密性问题、确保数据仅在本地方流转，则需采用本地化部署方案。廖广山说：“本地化部署的主要支出在于购置服务器，模型代码是开源的，从官网下载镜像即可运行。”
一家AI应用服务商或科研机构若需本地化部署模型并开展训练，究竟需要多少算力？面对记者的提问，廖广山详解道：“这取决于实际目标，通常可分为预训练和微调两类。以DeepSeek为例，若在本地运行该模型，基准资源需求为1倍；若需微调，则需约4至8倍的资源；若是进行推理训练，则需20倍以上。你提到的应用场景应属于微调范畴。”
刘树奇举了一个生动的例子：假设某机构想开发一个模型，识别路口一天内通过的行人、车辆、动物数量及空气质量，便需先搭建模型框架，设定多个识别字段，例如什么样的轮廓属于“人”，哪些特征属于“动物”，什么形状算作“车”。模型初建之后，还需持续“喂入”数据，比如不同品牌、不同形态的车辆图片，让系统不断学习迭代。只要数据量足够庞大，模型自然会愈发精准。
“如果只需保障训练过程的稳定性，比如确保AI短剧中人物形象前后一致，倒也不一定非得做本地化部署，购买大模型厂商提供的租户隔离服务即可满足需求。”廖广山补充道。
在算力价格暴涨的背景下，算力到底是离普通人更近，还是愈发高端、愈发遥不可及？中科曙光高级副总裁李斌对此表示，算力与普通人的距离正在缩短。“以郑州的曙光8000(登峰)为例，过去主要服务于科研院所的科学家，如今已有相当大一部分算力接入手机App后端，为各类Token服务提供支撑。或许在用户打开手机的刹那，背后调用的正是来自郑州的算力。”
在普通人眼中，服务器机箱的内部结构或许与台式电脑大同小异——同样包含CPU、GPU、存储、硬盘和散热组件。廖广山用一个形象的比喻解释：“如果说前者只是一辆玩具车，那后者便是真正的运载火箭。两者在设计复杂度、结构精密性及用途上完全不在一个量级，后者所能完成的计算任务也远为复杂。研发一套服务器需投入上千万元资金。”
然而，相似之处在于，随着算力需求的变化，服务器内部各组件的配比也在不断调整。李斌认为，在超长上下文的推理任务中，存储的重要性愈发凸显。海光信息服务器产品部总经理张攀勇则表示，随着AI Agent时代的来临，大量工作实际上由CPU承担，包括任务编排、工具调用与结果处理，以及记忆管理等；而GPU的角色则更聚焦于模型推理本身。这种变化也带来了一种范式转移。从他们的工作负载观察来看，CPU与GPU的配比已发生显著变化：过去在双路GPU服务器中，常见配置为一颗CPU搭配八颗GPU或两颗CPU配八颗GPU，比例大致介于1:4至1:8；而在当前的数据中心场景下，由于沙箱环境、存储系统、数据库、向量计算等多样负载的增加，整体配比已从往日的1:4、1:8逐步演化为1:1。
要让服务器机身更趋紧凑，廖广山认为可能需依赖液冷技术的进一步成熟。
算力是否存在结构性过剩的可能？李斌向记者表示，算力的短缺或过剩存在阶段性波动，但总体而言，AI驱动的需求仍在持续攀升，尤其是对高端算力的渴求，智能体兴起之后，算力需求将更加旺盛。“从IT产业发展的规律来看，同等性能或效果所需的成本大概率会持续下降，这是行业大趋势。长期来看，算力必将更加普惠。”李斌举例道，“在大模型爆发之前，行业最热门的是人脸识别技术。如今，这项技术的门槛与使用成本已大幅降低。未来大模型也可能沿循同样的路径。一方面，模型自身能力不断进化；另一方面，推理效率持续提升，单位任务所需的算力成本随之下降。最终，大模型将演变为像水电一样的基础设施，更加贴近大众。”
那么，算力的终极形态又会是怎样？李斌认为，未来的整体方向是云化，同时边端设备如具身智能等将配备轻量化算力以实现实时响应。个人无需购置笨重的本地设备，通过App即可轻松获取强大的AI能力。海光信息副总裁应志伟也向记者表示，算力终将如水电般即开即用，无论通过本地部署还是云端接入都能随时响应。所有业务都将深度融入AI能力，否则便难以适应这一时代。算力将无处不在，使用者在不知不觉中便可享受其便利，这才是真正的大势所趋。
“过去依赖大型算力中心，是因为模型复杂、体量庞大，对算力要求极高，普通终端设备难以承载，只能依托集中式算力完成训练和推理。这一方向不会改变，但也要看到另一面：当模型真正落地应用时，不同行业、不同用户的需求千差万别。程序员或许需要千亿甚至万亿参数的大模型来辅助编程，但在许多场景下，一个监控摄像头做人脸识别，几十亿参数的轻量模型就已足够。此类细分场景不胜枚举——嵌入式设备做电源波形检测时，网络延迟反而会抵消优势；孩子在家做数学题，本地小模型即可解决，无需调用云端大模型。”应志伟总结道。
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