(2023年12月11日,上海) 英国工程技术学会(IET)于第二十八届联合国气候变化大会(COP28)期间发布了一项国际行业调研报告,该调研旨在揭示各国工程企业关于应对气候变化所需技能的观点,以期引起对于工程技术与解决气候变化的更广泛关注。
来自澳大利亚、巴西、中国、埃及、德国、印度、马来西亚、沙特阿拉伯、英国和美国等八国的2,142名工程企业员工参与了调研。超过65%的受访者表示他们担心气候变化对其组织的影响,而近90%(除了英国为69%)的受访企业已经见识了气候变化在供应链中引起的反应,其中成本增加最为常见。
对于哪些技能在应对气候变化中最为关键——从技术、工程等硬技能,到解决复杂问题和整体系统思维等软技能——各国受访者给出了不同答案,比如,整体系统思维是目前中国劳动力市场上缺乏的关键技能。但总体来看,仅有不到10%的企业认为其组织具备应对气候变化影响所需的全部技能,而这一比例在中国企业中低至1%。大多数受访企业相信员工有能力及时调整自身技能配置以适应新技术和工作方式,但同时也承认,员工仍然缺乏环境专业技能和领导力技能。除英国之外,领导力技能在其他国家受访者中均被列入实现净零目标的三个最常见障碍之一。
调查还显示,各国均有至少67%的受访企业已制定了可持续发展战略,通常是为满足新市场的法规要求。来自中国的受访企业几乎都制定了可持续发展战略,其中超半数企业整合了人工智能以降低对环境的影响,但高昂的成本是进一步变革的障碍。即便战略已经制定完备,却有超过75%的受访企业表示他们仍然需要提升员工技能以实施战略,包括可持续发展的专业技能和知识,以及技术性技能。
IET中国区负责人龙宝罗(Paulo Lopes)表示:“调研结果表明,业界迫切需要对工程师进行专业化认证以应对可持续发展挑战。我们留意到,对工程师按照国际标准进行评估并注册为特许工程师的需求显著增加,因为特许工程师是致力于帮助公司实现可持续发展目标的先锋。”
教育对技能培养的作用不可或缺,大多数国家认为本国教育系统为年轻人胜任其工作做了充分准备。高达95%的中国受访者对此问题给出肯定答复,体现了从业者对我国教育体系的信心,而这一比例在英国受访者中仅为35%。此外,受访企业普遍认为与学术界合作对培养高素质的工程技术人才至关重要。当被问及教育在哪些方面可以改进时,除埃及外,其余国家的前三个选项中都包含校企合作的因素,包括为学生提供行业机构的实习机会、院校与行业机构开展联合研究,以及推进行业导向的研究项目等。
谈到调研结果,IET主席Gopichand Katragadda博士表示:“各国工程企业对气候变化可能产生的潜在影响已经相当担忧。其实气候变化已经开始影响供应链,越来越多的产品和服务变得不再可用。这也引发了更深的关注,关于企业在应对气候变化所需技能上还存在哪些缺失。尽管大多数企业表示他们确实拥有可持续发展战略,却由于在技能方面缺乏信心而阻碍了落地实施。为了帮助实现国家净零目标,企业告诉我们,他们希望看到政府将政策重点放在经济发展和产业战略上,同时加强学术界与工业界之间的合作,以确保更多高素质的工程技术人才为推进行业发展做好准备。我们希望通过在第二十八届联合国气候变化大会(COP28)上发布调查结果,能够将工程技能的讨论带到全球舞台,并鼓励与会者认识到工程师在解决气候变化方面的价值。”
欲了解更多信息,请访问theiet.org/greenskills
好文章,需要你的鼓励
LibreOffice 25.8版本以"更智能、更快速、更可靠"为特色正式发布。新版本在多个方面实现性能优化,包括启动速度、文档滚动和文件打开速度的显著提升。该版本增强了对微软Office文档格式的兼容性,改进了连字符处理和字体兼容性,Calc表格组件新增十多个函数以更好支持Excel文件导入。值得注意的是,LibreOffice 25.8首次支持PDF 2.0格式导出,并具备PDF数字加密和签名功能。新版本提高了系统要求,不再支持Windows 7/8系列和32位系统。
谷歌DeepMind团队开发出ViNT视觉导航系统,让机器人像人类一样仅通过"看"就能在陌生环境中导航。该系统模仿ChatGPT的学习方式,通过分析600万个导航轨迹掌握通用导航能力,在未知环境中的成功率达87%。这一突破将推动物流配送、家庭服务、搜救等领域的机器人应用发展。
微软AI首席执行官苏莱曼发文称,研究AI福利和意识"既不成熟又危险",认为这会加剧人类对AI的不健康依赖。而Anthropic、OpenAI等公司正积极研究AI意识问题,招聘相关研究人员。业界对AI是否会产生主观体验及其权利问题分歧严重。前OpenAI员工认为可以同时关注多个问题,善待AI模型成本低且有益。随着AI系统改进,关于AI权利和意识的辩论预计将升温。
谷歌DeepMind推出AlphaFold3,革命性提升分子结构预测能力。该AI模型采用创新扩散网络架构,能够精确预测蛋白质与DNA、RNA、药物等分子的相互作用,准确率比传统方法提高50%以上。这一突破将显著加速新药开发,推动基础科学研究,并通过免费开放服务促进全球科研合作,标志着生命科学研究进入AI驱动的新时代。