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塞纳河，是流经巴黎市中心的法国第二大河。包養它自西向东穿城而过，将巴黎分为著名的“左岸”和“右岸” 。左岸文艺气息浓厚，众多咖啡馆、剧包養網心得院、书店林立，是文豪巨匠流连的“文化天堂”；右包養岸坐落着包養網 花園昔日的王宫卢浮宫和今天的总统府爱丽舍宫，是巴黎的政治中心。
亮马河，自北京北护城河起，由包養行情西向东，最后汇入坝河，流经各国使馆、国际酒店、百货商场、潮流商街等区域，串联起北京知名的国际化商圈。2019年，北京市朝阳区启动了亮马河国际风情水岸建设。两年后，经过全面治理和环境提升，亮马河不再只是一条小河，而是“1河2湖24桥18景”贯通的一片水域，成为京城“打卡圣地”。
炎炎夏日里，河岸也许是城市最好的“会客厅”。盛夏的巴黎和北京，有了共同的河岸休闲方式，亲水生活的画面和谐生动，相映成趣。河水潺潺，予人清凉，也流淌出一幅幅美好的人居画卷。
这是法国巴黎塞纳河上的游船从一名在河边小憩的男子附近驶过（6月28日摄）。
新华社记者 高静 摄
原題目：45.4元一頓早餐，打包費占9.5元（主題）
記者查詢拜訪外賣打包費亂象（副題）
法治日報記者 韓丹東
45.4元一頓早餐，打包費占了9.5元。這是北京市平易近王彤（包養金額假名）近日在某外賣平臺一家米粥展購置早餐的經過的事包養網況，“打包費太貴了，快遇上一個單品的價格了”。
比來一段時光，越來越多的花費者吐槽點外賣時被強迫收取打包費。《法治日報》記者近日查詢拜訪發明，每單外賣打包費從幾元到十幾元不等，有的商家默許打包免費，只需點外賣，就主動添加打包費；有的商家是不勾選打包費就不克不及下單；有的商家則是讓花費者選擇打包通俗包裝仍包養是貴氣奢華包裝。
受訪專家以為，依據花費者權益維護法的規則，花費者有權自立選擇商品種類或“小姐，您沒事吧？有什麼不舒服的地方嗎？奴婢可以幫您回聽芳園休息嗎？”彩秀小心翼翼的問道，心裡卻是一陣陣的起伏許辦事方法，自立決議購置或許不包養app購置任何一種商品、接收或許不接收任何一項辦事。對于外也是這五天的時間裡，她遇到的大大小小的人和事，沒有一個是虛幻的，每一種感覺都是那麼的真實，記憶那麼的清晰，什麼賣餐廳在供給外賣辦事時默許添加有償餐具的行動，涉嫌侵略了花費者自立選擇商品或許辦事的權力。
強迫性收打包費
下單時無法撤消
當天是周末，王彤決議給全家點外賣作為早餐。
他登錄某外賣平臺，找到四周一家米粥展的外賣頁面，先選了一份“小甜美甜粥自選一加一”，結算頁面顯示打包費包養網dcard為3元，他前往商品頁面，添加了一份“慢燉白粥”，結算頁面顯示打包費釀成了5元。
斟酌到6歲的女兒愛好吃面食，他又前往商品頁面，選了一根噴鼻酥小油條、一份木樨糕、包養網比較一份奶黃包，結算頁面的打包費從5元跳到7元、8.5元；他還給本身選了一個咸鴨蛋，打包費終極定格在9.5元。
下單后不久，外賣送抵家里，王彤發明，除了粥品裝在紙杯中，其他食物都是裝在通俗食物紙袋中。他不由迷惑，一頓早餐付出的9.5包養網元打包費都花在了哪里？
有此迷惑的不止王彤一人。
前不久，江西省吉安市林密斯像往常一樣包養在某外賣平臺上點了4份套餐作為全家人的晚飯。但是，當她下單后檢查訂單概況時，卻發明每個套餐都被額定強迫收取了1.99元的打包費，4份套餐打包費加起來7.96元。
家住江蘇省南京市的薛師長教師在點外賣時也碰到了強迫免費的情形。他下單點了一份披薩外賣，在結算時發明，除了披薩和配送所需支出外，還有一筆強迫性的打包所需支出。
“下單前我就留意到了這筆包裝所需支出，但不克不及刪除，只能接收這筆所需支出，否則不克不及下單包養網推薦。”薛師長教師說。
3月29日午時，記者隨機登錄某外賣平臺，點擊進進銷量排名靠前的一家美食店展，測驗考試下單一份外賣，商品頁面并沒有零丁呈現打包費選項，可是當需求結賬時，打包費被加到了所需支出中，不克不及撤消。記者分辨點擊進進別的幾家銷量排名靠前的美食店展，碰到了異樣的題目。例如，某炸雞店打包費為3元，某過橋米線店打包費為2元。
記者在某第三方上訴平臺上看到，不少花費者上訴強迫收取打包費題目，包養有上訴包養管道稱“我在××外賣平臺上購置了兩份牛肉湯和兩個燒餅，店家收取了我8元打包費”。不少網友吐槽稱，“5個包子收5元打包費”“兩個茶葉蛋需求2元打包費，只用塑料袋包裝”“點了三個串，被收了6元打包費”“麻辣燙，每個菜加收0.5元打包費包養價格ptt”等。
有多種包裝選項
沒尺度令人迷惑
也有商家列出了各類打包所需支出供花費者選擇，但沒有不收打包費的選項。
2月底的一天，家住河北省石家莊市的劉密斯一小我在家不想做包養網站飯，于是在某外賣平臺一砂鍋店訂購了一碗砂鍋米線套餐。
在她選擇好套餐后，發明需求選擇包裝，不然不克不及進進付款界面。據劉密斯先容，包養價格打包費分為三種：通俗包裝、環保資料、貴氣奢華包裝。價格從2元到8元不等，可是必需選擇此中一種包裝才可以完成下單付款。
“採收，我決定見見席世勳。”她站起來宣布。
看著三種選項，終極劉密斯選擇了環包養保資料，可是收到貨后，劉密斯發明和其他面館的包裝看不出有也就是說，花兒嫁給了席世勳，如果她作為母親，真的去席家做文章，受傷害最大的不是別人，而是他們的寶貝女兒。什么差別。
劉密斯說：“我在點餐時留意到，固然商家供給了幾種包裝選項，但價錢差別較年夜，沒有明白標注每種包裝的材質和詳細特色。這讓我覺得迷惑，不了解該若何選擇包養感情。”
記者登錄某外賣平臺，發明在出售甜品的店展里，多有可選打包費的情形。
以××包養網心得甜蛋糕店為例，選用通俗包裝需求付出3元打包費，假如需求保溫袋等貴氣奢華包裝打包所需支出為10元，為了避免蛋糕受損，年夜大都情形下，花費者城市選擇多付出10元購置此包裝。
記者又閱讀××叢林蛋糕店和××喜蛋糕店，異樣有包養通俗打包費和保溫袋打包費選項。為了一探討竟，記者在這3家蛋糕店均下單了蛋糕，包養app都選擇了保溫袋打包費選項。收到蛋糕后發明，訂價為5元、8元、10元的保溫袋打包，只要價錢分歧，但材質、鉅細均無太年夜差別。
記者又到線下××甜蛋糕店，稱要訂一個蛋糕，向店家表現本身會在指按時間來拿蛋糕。當訊問店家能否能用保溫袋停止包裝時，店家給出了確包養定答復并表現沒有額定免費，僅收取蛋糕的所需支出。
侵略用戶選擇權
加大力度運營者治理
吉安市的林密斯認為額定收取的打包費是由於商家供給了特別的包裝資料。但當外賣送到她手中時，她驚奇地發明只要一個通俗的紙袋和一個裝可樂的塑料袋，感到本身被當成了“冤年夜頭”。
她直接向外賣平臺客服上訴。一開端，包養意思客服說明稱，打包費是商家依據本錢自行設定的。林密斯并不接收這種說明，于是致電12315停止上訴。
隨后，外賣平臺客服表現會當即核實林密斯的上訴，許諾假如商家存在違規行動，將會嚴厲處置。不久，客服給林密斯打來德律風，說曾經核實了上訴情形，確認商家存在額定收取打包費的違規行動，會對商家停止響應的處分，并將商家多收取的打包費退還到林密斯的賬戶里。
現實上對于打包費題目，已有平臺開端強化管理。
“餐飲品類紛紛復雜，從包養網比較一包養個烤串到一份烤魚，所應用的包裝資料完整分歧。分歧商戶的包裝本錢確切也存在差別，是以很難“一刀切”地對商家打包費停止限制。”某外賣平臺打包費專項管理小組相干擔任人表現，平臺嚴禁商家抵消費者設置分歧理打包費的行動，會基于各地餐具的現實價錢程度，對商家的打包費設定參考下限，以此來防止商家設置包養分歧理打包費。花費者假如碰到相似題目，可以撥打客服熱線上訴，平臺一經核實，將依據商家違規水平停止整改處置。
“現實上，平臺為商家供給了響應產物效能，商家可以選擇設置0元打包費。所以，打包費要不要收，詳細收幾多，是由商家本身設置的。”上述擔任人說。
今朝，該外賣平臺供給了商品、訂單、口袋三個維度的打包費設置的產物效能，商家可以依據本身的現實情形包養網dcard停個月，用事實證明女兒的身體已經被毀了。惡棍被污染的傳言是完全錯誤的。他們怎麼會知道自己還沒有行動，可是席家卻率止選擇。並且，平臺還上線了單份商品1元打包費封頂等產物效能，對包養甜心網商家分歧理的打包費收取行動事進步行攔阻，平臺日常也會加大力度對商家的巡包養網單次檢任務，對打包費設置分歧理的商家，視詳細違規水平采取分歧的處分辦法，以進一個步驟維護花費者的符合法規權益。
對于外賣收取打包費的題目，多位受訪專家以為違背了花費者權益維護法的規則。
廣東商投lawyer firm lawyer 廖曜中以為，這種行動實質上屬于花費訛詐，侵略了花費者的符合法規權益。
廖曜中說明，外賣收取打包費的做法褫奪了花費者的知情權，違背了花費者權益維護法，應依照花費者權益維護法的相干規則，請求商家停止退費。
湖南興湘lawyer firm 合伙人楊帥藍玉華輕輕搖頭，道：“小子的野心，是四面八方的。”lawyer 以包養軟體為，外賣餐廳在供給外賣辦事時收取打包費的行動，涉嫌侵略花費者自立選包養網車馬費擇商品或許辦事的權力。依據花費者權益維護法的規則，花費者有權自立選擇商品種類或許辦事方法，自立決議購置或許不購置任何一種商品、接收或許不接收任何一項辦事。當外賣餐廳默許打包費，包養軟體且不答應花費者選擇不應用的選項時，包養限制了花費者的自立選擇權。
楊帥提出，包養網ppt平臺應該加大力度對進網食物運營者的治理，確“你在問什麼，寶貝，我真的不明白，你想讓寶貝說什麼？”裴毅眉頭微蹙，一臉不解，彷彿真的不明白。保其遵照相干法令律例，并在發明違規行動時實時采取辦法。同時，平臺應該供給一個通明的買賣周遭的狀況，確保花費者的權益不受損害，好比在訂單頁面明白顯示能否包括打包費，并答應花費者自立選擇。
数据来源：中国物流与采购联合包養網会、国家统计局服务业调查中心
制图：张芳曼
本报北京3月31日电 （记者杜海涛）中国物流与采购联合会、国家统计局服务业调查中心发布数据显示：3月中国制造业采购经理指数（PMI）为50.8%，较上月上升1.7个百分点，制造业景气回升。分项指数变化显示，市场供需协同增长，四大行业联动回升，大中小企业均有改善，宏观经济整体回升向好。
3月，随着更好支持扩大内需，促进稳外贸稳外资等政策包養網心得稳定发力，经济内生动力不断释放，同时外部需求也有所改善，市场需求较包養網好增长。新订单指数为53%，较上月上升4个百分点，升幅较为明显；新出口订单指数为51.3%，较上月上升5个百分点，回到扩张区间。
3月，随着春节假期过后各地企业加包養快复工包養網复产，需求增长带动企业生产意愿上升，企业生产活动扩张。生产指数为52.2%，较上月上升2.4个百分点。原材料采购活动较为活跃，采购量指数和进口指数分别为52.7%和50.4%，较上月上升4.7个和4个百分点。
这是3月21日在深圳新百丽工业园拍摄的“心青年”黄煊宁（右）和曹弘毅。24岁的黄煊宁和27岁的曹弘毅2023年9月起在新百丽工业园里负责厂区的自动售货机上货工作，包括搬运和摆放零食、饮料等。在团队伙包養伴的帮助下，他们从摆放饮料瓶这种动作学起，目前已经基本胜任这份工作。
4月2日是第17个世界孤独症关注日，今年的主题是“全生涯服务，全方包養網心得位关爱”。
他们小时候被称为“星星的孩子”，长包養平台推薦大后被称为“心青年”。“心青年”是指心智障碍青年，包括孤独症青年、唐氏青年、脑瘫青年等。包養
近年来，随着社会更多的包容和理解，许多“心青年”有机会走上工作岗位，尝试力所能及的工作。看似简单的工作，对他们来说可能需要反复练习才能顺利完成，每一次尝试和提升，都能让他们面对未来时更加自信，每一个来之不易的工作机会，都有机会让一颗“星星包養”闪光。
新华社记者 赵瑞希 摄
新华社西安3月26日电 题：陕西陇县：生态先行强产业 乡村振兴有抓手
新华社记者刘彤、邵瑞
田畴染新绿，农忙正当时。眼下正是春季农业生产紧张时刻，在陕西省宝鸡市陇县的座座大棚里、块块田地间，随处都能见到或俯身育苗、或引水入田的忙碌的农民身影。
在陇县八渡镇桃园村，陇县丰田蜂业专业合作社理事长杨金荣正和脱贫户韦小芹、赵新会、程娟娟等一起，进行蜂箱消毒、绿化种草等前期工作，为即将到来的蜜蜂分群做最后准备。
趁着擦把汗的工夫，记者与他们攀谈起来。杨金荣说，地处秦岭北麓、六盘山南麓的桃园村，植被丰富、山清水秀，历史上就是槐花蜜、五味子蜜等优质蜂蜜主产区，这里所产蜂蜜气味清香、醇香绵厚，具有很高的营养和药用价值。
图为工作人员在陇县八渡镇桃园村整理蜂箱。新华社记者刘彤 摄
年近古稀的杨金荣告诉记者，在陇县，“养蜂不用种，只要勤做桶”是数代养蜂人秉持的理念和不变的做法。得益于天然林保护和人工林繁育，生态养蜂、产蜜成为延续至今的习惯。
看着记者不解的眼神，杨金荣笑着说，陕西、甘肃、宁夏等地，是中华蜜蜂的优生区。这种蜜蜂喜欢栖居于阔叶林带，对空气、水分、土壤、森林覆盖率等有着很高要求。只要生态环境宜居，它们就不会大规模迁徙，定居、繁殖、分群、酿蜜，是它们自然而然的习惯。因此只需在青山绿水间选好背风、向阳的区域，并在春季做好蜂桶，就不怕蜜蜂不来酿蜜。
在合作社务工多年的韦小芹，已是一位对蜜蜂生活习性了如指掌、对蜂蜜品质具备很高鉴别力的“老蜂农”。她说，良好的生态环境为中华蜜蜂繁衍、栖息提供了适宜的生存环境。陇县花源植物种类繁多，金银花、槐花、桃花、五味子等成百种接续开花的植物为蜜蜂提供了源源不断的蜜源，合作社生产出的蜂蜜、蜂王浆等在市场上供不应求。“我们这些脱贫户，正是依靠这绿水青山，才有了今天的幸福生活。”
春季也是畜产品生产的大忙时节。在陇县城关镇北关村，陇县会军奶山羊养殖场负责人王会军正和爱人包養網一起，将拌有公英散、补中益气散等中药，以苜蓿、青贮玉米、黑麦草等为主要“食谱成分”的“营养餐”，投喂给他们养殖的370只奶山羊。
图为陇县会军奶山羊养殖场养殖的奶山羊。新华社记者刘彤 摄
王会军说，陇县森林资源包養網丰富，各个坮塬、山坡、洼地、沟道里，都有奶山羊喜欢的植物，这些“药食同源”植物不仅保证了奶山羊营养均衡，为长期、稳定产奶提供了保障，也将化学药品防疫带来的羊奶部分指标异常的可能性降到了最低。这种包養养殖方式生产的羊粪无公害、有机、绿色，是附近油桃等经济作物最喜欢的养分。
中铁第一勘察设计院集团有限公司驻北关村工作队队长杨波说，北关村全村1500亩油桃常年施用会军奶山羊养殖场的羊粪，不仅降低了生产成本，还提高了果实品质、保护了土壤有机质，使村民获得了可持续收入。“去年全村油桃产量750万斤，产值560多万元。北关村油桃色泽鲜包養網艳，香甜可口，果农收益逐年增加。”
陇县县委书记叶盛强说，多年来，陇县立足资源禀赋，统筹山水林田湖草系统治理，开展国土绿化，绿色发展条件得天独厚。通过大力发展特色生态产包養业，陇县带动2万多户脱贫群众实现稳定增收。
新春伊始,四川凉山州布拖县奎久村天气晴朗,阳光格外绚烂。过完彝年，又迎新春，村子里透着一股年味的香甜，更散发着希包養望的气息。
2020年，是值得庆贺的年份，这一年，包括布拖县在内的823个贫困县实现了脱贫摘帽，奎久村作为极度贫困村终于也退出了贫困序列，全村603名贫困人口全部脱贫，实现了奔向小康的幸包養網福生活。2021年的春节，是奎久村民过的最不一样的包養網春节。
捐赠的物资
不一样的新家
在奎久村，家家户户早已搬进了宽敞明亮的新居。来到脱贫户吉什火拉的家，发现家中添置了崭新的沙发、茶几以及电视机、太阳能热水器等家电设施，他满足地说：“政府给我们新房子住，广发银行给我们送来各种必备的生活家具包養網，感谢党和国家，我们的房子越来越好，生活条件也越来越好了！”
厨房里，挂满了腊肉香肠等彝年就备好的年货，各种肉类香气弥漫，女主人正在做着一家的午饭，小孩子围在灶台边寻觅食物，一派其乐融融的景象。“以前哪包養網 花園想过家里可以挂这么多的年货呀？今年家里养了猪，专门备了一头过新年，吃个够！”女主人介绍道，脸上久久洋溢着喜悦。
不一样的生活
凉山州属于高原地貌，幅员辽阔、耕地零散、土地贫瘠，饲养猪牛羊等是当地村民最现实的生计来源。以前，吉巴子日家不仅房子破旧，而且全年的收入只靠种点农作物，甚至连猪牛羊都养不起。如今，他不仅住进了新房，还靠“扶贫贷”风风火火办起了土猪养殖，收入十分可观。说起养猪，吉巴子日自信满满：“多亏了广发银行给我们带来的‘养猪贷 ’，我才能顺利养上猪。后面，我准备扩建猪圈，养更多的猪！”
助学帮扶
不一样的未来
吉什木扯火是村里的第一个大学生，2020年顺利入学。新春佳节，她早早赶回家中帮着照料老人，料理家务。她主动谈起自己的入学经历，“在得知考上大学后，既高兴又苦恼，一年学费要好几千块，对于我们家来说简直太难了。但是我很幸运，广发银行为我启动了广发希望慈善基金,不仅让我顺利入学，以后三年的学费我们都不愁了。”吉什木扯火眼泛泪花，“我一定会努力学习，因为我相信知识改变命运，我要好好回馈这个有爱的社会！”
广发希望慈善基金，以教育扶贫点亮希望之光。对优秀贫困学生进行助学帮扶，助推贫困村小学、幼儿园的配套升级，建立体育园地、健康校园、音乐教室、儿童乐园，并补充教师办公设施、修缮教室环境。“扶智亦扶志”，奎久村有了第一个大学生，今后还会有更多的大学生走出大山，将科学文化知识带回来，让村庄富起来，吉什木扯火代表的正是这个村不一样的未来。（图/文 广发银行成都分行）
3月12日，新人张女士和王先生在进行结婚宣誓后展示无障碍版结婚誓言。
当日，北京市西城区婚姻登记服务中心宣誓厅里，新人张女士和王先生手捧结婚誓言，共同许下携手一生、白首不离的诺言。
宣誓台前，王先生一身西装，难掩激动；张女士穿着红色旗袍，连酒窝里都盛满幸福。与其他新人稍显不同，他们面前那包養份记录着结婚誓言的文件上，一个个小小凸点排列有包養序。在包養網宣读誓言时，张女士的双手始终熟练地摩挲着这些凸点。
张女士和王先生都患有先天性视力障碍。王先生能勉强看清大字，张女士只能感受到微弱光感。
为了让这场特殊的婚姻登记有爱无“碍”，在了解了新人视力情况后，北京市西城区民政局婚姻登记服务中心的工作人员与中国盲文出版社合作，专门制作了盲文版、大字版无障碍格式的结婚登记告知单和结婚誓言，这也是我国首次为视障人士提供结婚登记无障碍格包養網排名式文件。
2023年9月包養，我国首部无障碍环境建设专门性法律——无障碍环境建设法施行，对无障碍社会服务进行专章规定。此次为视障人士提供结婚登记无障碍格式文件正是一次有益探索。
新华社记者才扬摄
中国网/中国发展门户网讯 数智驱动是当今世界科技呈现的新态势和新特征。以ChatGPT模型为代表的GPT技术的出现，对学术、教育及产业界均带来了变革。基础科研领域的发展是大国科技竞争力的重要保证，直接决定了社会各方面进步的步伐，重要性不言而喻。目前，在基础科学研究领域，基于GPT技术的研究已产生较多突破性成果，大语言模型技术在辅助科研人员进行研发工作或理解基础科学问题的同时，也在改变甚至颠覆基础科研生态。因此，对于我国而言，合理地促进GPT技术在科研中应用，不仅意味着科研效率的提升，更意味着科研“弯道超车”机遇的到来。
然而，也有另一部分学者在表达担忧和焦虑，认为GPT技术虽然可以在多个基础研究领域极大地提升科研效率，但它需要被合理使用，而不能被滥用；更有学者认为未来GPT技术甚至可以接管整个学术研究领域。那么，GPT技术在基础科学研究领域的应用现状如何？影响几何？在研究中使用的边界和隐患在哪里？针对这些问题，目前学界尚未给出一个系统性的分析框架和相关讨论。为此，本研究立足以上问题，构建系统分析框架，讨论GPT技术对于基础科学研究的潜在影响和可能的应对方法，助力科学研究生态的健康发展。
GPT技术变革及在科研中的应用
ChatGPT在自然语言处理方面表现出来的性能已然达到了一骑绝尘的地步，要想进一步理解ChatGPT具备如此优越性能的缘由，需要了解GPT家族模型的发展路径（图1）。
图1 GPT技术的发展历程
Figure 1 Development history of GPT technology
初代GPT模型采用无监督预训练与有监督微调相结合的研究范式，着重训练一个无监督预训练语言模型，然后根据具体的任务有监督地微调模型。GPT-2.0模型的研究范式同上，改进点为通过大幅提升训练数据量和模型规模在有监督任务中实现了更好的效果。GPT-3.0模型采用无监督预训练与提示工程相结合的研究范式，即训练过程中仅提供少量示例即可完成有监督任务。GPT-3.0模型共包含3个版本，分别对应着不同的参数量：1 750亿、130亿和76亿。GPT-3.5为GPT-3.0的升级版，是一系列以GPT-3.0为基础的改进模型（包括code-davinci-002模型等），通过评价模型的问答表现和奖惩措施进行优化更新而来。ChatGPT则是在GPT-3.5基础上引入了基于人类反馈的强化学习（RLHF）和近端策略优化算法（PPO）进行微调，利用偏好作为奖励信号来微调模型，由此生成的回复符合人类的偏好。最后，GPT-4.0是在GPT-3.5版本的基础上将文字到多模态的连通变成了现实。总而言之，GPT系列模型的成功标志着人工智能（AI）从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”迈入到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”，成为AI发展的分水岭。
GPT技术革命对基础科学研究的影响
大语言模型的卓越性能为基础科学研究带来了广泛的应用前景，能够在众多科学研究场景中应用或研发了一系列领域大语言模型。文章将从应用牵引、原理驱动、创新主体迁移3个视角分析GPT技术变革对基础科研的影响（图2）。
应用牵引及其影响
包含GPT模型在内的大语言模型带来了一系列的技术革命，同时也在牵引着基础科学领域中科学难题的突破，成为加速科研进程，提高科研效率的助推器。
应用牵引的3个模式
按照由低到高的能力层次，可将GPT技术在基础科学研究中的应用分为3个模式（图3）。
（1）工程化应用。该模式主要是增加GPT模型的对外接口，将其作为通用的科研数字助手，协助科学研究的日常工作流程，提升学术效率。以中国科学院研发的成果为例，GPT衍生模型的工程化应用案例如表1所示。
（2）学科科研创新的助力。该模式主要基于领域数据库微调出GPT衍生模型（如基于蛋白质结构数据库打造的Protein GPT），提高模型在特定科学研究任务上的性能和适配性。目前，ChatGPT的表现类似于通才，在细分的专业性上和行业中比较顶级的专家还有很大的差距。将ChatGPT作为通用AI的技术基座，通过在本地数据库中进行微调，便可以提升模型在不同领域中的专业性，使其更适用于解决领域场景问题，成为科学假设空间的探索者，目前已有一些探索性研究工作（表2）。此外，AI推动基础科学研究的前提还在于AI技术理解不同学科基础知识，提升多元知识的表示和融合。这种情况下，首要的困难是专业领域科学家与AI专家的相互理解程度低，彼此互相促进的障碍仍然较高。
图2 GPT技术变革对基础科学研究影响的全景图
Figure 2 Panorama of impact of GPT technological change on fundamental scientific research
图3 GPT助力科学研究应用现状概念图
Figure 3 Conceptual map of application status of GPT assists scientific research
科研范式变革的促进。目前，“人机共生”的科研场景中，根据机器的智能程度由低到高将机器分为辅助做实验的“实验员”，辅助高维空间计算的“AI科研助理”，自主进行科研全流程操作、突破人类科学家认知瓶颈的“AI科学家”，这3种形式各有侧重，并行发展。GPT技术主要在后2种角色中发挥作用，即“科研范式变革促进”模式主要是希望突破“GPT类模型构建虚拟世界”的限制，通过加持实验类的物理科研设备，以“AI科学家”的身份自主提出科研假说、自主设计实验方案、自主验证假说合理性（图4）。
图4 人机科研场景中的3种科研范式概念图
Figure 4 Conceptual diagram of three paradigms in the human-machine scientific research scenes
表1 GPT衍生模型的工程化应用案例
Table 1 Engineering applications of GPT-derived models
目前，GPT技术与物理实验设备的连接主要有2种方式：打通自然语言和机器指令之间的壁垒，自动生成机器人操作指令。已有研究借助GPT-4模型根据自然语言的实验指令自动生成一种实验机器人操作指令（OT-2），指挥机器人自动进行生物学实验，极大节省了考虑机器操作细节编写指令的时间；打通科研假设和科学实验之间的壁垒，自主生成实验方案。例如，中国科学技术大学研发的GPT衍生模型Chem-GPT，通过借助GPT模型“学习”50万篇化学论文之后，自动给出其建议的化学实验方案，同时驱动机器化学家“小来”做实验，高效完成芬顿（Fenton）催化剂等化学品和新材料的研发问题。
应用模式的3个负影响
工程化应用模式中，不可避免地面临科研诚信问题。从文本语法、格式的角度来看，ChatGPT是一个好的“论文制造者”。然而，所有的GPT框架产品都有一个共同特点，即制作者无法掌握程序内部发生的变化，也就是我们常说的“黑盒”。由于模型参数过大，GPT大模型会不可控地产生大量的虚构信息。此外，从科研伦理的角度来看，原创性是一篇论文的根本要求，用ChatGPT进行论文写作，从形式上来说与抄袭无异。更让人担忧的是，随着大语言模型的发展，编辑、出版商将很难分辨出AI代写的文章。因此，如若对ChatGPT等AI技术进行误用和滥用，将对科研诚信产生不可控的冲击。
表2 GPT衍生模型的科学性应用
Table 2 Scientific applications of GPT-derived models
科研创新模式中，模型透明度的降低削弱了研究可信度。目前，从GPT-4发布的技术报告来看，美国人工智能研究公司OpenAI出于竞争与安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节，且之后最前沿的研究也趋向于不再发布相关论文开源技术的细节。对研究者来说，模型技术细节缺乏透明度，不仅是与开放科学的趋势背道而驰，也会违背科学研究求证的科研态度。因此，如果继续使用GPT开源模型或官方提供的应用程序编程接口（API）学习领域数据，则会威胁到结果可复现性，从根本上削弱研究的可信度；同时，无法从根本上回答重大科学研究问题的机理机制，进而无法有根本性突破。
科研范式变革模式中，基于开源大数据训练的GPT技术会潜在地放大固有偏见。由于ChatGPT的训练数据来源于大量的互联网数据，其中不可避免地记录了人类社会潜在的歧视与价值对抗。当ChatGPT输出明显具有偏见的研究内容时，不仅影响研究者的判断，更可能因为大量文本的广泛传播应用，加深研究者们的认知偏见。此外，在马斯克联名几千位计算机科学家的请愿公开信中，罗列了8个AI危险推测和失败模式，包括人类衰弱、认知侵蚀、欺骗等。
原理驱动及影响
基于GPT模型的科学研究已取得较多突破性成果。例如ProGen模型与ESMFold模型等蛋白质语言模型在蛋白质结构预测任务中表现突出，成为GPT模型在科学研究发展史中一座座里程碑。分析以上发展现状背后的原理、特点及其未来的发展，对于科研人员厘清定位和科研边界具有十分重要的启发意义。
大量模型参数驱动实验计算问题的高维空间拟合
GPT类大模型核心还是Transformer的体系结构，之所以能在基础科学研究领域表现卓越，本质还是通过学习巨量的领域科学数据，借助大量模型参数对实验计算问题的高维空间进行了有效拟合。换言之，输出的仅是统计学上的可能性，缺乏强有力理论知识的支撑。
应用的主战场为数据计算密集型领域的高维复杂科学问题。分析上述案例可以发现，GPT技术在基础科学研究中应用的主战场为基础科学研究中的实验计算领域，即在分子生物学等数据积累丰富、结构化程度高、问题定义清晰的实验计算领域。这主要是因为GPT技术在基础科学研究中应用的本质是GPT技术的高维建模能力和科学第一性原理的结合。科学计算希望做的是从第一性原理及实验观测出发，将不同尺度现实世界发生的事情映射到计算模拟的世界中。然而，随着问题复杂度的提升，以往经典的计算模式面临“维度灾难”的问题。AI技术则助力于解决科学计算中的维度灾难问题，将不同尺度的物理模型有效连接起来，而物理模型的演绎能力又能产生更多数据，从而推动更好的AI解决方案。在此过程中，模型参数是衡量模型复杂度和能力的重要指标，也是基础科学研究高维数据计算得以解决的重要因素。参数越多，意味着模型能够处理更多的数据，学习更多的领域知识，更能帮助研究者探索高维数据的内在规律和关系，继而能够解决的科学研究问题的复杂度也越高。例如，在生物学领域，ProGen模型基于12亿的模型参数学习蛋白质中氨基酸排序的规律，帮助研究者快速从头构建全新的蛋白质。
模型适配性由数据表现形式决定。由于GPT模型的训练、应用都是自然语言序列数据，因此，在实验计算科学问题中，只有与自然语言相似的序列领域数据才可以用GPT模型进行编译，进而学习蕴含其中的高维复杂知识。典型的领域序列数据有：领域论文、专利数据是天然的自然语言数据。例如，Chem-GPT基于开源的GPT代码，“阅读”近50万的化学论文，可以基于学习到的论文知识自动回答研究者提出的化学问题，甚至可以给出某化合物合成的实验方案，并高效完成化合物的研发。此外，还有基于4 000亿字符训练的生成式专利语言模型——PatentGPT-J-6B，用于自动生成专利权利要求书。生物大分子，尤其是蛋白质，可以看成是用遗传密码撰写的语句，具有更为复杂的关联知识。以“生物版ChatGPT”的ProGen模型为例，通过学习氨基酸如何组合成2.8亿个现有蛋白质的“语法”，学习到了蛋白质中氨基酸排序的规律及其与蛋白结构和功能的关系，进而可从头开始生成跨多个家族和功能的人造全新蛋白质。
原理驱动视角下的GPT模型应用边界
（1）突破实验计算领域的研究边界。当模型参数超过临界值，GPT模型将突破实包養验计算领域中的研究问题边界，表现出一定的“涌现性”。AI大模型领域的“涌现性”，通俗性表述是在小规模模型中不存在，但在模型参数超过阈值的大规模模型中存在的能力。这些能力在模型训练时没有被特别指定，而是由模型的多层结构和参数之间的相互协同作用自发产生的。根据Chung等学者的研究，模型参数规模在大于62亿的情况下，可涌现出之前较小模型不具备的能力，模型能力会完成从量变到质变的飞跃，呈现出惊人的爆发式增长。此外，大模型的涌现能力还存在一些悬而未决的问题，如是什么控制了哪些能力会涌现？如何控制模型涌现理想的能力并确保不理想的能力永不涌现？也有研究对大模型的“涌现力”提出质疑，认为只是人为选择度量指标的结果，当评价指标换成更为连续、平滑的度量指标之后，涌现现象就不那么明显了，但目前绝大多数研究支持大模型涌现性的存在。总之，由于涌现现象的难以预测性和不确定性，需要谨慎地处理涌现结果，并进一步验证和分析其输出结果。
尚未到达理论推导的研究边界。虽然GPT类模型在实验计算科学问题上表现得非常出色，甚至能够通过图灵测试，但它尚不能自主进行理论推导的科学研究任务。在“AI笛卡尔”模型的研究中，认为ChatGPT的大型语言模型逻辑能力有限，尚不能从公理化的知识和实验数据中对自然现象模型进行原理性的推导。针对这个问题，主要从两个角度分析① 理论推导的核心能力是需要理解因果，而GPT模型表现出来的“智能”仅仅是源于数据拟合。AI科学家朱迪亚•珀尔认为理解来源于因果模型，而非源于数据拟合。ChatGPT仅仅依赖于大量文本数据进行预训练和微调，缺乏对真实世界的直接观察和经验，难以判断事件的因果关系。它表现出来的“智能”仅仅是来自人类语料库里已有的内容，当问题在语料库中不存在人类创作的答案时，ChatGPT智能系统便是“无解”。然而，对于理论科学来说，最重要的是推导出新的能够解释这个世界的理论公式。尽管AI大模型可以产生正确的“科学”预测（例如可以预测小球运动轨迹的AI Physicist模型），但这种经由训练而来的AI系统，更像是一个死记硬背学习物理课本的学生，他知道每个问题的正确答案，前提是这个问题在书里出现过，但这并不是真正的科学创新！朱迪亚•珀尔的研究提示引进因果结构模型研究，通过2种研究进路的互补，形成功能—结构深度融合的智能系统或许是新的研究方向。 AI模型的黑箱工作机制导致GPT模型尚不具备理论的可解释能力。哲学家卡尔•波普尔指出，科学家们寻求的不是高度可能的理论而是解释，即强大而高度不可能的理论。然而，GPT模型仍然是一种基于神经网络的黑箱模型，不能解释其内部的工作机制，其表现出来的“智能”也并非类似于人脑结构和认知机制，更像是一个模式匹配统计引擎，输出的仅是统计学上的可能性，这与现实情况下人类的思考模式是大不相同的。人脑只需要少量信息即可运作，因为它不寻求推断数据点之间的直接相关性，而是寻求解释。也就是说，目前的GPT模型核心还是描述和预测，输出结果总还是缺乏了强有力的支撑，不能像人脑一样进行跨领域、跨模态的理论推导。
创新主体迁移及其影响
分析上述内容中的案例可以发现，产业界正逐渐成为GPT助力基础科学研究的核心主体之一。究其原因是GPT模型在科学研究中的参与实现了知识迁移，同时降低了知识获取门槛，由此削弱了学术界的主导地位；同时产业界凭借其充足的AI技术发展资源，使其成为GPT技术创新高地，进而有望成包養行情为基础科学研究的核心创新主体之一。
作为开源知识集成库，GPT模型助力知识迁移、降低知识获取门槛
创新主体迁移的根本原因是大量数据训练过的神经网络变为一种新的数据、知识存储模型，GPT类模型更是成为一个拥有丰富知识与经验的“专家”，一个开源知识集成库，由此实现了不同语种间的知识迁移，同时降低了知识获取的门槛。一方面，模型的训练语料是全球各语种的知识库，大多以问答的形式开源给模型的使用者，使全球任何语种的人都能使用大模型来学习不同语言的知识，实现不同语言间的知识迁移；另一方面，由于GPT类模型成为一种新的数据、知识存储模型，让信息检索方式从关键字检索转变成具备完整语义的自然语言人机交互检索，以智能问答的方式改变了原有的知识查询与获取的方式，更甚者是对科研方式的颠覆。简言之，GPT类大模型的存在将会降低科学研究壁垒，吸引更多的学生、产业参与到科学研究中来。
在大模型普及的时代，GPT大模型可以作为辅助教学和学习的工具，支持各水平等级的学生进行个性化、自适应学习，并协助其参与到基础科学研究中。例如，有研究测试了GPT-4在物理教育评估工具“力学概念测试FCI”中的表现情况，发现GPT-4以28分（满分30分）的成绩展示了其在物理学教育中的潜力。然而，GPT虽然可以在通识与专业知识上提供极大帮助，但这代替不了创新性科研人才所必需的批判性思维、好奇心、想象力、经历与经验，这些特质恰恰是受过专业科研训练的人所特有的优势，也是人机协同科研场景中学者发挥优势、寻找定位的立足点。
科学研究壁垒的降低，吸引了更多的企业和非学术机构参与到基础科学研究中。例如，深圳晶泰科技通有限公司过训练蛋白质类的Protein GPT模型，赋能实验机器人的生物研发，使其研发重心逐渐从“实验机器人”转向具备一定生物领域知识的“实验科学家”。
充足的GPT技术发展资源，助力产业界有望成为基础科学研究的核心创新主体之一
GPT模型作为开源知识集成库的存在，降低了知识获取、科学研究的壁垒，一定程度上削弱了学术界在基础科学研究中的主导和控制地位。而产业界凭借其充足的AI技术发展资源，即算力、数据、场景、人和资本等优势的有机融合，使得人工智能驱动的科学研究（AI f包養網or Science）正在向产业界倾斜。
从产业界对于AI技术的人才、算力和资金等支配性资源投入上看，AI高科技企业资源已远远超过学术研究机构。2020年，约70%的AI领域博士进入产业界；2021年，产业界模型算力平均比学术界模型大29倍；2021年，全球产业界花费了超过3 400亿美元用于AI，远远超过了公共政策投资。而这种关键性资源的投入正转化为日益突出的AI研究成果中，如源于产业界的相关GPT模型成果有初创公司Profluent研发的ProGen模型。从GPT大模型扩展到整个AI研究领域，产业界还研发，甚至是掌控着AI模型开发工具（例如PyTorch和TensorFlow）、促进深度学习模型高效训练的硬件（例如张量处理单元TPU）和可公开访问的预训练模型（例如Open Pretrained Transformer模型）。也就是说，在数据密集型和计算密集型的基础科学领域，如蛋白质结构生成、化合物反应路径生成、实验方案自动生成、高分子材料遴选等领域，产业界对AI算法研究的支配也将赋予产业界塑造基础研究方向的力量。
该现状对于产业界和学界的学科研究定位也将产生相关影响。一方面，产业界商业动机的存在，促使他们将GPT等AI模型更多地应用到以利润为导向的研究领域，如医药、材料等实验计算领域中的科学问题场景中。即计算密集型领域科学问题的突破将慢慢由产业界和学术界共同突破得来，类似于“巴斯德象限”问题（巴氏杀菌的应用研究和基础研究之间存在类似的重叠）。然而，这将潜在引导社会发展方向，并对低收入水平国家的学术研究形成壁垒。另一方面，对于一些根本性的基础研究，如生命的起源、宇宙大爆炸、量子纠缠的形成机制等理论性研究问题，还需要高等院校与科研机构作为最主要的核心创新主体。
关于我国基于GPT技术发展基础科学研究的建议
AI大模型通过重构人类知识检索、运用的基本方式，成为一种新的生产力。然而，由于GPT大模型具有重投入、长周期、快迭代、高风险等特点，决定了GPT大模型在基础科学研究中的竞争是大国游戏。在这场竞赛中，中国正处于奋起直追的关键时期，亟待找到高质量发展的新路。基于上述现状和影响，提出以下3方面建议。
投资研发国家自主可控、受知识产权保护的数据与计算平台，为GPT技术推动基础科学发展提供基础设施建设。纵观全球，有关促使“AI推动基础科学研究”的政策调控陆续出现。从GPT的实现要素看，主要从数据、平台方面加大资源投入。 建立高质量科学数据集势在必行。大模型的“智商”取决于被训练的数据量和知识密度。据了解，在GPT-3训练时语料清洗前为45 TB，清洗后570 GB，这表示ChatGPT模型训练时对数据清洗质量具有极致的要求。然而，我国目前高质量的、自主可控的科学数据库较少。可行路径之一为自动抽取已发表科技成果中的科学数据，结构化存储在数据库里，将其打造成AI for Science时代下重要的生产要素和战略资产。将AI数据计算平台打造成科研过程中的基础设施，加大硬件和经费支持。建议打造数据计算通用平台，嵌入科研过程。通用的意义在于使开发人员可以在此基础上解决更多有针对性的问题，快速部署到任何学科领域。此外，各地分散式建设智算中心，将全国统一的AI算力市场和服务市场肢解为一个个孤立破碎的小市场，消解了我国大国大巿场的优势。只有依靠大型科技公司或研发机构“炼大模型”，才能逐步弥补中美在模型层面的差距。对于开源的AI算法进行产业化时，还需要注意到知识产权的风险。例如，深度神经网络算法的基础架构（如Transformer、Attention）已被谷歌申请专利，基于这些模型架构设计的产品存在知识产权风险，或将阻碍我国数智科研的产业化。因此，构建我国自主可控的安全的替代技术尤为重要。
从产学研模式、青年人才资源和知识跨领域流动3方面，为Al推动基础科学发展营造可持续健康生态。大力提倡产学研模式，让参与主体各显本领，保证AI技术健康发展导向。高校、科研机构拥有培养研发人才的责任和优势，更关注科学原理；企业则拥有算力、资金和平台建设能力，对解决工程问题具有独特优势，可以集中人力和财力进行攻关。将高校、科研机构开发的优势与企业的产品化优势有效结合，实现产学研各方的资源共享，优势互补，将健康推动我国基础科学的发展。引人育人，充分培养吸纳海内外青年人才，保证人才资源的不竭供应。青年人才是AI技术及基础科学发展最为宝贵的资源。ChatGPT团队的平均年龄仅32岁，凭借对AI技术的兴趣和信仰，便引爆全球新一轮AI技术浪潮。同时，该团队中华人学者是一支重要的科技创新力量。因此，鼓励国外顶尖学者走进来、国内学者走出去，激发、培养青年人的科技兴趣和信仰，对促进国内前沿科技创新发展也具有重要意义。促进知识跨领域流动，推动AI技术与基础科学发展有机结合。为保障AI技术赋能基础科学研究的可持续性，我国可考虑出台相关跨领域知识交流政策，鼓励AI赋能下的基础科学研究项目等措施。例如，2023年3月27日，科学技术部会同国家自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，鼓励计算机、数据科学、材料、化学、生物等学科的交叉融合，重构知识体系。
鼓励人机协作与科研诚信监管并重，为Al推动基础科学发展营造公开透明的环境。当前，科学研究不可避免地正进入人机协作的时代，微软公司更是认为GPT-4是通用AI的火花。随着相关GPT技术产品在科研领域展开应用，相关工具是否会削弱研究人员的研究能力和地位成为主要问题之一。一方面，类似于Alpha Fold模型、RoseTTAFold模型这样“把一个公认的具有重大意义的科学难题（蛋白质结构生成）突进到几乎破解地步”的情况，展现了AI工具拥有通过图灵测试、进而获得诺贝尔奖的潜力；另一方面，我们还需要清醒地认识到当前的AI for Science模型，包括最新的GPT-4，存在着生成错误文本信息、逻辑推理和因果推断的表现能力较低等问题，因此它们尚不能算是一个完美的科研工具。总的来说，GPT类大模型的应用价值将在文本处理等方面帮助学者处理初级科研任务，或在高维数据建模方面帮助学者处理科研计算任务，但其应用效果还取决于学者的认知水平。此外，针对“ChatGPT自动撰写论文”的问题，国内外知名期刊大多持反对态度。Science明确表示禁止将ChatGPT列为合著者，且不允许在论文中使用ChatGPT所生产的文本；Nature表示可以在论文中使用大型语言模型生成的文本，但不能将其列为论文合著者，只能在方法或致谢中表明。然而，以ChatGPT为代表的通用型AI介入科研生活已成定局，除了“坚持人工验证”“制定问责规则”“投资真正开放的GPT模型”之外，还应加快构建公开透明的“AI文本探测器”，自动识别AI生成的文本，从而使整个科研生态受益。。
（作者：孙蒙鸽、韩涛、王燕鹏、黄雨馨、刘细文，中国科学院文献情报中心中国科学院大学经济与管理学院；编审：金婷，《中国科学院院刊》供稿））
3月8日，北京市石景山区人力资源和社会保障局举办的三八妇女节招聘会现场人头攒动，女性求职者络绎不绝。受访者供图
做全职妈妈6年的刘畅今年打算开始重新找工包養作。3月8日上午9点，她来到北京市石景山区妇女儿童活动中心，参加石景山区人力资源和社会保障局举办的三八妇女节招聘会，该场招聘会首次设立了“妈妈岗”招聘专区。
“好多展位都挤不进去，想要看到里面张贴的招聘公告信息，就需要排队。”这是刘畅参加的最拥挤的一场招聘会，基本每个摊位前都有数十位求职者在排队应聘。本应在11点半结束的招聘会，直至12点半依然有几家单位在给求职者进行面试。
想象中的出师不利并没有出现。“上下班的时间是几点，工作内容是什么，工作会不会占用我的休息时间……”在与一家儿童教育机构交流10分钟后，刘畅与其达成了就业意向。
近年来，广东、浙江、湖北、北京等多地的企业和社会组织设置“妈妈岗”，为育儿女性提供就业机会。
“妈妈岗”顾名思义，就是一种为妈妈群体特设的岗位，灵活的工作时间便于妈妈们兼顾家庭与工作。
在传统观念中，工作与带娃往往会形成冲突。因此，一旦一位职业女性选择成为全职妈妈，以后再想重返职场便很难找到合适的工作，“妈妈岗”的出现无疑为一些女性求职者送来了春风，不过，这是否能缓解女性生育后的再就业焦虑呢？
一些全职妈妈重返职场
5年前，孟吕娇选择辞职成为全职妈妈，在这之前她从事的工作是书籍排版印刷，常态化的周内熬夜、周末加班让她感到无法平衡工作与家庭。
今年春节后，她想重回职场。1个月的时间里，她投递了十几份简历，也得到了一些回应。“大部分公司的要求都是要适应加班、周末有任务时需随时到岗。”
刘畅的经历和孟吕娇差不多。她在今年参加了3场招聘会，也遇到过比较心仪的岗位，但询问后发现，这几个岗位不是倒班制、需要上夜班，就是自己超龄了，“我需要一份方便接送孩子上下学，周末节假日可以陪伴孩子的工作”。
与以往找工作时不同，相较于求职者普遍看重的“薪酬水平”“福利待遇”“企业发展前景”，“灵活的工作时间”是她们两个人圈定的必须项。孟吕娇说：“我需要一边工作，一边照顾家庭。”
去年的一次招聘会现场，一名“宝妈”的求助让石景山区人力资源和社会保障局就业服务科副科长马建颖开始关注全职妈妈这个群体。“她说，您能不能给我们妈妈们专门开发点‘妈妈岗’这样的岗位。”但是那时候，马建颖对于“妈妈岗”也不是很了解。
“南方城市探索得比较多，尤其是广东的做法比较好。”马建颖开始查阅相关资料进行学习借鉴，并借助日常招聘会现场、就业招聘群等多渠道进行岗位挖掘与筛选。最终，根据不同妈妈的年龄、技能及职业倾向，今年3月8日这场招聘会“妈妈岗”招聘专区有10家企业提供了“妈妈岗”岗位，包括销售、行政、策划、客服、收银、服装整理师、会员服务等，最高月薪可达1万元。
3月19日，刘畅正式入职北京乐知国际儿童之家，成为包養網排名一名教师。从她家骑自行车10分钟就可以到达工作地点，儿子的学校恰好就在园所对面。作为一名灵活用工人员，她每天只工作4小时，上午送孩子到学校后，她回家处理家务；下午4点，将儿子接到园所写作业；8点下班后一起回家。
“妈妈岗”不仅没有“拖后腿”，还实现了更优的工作质量和更低的员工流失率。北京乐知国际儿童之家园长李磊介绍，目前公司“妈妈岗”有6位灵活用工的妈妈和5位全职妈妈。“对孩子的细心耐心和爱心是我们工作的一个前提条件，我认为妈妈是最符合的。”此外，李磊还发现，有很多妈妈曾经都是业界的精英，但是因为她们选择了妈妈这个身份，就放弃了很多东西。“这些妈妈如果在工作中得到更多的尊重、平等或关爱，反而会愿意一直陪着我们走下去。”
孟吕娇也表示，“妈妈岗”为妈妈们提供的一些柔性关怀政策和人性化制度让她们更有归属感，也会更加努力做好工作。
让个人价值得到社会认可
在2024年全国两会上，全国政协委员，全国妇联原副主席、书记处书记吴海鹰建议，设置灵活工作和弹性就业的“妈妈岗”。她指出了两个方向：一是鼓励用人单位在车间、生产线上、管理岗位等设立“妈妈岗”；二是在社区公益项目中设立“妈妈岗”，为全职妈妈更好地兼顾工作与家庭提供服务。
“妈妈岗”随即成为网友热议话题。
有网友表示，“缓解了职场焦虑，希望能大力推广”。也有网友认为“妈妈岗”的存在，可能会加深社会对传统性别分工的认同，认为“带孩子只是妈妈的事”。
2023年9月至11月，全国妇联妇女研究所对北上广深一线城市40岁以下全职妈妈群体状况进行调研。调查结果显示，82.7%的全职妈妈有再就业打算，其中38.4%的人希望进入正规单位或全职就业，48.3%希望能够兼职、灵活就业。
不过，由于长时间脱离工作岗位，再加上年龄上的限制，35岁以上的全职妈妈能够再就业的机会普遍很少。刘畅坦言，刚开始找工作时非常胆怯，很期待能够有一份工作，让个人价值得到社会认可。“妈妈岗”的出现，“确实缓解了我们全职妈妈再就业的焦虑”。
“包養網带孩子、照顾老人、做家务，没工作、没收入、没有朋友，甚至也没有自己了。”崔霞这样形容她9年的全职妈妈生活。
如今她入职了山东潍坊一家服装加工厂的“妈妈车间”，上午送完孩子上学，8点到达工厂，骑电瓶车仅需5分钟；中午回家吃饭；下午5点接孩子放学。“有事的话还可以随时请假。”她坦言自己不是为了工资，而是为了找回自己的社会价值。偶尔休息时，崔霞也会约着几名同事聚聚餐、逛逛公园，因为融入社会，她的生活内容也开始变得丰富多元。
孟吕娇表示，一开始看到“妈妈岗”的岗位时，心中会有一些落差，“有些岗位似乎像是一种‘工作降级’”，但很快她就打消了这个念头。“我们每个人都要搞清楚自己的人生规划，以及哪一部分在自己生活中是更重要的。”她认为孩子在她目前的生活中处于第一位，因此对现在的工作十分满意，一方面包養可以有时间照顾陪伴孩子，另一方面离开了节奏非常快的书籍排版印刷岗位之后，“发现我可以重新开始职业探索和规划，找到工作和生活的平衡点”。
谈到不那么高的薪资时，孟吕娇十分坦然，“得到一些就会失去一些，现在的工作让我的身心和家庭都得到了最大的满足和平衡，那金钱上失去一些也很正常”。
“从来没想过，工作能给我带来这么多快乐。”缝纫、填充、整理……崔霞每天有条不紊地在“妈妈车间”忙碌着，与电动缝纫机清脆悦耳的“哒哒哒”声相伴。“工作的时候，我就是一名工人，不是谁的妈妈。”
那个给予马建颖灵感的“宝妈”后来入职了北京一家残疾人康复中心，今年，她反哺社会，提供了一些“妈妈岗”，帮助更多全职妈妈走向社会。“妈妈帮助妈妈，这种良性和正向循环让我非常感动。”马建颖说。
“妈妈岗”不是终点
采访中，不少妈妈向记者表示，很想找一些办公室类、与此前工作经历匹配度更高的工作，但提供此类岗位的企业很少。
记者通过调查发现，目前“妈妈岗”更多存在于劳动密集型岗位，如工厂流水线工人、收银员、客服、配送员、销售员等。因对技术和设备依赖较低，此类工作比较符合弹性管理的要求。这也意味着“妈妈岗”岗位比较单一，较少覆盖专业技术强和管理层面的工作，更谈不上晋升渠道。
刘畅在之前参加的招聘会上，也咨询过几家企业的办公室文员类岗位，“对于我们这种全职带孩子的妈妈，这些企业会有年龄限制，所以一直没找到合适的”。
相较于流水线岗位，文员岗位通常上下班时间固定、工作环境舒适且工资较为固定。记者致电杭州市一家招聘文员类“妈妈岗”的企业，对方表示，该岗位要求求职者年龄不超过35岁。
“我觉得‘妈妈岗’只是个过渡，不是终点。几年的过渡期可以让全职妈妈有时间进行职业规划。”马建颖认为，不能只给她们挖掘“妈妈岗”，还应该提供一些配套的服务，比如通过培训提升她们的职业技能。
浙江省杭州市西湖区古荡街道公共服务办的一名工作人员表示，职业技能培训不仅能够提升自我，还可以帮助全职妈妈探索新的就业创业机会和方向。在古荡街道民生综合体内，经常有失业人员和灵活就业人员前来参加街道组织的公益性职业技能培训，比如花艺师、咖啡师、面点师、烘焙师等。该工作人员拿编织培训举例，“学员学会编织技能后，再结合我们开设的创业类课程的创业指导，是完全可以变现的”。
目前，一些用人单位不愿设置“妈妈岗”，是出于担心管理混乱且用人成本可能增加等现实考量。马建颖就遇到过一包養網心得家企业去年提供了“妈妈岗”，今年却退出了，理由是“女性都早走接孩子，确实不太好管理”。
如何有效打消企业的相关疑虑，值得探索。比如，2022年7月，广东省中山市印发《关于大力推行“妈妈岗”就业新模式的若干措施》，提出对符合条件申报“妈妈岗”的用人单位，实行每月300元/人的社会保险补贴和100元/人的岗位补贴；对符合条件申报“妈妈岗”灵活就业人员，实行每月300元/人的社会保险补贴。
与此同时，用人单位可以在3年内按实际招用人数以每人每年7800元依次扣减增值税、城市维护建设税、教育费附加、地方教育附加和企业所得税。
李磊表示，如果政府能提供政策和资金上的扶持，可以减轻企业负担，提高企业积极性，进而为社会提供更多的“妈妈岗”。
马建颖也期待类似中山市的相关探索可以在更多城市得到普及。作为两个孩子的妈妈，她感同身受：“每一个妈妈实现就业，就是给她背后的家庭带去了一份实实在在的经济支撑。家庭多一份收入，社会就多一分和谐稳定，经济也会多一分活力。”（见习记者 陈晓 记者 许革）
