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泉州市多措并举 保障建筑工人合法权益

原标题：泉州市多措并举 保障建筑工人合法权益

近日，泉州出台《泉州市工程建设领域建筑工人实名制管理和工资专用账户管理实施细则》，从源头上预防欠薪问题的发生，切实维护建筑工人和建筑企业合法权益。

实名登记身份信息，依法签订劳动合同，开设工资专用账户——

多措并举 保障建筑工人合法权益

近年来，泉州治理欠薪力度不小，取得显著成效，但工程建设领域欠薪问题仍是治理的难点，其根源在于建筑业市场管理不够规范，工程建设项目存在层层转包、非法分包等违法行为，无用工主体资格的“包工头”自带队伍承包施工的现象仍然存在。

如何根治此欠薪顽疾呢？记者从市人社局获悉，近日，泉州出台《泉州市工程建设领域建筑工人实名制管理和工资专用账户管理实施细则》，从源头上预防欠薪问题的发生，切实维护建筑工人和建筑企业合法权益。 □记者 吴宗宝 通讯员 王晓曼

建立实名登记制度 强化建筑用工管理

《细则》规定，凡进入工程施工项目作业人员（房建、市政项目包括项目部管理和后勤人员），必须按照建筑工人实名制管理办法规定以真实身份信息进行登记，遵守考勤和工资专户管理制度等有关规定。

市人社局劳动保障监察机构相关负责人表示，“实行建筑工人实名制管理制度，要求施工总承包企业与招用的建筑工人先签订劳动合同后进场施工，有利于厘清工资支付责任主体、明确工资数额以及缓解工人取证困难等问题”。

设立工资专用账户 避免工资少发迟发

农民工工资专用账户是指建筑施工总承包企业在商业银行开设的专门用于支付建筑工人工资的账户。市人社局劳动保障监察机构相关负责人介绍：“建设领域传统的用工管理方式，即平时只发基本生活费，工程竣工后或春节返乡前结清工资等做法，工人工资与工程款捆绑在一起。而建设施工项目往往按工程进度或节点拨付工程款，一旦工程款无法及时到位，极易引发欠薪问题。”

按照《细则》要求，将建筑工人工资款从工程款剥离出来，实行分账管理制度。即，每个月施工总承包企业足额编制建筑工人的工资表和核算经工程监理单位确认后的工程完成量报送建设单位拨付人工费（工资款），再由建设单位根据施工总承包企业编制的建筑工人工资总额，结合工程完成量的人工费100%比例及时将人工费拨付至工资专户，最后由施工总承包企业委托银行代发工资到每名建筑工人的工资卡上。

据了解，泉州建筑工人实名制管理和工资专户信息管理系统涵盖工程建设项目信息、工人实名制管理信息、考勤管理、工资支付管理、预警提示、诚信“红黑榜”等系统模块。只需在手机端打开信息管理系统APP，就可以实现对施工现场作业人员身份信息、务工情况、工资支付情况等智能化动态监管、实时监控，有效解决建筑市场转包挂靠、施工现场管理混乱、工人工资未及时足额支付等突出问题。

建立奖惩机制 实施联合惩戒

《细则》明确，将落实建筑工人实名制管理和工资专户管理制度与工资保证金挂钩，对工资发放执行较好的企业，在满足一定条件下可申请提前返还不超过50%的工资保证金（含银行保函等），成效明显的，在人社部门开展年度劳动保障诚信等级评价和保障工资支付行为评价工作中优先列入诚信评价范围。

同时，对未履行实名制管理和工资专户管理制度或履行不力的，由项目所在地人社部门或行业主管部门依职权责令限期改正，逾期未改正或改正不到位的，将根据情节轻重予以通报批评、降低信用等级、行政处罚（处理）、列入建筑市场重点监管对象和“黑名单”管理等惩戒措施，并提请有关部门在市场准入、工程招投标、工程竣工验收、预售款提前支付、商品房网签、新项目立项审批或施工许可等方面予以限制，对相关责任人予以约谈、问责。

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。