人工智能行业人才配置与供需情况分析，人工智能发展对职业院校人才培养“转型”的启示！

人工智能发展对职业院校高技能人才培养内涵提出了新要求。职业院校必须适应人工智能时代对人才需求的“转型”：人才培养“新定位”——培养复合式“智造”人才;课程体系“新构建”——融入“新工程”建设理念;教学内容“新催生”——融入核心素养的培养;教学实施“新转向”——教与学的“互动”（“交互”）;体系建设“新构建”——搭建中高职人才培养立交桥。

针对人工智能人才紧缺的现状，国家已经发布一系列政策鼓励高校开始人工智能专业人才培养。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要推动力。2019年6月，《中国新一代人工智能发展报告2019》在上海发布并引起社会各界的广泛关注。新时代人工智能主要是基于数据基础上重大变化的信息新环境和发展新目标的智能技术，具有“深度学习”“跨界融合”“人机协同”“群智开放”与“自主智能”等特征。人工智能发展对人才的专业知识需求更加重视复合化、精细化，对人才技能需求更加强调脑力与“手脑联盟”，对人才能力需求更加关注创新能力、迁移能力以及适应岗位变化能力。职业院校要主动地适应人工智能时代“新产业、新业态、新技术、新产品、新模式”的发展需求，为经济和工业提供强大的智力和人才支持。本文在查阅相关文献的基础上，阐述人工智能发展对职业院校人才培养“转型”的启示。

一、人才培养的“新定位”

人工智能时代人才类型主要有专业型人才、交叉型人才、复合型人才三种类型（见图1）。

图1：人工智能时代人才需求类型

人工智能技术发展，对职业院校人才培养定位提出了新要求：培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等纵向复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等横向复合型人才[1]。也引发了职业院校技术技能型人才培养结构趋向“分层化”、工作过程趋向“分工化”、技能操作趋向“高端化”、工作方式趋向“研究化”、服务与生产趋向“一体化”[2]。

（一）融入“发展”定位

人工智能发展与行业、企业的高度融合，推动了职业院校人才培养重新定位：人才培养要全面性与发展性育人相结合，培养具备智能化、数字化岗位的职业能力素质，能高度胜任现代制造业岗位的复合式技术技能型“智造人才”。要处理好“四大”培育关系：一是公共基础课程和职业技能课程之间的关系;二是学生核心素养培养和综合职业能力培养之间的关系;三是硬技能（语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能）与软技能（包括合作、管理、情境、决策等认知性技能，主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现）培养之间的关系;四是学生就业需求和可持续发展、终身发展需求之间的关系。适应“互联网+职业院校”新要求，推动大数据、人工智能、虚拟现实等现代信息技术在教育教学中的全面应用，建设智能化教学支持环境与满足多样化需求的课程资源，创新服务供给模式，服务学生终身学习。

（二）体现“智造”定位

人工智能技术革命性的链式突破[3]，几乎所有仅靠单一操作技能的传统行业都可能会被人工智能机器人取代岗位（见图2）。智能制造是诸多先进制造系统和模式智能化的综合，是人工智能时代制造业发展与呈现的最新形态，呈现集成制造、敏捷制造、虚拟制造和网络化制造等特点，体现为智能化、服务化：一是智能生产系统的端到端的工程数字化集成;二是网络众包服务;三是异地协同设计与共作;四是大规模个性化订制;五是精准供应链管理。智能制造发展新态势，引发职业院校人才培养新趋向：学生从事智能制造职业将回归生产过程的中心——人才培养既要满足作为技术与产品之间的中介纽带需求，也要满足成为价值网络节点的参与者的角色定位，即从培养熟练的操作人员转向培养分析和解决问题能力强的智能生产系统设计和管理人员。

（三）关注“融合”定位

人工智能时代的智能制造的核心是实现工业化和信息化的融合，主要體现为：现代智能制造业的生产模式、制造方法、组织方式和产业形态等与互联网、物联网、云计算、大数据等泛在信息技术实现深度融合，即一是技术融合;二是产品融合;三是业务融合;四是产业衍生。职业院校人才培养走向与课程体系构建也将随着虚拟化技术、工业互联网、大数据等智能制造技术引入而创造性定位与重构，在培养学生掌握精湛的操作技术技能和工匠职业精神突破传统教育优势基础上，更应转向关注学生对物联网、智能网络、智能制造等技术高度的理解与运用能力的培养。

（四）突出“跨界”的定位

人工智能“新技术”主要体现为“大数据智能、跨媒体智能、自主智能、人机混合增强智能和群体智能等技术”[4]，推动各种机械、设备和产品的改造创新实现由数字化、网络化走向智能化[5]。具有跨学科、跨专业、跨产业、跨领域的复合型综合能力，也成为人工智能时代的人才培养的主要特征与主要内涵。职业院校人才培养需要突出“跨界”的新定位：淡化人才培养中对制造者与设计者之间的界限，产业形态决定了职业院校人才培养也要从生产型制造向智能型制造与服务转变。产业价值链体系被全生命周期管理、总集成总承包、互联网金融等融入得到转型性重构，决定了职业院校培养人才不仅要掌握产品的智能制造技术技能，也需要掌握丰富的产品知识。

二、课程体系的“新构建”

当前，国家正在推进“中国制造2025”“互联网+”等重大战略，以新技术、新业态、新模式、新产业为代表的新经济，对职业院校高技能人才培养提出了更高要求，迫切需要加快人工智能教育改革创新。人工智能作为典型的“新工科”和交叉学科，对职业院校人才培养模式，尤其是课程体系重构提出新的要求：建构形成高度关联、贯通融合、持续创新的“新工科”课程教育体系。

（一）推进建设“新工科”专业

2017年，教育部在“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”基础上，提出了“新工科”专业（清华大学教育研究院林建教授认为，“新工科”主要包括新型工科专业、新生工科专业、新兴工科专业）建设理念，体现为专业组合的一种“新结构”，即以互联网和工业智能为核心，包括大数据、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实、智能科学与技术，构建新兴工科和传统工科相结合的学科专业结构，诸如“理工”“工工”结合、“工医”“工农”“工文”交叉等结构;体现为人才培养的一种“新模式”，即建设创新型、综合化、全周期工程教育人才培养模式，由此，可将“新工科”专业培养模式扩展为“新工科”“新医科”“新农科”“新文科”培养模式。

（二）创新前沿性的课程内容体系

人工智能时代岗位技术（知识）需求类型主要有基础层岗位、技术层岗位、应用层岗位（见图3）。按照人工智能时代岗位技术（知识）需求类型，以新工科的要求为指导，职业院校要以提高实践能力为核心，构建“人工智能+X”复合专业培养新模式，关注人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，不断创新与开发体现专业（学科）前沿性和实践性的人工智能课程体系。一是重视基础学科的教育，主要包括数学（高等数学、线性代数、概率论、数理统计和随机过程，离散数学和数值分析）和生物信息学;二是注重人工智能和脑科学课程的交叉融合，主要包括人工智能基础、脑科学、认知科学、心理学和人工智能伦理学课程融合;三是关注人工智能和大数据课程的交叉融合，主要包括机器学习、深度学习、模式识别、数据挖掘和知识发现、自然语言理解、大数据技术及其应用、计算机视觉、智能机器人技术、Python语言等课程融合。

（三）构建“一体化”课程培养机制

新时代人工智能“三大”核心是计算力、算法、数据。围绕当前人工智能核心技术，包括机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等与人工智能技术体系，包括类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能，构建融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的协同培养机制，整合“政行企校”各方力量，建设面向新兴产业领域的产业化学院，诸如大数据学院、机器人专业学院、智能制造学院等;形成有利于社会机构深度参与专业培养目标制定、教学标准研制、课程设置、教学内容和方法改革、质量监控等活动的体制机制等，形成产教融合的一体化教学，努力培养人工智能领域高技能人才的创新应用能力，提高对人工智能的支持服务水平。

（四）拓展创新性的课程内容实施

在创建人工智能技术创新基地的基础上，围绕人工智能的基础理论，核心关键通用技术和公共支持平台等方面需求，突出课程内容创新，探索“人工智能+X”人才培养模式。一是实践创新，主要包括人工智能前沿讲座、学科竞赛、智能系统设计与开发、素质拓展和综合实践创新等;二是培训创新，主要包括智能感知和理解、机器学习、自然语言处理、智能机器人，无人系统和智能应用系统等实验教学和案例分析[6];三是培训创新，主要包括建立人工智能领域“新工科”建设产学研联盟，建设成集教育、培训、研发于一体的共享型协同育人实践平台，搭建人工智能领域教师挂职锻炼、产学研合作等工程能力训练平台，强化人工智能实践研究，与产学研合作。

三、教学内容的“新催生”

人工智能時代的智能制造特点是生产泛在链接、泛在学习与普存（适）计算无时不在、无所不在。职业院校为产业价值链重心培养人才要由生产端操作者向研发设计者、营销服务员工等人才培养转型，突出在工作岗位上用知识、信息进行有效生产规划、协调、评估和决策的能力培养，体现为生产者角色向产品形态的设计者、创造者身份融合的培养方式转变[7]。学习（工作）情境化、好奇心、批判性思维、道德判断等软技能比硬技能更重要，创意（如创造性）、情商（如社交技能）等内容，对于学生而言，更能提升他们未来的职场价值。为此，职业院校教学内容要适应人工智能时代人才培养新要求，融入核心思维、核心能力、核心行为、核心精神的培养[8-9]。

（一）融入核心思维的培养

培养学生具有理性思维，主要体现为学生能适应全新的职业岗位、领域和不断涌现的新技术、新设备、新材料、新工艺、新方法等;批判性思维，主要体现为学生能思维缜密，能多角度、多维度辩证地分析问题、探究问题等;创新思维，主要体现为学生能具有好奇心和想象力，能勇于实践、不惧失败、积极寻求有效的问题解决方法;合作性思维，主要体现为学生能主动融入集体之中，具有团队精神;可持续发展思维，主要体现为学生能正确对待自然，与自然和谐相处，有节能减排、勤俭节约意识等;自我管控思维，主要体现为学生能管控自己的目标、言行、心理、情绪，不断与自身对话，具有健康积极的工作心态。

（二）融入核心能力的培养

培养学生具有学习能力，主要体现为学生更好适应社会进步、技术变化、企业转型、岗位转换的要求，形成从事新工作和掌握新技术的终身学习意识和能力等;生存能力，主要体现为学生能珍爱生命，自主谋求良好的生存、发展，拥有幸福人生的安全意识、自我保护能力、良好的抗挫能力等;综合职业能力，主要体现为学生拥有从事职业岗位所需的特定专业知识、专业技能掌握和运用的专业能力，拥有工作方法、学习方法的掌握、选择和运用的方法能力，拥有适应社会和融入社会的社会能力。

（三）融入核心行为的培养

培养学生具有“家国情怀”，主要表现为学生具有国家意识，培养学生具有崇高的政治抱负，透彻理解与认同祖国文化，具有良好的报国情怀和勇于献身的奉献精神等;责任意识，主要表现为学生能主动作为，尽忠职守、利居众后、责在人先，敢于担当，把个人的前途命运融入国家、集体事业建设中去;道德意识，主要表现为学生具有良好的“四德”——社会公德、职业道德、家庭美德、个人品德等;廉洁意识，主要表现在学生能知荣辱、明是非、辨美丑、廉洁为荣，学会自重、自警、自省、自律，做到慎独、慎微、慎权、慎欲、慎友等。

（四）融入核心精神的培养

加强革命文化和社会主义先进文化教育，培养学生传承和践行“中国精神”，主要表现为“以热爱祖国为荣”，即爱国主义精神;“以服务人民为荣”，即服务人民的精神;“以崇尚科学为荣”，即科学与学习精神;“以辛勤劳动为荣”，即勤劳勇敢精神;“以团结互助为荣”，即团结与集体精神;“以诚实守信为荣”，即诚信精神;“以遵纪守法为荣”，即法治精神;“以艰苦奋斗为荣”，即艰苦奋斗精神。培养学生传承和践行“工匠精神”，主要表现为学生的敬业、精益、专注、创新等工作品质，实现职业素养养成和专业技术积累，不断寻求突破自我，吸收最前沿的技术，创造出最新成果。

四、教学实施的“新转向”

人工智能时代人与机、人与人对话“互动”“交互”方式会不断创新、不断细化，既“活化”职业院校教学实施的乐趣，也使职业院校人才培养过程中“互动”“交互”沟通更加精准、智慧、有趣、实效。职业院校教学实施侧重于寻找教与学“互动”“交互”的最佳契合点，知识与技能的单向传授走向知识与技能的精准处理和转换。智能技术与现场教学的深度融合，教师之间、学生之间、师生之间、师生与机器之间的交互变得普遍且必需，学生间、师生间在学习中相互交流、分享、合作、质疑是常态，实现教学效果的最大化、最优化[10]。

（一）创建智慧校园

大数据、云计算、深度学习、图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术，推进了职业院校教与学时空结构革命性变化。基于物联网、云计算、大数据分析等核心智能技术，构建全面感知、“五化融合（智慧化、数据化、网络化、协作化、一体化）”的教学、科研、管理和生活服务，并且能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境，致力建设“网络无处不在、管理协同透明、学习随时随地、服务便捷高效”的智慧校园一体化平台，实现“六智教育（智慧教学、智慧学习、智慧管理、智慧生活、智慧文化）”，促进信息技术与教育教学融合、提高学与教的效果。

（二）建造智慧教室

构建自动录播、远程互动、智能物联、校园电视、自由扩声、视频监控及远程管控于一体的新型现代化智慧教室系统，搭建以互联网课程为中心、集成网络教与学的一体化网络教学平台及资源库平台，推动互联网信息技术支持下的线上线下相结合的混合式新型教学模式实施，实现教师在线备课、授课、教学管理、辅导答疑、作业布置、课件组装、网上考试、教学评估、在线阅卷，实现学生在线学习、自主学习、交互学习、远程学习、学习追踪、作业提交等等。

（三）构建智慧课堂

课堂不再局限于信息系统“碎片化”的应用，而是向利用基于人工智能、物联网、虚拟仿真等技术构建的“学习生态系统”应用转变，重构教学流程，推动信息技术和课堂教学内容融合创新：构造“以移动互联网和智能终端为标志的学习环境”，构建“云计算、社交技术、大数据支持个性化的交互学习系统以及线上线下学习融合的混合学习模式”，关注用大数据平台开展教学过程监测、学情分析、学业水平诊断和学习资源供给，关注教与学全过程的学习问题信息采集与教学策略的动态调整。教学过程中生生之间、师生之间“互动”“交互”沟通更加精准、智慧、有趣、实效，为学生的个性化学习与教师因材施教提供可能。

（四）推进智慧实训

适应“互联网+职业教育”智能技术发展需求，运用互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，建成数字化教学环境，实训场所数字终端、多媒体终端接入学校教学资源库、省（市）级共享网络中的实验、实训、实习仿真软件系统，构建以学习者为中心的教育生态。借助VR、AR等各类信息技术和人工智能技术模拟展现各类具有真实感、沉浸感的智能化职业体验情景，支持实习实训活动，使得学生提前接受职业情景熏陶与训练，激发学生的学习兴趣，提高学生自主学习能力[11]。

五、体系建设的“新构建”

面对人工智能新时代的到来，面对物联网、大数据对职业岗位技术的要求，为适应经济发展、产业升级和技术进步需要，对技术技能型人才解决岗位的复杂问题的能力提出了愈来愈高的要求。职业院校要主动适应高职扩招后生源多元化、教育教学对发展需求多样化的新要求，依据职业岗位任职要求、技术领域的内涵提升要求、岗位迁移能力要求，搭建人才培養中高职衔接立交桥，形成“四教”衔接（职业预备教育、职业基础教育、职业提升教育和职业发展教育）的现代职业教育终身发展与成长的人才培养体系，保障技术技能型人才获得较高的就业能力和职业变动能力，以适应颠覆性人工智能职业（岗位）的变化[12]。

（一）人才培养的专业“衔接”

专业“衔接”主要包括专业设置衔接、培养目标衔接。职业院校要积极参与现代职业教育体系建设试点项目，选择设置要求年龄小、培养周期长、复合型教学内容多的人工智能技术专业。与中职、（高职）本科院校共同制定中高职一体化的衔接人工智能相关专业人才培养方案，推动职业院校学习内容、学习方式、学习过程的相互衔接，实现职业院校技术技能型人才培养的学习连续性、学制衔接性和发展的贯通性。为学生多样化选择、多路径成才搭建终身发展的“立交桥”，增强学生的可持续发展能力、就业能力和就业竞争力。

（二）人才培养的课程“衔接”

课程“衔接”主要包括课程体系衔接、课程内容衔接、核心课程衔接。职业院校要依据国家教学标准，对接职业标准（规范），关注有关人工智能产业发展的新业态、新模式，构建体现终身教育理念、中高职相衔接的专业课程体系，统筹中高职专业的公共基础、专业理论和专业实践课程安排，科学编排中高职衔接课程顺序，精心选择与增删中高职衔接课程内容，强化与后续高职课程有机衔接。专业教学内容基于真实工作任务、项目及工作流程、过程等，培育学生精益求精、追求卓越的职业精神。

（三）人才培养的教学“衔接”

教学“衔接”主要包括人才培养方案衔接、人才培养模式衔接、顶岗实习衔接、质量评价衔接。职业院校要深化教师、教材和教学方法的改革，中高职（或高职—本科）与企业三方按照“合作共赢、责任共担”的原则，共同设计人工智能有关专业人才培养方案，共同制定教学标准、课程标准、岗位标准、企业师傅标准、质量监控标准，转段考试评价标准及相应的实施具体方案，并推动校企联合招生、联合培养、一体化育人的培养模式，形成中高职教育课程改革和课程资源开发的有效机制。

（四）人才培养的证书“衔接”

证书“衔接”即1+X证书制度，是现代职业教育体系中制度框架关于人才培养模式、评价模式的一种制度设计。职业院校要积极参与教育部1+X证书制度试点，及时吸纳人工智能发展的新技术，将新工艺、新规范纳入课程标准和教学内容，将职业技能等级标准的相关内容和要求有机整合到专业课程教学中，运用大数据、云计算、移动互联网、人工智能等信息技术，优化课程内容和教学内容，开展证书考核、网上培训服务，提高学习者的体验，协调教学组织和实施，提高人才培养的灵活性、适应性和针对性。

参考文献：

[1]周如俊.中等职业院校人才培养存在的问题与“转轨”策略——基于“中国制造2025”视域[J].职教论坛，2016（10）：26-32.

[2]徐国庆.智能化时代职业院校人才培养模式的根本转型[J].教育研究，2016（3）：72-78.

[3][7][11]姚玲.人工智能时代职业院校人才培养的升级表征与发展路径[J].职教论坛，2019（2）：22—27.

[4]潘云鹤.迎接人工智能2.0时代[J].上海信息化周报，2018（10）：22-23.

[5]李萌.新一代人工智能具有五大特点[EB/OL].（2017-07-21）.http：//www.scio.gov.cn/32344/32345/35889/36946/zy36950/Document/1559026/1559026.htm.

[6]雷玉霞，赵景秀，李光顺.“新工科”背景下人工智能专业课程体系的构建[J].教育进展，2019（2）：77-81.

[8]翁孝川.培养核心素养，职校生“以不变应万变”[N].中国教育报，2016-08-30（07）.

[9]周如俊.“技道融合”教学主张：逻辑意蕴与实践操作[J].职业技术教育，2019（16）：23-29.

[10]张祺午.职业院校如何应对人工智能时代[J].职业技术教育，2017（21）：1.

[12]谢青松.人工智能时代职业院校的转型和发展[J].教育与职业，2018（8）：55-56.

奋楫笃行中软国际Gartner2022全球IT服务市场份额排名升至73位

以上数据来自Gartner历年《IT服务市场份额排名》

人工智能产业链层级

随着人工智能技术的爆发，相关产业迅速成长。中智研究发现，目前人工智能产业可以分为基础层、技术层和应用层三个层次。

其中基础层为人工智能产业提供算力和数据支撑；而作为人工智能产业的核心，技术层企业利用基础层企业提供的算力，将海量数据处理形成连通数据世界和物理世界的技术，使物理器件拥有视觉、听觉和学习能力。以谷歌、百度和阿里巴巴为代表的互联网巨头，利用资金和人才优势，已经早早布局该领域，而被称为国内“AI四小龙”的商汤科技、旷视科技、依图科技和云从科技也在细分领域进行深耕；最后，应用层企业应用人工智能技术，面向服务对象提供各类具体应用和适配不同场景的产品或服务。

技术层中，代表企业“AI四小龙”主要瞄准智慧城市和智慧商业两个方向，在智慧商业的细分领域上侧重有所不同。

商汤科技规模水平领跑“AI四小龙”，已经居于亚洲前列，其它三家营收总体也呈连年上涨的趋势。

人工智能行业人才配置

人才配置现状

人工智能行业主要的岗位类型可以归纳为高级管理类岗位、科技类岗位、职能类岗位和销售/市场类岗位。

高级管理类岗位主要负责企业或部门的经营管理，职能类岗位主要为公司运行提供支撑服务，销售/市场岗位负责客户服务和营销推广，科技岗位主要进行产品设计和开发工作。

其中，创新研发岗位主要指行业顶尖人才，致力于推动人工智能前沿技术与核心理论的创新与突破；算法设计岗位主要进行人工智能算法和技术研究，将人工智能算法前沿理论与实际算法模型开发相结合；应用开发岗位将人工智能算法/技术与实际需求结合，实现相关应用的工程化落地，具体包括软件开发工程师、系统研发工程师等；实用技能岗位主要负责保障人工智能相关应用的稳定运行，包括测试工程师、运维工程师等。

核心岗位能力要求

人工智能行业核心岗位主要为技术岗，算法设计岗、应用开发岗和实用技能岗能力要求各有侧重，相比于传统IT岗位，人工智能岗位更强调对大数据的分析和处理能力，算法设计岗主要要求算法和大数据处理能力，应用开发岗主要要求编程和开发能力，实用技能岗主要要求测试和运维能力。