新基建背景下智能制造专业群人才培养路径探索

## 一、新基建新内涵 2018年12月，中央经济工作会议上首次提出新基建的概念，把5G、人工智能、工业互联网和物联网定义为“新型基础设施建设”。2019年《政府工作报告》明确列入“加强新一代信息基础设施建设”内容。2020年3月，中共中央政治局常务委员会会议再次提出要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。同月，工信部召开加快5G发展专题会，推进新型基础设施建设。新基建主要由信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施等三方面构成。新基建作为新型基础设施建设的简称，主要包括5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域，涉及诸多产业链。《2020年新基建产业人才发展报告》显示，国内新基建核心技术人才缺口预计2020年底将达417万人。 综上，新基建可以归纳为是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。 与铁路、公路、机场、桥梁和港口等传统基建相比，两类基建都具备公共性、通用性和基础性等特性，但新基建更加重视数据要素、网络互联、科技创新和智能制造的相关基础设施建设，更加突显数字化、网络化、技术性、专业性和创新性，促进信息技术的产业化应用，推动传统行业数字化和智能化转型。 ## 二、新基建背景下智能制造的新发展 （一）智能制造技术转型升级 每一次技术的革命都会引发工业革命。机械化时代出现的大规模机器制造活动取代了手工劳动，人可以通过手工操作和控制机器进行生产；PLC编程逻辑控制器的发明将机械化时代向前推了一大步，机器可以在“少人”乃至“无人”的状态下根据预先设定的固定程序完成流程性较强的自动化生产活动；进入21世纪后，云计算、大数据、人工智能和工业互联网又为制造业带来了一场深刻的工业革命，工业制造已转变为今天的“数字制造”“智能制造”。随着新基建的深入，利用5G构建统一的互联网络，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”的智能制造阶段成为发展必然趋势。 （二）制造业生产模式不断变革 以新基建为支撑，制造企业在加速生产技术从机械化到自动化到信息化到智能化的技术升级和更替的同时，也催生了生产模式由大规模标准化生产向个性化定制智能化生产变革和“按单聚散”管理模式的变革。主要表现为：产品创意阶段，企业通过AI视觉识别、语音识别、数据挖掘等技术，快速归集用户个性化需求，形成用户大数据画像，精准定位市场；产品设计阶段，通过5G、AR等技术，客户交互定制，多方设计人员在虚拟环境下协同设计，缩短开发周期；在产品制造阶段，以工业互联网制造平台快速匹配集成最佳生产资源，通过实时监测、数据采集、工业App等支持主要工序的生产状态透明可视，关键生产测试数据与用户实时并联，企业实现网络协作、柔性生产、产能监控、智能排产、质量全程管控；产品验货交付阶段，通过RFID、标识解析、时序数据库等实现异地远程验货、智能仓储、智能配送，配送轨迹可视。产品服务阶段，通过预测算法、远程运维、视觉诊断、云计算、知识图谱等实现智能服务、远程运维。智能制造在新基建支持下，采用数字化和集成化手段将产品制造的流程模块以及生命周期进行重构，生产模式高度灵活，既能够满足不同客户的个性化需求，又可以有效调配产品全生命周期中的需求资源，从而实现生产资源的合理配置，促进生产效率的提升。 （三）智能制造岗位需求迭代更新 融合新基建的智能制造企业，其组织形态、人员结构和岗位任务发生很大变化，主要表现为：一是人才结构扁平化。“金字塔形”人才结构将逐步演变为“橄榄形”人才结构，借助机器换人和智能决策，简单重复的一线操作工和高端管理人才将有所减少，设计、维护和项目管理中坚人才将有所增加。二是岗位工作复杂化。岗位工作的任务总体表现为技能操作高端化和生产服务一体化。三是人才规格复合化。以智能设备、单元或者生产线为工作对象，面向以开源开放的AI技术平台、基于AI深度学习框架的操作系统开发的应用App为工作平台，需要原有制造类专业能力拓展迁移。人才由单一操作技能型向集操作技能、生产工艺、维修保养、质量管控等技术技能复合型转变，迫切需要面向个性化市场需求，以智能制造为工作场景，培养具备数字化、创新思维能力以及信息技术迁移能力、智能制造综合实践问题解决能力的高素质技术技能人才。 ## 三、新基建背景下智能制造专业群人才培养路径 （一）智能制造类人才新需求 流水线生产模式是传统制造业的重要特征，需要大量生产一线工人，随着自动化、智能化生产，机器换人现象越来越普遍，简单重复操作将被机器取代，从而催生出智能装备编程、操作、维护，机器人安装、调试、维护等一系列新岗位，这些岗位2022年将达到304.01万人，其中需高职学历人数为120.02万人。 生产过程管理与产品检测等工作也无需专门人员，各类高精传感器完全替代了人类的感官与各种测量设备，从而催生出工业数据采集、边缘设备接入、智能系统开发与维护等新岗位，这些岗位2022年将达到29.9万人，其中需高职学历人数为10.21万人。 传统的产量统计、仓库管理岗位也将被智慧仓储、智慧物流等新技术取代，从而催生一批数字化设计师、生产数据分析员、智慧仓储管理员等新岗位，这些岗位2022年将达到71.76万人，其中需高职学历人数为23.66万人。因此，技术型、复合型、创新型成为未来智能制造领域人才的重要特征。 （二）智能制造类人才培养新规格 新基建、新技术赋能新经济、新产业、新业态，职业教育人才培养规格也应该赋予新的要求与内涵。机械化制造时代需要熟练掌握操作技能的精益化操作型员工；自动化制造时代需要掌握高技能、复杂度高的高级技能工人；数字化制造时代需要具备将数字化产品图纸、设计等转化为物质形态，综合解决实际问题能力的技术技能型员工；智能制造时代则需要掌握先进制造技术和新一代信息技术的复合能力，具有创意智造、能够运维智能线体并改善效率的创新型员工。只有从培养一般的技术技能人才转变成培养熟悉5G、人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，并能将创新思维与创新能力应用到岗位上的人才，才能适应这种变化。 1.智能制造类人才素质要求 随着新知识、新技术的融入，技术人才需要具备更高的职业素养。网络空间素养要求具备良好的网络行为，合法利用和传播网络信息；信息化素养要求掌握信息的搜索、分析、处理与鉴别的方法和能力；网络安全素养要求具备信息安全的意识、维护企业生产数据不泄露，不侵占攻击其他企业数据；互联网思维素养要求具备发现问题、分析问题和解决问题的新思维。 2.智能制造类人才知识要求 智能制造是一个复杂而完整的流程，涉及多专业交叉领域，包括品牌与创意、设计与制造、控制与维护、智联与通信、经营与管理等各个流程，随着生产的智能化发展，智能工厂中的设备、流程也越来越智能化，势必要求新一代技术工人除掌握本专业相关知识外，系统地了解智能制造全过程，熟悉数据的采集与传输、分析与处理、应用与决策。因此，5G技术、人工智能技术是智能制造专业类人才必学的新知识，构建新一代信息技术对制造业赋能的知识体系是当前制造类专业改革的一个方向。 3.智能制造类人才能力要求 随着传统制造业从“中低端”向“中高端”转型升级，高端智能制造将成为产业新业态，技术技能型人才除了具备过硬的实践操作能力，还需掌握技术迁移、技术攻关和技术创新能力，单一的岗位能力难以适应技术发展，必须培养复合型人才，以解决复杂交叉岗位的技术难题[4]。这些能力的培养离不开新一代信息技术。“5G+”“互联网+”“人工智能+”为智能制造类人才的能力培养提供了重要载体。 （三）智能制造专业群人才培养困境分析 智能制造专业群覆盖面较广，专业建设面临巨大挑战，存在“难、贵、宽”三个难题。第一，高职院校相关技术技能积累少，培养能满足企业需求的智能制造人才难。智能制造产业结构升级和岗位能力迁移对人才培养带来一定冲击。第二，智能制造专业群建设需要投入的智能制造设备、新基建平台以及工控软件贵。面向传感器、生产装备、控制系统的嵌入式系统和中间软件技术实训平台投入大，数字经济形势下培养学生数据集成和计算分析能力成本高。对接智能制造岗位培养高素质技能型人才，需要依托政行校企在人才培养全过程开展全方位合作，通过共建硬件实训基地和软件环境，实现高职人才培养供给和需求全方位的融合。但目前共育人才停留在表面、高职院校服务能力不足、企业设施投入不多、成果共享机制不成熟等问题严重影响了校企之间的深入合作。第三，智能制造涉及的技术新、知识面宽、领域广。在制造业转型升级过程中，多学科、多专业交叉融合趋势越来越显著，对复合型人才培养要求越来越高，可是专业群内各专业学生的交叉培养机制还难以有效形成，学生跨专业教学组织难以开展，培养出的人才规格难以满足智能制造业复合型人才的要求。 （四）智能制造类人才培养新路径 1.适应产业需求，形成“全人格”的人才培养模式 根据智能制造产业人才标准，以立德树人为根本，构建“素质能力集”、重构项目化学习内容、变革课堂学习方式、开展立体化评价路径，以“学习过程凸显体验、过程评价凸显自省、师生关系凸显信任、人格塑造凸显自信”为策略，以建设合作陪伴式教学团队为保障，将人格教育有效融入专业课程教学全过程，构建落实高职阶段人格教育的方法体系，形成“创新思路、明确目标、突出主线、落实关键、开拓路径”的高职全人格人才培养模式。 2.以学生为中心，构建“全流程”的教学体系 以学生培养目标和规格为起点，打破学科课程体系，遵循智能制造典型工作任务开发生产流程和学生认知规律，按“成果导向+项目课程”理念反向构建能力素养指标全覆盖的全流程项目教学体系。通过解析智能制造核心岗位任务并加以重构，将全流程项目分解为以基础知识、专业知识体系为单位的教学模块，打造融通识能力、专业能力、跨界创新能力等素养指标为一体的颗粒化教学资源，形成“目标导向明确、学生行为可控、质量螺旋提升”的立体化评价体系。 3.重视能力培养，重构“育训结合”的实践体系 以智能制造专业“能力素养标准”为依据，以“X”证书为引领，及时将新技术、新工艺、新规范纳入教学标准和教学内容，重构“能力递进、育训结合”的实践体系。同时，重视名校名企深度合作，推动校企共建实训基地，充分利用企业生产岗位，校企共同按生产模式进行系统化实践教学条件建设，创建学徒环境，构筑形成更大范围、更为紧密的校企合作命运共同体，为实践体系的有效运行提供共享合作平台和战略支撑。面向新基建，聚焦智能制造领域，迫切需要政校企合作打造数字化工程、网络工程、物联网、大数据应用、智能制造和人工智能创新中心等先进技术平台，校企开发虚拟工厂搭建、MES系统管理、边缘计算层设计等实训项目，拓展学生智能制造关键能力。 ## 四、新基建背景下智能制造专业群人才培养路径实践 （一）对接区域智能制造产业链，提升专业群结构契合度 针对新基建背景下的区域资源要素禀赋和产业发展基础，学校应根植地方服务产业集群，秉持“装备制造业类专业为主体、制造业服务类专业为支撑”的专业格局，按照相同的工作范畴、相关的岗位群、相同的专业基础、相近的技术领域组建专业集群。专业群内专业结构应对接新基建进行调优，与区域产业园区联结、与当地产业名企合作、与全国行业联盟，实现专业群设置与产业链对接、专业升级调整与产业技术发展对接、专业人才培养目标与产业岗位需求对接，全方位提升专业群建设与产业链需求的契合度。通过优化设置专业群，强化新一代信息技术与先进制造技术深度融合，推动学校适应区域产业群相关企业人才结构需求，实现专业资源配置优化、专业跨界复合发展，促进智能制造技术技能积累，满足服务数字经济、智能制造新要求，最终形成城教融合、产教融合的良好生态环境。 （二）践行“全人格”育人理念，提高专业群人才培养吻合度 围绕新基建对智能制造人才的新需求，学校可从国家及社会需求、产业及行业发展、家长及校友期望、学校特色及定位、学生能力及发展五个维度出发，构建思想政治教育、劳动教育、创新创业教育以及人工智能素养贯穿的“能力素养集”，通过将专业能力与职业精神融合，重构以学习项目为载体的教学内容新体系，将“能力素养集”的所有要素全方位嵌入教学各环节，形成环环相扣的课堂教学链。专业群应遵循“以学生为中心”原则，基于“能力素养集”构建项目群→学习项目→学习子项目→学习单元的课程标准体系，并以此贯穿教学设计、实施、评价全过程，使得素质能力显性可测、素质培养可操作。课堂教学活动可按照任务驱动、行动导向、成果展示的教学路线开展，变“师教生学”为“生学师导”，学生将学习活动嵌入任务完成中，让学生充分认识和肯定自己的价值，在实践中掌握知识、练就技能、健全人格。同时，可针对素质、知识、能力三维目标，以学生、教师、企业为主体，贯穿课堂活动、学习阶段、毕业考核全过程，构建三维度、三主体、全过程的立体化评价体系，提升人才培养目标与产业职业标准的吻合度。 （三）深化校企“双主体”育人，推进智能制造现代学徒制校企协同育人创新 学校可围绕学校优势与特色专业在智能制造产业链上的分工和生态位，面向区域智能制造产业发展和高技术人才需求，对接智能制造关键环节、关键技术，与政行企开展产教深度合作，共建“行业领军型”产业学院，加强智能制造核心技术技能积累和师资培养、全流程项目资源开发。产业学院可基于理事会，采用“顶层统筹、分管共治”的管理体制，深化双主体“资金共投、方案共制、教学共施、师资共融、资源共建、文化共融、成果共享、风险共担”建设机制，并以产业学院为产教融合共生平台，深化“标准、资源、队伍、技术、项目和文化”融合，保障“人才共育、基地共建、人员互聘、信息共享、协作服务和文化交融”运行。同时，学校应基于智能制造产业空间布局的分布式校企合作格局，在区域内多点布局智能制造高水平“立体化”校企合作基地，围绕校企对接服务中心、企业博士工作站，开展产教合作项目、顶岗实习、现代学徒制人才培养、实习基地建设等标准建设，创新校企合作基地空间运营与保障，把单一校企合作升级提档为政行企校多方协同，提升对接服务产业链水平，推进智能制造专业群现代学徒制人才培养改革和校企协同育人创新。 （四）开设专业群新基建通用能力课程和专业课程，融入新职业新标准内容 围绕新基建背景下的智能制造技术转型升级，学校可采用“平台共设、专岗专项”重构专业群课程体系，将智能制造概论、人工智能导论作为专业群的平台课程，为学生概述介绍智能制造、智能装备、智能装备自动化系统、智能系统运维，以及基于人工智能、工业互联网、5G技术的智能制造典型案例，帮助学生夯实技术技能认知基础。在平台课程的基础上，按照物联网、工业互联网、大数据、智能制造和人工智能等方向，依据群内专业组群逻辑开设智能传感器及应用、现场总线与工业以太网技术、工业数据采集、数控设备故障诊断与维修、智能控制系统装调与维护、云平台与大数据技术等技术技能方向的模块课程，帮助学生掌握人工智能、5G技术在智能制造环节中的应用，服务智能制造新型岗位需求。通过面向全产业链新型岗位群的“营销—设计—制造—运维”跨界融合能力实践，帮助学生提高知识和技能的可迁移性，成为适配专业群岗位的复合型技术技能人才。 针对设备上线、企业上网、园区上云，制造企业实时高效数据采集互联体系设计，工业大数据存储、分析、管理系统构建，工业技术模型化软件开发等新型岗位需求，可将“物联网工程技术人员、大数据工程技术人员、工业机器人系统运维员等一批国家新职业，以及《数字化工厂产线装调与运维》《智能制造单元集成应用》等一批职业技能等级标准中的工作领域、典型任务等融入专业群课程的实践教学项目，围绕智能制造中的人机信息交流、现场操作编程、设备安装调试、控制系统运行维护等工作任务，优化课程体系或补充课程内容，使专岗专项的全流程项目贯穿于设计、生产、运维等各个环节，培养学生满足智能制造活动所需的设备操作、数字编程、维护保养、现场管理、团队协作等职业能力要求。同时，可对照生产流程分解典型工作任务，每个任务的职业技能严格包含“行为、条件、标准、结果”四大要素，据此进行要素设计教学流程并组织实施，贴近岗位实践培养学生综合职业能力。 本文摘自《中国职业技术教育》2020年第28期，如有转载请注明出处。 引用本文请标注：许朝山，顾卫杰，孙华林.新基建背景下智能制造专业群人才培养路径探索[J].中国职业技术教育，2020（28）：9-14.