作者簡介

（1989- ），女，助理研究員，博士，研究方向：高等工程教育（，201620）；（1968-），女，人才研究處標準咨詢部副主任，助理研究員，博士，研究方向：產(chǎn)業(yè)人才，產(chǎn)教融合；，

基金項目

2025年中國工程院科技戰(zhàn)略咨詢重點項目“工程科技人才全生命周期培養(yǎng)體系優(yōu)化研究”（2025-XZ-138），主持人：朱高峰

一、問題提出

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的持續(xù)推進，勞動力市場對于人才需求的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、技能發(fā)生了深刻變化，如何建立與產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展變化、勞動力市場需求相適配的人才供給體系，成為關(guān)系經(jīng)濟社會發(fā)展和國家競爭力提升的關(guān)鍵因素。2016年，中共中央印發(fā)的《關(guān)于深化人才發(fā)展體制機制改革的意見》明確提出，“統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)開發(fā)規(guī)劃，加強產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測，加快培育重點行業(yè)、重要領(lǐng)域、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)人才”。2022年，工業(yè)和信息化部印發(fā)《關(guān)于加強和改進工業(yè)和信息化人才隊伍建設(shè)的實施意見》，提出要持續(xù)開展重點領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測工作，為科學(xué)制定人才政策提供重要參考。2023年，教育部在《普通高等教育學(xué)科專業(yè)設(shè)置調(diào)整優(yōu)化改革方案》中提出加強教育系統(tǒng)與行業(yè)部門聯(lián)動，實現(xiàn)學(xué)科專業(yè)與產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、人才鏈相互匹配、相互促進。2025年1月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》強調(diào)，要完善人才培養(yǎng)與經(jīng)濟社會發(fā)展需要適配機制，這為未來一段時期內(nèi)教育供給與人才需求關(guān)系調(diào)整指明了方向。在教育強國建設(shè)背景下，提高教育與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的適配性是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，由于教育客觀規(guī)律與產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律存在結(jié)構(gòu)性差異，人才供需等量匹配難以實現(xiàn)[，探索職業(yè)院校人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展間的新型協(xié)同發(fā)展方向至關(guān)重要。

人工智能作為賦能科技與產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將對產(chǎn)業(yè)發(fā)展、勞動就業(yè)、人才培養(yǎng)等方面產(chǎn)生深遠影響，具體影響程度和擴散速度受到技術(shù)滲透率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)等因素制約[2]?？傮w來看，人工智能技術(shù)的發(fā)展重構(gòu)了勞動力市場供需結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有研究揭示了人工智能對勞動力需求的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)[3。以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)不僅對人才需求的數(shù)量產(chǎn)生影響，也對人才的能力素質(zhì)提出了新要求。陸夏等研究發(fā)現(xiàn)，智能化生產(chǎn)方式對勞動者的知識體系和技能水平提出了更高的要求，對高技能勞動者產(chǎn)生了大量需求4。職業(yè)教育是面向市場的就業(yè)教育，是培養(yǎng)能力的實踐教育，是與產(chǎn)業(yè)需求結(jié)合最緊密的教育類型。人工智能對職業(yè)教育影響深遠，一方面是人工智能作為一種技術(shù)手段賦能職業(yè)教育數(shù)字化、智能化升級；另一方面是人工智能作為一種需求方向亟需培養(yǎng)適應(yīng)未來技術(shù)變革的產(chǎn)業(yè)人才?，F(xiàn)有關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)的研究可概括為兩類，一類是從宏觀視角，圍繞人工智能人才的培養(yǎng)體系、培養(yǎng)路徑等主題進行系統(tǒng)闡釋和理論推演；另一類是基于微觀實踐，從課程設(shè)計、專業(yè)建設(shè)、模式構(gòu)建等維度進行分析總結(jié)[5]。但對人才培養(yǎng)的需求研究存在欠缺，由于人工智能具有技術(shù)迭代快、崗位需求復(fù)合性強、產(chǎn)教協(xié)同壁壘高等典型特征，相較于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，人工智能人才供需矛盾不僅體現(xiàn)在數(shù)量缺口上，更凸顯出知識更新滯后、產(chǎn)教標準脫節(jié)、培養(yǎng)周期與技術(shù)周期錯配等深層次問題。因此，本研究以人工智能為切入點，探討當(dāng)前職業(yè)教育在推進以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向的人才供需適配機制中面臨的問題與挑戰(zhàn)，揭示人工智能產(chǎn)業(yè)人才供需適配的內(nèi)在邏輯與改進路徑。

二、我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

我國高度重視人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2017年，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出“三步走”戰(zhàn)略目標。國家發(fā)展和改革委員會、工業(yè)和信息化部、科技部等多部門紛紛出臺了相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與政策指導(dǎo)意見，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。在社會各方共同努力下，我國持續(xù)加強人工智能基礎(chǔ)研究，突出應(yīng)用導(dǎo)向，形成覆蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層的完整人工智能產(chǎn)業(yè)體系。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游是以芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算服務(wù)等為核心，提供算力“燃料”和數(shù)據(jù)“原料”，共同構(gòu)成智能系統(tǒng)的物理基座；中游聚焦通用大模型、專用模型及開發(fā)平臺，通過計算機視覺、自然語言處理等核心技術(shù)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可調(diào)用的決策能力；下游是技術(shù)向場景滲透，涉及制造、醫(yī)療、交通、金融等方面，推動“人工智能 + ”的產(chǎn)業(yè)融合，見圖1。近年來，以DeepSeek為代表的大模型蓬勃發(fā)展，通過“算法創(chuàng)新 ⁺+ 工程優(yōu)化”的方式，以較低的成本提煉出高性能的人工智能大模型，通過開源模式支持低成本打造行業(yè)人工智能應(yīng)用，提升了我國人工智能技術(shù)的國際競爭力。

《數(shù)字中國發(fā)展報告（2024年）》及工業(yè)和信息化部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，我國人工智能企業(yè)數(shù)量超過4700家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近6000億元人民幣，占據(jù)了全球十分之一的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模[6[7]，見圖2。前瞻研究初步預(yù)測，2025-2030年，我國人工智能行業(yè)市場規(guī)模將進一步擴大，到2030年，人工智能產(chǎn)業(yè)將達到10000億元的規(guī)模[8]。近年來，我國培育了一批技術(shù)創(chuàng)新能力強的人工智能企業(yè)，孵化了一批應(yīng)用創(chuàng)新并有帶動示范作用的人工智能初創(chuàng)型企業(yè)?！吨袊乱淮斯ぶ悄芸萍籍a(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2024》對4311家人工智能企業(yè)進行了分析，從產(chǎn)業(yè)鏈分布來看，基礎(chǔ)層企業(yè)428家，占比 9.93% ；技術(shù)層企業(yè)1233家，占比 28.6% 應(yīng)用層企業(yè)2650家，占比 61.47%^? 。

數(shù)據(jù)來源：《數(shù)字中國發(fā)展報告（2024年）》。

近年來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出“核心城市群主導(dǎo)”的發(fā)展態(tài)勢。根據(jù)《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告 2024? ，北京、廣東和三個省市構(gòu)成了我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第一梯隊。其中，北京人工智能企業(yè)數(shù)量占比為 29.04% ，位居全國首位；廣東人工智能企業(yè)數(shù)量占比為21.90% ，位居第二，企業(yè)主要集中于深圳和廣州兩大城市創(chuàng)新樞紐；以 13.99% 的占比排名第三，見圖3。

（一）人工智能技術(shù)技能人才現(xiàn)狀與需求分析

從年齡分布來看，人工智能技術(shù)技能人才主要集中在中青年群體，20～25歲、25～30歲、30～35歲分別占比為20.65% 、 28.51% / 24.70% 。從學(xué)歷分布來看，2023年人工智能技術(shù)技能人才中本科及以上學(xué)歷占比高達 78.45% ，大專及以下學(xué)歷人才雖占比僅為 21.55% ，但相較于2022年增長了 4.14% ，這一變化反映了隨著技術(shù)的普及和應(yīng)用的深入，更多具備專業(yè)技能和實踐經(jīng)驗的大專及以下學(xué)歷人才被吸納到人工智能產(chǎn)業(yè)的各環(huán)節(jié)中。從專業(yè)來源來看，計算機、軟件、電子信息、自動化是人工智能技術(shù)技能人才的主要來源。從區(qū)域分布來看，獵聘網(wǎng)發(fā)布的《2025年AI技術(shù)人才供需洞察報告》顯示，崗位需求排名前十位的城市分別為北京（ 21.17% ）、（ 20.54% ）、深圳（ 16.42% ）、杭州0 7.53% ）、蘇州 4.16% ）、廣州（ 3.57% ）、南京（ 2.83% ）、武漢 （2.63%） 、成都（ 2.60% 、合肥（ 1.99% ，可以看出人工智能技術(shù)技能人才需求程度與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平呈正相關(guān)[]。從崗位分布來看，根據(jù)人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及相關(guān)企業(yè)的實際用人需求，通過對智能芯片、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器人等人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域的人才大數(shù)據(jù)挖掘與提取分析，形成了人工智能典型崗位表，見表1。他們具有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，理解并掌握機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理和算法，具備一定的編程能力，能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)并推動技術(shù)落地應(yīng)用。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)技能人才需求情況

人工智能作為一種通用目的技術(shù)，遵循“萌芽一成長一成熟”的發(fā)展規(guī)律，體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與人才配置的衍生互動邏輯。按照當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實際情況，可以將人工智能人才結(jié)構(gòu)定義為四層次金字塔結(jié)構(gòu)：一是源頭創(chuàng)新人才，該層次屬于人才結(jié)構(gòu)中的頂尖人才，致力于推動和實現(xiàn)人工智能前沿技術(shù)與核心理論的創(chuàng)新與突破；二是產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才，該層次人才能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撆c實際算法模型開發(fā)實現(xiàn)結(jié)合；三是應(yīng)用開發(fā)人才，該層次人才能夠?qū)⑷斯ぶ悄芩惴üぞ吲c行業(yè)需求相結(jié)合并實現(xiàn)推進落地應(yīng)用；四是實用技能人才，該層次屬于人才結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)人才，能夠理解人工智能基礎(chǔ)理論并對關(guān)鍵技能和實用方法都有所掌握[0]。人工智能技術(shù)的加速發(fā)展對產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才、應(yīng)用開發(fā)人才、實用技能人才等專業(yè)型人才的需求顯著增長。為進一步加強對人工智能技術(shù)技能人才需求分析，通過構(gòu)建人工智能關(guān)鍵詞邏輯在招聘平臺篩選了人才樣本總計158164個，人才結(jié)構(gòu)與需求的分析結(jié)果如下。

當(dāng)前，人工智能正處于快速發(fā)展期，相關(guān)崗位類型層出不窮，但人工智能對人才知識、能力與素養(yǎng)的要求與傳統(tǒng)的計算機人才、軟件人才有極大差異。知識層面的要求包括：一是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計學(xué)等基本原理；二是計算機基礎(chǔ)，包括計算機網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用相關(guān)基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識等；三是算法基礎(chǔ)，包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法和框架，以及自然語言處理、計算機視覺、智能語音等的基本原理。技能層面要求包括：一是編程技能，包括對Python、Java、 C++ 等編程語言的掌握；二是數(shù)據(jù)處理技能，包括對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方面工具使用能力；三是部署優(yōu)化技能，包括人工智能模型部署、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)的能力；四是應(yīng)用開發(fā)能力，包括利用計算機視覺、自然語言處理、智能語音等技術(shù)，針對典型應(yīng)用場景進行人工智能應(yīng)用開發(fā)的能力。素養(yǎng)層面要求包括：一是具備完成工作所需的核心能力基礎(chǔ)，包含持續(xù)學(xué)習(xí)、有效溝通、精準分析用戶需求與發(fā)展趨勢，以及深入理解業(yè)務(wù)場景并將其實際應(yīng)用等關(guān)鍵素質(zhì)；二是對人工智能相關(guān)法律法規(guī)、安全隱私等問題的理解與認識。

（二）人工智能對人才需求與就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響分析

當(dāng)前，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高勞動效率等方面發(fā)揮著積極作用，但也在重構(gòu)當(dāng)前勞動力市場的需求結(jié)構(gòu)?？傮w來看，人工智能對人才需求的影響是創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)并存，但與傳統(tǒng)就業(yè)替代不同的是，以往技術(shù)進步對勞動力的替代更多發(fā)生在體力勞動密集的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已呈現(xiàn)出替代部分腦力勞動能力的趨勢，這需要進一步加強人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求分析和就業(yè)引導(dǎo)工作，加快構(gòu)建以“技能可遷移性”為核心的教育體系。人工智能對人才需求與就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)出以下三方面特點。

一是從數(shù)量規(guī)模上，人工智能崗位需求規(guī)模呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢。近年來，人力資源和社會保障部持續(xù)發(fā)布了人工智能工程技術(shù)人員、人工智能訓(xùn)練師、生成式人工智能系統(tǒng)應(yīng)用人員等新職業(yè)，標志著人工智能已經(jīng)深刻影響了我國的職業(yè)結(jié)構(gòu)。一方面，人工智能原生崗位需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。根據(jù)測算，我國人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)人才規(guī)模近5年復(fù)合年均增長率達 20% 。智聯(lián)招聘發(fā)布的 ??2025 年春招市場行業(yè)周報》顯示，人工智能行業(yè)求職人數(shù)同比增速達 33.4% ，位居行業(yè)第一。另一方面，“人工智能 + 垂直領(lǐng)域”復(fù)合型人才崗位需求明顯增加。在工業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)視覺檢測、人工智能輔助設(shè)計等崗位需求增加；在自動駕駛與具身智能領(lǐng)域，亟需多模態(tài)感知算法人才、機器人行為訓(xùn)練師等崗位人才。

二是從能力結(jié)構(gòu)上，加快技能重塑已經(jīng)成為各界共識。隨著人工智能從“決策式”走向“生成式”，自動化任務(wù)的范圍正在極大擴展， ??2025 年未來就業(yè)報告》提出，到2030年，就業(yè)市場所需的 39% 關(guān)鍵技能將發(fā)生變化，以人工智能和大數(shù)據(jù)為代表的技術(shù)技能位居榜首。“人工智能素養(yǎng)”（使用AI的能力）已經(jīng)發(fā)展成為一項必備技能并且具備很強的獨立性[12]。各方研究普遍認為，推動技能重塑和提升是在技術(shù)變革時代保持競爭力的重要舉措。此外，隨著人工智能的廣泛應(yīng)用與行業(yè)滲透，充分發(fā)揮勞動力在具有創(chuàng)造性和靈活性工作崗位中的優(yōu)勢，就要探索人工智能與人類工作的融合，逐漸形成高效聯(lián)動的人機協(xié)同形態(tài)。

三是從時間推進上，人工智能對人才需求的影響呈現(xiàn)階段性。人才需求與技術(shù)滲透率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平等具有高度相關(guān)性。從短期來看，人工智能的技術(shù)技能人才需求主要集中在人工智能滲透率較高的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。獵聘《2025AI技術(shù)人才供需洞察報告》數(shù)據(jù)顯示，各行各業(yè)對人工智能人才需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，近一年企業(yè)發(fā)布的AI技術(shù)人才需求增速排在前五名的領(lǐng)域分別為家電（ 93.75% ）、通信設(shè)備（ 38.61% ）、智能硬件（ 37.22% ）、新能源（ 33.44% ）、半導(dǎo)體 28.87% ）。從長期來看，隨著人工智能賦能各行各業(yè)的進程加快，人才需求規(guī)模、崗位結(jié)構(gòu)、能力要求將發(fā)生巨大變化。2025年4月，聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會議發(fā)布的《2025年技術(shù)與創(chuàng)新報告》顯示，人工智能可能會影響全球 40% 的就業(yè)崗位[13]

四、我國職業(yè)院校人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)面臨的挑戰(zhàn)與問題

（一）職業(yè)院校人工智能專業(yè)設(shè)置調(diào)整情況

當(dāng)前，國家高度重視人工智能人才隊伍建設(shè)，通過頂層設(shè)計推動人工智能人才培養(yǎng)體系化發(fā)展，并從專業(yè)建設(shè)、產(chǎn)教融合等維度構(gòu)建了人才培養(yǎng)支持政策矩陣。近年來，相關(guān)部門先后印發(fā)的《關(guān)于推動現(xiàn)代職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展的意見》《職業(yè)教育產(chǎn)教融合賦能提升行動實施方案

（2023一2025年）》等文件均強調(diào)要優(yōu)先發(fā)展人工智能專業(yè)，培養(yǎng)服務(wù)支撐產(chǎn)業(yè)重大需求的技術(shù)技能人才。整體來看，職業(yè)院校人工智能人才培養(yǎng)呈現(xiàn)出多專業(yè)來源的特點，除了近年來新增設(shè)的人工智能專業(yè)外，計算機類、電子類中的部分專業(yè)都是培養(yǎng)人工智能人才的重要專業(yè)。這些專業(yè)在我國職業(yè)院校中開設(shè)廣泛、體量龐大、覆蓋面廣，是人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的“主陣地”和“蓄水池”。根據(jù)教育部發(fā)布的《職業(yè)教育專業(yè)目錄（2021年）》，人工智能產(chǎn)業(yè)與職業(yè)教育相關(guān)專業(yè)對應(yīng)關(guān)系見表2。

近年來，教育部持續(xù)推進職業(yè)教育專業(yè)的優(yōu)化調(diào)整工作，主要自的是促使專業(yè)設(shè)置緊密對接國家戰(zhàn)略需求、服務(wù)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、回應(yīng)民生領(lǐng)域的緊缺人才需要。在政策鼓勵和產(chǎn)業(yè)需求的雙重激勵下，自2021年起，人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)已連續(xù)五年成為高職新增備案專業(yè)排名前五的專業(yè)。截至2025年3月，全國已有769所高職院校開設(shè)人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)。從地域分布看，人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)呈現(xiàn)“多點開花、區(qū)域集聚”的特點，其中河南以78所院校新設(shè)該專業(yè)位居榜首，廣東（60所）、山東（57所）緊隨其后，人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)布點區(qū)域分布見圖4。

（二）職業(yè)院校推進人工智能專業(yè)人才供需適配面臨的挑戰(zhàn)與問題

人工智能是一門高度交叉的學(xué)科專業(yè)。隨著人工智能引發(fā)的職業(yè)和崗位需求變革，高職院校不可避免地需要發(fā)展新專業(yè)、淘汰不適宜的舊專業(yè)，并對現(xiàn)有專業(yè)內(nèi)涵進行升級，這對職業(yè)院校的資源整合能力提出了嚴峻挑戰(zhàn)。一是對職業(yè)教育人才培養(yǎng)目標和規(guī)格定位的挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，市場雖新增了大量就業(yè)崗位，但也導(dǎo)致了重復(fù)性、程序化崗位被替代的風(fēng)險極大。例如，在大模型推出后，有研究認為提示工程師會有巨大的人才需求，但隨著基礎(chǔ)指令生成自動化、模型智能度的提升，通用型提示工程師并非人才需求的重要方向，人才需求隨著技術(shù)更新改進迅速發(fā)生變化。職業(yè)院校必須適應(yīng)這種變革，緊跟技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展前沿對人才的需求變化，通過賦予受教育者新技術(shù)新技能，幫助其適應(yīng)就業(yè)市場的轉(zhuǎn)型。二是對專業(yè)內(nèi)涵體系構(gòu)建造成了沖擊。總體來看，職業(yè)院校在積極適應(yīng)人工智能時代的人才培養(yǎng)需求，但總體仍然處于以規(guī)模擴張的外延式發(fā)展階段，需要盡快從規(guī)模擴張式向質(zhì)量內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)變。人工智能是計算機類專業(yè)的一個重要方向，但以往對計算機人才的培養(yǎng)與當(dāng)前人工智能人才有極大的差別，面向人工智能人才需求的針對性課程體系開發(fā)不足，同質(zhì)化現(xiàn)象突出[14]。三是對職業(yè)院校師資隊伍提出了更高要求。由于人工智能涉及的知識領(lǐng)域廣泛且更新迅速，這不僅要求教師具備深厚的專業(yè)知識與扎實的實踐基礎(chǔ)，還要求他們能夠靈活運用這些知識與實踐經(jīng)驗進行教學(xué)。同時，隨著人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用日益廣泛，教師們需要不斷提高數(shù)字素養(yǎng)，以適應(yīng)這種新技術(shù)帶來的教學(xué)模式變革。職業(yè)院校在推進人工智能專業(yè)建設(shè)與人才培養(yǎng)過程中面臨諸多挑戰(zhàn)，同時在實現(xiàn)人工智能人才數(shù)量、結(jié)構(gòu)與質(zhì)量適配方面也出現(xiàn)了新問題。

1.數(shù)量型失配

數(shù)量型失配是指特定產(chǎn)業(yè)的人才供給數(shù)量與該產(chǎn)業(yè)人才需求數(shù)量不匹配的現(xiàn)象。以新一代數(shù)字技術(shù)為代表的技術(shù)變革正在全面影響數(shù)字人才的需求規(guī)模，“十五五”期間，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達將到10000億元，人工智能核心產(chǎn)業(yè)人才需求年均增速將超過 20% ?？紤]到人工智能對其他行業(yè)的溢出效應(yīng)，尤其是在賦能各行業(yè)數(shù)字化、智能化、綠色化發(fā)展方面的作用，廣義上的人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求將進一步擴大。從規(guī)模來看，5年時間已經(jīng)有超過700余所院校布局人工智能專業(yè)，根據(jù)張曉蕾等人的研究測算，到2026年職業(yè)教育人工智能相關(guān)專業(yè)人才供給將超過190萬人，數(shù)量型失配矛盾在政策的鼓勵和支持下逐漸得到緩解，目前更多的數(shù)量規(guī)模不匹配體現(xiàn)為合格人才的高度短缺上[15]

2.結(jié)構(gòu)型失配

結(jié)構(gòu)型失配是指特定產(chǎn)業(yè)所需的人才類型、層次與其供給之間存在的不匹配現(xiàn)象。一方面，學(xué)歷結(jié)構(gòu)上存在不匹配情況。數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前人工智能相關(guān)崗位人員具有本科及以上學(xué)歷的畢業(yè)生占比達 78.45% ，在高等教育普及率持續(xù)提高的背景下，企業(yè)對人工智能產(chǎn)業(yè)人才的學(xué)歷要求普遍較高。另一方面，區(qū)域結(jié)構(gòu)上存在不適配情況。人工智能企業(yè)數(shù)量排名前十的省份占據(jù)了全國 91.92% 的企業(yè)數(shù)量，而這十個省份的人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)點數(shù)僅占據(jù)了 50.33% 的規(guī)模，大量學(xué)校在開設(shè)專業(yè)時忽視了我國人工智能產(chǎn)業(yè)布局的地域性特點，導(dǎo)致了教育資源的錯配。

3.能力型失配

能力型失配是指特定產(chǎn)業(yè)所需從業(yè)人員應(yīng)具備的知識、技能、經(jīng)驗等方面的能力素質(zhì)與畢業(yè)生已具備的知識、技能、經(jīng)驗之間的不匹配現(xiàn)象。一方面，產(chǎn)業(yè)變革與技術(shù)進步速度加快，院校人工智能人才培養(yǎng)具有一定滯后性，人才培養(yǎng)方案同質(zhì)化問題突出，學(xué)生所掌握的知識、能力水平不能滿足行業(yè)需求。另一方面，自前我國人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求之間的銜接并未完全打通，突出表現(xiàn)為生產(chǎn)研發(fā)過程與教學(xué)過程未能有機結(jié)合、崗位要求與課程標準缺少精準銜接。

五、職業(yè)院校人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求適配的建議

（一）建立產(chǎn)業(yè)需求導(dǎo)向的追蹤與分析機制

職業(yè)教育的人才培養(yǎng)應(yīng)滿足區(qū)域經(jīng)濟和社會發(fā)展的需要。當(dāng)前，職業(yè)教育人工智能專業(yè)數(shù)量的快速增長是對人工智能人才缺口的積極響應(yīng)，但如何讓教育供給側(cè)對產(chǎn)業(yè)需求側(cè)的響應(yīng)更為科學(xué)精準，避免出現(xiàn)盲目跟風(fēng)、同質(zhì)化發(fā)展問題值得各方深入研究。一是國家需要加強統(tǒng)籌謀劃，匯聚教育、產(chǎn)業(yè)等部門數(shù)據(jù)資源，在保密安全的前提下，建立數(shù)據(jù)共建共享機制。二是充分發(fā)揮新技術(shù)在人才需求預(yù)測、人崗適配分析等方面的作用，加快算法模型開發(fā)與迭代，為科學(xué)開展產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測、趨勢研判提供技術(shù)支撐。三是加快數(shù)據(jù)成果應(yīng)用，建立教育、就業(yè)、產(chǎn)業(yè)之間的數(shù)據(jù)聯(lián)動分析機制，圍繞超前布局產(chǎn)業(yè)需要、加快推進高質(zhì)量就業(yè)等目標實現(xiàn)，充分運用分析與預(yù)測結(jié)果，為精準支持學(xué)科專業(yè)設(shè)置優(yōu)化、招生計劃指標調(diào)整、人才培養(yǎng)模式革新提供有力參考。

（二）優(yōu)化職業(yè)教育人工智能專業(yè)體系

優(yōu)化職業(yè)教育人工智能專業(yè)體系應(yīng)在人工智能專業(yè)建設(shè)、人工智能賦能現(xiàn)有專業(yè)升級、人工智能通識教育三個維度持續(xù)延展。一是科學(xué)謀劃人工智能專業(yè)建設(shè)。職業(yè)院校應(yīng)著眼于產(chǎn)業(yè)需求、區(qū)域布局與學(xué)校實際對開設(shè)人工智能專業(yè)進行長遠謀劃，避免在客觀條件不具備的條件下出現(xiàn)“拼盤式”專業(yè)建設(shè)。二是人工智能賦能現(xiàn)有專業(yè)升級。人工智能作為一種“賦能型”技術(shù)，對各個專業(yè)的智能化升級都具有重要價值。職業(yè)院校應(yīng)加強與行業(yè)企業(yè)的對接，及時掌握行業(yè)對人工智能技能的需求，修訂專業(yè)人才培養(yǎng)方案，加強專業(yè)課程和實踐項自的智能化教學(xué)內(nèi)容建設(shè)，將行業(yè)企業(yè)人工智能真實項目轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例[16]。三是加快人工智能通識課程體系建設(shè)。人工智能通識素養(yǎng)包括人工智能的基本概念、算法邏輯、數(shù)據(jù)安全和倫理意識等，加強學(xué)生對人工智能的基本原理及其在學(xué)習(xí)、生活和行業(yè)中的應(yīng)用場景，提升學(xué)生的人工智能通識素養(yǎng)與基本能力，以增強其未來技能的可遷移性。

（三）持續(xù)強化人工智能專業(yè)內(nèi)涵建設(shè)

強化內(nèi)涵建設(shè)是高職院校實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的根本要求，是提高院校核心競爭力的基本路徑，是新時代高等職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展的必然選擇[17]。職業(yè)院校應(yīng)立足人工智能技術(shù)迭代迅速的特征，以深化產(chǎn)教融合為核心抓手，加快構(gòu)建“需求牽引—專業(yè)重構(gòu)一資源整合一動態(tài)反饋”的人才培養(yǎng)新模式。一是依據(jù)教育部發(fā)布的《關(guān)于職業(yè)院校專業(yè)人才培養(yǎng)方案制訂與實施工作的指導(dǎo)意見》，學(xué)校應(yīng)系統(tǒng)調(diào)研產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)，緊密圍繞本地區(qū)相關(guān)企業(yè)用人需求，精準定位人工智能相關(guān)崗位所需的知識、技能與素養(yǎng)，建立有特色、有層次的人才培養(yǎng)方案。二是加快建立協(xié)同育人機制，實現(xiàn)課程內(nèi)容與行業(yè)標準、應(yīng)用場景的深度耦合，及時更新人工智能專業(yè)課程體系和實踐項目。三是建立人才培養(yǎng)質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測體系，結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈崗位能力圖譜，開展人工智能專業(yè)技能、崗位能力測評，進一步提升人才培養(yǎng)質(zhì)量和服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展的能力。

參考文獻

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MatchingofTalentsCultivationof Vocational Collges with Industrial Needs：ACase Studyof theArtificial Intelligence Industry

Wang Xiuxiu，Li Tingru，Liu Di

AbstractAcceleratingthematchingoftalentssupplyanddmand scucialfrdepennghigqualtidustrialdevelopment，iproving theeffciencyofducatioalesourcesalocationandallvatingstrcturalemploymentontradictios.Adoptingthepspecieof industry-educatininkagendgrounedineteicalndsilledtalntsmandsftifalintellgeeidustrissty analyzestesausdsssgadgthagofttsliaioiocaallinadidustadsutly competitionilitelgeisssalmoioaitai Vocatioalsitetstillcs structuralandabilitsachtentaletsiatioadidustraldead.estudypoposssgesiostoblis industrydemandrientedtackingndalysismechanimtiizeteartifialintellgenceprogamsyteminvocatioaledcatio andcontinuousltrengthntheconotatindevelopmentoftifalitellgnceprogams.Tese measurestofurterosoliatethe foundation for matching talents cultivation with industrial needs.

Keywordsvocationalcoleges;talentscultivation;supply-demand matching;artificial intellgence;industrialdemand

AuthorWang XiuxiuasstantresearchfellowattheResearch CenterforEngineeringEducationofSanghaiUniversityofEging Science （Shanghai 2O162o）;LiTingu，asistantresearcherofTalentExchangeCenteroftheMinistryofIndustryandInformation Technology; Liu Di， Beijing University of Posts and Telecommunications