随着人工智能（AI）、物联网、大数据等新兴技术的迅猛发展，制造业正经历一场深刻的变革。以“人工智能+制造”为核心的智能制造模式正在重塑传统工业体系，推动先进装备制造业向数字化、智能化、网络化方向转型升级。在此背景下，先进装备制造类人才的需求结构发生了显著变化，传统的单一技能型人才已难以满足现代产业发展的要求，具备跨学科知识和综合实践能力的复合型人才成为行业发展的关键支撑力量。
当前，我国正处于由制造大国向制造强国转变的关键阶段，国家高度重视先进装备制造业的发展，并出台了一系列政策文件，如《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》等，明确提出要加快培养适应智能制造需求的高素质技术技能人才。然而，高职院校作为应用型人才培养的重要阵地，在专业建设、课程体系、教学模式等方面仍存在诸多不足，难以完全匹配“人工智能+”时代下先进装备制造行业的用人需求。例如，部分高职院校的专业设置仍然沿袭传统工科模式，缺乏对人工智能、工业互联网、数字孪生等前沿技术的有效融合；教学内容更新滞后，实践教学环节薄弱，导致学生在毕业后难以迅速适应企业的智能化生产环境；此外，校企合作深度不足，产教融合机制尚不完善，使得人才培养与企业实际需求之间存在脱节现象。
因此，如何在“人工智能+”背景下构建科学合理的先进装备制造类复合型人才培养体系，已成为高职教育亟需解决的重要课题。本文将围绕该主题展开深入探讨，分析先进装备制造类复合型人才的核心能力要求，剖析当前高职院校人才培养中存在的主要问题，并提出相应的优化策略，包括课程体系重构、实践教学强化、师资队伍建设以及产教融合深化等方面的具体措施。通过本研究，旨在为高职院校提供可借鉴的人才培养路径，助力我国先进装备制造业的可持续发展。
一、“人工智能+”背景下先进装备制造类复合型人才的能力需求
在“人工智能+”的背景下，先进装备制造行业正迈向智能化和集成化，对人才的知识、技能和素质提出了更高的要求。复合型人才必须具备扎实的传统工程基础、跨学科的整合能力和智能技术的应用能力，以满足智能制造岗位的需求。核心能力的需求主要体现在多学科交叉融合的知识结构、创新能力以及解决复杂问题的能力。
复合型人才需要掌握计算机编程、数据分析、机器学习等新兴技术的应用能力，以及软件开发和系统集成的能力。他们不仅要精通传统工程知识，还要熟悉人工智能、物联网、云计算等领域的基础知识，以实现跨学科知识的有效整合。
在智能制造的环境中，工程师面临的问题更加复杂多变，需要利用人工智能算法来优化生产参数，提升设备的运行效率。工程师必须具备持续学习和创新思维的能力，能够快速适应新技术、新工艺，并提出优化方案。智能制造强调个性化定制和柔性生产，要求工程师能在短时间内完成产品设计、工艺调整及质量优化，这凸显了创新思维和解决问题能力的重要性。
实践操作和工程应用能力是先进装备制造人才的关键素质。尽管人工智能在制造业中应用广泛，但工程技术人员的实际操作能力至关重要。例如，工程师需掌握机器人运动学原理、示教编程、轨迹优化等实操技能。在数字孪生技术应用中，工程师应能使用仿真软件建立虚拟模型，并进行数据交互以优化生产过程。因此，这类人才必须具备强动手能力和工程实践经验，熟练使用智能制造设备和软件工具，灵活应对生产挑战。
职业素养和团队协作能力也是先进装备制造人才的重要素质。智能制造强调协同作业和跨部门合作，工程师需与多个角色紧密配合推进项目。例如，在智能工厂项目中，机械工程师可能要与IT专家合作开发数据采集系统，或与供应链管理人员协调生产计划。随着全球化竞争加剧，工程师还需具备良好的沟通能力、跨文化适应能力和职业道德意识。因此，除了专业技能，这类人才还需具备团队合作精神、责任意识和终身学习能力，以适应不断变化的职业环境。
综上所述，先进装备制造类复合型人才的能力需求具有多元化、交叉性、实践性和综合性特点。他们需掌握工程基础知识和新兴技术应用能力，如人工智能、数据分析、智能控制系统等，同时具备创新思维、工程实践能力和团队协作意识。这对高职院校人才培养模式提出新挑战，要求学校在课程体系、教学方法、实践平台等方面进行优化，确保毕业生能胜任智能制造时代岗位需求。
二、当前高职院校先进装备制造类人才培养存在的问题
在“人工智能+”的背景下，高职院校培养的复合型人才往往难以满足产业界的实际需求。主要存在的问题包括课程体系的不合理性、实践教学环节的薄弱、师资队伍能力的不足以及校企合作的不够深入。
课程体系的设置往往不合理，缺乏对人工智能等前沿技术的有效整合。大多数高职院校的课程体系仍然以传统工科为主导，未能充分纳入最新的智能制造技术，这导致学生难以适应行业的最新发展趋势。
实践教学环节显得薄弱，难以满足智能制造领域对高技能人才的需求。高职院校普遍面临实训资源不足、设备陈旧、项目单一等问题，这些限制了学生工程实践能力的提升。
教师队伍的专业能力有待加强，教师们需要增强行业经验和智能技术的应用技能。高职院校的教师普遍缺乏行业实际操作经验和人工智能技术的掌握，导致教学内容难以与行业发展同步。教师大多来自传统工科背景，缺乏对新兴领域的了解，并且很少参与企业实践，这使得他们难以指导高水平的实践训练。同时，高职院校在引进具有实战经验的双师型教师方面面临困难，这限制了教学质量的提升。
校企合作的深度不足，产教融合的机制尚未形成良性循环。高职院校与企业的合作较为松散，课程设置与企业需求存在脱节。在合作过程中，高职院校缺乏有效的管理，合作项目多为短期实习，未能建立起稳定的产学研协同育人机制。企业在校企合作中的积极性不高，合作成果难以转化为人才培养的效益。校企合作的浅层化问题影响了教学质量的提升和学生的就业竞争力。
综上所述，当前高职院校在先进装备制造类人才培养方面面临诸多挑战，主要表现在课程体系设置不合理、实践教学环节薄弱、师资队伍能力不足以及校企合作深度不够等方面。这些问题的存在，使得高职院校难以有效满足“人工智能+”背景下先进装备制造行业对复合型人才的需求。因此，有必要从课程体系重构、实践教学强化、师资队伍建设以及产教融合深化等方面入手，探索更加科学合理的人才培养模式，以提升高职院校先进装备制造类人才的培养质量。
三、先进装备制造类复合型人才培养体系的构建路径
在“人工智能+”新时代背景下，先进装备制造行业对具备跨学科知识和技能的复合型人才的需求日益迫切。高职院校面临优化人才培养体系的挑战，以增强学生的跨学科能力、实践应用能力和职业素养。为此，必须从课程体系重构、实践教学强化、师资队伍建设以及产教融合深化四个方面着手，构建与智能制造发展趋势相适应的人才培养模式。
首先，课程体系的优化至关重要，需构建“人工智能+制造”的跨学科融合课程结构。高职院校应根据智能制造行业的发展需求，重新审视并调整现有课程体系，打破传统工科专业的界限，增加人工智能、工业互联网、数字孪生等新兴技术课程的比例。例如，在机械制造专业中，可以增设《智能制造系统集成》、《工业机器人编程与应用》、《人工智能在制造业中的应用》等课程，帮助学生掌握智能制造的核心技术。同时，应加强课程之间的衔接性，避免知识碎片化，促进学生形成连贯的知识体系。此外，引入模块化教学模式，将人工智能、数据分析、智能控制系统等内容融入传统工程课程，使学生在学习机械设计、自动控制等基础课程的同时，也能掌握智能制造相关的先进技术。
其次，加强实践教学环节，以提升学生的工程应用能力。培养先进装备制造类人才高度依赖于实践教学，因此高职院校应加强实训基地建设，引入先进的智能制造设备和仿真软件，打造与企业实际需求相贴近的实践教学环境。例如，可以建设智能制造实训中心，配备工业机器人工作站、数字孪生仿真平台、智能检测系统等设备，让学生在真实的智能制造环境中进行操作训练。此外，应丰富实践教学内容，除了基础实验和拆装训练，还应增加综合性实训项目，如基于人工智能的设备故障诊断、智能制造系统优化等任务，以提高学生的实际操作能力。同时，鼓励学生参与各类职业技能竞赛、创新创业大赛等活动，以赛促学，提升其解决复杂工程问题的能力。
再次，加强师资队伍建设，提升教师的行业经验和智能技术应用能力。高职院校应加大对教师的培训力度，鼓励教师参与企业实践，积累行业经验。例如，可以定期选派教师赴智能制造企业挂职锻炼，使其深入了解行业最新技术和生产流程，从而提升教学内容的实用性和前瞻性。同时，应积极引进具有智能制造背景的双师型教师，增强师资队伍的整体实力。此外，还可以邀请企业技术专家担任兼职教师，参与课程讲授、实训指导等工作，使学生能够接触到一线工程师的实践经验，提高教学的针对性和实效性。
最后，深化校企合作，构建产教融合的长效机制。高职院校应积极探索多元化的校企合作模式，推动产教深度融合。一方面，可以与智能制造企业共建产业学院，联合制定人才培养方案，共同开发课程内容，确保教学内容与企业需求同步。例如，企业可以参与课程标准的制定，提供实际案例用于课堂教学，甚至直接承担部分专业课程的教学任务。另一方面，应推广“订单式培养”模式，根据企业用人需求定制课程体系，确保学生毕业后能够迅速适应岗位要求。此外，高职院校还应加强与行业协会、科研机构的合作，共同开展技术研发和人才培养项目，推动产学研协同发展。同时，政府应出台相关政策，鼓励企业积极参与校企合作，如给予税收优惠、专项资金支持等，形成多方共赢的良好生态。
通过实施上述四个方面的改革举措，高职院校能够在“人工智能+”背景下构建更加科学合理的先进装备制造类复合型人才培养体系。这不仅有助于提升学生的综合素质和就业竞争力，也将为我国智能制造产业的发展提供强有力的人才支持。
四、保障机制与实施路径
为确保先进装备制造类复合型人才培养体系的有效实施，高职院校需构建全面的保障机制，包括政策支持、评价体系、资源共享平台以及质量监控等多个方面。唯有通过制度化、系统化的保障措施，方能确保人才培养方案的顺利推进，并持续提升教育教学质量。
首先，政策支持与资金投入是人才培养体系建设的基础保障。政府应加大对职业教育的支持力度，出台专门的政策文件，明确先进装备制造类复合型人才培养的目标、方向和支持措施。例如，可以设立专项基金，用于支持高职院校更新智能制造实训设备、建设数字孪生实验室、引入人工智能教学资源等。同时，政府还应鼓励企业参与人才培养，提供税收减免、财政补贴等激励政策，引导企业与高职院校建立长期合作关系。此外，地方政府可以结合区域产业发展需求，制定区域性智能制造人才培养规划，推动本地高职院校与重点制造企业协同发展，形成产教融合的良好生态。
其次，建立科学的评价体系，促进人才培养质量的持续提升。高职院校应构建多元化的评价机制，不仅关注学生的专业知识掌握情况，还要重视其实践能力、创新思维和职业素养。例如，可以采用“过程性评价+结果性评价”相结合的方式，将课堂表现、项目实践、企业实习等纳入考核体系，全面衡量学生的综合能力。此外，应引入第三方评价机制，邀请行业专家、企业技术人员参与学生毕业设计评审、技能考核等环节，确保人才培养标准与行业需求保持一致。同时，高职院校还可以利用大数据分析技术，跟踪毕业生的就业情况和职业发展状况，及时反馈人才培养成效，为后续教学改革提供依据。
再次，搭建资源共享平台，提升优质教育资源的利用率。高职院校应充分利用信息技术手段，构建线上线下融合的资源共享平台，实现优质教育资源的开放共享。例如，可以建设智能制造在线课程库，整合国内外优质慕课资源，供师生自主学习；开发虚拟仿真实验平台，让学生在虚拟环境中进行智能制造系统调试、工业机器人编程等操作，弥补实训资源不足的问题。此外，还可以建立校际合作机制，推动不同高职院校之间的资源共享，如联合开发课程、共享实训基地、互聘教师等，提高整体教学质量。
最后，完善质量监控机制，确保人才培养体系的持续优化。高职院校应建立常态化的教学质量监控体系，定期评估课程设置、教学方法、实践教学等方面的实施效果。例如，可以设立教学质量督导小组，定期开展听课、评课活动，收集教师和学生的反馈意见，及时调整教学策略。同时，应建立校企联动的质量反馈机制，邀请企业参与人才培养质量评估，确保教学内容与企业需求相匹配。此外，高职院校还可以借鉴ISO质量管理标准，建立标准化的人才培养质量管理体系，规范教学流程，提升管理水平。
通过政策支持、科学评价、资源共享和质量监控等多维度的保障机制，高职院校可以有效推动先进装备制造类复合型人才培养体系的落地实施，并不断优化人才培养模式，以更好地适应“人工智能+”时代下制造业的发展需求。
五、面向未来的先进装备制造类人才培养展望
在“人工智能+”的背景下，培养具备跨学科知识、实践能力和创新思维的高素质技术技能人才，已成为高职教育改革的重要方向。随着智能制造技术的迅猛发展，行业对这类人才的需求日益增长。高职院校作为应用型人才培养的关键基地，必须顺应时代潮流，积极调整人才培养模式，以应对产业升级和技术变革带来的挑战。
尽管先进装备制造类人才的培养体系已取得一定进展，但目前仍存在课程体系落后、实践教学不足、师资力量薄弱以及产教融合不够深入等问题。因此，高职院校需进一步优化课程设置，加强人工智能、工业互联网、数字孪生等前沿技术的整合，构建更为科学和合理的跨学科课程体系。同时，应加强实训基地的建设，提高学生的工程实践技能，并通过校企合作、订单式培养等模式，提升人才培养的针对性和实用性。此外，师资队伍的建设是关键所在，高职院校应加强教师培训，提高其智能制造技术的应用水平，并积极引入具有行业背景的双师型教师，以增强教学的实践性和前瞻性。
展望未来，随着人工智能、物联网、大数据等技术的进一步发展，智能制造将迈向更高层次。因此，先进装备制造类人才的培养也需要不断更新升级。高职院校应持续推动教学改革，探索更加灵活多样的人才培养模式，例如“微专业”课程体系、在线学习的平台、虚拟仿真教学等，以适应不同层次学生的学习需求。同时，应加强与政府、企业、行业协会的合作，推动产教深度融合，形成多方共赢的育人机制。通过不断完善人才培养体系，高职院校将在“人工智能+”时代为先进装备制造业培养出更多高素质的复合型人才，助力我国制造业实现智能化、高端化的新飞跃。(作者: 裴圣华，吉安职业技术学院)
