智能制造趨勢下職業教育人才培養的困境與突破

張更慶，劉先義

(山東外事職業大學，山東 威海 264513)

2013年，德國在漢諾威工業博覽會上正式提出工業4.0戰略，引發全球制造業轉型競賽。2015年5月，我國提出“中國制造2025”戰略(被稱為中國版的“工業4.0”計劃)，啟動智能制造工程。無論是“工業4.0”，還是“中國制造2025”，其實質是“互聯網+工業”，即通過現代信息技術與先進制造技術深度融合，促進制造業轉型升級。2016年至2018年，“智能制造”連續三年出現在政府工作報告中，其中2018年出現頻次達4次之多，可見國家對發展智能制造的重視程度。2020年，李克強總理在政府工作報告中再次指出：“發展工業互聯網，推進智能制造，培育新興產業集群。”這意味著加快大數據、物聯網、人工智能、云計算等現代信息技術與傳統制造業融合創新，是當前工業企業技術革新的重要任務。人才是推動制造業轉型升級的重要力量，面對迅猛的信息技術革命，順應工業4.0，職業教育必須作出前瞻性回應。為此，基于智能制造的關鍵趨勢和人才需求，對職業教育人才培養面臨的困境和突破路徑進行探討，具有重要的現實意義。

一、智能制造的關鍵趨勢和特征

工業4.0，是繼工業1.0(蒸汽時代)、2.0(電氣化時代)、3.0(信息化時代)之后的工業生產體系智能化再造，使工業生產體系由信息化時代跨入智能制造時代。智能制造是智能技術與制造技術深度融合的產物，即以人工智能為代表的新一代信息技術與工業生產體系深度融合，工業生產在自動化基礎上實現數字化、網絡化、智能化、綠色化，具有自動感知、自學習、自決策、自執行、自適應的智慧能力，進而達到提高效率、降低成本、提升質量、縮短周期等生產目的。以人工智能為代表的信息技術革命，助推智能制造技術躍升、管理變革，呈現以下發展趨勢：

1.數字孿生技術：工業實體控制走向虛擬映射控制

數字孿生技術是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。[1]數字孿生通過數字化映射的可視化監控，實現工業生產從現實走向虛擬、從局部走向整體、從無序走向有序的全程監視和控制，從而抵御生產要素不可預知的風險，提高管理效率和生產效率。其基礎是工業互聯網集成的可視化數據，以物聯網、大數據、人工智能和工業軟件為支撐，形成感知、認知、深度學習的智慧應答和反饋。

2.創新的人機交互技術：工業人機交互走向人“人”交互

人機交互是指人與含有計算機的機器的交互，實質是人與計算機的交互。人工智能技術使機器設備智能化，具有語音識別、圖像識別、自然語言處理，甚至具有情感識別和認知思維，如同工業Cyborg(賽博格)，機器設備成為特異“人”，[2]人機交互趨向人“人”交互。目前，AR和VR技術正加快應用于工業生產，與培訓相結合，利用其創設的高仿真場景和人工智能賦予的智能交互開展業務培訓，提高培訓效率；內嵌于工業設計，利用其多感官的體驗效果使設計者、用戶、決策者理解設計理念，從而降低溝通成本并加速設計周期；與自動化生產數據貫通，利用其強大可視化功能，監視并操控數據，對工業現場進行管理、控制和維護等。

3.智能維護技術：工業維護由經驗維護走向智能維護

智能維護技術是利用機器學習及其他人工智能技術，對工業設備、軟件、產品進行性能衰退分析和預測，據此采用針對性維護策略，使工業設備、軟件、產品達到近乎零故障的安全性能或生產效率的一種新型維護技術。有資料表明，運用智能維護技術可對設備、軟件、產品實施更加準確、有效的預測性維護，可減少事故故障率75%，降低設備、軟件、產品維護費用25%—50%，[3]這是憑經驗維護遠遠不能達到的。

4.智能3D打印技術：低附加值的技能制造走向高附加值的零技能制造

智能3D打印技術是一項“人工智能+3D打印”的顛覆性創新技術，運用于制造行業，可替代傳統技術技能，高效完成制造。也就是說，人工智能賦能3D打印，使智能化打印成為可能，這降低了3D打印在設計、生產、分銷等方面的技能要求，拓展了設計的自由度和創意空間，縮減了生產中間環節，使產品一次成形，同時有望實現分銷體系通過遠程打印為采購方供應零配件，從而使傳統倉儲和配送體系失去存在意義?？傊叭斯ぶ悄?3D打印”通過凝集多元知識技術，摒棄傳統制造的一般技術技能，實現低附加值的技能制造走向高附加值的零技能制造。

5.工業互聯網平臺：工業生產由傳統制造走向柔性化精益制造

工業互聯網平臺是智能制造技術的綜合載體，由自動化技術和信息化技術深度融合而成，面向制造業數字化、網絡化、智能化、綠色化需求，構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造要素泛在連接、彈性供給、高效配置的工業云平臺。[4]工業互聯網技術因信息化而產生，并伴隨信息化的發展而發展，依托開放、全球化的網絡，將人、數據和機器連接，內嵌人工智能技術，使工業生產體系在自動化基礎上趨向智能化。即面向智能制造，集數字孿生、創新人機交互、智能維護、3D打印等智能技術為一體，通過企業資源計劃(ERP)、產品生命周期管理(PLM)、制造管理(MES)、供應鏈管理(SCM)、客戶關系管理(CRM)等系統，以數據智能為驅動，構建機器設備、生產運營、交互服務的優化閉環，[5]打通從設計到制造和銷售的所有環節數據閉路，實現工業生產體系人、機、物互聯并智能化，驅動傳統生產體系科層結構向扁平化方向發展，提升制造過程中端附加值，[6]改寫工業“微笑曲線”從深凹“U”型到扁平“U”型，向“拋物線”型過渡，誘發管理范式由管“人”到管“物”、由控制到賦能、由“營銷推廣”到“工業信用”轉變，[7]推動工業生產體系走向基于定制化的柔性制造和去環節、降庫存、減消耗、促效率、提質量的精益生產，帶動品牌價值在工業信用提升中增值(見圖1)。

縱觀智能制造關鍵趨勢，工業生產呈現數字化、網絡化、智能化、虛擬化、柔性化、定制化、可視化、綠色化等特征。

二、智能制造趨勢下技術技能人才需求分析

智能制造的關鍵趨勢和特征，為分析智能制造的技術技能人才需求提供前瞻性指導。立足行業，面向未來，預測人才需求規模，分析人才需求特征，為人才培養的層次規劃、培養規格定位奠定基礎。

1.人才需求規模預測

在“中國制造2025”的推動下，智能制造已成為我國搶占科技革命和產業變革制高點的主攻方向，但人才緊缺成為制約企業智能化升級的屏障。以山東新舊動能轉換重大工程為例，目前服務于裝備制造、信息、生物技術、新材料等領域的人才，高級技師僅占1.38%，高級工僅占13.32%。[8]據文獻預測，2020年我國智能制造領域人才需求約750萬人，缺口約300萬人；到2025年，人才需求約900萬人，缺口約450萬人。其中，機械行業技術技能人才需求總量將達到377.6萬(見表1)。[9]

表1 我國智能制造機械行業技術技能人才學歷需求預測表(單位：萬人)

機械工業，作為制造行業的支柱產業，其智能化水平代表整個制造業。由此，從表1數據可推知，未來6年，智能制造對技術技能人才的需求量逐年增加，在學歷層次上，高職需求量最高，本科次之，研究生第三。從智能制造的關鍵趨勢看，從工業3.0到工業4.0，智能制造的資本有機構成(C∶V)隨智能化加深而提高，機器換人趨勢加強，人才需求學歷結構存在中職向高職、高職向本科層次職業教育高移趨勢，這使本科層次職業教育有可能成為支撐未來智能制造人才需求的重心(見圖2)。

2.人才需求特征分析

現代信息技術與先進制造技術深度融合，催生智能制造，引發技術知識升級，重構技術技能人才的知識結構、技術結構、能力結構、素質結構。以機械行業為例(見表2)，從智能制造的關鍵趨勢出發，對崗位能力要求、知識要求聚類分析，筆者認為，智能制造技術技能人才具有知識結構系統化、技術結構高端化、能力結構多元化、素質結構人文化等特征。

表2 我國智能制造機械行業崗位能力和知識新要求

第一，知識結構系統化。智能制造以數據為媒介將人、機、物縱橫關聯，其背后以跨學科多元知識為支撐，形成以理論知識為功底的系統化專業知識，[10]涵括電氣自動化、現代信息技術(人工智能、大數據、物聯網、云計算等)、機械制造、物理學、管理學、心理學、美學、倫理學等多學科專業基礎理論知識。同時，相關專業人才需掌握關鍵崗位專業核心技術知識，如面向未來的數字孿生、人機交互、智能維護、3D打印、工業互聯網平臺等技術知識。智能制造重塑知識結構，打破傳統職業教育知識“必須”“夠用”限度，向知識的“廣度”“深度”發展，同時適應崗位需求，把部分技術知識拓展為經驗知識，并摒棄碎片化，進一步整合技術知識、經驗知識，構筑體系化知識，以適應技術知識的遷移和跨學科整合。[11]

第二，技術結構高端化。智能制造通過現代信息技術與先進制造技術融合創新，升級人才需求的技術結構層次，由低端勞動密集型躍升為高端知識密集型，技術技能人才的技術知識結構因此嬗變，由駕馭自動化流水線的一般性操作、維護、管理等技術，躍遷為人工智能、大數據、物聯網等現代信息技術賦能的自動化、流程再造、生產鏈管理、數據分析、決策、營銷、設施設備維護等現代化智能工業鏈運營技術。

第三，能力結構多元化。智能制造是產業智能化轉型升級和企業技術創新的結果，跨界、跨學科多元技術知識的融合創新是其必然之需。[12]因此，服務智能制造的技術技能人才必然是發展型、復合型和創新型人才，須具有與智能制造相適配的融合創新、技術遷移、團隊協作、獨立思維等柔性能力和數字化設計、虛擬仿真、逆行工程分析、信息化、智能化等剛性能力，[13]通過“剛”“柔”相濟，撬動制造業發展潛力，支撐產業、行業和企業智能化發展。

第四，素質結構人文化。智能化時代，機器雖能習得智能，但不能習得情感。以人機交互為中心的智能制造，屬復合型創新工作，技術技能人才面對冰冷的機器，如果沒有尊重、關心、信任的人文底蘊賦予“溫度”，[14]就會制約團隊協作，弱化創新力，影響創造性工作的開展。人文底蘊源于人文素養，人文素養能夠凝聚團隊士氣。因此，智能制造時代，培養人文素養對提升智能制造能力顯得尤為重要。為此，企業須把以人為本(人文素養的本質)納入管理的核心理念，指導企業生產運營；職業教育須把人文素養融入“新工匠精神”(愛崗敬業、樂于奉獻；精益求精、嚴謹細致；積極進取、求實創新)培育，[15]培養有“溫度”的智能制造新“工匠”。

三、智能制造趨勢下職業教育人才培養的現實困境

智能制造的新技術、新模式，重塑人才需求，倒逼職業教育提高人才培養層次，加強復合型技術技能人才的培養。但是，職業教育人才培養存在現實困境，制約了人才培養的變革。

1.培養體系：滯后于技術知識發展

智能制造通過“智能化”異構傳統技術知識，提升技術知識的廣度和深度，要求技術技能人才知識復合、技術復合、能力復合，反饋于職業教育培養體系，須順應需求，培養層次整體高移。但是，現代職業教育人才培養體系尚不完善，如本科層次職業教育處于試點、中、高、本銜接不夠暢通、技術技能層次界限不夠清晰等現實問題使人才培養難以與市場需求相適應。

2.培養目標：落后于智能化發展目標

智能制造的“智能化”催生柔性化創新，柔性創新能力必然成為適應智能制造發展的核心能力，落實到人才培養，須立足智能制造未來發展，從培養目標、培養規格邏輯起點上切實納入，真正發揮引領作用。但是，目前職業教育人才的培養目標和培養規格限于傳統單一技術技能，忽視發展型、復合型技術技能，使整體人才培養缺乏前瞻性，導致面向“智能化”未來的人才培養后勁不足。

3.學科專業：偏離于跨界融合

智能制造的“智能化”提升了產業技術知識的廣度和深度，要求學科專業基于產業需求，通過交叉融合，重構技術知識，優化體系結構，實現產業鏈、專業鏈、知識鏈、技術鏈有機銜接。但是受制于傳統的學科專業固化思維，目前高校學科專業結構狹窄，難以滿足產業智能化對知識、技術、能力、素質等方面提出的新要求。如果高等職業教育不革新思維，立足智能化，基于交叉融合思想建設專業，其人才培養就不可能與智能制造人才需求協同發展。

4.技術技能：固化于單一技術技能素養

智能制造的“智能化”使傳統制造業科層組織結構向扁平化發展，意味著管理層次減少、管理幅度擴寬，企業員工的工作范圍擴大，所需技術知識多元化。但是，職業教育“唯技而教”思想根深蒂固，深植于培養體系，這使辦學功能“技能化”、專業劃分“精細化”，所培養的學生強于顯性技能(操作技能)、弱于隱性技能(創新、適應、遷移等柔性能力)，就業范圍愈來愈窄、崗位適應能力愈來愈差，很難適應智能制造時代寬領域、多元化的工作要求。[16]

5.教育教學：受困于產教智能化同構

智能制造的“智能化”倒逼職業教育教學“智能化”同構，源于職業教育產教融合的本質屬性和由其決定的人才培養虛實環境與產業的高度擬合，這是確保人才培養質量的關鍵。由產業同構的教育教學“智能化”，實質是智能制造技術知識內化于教育的知識化、技術化重構過程。就目前看，這種重構并不一帆風順，有觀念的詬病、機制的屏障，也有產業技術知識內化于教育形式、智能制造形塑為教育環境、教育教學和評價智能化等方面的現實困境。

四、智能制造趨勢下職業教育人才培養改革的途徑和方法

面對智能制造趨勢下人才培養的現實困境，職業教育須通過完善職教體系、科學定位培養規格、跨學科建設專業和課程、深化產教融合、打造智慧學習平臺等途徑和方法，深化人才培養模式改革，從困境中破局。

1.聚焦智能化發展內涵，完善現代職教體系

智能制造在現代信息技術和先進制造技術融合發展中提升技術知識，技術知識賦能智能制造智慧化、柔性化、綠色化發展，成為推動智能制造與時俱進的內涵動力。由此，智能制造和技術知識，從結果到成因，從整體到局部，形成辯證發展關系?？茖W技術是第一生產力，勞動者是生產力最積極、最活躍的因素。勞動者素養成為推動智能制造和技術知識辯證發展的源動力。智能制造智能化、柔性化發展，所需勞動者(技術技能人才)在技術知識的“廣度”“深度”躍進中進階素養，在勞動密集型向技術密集型轉換和“機器換人”的浪潮中縮減規模，表現為制造業技術技能人才學歷層次整體躍升，體現于人才鏈與價值鏈“微笑曲線”，由下向上、左右跨幅攀爬(見圖2)。智能制造引發的人才需求變化對職業教育提出了挑戰，完善現代職業教育人才培養體系成為必然。《國家職業教育改革實施方案》(職教20條)提出“職業教育與普通教育是兩種不同教育類型，具有同等重要地位”，表明職業教育不僅應有中職、高職(?？?，而且應有本科、碩士，甚至博士，這為完善職業教育人才培養體系提供了政策支持。

面對智能制造，完善職教人才培養體系必須做到以下幾點：一是加快發展本科層次職業教育。2019年首批15所民辦職業院校更名為職業大學，并升格為本科層次職業教育試點院校，開啟了職業院校獨立建制本科的新時代。以此為契機，國家應擴大試點范圍，延伸到“雙高”院校、一般公立職業院校、獨立學院轉設，穩步推動職教本科規模化發展。二是建設職教與普教相互貫通的職教體系。遵從職業教育規律，貫徹技術技能人才培養目標，推行中職與本科3+4模式，中、高、本一體化5+2模式，深化人才培養模式改革，加強專業(群)貫通和課程的有機銜接。三是加快推進“學歷證書+若干職業技能等級證書”(1+X證書)制度試點工作。職教20條明確提出：“深化復合型技術技能人才培養培訓模式改革，借鑒國際職業教育培訓普遍做法，制定工作方案和具體管理辦法，啟動1+X證書制度試點工作?！?2019年政府工作報告進一步指出：“要加快學歷證書與職業技能等級證書的互通銜接?！泵嫦蛑悄苤圃欤嘤栐u價組織加快開發“X”證書，推進1+X證書制度試點工作，試點院校通過“橫向跨越、縱向深化”“學制延長”等機制創新和育訓結合、書證融通、課證融合等模式創新，推動技術知識升級，培養面向智能制造的技術技能和柔性能力，并通過學習成果認證、積累和轉換，實現學歷證書與職業技能等級證書互通銜接。[17]

2.瞄準人才需求特征，科學定位人才培養規格

人才培養規格基于人才需求依附人才培養目標存在，并使人才培養目標具體化，體現于教育者對被教育者在知識、技術、能力、素質等方面的具體要求。《國家教育事業發展第十二個五年規劃》(教發〔2012〕9號)定位高等職業教育的人才培養目標為“重點培養產業轉型升級和企業技術創新需要的發展型、復合型和創新型的技術技能人才”。這在宏觀層面為智能制造人才培養規格定位提供了基本遵循，要求瞄準智能制造人才需求特征，為人才培養規格定“性”、定“型”和分“層”。第一，對人才培養規格定“性”，屬技術技能人才，本質上隱喻人才培養面向智能制造的生產、服務、管理一線。第二，對人才培養規格定“型”，屬發展型、復合型和創新型人才?！鞍l展型”決定了人才培養規格的前瞻性、學習的終身性，須體現人才對智能制造關鍵趨勢的柔性適應能力，表達為技術知識的基礎性和能力素質的創新性、遷移性、協同性和持續發展性；“復合型”決定了人才培養規格的元認知，蘊含智能制造人才跨界、跨學科、跨文化的協同創新能力，須體現知識、技術、能力、素質的多元性、融合創新性；“創新型”決定了人才培養規格的發展潛質，須體現人才適應產業智能化發展所應具備的技術變革思維和實踐創新能力，包含知識創新、技術創新和跨界、跨學科的融合創新等。第三，對人才培養規格分“層”定位。中職層次培養“經驗技能”(特點：操作技能型)，回答“怎樣做”，以“熟”為境界，對應“現場操作工”(隨“機器換人”逐漸消失，代之為設備維護、維修、保養等)，高職層次培養“策略技能”(特點：復合技能型)，以“巧”為境界，對應“安裝調試員”“生產排程員”“數據分析員”等中級技術崗位；本科層次職業教育培養“智慧技能”(特點：知識技術型)，回答“怎樣做得更好”，以“道”為境界，對應“系統軟件開發工程師”“系統方案設計工程師”“數字化設計工程師”“生產運營管理師”等高級技術崗位(見表3)。[18]

表3 中高本不同層次人才技能比較

3.促進學科交叉融合，構建專業發展新模式

職業教育伴隨工業化發展而發展，學科交叉融合成為必然。工業1.0時代，依靠學徒制培養技術人員，開創職業技術學校先河，而高等教育以理智教育為目的，成為有錢人培養紳士的象牙塔；工業2.0時代，高等教育開始走出象牙塔，由培養紳士的通才教育向培養機械化所需的專才教育過渡，職業教育高等化成為必然；工業3.0時代，自動化對人的素質和能力提出更高要求，高等教育由專才教育向通識教育和專業教育并重、跨學科教育過渡，職業教育代表其重要一極，向產教融合、校企合作縱深發展；工業4.0時代，智能化催生新技術、新產業、新業態、新模式，人才需求的知識、技術、能力、素質結構嬗變，高等教育必須轉向基于通識教育、終身學習、學科交叉融合的專業教育，[19]同時職業教育再企業化，[20]走向基于1+X證書制度的產教深度融合、校企深度合作的現代學徒制教育。

面向智能制造，以學科交叉融合構建專業發展新模式。智能制造領域的學科專業交叉融合主要指信息領域學科與工業工程、機械制造等領域學科專業交叉融合，構建服務智能制造的“新工科”專業建設模式。其建構模式包括五個環節：第一，基于國家戰略、發展規劃和智能制造關鍵趨勢，從知識技術層面探究產業跨界、跨學科的交叉融合，分析面向未來的人才需求規模和需求特征。第二，基于人才需求，打破傳統學科阻隔，改造舊專業，建構新專業，組建以核心專業為龍頭、學科相近專業為單位的專業群，如圍繞工業機器人專業組建智能制造專業群，含機電技術、數控技術、模具等專業，可在模具專業下設3D打印方向。第三，基于學科交叉融合，創新組織模式和機制，改變傳統院系組織機制，由單一學科的縱向管理模式向多維學科矩陣管理模式轉變，同時建構學科交叉融合運行機制、資源共享機制等，如學部制。第四，基于人才類型特征、學科交叉融合、服務滿足、支撐引領等定位專業培養目標，如從中觀層面，智能制造相關專業的培養目標可定位為“主動布局、設置和建設服務國家戰略、滿足產業需求、面向未來智能制造的工程學科與專業,培養面向生產、服務、管理一線的高素質發展型、復合型和創新型技術技能人才”，從微觀層面定位具體專業(群)的培養目標、培養規格。第五，圍繞具體專業(群)培養目標、培養規格，基于國家標準、產業標準、學校標準制定各專業(群)培養標準，其中學校標準須體現多學科交叉融合和學校人才培養定位及特色，并且可行、可實現、可評估檢查。[21]

4.立足核心素養，構建跨學科課程體系

課程是人才培養的主要載體。培養智能制造技術技能人才，須剖析產業各關鍵崗位核心技能，聚類并抽象為技術知識和能力素養，并將系統化思維表達為結構化課程，形成專業通識課、專業基礎課、專業核心課、專業選修課、公共選修課等。工業4.0時代，智能化賦能知識經濟，使勞動者僅憑一技之長難以適應產業發展，倒逼職業教育由“唯技而教”的專才教育走向通識教育、專業復合、終身學習。因而，職業教育，特別是高等職業教育，重構專業課程體系成為邏輯必然。一是加強通識課程的德育素養、現代信息技術素養、人文素養、創新創業意識培養。深化“思政課程”“課程思政”改革，全面落實立德樹人根本任務；加強創新創業教育，并貫穿人才培養全過程；與時俱進，改革信息技術基礎課，加強5G、人工智能、大數據、物聯網等現代信息技術素質培養；將“新工匠精神”轉化為促進全人格發展的人文課程，培養學生人文素養。二是以學科交叉融合思想重構專業課程。對接智能制造相關1+X證書職業標準，重視現代信息技術對機械化、自動化技術的改造，以學科交叉融合思維，開發專業基礎課、專業核心課、專業選修課。同時基于智能制造核心技術，設計若干個典型實訓項目(涵蓋培養目標所要求的技術技能)，輪轉開展實訓，從而將知識技術相對固化的“金字塔”式課程結構，改變為技術知識交叉融合的“環形旋轉”結構(見圖3)。[22]具體到某一實訓，教師不再按照“自下而上”的邏輯，先講原理、基礎知識，再講技術操作，最后開展項目實訓，而是按照“自上而下”的邏輯，先開展項目實訓，再在實訓中以問題為導向，從專業基礎課、專業核心課中挖掘知識、技術，探究知識、技術的交叉柔性融合的方法，提高學生解決問題的能力。三是鼓勵開設“智能化技術”“智能化人文”公共選修課，提高學生智能化素養，并塑造人文情懷，以增強學生對智能化產業的柔性適應能力。

5.深化產教融合，打造智慧學習平臺

習近平總書記在十九大報告中指出：“完善職業教育和培訓體系，深化產教融合、校企合作?！碑a教融合須以創新為核心、技術進步為主軸重構教育鏈、人才鏈、產業鏈、創新鏈，建設技術技能積累創新共同體。[23]智能制造時代，深化產教融合，建設智慧學習平臺，將打通教育鏈、人才鏈、產業鏈、創新鏈，激活人工智能對教育的間接作用，[24]實現產業發展與職業教育智能化同構，解決職業教育人才培養與社會經濟發展的結構性矛盾。

第一，面對現實，產教融合不暢制約經濟轉型和高質量發展。對此，須創新體制機制，推進產教深度融合。一是堅持工學結合，著力實施“雙元”育人。借鑒德國“雙元制”模式，校企共同制定人才培養方案、合作開發教材、共同建設實訓基地、強化實踐教學、實施信息化教學改革等。二是建立校企合作激勵機制，推動校企深度合作。政府應出臺激勵政策，鼓勵行業知名企業、龍頭企業主動參與校企合作，如企業可獲得稅收優惠、財政補貼等。三是加強政策引導，助力高水平實訓基地建設。加大政策引導力度，帶動政、校、企面向產業智能化，統籌各項資源，建設一批資源共享，集教學、培訓、生產和技術服務為一體的高水平實訓基地。四是多重并舉，加強“雙師型”教師隊伍建設。遴選一批高水平工科院校舉辦職業技術師范教育；實施職業院校教師素質提升計劃，建設“雙師型”教師培養基地，落實全員輪訓制；探索基于智能化的學科交叉師資隊伍培養途徑和方法。

第二，面向未來，傳統培養形態已無法適應新技術革命引發的培養形態智能化升級。對此，須打造智慧學習平臺，帶動人工智能對教育的直接作用。[25]一是以集成化思維建構學科和專業、各類學習要素、各種功能共享協同的智慧平臺。例如，基于工業4.0理念建構智能制造綜合實訓平臺，可依次實現APP客戶端下訂單、設計、組織生產、包裝、物流等智能工作流程(見圖4)。依照工作流程，設計全生命周期管理(PLM)綜合實訓內容，采用“教、學、做一體”的CDIO模式(Conceive構思、Design設計、Implement實現、Operate運作，也稱全生命周期模式)開展實訓教學。[26]二是以智能化思維，將VR、AR等智能技術嵌入數字化教學系統，轉換傳統三維空間為多維感知空間、智能空間，建構立體化、結構化技術知識體系、高仿真的實踐場景和學生認知能力、創新能力、知識遷移能力的成長路線。[27]三是面向智能化教學，建構智慧教學平臺和自適應學習平臺，實現人機協同教學、線上線下融合、課程資源共享、學習方式靈活多樣、學習資源智能推送、學習情況智慧評價等。四是改革產教融合運行機制，推動人工智能深度融合于產業和教育，并搭建產業與教育智慧化融通的橋梁，實現知識信息全連接、教育生態自更新。

五、結束語

智能制造的關鍵趨勢將升級技術技能人才需求結構，走向知識結構系統化、技術結構高端化、能力結構多元化、素質結構人文化。這倒逼職業教育從現實困境中破局，圍繞人才需求結構變化趨勢，重構人才培養體系，深化人才培養模式改革，構建與產業智能化發展相契合的培養目標、培養體系和培養模式，最終須落實到跨學科專業建設和課程建設上，只有這樣才能培養出面向智能制造的發展型、復合型和創新型技術技能人才。