智能制造背景下的人才與能力需求分析

王燕萍，易 茜

（東南大學成賢學院，江蘇 南京 210088）

0 引言

制造業是立國之本、財富之源，而智能制造是中國制造業進一步發展的重要趨勢之一，2022 世界智能制造大會強調要將智能制造作為制造業轉型升級的主攻方向，歐盟委員會發布的《2030 數字羅盤：歐洲數字十年之路》強調加速推動企業數字化轉型，到2030 年，四分之三的歐盟企業應使用云計算服務、大數據和人工智能[1]。新技術的發展和應用離不開專業的人才，分析智能制造相關的關鍵技術和人才能力需求，有助于為產業建立更科學的人才培養體系。

1 智能制造領域關鍵技術

《中國智能制造綠皮書》中對智能制造的定義為：智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合、貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式[2]。

智能制造概念中的新一代通信技術強調信息技術與實體經濟的深度融合，是國務院確定的七大戰略性新興產業之一，也是“中國制造2025”的十大重點領域之一。新一代信息技術與制造業的融合創新，是制造業數字化轉型的重要驅動力和競爭力提升的核心要素。

作為融合性的新型生產方式，智能制造關聯多種現代技術，其關鍵技術涉及信息相關技術和智能制造設備兩方面，主要如以下所列。

1.1 智能傳感技術

傳感器是設備獲取外界信息的工具，傳統的傳感器檢測溫度、聲音、壓力、位移、亮度等信息后，將其轉換為電流或電壓等模擬量信號。智能傳感器在傳統傳感器的基礎上，與微處理器單元、總線接口等電路集成，實現信息檢測、數據處理、信息記憶和邏輯判斷等功能。

傳感器原材料、MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微機電系統）加工芯片、驅動軟件和系統軟件是智能傳感器制造的關鍵。

1.2 人工智能技術

《人工智能標準化白皮書（2018 版）》中定義：人工智能是利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統[3]。從定義可以看出，對人工智能的預期的是：能夠像人一樣，甚至于比人更加理性地思考和行動[3]。

支撐人工智能的核心技術包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、生物識別技術、機器人技術和大數據技術等。

1.3 工業互聯網技術

工業互聯網是實現人、機、物全面互聯的新型網絡基礎設施，包含各種工業物理設備、傳感器、工業網絡、計算機和系統的互聯。工業互聯網涵蓋了工業物聯網，但進一步擴展覆蓋了企業的信息系統和相關技術人員。

工業互聯網基礎設施在智能制造中扮演著關鍵的角色，提供支撐智能制造的各種能力，包括位于服務和應用支撐層、網絡層和設備層的通用、專用能力，以及跨層的管理和安全能力[4]。信息通信技術、邊緣計算技術，大數據、物聯網等技術都是工業互聯網的支撐技術。

1.4 大數據技術

大數據技術通常在海量數據內容當中挖掘富有價值意義的數據信息，并在后續對所獲取信息數據展開分析處理[5]。大數據技術具備“5V”的特點，即量大（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、低價值密度（Value）和真實（Veracity）。

大數據包括數據采集、數據存儲、數據處理和數據分析應用4 個階段，對應的支撐技術包括：（1）與數據采集相關的傳感器、RFID、網絡技術等；（2）與數據存儲相關的數據庫技術；（3）與數據處理相關的數據預處理、數據挖掘技術等；（4）與數據應用相關的數據分析、機器學習技術等。

1.5 云計算技術

云計算是一種基于網絡的計算方式，可以在很短的時間內完成對數以萬計的數據的處理，達到強大的網絡服務[6]。

云計算融合了多項信息與通信技術，其關鍵技術包括虛擬化技術、分布式數據存儲技術、分布式資源管理、云平臺管理技術和信息安全技術等。

1.6 工業軟件

工業軟件是制造業數字化轉型和發展智能制造的重要抓手。工業軟件按應用場合一般分為研發設計類（如CAD、CAE）、生產調度和過程控制類（如MES、SCADA）和業務管理類（如ERP、PLM）三大類。

工業軟件的應用和開發是技術人員的兩個方向，其中工業軟件開發的關鍵技術又包括數據建模與分析技術、應用開發和微服務技術、數據管理技術、安全技術等。

1.7 智能機床與工業機器人技術

智能制造裝備是指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，其可通過傳感器進行感知，在無人干預的條件下，進行自主的規劃計算，給出決策指令，控制執行機構完成相應的動作。

智能機床是典型的智能制造設備，融合自適應控制、智能識別、加工過程控制、智能診斷和修正偏差等功能，為實現生產自動化創造條件。智能機床的發展依賴于數控機床、智能傳感、機械設計與制造、機器學習、自動控制等技術。

工業機器人是面向工業領域的多關節機械手或多自由度的機器裝置[7]，具有柔性好、自動化程度高、可編程性好、通用性強等特點，目前已廣泛應用于搬運、焊接、噴涂、裝配、加工等場合。工業機器人由機械、傳感和控制三大部分組成，對應涉及的技術包括機械結構設計、傳感技術、微電子技術、伺服控制、自動化技術、通信技術、虛擬現實技術等。

1.8 數字化車間和生產線

數字化車間以信息技術、自動化、測控技術為手段，通過網絡技術將各類設備接入信息化系統，對生產計劃、生產資源、生產進度、產品質量等數據進行管理，對生產運行過程進行規劃、管理、診斷和優化。數字化車間和生產線的目標是實現在減少人為干預下，自動完成產品的全部或部分制造過程。

數字化車間與流水線依據生產產品的不同，需要虛擬現實、工業網絡技術、信息技術、智能傳感器技術、工業軟件等技術支持。

1.9 數字孿生技術

數字孿生是一種將現實世界鏡像化到虛擬世界的技術，基于現實世界，創造一個虛擬數字版“孿生體”。數字孿生通過各種傳感器提供的信息反饋，在虛擬模型中模擬現實世界的各種行為和狀態，甚至模擬在現實中難以操作的環境下的行為，還可預測性能發展和潛在故障，應用數字孿生可以大大控制研發成本，提高研發效率。

數字孿生的技術架構包括：感知、建模和仿真，其關鍵技術包括傳感器技術、數據傳輸技術、網絡技術、CAD（Computer Aided Design，計算機輔助設計）技術、CAE（Computer Aided Engineering，計算機輔助工程）技術、仿真技術、工業控制技術等。

1.1 0 增材制造

增材制造設備利用材料逐漸累加的方法制作出物品，具有快速成形、任意成型的特點。美國麥肯錫咨詢公司認為增材制造是決定2025年經濟發展的12大顛覆技術之一[8]。隨著各種新型材料、新原理、新工藝的出現和增材制造技術的快速發展，增材制造在越來越多的行業中得到廣泛的應用，如航空航天、汽車行業、建筑業、醫療器械、生活消費品制造等。

2 智能制造人才需求

2.1 國內外政策解讀

智能制造是制造業發展的重要趨勢之一，而它的發展離不開專業人才的支撐，人才短缺將成為制約其發展的瓶頸。美國在2018 年發布的《美國先進制造業領導戰略》中將培養先進制造勞動力作為發展先進制造的三大支柱之一，提出要擴大和豐富先進制造業人才庫，并在2022 年的更新報告中更詳細地強調了將新工人帶入美國制造業勞動力庫的緊迫性。歐盟“工業4.0”提出以來，智能制造、數字化、工業互聯等技術快速發展，而2021 年4 月歐盟公布的《工業5.0：邁向可持續、以人為本和富有彈性的歐洲工業》則確定了“工業5.0”的基本概念，帶來范式的轉變，將工業與社會發展更加緊密的結合起來，其中的“以人為本”強調突出工業中人的地位，提出要通過增加人與智能機器的協作來構建富有彈性和韌性的產業鏈、供應鏈。日本2022 年發布的《統合創新戰略2022》中同樣強調人才的重要性，將人才培養列為科技創新的三大基礎之一；在其同年發布的《2022 科技創新白皮書》中提出多項人才培養和強化研究能力的措施，完善教育和人才培養。

近年來，中國政府相繼出臺的多項相關文件，如《制造業人才發展規劃指南》《“十四五”智能制造發展規劃》《國家智能指導標準體系建設指南》，尤其人力資源和社會保障部與工業和信息化部于2021 年聯合制定了《國家職業技術技能標準——智能制造工程技術人員》，這些都顯示了政府對智能制造人才的重視，從政策層面推動新技術在制造環節的深度融合與應用，促進制造業人才供給結構改革，多措并舉打造高素質專業技術人才。

2.2 人才招聘形勢

獵聘大數據發布的《2022 智能制造中高端人才就業大數據報告》顯示，2022 年智能制造領域新發職位同比增長為77.45%，幾乎是整個生產制造領域新發職位增速的2 倍[9]。

2023 年5 月通過前程無憂網站搜索“智能制造”相關招聘崗位，顯示崗位超10000 個。抓取搜索到的25 頁招聘條目，對合并重復數據后的1021 條崗位進行分析，得到以下信息：

（1）1021 個崗位來自于311 家企事業單位，除4所高校和9 所研究機構外，其余均為注冊公司，且91家公司名稱包含“智能”字段，72 家公司名稱包含“智能制造”字段，占23%。

（2）1021 個崗位的招聘單位中，招聘人員數量最多的為廣東省，再依次是江蘇省、上海市、福建省等。可以看出以珠三角和長三角發展最快，全國大部分地區都在跟進發展，印證了智能制造的確是重要發展方向。

除了招聘網站，在各個省市針對智能制造所舉辦的招聘專場也越來越多。如無錫市人力資源和社會保障局于2020 年5 月舉辦智能制造行業專場招聘會、珠海市人才資源與就業服務中心2021 年6 月舉辦的智能制造人才專場招聘英才“智”造未來、浙江省2021 年11 月舉辦2022 屆高校畢業生智能制造類專場線上招聘會、南京市人才服務中心在2022 年6 月舉辦“智能制造”網絡互動專場招聘會和10 月舉辦的“2022 智能制造人才云上專場招聘會”等等。同時，舉辦智能制造專場招聘會的高校也是不勝枚舉，如同濟大學、寧波工程學院、上海海洋大學、蘇州科技大學等等。由地方性和高校專場招聘的熱度，可折射出當前企業單位對智能制造人才的需求度非常高。

3 智能制造人才能力需求分析

美國MxD（Manufacturing times Digital）（原名“數字化制造和設計創新研究院”）與萬寶盛華集團合作開發的制造業數字化轉型所需人才框架中，基于數字技術領域及其領域角色分工，確立了由數字企業、數字線程、數字設計、數字生產、供應網絡以及數字資源協調共享平臺構成的7 個技術領域三層的數字化人才角色[10]。

教育部、人力資源和社會保障部和工業和信息化部印發的《制造業人才發展規劃指南》中對制造業十大重點領域人才需求進行了預測，并提出要重點培養先進設計、關鍵制造工藝、材料、數字化建模與仿真、工業控制及自動化、工業云服務和大數據運用等方面的專業技術人才。

3.1 智能制造人才特點

智能制造自身的特點決定了其對專業人才要求有以下新的特點。

（1）基礎通用知識掌握程度要求高

依托所融合新技術、工業軟件和智能設備等的快速更新迭代，智能制造的發展迅速。但就像高樓大廈的需要穩固的地基，作為基礎知識的信息與制造相關通用知識，是智能制造人才應對快速發展變革的支撐，并為創新保駕護航。

（2）學科知識的高融合性

學科交叉融合，工作界限模糊化是智能制造的特點之一，新型的制造方式將諸多傳統專業知識結合，如電子技術、信息技術、計算機、機械電子、電氣控制等學科。所以在人才技能需求上也不能再局限于具體傳統學科，而是要依托產業，針對在智能制造背景下的崗位需求，強化融合的相關學科知識的專業性。

（3）工作方式的轉變帶來角色變化

智能制造將許多原本人工生產制造的崗位轉化為人、機結合的崗位，或者改變了原有人和機器合作的方式，工作人員的角色從生產者轉變為設計人員、監測人員、控制人員等。制造過程中工作方式的轉變帶來對人才技能要求的改變，要在智能化的場景中重新定位工作人員的工作內容以及需求的技能。

3.2 智能制造人才能力需求

綜上分析，智能制造帶來諸多人才需求的變化，對應著對人才技能的要求也較高。

（1）知識層面

智能制造是一個融合信息技術的現代化制造方式，扎實的基礎和專業知識必然是所需要人才必須具備的基礎素養。對交叉融合的基礎知識掌握要求較高，需掌握如信息技術、機械設計、電氣自動化、電工電子、計算機編程語言等學科相關通用基礎知識。智能制造各崗位依據承擔工作的不同，對所需掌握的相關關鍵技術會有不同側重，結合各招聘平臺對相關職位的技能描述，智能制造崗位主要集中在研究、設計、開發智能制造相關技術、設備、生產線、控制系統等；部署、操作、應用智能加工制造裝備、機器人、智能檢測和控制系統、生產線等；操作和應用數字化管理系統或平臺，如MES（Manufacturing Execution System，制造執行系統）、ERP（Enterprise Resource Planning，企業資源計劃）、PLM（Product Life-cycle Management，產品全生命周期管理系統）、WMS（Warehouse Management System，倉儲管理系統）和大數據分析系統等；應用工業軟件進行虛擬仿真、數字化設計制造等。所以智能制造人才是復合型人才，要在掌握扎實基礎知識的基礎上，密切關注和學習行業的關鍵先進技術。

（2）持續學習與實踐創新能力層面

伴隨制造過程數字化、智能化的提高，低端重復勞動極易被機器人替代，智能制造人才要能夠快速接受和應用新興的技術和裝備，所以對實踐能力的要求高。同時，具備良好的創新能力的人才更易從傳統制造中找到智能化的切入點，良好的學習能力能夠更易接受技術的快速發展和變化，將融合的專業知識應用于實際制造過程。所以智能制造人才的培養要強化持續學習能力、實踐能力和創新能力的培養。

（3）社會協作層面

智能制造系統的設計、制造、操作和實施往往涉及多學科知識，而智能生產線，智能車間，乃至智能工廠，其中各職責的工作人員和機器協同工作，并調度各種資源，共同完成整個制造過程。整個體系的運作，離不開參與者的協作，所以智能制造人才需要有良好的溝通和團隊協作能力。

4 結語

智能制造是中國新一輪工業革命的關鍵點之一。“數字賦能制造業轉型”已成為許多全國性會議熱議的話題，越來越多的中國企業積極向智能化、數字化方向發展轉型，在目前全球132 家“燈塔工廠”中，中國企業達到50 家。企業智能化改造需要專業人才和軟硬件資源齊頭并進，分析清楚智能制造的關鍵技術和人才技能需求，解決好人才缺口，中國智能制造將贏得跨越式發展。