職業院校人才培養與產業需求的適配分析

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：產業人才，產教融合；，

基金項目

2025年中國工程院科技戰略咨詢重點項目“工程科技人才全生命周期培養體系優化研究”（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業變革的持續推進，勞動力市場對于人才需求的規模、結構、技能發生了深刻變化，如何建立與產業技術發展變化、勞動力市場需求相適配的人才供給體系，成為關系經濟社會發展和國家競爭力提升的關鍵因素。2016年，中共中央印發的《關于深化人才發展體制機制改革的意見》明確提出，“統籌產業發展和人才培養開發規劃，加強產業人才需求預測，加快培育重點行業、重要領域、戰略性新興產業人才”。2022年，工業和信息化部印發《關于加強和改進工業和信息化人才隊伍建設的實施意見》，提出要持續開展重點領域產業人才需求預測工作，為科學制定人才政策提供重要參考。2023年，教育部在《普通高等教育學科專業設置調整優化改革方案》中提出加強教育系統與行業部門聯動，實現學科專業與產業鏈、創新鏈、人才鏈相互匹配、相互促進。2025年1月，中共中央、國務院印發的《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》強調，要完善人才培養與經濟社會發展需要適配機制，這為未來一段時期內教育供給與人才需求關系調整指明了方向。在教育強國建設背景下，提高教育與產業結構的適配性是一項復雜的系統工程，由于教育客觀規律與產業發展規律存在結構性差異，人才供需等量匹配難以實現[，探索職業院校人才培養與產業發展間的新型協同發展方向至關重要。

人工智能作為賦能科技與產業變革的核心驅動力，將對產業發展、勞動就業、人才培養等方面產生深遠影響，具體影響程度和擴散速度受到技術滲透率、產業結構、就業結構等因素制約[2]。總體來看，人工智能技術的發展重構了勞動力市場供需結構，現有研究揭示了人工智能對勞動力需求的替代效應和創造效應[3。以人工智能為代表的新一代數字技術不僅對人才需求的數量產生影響，也對人才的能力素質提出了新要求。陸夏等研究發現，智能化生產方式對勞動者的知識體系和技能水平提出了更高的要求，對高技能勞動者產生了大量需求4。職業教育是面向市場的就業教育，是培養能力的實踐教育，是與產業需求結合最緊密的教育類型。人工智能對職業教育影響深遠，一方面是人工智能作為一種技術手段賦能職業教育數字化、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適應未來技術變革的產業人才。現有關于人工智能產業人才培養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體系、培養路徑等主題進行系統闡釋和理論推演；另一類是基于微觀實踐，從課程設計、專業建設、模式構建等維度進行分析總結[5]。但對人才培養的需求研究存在欠缺，由于人工智能具有技術迭代快、崗位需求復合性強、產教協同壁壘高等典型特征，相較于傳統產業，人工智能人才供需矛盾不僅體現在數量缺口上，更凸顯出知識更新滯后、產教標準脫節、培養周期與技術周期錯配等深層次問題。因此，本研究以人工智能為切入點，探討當前職業教育在推進以產業需求為導向的人才供需適配機制中面臨的問題與挑戰，揭示人工智能產業人才供需適配的內在邏輯與改進路徑。

二、我國人工智能產業發展狀況

我國高度重視人工智能技術與產業發展。2017年，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》明確提出“三步走”戰略目標。國家發展和改革委員會、工業和信息化部、科技部等多部門紛紛出臺了相應的產業發展規劃與政策指導意見，為我國人工智能產業發展提供了良好的政策環境。在社會各方共同努力下，我國持續加強人工智能基礎研究，突出應用導向，形成覆蓋基礎層、技術層、應用層的完整人工智能產業體系。人工智能產業鏈上游是以芯片、傳感器、大數據、云計算服務等為核心，提供算力“燃料”和數據“原料”，共同構成智能系統的物理基座；中游聚焦通用大模型、專用模型及開發平臺，通過計算機視覺、自然語言處理等核心技術，將原始數據轉化為可調用的決策能力；下游是技術向場景滲透，涉及制造、醫療、交通、金融等方面，推動“人工智能 + ”的產業融合，見圖1。近年來，以DeepSeek為代表的大模型蓬勃發展，通過“算法創新 ⁺+ 工程優化”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人工智能應用，提升了我國人工智能技術的國際競爭力。

《數字中國發展報告（2024年）》及工業和信息化部發布的數據顯示，截至2024年底，我國人工智能企業數量超過4700家，核心產業規模已接近6000億元人民幣，占據了全球十分之一的人工智能產業規模[6[7]，見圖2。前瞻研究初步預測，2025-2030年，我國人工智能行業市場規模將進一步擴大，到2030年，人工智能產業將達到10000億元的規模[8]。近年來，我國培育了一批技術創新能力強的人工智能企業，孵化了一批應用創新并有帶動示范作用的人工智能初創型企業。《中國新一代人工智能科技產業發展報告2024》對4311家人工智能企業進行了分析，從產業鏈分布來看，基礎層企業428家，占比 9.93% ；技術層企業1233家，占比 28.6% 應用層企業2650家，占比 61.47%^? 。

數據來源：《數字中國發展報告（2024年）》。

近年來，我國人工智能產業呈現出“核心城市群主導”的發展態勢。根據《中國新一代人工智能科技產業發展報告 2024? ，北京、廣東和三個省市構成了我國人工智能產業發展的第一梯隊。其中，北京人工智能企業數量占比為 29.04% ，位居全國首位；廣東人工智能企業數量占比為21.90% ，位居第二，企業主要集中于深圳和廣州兩大城市創新樞紐；以 13.99% 的占比排名第三，見圖3。

（一）人工智能技術技能人才現狀與需求分析

從年齡分布來看，人工智能技術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% 。從學歷分布來看，2023年人工智能技術技能人才中本科及以上學歷占比高達 78.45% ，大專及以下學歷人才雖占比僅為 21.55% ，但相較于2022年增長了 4.14% ，這一變化反映了隨著技術的普及和應用的深入，更多具備專業技能和實踐經驗的大專及以下學歷人才被吸納到人工智能產業的各環節中。從專業來源來看，計算機、軟件、電子信息、自動化是人工智能技術技能人才的主要來源。從區域分布來看，獵聘網發布的《2025年AI技術人才供需洞察報告》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技能人才需求程度與區域經濟發展水平呈正相關[]。從崗位分布來看，根據人工智能技術發展現狀以及相關企業的實際用人需求，通過對智能芯片、機器學習、計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器人等人工智能關鍵領域的人才大數據挖掘與提取分析，形成了人工智能典型崗位表，見表1。他們具有數學、統計學基礎，理解并掌握機器學習和深度學習的基本原理和算法，具備一定的編程能力，能夠處理和分析大規模數據并推動技術落地應用。

三、人工智能產業技術技能人才需求情況

人工智能作為一種通用目的技術，遵循“萌芽一成長一成熟”的發展規律，體現了技術創新、產業應用與人才配置的衍生互動邏輯。按照當前產業發展的實際情況，可以將人工智能人才結構定義為四層次金字塔結構：一是源頭創新人才，該層次屬于人才結構中的頂尖人才，致力于推動和實現人工智能前沿技術與核心理論的創新與突破；二是產業研發人才，該層次人才能夠將人工智能前沿理論與實際算法模型開發實現結合；三是應用開發人才，該層次人才能夠將人工智能算法工具與行業需求相結合并實現推進落地應用；四是實用技能人才，該層次屬于人才結構的基礎人才，能夠理解人工智能基礎理論并對關鍵技能和實用方法都有所掌握[0]。人工智能技術的加速發展對產業研發人才、應用開發人才、實用技能人才等專業型人才的需求顯著增長。為進一步加強對人工智能技術技能人才需求分析，通過構建人工智能關鍵詞邏輯在招聘平臺篩選了人才樣本總計158164個，人才結構與需求的分析結果如下。

當前，人工智能正處于快速發展期，相關崗位類型層出不窮，但人工智能對人才知識、能力與素養的要求與傳統的計算機人才、軟件人才有極大差異。知識層面的要求包括：一是數學與統計基礎，包括線性代數、概率論和統計學等基本原理；二是計算機基礎，包括計算機網絡與應用相關基礎知識、數據庫基礎知識等；三是算法基礎，包括機器學習、深度學習相關算法和框架，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；二是數據處理技能，包括對數據采集、數據清洗、數據標注、數據分析、數據挖掘等方面工具使用能力；三是部署優化技能，包括人工智能模型部署、訓練、調優的能力；四是應用開發能力，包括利用計算機視覺、自然語言處理、智能語音等技術，針對典型應用場景進行人工智能應用開發的能力。素養層面要求包括：一是具備完成工作所需的核心能力基礎，包含持續學習、有效溝通、精準分析用戶需求與發展趨勢，以及深入理解業務場景并將其實際應用等關鍵素質；二是對人工智能相關法律法規、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結構的影響分析

當前，以人工智能為代表的新一代信息技術蓬勃發展，人工智能在優化產業結構、提高勞動效率等方面發揮著積極作用，但也在重構當前勞動力市場的需求結構。總體來看，人工智能對人才需求的影響是創造效應和替代效應并存，但與傳統就業替代不同的是，以往技術進步對勞動力的替代更多發生在體力勞動密集的產業領域，人工智能技術已呈現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業人才需求分析和就業引導工作，加快構建以“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結構的影響呈現出以下三方面特點。

一是從數量規模上，人工智能崗位需求規模呈現持續增長態勢。近年來，人力資源和社會保障部持續發布了人工智能工程技術人員、人工智能訓練師、生成式人工智能系統應用人員等新職業，標志著人工智能已經深刻影響了我國的職業結構。一方面，人工智能原生崗位需求呈現爆發式增長。根據測算，我國人工智能領域產業人才規模近5年復合年均增長率達 20% 。智聯招聘發布的 ??2025 年春招市場行業周報》顯示，人工智能行業求職人數同比增速達 33.4% ，位居行業第一。另一方面，“人工智能 + 垂直領域”復合型人才崗位需求明顯增加。在工業領域，工業視覺檢測、人工智能輔助設計等崗位需求增加；在自動駕駛與具身智能領域，亟需多模態感知算法人才、機器人行為訓練師等崗位人才。

二是從能力結構上，加快技能重塑已經成為各界共識。隨著人工智能從“決策式”走向“生成式”，自動化任務的范圍正在極大擴展， ??2025 年未來就業報告》提出，到2030年，就業市場所需的 39% 關鍵技能將發生變化，以人工智能和大數據為代表的技術技能位居榜首。“人工智能素養”（使用AI的能力）已經發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用與行業滲透，充分發揮勞動力在具有創造性和靈活性工作崗位中的優勢，就要探索人工智能與人類工作的融合，逐漸形成高效聯動的人機協同形態。

三是從時間推進上，人工智能對人才需求的影響呈現階段性。人才需求與技術滲透率、產業發展水平等具有高度相關性。從短期來看，人工智能的技術技能人才需求主要集中在人工智能滲透率較高的產業領域。獵聘《2025AI技術人才供需洞察報告》數據顯示，各行各業對人工智能人才需求呈現爆發式增長，近一年企業發布的AI技術人才需求增速排在前五名的領域分別為家電（ 93.75% ）、通信設備（ 38.61% ）、智能硬件（ 37.22% ）、新能源（ 33.44% ）、半導體 28.87% ）。從長期來看，隨著人工智能賦能各行各業的進程加快，人才需求規模、崗位結構、能力要求將發生巨大變化。2025年4月，聯合國貿易和發展會議發布的《2025年技術與創新報告》顯示，人工智能可能會影響全球 40% 的就業崗位[13]

四、我國職業院校人工智能專業人才培養面臨的挑戰與問題

（一）職業院校人工智能專業設置調整情況

當前，國家高度重視人工智能人才隊伍建設，通過頂層設計推動人工智能人才培養體系化發展，并從專業建設、產教融合等維度構建了人才培養支持政策矩陣。近年來，相關部門先后印發的《關于推動現代職業教育高質量發展的意見》《職業教育產教融合賦能提升行動實施方案

（2023一2025年）》等文件均強調要優先發展人工智能專業，培養服務支撐產業重大需求的技術技能人才。整體來看，職業院校人工智能人才培養呈現出多專業來源的特點，除了近年來新增設的人工智能專業外，計算機類、電子類中的部分專業都是培養人工智能人才的重要專業。這些專業在我國職業院校中開設廣泛、體量龐大、覆蓋面廣，是人工智能專業人才培養的“主陣地”和“蓄水池”。根據教育部發布的《職業教育專業目錄（2021年）》，人工智能產業與職業教育相關專業對應關系見表2。

近年來，教育部持續推進職業教育專業的優化調整工作，主要自的是促使專業設置緊密對接國家戰略需求、服務區域產業發展、回應民生領域的緊缺人才需要。在政策鼓勵和產業需求的雙重激勵下，自2021年起，人工智能技術應用專業已連續五年成為高職新增備案專業排名前五的專業。截至2025年3月，全國已有769所高職院校開設人工智能技術應用專業。從地域分布看，人工智能技術應用專業呈現“多點開花、區域集聚”的特點，其中河南以78所院校新設該專業位居榜首，廣東（60所）、山東（57所）緊隨其后，人工智能技術應用專業布點區域分布見圖4。

（二）職業院校推進人工智能專業人才供需適配面臨的挑戰與問題

人工智能是一門高度交叉的學科專業。隨著人工智能引發的職業和崗位需求變革，高職院校不可避免地需要發展新專業、淘汰不適宜的舊專業，并對現有專業內涵進行升級，這對職業院校的資源整合能力提出了嚴峻挑戰。一是對職業教育人才培養目標和規格定位的挑戰。隨著人工智能技術的迅猛發展，市場雖新增了大量就業崗位，但也導致了重復性、程序化崗位被替代的風險極大。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，人才需求隨著技術更新改進迅速發生變化。職業院校必須適應這種變革，緊跟技術與產業發展前沿對人才的需求變化，通過賦予受教育者新技術新技能，幫助其適應就業市場的轉型。二是對專業內涵體系構建造成了沖擊。總體來看，職業院校在積極適應人工智能時代的人才培養需求，但總體仍然處于以規模擴張的外延式發展階段，需要盡快從規模擴張式向質量內涵式發展轉變。人工智能是計算機類專業的一個重要方向，但以往對計算機人才的培養與當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不足，同質化現象突出[14]。三是對職業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域廣泛且更新迅速，這不僅要求教師具備深厚的專業知識與扎實的實踐基礎，還要求他們能夠靈活運用這些知識與實踐經驗進行教學。同時，隨著人工智能技術在教育中的應用日益廣泛，教師們需要不斷提高數字素養，以適應這種新技術帶來的教學模式變革。職業院校在推進人工智能專業建設與人才培養過程中面臨諸多挑戰，同時在實現人工智能人才數量、結構與質量適配方面也出現了新問題。

1.數量型失配

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

2.結構型失配

結構型失配是指特定產業所需的人才類型、層次與其供給之間存在的不匹配現象。一方面，學歷結構上存在不匹配情況。數據顯示，當前人工智能相關崗位人員具有本科及以上學歷的畢業生占比達 78.45% ，在高等教育普及率持續提高的背景下，企業對人工智能產業人才的學歷要求普遍較高。另一方面，區域結構上存在不適配情況。人工智能企業數量排名前十的省份占據了全國 91.92% 的企業數量，而這十個省份的人工智能技術應用專業點數僅占據了 50.33% 的規模，大量學校在開設專業時忽視了我國人工智能產業布局的地域性特點，導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業所需從業人員應具備的知識、技能、經驗等方面的能力素質與畢業生已具備的知識、技能、經驗之間的不匹配現象。一方面，產業變革與技術進步速度加快，院校人工智能人才培養具有一定滯后性，人才培養方案同質化問題突出，學生所掌握的知識、能力水平不能滿足行業需求。另一方面，自前我國人才培養與產業需求之間的銜接并未完全打通，突出表現為生產研發過程與教學過程未能有機結合、崗位要求與課程標準缺少精準銜接。

五、職業院校人工智能專業人才培養與產業需求適配的建議

（一）建立產業需求導向的追蹤與分析機制

職業教育的人才培養應滿足區域經濟和社會發展的需要。當前，職業教育人工智能專業數量的快速增長是對人工智能人才缺口的積極響應，但如何讓教育供給側對產業需求側的響應更為科學精準，避免出現盲目跟風、同質化發展問題值得各方深入研究。一是國家需要加強統籌謀劃，匯聚教育、產業等部門數據資源，在保密安全的前提下，建立數據共建共享機制。二是充分發揮新技術在人才需求預測、人崗適配分析等方面的作用，加快算法模型開發與迭代，為科學開展產業人才需求預測、趨勢研判提供技術支撐。三是加快數據成果應用，建立教育、就業、產業之間的數據聯動分析機制，圍繞超前布局產業需要、加快推進高質量就業等目標實現，充分運用分析與預測結果，為精準支持學科專業設置優化、招生計劃指標調整、人才培養模式革新提供有力參考。

（二）優化職業教育人工智能專業體系

優化職業教育人工智能專業體系應在人工智能專業建設、人工智能賦能現有專業升級、人工智能通識教育三個維度持續延展。一是科學謀劃人工智能專業建設。職業院校應著眼于產業需求、區域布局與學校實際對開設人工智能專業進行長遠謀劃，避免在客觀條件不具備的條件下出現“拼盤式”專業建設。二是人工智能賦能現有專業升級。人工智能作為一種“賦能型”技術，對各個專業的智能化升級都具有重要價值。職業院校應加強與行業企業的對接，及時掌握行業對人工智能技能的需求，修訂專業人才培養方案，加強專業課程和實踐項自的智能化教學內容建設，將行業企業人工智能真實項目轉化為教學案例[16]。三是加快人工智能通識課程體系建設。人工智能通識素養包括人工智能的基本概念、算法邏輯、數據安全和倫理意識等，加強學生對人工智能的基本原理及其在學習、生活和行業中的應用場景，提升學生的人工智能通識素養與基本能力，以增強其未來技能的可遷移性。

（三）持續強化人工智能專業內涵建設

強化內涵建設是高職院校實現高質量發展的根本要求，是提高院校核心競爭力的基本路徑，是新時代高等職業教育創新發展的必然選擇[17]。職業院校應立足人工智能技術迭代迅速的特征，以深化產教融合為核心抓手，加快構建“需求牽引—專業重構一資源整合一動態反饋”的人才培養新模式。一是依據教育部發布的《關于職業院校專業人才培養方案制訂與實施工作的指導意見》，學校應系統調研產業發展動態，緊密圍繞本地區相關企業用人需求，精準定位人工智能相關崗位所需的知識、技能與素養，建立有特色、有層次的人才培養方案。二是加快建立協同育人機制，實現課程內容與行業標準、應用場景的深度耦合，及時更新人工智能專業課程體系和實踐項目。三是建立人才培養質量動態監測體系，結合人工智能產業鏈崗位能力圖譜，開展人工智能專業技能、崗位能力測評，進一步提升人才培養質量和服務經濟社會發展的能力。

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