人工智能驅動下新能源汽車工程專業汽車人才培養體系構建

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）10-0194-03

【Abstract】At present，the intellgent development of key systems such as vehicle control， battery management and autonomous driving puts forward high requirements for thedepthof knowledgeand cross-border abilityofengineering talents.Itis dificultfor traditionalautomotiveengineering education to match therapid iterative technical needs in curiculum setingand training mode，whichleads to thegapbetween talentsupplyand industrialupgrading.Therefore， thispaperdiscuses thetalent trainingsystemfornewenergyvehicleengineering majordrivenbyartificialintellgencein order to establish atalenttraining mode that meets the needs of industrialintellgence transformation，and provide talent support for the sustainable development of the new energy vehicle industry.

【Key words 】new energy vehicle engineering;artificial intelligence;compound talent;curriculum system

0 引言

新能源汽車不斷發展，汽車駕駛自動化、車內智能化、車載遠程電池管理系統等方面新技術的應用不僅提高了用戶體驗，更改善了全行業技術生態。競爭維度不再局限于續航里程，而是涉及軟件的技術改進、數據分析迭代能力和系統穩定性等多個維度。這要求從業者能力跨度在原來需要同時掌握車輛結構學、電能轉化與散熱設計的低階能力基礎上，還要掌握數據分析、建模和算法等高階能力，來迎接行業升級所帶來的挑戰。當前，高校在汽車工程專業核心課程設置上重機械設計、機械動力，人工智能技術結合運用不足，致使學生知識結構嚴重失衡，高校提供的單一化實踐教學環境，難以匹配行業對復合型人才的能力需求。因此本文試圖探索一條適應于人工智能時代的人才培養路徑，以期解決行業高端與基層人才結構性短缺的問題。

1新能源汽車工程專業發展現狀

當前，世界各國在環保可持續發展中的重視程度不斷增加，這為新能源汽車行業的發展提供了機遇，新能源汽車行業發展速度持續加快。而新能源汽車工程作為交叉學科復合型專業，同時跨越了機械、電氣、材料等多個分支，對學生知識及實踐技能有一定要求。該專業的就業前景相當可觀，結合江蘇省的新能源汽車工程專業發展來看，2023年全年新注冊企業數量達264家，創下歷史最高紀錄；進人2024年后，僅在1～8月期間新注冊企業數量就達到227家，繼續保持高位增長水平1。截至2024年8月，江蘇省新能源汽車相關企業注冊總數已達1498家，體現出產業規模的顯著擴張和整體實力的不斷增強。這一發展趨勢得益于江蘇省在新能源汽車產業鏈各環節的全面布局，地方政府在產業政策引導、基礎設施建設、技術研發支持等方面的大力推動，為相關領域的技術人才提供了豐富的實踐平臺和就業機會。

在產業蓬勃發展的背景下，新能源汽車工程專業人才培養也取得了顯著成效。以江蘇大學該專業為例，該校畢業生歷年研究生錄取率均保持在 60% 以上，其中約 30% 的學生進入國外知名高校以及國內上海交通大學、同濟大學、東南大學等985重點大學深造[2。在就業方面，畢業生中多數就職于長三角等經濟發達地區，就業領域全面覆蓋新能源汽車整車制造、關鍵零部件研發、動力系統創新等相關行業，眾多知名企業一一上汽集團、一汽集團、比亞迪、吉利汽車、博世公司、寧德時代等都成為畢業生的主要就業去向。江蘇省新能源汽車產業發展及專業人才培養現狀數據如表1所示。

表1江蘇省新能源汽車產業發展及專業人才培養現狀數據匯總[1]

2人工智能時代新能源汽車人才需求特征

2.1高技能人才需求集中在研發制造環節

高級工藝技術要素是新能源汽車行業的重要競爭性生產要素，而這個生產要素更需要的就是技能高超的高級技能工人。作為一個工程師要深刻掌握動力電池所含物質的化學及物理屬性，熟悉在充電、放電過程中發生反應的方式、儲存能量效率改變的情況和耐高溫的表現，熟悉利用精確的試驗方法來改善儲能效果，確保電池在各種惡劣的環境及應用場景中始終安全可靠。而新能源汽車的整車能量流動力分配，智能化功能實現需要依靠電子電氣架構以及軟件系統，這些系統的開發，要求工程師具備高水平的軟件工程能力。具體而言，其既要會編寫大量底層控制代碼、復雜算法，又要具備高效管理動力電池能量的能力，以及能夠對汽車行駛過程中各傳感器信號進行準確收集、處理[3]。

2.2人才缺口大且供給不平衡

根據中國國家發展和改革委員會發布的《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）》，到2025年末，汽車產銷電動車占比將超過 25% ，意味著人才需求量呈激增趨勢。工信部2024年產業白皮書顯示，全產業人才缺口高達136萬人，其中研發、智造、測試三大關鍵崗位所占比例達 61% ，具體數據見表2。從人才供給區域分布來看，新能源汽車整車制造企業 78% 、核心零部件企業 64% 都集中于上海臨港、合肥經開區、深圳坪山三大主要汽車產業基地。長三角區域校園招聘崗位占比達 41% ，起薪高于全國平均 18% 。在地方政府補貼政策推動下， 75% 的企業選擇在這些城市設立研發分支機構。華為智能汽車業務部門、寧德時代前沿技術研究院為在電池材料創新或智能算法開發方面有研究成果的博士畢業生提供45～80萬元的稅前年薪[4]。

表2新能源汽車領域關鍵數據匯總（2024—2025年）[4

2.3 復合型人才愈發迫切

新能源汽車本身就是一個融合了機械、電子、電氣、計算機科學等多領域技術的復雜系統，其設計、開發、測試和優化的各個環節都要求工程師能夠跨學科思考。以電池包的設計為例，工程師除了要進行電化學性能的優化，還要進行詳細的結構強度分析，確保在車輛發生碰撞時，電池包結構能夠有效吸收沖擊能量，保護內部電芯不受損；同時還需要設計高效的熱管理系統，確保電池在各種工況下都能維持在安全高效的工作溫度區間。在智能駕駛系統的開發中，這種復合性要求更明顯，負責感知算法開發的工程師不僅要精通計算機視覺、深度學習等人工智能技術，還必須深入理解車輛動力學原理，掌握車輛的轉向特性、運動軌跡預測模型，才能將感知系統識別出的信息轉化為符合車輛物理特性、安全、準確的控制指令[5]。

在測試驗證環節，復合型能力同樣不可或缺。以智能駕駛艙系統測試為例，對測試員而言，需要對語音識別模塊在方言、非普通話和環境噪聲下的準確度、多任務處理時系統的響應性等進行綜合測試。這要求測試人員具備語音信號處理、人機交互界面設計、電子設備環境適應性等多方面的知識儲備。在產品定義與用戶體驗環節，定義一款新能源汽車不僅需要理解三電核心技術指標：電池（續航里程、充電速度）、電機（動力性能、運行效率）、電控（能耗控制、系統穩定性），還需要深刻把握智能駕駛功能的實際應用場景、智能座艙交互的便捷性與人性化設計，并將這些技術特性轉化為用戶可感知的價值點，從而促進購買。

3 面向人工智能的新能源汽車工程專業人才培養體系的構建

3.1 深度整合傳統汽車課程與AI模塊

在人工智能發展背景下，新能源汽車工程專業的教學改革應將人工智能的核心內容有機地融入傳統的汽車知識體系。在講授車輛動力學的核心課程時，教師應增加機器學習在動力系統優化中的具體應用內容，引導學生理解如何利用車輛運行過程中實時采集的海量數據，利用特定的機器學習算法建立精確的車輛能耗模型，從而根據導航預知的路線坡度信息、實時交通擁堵狀況、當前的電池電量優化電機扭矩分配，從而最大化整車的實際續航里程同時，圍繞新能源汽車智能化中的關鍵問題設計全新的、跨學科的綜合項目，要求學生綜合運用多門課程的知識與技能。通過開發簡化的電池健康狀態在線評估與剩余使用壽命預測系統，學生需首先深入理解電池工作原理、老化機制及關鍵影響因素，繼而學習使用傳感器采集模擬充放電循環中的實時數據。接著，運用數據處理技能對采集到的原始數據進行處理，并選擇合適的機器學習算法建立電池健康狀態與所提取特征之間的映射關系。在這類綜合性極強的實踐項目中，學生能夠逐漸深刻體會到傳統汽車工程知識與人工智能技術是如何密不可分地協同工作，共同解決新能源汽車智能化進程中的實際問題，從而有效培養學生融會貫通、綜合應用跨學科知識解決復雜工程問題的能力。

3.2建設數據驅動型實踐教學平臺

面向人工智能的新能源汽車工程專業人才培養需要建設一個數據驅動型實踐教學平臺。建立能真實模擬新能源汽車運行環境，配置包含電池包、驅動電機及其控制器、整車控制器、車載充電機等關鍵三電系統（電池、電機、電控）的可運行臺架，讓學生能夠接觸到與工業界一致的、真實的車輛運行數據源，從而在實踐中掌握從物理系統到數據信號轉換的過程與方法，這是進行后續數據分析和模型訓練的基礎[7]。在具備可靠數據源的基礎上，構建一個功能強大、易于使用的軟件分析環境并圍繞真實數據設計實踐教學任務。軟件環境應集成主流的編程語言、數據分析庫、科學計算庫、機器學習框架、數據可視化工具，教學任務的設計必須緊扣“數據驅動”的理念，引導學生利用真實數據去發現規律、驗證理論、解決問題。初級階段，教師可以讓學生加載一段車輛實際行駛的電池電壓、電流、溫度時序數據進行數據清洗，計算電池的實時功率、能量變化，分析不同駕駛工況對電池參數的影響。中級階段，教師應為學生提供電池在不同溫度、不同充放電倍率下的歷史老化測試數據，讓學生運用回歸分析方法訓練一個預測電池當前健康狀態SOH的模型，并評估模型的準確性。高級階段，教師應當給學生提供由攝像頭采集圖像及車輛控制信號的自動駕駛數據集，讓學生嘗試基于計算機視覺來檢測車道線或前方車輛，并嘗試基本的操作邏輯。這個平臺不僅服務于教學，其積累的真實運行數據和學生開發的分析模型，本身也能為后續的研究提供寶貴的資源。

4結束語

綜上，人工智能技術的深度應用對汽車工程人才的知識結構與能力提出了全新要求。通過將AI模塊嵌入傳統汽車課程鏈條，并建立數據驅動的真實場景訓練平臺，學生能夠逐步獲得系統設計、問題解決能力，更好地適應行業需要。隨著車用AI算法、車路協同等技術的持續變革，人才培養也要注重對實時數據建模、邊緣計算開發技術的訓練，推動課程內容與產業技術迭代同步更新，為新能源汽車的智能化發展提供可持續的高質量人才支撐。

本文系2023年教改項目“新能源汽車工程專業課程體系構建與優化研究”（2023JG004Z）的研究成果。

參考文獻

[1]李靈卉.2024年江蘇省新能源汽車產業鏈全景圖譜[OL].前瞻產業研究院.（2024-09-13）.https：//www.qianzhan.com/analyst/detail/220/240913-4791e31c.html.

[2]江蘇大學.新能源汽車工程[OL].江蘇大學本科招生網.（2025-06-21）.https：//zb.ujs.edu.cn/info/1083/8328.htm.

[3]于正偉.新質生產力視域下人工智能賦能新能源汽車青年專業人才培養模式研究[J].時代青年，2025（1）：10-12.

[4]欣怡學姐.新能源汽車工程專業就業前景：十年風口，不是畫餅[OL].高考100.[2025-06-19].https：//www.gk100.com/read_1612823199870.htm.

[5]郭維瀅，張得富，蘇晨，等.新工科背景下新能源汽車專業人才培養策略研究[J].汽車維修技師，2024（24）：69-70.

[6]郗歡歡.基于人工智能的新能源汽車專業人才培養模式創新[J].商用汽車，2024（6）：52-54.

[7]韋雪薇，楊永貴.新能源汽車技術專業現代學徒制人才培養的研究與實踐[J].汽車與駕駛維修（維修版），2024（12）：123-125.

（編輯 楊景）