AI 大数据赋能下基层烟草行业高技能人才培养体系构建研究

一、引言

在新发展格局与行业高质量发展要求下，基层烟草行业作为产业生态的重要基石，正经历技术迭代、管理转型与数字化升级的三重挑战。基层烟草单位的烟叶种植、卷烟营销、物流配送等核心业务已逐步引入智能设备与数据管理系统，高技能人才不仅需具备传统操作技能，更需掌握数据分析、智能设备运维等数字化能力。然而，当前行业普遍存在高技能人才储备不足、青黄不接、激励失效等问题，且AI 大数据技术在人才培养中的应用尚处于空白阶段，导致人才能力与数字化业务需求脱节，既制约技术成果转化，更对企业可持续发展形成深层桎梏。本文立足基层视角，结合 AI 大数据技术特性，通过问题诊断与路径建构，探索“技术赋能人才培养”的新模式。

二、基层烟草高技能人才培养的现实困境与深层成因

（一）结构矛盾突出与管理理念待优化

从人才结构来看，基层技术岗位呈现 “两头弱中间强” 的特征：高学历创新型人才与青年技术骨干储备相对不足，中年员工成为技能主体，但部分人员面临知识更新不及时与数字化能力薄弱的双重问题老员工习惯依赖传统经验开展工作，在智能分拣设备运维、烟叶种植大数据分析等数字化场景中适配难度较大；新入职人员虽具备基础理论知识，但缺乏 “传统技能 + 数字能力” 的复合型训练，难以快速满足岗位实际需求，导致关键技术岗位出现 “传帮带衔接不畅”与 “数字化能力断层” 的情况。

考核评价与薪酬分配机制对 “技能 + 数字化” 的适配性有待提升：技能岗位与管理岗位在考核体系上差异度不足，核心技能指标与数字化能力指标的权重占比偏低，高级技师与初级工、具备数字化能力与未具备数字化能力的人才在收入差距上体现不够明显，且与同等资历管理岗位的待遇存在一定落差，这使得部分技术人才职业认同感不强，存在向管理岗位转岗的倾向。

从管理理念来看，部分企业仍存在 “重硬件投入、轻软件建设，重传统模式、轻数字赋能” 的倾向：对智能设备升级等显性成本投入关注度较高，但在人才培养、AI 大数据技术应用等隐性投入上相对不足；人才规划缺乏系统性与数字化导向，易受短期业绩压力影响而调整，未能形成 “传统技能提升与数字化能力培养” 协同推进的长效机制；同时，激励资源向管理岗位倾斜较为明显，管理岗位晋升通道清晰且待遇保障完善，技能岗位（尤其是需具备数字化能力的技能岗位）的发展空间相对有限，一定程度上降低了技术岗位的吸引力。

（二）培养体系适配不足与制度建设需完善

现有培训体系在适配数字化转型需求上存在短板：在内容设计上，仍以合规性培训与传统技能培训为主，针对智能分拣算法优化、烟叶种植精准监测（基于物联网与大数据技术）等前沿技术的专项培训供给不足；在培养形式上，理论教学占比偏高，实操训练与项目实战环节相对薄弱，且未充分利用 AI 技术实现个性化学习路径规划；在校企合作层面，合作深度有待加强，尚未与高校、科技企业形成 “AI+ 烟草技能” 的协同培养模式，缺乏共建实训基地、联合开发定制化数字化课程的机制，导致人才培养与产业发展需求、技术升级方向存在一定的 “供需错位”。

职业发展通道设计与配套制度的完善性有待提升：一方面，技能岗位晋升路径相对单一，与管理岗位之间的互通机制不够健全，且未将数字化能力等级与晋升标准有效挂钩，部分技术人才在取得最高职业资格后，若未及时提升数字化能力，不仅难以获得相应的待遇提升，也缺乏参与企业数字化决策的渠道，出现 “评聘衔接不紧密”“数字能力与职业发展不同步” 的情况；另一方面，校企 “产学研用 + 数字化” 的一体化培养机制尚未完全建立，高校相关专业课程设置与行业数字化转型需求存在一定滞后性，实践教学环节缺乏 AI 大数据应用场景，毕业生的岗位适配能力有待加强；企业内部培训也存在碎片化问题，针对不同技能等级、不同数字化能力水平的分层培养方案不够完善，未能形成 “培训 — 考核 — 晋升 — 数字化应用” 的良性循环。

（三）激励机制效能待提升与员工认知需引导

评价激励机制对技术价值与数字化价值的认可程度有待提高：目前缺乏科学完善的 “传统技能 + 数字化能力” 综合评估体系，薪酬分配与人才的双重能力贡献匹配度不足；技术成果转化收益分配机制不够健全，尤其是针对 “通过大数据优化烟叶种植方案”“借助 AI 技术提升物流效率” 等数字化革新成果的收益分配机制尚未明确，一定程度上存在 “干多干少差异不明显、数字创新价值难体现” 的情况，影响了部分技术骨干的工作积极性。

员工层面的认知偏差与技能焦虑也对人才队伍建设产生影响：老员工受长期传统作业模式影响，对新技术、新设备的接受度与学习意愿相对较弱，部分人员因数字化学习能力不足产生焦虑情绪；年轻员工中存在 “重学历轻技能、重理论轻实践、重传统技能轻数字能力”的倾向，更倾向于选择管理岗位或行政岗位，一线技能岗位（尤其是需具备数字化能力的一线岗位）的人才流失率逐年上升，进一步加剧了人才梯队断层的问题。

三、AI 大数据赋能基层烟草高技能人才培养的体系构建路径

（一）重塑价值认同，优化管理理念

确立 “技术立企、数字强企” 的发展战略，将高技能人才培养纳入企业中长期发展规划，同步制定 “传统技能提升计划” 与 “数字化能力赋能计划”，建立 “战略规划 — 资源配置 — 考核评价 — 数据反馈” 的闭环管理机制。在制度设计上向 “技能 + 数字” 复合型岗位倾斜：出台专项激励政策，将数字化能力等级与薪酬待遇挂钩；打通“技能等级（含数字化能力等级）— 管理职级” 的对应衔接通道，允许具备数字化技能的资深技师参与企业数字化决策过程，让高技能人才在薪酬待遇、职业发展、社会荣誉等方面获得充分认可。

加强企业文化引领，营造 “尊重技能、崇尚创新、拥抱数字” 的良好氛围：通过选树 “数字工匠” 典型、举办 “ AI+ 烟草技能” 竞赛、建设数字技能展示平台等方式，强化员工对数字技能价值的认知；建立 “首席技师 + 数据分析师” 联合工作室、“技术攻关 + 数字优化” 项目小组，让技术骨干在解决 “大数据提升烟叶产量”“AI 技术降低物流成本” 等实际问题中发挥作用、实现价值，增强其职业成就感与归属感。

（二）创新培养模式，适配发展需求

深化校企协同合作，构建 “数字化协同培养共同体”：与高校、科技企业联合共建 “ AI+ 烟草技能” 特色专业与实训基地，共同开发《烟草智能设备运维》《烟叶种植大数据分析》等模块化课程，推行 “理论学习（传统技能 + 数字知识）— 跟岗实习（实体操作 + 数字模拟）—项目实战（技术攻关 + 数字优化）” 的三段式培养模式，实现人才培养与岗位需求的无缝对接。

基于 AI 大数据技术构建分层分类培养机制：利用企业业务数据与员工能力测评数据，搭建人才能力画像系统，精准识别不同员工的技能短板与数字化能力缺口；针对不同群体制定个性化培养方案初级工侧重基础技能训练、职业素养养成与数字化基础操作（如数据录入、智能设备基础操作）；中级工聚焦专项技术提升、技改项目参与与数字化进阶能力（如数据清洗、基础数据分析）；高级工注重前沿技术研究、创新团队带领与数字化高阶能力（如大数据建模、AI 算法优化），形成 “金字塔型 + 数字化” 的人才培育结构。

借助数字化手段提升培养效能：开发集成 AI 推荐功能的 “烟草技能在线学习平台”，根据员工能力画像自动推送适配的学习课程；搭建虚拟仿真实训系统，模拟智能分拣、烟叶种植监测等场景，降低实操训练风险，提升训练效率；推行 “AI 导师 + 人工导师” 双导师制AI 导师负责日常数字化技能训练指导与答疑，人工导师负责传统技能传授与职业规划引导，通过项目攻关、技能比武等实战化训练，加速人才成长。

（三）完善制度设计，激活人才活力

建立科学的 “双能力” 评价体系：突出实操能力、数字化能力与业绩贡献导向，将技术成果转化（如工艺改进成效）、数字化成果转化（如数据优化方案落地效果）、解决复杂问题能力等纳入考核指标，改变 “唯学历、唯资历” 的评价倾向；引入 AI 评估工具，通过分析员工在实训系统中的操作数据、工作中的业务数据，自动生成能力评估报告，确保评价结果客观公正。

推行 “评聘分离 + 数字能力挂钩” 制度：根据企业实际发展需求设置技能岗位职数，将数字化能力等级作为岗位聘任的核心参考指标，实现 “以岗定薪、按绩取酬、数字赋能加薪”，让技能水平、数字化能力与薪酬待遇直接关联；打通职业发展 “双通道”，设立 “技术管理岗”“数字技术岗”，允许资深技师、具备数字化能力的技术人才参与企业技术决策与生产管理工作，同时保留其技能岗位相关待遇。

建立 “双成果” 奖励与收益分配机制：对在技术革新、工艺改进中做出突出贡献的人才给予专项奖励，设立 “数字化创新奖”，对通过 AI 大数据技术提升生产效率、降低运营成本、优化服务质量的人才给予额外激励；完善技术成果与数字化成果转化收益分配机制，将成果产生的经济效益按一定比例回馈给相关人才，形成 “创新有回报、数字贡献有激励” 的良性循环，充分释放高技能人才的创新创造潜能。

四、结论与展望

基层烟草行业高技能人才培养是 “传统技能传承与数字能力提升” 协同推进的系统性工程，需通过理念重塑、模式创新、机制完善的三维协同，构建 “战略引领、价值驱动、AI 赋能、精准培育、多元激励” 的培养体系，才能有效破解当前人才队伍的结构性矛盾与数字化能力缺口问题，为企业转型升级储备核心动能。

随着行业数字化转型的不断深入，未来还需进一步探索 “AI 大数据 + 人才培养” 的深度融合路径：一是搭建跨区域、跨企业的烟草技能人才大数据平台，实现人才信息共享、技能等级互认、培养资源互通；二是引入生成式 AI 技术，开发个性化学习内容与沉浸式实训场景，提升人才培养的精准度与趣味性；三是建立 “数字技能人才共享机制”，灵活应对基层单位短期人才需求缺口，实现人才资源的高效配置，最终打造适应新时代发展要求的 “技能 + 数字” 复合型高技能人才队伍，为基层烟草行业高质量发展提供坚实支撑。

参考文献

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作者简介 ： 陈美宁 （1998-） 女，汉族，陕西西安人，陕西师范大学硕士研究生