人工智能赋能高职电子类高技能人才培养研究

为深入贯彻党的二十大及二十届二中、三中全会精神，落实《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》和《关于深化产业工人队伍建设改革的意见》，人力资源社会保障部联合国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、财政部、国务院国资委、市场监管总局、全国总工会等七部门印发《关于推动技能强企工作的指导意见》（人社部发〔2025〕3 号）。文件以“企业主体、产教融合、机制创新”为核心，旨在构建技能人才全链条培养体系，破解企业“用工荒”与技能人才“就业难”并存的结构性矛盾。基于此，本文着力分析智能时代产业变革与电子类高技能人才培养的范式转换和传统培养模式的结构性矛盾，提出基于人工智能的电子类高技能人才培养新模式与实践路径，对人工智能推动高职电子类高技能人才培养面临的挑战与对策进行探讨。

一、人工智能时代产业变革与人才培养的范式转换

（一）智能革命驱动的产业升级

当前，以人工智能、量子计算、工业互联网为核心的智能革命，正以指数级速度重构全球产业版图，推动产业升级进入全新阶段。这场变革不是对传统产业的渐进改良，而是从技术基础、产业形态到生态系统的全方位重构。智能革命的核心驱动在于人工智能技术的突破性发展，尤其是大模型与生成式 AI的融合。这种融合不仅重构了生产要素配置，还推动了企业经营模式与产业结构的根本性变革。

在产业升级路径方面，智能革命推动了从“垂直 AI 模型”向“通用大模型”的融合。企业开始采用“ 1+N 大模型战略”，以基础大模型为底座，通过统一 API 支持多场景应用。同时，AI 系统架构正引入自动调优组件，如 LoRA、QLoRA 等技术，以降低模型部署成本。此外，企业管理逻辑也在向“AI 原生化”转变，企业内部开始普及 AI Copilot、流程智能编排等工具，推动组织形态从科层制向扁平化过渡。

智能革命对产业升级的赋能效应体现在多个方面。在微观层面，AI 提升了数据处理效率，使数据成为核心生产要素，并推动了人机协同模式，释放了劳动力创造力。在中观层面，AI 打破了企业“信息孤岛”，通过数据共享构建跨产业合作网络，如生态品牌通过技术标准互认、供应链资源共享，提升了产业体系韧性。在宏观层面，AI 推动了传统产业“存量革新”与新兴产业“增量突破”，如智能芯片、机器人等产业已成为经济增长新动能。

典型案例方面，黑龙江建三江农场的“智慧育种系统”融合了 20 年气象数据与全球 3 万种水稻基因库，使亩产达到 820 公斤，农药用量减少 50% 。中国宝武的氢能炼钢技术则通过氢气替代焦炭，使碳排放从1.8 吨/ 吨钢降至0.3吨，并拿下特斯拉、比亚迪等高端订单。此外，义乌纽扣厂利用 3D 打印技术实现个性化定制，通过TikTok 直播接单，使客单价从0.5 美元飙升至8 美元。

未来趋势与挑战方面，原生多模态大模型、具身智能、AI 科研落地等将成为主流趋势。然而，数据隐私、模型幻觉、高部署成本等问题仍需解决。同时，AI 治理体系尚在建设中，如欧盟《人工智能法案》与中国《生成式人工智能服务管理办法》等法规正在完善。

综上所述，智能革命通过技术融合、模式创新与生态重构，正全方位驱动产业升级。其影响不仅体现在效率提升，更在于重塑产业底层逻辑，为高质量发展开辟新路径。

（二）人才培养的范式转换

智能时代正引发第三次人才培养革命，这场革命的核心，在于从 " 知识传递" 向" 智慧赋能" 的范式跃迁，从" 技能复制" 向" 创新生成" 的价值重构。在智能制造领域，工业机器人运维工程师需同时掌握 ROS2 中间件、YOLOv8 目标检测算法与 PLC 编程技术，形成 " 硬件 - 软件 - 算法 " 三元能力结构。华为5G 基站研发团队采用强化学习算法优化 MIMO 天线阵列，要求工程师具备深度学习框架与通信原理的交叉能力。

二、传统培养模式的结构性矛盾

1. 课程体系与产业需求脱节

教学内容滞后：课程未及时纳入物联网、人工智能等新技术，教材内容陈旧，与电子技术发展现状不符。

专业设置同质化：文科类专业过多，物联网、工业机器人等新兴专业开设不足，导致" 三多三少" 现象，传统专业多、新兴专业少。

2. 实践教学环节薄弱

实训条件不足：设备老化，缺乏虚拟仿真等现代实训手段，学生实践能力难以满足企业需求。

校合作深度不够：企业参与度低，订单式培养 " 订单过窄过浅 "，学生职业发展空间受限。

3. 师资能力滞后

教师实践经验缺乏：多数教师无企业工作经历，难以胜任实践教学。

双师型教师比例低：既懂理论又懂实践的教师稀缺，影响教学质量。

4. 评价体系单一

重理论轻实践：考核以笔试为主，忽视实际操作能力。

职业资格认证脱节：未有效对接行业认证标准，学生就业竞争力弱。

5. 区域与层次结构失衡

区域分布不均：东部需求大但招生不足，中西部招生多但就业岗位少。

高端技术技能人才短缺：本科层次高职发展滞后，无法满足产业升级需求。

三、高职电子类高技能人才培养体系创新与实践路径

1. 课程体系智能化

动态课程调整：利用 AI 分析产业趋势，实时更新教学内容，纳入 AI 芯片设计、嵌入式系统等前沿技术。

交叉课程开发：增设 ^′′AI+ 电子" 课程，如智能硬件开发、机器学习应用等，提升学生复合能力。

2. 实训平台虚实融合

虚拟仿真实验室：建设AI 驱动的虚拟仿真平台，模拟真实工作场景（如芯片设计流程），降低实训成本。

企业项目嵌入：引入企业真实案例，通过AI 模拟项目流程，提升学生实战能力。

3. 教师能力提升计划

双师型教师培养：与 AI 企业合作开展技术培训，提升教师 AI 与电子技术融合教学能力。

企业工程师兼职：构建" 教师 + 工程师" 双导师制，弥补实践师资不足。

4. 评价体系数字化

AI 学情分析：开发智能系统实时跟踪学生学习进度与实践能力，量化评价操作技能。

行业认证对接：引入华为认证、思科认证等标准，提升评价权威性。

5. 区域协同与层次贯通

精准招生调控：利用AI 分析区域产业需求，优化专业布局，推动东部产业向中西部转移。

本科层次高职探索：衔接AI 专业与本科教育，培养高端技术技能人才。

参考文献

[1] 教育部等九部门. 加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案 (2024-2026 年 )[S]. 2024.

[2] 浙江省教育厅 . 高职电子类专业智能化升级指导意见 [Z].2023.

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[4] 华为技术有限公司 . 智能硬件人才能力模型研究报告 [R].2025.

[5] 张艳宁 , 王鹏 . 面向国家重大战略的人工智能创新能力培养体系探索 [J]. 中国高等教育 ,2023(12):34-37.

[6] 席酉民 . 数智时代的教育 : 西浦面向未来的国际化教育探索[C]. 2023 高校人工智能人才国际培养论坛 ,2023.

【基金项目】2025 年度四川省人力资源和社会保障一般科研项目“新时代高技能人才队伍建设创新路径研究”，项目编号：YB2025050，项目主持人：何义奎