AI 驱动智能制造：产教融合创新与未来人才培养

引言

当前，全球制造业正经历以智能化、数字化、网络化为核心的转型升级，人工智能（AI）作为关键驱动力，已深度渗透到智能制造的全链条。产教融合作为连接教育与产业的核心纽带，是解决人才供需错配的关键路径。传统模式下，高校人才培养存在一定的滞后性，因此，以AI 技术为支点重构智能制造专业产教融合体系，既是响应制造业转型升级的现实需求，也是高等教育实现应用型、创新型人才培养目标的必然选择。

一、AI 驱动下智能制造产教融合的核心痛点

当前，智能制造专业产教融合虽已形成“校企合作、订单培养”等基础模式，但在 AI 技术快速渗透的背景下，传统合作框架逐渐暴露出深层矛盾，核心痛点集中在三个方面。

1.“技术迭代快”与“教学更新慢”的节奏错配

AI 在智能制造中的应用呈现“碎片化、快迭代”特征，产业技术平均6-12 个月就会出现一次重要升级，但高校教材编写周期通常为2-3年，加上教学大纲修订流程限制，课程体系难以同步跟进，导致学生毕业后需企业再培训6-12 个月才能上岗。

2.“企业场景封闭”与“教学实践抽象”的资源壁垒

AI 驱动的智能制造场景具有高投入、高保密、高动态特点，设备成本动辄数千万元，且涉及生产工艺、数据模型等核心机密，难以向高校开放完整场景。高校现有实践多依赖单一设备实训，缺乏“AI 算法 -智能装备- 产线系统”的全链条训练。

3.“数字孪生产线实训复合型需求”与“单一化供给”的能力落差

AI 时代的智能制造岗位需要兼具制造工艺基础、AI 技术应用、系统集成思维的复合型人才，但当前产教融合中，企业多侧重操作技能培训，高校侧重理论知识传授，双方缺乏对“ 制造”复合能力的协同培养。

二、AI 驱动智能制造产教融合的创新路径

以 AI 技术为核心重构产教融合体系，需打破高校教理论、企业教操作的传统模式，构建技术共研、场景共建、人才共育的新型生态。

1. 搭建“数字孪生实训平台”，破解场景封闭难题

运用数字孪生技术构建物理实体的虚拟镜像，可实现企业场景数字化复刻、教学实训虚实交互。高校可联合智能制造企业，将真实产线的设备参数、工艺逻辑、数据接口转化为虚拟模型，搭建“AI+ 数字孪生”实训平台，学生既能在虚拟环境中调试 AI 算法，又能通过虚实映射观察算法对物理产线的影响，解决企业场景开放受限的问题。

2. 共建“动态课程资源库”，实现教学与技术同频

针对 AI 技术迭代快的特点，需建立校企联合开发、动态更新的课程资源体系。核心知识模块由高校负责夯实基础，技术应用模块由企业工程师结合最新项目编写案例，项目实战模块则以企业真实订单为任务，学生分组完成从算法设计到系统落地的全流程训练。资源库需具备 AI驱动的更新能力，通过爬取行业报告、企业技术文档、学术论文，自动识别新增技术点，确保课程内容与产业技术的时差不超过3 个月。

3. 构建“双师协同培养机制”，弥补师资能力短板

AI+ 智能制造的复合型人才培养，需要高校教师懂产业、企业导师懂教学的双师队伍。通过技术共研联动，让高校教师参与企业AI 项目，企业工程师参与高校教学实训平台开发等，在合作中互通技术与教学逻辑；通过课程共建联动，企业导师负责讲解 AI 技术的产业落地，高校教师负责梳理理论逻辑，形成“技术 - 理论 - 应用”的闭环授课；通过能力认证联动，将企业的 AI 技能认证纳入教师考核，倒逼高校教师更新技术储备。

三、AI 驱动下智能制造未来人才培养的核心方向

智能制造人才培养目标是“懂技术、能实操、善创新”的应用型、复合型人才，AI 技术的深度渗透，正在重塑智能制造人才的能力结构，构建差异化、进阶式的人才培养体系。

1.“制造工艺 +AI 技术”的知识融合，培养系统思维

智能制造的核心是用 AI 解决制造问题，因此人才培养需打破“机械、电气、计算机”的学科壁垒，建立“制造场景为体、AI 技术为用”的知识体系。在专业课程中教师不仅要讲解机械结构设计，还要结合AI 算法，让学生理解结构参数如何影响 AI 模型的预测精度，同时需将传统方法与 AI 优化算法结合，对比不同方法的适用场景。采用“项目驱动 + 分层递进”模式，让学生逐步建立从工艺问题出发，用AI 技术解决的思维逻辑。

2.“算法落地 + 工程实践”的能力融合，提升应用效能

未来人才需具备“算法设计- 工程实现- 效果验证”的全流程能力，既能根据产线需求选择合适的 AI 模型，又能处理工程落地中的现实问题，还能通过数据反馈优化模型。依托虚实结合平台，学生可在虚拟环境中测试不同 AI 算法的效果，降低试错成本，同时又可以将优化后的算法部署到真实设备，解决虚拟环境与真实环境的差异。

3.“创新意识 + 职业素养”的素养融合，适应未来变革

AI 驱动的制造业正从标准化生产向个性化定制转型，人才不仅需要技术能力，更需具备创新思维与职业韧性。通过问题导向激发学生从被动接受知识转向主动发现问题。强化数据安全意识、伦理责任意识、终身学习意识，提高学生职业素养，通过案例教学、企业导师分享，让学生理解技术能力与职业素养同等重要。

结语

AI 驱动的智能制造转型，正在重构产业对人才的需求逻辑，也为产教融合提供了创新契机。通过搭建数字孪生实训平台、共建动态课程资源、构建双师协同机制，可打破传统产教融合的壁垒，培养适应未来的复合型人才。对于应用型高校而言，唯有以 AI 技术为支点，深度链接产业需求，才能实现人才培养与产业发展同频共振，为制造业转型升级提供坚实的人才支撑。

参考文献

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2023 年江苏高校哲学社会科学研究项目，项目编号2023SJYB1717