[科学技术]后疫情时期智能制造人才培养的着力点

目前，新冠肺炎肺炎疫情正在全球蔓延，其对经济的影响也在持续和加深。各国的孤立和抗疫直接导致需求减弱，工厂倒闭，产业链中断，大面积经济活动“冻结”，发达和新兴经济体集体衰退，世界经济面临1930年大萧条以来最严重的危机。即使中国率先走出了严重疫情时期，但在经济全球化的背景下，恢复工作和生产的效率是有限的，疫情过后的经济复苏是艰难的。4月14日，国际货币基金组织发布报告，预测中国2020年经济增速为1.2%，2021年为9.2%。4月17日，国家统计局公布第一季度GDP，按不变价格计算，比去年同期低6.8%。

一、疫情下智能制造的突出表现

但在惨淡的经济下，很多领域都有很多亮点，尤其是智能制造，在疫情防控过程中发挥着突出的作用。

(1)智能制造帮助企业恢复工作，恢复生产

近年来，智能制造被视为中国制造业转型升级的关键和核心，在国家相关政策的指导下，企业智能升级蓬勃发展。疫情期间，在自动化车间、智能工厂、柔性生产等智能制造系统的支持下，一批转型升级起步较早的企业迅速恢复工作，恢复生产。它在缓解生产线改造、原材料供应中断、产业链阻滞等方面发挥了重要作用，书写了中国“智力创造”的抗疫“加速度”。

例如，鸿普科技是一家智能制造解决方案提供商，他们为客户定制数字升级mes(制造执行系统)解决方案。通过mes数据采集和分析功能，可以实时掌握生产数据，量化和控制生产成本，快速提高生产效率。借助mes的可视化监控功能，可以通过比较订单数据和生产进度，实现对可能的逾期订单的预警。整个系统可以通过工业平板、手机等移动终端远程操作，实现企业智能工厂的在线管理。巨石集团通过智能化改造，利用机器人自动卸管系统、生丝管自动定位摆放系统、全自动物流输送系统等一系列自动化设备，实现玻璃纤维全过程自动输送、识别、储存和配送。工序间输送不需要人工干预，避免了病毒传播的风险，降低了人工成本，提高了生产效率。浙江泰普森工业集团利用智能生产线的模块化，暂时从户外产品转向医用防护服等防护装备。在规划车间改产、安装关键设备的基础上，用7天时间完成了医用一次性防护服净化生产车间的改造，目前日生产能力12000多件，等等。

2019年初，麦肯锡进行了一项关于智能制造积极性的调查。与美国、德国、日本相比，中国企业对智能制造的热情最高，相关技术和设备应用最活跃，处于智能制造的前沿。在接受调查的企业中，平均每个中国企业试点10.2个数字化制造案例，其中美国企业8.5个，德国企业6.9个，日本企业4.1个。CCID智库预测，疫情过后，企业将加大对提高智能水平的投入，疫情过后，智能制造的步伐将加快。

(2)智能制造加速新技术的集成和应用

智能制造本身是新一代信息技术与制造业深度融合的结果，主要涉及现代传感技术、网络技术、自动化技术、智能技术等。5g、人工智能、工业互联网、大数据、区块链、机器人、云计算、虚拟现实/增强现实等。都是智能制造的支撑技术。在疫情期间，特殊需求情景进一步扩大了这些技术的潜力和空。

比如高德研发的自动红外热成像测温报警系统，采用ai人脸识别技术，依靠近20年红外人体测温经验训练的大数据算法，可以实现多人同时非接触测温，广泛应用于地铁、机场、商场等人员密集的场所。阿里巴巴云的supet工业互联网平台利用阿里巴巴云的云计算、物联网、人工智能等领先技术，开放企业的信息系统，利用工业物联网整理企业研发生产的整个环节数据，然后通过et工业脑进行加工分析，优化制造流程，保证资源的协调对接。中国航天电子技术研究院研发的双臂特种仿生机器人，不仅可以进行人员体温测量和车辆信息识别，还具有区域内巡逻、安检、消毒等功能，帮助企业在复工过程中防控疫情。北京金空集团会同海淀区政府和微核心研究院开发推出基于区块链供应链的债权债务平台，通过区块链底层技术实现政府和国企采购合同应收款的确认，聚合融资担保、资产管理等各种金融资源。

Ai，大数据，工业互联网，等。，智能制造不仅为这些技术的集成和应用提供了更多的场景，而且加速了新产品、新模式和新业态的出现，极大地拓展了制造业的空空间。此外，5g基站、工业互联网、大数据中心这些智能制造的基础设施，也纳入了中国后疫情经济复苏引擎的“新基础设施”。《新时代证券报告》预测，未来三到五年，5g基站、工业互联网、大数据中心的总投资额将达到2000亿到2500亿，这对制造业的发展来说是一个巨大的利好消息。

2.智能制造实践中的几个误区

虽然智能制造在疫情下取得了长足的进步，发挥了突出的作用，但近年来企业智能制造的实践并不顺利和成功。

2019年，在鞍钢召开的企业转型升级研讨会上，工信部装备司前处处长张祥木直言不讳地表示，大多数企业的智能转型实际上只是信息系统转型，因为企业的生产、R&D和流程部门很少参与其中，如果缺乏这些部门的经验和知识，企业智能转型的有效性和价值将受到限制。另外，在接触企业的过程中，经常会听到这样的抱怨:搞软件的不懂制造的流程和需求，搞制造的不懂如何整合信息提高效率。在老板的要求下，双方套上一堆系统，然后就打起来了。最后软件公司收钱走人，给企业留下一堆华而不实的系统。可见，不系统地看待问题，是智能制造实践道路上最大的批判。

2016年《工程》杂志发表了周济院士撰写的文章《面向新一代智能制造的人-信息-物理系统(hcps)》，认为智能制造是由人、信息系统和物理系统组成的集成智能系统，以物理系统为主体，信息系统为主导，人为主导。所以，企业要想成功转型升级，就必须进行整体规划，全局认知，充分参与智能制造，可以一步一步改进，但不能修修补补。

另外，还有一个理解智能制造的经济性的问题。智能制造的根本目的是提高质量、降低成本和提高效率，所有这些都集中在一个方向上，即智能制造的经济性。在2018中国制造强国论坛上，国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国工程院制造研究室主任曲贤明强调，企业发展智能制造要注意几个关键问题。第一，什么是产品，是否有市场；第二，先不要担心上网把基础工作自动化；第三，从局部点到线再到面；第四，不要盲目追求所谓的“黑灯”工厂。上海首席科学家郭一直强调，智能制造的发展是有规律的，企业要走上机械化、自动化、数字化的轨道，经济才会好。如果是“跨越式”进行，不考虑各个阶段的基础，投资大，风险大。两位专家都指出，“智力创造”有风险，推广要谨慎。

在我们的企业研究中，对于两位专家的建议，我们也有同感。近年来，围绕智能制造，工信部推出了许多示范项目，数百家示范企业和示范项目被共同认定。但据业内一些一线专家介绍，并没有多少达到预期效果。因此，推进智能制造，企业需要从R&D、生产、管理、服务乃至人才等方面进行整体布局、稳步积累、逐步完善。

三.后疫情时期智能制造人才培养的重点

《中国制造2025》规划纲要明确提出人才为本。从大制造到强制造再到企业转型升级，最终落脚点是人才支撑。因此，加强智能制造人才的培养，创新智能制造人才的培养模式，对于疫情过后智能制造的高效推广具有重要意义。

(一)加强应用技术整合思维能力培养

在这次疫情防控中，技术集成的应用显示出强大的新鲜活力。智能核酸检测、红外热成像非接触快速测温、辅助诊断技术、智能疫情追踪、机器人非接触配送、远程办公、数字美术馆等。这些新产品、新模式、新业态，都是技术整合创新应用的结果。

首先，技术整合和应用思维能力是人才创新能力的前提。创新能力来源于人们对新环境、新技术、新模式的敏感、洞察和转化。疫情期间，人工智能用于病毒基因测序、新药研发、蛋白质筛查，机器人提供全天候无接触循环生产，为孤立点提供餐饮，区块链用于协助网上商务签约，工业互联网用于智能追踪。这些都不是全新的技术，而是在疫情特殊情况下进行整合创新，使技术价值最大化。这一切都归功于人才的技术集成和应用思维能力。他们总能根据外部形势的变化拓展新技术应用空室。

其次，技术整合和应用思维能力是复合型人才的重要素质。智能制造时代，技术集成的应用加速，专业、岗位、企业、行业的界限变得模糊，原有的模式分散，一切重新整合。这种情况下，必须是适应“跑岗”，能快速匹配企业发展战略的复合型人才。技术与应用思维能力的融合会使人始终保持跳跃思维，从而增强探索和学习新知识、新技能的欲望和动力。以汽车“新四化”为例，目前汽车产业电气化、智能化、共享化、网络化的趋势，完全是技术大融合导致产业大融合的结果。首先，汽车专业知识发生了变化，传统的汽车工程已经融入到计算机、人工智能、电子、新能源甚至伦理学等多领域知识中。然后，造车模式也变了。实体造车在世界上不再孤单，互联网造车也渴望分得一杯羹。所以现在汽车行业最需要的是具有技术集成和应用思维能力的复合型人才。可以预见，在未来，只有单一技能或知识的人，就像没有灵活和智能能力的生产线一样，在面对危机时，将是最脆弱和最容易被取代的。

(2)利用工业互联网平台，促进人才培养方式的智能化

疫情期间，腾讯、Inspur、海尔不仅利用自己的工业互联网平台协助政务管理、远程办公、资源对接，还为企业提供在线培训、在线招聘服务。工业互联网平台这种多样化、灵活的服务能力，主要依靠人工智能、互联网、云计算、大数据等技术的支持。疫情过后，利用技术优势赋能人才，应该是工业互联网平台又一个新的应用场景。

第一，训练对象精准。比如Inspur云工业互联网平台，到目前为止已经服务了数以千计的客户，包括地方政府、大中型企业和个人注册用户。平台用户范围广，相互依赖性高，在提供生产服务的基础上，很容易添加人才培养服务模块。利用平台的基本能力和技术能力，分析现有用户的需求、岗位、爱好、学习方向，然后基于平台案例和专家资源，建立有针对性的课程体系，准确匹配学习内容。移动互联网时代，人们获取知识的渠道分散，知识碎片化严重。通过工业互联网平台，不仅可以帮助学生制定个性化的发展目标，还可以避免“撒网”培训造成的资源浪费。

二、培训内容的前沿。以海尔的cosmoplat为例，它拥有营销、R&D和设计、制造、仓储、物流四大关键服务平台，拥有数十个行业和领域的解决方案和案例，以及大量的行业一线专家资源。他们熟悉行业的最新技术和发展趋势，了解行业的需求和痛点。这些是构建科学、生动、实用的课程体系的要素和基础。此外，工业互联网平台可以根据技术更新、用户需求变化和项目管理体验优化，随时开发设计最新课程，提供最佳服务。在重在创新、重在实践、重在落地、重在亲身体验的时代，课程体系的及时更新、动态调整、快速迭代，才是对学生最大的价值和吸引力。

第三，知识学习是共享的。如今，共享模式盛行，企业和人才培养机构都非常重视知识共享平台的建设和专业圈子的聚集。通过这些方法，可以提高机构沉淀的知识和专家资源的共享和重用，提升自身的品牌价值和行业竞争力。工业互联网平台恰恰提供了这样一个独特的载体。没有地域、行业、人际关系、身份认同等障碍，每个人都可以通过社交的方式交流分享自己的学习经验和知识，最后沉淀下来，传承下去。分享不仅能广泛辐射知识和经验，产生更多的生态和商业价值，还有助于增加人才的成就感和价值。

总之，工业互联网平台更容易聚焦培养对象，准确链接工作场景和发展需求，打造开放共享的人才提升新环境。智能制造的时代也应该是智能人才培养的时代。

(3)创新人才培养模式，帮助制造业转型升级

人才培养模式是决定人才培养效果的关键环节。随着技术迭代和行业变革的加速，新的理念、技术和手段应融入人才培养模式，以快速满足企业对智能制造人才的需求。

一是与行业互联网平台企业搭建在线人才培养服务体系。从2018年开始，工业和信息化部开始选择工业互联网示范项目。截至目前，共选择示范项目136个，其中47个重点是工业互联网平台解决方案。这些企业是各自专业领域的佼佼者，汇聚了几乎覆盖整个产业链的企业、个人用户和解决方案，具备技术、专业和运营能力。因此，与工业互联网平台企业联合，委托其在各自专长领域进行人才培养的大规模定制，为企业提供包括人才培养、就业、科技成果孵化转化、资金与金融对接等全方位的服务，实现产教、产人、产融一体化，形成工业互联网平台在线人才培养的新生态。

二是整合重点行业和领域龙头企业，打造人才培养课程和实施体系。工业互联网、人工智能、集成电路等。这些都属于国家关键技术的核心领域，不仅决定了国家在未来国际竞争格局中的地位，也关系到智能制造的顺利实施和中国制造业质量的提高。围绕这些重点行业和领域，整合相关企业、高校、科研院所等资源。，共同构建课程体系，实施人才培养。具体方法:1。人才培训机构或行业协会率先联合成立人才工作委员会。二、组织委员会专家开展调研，确定课程体系框架和人才标准清单。三、广泛为社会收集课程、师资、案例和教材。四、围绕人才领导力建设、技术能力提升、项目管理能力提升三个方向建立各领域紧缺人才培养课程体系。最后将所有渠道整合发布给公众进行培训实施。这种模式的优势在于，既满足了委员会成员的内部培训需求，又实现了课程体系和渠道资源的重用和共享，扩大了人才的培养量。

第三，围绕关键技术和行业建设校企合作人才培养基地。高校有完善的人才培养体系和师资力量，培养对象基数大，实验室资源丰富，培养经费充足。企业要掌握真实案例、项目经历、工作场景、技术人员、人才需求。因此，建立校企合作人才培养平台是解决人才供需脱节问题的有效途径。近年来，高校和企业都在积极推进。但由于利益诉求和评价机制的差异，合作意愿参差不齐，合作结果不可持续。4月30日，在全国职业教师企业实践座谈会上，教育部副部长还在呼吁各校领导带头联系企业，将教师推向企业进行互动，真是无奈之举。可见校企合作虽然想象中美好，但缺乏技巧。要保证其顺利推进，需要思考和考虑评估机制和利益分配机制。

总之，无论对于制造企业还是人才培养机构，智能制造人才培养的方向都应该是增强人才培养理念，改进人才培养手段，创新人才培养模式，使培养出来的智能制造人才能够高度适应行业的发展。我们不一定要培养高端人才，但一定要培养“高潜力人才”。(作者:李廷如，博士，工信部人才交流中心惠智项目主任)