后疫情时期智能制造人才培养的着力点

工业和信息化部人才交流中心 李廷茹

关键词：新冠肺炎疫情；智能制造突出表现；智能制造实践误区；智能制造人才培养

摘  要：新冠肺炎疫情蔓延，产业链受损，经济发展受挫。在此暗淡背景下，制造业却在智能制造体系支撑下快速复工复产、转产扩展，在支持国家抗疫行动中展现了勃勃生机。同时，因为疫情特殊需求使智能制造支撑技术的融合应用加速，拓展了制造业发展新空间。然而，因为对智能制造的认识存在误区，这些年智能制造实践并非成绩斐然。所以，疫情之后，加大智能制造人才培养力度、提升人才智能制造理念仍任务重大。本文最后尝试从技术融合应用思维、智能化人才培养手段、人才培养创新模式三个方面做出探索，以期培养智能制造高潜质人才，助力制造业转型升级发展。

当前，新冠肺炎疫情在全球蔓延，对经济的影响也在持续和深化。各国隔离抗疫直接导致需求减弱、工厂停工、产业链中断，经济活动大面积“冻结”，发达经济体和新兴经济体集体陷入衰退，世界经济面临自1930年大萧条以来的最严重危机。即使中国已率先走出疫情严重时期，但在经济全球化之下，复工复产效率受限，疫后经济恢复步履维艰。4月14日，IMF发布报告，预计中国的经济增长2020年为1.2%，2021年为9.2%[1]。 4月17日，国家统计局公布一季度国内生产总值，按不变价格计算，较去年同期下降6.8%[2]。

一、疫情之下智能制造的突出表现

不过，暗淡经济之下也有不少领域亮点频现，尤其智能制造，在疫情防控过程中作用凸显。

（一）智能制造助力企业复工复产

近几年来，智能制造一直被看作我国制造业转型升级的关键和核心，并且在国家相关政策引导下，企业智能化升级风生水起。疫情期间，一批转型升级起步较早的企业，在自动化车间、智能工厂、柔性化生产等智能制造体系的支撑下快速复工复产。在产线转换、原材料断供、产业链阻滞的纾困解困中，扮演了重要角色，书写了中国“智造”的抗疫“加速度”[3]。

例如，宏普科技是一家智能制造解决方案提供商，他们为客户量身定制数字化升级的MES（制造执行系统）解决方案。通过MES数据采集和分析功能，实时掌握生产数据，量化管控生产成本，快速提升生产效率。借助MES目视化监控功能，对照订单数据和生产进度，实现可能逾期订单的提前预警。整个系统可以通过工业平板、手机等移动端远程操作，实现企业智能化工厂的在线管理[4] 。巨石集团通过智能化改造，利用机器人自动卸筒系统、原丝筒自动定位摆放系统、全自动物流输送系统等一系列自动化设备，实现了玻纤生产全程的自动输送、识别、储存、分流，工序间输送无人工干预，避免了病毒的传播风险，降低了人工成本，提高了生产效率[5]。浙江泰普森实业集团利用智能产线的模块化优势，由户外用品临时转产医用防护衣等防护装备，在规划转产车间、采装关键设备的基础上，用7天时间便完成了约5000平米医用一次性防护服净化生产车间的改建，当前日产能1.2万件以上，等等。

2019年初，麦肯锡做过一次智能制造积极性调查，相对美、德、日而言，中国企业对智能制造的热情最高，相关技术设备应用最积极，走在智能制造“做到”的最前端。在其所调查的企业中，平均每家中国企业试点10.2个数字化制造案例，美企8.5个，德企6.9个，日企4.1个[6]。赛迪智库预测，疫情之后，企业将加大提升智能化水平的投入，智能制造步伐将在疫情后加速。

（二）智能制造加速新技术融合应用

智能制造本身就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。疫情期间，特殊的需求场景更加拓展了这些技术融合应用的潜力和空间。

例如，高德研发的全自动红外热成像测温告警系统，利用AI人脸识别技术，依托近20年红外人体测温经验所训练出的大数据算法，可以实现多人同时非接触测温，被广泛应用于地铁、机场、商场等人流密集场合。阿里云的supET工业互联网平台，利用阿里云领先的云计算、IoT、人工智能等技术，打通企业的信息化系统，利用工业IoT梳理企业的供研产销全链路数据，再通过ET工业大脑进行加工分析，优化制造流程，保证资源协同对接。中国航天电子技术研究院研制的双臂特种仿生机器人，不仅能够进行人员测温、车辆信息识别，还具备区域内巡逻、安检与消毒作业等功能，助力企业复工过程中的疫情防控。北京金控集团联合海淀区政府、微芯研究院等研发、上线的基于区块链供应链债权债务平台，通过区块链底层技术实现政府和国企采购合同应收账款确权，并聚合融资担保、资产管理等各类金融资源，等等。

AI、大数据、工业互联网、区块链等，智能制造不仅给这些技术提供了更多融合应用的场景，而且还加速了新产品、新模式、新业态的涌现，极大拓展了制造业产业空间。另外，作为智能制造基础设施的5G基站、工业互联网、大数据中心还被列入我国疫后经济恢复引擎的“新基建”。新时代证券报告预测，未来三至五年，5G基站、工业互联网、大数据中心的合计投资体量在2000亿至2500亿，这对制造业产业发展又是一个巨大的利好消息。

二、智能制造实践的几个误区

尽管疫情之下智能制造高歌猛进、作用凸显，但这些年企业的智能制造实践并非一路坦途、成绩斐然。

2019年，在鞍钢的一次企业转型升级座谈会上，工信部装备司前司长张相木直言，大部分企业的智能化改造其实只是信息系统改造，因为企业的生产、研发和工艺部门很少参与进来，如果缺乏这些部门的经验和知识，企业的智能化改造成效和价值就有限。另外，和企业接触中经常听到这样的抱怨：搞软件的不懂制造的过程和需求，搞制造的不懂软件如何整合信息提升效率，双方在老板的要求下上了一堆系统，然后互怼，最后软件公司收钱走人，留下一堆华而不实的系统给企业。可见，不能系统看问题是当下智能制造实践之路上的最大诟病。

2016年，《Engineering》杂志发表了周济院士团队撰写的《面向新一代智能制造的人-信息-物理系统(HCPS)》一文，认为智能制造是一个综合智能系统，由人、信息系统、物理系统组成，物理系统是主体，信息系统是主导，人是主宰[7]。因此，企业要想成功转型升级必须对智能制造进行整体规划、全局认知、全员参与，可以分步改善，但不能蜻蜓点水、修修补补。

另外，还有对智能制造经济性的认识问题。智能制造的根本目的是提质、降本、增效，这三方面全都围绕一个指向，那就是智能制造的经济性。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、中国工程院制造业研究室主任屈贤明强调，企业发展智能制造应该注意几个关键问题，第一、产品是什么是否有市场；第二、不要着急上线自动化先把基础工作做好；第三、从局部做起从点到线再到面；第四、不要盲目追求所谓“黑灯”工厂[8]。上海优也首席科学家郭朝晖老师也一直强调，智能制造的发展是有规律的，企业应沿着机械化、自动化、数字化的轨迹向上走，这样经济性就会好，如果“跳跃式”进行，不顾各阶段基础，投入会很大风险也会很大。两位专家都意指，“智造”有风险，推进需谨慎。

在我们的企业调研中对两位专家的建议也感同身受。这些年，围绕智能制造，工业和信息化部推出了很多示范工程，被认定的示范企业和示范项目合起来也有数百家之多，但据一些行业一线专家看法，真正达到预期成效的并不多。所以要推进智能制造，还需企业从研发、生产、管理、服务甚至到人才，进行整体布局、踏实积累、逐步提升。 

三、后疫情时期智能制造人才培养的着力点

《中国制造2025》规划纲要明确提出人才为本。大到中国制造业由大变强小到企业转型升级，最后的落脚点都是人才支撑。所以，加强智能制造人才培养力度，创新智能制造人才培养模式，对疫后智能制造高效推进意义重大。

（一）加强技术融合应用思维能力培养

此次疫情防控中，技术融合应用表现出了很强的鲜活力。智能核酸检测、红外热成像无接触快速测温、辅助诊断技术、智能疫情追踪、机器人无接触配送、远程办公、数字美术馆等，这些新产品、新模式、新业态无一不是技术融合创新应用的结果。

首先，技术融合应用思维能力是人才创新能力的前提。创新能力来自于人对新环境、新技术、新模式的敏锐性、洞察力和转化力。疫情期间，人工智能被用来进行病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选，机器人为隔离点提供全天候无接触式循环生产与配餐，区块链被用来辅助网上商务合同签约，工业互联网被用来进行智慧跟踪等。这些都不是全新技术，但在疫情特殊情况下被融合创新应用，使技术价值发挥到了最大化。这一切得益于人才的技术融合应用思维能力，他们能时刻根据外在情势的变化，拓展出新的技术应用空间。

其次，技术融合应用思维能力是复合型人才的重要品质。智能制造时代，技术融合应用加速，专业、岗位、企业、行业等边界变得模糊化，原有模式被打散，一切重新整合。在此情况下，适应“跑步上岗”，且能快速匹配企业发展战略的一定是复合型人才。而技术融合应用思维能力会使人始终处于跳跃思维状态，从而加强他们探索、学习新知识、新技能的愿望和动力。以汽车“新四化”浪潮为例，当前汽车行业的电动化、智能化、共享化、网联化趋势，完全是技术大融合而引发的行业大融合的结果。首先汽车专业知识发生了变化，由传统的汽车工程融入了计算机、人工智能、电子、新能源甚至伦理等多领域知识。继而造车模式也发生了变化，实体造车不再独行天下，互联网造车也跃跃欲试企图分得一杯羹。所以，当下汽车行业最需要的是具有技术融合应用思维能力的复合型人才。可以预见，未来只有单一技能或知识的人，如同没有柔性化、智能化能力的生产线一样，面对危机来临时最脆弱、最容易被替代。

（二）利用工业互联网平台促进人才培养手段智能化

疫情期间，腾讯、浪潮、海尔等不仅利用自己的工业互联网平台协助政务管理、远程办公、资源对接等，而且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、柔性化的服务能力主要依赖人工智能、互联网、云计算、大数据等技术的支撑。疫情过后，利用技术优势为人才培养赋能应是工业互联网平台的另一新的应用场景。

第一，培养对象精准化。例如浪潮云工业互联网平台，截止目前已服务客户上千家，包括地方政府、大中型企业、个人注册用户。平台集聚用户范围广，相互依存度高，很容易在提供生产服务基础上增加人才培养服务模块儿。利用平台的基础能力、技术能力对现有用户的需求、岗位、兴趣爱好、学习指向等做出分析画像，再依托平台的案例、专家资源等有针对性设置课程体系，精准匹配学习内容。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有助引导学员设立个性化发展目标，而且可以避免“大撒网”式培训导致资源浪费。

第二，培养内容前沿化。例如海尔的COSMOplat，有市场营销、研发设计、生产制造、仓储物流四个关键服务平台，拥有针对数十个行业、领域的解决方案和案例，以及大量行业一线专家资源，他们熟谙行业最新技术和发展动态，了解行业的需求和痛点，这些都是构建科学、生动、实践性强的课程体系的要件和基础。另外，工业互联网平台还可以根据技术的更新、用户需求的改变、项目管理经验的优化等，随时开发、设计出最新的课程，提供最优的服务。在一切注重创新、实践、接地气、个人体验的时代，课程体系的适时更新、动态调整、快速迭代，对学员来说是最大的价值和吸引力。

第三，知识学习共享化。如今共享模式盛行，无论企业还是人才培养培训机构，都十分重视知识共享平台的搭建，专业圈子的聚拢。通过这些方式提高机构所沉淀知识和专家资源的共享与复用度，提升自身的品牌价值和行业竞争力。工业互联网平台刚好提供了这样一个独特载体，没有地域、行业、人际、身份等的壁垒，每个人都可以社交的方式将自己学习体验、知识进行交流分享，最后沉淀、传承下来。共享不仅使知识和经验得以大范围辐射，衍生更多生态和商业价值，而且有助增加人才的成就感和价值感。

总之，工业互联网平台更易于做到以培养对象为中心，精准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。制造智能化的时代也应该是人才培养智能化的时代。

（三）创新人才培养模式，助力制造业转型升级

人才培养模式是决定人才培养成效的关键环节。随着技术迭代加速、行业变革加快，人才培养模式也应该随之融入新的理念、技术和手段，才能快速匹配企业的智能制造人才需求。

第一，联合工业互联网平台企业打造线上人才培养服务体系。从2018年起，工业和信息化部开始遴选工业互联网示范项目。截止目前共选出各类示范项目136个，其中聚焦工业互联网平台解决方案的47个。这些企业都是各自专业领域的佼佼者，集聚几乎覆盖全产业链的企业、个人用户和解决方案，拥有技术能力、专业能力、经营能力。因此，联合工业互联网平台企业，委托它们在各自的专长领域开展人才培养大规模定制，为企业提供包括人才培训、就业、技术成果孵化转化、资本金融对接等全栈式服务，实现产教融合、产人融合、产融融合，形成工业互联网平台线上人才培养新生态。

第二，整合重点行业、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、集成电路等都属国家关键技术核心领域，不仅决定国家在未来国际竞争格局的地位，而且也关乎智能制造的顺利实施以及中国制造的品质提升。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，开展人才培养实施。具体方式：一、人才培养机构或行业协会牵头联合成立人才工作委员会。二、组织委员会专家进行课题研究，确定课程体系框架和人才标准清单。三、面向社会广泛征集课程、师资、案例、教材。四、围绕人才领导力建设、技术能力提升、项目管理能力精进三个方向设置各领域紧缺人才培养课程体系。最后，整合各方渠道面向社会发布开展培训实施。这种模式的优势在于，既满足委员会成员的内部培训需求，又使课程体系、渠道资源得到复用和共享，扩大人才培养培训体量。

第三，围绕重点技术和行业领域共建校企合作人才培养基地。高校拥有完善的人才培养体系和师资，培养对象基数大，实验室资源充沛，培养经费充足。企业掌握一线真实案例、项目经验、工作场景、技术人员、人才需求。所以建立校企合作人才培养平台，是解决人才供给与需求脱节问题的有效途径。近几年来，无论高校还是企业也都在主动尝试推进，但往往因双方利益诉求、评价机制等存在差异，导致合作意愿冷热不均，合作结果难以为继。就在4月30日全国职业教师企业实践座谈会上，教育部副部长还在呼吁，要求每个学校领导带头联系企业推送教师入企互动，实为无奈之举。由此可见，校企合作虽想象美好但开展乏术。要保证其顺利推动还需从评价机制、利益分配机制等多方面加以思索和考量。

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努力方向都应是，提升人才培养理念，改进人才培养手段，创新人才培养模式，使所培养智能制造人才与行业发展高度适配。我们培养的可以不是高端人才，但一定要是“高潜质人才”。

参考文献

[1] 《MF预计今年全球经济将萎缩3%为大萧条以来最糟衰退》.中新经纬.20200415.

[2] 社科院余永定：预估2020全年GDP增速为3%左右.凤凰网.20200421. http://news.ifeng.com/c/7vq5ZVqYFg8.

[3] 《智能制造为战“疫”赋能》系列报道之一：抗“疫”保供 智能制造助力企业跨界转产.工信微报.20200319.

[4]《智能制造为战“疫”赋能》系列报道之三：“智”惠服务 系统解决方案供应商助力智造战“疫”.中国电子报.20200330.

[5] 《智能制造为战“疫”赋能》系列报道之二：战“疫”保产 智能制造助力企业复工复产.工信微报.20200320.

[6] 侯文皓、王平.《中美德日智能制造大比拼》.《财经》杂志.20190527.

[7] 《周济院士：“六个三”解读HCPS与新一代智能制造》.

https://mp.weixin.qq.com/s/GZbwmt9mynk09oW8XYXRHQ.

[8] 《屈贤明：盲目追求无人化黑灯工厂无价值 发展智能制造要注意五点》20180819. https://finance.ifeng.com/c/7fVGMlzSGHI.

本文已于2020年5月12日发布于光明日报客户端。

推荐阅读