在我国产业转型升级与高质量发展的关键时期，高素质技术技能人才供给与产业动态需求间的“学用脱节”问题日益凸显。为破解这一痛点，工业和信息化部人才交流中心启动“适配产业需求的人才培养方案创新研究揭榜工作”，旨在通过政产学研协同发力，构建人才培养与产业需求精准对接的新机制，为我国战略性新兴产业发展注入强劲人才动能。
近日，“适配产业需求的人才培养方案创新研究揭榜”单位名单正式公布，记者就该项目的背景、意义、实施路径等核心问题，采访了工业和信息化部人才交流中心副处长李利利。
当前，人工智能、新能源、智能制造等产业领域正成为推动我国经济高质量发展的重要引擎，然而人才供给滞后于技术迭代速度、传统的人才培养方案制定模式难以匹配产业动态需求，已成为制约产业升级的关键瓶颈。
李利利介绍，此次揭榜工作精准锚定产业人才培养痛点，重点聚焦人工智能、低空产业、新能源、新材料、大数据、智能制造、新能源汽车、工业机器人、工业互联网、集成电路、网络安全、高端装备等产业领域。这些领域既是国家战略布局的核心方向，也是技术迭代快、产业带动性强、人才缺口大的关键赛道，亟需打造贯通“产业需求-人才标准-教育培训-能力评价-供需对接”的人才服务生态体系，推动产教协同发展。
“选择这些领域开展研究，就是要紧跟国家战略步伐，推进重点产业领域人才培养适配产业需求，让人才培养始终与产业发展同频共振。” 李利利表示，此次揭榜工作将引导院校围绕产业实际需求，重构课程体系与培养路径，从源头上解决“企业招不到适用人才、学生找不到对口岗位”的供需矛盾。
与以往人才培养方案研究不同，此次揭榜工作的一大创新亮点在于引入人工智能技术，通过基于AI专用分析模型的人才需求分析体系，实现了从“经验判断”向“数据驱动”的转变。“在原有产业集聚区走访、典型企业调研的基础上，该体系新增三项关键举措，为人才培养方案优化提供科学支撑。”李利利说。
其一，智能提取产业对人才能力的共性需求。通过对产业政策文本、技术发展报告、海量招聘数据的深度挖掘与分析，AI模型可自动生成岗位能力、知识结构、素养要求的量化图谱。相较于过去依赖毕业生工作后反馈的滞后性调研，这种方式能更精准、实时地捕捉产业需求动态变化。
其二，引入经实证验证的预测模型。此次工作明确要求所用预测模型须具备两年以上实证验证基础，可基于历史数据预测未来三到五年的技术技能发展趋势。比如，在智能制造领域，模型预测工业机器人运维、数字孪生技术应用等技能将成为未来核心需求，院校据此可提前嵌入前沿技术模块，增强人才培养的前瞻性。
其三，实现人才培养方案动态优化。依托实时更新的产业数据库，AI模型每季度对岗位能力图谱进行迭代更新，确保培养方案与产业技术变革同步调整。这种动态适配机制，有效解决了传统培养方案周期长、难更新的问题，让人才培养始终紧跟产业发展步伐。
人才培养方案的优化离不开院校与企业的深度参与。李利利介绍，此次揭榜工作明确要求，揭榜单位需组建供需双方参与的项目团队，通过校企协同调研、联合制定方案，推动教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。这一机制不仅让院校更清晰地把握企业用人需求，也让企业更早介入人才培养过程，形成 “供需对接、协同育人” 的良性循环。
据悉，在实践中，多所院校已探索出各具特色的产教融合路径。例如，2024年6月，中国农业大学在生物育种科学专业的人才培养方案中基于纳人AI专用模型分析生物育种产业上中下游企业所需要的共性岗位能力，形成量化能力图谱，支撑人才培养方案制定。今年，合肥工业大学基于纳人AI专用模型在集成电路、车辆工程等四个本科专业进行产教融合课程体系重塑实践。
“我们地处全球安防产业聚集地，参与这项工作既是服务浙江产业数字化转型的责任，也是破解自身人才培养痛点的关键。” 浙江安防职业技术学院人工智能学院院长陈锋表示，该校聚焦“AI+安防”特色领域，计划将人工智能技术与智慧安防、应急管理等场景深度融合，探索具有“浙江安防”印记的人才培养模式。
谈及申报适配产业需求的人才培养方案创新研究揭榜工作，贵州航天职业技术学院电子信息工程技术教研室主任刘旭梅表示，当前，物联网、智能制造等领域面临“跨领域复合型数字人才紧缺”的行业痛点，学校希望依托“航天特色、校企同源”优势，通过开展适配产业需求的人才培养方案创新研究，来填补院校人才培养与企业岗位能力要求的断层。
从服务国家战略到破解产业痛点，从技术创新赋能到深化产教协同，此次“适配产业需求的人才培养方案创新研究揭榜工作”正为我国人才培养模式改革探索新路径。未来，随着一批批适配产业需求的人才培养方案落地实施，将为服务支撑产业高质量发展培养更多高素质技术技能人才，实现人才培养与产业需求的精准对接。（光明网记者肖春芳）
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