智能制造趋势下职业教育人才培养的困境与突破

张更庆，刘先义

(山东外事职业大学，山东 威海 264513)

2013年，德国在汉诺威工业博览会上正式提出工业4.0战略，引发全球制造业转型竞赛。2015年5月，我国提出“中国制造2025”战略(被称为中国版的“工业4.0”计划)，启动智能制造工程。无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”，其实质是“互联网+工业”，即通过现代信息技术与先进制造技术深度融合，促进制造业转型升级。2016年至2018年，“智能制造”连续三年出现在政府工作报告中，其中2018年出现频次达4次之多，可见国家对发展智能制造的重视程度。2020年，李克强总理在政府工作报告中再次指出：“发展工业互联网，推进智能制造，培育新兴产业集群。”这意味着加快大数据、物联网、人工智能、云计算等现代信息技术与传统制造业融合创新，是当前工业企业技术革新的重要任务。人才是推动制造业转型升级的重要力量，面对迅猛的信息技术革命，顺应工业4.0，职业教育必须作出前瞻性回应。为此，基于智能制造的关键趋势和人才需求，对职业教育人才培养面临的困境和突破路径进行探讨，具有重要的现实意义。

一、智能制造的关键趋势和特征

工业4.0，是继工业1.0(蒸汽时代)、2.0(电气化时代)、3.0(信息化时代)之后的工业生产体系智能化再造，使工业生产体系由信息化时代跨入智能制造时代。智能制造是智能技术与制造技术深度融合的产物，即以人工智能为代表的新一代信息技术与工业生产体系深度融合，工业生产在自动化基础上实现数字化、网络化、智能化、绿色化，具有自动感知、自学习、自决策、自执行、自适应的智慧能力，进而达到提高效率、降低成本、提升质量、缩短周期等生产目的。以人工智能为代表的信息技术革命，助推智能制造技术跃升、管理变革，呈现以下发展趋势：

1.数字孪生技术：工业实体控制走向虚拟映射控制

数字孪生技术是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。[1]数字孪生通过数字化映射的可视化监控，实现工业生产从现实走向虚拟、从局部走向整体、从无序走向有序的全程监视和控制，从而抵御生产要素不可预知的风险，提高管理效率和生产效率。其基础是工业互联网集成的可视化数据，以物联网、大数据、人工智能和工业软件为支撑，形成感知、认知、深度学习的智慧应答和反馈。

2.创新的人机交互技术：工业人机交互走向人“人”交互

人机交互是指人与含有计算机的机器的交互，实质是人与计算机的交互。人工智能技术使机器设备智能化，具有语音识别、图像识别、自然语言处理，甚至具有情感识别和认知思维，如同工业Cyborg(赛博格)，机器设备成为特异“人”，[2]人机交互趋向人“人”交互。目前，AR和VR技术正加快应用于工业生产，与培训相结合，利用其创设的高仿真场景和人工智能赋予的智能交互开展业务培训，提高培训效率；内嵌于工业设计，利用其多感官的体验效果使设计者、用户、决策者理解设计理念，从而降低沟通成本并加速设计周期；与自动化生产数据贯通，利用其强大可视化功能，监视并操控数据，对工业现场进行管理、控制和维护等。

3.智能维护技术：工业维护由经验维护走向智能维护

智能维护技术是利用机器学习及其他人工智能技术，对工业设备、软件、产品进行性能衰退分析和预测，据此采用针对性维护策略，使工业设备、软件、产品达到近乎零故障的安全性能或生产效率的一种新型维护技术。有资料表明，运用智能维护技术可对设备、软件、产品实施更加准确、有效的预测性维护，可减少事故故障率75%，降低设备、软件、产品维护费用25%—50%，[3]这是凭经验维护远远不能达到的。

4.智能3D打印技术：低附加值的技能制造走向高附加值的零技能制造

智能3D打印技术是一项“人工智能+3D打印”的颠覆性创新技术，运用于制造行业，可替代传统技术技能，高效完成制造。也就是说，人工智能赋能3D打印，使智能化打印成为可能，这降低了3D打印在设计、生产、分销等方面的技能要求，拓展了设计的自由度和创意空间，缩减了生产中间环节，使产品一次成形，同时有望实现分销体系通过远程打印为采购方供应零配件，从而使传统仓储和配送体系失去存在意义。总之，“人工智能+3D打印”通过凝集多元知识技术，摒弃传统制造的一般技术技能，实现低附加值的技能制造走向高附加值的零技能制造。

5.工业互联网平台：工业生产由传统制造走向柔性化精益制造

工业互联网平台是智能制造技术的综合载体，由自动化技术和信息化技术深度融合而成，面向制造业数字化、网络化、智能化、绿色化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造要素泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。[4]工业互联网技术因信息化而产生，并伴随信息化的发展而发展，依托开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接，内嵌人工智能技术，使工业生产体系在自动化基础上趋向智能化。即面向智能制造，集数字孪生、创新人机交互、智能维护、3D打印等智能技术为一体，通过企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、制造管理(MES)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等系统，以数据智能为驱动，构建机器设备、生产运营、交互服务的优化闭环，[5]打通从设计到制造和销售的所有环节数据闭路，实现工业生产体系人、机、物互联并智能化，驱动传统生产体系科层结构向扁平化方向发展，提升制造过程中端附加值，[6]改写工业“微笑曲线”从深凹“U”型到扁平“U”型，向“抛物线”型过渡，诱发管理范式由管“人”到管“物”、由控制到赋能、由“营销推广”到“工业信用”转变，[7]推动工业生产体系走向基于定制化的柔性制造和去环节、降库存、减消耗、促效率、提质量的精益生产，带动品牌价值在工业信用提升中增值(见图1)。

纵观智能制造关键趋势，工业生产呈现数字化、网络化、智能化、虚拟化、柔性化、定制化、可视化、绿色化等特征。

二、智能制造趋势下技术技能人才需求分析

智能制造的关键趋势和特征，为分析智能制造的技术技能人才需求提供前瞻性指导。立足行业，面向未来，预测人才需求规模，分析人才需求特征，为人才培养的层次规划、培养规格定位奠定基础。

1.人才需求规模预测

在“中国制造2025”的推动下，智能制造已成为我国抢占科技革命和产业变革制高点的主攻方向，但人才紧缺成为制约企业智能化升级的屏障。以山东新旧动能转换重大工程为例，目前服务于装备制造、信息、生物技术、新材料等领域的人才，高级技师仅占1.38%，高级工仅占13.32%。[8]据文献预测，2020年我国智能制造领域人才需求约750万人，缺口约300万人；到2025年，人才需求约900万人，缺口约450万人。其中，机械行业技术技能人才需求总量将达到377.6万(见表1)。[9]

表1 我国智能制造机械行业技术技能人才学历需求预测表(单位：万人)

机械工业，作为制造行业的支柱产业，其智能化水平代表整个制造业。由此，从表1数据可推知，未来6年，智能制造对技术技能人才的需求量逐年增加，在学历层次上，高职需求量最高，本科次之，研究生第三。从智能制造的关键趋势看，从工业3.0到工业4.0，智能制造的资本有机构成(C∶V)随智能化加深而提高，机器换人趋势加强，人才需求学历结构存在中职向高职、高职向本科层次职业教育高移趋势，这使本科层次职业教育有可能成为支撑未来智能制造人才需求的重心(见图2)。

2.人才需求特征分析

现代信息技术与先进制造技术深度融合，催生智能制造，引发技术知识升级，重构技术技能人才的知识结构、技术结构、能力结构、素质结构。以机械行业为例(见表2)，从智能制造的关键趋势出发，对岗位能力要求、知识要求聚类分析，笔者认为，智能制造技术技能人才具有知识结构系统化、技术结构高端化、能力结构多元化、素质结构人文化等特征。

表2 我国智能制造机械行业岗位能力和知识新要求

第一，知识结构系统化。智能制造以数据为媒介将人、机、物纵横关联，其背后以跨学科多元知识为支撑，形成以理论知识为功底的系统化专业知识，[10]涵括电气自动化、现代信息技术(人工智能、大数据、物联网、云计算等)、机械制造、物理学、管理学、心理学、美学、伦理学等多学科专业基础理论知识。同时，相关专业人才需掌握关键岗位专业核心技术知识，如面向未来的数字孪生、人机交互、智能维护、3D打印、工业互联网平台等技术知识。智能制造重塑知识结构，打破传统职业教育知识“必须”“够用”限度，向知识的“广度”“深度”发展，同时适应岗位需求，把部分技术知识拓展为经验知识，并摒弃碎片化，进一步整合技术知识、经验知识，构筑体系化知识，以适应技术知识的迁移和跨学科整合。[11]

第二，技术结构高端化。智能制造通过现代信息技术与先进制造技术融合创新，升级人才需求的技术结构层次，由低端劳动密集型跃升为高端知识密集型，技术技能人才的技术知识结构因此嬗变，由驾驭自动化流水线的一般性操作、维护、管理等技术，跃迁为人工智能、大数据、物联网等现代信息技术赋能的自动化、流程再造、生产链管理、数据分析、决策、营销、设施设备维护等现代化智能工业链运营技术。

第三，能力结构多元化。智能制造是产业智能化转型升级和企业技术创新的结果，跨界、跨学科多元技术知识的融合创新是其必然之需。[12]因此，服务智能制造的技术技能人才必然是发展型、复合型和创新型人才，须具有与智能制造相适配的融合创新、技术迁移、团队协作、独立思维等柔性能力和数字化设计、虚拟仿真、逆行工程分析、信息化、智能化等刚性能力，[13]通过“刚”“柔”相济，撬动制造业发展潜力，支撑产业、行业和企业智能化发展。

第四，素质结构人文化。智能化时代，机器虽能习得智能，但不能习得情感。以人机交互为中心的智能制造，属复合型创新工作，技术技能人才面对冰冷的机器，如果没有尊重、关心、信任的人文底蕴赋予“温度”，[14]就会制约团队协作，弱化创新力，影响创造性工作的开展。人文底蕴源于人文素养，人文素养能够凝聚团队士气。因此，智能制造时代，培养人文素养对提升智能制造能力显得尤为重要。为此，企业须把以人为本(人文素养的本质)纳入管理的核心理念，指导企业生产运营；职业教育须把人文素养融入“新工匠精神”(爱岗敬业、乐于奉献；精益求精、严谨细致；积极进取、求实创新)培育，[15]培养有“温度”的智能制造新“工匠”。

三、智能制造趋势下职业教育人才培养的现实困境

智能制造的新技术、新模式，重塑人才需求，倒逼职业教育提高人才培养层次，加强复合型技术技能人才的培养。但是，职业教育人才培养存在现实困境，制约了人才培养的变革。

1.培养体系：滞后于技术知识发展

智能制造通过“智能化”异构传统技术知识，提升技术知识的广度和深度，要求技术技能人才知识复合、技术复合、能力复合，反馈于职业教育培养体系，须顺应需求，培养层次整体高移。但是，现代职业教育人才培养体系尚不完善，如本科层次职业教育处于试点、中、高、本衔接不够畅通、技术技能层次界限不够清晰等现实问题使人才培养难以与市场需求相适应。

2.培养目标：落后于智能化发展目标

智能制造的“智能化”催生柔性化创新，柔性创新能力必然成为适应智能制造发展的核心能力，落实到人才培养，须立足智能制造未来发展，从培养目标、培养规格逻辑起点上切实纳入，真正发挥引领作用。但是，目前职业教育人才的培养目标和培养规格限于传统单一技术技能，忽视发展型、复合型技术技能，使整体人才培养缺乏前瞻性，导致面向“智能化”未来的人才培养后劲不足。

3.学科专业：偏离于跨界融合

智能制造的“智能化”提升了产业技术知识的广度和深度，要求学科专业基于产业需求，通过交叉融合，重构技术知识，优化体系结构，实现产业链、专业链、知识链、技术链有机衔接。但是受制于传统的学科专业固化思维，目前高校学科专业结构狭窄，难以满足产业智能化对知识、技术、能力、素质等方面提出的新要求。如果高等职业教育不革新思维，立足智能化，基于交叉融合思想建设专业，其人才培养就不可能与智能制造人才需求协同发展。

4.技术技能：固化于单一技术技能素养

智能制造的“智能化”使传统制造业科层组织结构向扁平化发展，意味着管理层次减少、管理幅度扩宽，企业员工的工作范围扩大，所需技术知识多元化。但是，职业教育“唯技而教”思想根深蒂固，深植于培养体系，这使办学功能“技能化”、专业划分“精细化”，所培养的学生强于显性技能(操作技能)、弱于隐性技能(创新、适应、迁移等柔性能力)，就业范围愈来愈窄、岗位适应能力愈来愈差，很难适应智能制造时代宽领域、多元化的工作要求。[16]

5.教育教学：受困于产教智能化同构

智能制造的“智能化”倒逼职业教育教学“智能化”同构，源于职业教育产教融合的本质属性和由其决定的人才培养虚实环境与产业的高度拟合，这是确保人才培养质量的关键。由产业同构的教育教学“智能化”，实质是智能制造技术知识内化于教育的知识化、技术化重构过程。就目前看，这种重构并不一帆风顺，有观念的诟病、机制的屏障，也有产业技术知识内化于教育形式、智能制造形塑为教育环境、教育教学和评价智能化等方面的现实困境。

四、智能制造趋势下职业教育人才培养改革的途径和方法

面对智能制造趋势下人才培养的现实困境，职业教育须通过完善职教体系、科学定位培养规格、跨学科建设专业和课程、深化产教融合、打造智慧学习平台等途径和方法，深化人才培养模式改革，从困境中破局。

1.聚焦智能化发展内涵，完善现代职教体系

智能制造在现代信息技术和先进制造技术融合发展中提升技术知识，技术知识赋能智能制造智慧化、柔性化、绿色化发展，成为推动智能制造与时俱进的内涵动力。由此，智能制造和技术知识，从结果到成因，从整体到局部，形成辩证发展关系。科学技术是第一生产力，劳动者是生产力最积极、最活跃的因素。劳动者素养成为推动智能制造和技术知识辩证发展的源动力。智能制造智能化、柔性化发展，所需劳动者(技术技能人才)在技术知识的“广度”“深度”跃进中进阶素养，在劳动密集型向技术密集型转换和“机器换人”的浪潮中缩减规模，表现为制造业技术技能人才学历层次整体跃升，体现于人才链与价值链“微笑曲线”，由下向上、左右跨幅攀爬(见图2)。智能制造引发的人才需求变化对职业教育提出了挑战，完善现代职业教育人才培养体系成为必然。《国家职业教育改革实施方案》(职教20条)提出“职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位”，表明职业教育不仅应有中职、高职(专科)，而且应有本科、硕士，甚至博士，这为完善职业教育人才培养体系提供了政策支持。

面对智能制造，完善职教人才培养体系必须做到以下几点：一是加快发展本科层次职业教育。2019年首批15所民办职业院校更名为职业大学，并升格为本科层次职业教育试点院校，开启了职业院校独立建制本科的新时代。以此为契机，国家应扩大试点范围，延伸到“双高”院校、一般公立职业院校、独立学院转设，稳步推动职教本科规模化发展。二是建设职教与普教相互贯通的职教体系。遵从职业教育规律，贯彻技术技能人才培养目标，推行中职与本科3+4模式，中、高、本一体化5+2模式，深化人才培养模式改革，加强专业(群)贯通和课程的有机衔接。三是加快推进“学历证书+若干职业技能等级证书”(1+X证书)制度试点工作。职教20条明确提出：“深化复合型技术技能人才培养培训模式改革，借鉴国际职业教育培训普遍做法，制定工作方案和具体管理办法，启动1+X证书制度试点工作。” 2019年政府工作报告进一步指出：“要加快学历证书与职业技能等级证书的互通衔接。”面向智能制造，培训评价组织加快开发“X”证书，推进1+X证书制度试点工作，试点院校通过“横向跨越、纵向深化”“学制延长”等机制创新和育训结合、书证融通、课证融合等模式创新，推动技术知识升级，培养面向智能制造的技术技能和柔性能力，并通过学习成果认证、积累和转换，实现学历证书与职业技能等级证书互通衔接。[17]

2.瞄准人才需求特征，科学定位人才培养规格

人才培养规格基于人才需求依附人才培养目标存在，并使人才培养目标具体化，体现于教育者对被教育者在知识、技术、能力、素质等方面的具体要求。《国家教育事业发展第十二个五年规划》(教发〔2012〕9号)定位高等职业教育的人才培养目标为“重点培养产业转型升级和企业技术创新需要的发展型、复合型和创新型的技术技能人才”。这在宏观层面为智能制造人才培养规格定位提供了基本遵循，要求瞄准智能制造人才需求特征，为人才培养规格定“性”、定“型”和分“层”。第一，对人才培养规格定“性”，属技术技能人才，本质上隐喻人才培养面向智能制造的生产、服务、管理一线。第二，对人才培养规格定“型”，属发展型、复合型和创新型人才。“发展型”决定了人才培养规格的前瞻性、学习的终身性，须体现人才对智能制造关键趋势的柔性适应能力，表达为技术知识的基础性和能力素质的创新性、迁移性、协同性和持续发展性；“复合型”决定了人才培养规格的元认知，蕴含智能制造人才跨界、跨学科、跨文化的协同创新能力，须体现知识、技术、能力、素质的多元性、融合创新性；“创新型”决定了人才培养规格的发展潜质，须体现人才适应产业智能化发展所应具备的技术变革思维和实践创新能力，包含知识创新、技术创新和跨界、跨学科的融合创新等。第三，对人才培养规格分“层”定位。中职层次培养“经验技能”(特点：操作技能型)，回答“怎样做”，以“熟”为境界，对应“现场操作工”(随“机器换人”逐渐消失，代之为设备维护、维修、保养等)，高职层次培养“策略技能”(特点：复合技能型)，以“巧”为境界，对应“安装调试员”“生产排程员”“数据分析员”等中级技术岗位；本科层次职业教育培养“智慧技能”(特点：知识技术型)，回答“怎样做得更好”，以“道”为境界，对应“系统软件开发工程师”“系统方案设计工程师”“数字化设计工程师”“生产运营管理师”等高级技术岗位(见表3)。[18]

表3 中高本不同层次人才技能比较

3.促进学科交叉融合，构建专业发展新模式

职业教育伴随工业化发展而发展，学科交叉融合成为必然。工业1.0时代，依靠学徒制培养技术人员，开创职业技术学校先河，而高等教育以理智教育为目的，成为有钱人培养绅士的象牙塔；工业2.0时代，高等教育开始走出象牙塔，由培养绅士的通才教育向培养机械化所需的专才教育过渡，职业教育高等化成为必然；工业3.0时代，自动化对人的素质和能力提出更高要求，高等教育由专才教育向通识教育和专业教育并重、跨学科教育过渡，职业教育代表其重要一极，向产教融合、校企合作纵深发展；工业4.0时代，智能化催生新技术、新产业、新业态、新模式，人才需求的知识、技术、能力、素质结构嬗变，高等教育必须转向基于通识教育、终身学习、学科交叉融合的专业教育，[19]同时职业教育再企业化，[20]走向基于1+X证书制度的产教深度融合、校企深度合作的现代学徒制教育。

面向智能制造，以学科交叉融合构建专业发展新模式。智能制造领域的学科专业交叉融合主要指信息领域学科与工业工程、机械制造等领域学科专业交叉融合，构建服务智能制造的“新工科”专业建设模式。其建构模式包括五个环节：第一，基于国家战略、发展规划和智能制造关键趋势，从知识技术层面探究产业跨界、跨学科的交叉融合，分析面向未来的人才需求规模和需求特征。第二，基于人才需求，打破传统学科阻隔，改造旧专业，建构新专业，组建以核心专业为龙头、学科相近专业为单位的专业群，如围绕工业机器人专业组建智能制造专业群，含机电技术、数控技术、模具等专业，可在模具专业下设3D打印方向。第三，基于学科交叉融合，创新组织模式和机制，改变传统院系组织机制，由单一学科的纵向管理模式向多维学科矩阵管理模式转变，同时建构学科交叉融合运行机制、资源共享机制等，如学部制。第四，基于人才类型特征、学科交叉融合、服务满足、支撑引领等定位专业培养目标，如从中观层面，智能制造相关专业的培养目标可定位为“主动布局、设置和建设服务国家战略、满足产业需求、面向未来智能制造的工程学科与专业,培养面向生产、服务、管理一线的高素质发展型、复合型和创新型技术技能人才”，从微观层面定位具体专业(群)的培养目标、培养规格。第五，围绕具体专业(群)培养目标、培养规格，基于国家标准、产业标准、学校标准制定各专业(群)培养标准，其中学校标准须体现多学科交叉融合和学校人才培养定位及特色，并且可行、可实现、可评估检查。[21]

4.立足核心素养，构建跨学科课程体系

课程是人才培养的主要载体。培养智能制造技术技能人才，须剖析产业各关键岗位核心技能，聚类并抽象为技术知识和能力素养，并将系统化思维表达为结构化课程，形成专业通识课、专业基础课、专业核心课、专业选修课、公共选修课等。工业4.0时代，智能化赋能知识经济，使劳动者仅凭一技之长难以适应产业发展，倒逼职业教育由“唯技而教”的专才教育走向通识教育、专业复合、终身学习。因而，职业教育，特别是高等职业教育，重构专业课程体系成为逻辑必然。一是加强通识课程的德育素养、现代信息技术素养、人文素养、创新创业意识培养。深化“思政课程”“课程思政”改革，全面落实立德树人根本任务；加强创新创业教育，并贯穿人才培养全过程；与时俱进，改革信息技术基础课，加强5G、人工智能、大数据、物联网等现代信息技术素质培养；将“新工匠精神”转化为促进全人格发展的人文课程，培养学生人文素养。二是以学科交叉融合思想重构专业课程。对接智能制造相关1+X证书职业标准，重视现代信息技术对机械化、自动化技术的改造，以学科交叉融合思维，开发专业基础课、专业核心课、专业选修课。同时基于智能制造核心技术，设计若干个典型实训项目(涵盖培养目标所要求的技术技能)，轮转开展实训，从而将知识技术相对固化的“金字塔”式课程结构，改变为技术知识交叉融合的“环形旋转”结构(见图3)。[22]具体到某一实训，教师不再按照“自下而上”的逻辑，先讲原理、基础知识，再讲技术操作，最后开展项目实训，而是按照“自上而下”的逻辑，先开展项目实训，再在实训中以问题为导向，从专业基础课、专业核心课中挖掘知识、技术，探究知识、技术的交叉柔性融合的方法，提高学生解决问题的能力。三是鼓励开设“智能化技术”“智能化人文”公共选修课，提高学生智能化素养，并塑造人文情怀，以增强学生对智能化产业的柔性适应能力。

5.深化产教融合，打造智慧学习平台

习近平总书记在十九大报告中指出：“完善职业教育和培训体系，深化产教融合、校企合作。”产教融合须以创新为核心、技术进步为主轴重构教育链、人才链、产业链、创新链，建设技术技能积累创新共同体。[23]智能制造时代，深化产教融合，建设智慧学习平台，将打通教育链、人才链、产业链、创新链，激活人工智能对教育的间接作用，[24]实现产业发展与职业教育智能化同构，解决职业教育人才培养与社会经济发展的结构性矛盾。

第一，面对现实，产教融合不畅制约经济转型和高质量发展。对此，须创新体制机制，推进产教深度融合。一是坚持工学结合，着力实施“双元”育人。借鉴德国“双元制”模式，校企共同制定人才培养方案、合作开发教材、共同建设实训基地、强化实践教学、实施信息化教学改革等。二是建立校企合作激励机制，推动校企深度合作。政府应出台激励政策，鼓励行业知名企业、龙头企业主动参与校企合作，如企业可获得税收优惠、财政补贴等。三是加强政策引导，助力高水平实训基地建设。加大政策引导力度，带动政、校、企面向产业智能化，统筹各项资源，建设一批资源共享，集教学、培训、生产和技术服务为一体的高水平实训基地。四是多重并举，加强“双师型”教师队伍建设。遴选一批高水平工科院校举办职业技术师范教育；实施职业院校教师素质提升计划，建设“双师型”教师培养基地，落实全员轮训制；探索基于智能化的学科交叉师资队伍培养途径和方法。

第二，面向未来，传统培养形态已无法适应新技术革命引发的培养形态智能化升级。对此，须打造智慧学习平台，带动人工智能对教育的直接作用。[25]一是以集成化思维建构学科和专业、各类学习要素、各种功能共享协同的智慧平台。例如，基于工业4.0理念建构智能制造综合实训平台，可依次实现APP客户端下订单、设计、组织生产、包装、物流等智能工作流程(见图4)。依照工作流程，设计全生命周期管理(PLM)综合实训内容，采用“教、学、做一体”的CDIO模式(Conceive构思、Design设计、Implement实现、Operate运作，也称全生命周期模式)开展实训教学。[26]二是以智能化思维，将VR、AR等智能技术嵌入数字化教学系统，转换传统三维空间为多维感知空间、智能空间，建构立体化、结构化技术知识体系、高仿真的实践场景和学生认知能力、创新能力、知识迁移能力的成长路线。[27]三是面向智能化教学，建构智慧教学平台和自适应学习平台，实现人机协同教学、线上线下融合、课程资源共享、学习方式灵活多样、学习资源智能推送、学习情况智慧评价等。四是改革产教融合运行机制，推动人工智能深度融合于产业和教育，并搭建产业与教育智慧化融通的桥梁，实现知识信息全连接、教育生态自更新。

五、结束语

智能制造的关键趋势将升级技术技能人才需求结构，走向知识结构系统化、技术结构高端化、能力结构多元化、素质结构人文化。这倒逼职业教育从现实困境中破局，围绕人才需求结构变化趋势，重构人才培养体系，深化人才培养模式改革，构建与产业智能化发展相契合的培养目标、培养体系和培养模式，最终须落实到跨学科专业建设和课程建设上，只有这样才能培养出面向智能制造的发展型、复合型和创新型技术技能人才。