“双智”协同发展形势下在锡职业院校车联网人才培养的研究

摘 要：本文以国家《关于组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作的通知》为切入点，以无锡为例，对在锡职业院校的车联网人才培养路径研究。介绍了国家 “双智”发展愿景与无锡成效，从车联网技术架构、人才层级分布以及需求要素，对标无锡职业院校车联网人才培养研究。从通识课程、专业课程以及拓展等多方面开展横向与纵向对比分析，分析人才路径的优点与提升点。从课程体系搭建、实验实训设备、素质拓展等维度开展对比，深入开展“双智”协同发展形势下在锡职业院校车联网人才培养的研究。

关键词：智慧城市 智慧交通 车联网人才 职业院校 培养 路径

Abstract：This paper takes the national "Notice on Organizing and Carrying out the Pilot Work of Coordinated Development of Smart City Infrastructure and Intelligent Networked Vehicles" as the starting point， and takes Wuxi as an example to study the training path of Internet of Vehicles talents in tin vocational colleges. It introduces the national "double intelligence" development vision and Wuxi results， and benchmarks the research on the training of IoV talents in Wuxi vocational colleges from the technical architecture， talent level distribution and demand factors. We should carry out horizontal and vertical comparative analysis from various aspects such as general courses， professional courses and extension， and analyze the advantages and improvement points of talent paths. From the dimensions of curriculum system construction， experimental training equipment， quality development and other dimensions， the research on the cultivation of Internet of Vehicles talents in tin vocational colleges under the situation of "double intelligence" coordinated development is carried out.

Key words：smart city， smart transportation， internet of Vehicles talents， vocational colleges， training， path

2020年11月25日，住房和城鄉建设部与工业和信息化部共同印发了《关于组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作的通知》，组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作，确定包含无锡在内的六个城市作为第一批双智试点。智能网联汽车与智慧城市协同发展，为汽车产业转型、城市建设转型和社会发展转型带来新路径，也为智慧交通的发展带来重大机遇。

1 “双智”协同发展的战略目标与无锡成效

2022年3月1日起正式实施的《汽车驾驶自动化分级》将驾驶自动化分为从0级到5级。2022年上半年，L2级智能网联乘用车新车市场的渗透率提升到了32.4%。双智协同发展强调智慧城市基础设施与智能网联汽车，相互支持，相互促进，共同发展，实现双创目标，加速推进智能网联汽车为代表的绿色低碳产业与大数据人工智能武器等新型技术深度融合。加速产业结构深度调整。

作为全国首个国家级车联网先导区以及智能网联汽车协同发展“双智”试点城市，无锡试点深度融合智慧城市资源，以实际需求为导向，开展多类应用，并加大与龙头企业社会资本的合作推动各行业的商业化应用场景产品建设。在《无锡市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则》颁布后，一年来智能网联汽车道路测试与示范应用有序开展，已累计开放177km公共测试道路，车联网基础设施已覆盖450km2、856个点段。

2 “双智”协同发展对人才结构与能力要素分析

2.1 人才结构分析

中国现在正处于制造业的数字化转型过程中，除智能网联汽8车产业外，智能制造、人工智能、区块链、工业互联网和关键软件等也需要大量电子信息类、计算机类、自动化类的毕业生。再从企业实际情况来看，参与此次课题调研的汽车企业表示，当前最为短缺的人才主要分布在系统、软件、算法这 三个领域。而深入分析后，这三个领域短缺背后的原因不尽相同。深入分析《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展年度研究报告（2021）》内容，解读《人工智能从业人员能力要求》标准可以看出，人工智能产业结构属于金字塔型，依次向下，依次为源头创新人才、产业研发人才、应用开发人才和实用技能人才，如图1所示。

当前基于机器学习和深度学习的人工智能技术架构，主要依托计算机技术体系实现。技术架构自底向上依次为基础层，技术层和应用层。如图１所示。

从各个层级，不难发现数据层对整个运算过程提供数据感知，数据处理与硬件算力。它是为机器学习和深度学习算法实现提供基础的数据与计算能力。技术层依托于机器学习和深度学习技术来让机器实现“能听、会说”的能力，让机器具备“能理解、会思考”的能力。将计算模型应用在各个场景中，比如：人工智能技术与各行业相结合，针对不同的应用场景提供相应的产品与解决方案。职业院校对人才培养的定位是“德智体美劳”全面发展的技术技能型人才，对接产业结构，大多数是主要是面向基础层以及少部分应用技术层。也就是对接产品能够进行机械部分的装调与标定、维护与管养。技术层级架构如图2所示。

2.2 能力要素分析

对应用型开发人才能够将人工智能算法工具与行业需求相结合，实现推进产业化落地应用，能准确理解特定需求，应用算法模型并转化为技术路径，从具体问题中抽象出通用解决方案。人工智能实用技能人才能够理解人工智能技术的基本概念，并对关键技能和使用方法有所掌握，能根据特定时尚场景实现快速高效的模块化，产出是行业落地应用的基础，人才与实行保障。对特定的应用层，需要从业人员能够掌握计算机常规的沟通语言，了解各个层架之间的逻辑计算关系。结合不同的应用场景，能够对数据采集、数据分析等做到个性化、场景化、应用化、全面化。

3 “双智”协同发展对在锡职业院校培养车辆网人才研究

车辆网技术创新、产品不断迭代，实现“车-路-云”一体化赋能双智城市建设。从根本上行对职业院校提出了人才要求，能够要立足产业发展动向，培养出“德、智、体、美、劳”全面发展，能够具备勇于创新的品质和才干，树立创新的学习理念，不断激发创新意识的技术技能型人才。在取样分析过程发现，在锡职业院校课程设置特色可以归纳为：通识教育课程、专业基础课程、专业核心课程以及拓展课程。为了更加的深入了解人才培养深度，采用逐层进行分析与研究。

3.1 从通识课程体系，分析非专业能力的培养

对人才规格的要求不仅局限于专业方面的技术要求，而且相当重视人才是否具有宽广的知识面与和良好的團队精神，以及交流合作和公关能力，也可以归纳为非专业能力。

分析具有代表性在锡职业院校对车辆网专业人才非专业能力培养的课程设置，可明显看出：在锡职业院校注重意识形态的引导与爱国情结教育、专业基础能力的培育，加强专业人才在人际沟通、创新与创业等领域能力提升的培养。培养学生在信息技术、创新与创业应用等方面的能力。融入数学、信息技术基础等课程能够为拓展应用层的数据应用打好基础，如图3所示。

3.2 从专业基础课程体系，分析专业基础能力的培养

车辆网技术发展，也是基于新能源汽车技术发展的基础上不断的升级与发展，从人才培养过程中，还是注重对汽车结构原理（含新能源）的理解与应用。从图4中可看出，职业院校能够清晰定位学生就业方向，通过开设《汽车工程识图》、《汽车机械基础》等课程注重学生的基础能力的培养，能够对设备、设施等进行机械装调。

《智能网联汽车人才需求预测报告》中分析了智能网联汽车人才所需要的知识结构如图2所示，主要有数理知识、机械与汽车、汽车电子、控制这些汽车相关基础知识及专业知识，还有编程语言、计算机、操作系统这些智能网联相关的 技能和技术知识。

通过数据分析，能够清晰看出只有部分职业院校开设C语言、Python课程、汽车电工电子等课程，对专业基础能力培养有待加强。通过走访职业院校专业老师，可以归纳为：（1）智能网联汽车技术属于应用层面，还是需要注重基础能力的培养;（2）计算语言类课程属于电子信息大类、需要融入更多的计算机、物联网专业人才队伍。

3.3 从专业核心课程体系，分析专业能力的培养

智能网联汽车技术主要是涉及到电子信息技术相关的研究，包括三个部分：汽车和设施关键技术、信息交互关键技术和基础支撑技术。主要涉及环境感知技术主要是研究汽车对于行驶环境的感知，数据进行处理后然后决策如何操作汽车并进行车辆控制方面的研究等内容。

采样的学校中，开设了“计算机编程语言”、“嵌入式Linux”等课程，主要应用领域是学习计算机语言应用，能够识别与编写简易程序。前提也是需要对诸如“单片机”“PLC”的控制原理的学习与掌握，目前开设院校只是达到75%以上。这些基础课程对应用层的简易结构还是能够有很好的应用，对智能网联汽车的控制命令、动作分析以及测试起到很大的铺垫与提升作用，如图5所示。

从课程设置的情况来看，还有待提升的空间。汽车信息传递、处理和相关安全方面的内容，需要专业人才能够对车载网络有了解、能够进行调试与测试。目前根据分析，可以看出，开设专业课程的比例只有25%。车辆行驶过程中的信息安全，包括车载终端信息安全技术、手持终端信息安全技术、路测终端汽车安全技术等。因为汽车的安全涉及到整个交通系统的安全和城市的安全，该领域的研究在未来也是起到的非常关键的作用。可以加强诸如：汽车电子技术应用、汽车导航技术应用”的课程的开设，来提升专业人才在此领域专业能力。

3.4 从拓展课程体系，分析专业发展张力的培养

如果说专业核心课程是专业蓝图，那么拓展课程就是实现了锦上添花，对专业发展的起到张力的作用。拓展课程可以是源自于本专业基础课程的衍生也可以是未来技术的探索与实践。从统计的数据来看，超过80%的职业院校选择了兼而有之。既要对本专业夯实基础也要能够对未来先导技术有涉足，提升就业竞赛力与就业面，如图6所示。系统设计领域是复合性最强的，需要将车辆的硬件软件进行综合的架构设计，而智能网联汽车的快速发展与复合性人才的培养周期之间产生了差距，因此导致了人才短缺。

4 “双智”协同发展对专业人才培养、效果测评的思考

4.1 资源建设，加强校企合作深度融合

目前，在锡职业院校还没有足够的科研力量进行技术研发，对人才培养方面，科研加强校企合作深度，引入优质企业资源，依托城市智能基础设施，广泛汇聚车端和层端的动态数据收集，实现模拟平台汽车技术实施对接，智能智能网，联汽车和智慧城市应用为城市精细化治理提供支撑，将应用场景引导教学过程中，有助于提升人才培养质量。

4.2 人才测评，积极引入权威第三方评价

新颁布《中华人民共和国职业分类大典》体现出的数字化产业的发展趋势。从数字产业化和产业数字化两个视角，围绕数字语言表达、数字信息传输、数字内容生产三个维度及相关指标综合论证得出。标注数字职业是我国职业分类的重大创新，对推动数字经济、数字技术发展以及提升全民数字素养，具有重要意义。

目前人才培养过程主要采用是第三方评价组织进行评价。在《国家职业教育改革实施方案》明确指出的是要在职业院校启动“1+X”证书制度试点工作，通过深化复合型技术技能人才培养培训模式改革，解决人才培养的迫切问题。加快“岗课赛证”融通的问题，并从国家、行业、企业标准入手，通过典型 工作任务，抽化岗位能力，具化课堂知识，专业课程体系的搭建可以在 1+X 证书的指导下，结合学校自身特点来进行来加快人才培养供给侧改革与评价，是推动社会发展、科技进步的一个主要推手。

4.3 软硬兼施，加快专业教学团队科研能力培育

在软件方面，目前开设智能网联汽车专业一大困难点就是师资水平薄弱。现有开设专业的院校中，大部分教师都是传统汽车专业出身，鉴于智能网联汽车技术本身的属性 特点，其学科范围跨度较大，技术性较强，涉及到汽车类、计算机通讯类、电子控制等 多专业领域的应用实践能力，现在框架下师资队伍亟需补充新鲜血液。 针对目前师资队伍存在的痛点，高职院 校尤其要注重教师软实力的提升。主动实施 多项举措来提升教师力量。

第一，跨學院组队，智能网联汽车专业多项学科交叉的特点决定了其需要教师团队的跨领域组合，可以在现有汽车专业的基础上，同相关兄弟专业，比如电子信息、计算机通信等其他专业教师共同组建。

第二，师资队伍实行分层次分阶段的培养，团队中以青年教师、团队骨干教师、专业带头人的梯度，分层次、分阶段的整合线上线下培训方式，助力教师成长。另外，通过对外招聘、企业人才引进的方式吸收新鲜血液的加入，将优秀的企业人才引入到学校中，将真实的工作任务转化为项目化的教学，形成双方合力。目前专业教学中目前存在的难度在于：知识体系宽泛、技术难度高、可参考案例少，以上特点传统的教学模式显然不能达到要求，因此在日常教学中利用先进的软硬件教学设施，同时利用虚拟仿真软件，VR 技术为学生提供真实化、立体化、高沉侵感的学习环境，另外可以结合智能交通类仿真沙盘，对于阶段性的学习成果进行验证，实现闭环反馈，提高学生学习的积极性主动性。

2022年无锡市软课题《“双智”协同发展形势下在锡职业院校车联网人才培养的研究》，主持人，高明，江苏信息职业技术学院。

参考文献：

[1]智能网联汽车技术概论，中国汽车工程学会推荐，机械工业出版社，出版于2019.08.

[2]一本书读懂智能网联汽车，主编：崔顺民，化学工业出版社，出版于2019.5.

[3]国信证券，汽车汽配，汽车前瞻研究系列，2021.8.