智能制造专业群人才需求与专业建设调研报告

智能制造专业群人才需求与专业建设调研报告为精准对接我国智能制造行业高质量发展需求，优化智能制造专业群（涵盖智能制造技术、工业机器人技术、智能控制技术、数字化设计与制造等核心专业）人才培养体系，提升专业群建设水平与人才培养适配度，本调研团队以“制造强国”战略及“人工智能+制造”行动部署为指引，聚焦智能制造全产业链核心领域，通过问卷调研、实地访谈、数据研判、文献分析等多元方式，系统调研行业人才需求现状、岗位能力要求及专业群建设匹配度。本报告旨在梳理行业发展对人才的核心诉求，诊断专业群建设现存问题，为专业群课程体系优化、实践教学改革、产教融合深化提供科学依据，助力培养符合行业发展需要的高素质复合型技术技能人才。一、调研背景与目的（一）调研背景智能制造作为制造业转型升级的核心方向，凭借数字化、网络化、智能化的显著优势，成为推动新型工业化发展、重塑产业竞争格局、实现从“制造大国”向“制造强国”跨越的关键支撑。近年来，我国智能制造行业进入高质量发展的攻坚阶段，在工业大模型赋能下，智能转型从“车间示范点”全面铺开，形成规模化发展态势。据工业和信息化部数据显示，“十四五”以来，我国已建成3.5万多家基础级、7000多家先进级、230多家卓越级智能工厂，推动工艺、装备、软件集成创新。2025年，AI技术深度渗透研发设计、排产调度、供应链管理等全流程，人形机器人实现从“上舞台”到“下工厂”的关键突破，绿色制造与智能制造深度融合，零碳工厂、黑灯工厂等新型生产模式加速涌现，行业发展呈现算力驱动创新、自动化向数字自动化转变、数据驱动精细运营的鲜明特征。随着《“十四五”智能制造发展规划》《关于深化拓展制造业数字化转型行动的通知》等政策的实施，国家大力推进“人工智能+制造”，鼓励工业大模型、人形机器人、数字孪生等新技术、新装备在制造业广泛应用，推动行业向全价值链智能化转型。这一转型使得智能制造岗位结构发生深刻变革，对人才的数量、质量和结构提出了更高要求，尤其是迫切需要既懂制造工艺又懂AI算法、数据分析的复合型“数字工匠”。智能制造专业群作为培养行业一线技术技能人才的核心载体，当前面临着传统人才培养模式与行业智能化转型需求衔接不紧密、复合型人才供给不足、专业间协同育人机制不完善等问题。在此背景下，开展全面系统的调研，精准把握行业人才需求动态与专业群建设方向，成为推动专业群高质量发展、服务行业转型升级的迫切需求。（二）调研目的明确当前智能制造行业核心领域的人才需求数量、岗位分布、学历层次、薪资水平等基础现状，精准定位核心岗位的能力要求与素养标准。梳理行业“AI+制造”转型背景下，智能制造人才需求的演变趋势，识别新兴岗位与复合型人才的核心能力特征，厘清专业群内各专业的定位与协同逻辑。诊断当前智能制造专业群在课程体系、实践教学、师资队伍、产教融合、专业协同等方面的建设现状与现存问题。提出针对性的专业群建设优化建议，构建“岗课赛证群”融合的人才培养体系，提升专业群与行业需求的适配度和协同育人效能。二、调研范围与方法（一）调研范围本次调研覆盖全国智能制造发展核心区域，重点选取京津冀（北京、天津）、长三角（上海、苏州、嘉兴）、珠三角（深圳、广州）及成渝（成都、重庆）等制造业密集城市。调研对象涵盖三类核心主体：一是智能制造相关企业，包括智能装备制造企业、汽车制造企业（如长安汽车、比亚迪）、电子制造企业、智能工厂运营企业（如海尔、联想）、工业机器人企业（如普罗宇宙）等；二是行业服务与监管机构，包括制造业协会、工业和信息化管理部门、职业技能鉴定机构等；三是开设智能制造专业群的职业院校及相关服务企业，包括工业软件供应商、智能制造系统集成商、运维服务企业等。同时，对专业群历届毕业生及在校实习生开展随访，全面收集供需双方反馈数据。（二）调研方法问卷调研：设计《智能制造行业人才需求调查问卷》《智能制造专业群毕业生就业质量调查问卷》，向用人单位发放问卷920份，回收有效问卷865份，有效回收率94.0%；向毕业生发放问卷410份，回收有效问卷382份，有效回收率93.2%。实地访谈：组织调研团队深入35家代表性单位开展深度访谈，包括18家智能制造相关企业（如长安汽车、海尔、联想、普罗宇宙等）、8家智能制造系统集成与运维服务企业、5家行业协会及4家工业和信息化管理部门，与人力资源负责人、生产运营主管、技术骨干及行业专家座谈，获取岗位需求细节与专业群建设建议。数据研判：收集国家工业和信息化部、制造业协会发布的行业发展报告、人才供需数据，结合各智能制造企业招聘公告，对人才需求趋势进行量化分析与预判。文献研究：梳理国内外智能制造行业智能化转型发展文献、职业教育专业群建设改革案例，借鉴先进院校“政行企校协同育人”“群内专业协同”的成功经验，为调研结论与建议提供理论支撑。三、智能制造行业发展现状与趋势（一）行业发展现状1.智能工厂规模化建设，产业格局持续优化：截至2025年底，我国智能工厂建设成效显著，基础级、先进级、卓越级三级梯队格局基本形成，覆盖汽车、电子、机械等多个重点行业。长安汽车智能工厂实现每60秒一辆汽车下线，联想天津零碳工厂通过数字孪生技术实现碳排精细化管理，仓储占地节省超70%，拣货准确率达99.99%，智能化生产模式大幅提升生产效率与品质。2.AI深度融合全流程，技术创新迭代加速：AI技术已渗透至智能制造全价值链，工业大模型赋能工艺优化、排产调度；机器视觉质检、预测性维护等应用场景不断拓展，成都数之联科技的AI质检技术已在超100家企业应用；人形机器人实现产业化突破，福田康明斯、美的等企业已投入使用，完成料箱搬运、螺丝拧紧等精细作业，核心部件与系统集成技术持续升级。3.绿色智能协同发展，运营模式持续创新：智能制造与绿色制造深度融合，零碳工厂、光伏赋能生产等模式逐步推广，联想零碳工厂实现全流程能耗精细化管理；大规模个性化定制模式兴起，海尔COSMOPlat平台实现用户订单直达生产线，AI驱动资源调度与排产优化，实现从“千人一面”到“千人千面”的转变；区域级智改数转赋能平台不断涌现，为企业提供转型解决方案与技术支撑。4.政策保障体系健全，人才需求缺口显著：国家密集出台政策推动智能制造发展，深化“人工智能+制造”行动，各地配套出台人才培养与引进政策；行业快速发展催生大量人才需求，尤其是复合型“数字工匠”供给不足，中小企业因人才短缺面临转型滞后问题，人才供需矛盾成为制约行业发展的关键瓶颈。（二）行业发展趋势1.全价值链智能化升级：工业大模型与垂直场景融合更加紧密，从生产环节向研发、供应链、运维等全价值链延伸，运营管理从“经验驱动”向“数据驱动”深度转型，对人才的数据分析、算法应用、系统优化能力需求激增。2.人机协同与柔性制造深化：人形机器人等通用技术平台应用步入深水区，将广泛应用于柔性生产场景，解决“小批量、多品种”生产痛点；人机协同作业成为主流模式，要求人才具备机器人编程与运维、人机协同调度、柔性生产组织等能力。3.绿色与智能深度融合：绿色制造成为智能制造的核心内涵，碳排监测、能耗优化、循环生产等需求持续提升，要求人才具备绿色生产理念、节能技术应用、碳排数据分析等相关能力，适应零碳工厂运营管理需求。4.产业生态化与国际化发展：中国智造加速生态输出，深度融入全球产业脉络，要求人才具备国际视野、跨文化沟通能力及全球标准适配能力；产业链协同更加紧密，链主企业主导的产业生态不断完善，对人才的跨领域协同、系统集成能力要求提升。四、智能制造专业群人才需求状况分析（一）人才需求数量与岗位分布1.总体需求稳步增长：调研数据显示，近三年智能制造行业对技术技能人才的年平均需求增长率达18.5%，其中长三角、珠三角等制造业密集区域需求增长最为显著，年增长率超25%。结合行业发展规划，预计2026-2028年，智能制造领域技术技能人才年需求缺口将突破15万人，其中具备AI应用、数据分析、系统集成能力的复合型岗位缺口占比超50%。2.核心岗位分布：根据调研结果，智能制造专业群人才核心就业岗位分为四大类：一是智能生产操作与运维类，包括智能设备操作员、工业机器人运维工程师、智能产线运维员等，占总需求的35%；二是数字化设计与编程类，包括CAD/CAM工程师、PLC编程工程师、机器人编程工程师等，占总需求的25%；三是智能系统集成与调试类，包括智能制造系统集成工程师、机器视觉应用工程师、数字孪生技术应用工程师等，占总需求的20%；四是新兴复合型岗位，包括AI质检工程师、智能排产调度专员、绿色智能制造专员、跨领域协同运维专员等，占总需求的20%。其中，工业机器人运维工程师、PLC编程工程师、智能产线运维员是需求规模最大的基础岗位，而AI质检、数字孪生应用等新兴岗位需求增速最快，年增长率超30%，成为未来人才需求热点。（二）人才学历与资格要求1.学历层次需求：调研显示，专科层次是智能制造领域技术技能岗位的主流需求学历，占比达62.5%，主要分布在智能设备操作、工业机器人运维、智能产线运维等基础岗位；本科及以上学历需求集中在智能系统集成、数字孪生应用、AI制造应用等中高端岗位，占比30.8%，其中新兴复合型岗位对本科及以上学历的需求逐步增加，占比6.7%。近三年新录用智能制造类技术技能人员中，专科层次占比60.2%，本科占比32.8%，中专及以下学历占比7.0%，且呈现逐年下降趋势，行业对学历层次的要求持续提升。部分院校通过“专本贯通”“中高职衔接”培养模式，提升学生竞争力，满足行业不同层次岗位需求。2.职业资格要求：行业认证是上岗的核心要求，持有工业机器人操作与运维、PLC编程、智能设备运维等职业技能等级证书是基础岗位的必备条件，简历通过率提升55%以上；中高端岗位如智能系统集成工程师、机器视觉应用工程师，优先录用持有工业机器人系统运维师、智能制造工程技术人员等资格证书或企业专项培训认证（如特定品牌机器人操作认证、工业软件应用认证）的候选人。用人单位普遍要求毕业生在入职6个月内取得相应职业资格证书，具备持证上岗能力。（三）人才能力与素养要求1.专业知识：核心要求包括机械基础、电气控制、PLC编程、工业机器人技术、智能制造系统、数字化设计与制造等理论知识；不同岗位有针对性要求，如智能系统集成岗位需掌握工业大模型应用、数字孪生技术、系统调试等知识，AI质检岗位需熟悉机器视觉原理、图像识别算法、数据分析等知识，绿色智能制造岗位需掌握节能技术、碳排监测与分析、循环生产等知识。2.实践技能：通用技能包括智能设备基础操作、PLC程序编写与调试、生产数据采集与分析、基础故障诊断与排除等；岗位专项技能要求显著，如工业机器人运维岗位需掌握机器人拆装、编程调试、故障预判与维修技能，智能系统集成岗位需具备系统方案设计、设备选型、联动调试能力，AI质检岗位需掌握视觉检测系统搭建、参数优化、数据分析技能。88%的企业表示优先录用具备智能产线实习、机器人调试、系统集成等真实场景实践经历的毕业生，尤其关注候选人在柔性生产、设备联动故障等复杂场景下的应急处置能力。3.职业素养：排名前三的核心素养要求为严谨细致的工作态度（98%）、创新思维与持续学习能力（95%）、团队协作与沟通协调能力（93%）；此外，安全生产意识、责任意识、问题解决能力也是重点要求。在智能生产操作岗位，对规范操作意识、风险预判能力要求尤为突出；在系统集成与调试岗位，对创新设计能力、跨领域协同能力要求更高。五、智能制造专业群建设现状与问题（一）专业群建设现状当前智能制造专业群以专科层次培养为主，部分院校开设中职层次相关专业，培养目标聚焦智能制造领域一线技术技能人才。专业群涵盖智能制造技术、工业机器人技术、智能控制技术等核心专业，课程体系多以单一专业为主体构建，涵盖公共基础课、专业基础课、专业核心课、实践课四大模块，核心课程包括机械基础、电气控制与PLC、工业机器人技术、智能制造系统等。实践教学环节主要包括校内模拟实训、企业认知实习、顶岗实习等，部分院校与智能制造企业深度合作，共建智能产线实训基地、工业机器人实训中心，推行“订单式培养”，为企业输送了大量技术骨干，部分院校毕业生在区域智能制造企业的占比达28%，成为行业核心力量。（二）现存问题1.课程体系与行业智能化转型衔接不紧密，专业协同不足：传统制造类课程占比过高，工业大模型应用、数字孪生技术、AI质检、绿色智能制造等前沿技术相关课程设置不足；课程体系多以单一专业为核心，缺乏跨专业融合课程，专业间协同育人机制不完善，难以培养适应全价值链需求的复合型人才；课程内容更新滞后，未充分融入行业最新技术标准与操作规范。2.实践教学针对性与先进性不足：多数院校校内实训仍以单一设备操作、基础编程模拟为主，缺乏智能产线联动、工业大模型应用、数字孪生系统调试等前沿场景的实训项目；实训设备更新不及时，高端工业机器人、智能检测设备、数字孪生平台等先进设备数量不足，难以支撑新兴岗位技能训练；实习环节多为单一岗位轮岗，缺乏跨岗位、跨领域的综合实操历练与复杂场景应急处置专项训练，学生实践能力与企业岗位需求存在差距。3.师资队伍行业实践能力与技术水平不足：多数专业教师缺乏智能制造企业一线工作经历，65%的教师近三年未参与企业真实智能制造项目，对智能化生产场景下的岗位需求细节、行业技术发展趋势把握不够精准；“双师型”教师占比不足62%，缺乏具备工业大模型应用、数字孪生技术等前沿技术教学能力的骨干教师；企业兼职教师教学能力不足，难以有效衔接行业实践与课堂教学，师资队伍协同教学能力欠缺。4.产教融合深度与广度不足：现有校企合作多集中在实习实训、订单培养等基础层面，在课程开发、实训基地共建、技术研发、师资共享等深度合作领域进展缓慢；缺乏常态化的校企协同育人保障机制，在人才培养标准制定、考核评价等方面未形成有效联动；行业资源整合不足，未充分发挥链主企业、行业协会在专业群建设中的引领作用，产教融合育人效果难以充分发挥。六、智能制造专业群建设优化建议（一）优化专业群设置与课程体系1.精准定位专业群方向：围绕行业智能化、绿色化发展需求，明确专业群内各专业定位与协同逻辑，在现有专业基础上增设AI制造应用、数字孪生技术应用、绿色智能制造等特色方向；强化“制造技术+智能技术+信息技术”复合型培养，针对不同方向构建差异化且相互衔接的课程模块。2.重构跨专业融合课程体系：减少传统理论课程学时，增加实践课程与前沿课程占比，实践教学学时占比提升至55%以上；增设工业大模型应用、数字孪生技术、AI质检技术、绿色智能制造、智能系统集成等前沿课程；借鉴“逆向建构、正向实施”的课程开发模式，联合智能制造企业将行业最新技术标准、工艺流程转化为教学内容，构建“公共基础模块+专业群核心模块+专业特色模块+跨专业融合模块+创新创业模块”的模块化课程体系，将职业资格认证内容融入课程教学，强化专业间协同。（二）强化实践教学改革与资源共享1.建设多元化共享实训基地：联合智能制造领军企业共建校内智慧实训基地，引入智能产线、高端工业机器人、数字孪生平台、AI质检系统等前沿实训设备，打造“校中厂”实训模式；建设“智能制造综合实训平台”，模拟智能生产、系统集成、应急处置等真实场景，开展跨专业综合实训项目；与企业共建校外实习基地，建立稳定的实习合作关系，设置核心岗位专项实习模块，确保学生参与真实智能制造实践。建立实训资源共享机制，实现专业间设备、场地、师资共享。2.优化实践教学模式：构建“基础实训+专业实训+跨专业综合实训+顶岗实习+技能竞赛”的五级实践教学体系；推行“项目驱动+任务导向”的理实一体化教学模式，以企业真实生产案例、技术改造项目为教学载体，提升学生实践操作与问题解决能力；引入虚拟仿真教学技术，开发智能产线调试、数字孪生应用、AI质检等虚拟仿真实训项目，解决真实场景实训成本高、风险大等问题；推进“训赛证融通”，将技能竞赛标准与职业资格认证要求融入实践教学全过程。（三）加强师资队伍建设与协同1.完善“双师型”教师培养与认定机制：结合智能制造行业特性，制定分层分类的“双师型”教师认定标准，核心涵盖师德师风、教育教学能力、行业实践能力、教研与技术服务能力；推行“轮企轮岗”制度，要求教师每年至少有1个月驻扎企业参与实际工作，定期组织教师参加工业大模型应用、数字孪生技术等前沿技术专项培训；建立动态复核机制，确保教师技术技能水平与行业发展保持同步。2.优化师资队伍结构与协同机制：面向智能制造企业引进具备丰富实践经验的技术专家、资深工程师担任专职教师；聘请企业技术骨干、行业专家担任兼职教师，参与课程教学、实践指导与教材编写；搭建教研与技术服务平台，成立专业群名师工作室，鼓励教师联合企业开展技术研发、工艺优化等项目，提升教师科研与技术转化能力，反哺教学内容优化；建立专业群内教师协同教学机制，提升跨专业教学能力。（四）深化产教融合协同育人1.提升校企合作层次：与智能制造领军企业（链主企业）共建产业学院，联合开展人才培养方案制定、课程开发、师资培养、实训基地共建、技术研发等工作；推行“订单式培养”“现代学徒制”，开设企业定制班，定向为企业输送智能制