AI人才匮乏并不是什么新鲜话题。高薪和高学历往往是捆绑在一起的。纵观企业招聘JD，普遍都是硕士起步，博士的并不多，本科生、学士未必名副其实。当然，这些都是那些“高大上”的岗位才能具备的配置，比如推荐算法开发、机器学习工程师等。很多人工智能相关的培训机构经常打着人工智能相关的banner，学员大多有JAVA、C++等行业经验。但AI人才的繁荣，仅靠这样的高等教育人才就够了吗？众所周知，人工智能产业化已经逐步开始在制造业、农业、服务业等各个领域落地。与AI打交道的基础能力，恐怕是继高层次人才紧缺之后的又一个问题。与人工智能共舞：下一代工人的必修课人工智能和机器自动化形式的技术浪潮正在引领我们进入一个新的工业时代。以往，在讨论人工智能在制造业的融合时，如何改造设备、网络等基础设施是最重要的命题。然而，随着各个AI项目的落地，该领域劳动技能的短板也开始凸显。一方面，制造业正在被90后、00后年轻人抛弃。以前，大部分制造工作都是相对重复和枯燥的。每天，一个动作被一遍又一遍地重复着。劳动力和机器人之间似乎没有区别。许多年轻人宁愿送外卖也不愿进厂。同时，人们也普遍认为人工智能将取代流水线上重复性工作。但问题在于，机器人取代了一些重复性强、体力要求高的常规操作任务，同时也增加了许多非常规认知工作任务的需求。例如，即使机器人接手了工作，当机器人出现故障时，也必须有人修理它们。这就是为什么在先进的制造工厂中，人才与人工智能机器之间的协作能力更为重要。另一个问题是，在有限的制造业工人中，大多数人技能不足，可替代性强。这导致许多公司（例如半导体公司）拒绝雇用新员工，而更愿意雇用成本较低的承包商，原因很简单，因为承包商可能拥有市场劳动力中普遍没有的必要技能。当然，这个问题不是“中国特色”。事实上，美国也面临着同样的困境。美国多家先进制造企业认为，随着工厂自动化水平的不断提高，劳动力已经无法胜任操作数控机床等需要技能的工作。甚至AI也需要有人协作。那么，智能工业4.0时代的劳动力究竟需要什么？AI职业教育任重而道远。目前，许多国家已经开始将人工智能与职业教育相结合。从这些先进经验中，我们可以大致看出人工智能职业教育存在的两个关键问题：一是高等教育体制与人力资本市场需求的矛盾。虽然在自动化和算法等高级领域获得学位的学生有更好的机会晋升到中级和高级技术工作，但现有的高等教育体系根本无法满足工程劳动力的需求。例如，加州州立大学的教育官员发现，系统工程专业每年可以收到约10万份申请，竞争1万个名额。此时，在社区学院体系中探索职业教育成为非常重要的补充力量。例如，加州社区学院系统是加州州立大学和加州大学系统的“接驳者”。学生不需要本科学位即可获得相关证书和晋升所需的技术工作。在电力、汽车和能源等领域，尤其是太阳能装置，雇主迫切需要能够跟上人工智能和机器学习等新技术的员工，因此加州社区学院也开始引入STEM等课程。2.职业教育技能衡量标准提升制造业和服务业人工智能工程技能，如何保证课程内容符合现实应用标准是一个经常性的挑战？事实上，美国并没有成熟的解决方案。目前的做法是将工作技能培训提前到八年级。即在K12阶段相应调整课程设置，同时引进更多有相关工作经验的兼职教师加入，并要求公司技术工人加强指导等在职培训工作，并结合社会教育体系共同探索。可以肯定的是，在这样的探索中，一方面，一大批劳动者有望通过不断的学习重塑自我，跟上快速迭代的智能社会。同时，先进制造业也有望雇佣这些高素质的工人，创造前所未有的智力资产。最终将是国家制造业和经济竞争力的全面提升和扩大。那么，对于致力于在工业4.0中实现制造业转型升级的中国来说，这些引进的经验是否值得借鉴呢？用AI铸就中国匠心需要打破哪些桎梏？在讨论这个问题之前，我们必须面对的现实是：首先，中国制造业在过去十年中一直以劳动密集型（如纺织）和资本密集型（如钢铁）企业为主。高技术制造业与发达国家差距较大。总量和质量相对较少。据国际机器人联合会（IFR）统计，2017年我国工业机器人密度（每万人拥有工业机器人数量）仅为每万人97台，明显低于日本、德国等传统制造强国。同时，近年来环保、产业结构调整等政策的陆续实施，也使制造业在“腾笼换鸟”的过程中出现了一定的“过渡期”。具体表现为，大量劳动密集型低端制造业开始向东南亚等次大陆流动，而创新型企业高端人才吸纳能力暂时不足。此外，长期以来，我国制造业的职业教育大部分由企业完成，即传统的学徒制。然而，在AI时代，“师傅带徒弟”的模式显然连师傅都找不到。尚未建立系统。面对人工智能的浪潮和技能人才的紧缺，仅靠市场力量进行调整势必会经历一个漫长的调整期，这可能会导致错过人工智能在制造业落地的关键窗口期.因此，在中国的人工智能职业教育中，恐怕还必须依靠相应的政府和社会力量：1、人工智能相关技能培养体系需要全面铺开。目前，我国的职业教育主要靠公共财政支持，受规模和资金的限制，大部分职业学校更倾向于培养制造业所需的适应性技能。对于人工智能相关的培训，往往需要大量的投入来储备师资和开发课程。在当前条件下，如果盲目开展人工智能技能培训，很难保证培训的质量和效果。2、企业自主在职培训激励作用不足。那么，让有相关需求的制造企业自行开展高技能工人的培训？一方面，出于企业管理的考虑，企业往往在培训投入上有所限制，加之制造业人才短缺带来的流动性，企业投资高素质技术人才的风险也大大增加。因此，能否对积极参与员工技能培训的企业给予培训基金返还、税收优惠等政策支持；能否将人工智能职业教育作为科技立项和评估时的重点考量，能否真正激发制造企业积极融入人工智能的积极性。3、科技企业社会力量的引进是重点。培养高素质的人工智能技能型人才，科技公司的力量不容小觑。目前，百度、华为、阿里等人工智能领域的众多龙头企业都建立了人工智能人才培养机制，并推出了相应的公益培训体系。但目前大多数人工智能项目仍以高技术岗位资质和与双一流高校的研发合作为主。面向高素质劳动者的职业教育仍然很少。但是，从市场需求和技术包容性来看，科技巨头的工业AI项目也对合作伙伴的技术人员素质提出了一定的要求。未来，他们将与职业学校合作，输出相应的基础课程和职业培训，建立共享的大型公共实践和实训基地，也将帮助科技企业获得合作伙伴的高度认可。每当提到工业4.0、制造自动化等话题，人们总会第一时间想到德国的“工匠精神”。这是将德国产品推向世界的品牌力量，也是中国制造在转型升级过程中所渴望的灵魂力量。.然而，“工匠精神”并非与生俱来，而是随着德国制造业和职业教育的发展，人与企业之间自然形成的一种默契和规则。从人海战术到高素质技术人才，中国工业人工智能该是锻造自己“匠心”的时候了。
