人工智能赋能教育概念范文

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篇1

为什么要在中学开设人工智能课程？这本教材有什么特点？对于中学教师和学生而言，应如何准备才能应对人工智能的教与学？记者对此进行了调查。

全国已有40所学校引入教材

据了解，该教材是华东师范大学慕课中心和商汤科技合作，联合全国多所知名中学教师共同编写，由新闻出版总署批准出版并备案。目前，全国已有40所学校引入该教材作为选修课或校本课程，成为首批“人工智能教育实验基地学校”。

“与其他教材不同，该教材以‘手脑结合’为主要学习方式，不仅关注对人工智能原理的介绍，更加重视这些原理在生活中的运用。”华东师范大学教授，博士生导师陈玉琨介绍说，“作为教材的编者，我们特别希望学生能发挥独特的想象力，设计一些在高中阶段有可能完成的项目，并动手将其转化为独具特色的作品。”

记者看到，该教材共分9个章节，以基础普及性的知识为主，分别介绍了图片识别、声音识别、视频识别、计算机写作和深度学习等人工智能技术的原理和应用场景，每一页都配有彩色图表，并引入了大量科普内容和实例。此外，该教材还配套了一个教学实验平台。

香港中文大学教授林达华表示，目前，人工智能人才面临着全球性短缺，在人工智能和基础教育结合方面，各个国家都还处在探索的过程中，该教材的出版，是人工智能教育的一次重大突破，意味着人工智能将由此走出“象牙塔”，进入高中生的知识范畴。

“今天，技术更迭速度太快，谁也无法预计未来的职业选择，我很乐意让我的孩子在中学阶段就了解掌握一些人工智能方面的知识技能。”一位家长这样告诉记者。

目的在于普及原理引发兴趣

作为一门兼具学术含量和技术含量的学科，对高中学生而言，应该怎样去了解人工智能这门学科；对于高中教师而言，又该如何教学呢？

“大多数中学生的最终职业道路都不会是成为人工智能研究者或工程师，但是未来很多行业都将在不同程度上受益于人工智能的赋能。因此，该学科在中学阶段的教学目标应该定位让学生了解掌握人工智能的基本思想、基础知识以及常用算法和工具。”林达华说。

在陈玉琨看来，人工智能的教学和研究经常要用到高等数学的知识，这已经超出了高中生的知识范围，因此，在中学阶段，教师应注重对相关概念、算法、原理进行定性介绍，“定量的部分，可以留待以后再学。”

多位专家表示，教师在教学过程中，要特别重视对人工智能应用场景的介绍，这不仅会让课堂变得更加生动，学生学习的兴趣更加高涨，同时也会提升师生的思维与创造能力。

“总体而言，在中学阶段开展人工智能课程的主要目的在于普及人工智能的原理与技术，引起学生对人工智能学习的兴趣。当然，也期望能为高等学校培养人工智能领域的拔尖人才奠定相应的基础。”

“校企合作”解决人才缺口

也有专家指出，人工智能是一门新兴技术，中学教师在该领域的知识储备是不足的。

“师资是课程的基础。”上海师范大学教授岳龙表示，“开设人工智能课程对教师的知识结构也提出了新的挑战，因此组建专门的师资培训团队非常重要。”

篇2

这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。

西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。

其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。

还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。

这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。

“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。

这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。

“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”

至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。

真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。

西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”

卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。

用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。

就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。

不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。

很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。

音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。

不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。

如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。

那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。

Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。

当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。

“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。

Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。

“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。

“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。

距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。

Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。

若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。

机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。

来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。

在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”

Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。

如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。

不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。

比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？

或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？

这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。

如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。

毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。

“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。

不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。

这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。

它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。

Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。

零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？

但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。

在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。

但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。

“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”

现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。

所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。

硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。

相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。

这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？

麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。

Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”

身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。

人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。

篇3

1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。

二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素

1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。

篇4

工业4.0时代，智能制造的新技术、新业态、新产业下新岗位的方式、内容、方法、工具都发生了巨大变化，智能制造不再针对某个领域、某个专业，而是覆盖了各个产业，贯穿于产品、制造、服务全生命周期各个环节。高等职业教育中，人才培养与经济增长、产业结构升级之间存在着“引领和适应”的对应关系［1］，职业教育培养的学生都必须了解国家的战略布局，明白智能制造无处不在，要有家国情怀，主动将自己的职业生涯规划融入国家的发展战略，服务国家智能制造产业发展。

一、智能制造技术技能人才培养的机遇与挑战

（一）国家战略加速产业转型，提出人才培养新需求

国家“十四五规划”指出，要实现制造强国、推动产业链现代化；《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》提出要打造“全球电子信息高端研发制造基地”；成都市《智能制造三年行动计划（2021—2023年）》提出，“加快构建智能制造生态体系建设”。智能化成为电子信息制造业快速转型发展的必然趋势，大力建设数字化车间和智能工厂，促进电子信息制造业快速转型发展，实现生产过程智能化、数控化，亟需具备设计数字化、生产自动化、管理现代化等多种技术技能复合的人才支撑。

（二）智能制造多种技术融合，提出人才培养新标准

2021年新职业“智能制造工程技术人员”国家职业标准和智能制造领域人才需求报告指出，现代企业生产过程中，数控加工、工业机器人等智能生产装备通过信息技术有机连接，通过各类物联网感知技术收集生产过程中各种数据，通过工业软件系统在线进行数据处理分析，实现智能化生产，该领域预计到2025年达到450万人的人才缺口，其中机械行业技术技能人才需求总量将达到377.6万［2］，高职学历的需求总量预计达149.08万，占比39.48%。智能制造领域的新岗位，需要大量能将软件应用、数控加工、机器人技术、物联网技术等多技术技能融合的产业工人。这对专业升级发展、数字化改造提出了新标准，亟须加快推进人才培养模式改革。

（三）职业教育融合创新发展，提出人才培养新任务

为落实《国家职业教育改革实施方案》，教育部、四川省政府《关于推进成都公园城市示范区职业教育融合创新发展的意见》提出，推动纵向贯通、横向融通的“全生命周期”职业学校教育和培训体系建设，打造“四园同构”的产教城融合园区和“中国匠谷”等高地。作为拥有技师学院的在蓉高职院校，实施高职与技师融通发展、促进现代职业教育体系加快构建成为学校的责任，需创新人才培养模式，服务成都市电子信息制造业园区和企业发展，培养新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

二、智能制造对技能人才通识能力提出的新要求

工业4.0时代，智能化赋能知识经济，劳动者仅凭一技难以适应产业发展，这就倒逼职业教育由“唯技而教”的专才教育走向通识教育和终身学习。通识教育，亦称之为通识能力，于20世纪80年代自美国引入，结合中国文化对“通”和“识”的解释，被翻译为“通识教育”，是指一种在不同学科领域、不同行业中能够共通的普遍知识和基础能力，包括语言表达能力、自学能力、适应能力、道德关怀能力、沟通协调能力、创新创意能力、理论到实践的能力等。哈佛大学的通识教育对全球的教育改革都有着重要影响，其教育的四大目标之一就是：教育学生如何成为社会一员，享受公民权利，履行公民义务，承担对地方、对国家、对世界以及对自己的责任。在智能制造时代，要通过通识教育培养出职业院校学生以下通用能力。

（一）追求卓越的大国工匠精神

一流的制造需要一流的技术，一流的技术则需要一流的精神，中国从“制造大国”走向“制造强国”，从资源禀赋优势走向创新制造优势，迫切需要坚持如一的品质，坚忍不拔、精益求精、追求完美和极致的工匠精神［3］。制造业文化就是工匠文化，只有对事业具有高忠诚度，才能全身心投入，秉持严谨的职业操守、崇高的职业品质，培养敬业、专注、精益、坚持的价值取向和行为表现，才能在制造质量和制造水平上取得持续不断的进展。

（二）创新精神和创造思维

智能制造是对传统制造的全方位提升，更是新技术、新思维、新概念、新模式不断涌现、广泛应用的典型业态，创新精神和创造思维要贯穿于智能制造全过程［4］。创新精神是推动工业制造突破传统模式、改变生产生活方式的重要精神，要求学生勇于挑战固有框架，不断追求新思维、新事物、新理念、新方法，探索新的规律，获取新的成功。创新思维是打破惯常思维、求新求异的独特思维，是人类创造性的获得灵魂和核心，是人的创造力迸发的源泉。

（三）多元的人文素养

在智能制造、人工智能的未来发展中，人机工程、柔性制造、仿生制造、个性定制等一系列多元化、复合型、综合化的制造发展，必将与社会学、经济学、文学、哲学、美学等人文社科发生更加紧密和广泛的联系与交叉。智能制造人才的人文素养也将成为面向未来发展的一种必备素养，在人工智能等新技术发展中将发挥重要作用。

三、成都工贸职业技术学院在智能制造人才培养方面的探索与实践

为服务成都建设“中国制造2025”试点示范城市、全国重要的先进制造业中心，成都工贸职业技术学院自觉担负起支撑地方高端制造业高质量发展的责任，全力打造“智能制造专业群”，推广智能制造的“大众教育”，培养学生跨领域、跨学科、跨专业的综合能力，为建设全面体现新发展理念的国家中心城市提供高素质技术技能人才支撑。

（一）瞄准人才需求，科学定位培养岗位

对接成都电子信息制造业网、智、软、端、屏、芯六个领域中的智能终端，专业群确定了工艺设计、生产线规划、过程实施、监测反馈四个智造链主要环节，其拥有工艺设计和优化、智能产线安装和调试、智能设备操作调试与编程等十个典型工作岗位。基于岗位数字化、智能化要求，对十个典型工作岗位核心能力进行分析，构建产品数字化设计、智能产线设计与调试、智能生产设备系统集成与运维、智能生产数据监测与反馈四个岗位群，这些岗位群需要多个专业交叉融合培养，满足复合型学生就业需求。学校将人才培养定位为坚持立德树人，培养具有劳动精神、工匠精神、创新精神，掌握产品数字化软件设计、柔性制造单元调试、高档数控设备操作、工业机器人柔性集成、生产数据分析等先进技术技能，具备智能化、数字化融合意识的新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

（二）立足核心素养，打造培养“工匠素质”的课程体系

一是加强通识课程的德育素养、信息素养、创新素养和人文素养的培养，将工匠精神教育融入思政课程教学。增设职教模块理论，形成有利于厚植工匠精神的思政教学体系，将工匠精神融入社会主义核心价值观、天府文化、中华优秀文化、社会主义先进文化的教育之中［5］。二是以融合的思想重构专业课程。对接新职业标准和相关“1+X”证书职业标准，以项目为载体，以问题为导向，在课程中挖掘知识、探究知识，提高解决实际问题的能力。知识有三大来源：基础理论层面、应用研发层面和实践性层面，制造行业的工艺和技术的创新发现只能通过“干中学”而习得。实践出真知，实践才是创新的唯一途径，因此要引导学生注重实践。三是开设“智能文明”“人工智能与信息社会”等公共选修课程，提高学生智能化素养，引导学生明白创新来源于制造一线，制造工厂本身就是一所“创新大学”，塑造学生人文情怀，增强对智能化产业的柔性适应力。

（三）深化产教融合，实现核心能力培养

学校深化产教融合，按照职业工种等级标准整合原有实训室，建设数控车、数控铣、PLC编程、现代信息技术、工业机器人等通用技能实训室，服务智造链四个环节通用能力、基础能力和双创基本技能培养。学校采取引企入校、校入园企等方式，依据理虚实一体化建设原则，重组、新建产品数字化设计、数控智能加工、数字工厂仿真训练等实训室，提质建设智能制造生产性实训基地、西门子数字化工厂虚拟仿真实训基地。基地重点支撑专业群核心能力课程、拓展能力课程和双创能力课程的实施，以及专业群核心工种的职业资格高级—技师和“1+X”证书中级—高级认证考核。实训基地向群内外学生开放，采取学分认证置换方式，开展兴趣培养、第二课堂学习、专业社团活动、技能竞赛等，引导学生建立研发—生产—营销的全生命链、系统化思维模式。

（四）打造工匠学院，服务工匠人才发展

成都工贸职业技术学院与成都市总工会整合双方优势资源，共同筹建“成都工匠学院”，探索产教融合、校企合作运行新机制。“成都工匠学院”聚集“成都工匠”优质资源，全力打造技能人才培育、现代产业发展精准服务、工匠人才社会价值实现的三大平台。依托“成都工匠学院”组建智能制造职业教育集团（联盟）、建设产业学院，打造生产性实训基地，实现资源共建共享。重点开展选育“工匠之师”，实施“匠中育师”计划；开展项目化、实战化“师带徒”，实施“以匠育工”计划；开展技能人才培训，实施“滴灌援企”计划，培养适应和引领现代产业发展的高素质应用型、复合型、创新型人才。制造是本体，智能是灵魂。在智能制造背景下，职业教育对高素质技术技能人才的培养应多关注工匠精神养成、创新驱动以及人文素养，激发学生创新思维，让学生实现全面而自由的发展、成为具有创新精神和综合竞争力的社会变革参与者。

参考文献：

［1］张培.“互联网+”高职教育人才培养价值取向及路径研究———基于“中国制造2025”的逻辑［J］.成人教育，2017（10）：53-57.

［2］马雪峰，陈晓明，许朝山.智能制造机械行业人才需求与职业院校专业设置匹配分析［J］.中国职业技术教育，2020（11）：5-15.

［3］叶美兰，陈桂香.工匠精神的当代价值意蕴及其实现路径的选择［J］.高教探索，2016，10（10）：27-31.