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中国工程院院士钱锋：智能化时代，制造业工程科技人才该怎么培养

【中国工程院院士钱锋：智能化时代，制造业工程科技人才该怎么培养】摘要：虽然已有多所高校设置了人工智能、智能科学与技术、智能制造工程等新工科专业 ， 但很少有高校能够根据新时代制造业的新要求进行系统性的培养方案更新 ， 对多元化人才需求给予精准的回应 。
中国工程院院士钱锋：智能化时代，制造业工程科技人才该怎么培养
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制造业是国民经济的支柱和基础产业 ， 也是全球经济持续增长的重要支撑力量 。 2019年我国国民生产总值接近100万亿元 ， 稳居世界第二 。 近期爆发的新冠肺炎疫情期间 ， 我国发挥制造业集群和产业链优势 ， 在防护服、口罩、消毒用品等防护物资生产和保障方面发挥了关键作用 。
新时代要求人工智能等现代信息技术与制造业实现深度融合 ， 推动制造业高质量发展 。 因此 ， 制造业智能化发展要求未来的制造业人才具有多学科知识、跨界整合能力和解决现实工程技术和管理问题的能力 ， 对当前的人才培养模式带来了新的挑战 。
但从目前人才培养的现状来看 ， 存在以下问题 。
一是人才培养方案和知识体系更新滞后 。 虽然已有多所高校设置了人工智能、智能科学与技术、智能制造工程等新工科专业 ， 但很少有高校能够根据新时代制造业的新要求进行系统性的培养方案更新 ， 对多元化人才需求给予精准的回应 。 人才培养的知识体系仍然囿于传统的学科和专业 ， 对传统学科和专业如何融入新技术进行改造升级 ， 缺乏系统性的思考和布局 。
二是跨学科的人才培养存在体制机制障碍 。 当前学科和专业之间壁垒森严、相互分割 ， 教学资源在学科和专业之间缺少流动和共享 ， 跨学科的课程和知识体系难以建立和有效实施 。 长期以来以学科和专业定归属的教师身份制度限制了教师开展跨学科教学 ， 高校考核评价机制也不利于建立跨学科的人才培养模式 。
三是工科师资队伍能力素质建设亟待加强 。 目前 ， 多数教师从学校到学校 ， 工程实践经验和能力偏弱 ， 缺少对制造过程的实际认知 。 大部分教师极少关注和有能力解决智能制造背景下现实的工程技术难题 ， 无法培养学生对此类问题的认识和理解能力 。 现有的工科教师自身缺少跨学科的知识储备和人工智能等知识运用能力 ， 跨学科教学能力不足 ， 要培养智能技术与制造业相结合的人才难度很大 。
面对新一轮科技革命和产业变革 ， 为实现“制造强国” ， 必须推动制造业转型和智能化发展 ， 为此 ， 培养适应和引领未来智能制造的工程科技人才显得尤为迫切 。 具体来说 ， 需要在这几个方面取得新突破 。
加快工程学科和专业的知识体系再造 。 当务之急是要高度重视制造业与人工智能、大数据等现代信息技术的深度融合 ， 尽快将新知识、新技术融入工程学科和专业的人才培养方案 ， 使学生能够系统掌握 。 长期目标是建设适应制造业智能化发展的人才培养体系 ， 培养学生真正掌握将新技术融入到制造业中的能力 。
探索多元化的制造业工程科技人才培养模式 。 制造业行业内分工越来越细 ， 专业创新越来越重要 ， 培养模式的多元化十分重要 。 除了传统的“技术员→工程师→总工程师（或创业）”科技型人才 ， 还需要“业务员→销售主管→区域经理→销售总监”销售型人才 ， 更需要既掌握工业生产、工艺、研发、质量检验等专业知识 ， 也了解物流、法律、环保、项目管理等多学科知识的“复合型”人才 ， 这对多元化培养模式和双学位培养制度提出了迫切要求 。
创新制造业工程科技人才跨学科培养方式 。 打破学科和专业藩篱 ， 组建跨学科的课程和教学团队 ， 共同开发新技术与制造业相结合的课程并开展教学 。 建立跨学科导师制度 ， 为研究生配备一名专业导师和一名智能技术领域的导师 ， 共同指导其开展智能制造方向的研究 。 鼓励跨学科攻读硕博学位 ， 吸引智能技术领域和制造业领域的本科生跨学科攻读硕博学位 。
大力提升面向制造业的专业师资队伍综合能力 。 要创造有利于教师开展跨学科研究和掌握人工智能等新技术的条件 ， 强化对工科教师解决现实工程问题的能力考察 ， 增强教师的工程实践能力 。 将工科教师在解决制造业现实工程问题的贡献作为其绩效分配、职务职称晋升、岗位晋级考核中的重要指标 ， 引导其关注并解决当前制造业发展中亟待解决的关键问题 。
（作者系全国政协委员、中国工程院院士、九三学社上海市委主委、华东理工大学副校长）


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