以智御智，重在育人——人工智能时代的数字文明与人才培养
作者：刘敏华（北京工商大学党委常委、副校长）
近日，以“人工智能时代：构建交流、互鉴、包容的数字世界”为主题的世界互联网大会数字文明尼山对话举办，这是世界互联网大会国际组织成立后首次举办的专题性活动，来自全球政企学研各领域的嘉宾参与对话，汇聚智慧凝聚共识，共促人工智能向上向善发展。党的二十大报告提出加快建设“网络强国、数字中国”，强调“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”。当前，以互联网、大数据、人工智能等为代表的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，特别是人工智能推动着生产方式、生活方式、治理方式新变革，拓展了人类文明的新空间，正在对经济发展、社会进步、全球治理等方面产生重大而深远的影响。
在日新月异的新技术驱动下，移动终端、互联网、传感器网络、物联网、车联网等纷纷兴起，网络、计算与感知已广泛渗透生产生活，与人类相伴相随。人类社会正在从传统的“物理世界—人类社会”二元空间，逐渐步入“物理世界—人类社会—数字空间”所构成的三元空间，人工智能则在其中扮演着核心角色。一般来讲，人工智能是指研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自1956年麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院夏季研讨会上，首次提出“人工智能”这一概念至今短短60余年，人工智能迅速发展成为全球科技和产业竞争的焦点，俨然已成为推动人类进入智能时代的决定性力量。目前全球科教界和产业界已充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型布局人工智能创新生态。
近日，中国工程院中国新一代人工智能发展战略研究院发布了《中国新一代人工智能科技产业发展2023》。该报告指出，据工业和信息化部统计，截至2022年6月，我国人工智能企业数量超过3000家，仅次于美国，排名第二，人工智能核心产业规模超过4000亿元。这在智能芯片、基础架构、操作系统、工具链、基础网络、智能终端、深度学习平台、大模型和产业应用等领域，为构建自主可控技术体系和提升产业国际竞争力奠定了基础。
随着人工智能技术的快速发展，在改变人类生产生活方式的同时，也不可避免地带来相应的风险挑战，而且是非传统的巨大风险挑战。例如，随着人工智能技术的普及和应用，我们需要思考如何保护个人隐私和数据安全，以及如何应对人工智能技术可能带来的就业变革和社会影响等问题。这些都需要我们人类共同思考和解决，也表明传统的伦理道德、法律规范等面临着颠覆和重塑。尤其是2022年底ChatGPT的出现，标志着人工智能技术新的里程碑，一方面极大提高了人们的工作效率和生产力，提供了更加智能化和个性化的服务和体验，另一方面也再度引发对人工智能技术潜在风险和伦理问题的关注和热议。
2022年，中国信通院发布的《人工智能白皮书》提出：一是以深度学习为核心的人工智能技术，正在不断暴露出由其自身特性引发的风险隐患。如深度学习模型的可靠性难以得到足够信任；黑箱模型具备高度复杂性和不确定性易引发不确定风险；人工智能算法过度依赖训练数据，如果训练数据中存在偏见歧视，会导致不公平的智能决策产生等等。二是人工智能对现有法律及规范体系造成了多方面冲击。如在主体资格界定方面，沙特阿拉伯授予机器人索菲娅以公民资格；在隐私保护方面，人工智能的发展伴随侵犯个人隐私问题时有发生；大量企业违规采集顾客人脸信息用于商业目的；在责任划分方面，某品牌电动车失控门事件使得自动驾驶辅助系统备受质疑。三是伦理及社会秩序受到的冲击愈发严重，人工智能存在对人类权利造成冲击的风险，如人工智能引发的就业歧视，对人类行为提出新规则，劳动力的变革更替等问题。
因此，革命性的人工智能技术是一把双刃剑。世界各国既要共同推动人工智能技术的发展和应用，为人类社会带来更多的福祉，同时也要保持传承人类文明的警觉，提升文明自觉和治理水平。可以说，人工智能领域的治理是一项复杂的系统工程。近年来，聚焦人工智能治理，世界主要经济体和国际组织都纷纷进行探索，联合国、G20、OECD、G7等都为引导全球人工智能治理不懈努力。2021年11月，联合国教科文组织通过《人工智能伦理问题建议书》；G20于2019年参考OECD人工智能原则，批准和倡导“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》；2021年，欧盟率先推出《人工智能法草案》；我国国家新一代人工智能治理专业委员会也于2021年9月发布《新一代人工智能伦理规范》。2022年7月，深圳市发布全国首部关于智能网联汽车管理的法规——《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，对智能网联汽车的道路测试和示范应用、准入和登记、使用管理等作出全面规定，探索无人驾驶汽车“路权”，其中不乏突破性创新举措，为未来智能互联车辆自主驾驶的大规模商业运营奠定了法律基础。同年，北京工商大学成立全球治理与数字法治研究院，旨在从全球治理的视角，开展数字时代的社会法体系研究，倡导推进数字文明，提供法治保障。
人工智能时代是人的智能的工具性飞跃，是人类的进步而不是人类的退化。现代化只能是人的现代化，不能是人的异化。正如孔子所倡导的：“人能弘道，非道弘人。”人的智能应该驾驭人工智能，人类文明应该引导数字文明。从中华优秀传统文化“以人为本”的文明观来看，我们应该践行习近平总书记在2021年世界互联网大会乌镇峰会贺信中指出的“让数字文明造福各国人民，推动构建人类命运共同体”的倡议，更好地发挥人工智能技术的正面效应，发展可信、可靠、可控、可约束的人工智能技术，走出一条创新驱动、技术向善、持续健康的人工智能发展道路，助力数字时代人类文明的发展，支撑引领人类走向“智能向善”的科技文明时代。
“为政之要，惟在得人。”高校作为人才培养的主阵地，面对人工智能发展的新契机、人才队伍建设的新需求、人类全球治理的新挑战，要提升人工智能人才自主培养能力，强化智力供给，更加积极主动地服务国家战略，构建安全可信的数字世界，共同推动人工智能持续健康发展。一是要扩大人工智能专业人才和“智能+”人才的培养规模，将人工智能技术与行业场景深度结合，实现“千学百科”培养人工智能人才、人工智能人才融入“千行百业”，让人工智能人才培养真正“顶天立地”。二是要加强人工智能领域多主体协同育人，强化高校与政府、园区、企业各方面的互动合作，深化校地企合作，建立知识、数据、算法和算力的联合供给体系，开展政产学研用一体化、全链条人才培养，拓宽复合型人工智能人才培养渠道。三是加强人工智能人才培养程中的人工智能伦理教育和法治研究，充分尊重并保障人类安全和个人隐私等合法权益，发展“人工智能+”，比如“+人文社科”“+法学”“+管理学”等交叉融合专业，丰富人工智能的人文和社会学研究视角，同时加强人工智能跨国家、跨领域、跨文化交流与协作，协同制定全球数字治理法规体系，共同深化人工智能领域全球治理，携手构建人类网络空间命运共同体。
“察势者明，趋势者智，驭势者独步天下。”相信只要坚持以人为本、以智御智，协同辩证推动人工智能的技术更新和社会治理，则在构建安全可信的人工智能过程中，一定能够实现人工智能让未来生活更美好、让人类文明更光明！
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[责编：徐倩阳]智能制造人才培养探索与实践
推进智能制造，人才是关键。制造企业除了引入咨询服务机构和工业软件、工业自动化解决方案提供商，要取得实效，最终还是需要建立自己的智能制造人才队伍。制造企业如何建立智能制造人才队伍？如何掌握日新月异的智能制造新兴技术？如何在智能制造推进过程中少走弯路，取得实效？本文结合e-works的长期实践，对这些问题进行了探讨。
文章信息
本文由e-works黄娟、郑倩、黄培原创发布。
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。制造业的持续健康发展，对中国经济的未来尤其重要。然而，复杂多变的全球经济形势、日益激烈的国内外竞争环境，使得制造企业不断面临生产成本攀升、劳动力资源短缺、客户需求个性化、产能过剩等问题，企业生存和发展环境面临诸多挑战。利用数字化技术、工业自动化技术、人工智能等新兴技术改造传统制造模式，推进智能制造、实现数字化转型成为制造企业的必然选择。我国“十四五”规划和“二十大”报告都强调，要推进制造业的高端化、智能化和绿色化。
推进智能制造，人才是关键。制造企业除了引入咨询服务机构和工业软件、工业自动化解决方案提供商，要取得实效，最终还是需要建立自己的智能制造人才队伍。制造企业如何建立智能制造人才队伍？如何掌握日新月异的智能制造新兴技术？如何在智能制造推进过程中少走弯路，取得实效？本文结合e-works的长期实践，对这些问题进行了探讨。
制造企业推进智能制造面临的挑战
智能制造融合了先进制造技术、工业自动化技术、新一代信息与通信技术、现代企业管理和人工智能技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造业的全价值链。智能制造是工业软件、智能装备、工业机器人、传感器、互联网、物联网、通信技术、人工智能、虚拟现实/增强现实、增材制造、云计算，以及新材料、新工艺等相关技术蓬勃发展并交叉融合的产物，是帮助制造企业提升核心竞争力的综合集成技术。
推进智能制造是一个复杂的系统工程，也是一段漫长的“旅程”。不同行业、不同规模、不同所有制、不同制造模式的企业，推进智能制造的模式千差万别，个性化很强。
制造企业在推进智能制造的过程中，面临着诸多难点问题：
◉首先，在推进智能制造的战略目标层面，如何通过推进智能制造来提升产品质量，降低成本，缩短交货期？如何实现少人化？如何缩短产品上市周期？如何能够灵活应对市场变化？如何实现节能降耗？
◉ 其次，在智能制造推进策略层面，企业如何正确理解智能制造？如何摸清自身的智能制造推进现状，明确自身的智能制造推进需求？如何制定科学而务实的智能制造整体规划和实施路线图？如何根据自身企业的特点和需求进行正确选型？如何能够确保智能制造的项目实施达到预期目标？如何能够在智能制造的推进过程中有效规避风险？
◉ 第三，在智能制造技术应用层面，如何实现IT/OT的有效融合？主数据如何管理？如何建立设备数据采集的规范？如何打通信息孤岛和业务流程断点？如何统一各类编码体系？如何能够满足业务部门的个性化需求？如何确保信息安全和网络安全？如何推进柔性自动化？
◉ 第四，在智能制造实施落地层面，企业缺乏多层次的智能制造高级人才，这是目前制约制造企业智能制造推进取得实效的主要瓶颈。
企业智能制造人才培养的难点
制造企业在推进智能制造和数字化转型进程中，衍生出大量人才需求。据人社部、工信部发布的《制造业人才发展规划指南》显示，中国制造业10大重点领域2020年的人才缺口超过1900万人，2025年将接近3000万人，缺口率高达48％，而且随着企业自动化程度不断提升，对相应人才的要求也越来越高。《2020年新基建产业人才发展报告》显示，国内新基建核心技术人才2020年底缺口预计为417万人，且人才缺口将长期存在。近期发布的《智能制造领域人才需求预测报告》中也展现了各个领域的人才需求和大量的人才缺口。智能制造领域人才匮乏已经成为制约我国制造企业转型升级的普遍问题。
为了主动应对新一轮产业革命，服务制造强国战略，国家各相关部门积极展开了一系列人才建设重要举措。2017年，教育部、人社部、工信部联合印发的《制造业人才发展规划指南》，明确了七大重点任务，部署了五项重点人才工程；同时，教育部开始推进新工科建设，“复旦共识”“天大行动”“北京指南”等相继出台，并发布《关于开展新工科研究与实践的通知》、《关于推荐新工科研究与实践项目的通知》等纲领文件，全力探索高等教育助力智能制造人才培养的中国模式；2019年，工信部等13部门印发制造业设计能力提升专项行动计划；2020年，人力资源社会保障部等3部门联合向社会发布了包括智能制造工程技术人员在内的16个新职业等等。
随着人才强国战略的实施，我国智能制造人才队伍建设取得显著成绩，但存在的问题依然突出。根据e-works对制造企业智能制造人才需求的长期跟踪调查发现，在智能制造时代下，单一技术能力已经很难适应现代技术的发展，技术人才，尤其是高端技术人才除了要具备智能制造通用知识体系外、还需要具备知识和技术的融合能力、以智能制造的手段推动业务发展的前瞻能力、以及能突破原有思维跨界寻求解决方案的创新能力。技术型、复合型、创新型是智能制造人才需求的关键因素。
目前，高等院校智能制造人才培养尚处于初期阶段，人才培养周期长，复合型、创新型和实践型人才培养难等仍是主要问题。制造企业在智能制造推进过程中，迫切需要的是将在职的技术人员和管理人员进行培训，快速储备相关知识，并将相关技术和能力迅速应用到实际工作中。不同的岗位职能需要具备不同领域的智能制造知识和实践能力。
图1智能制造对人才知识结构的要求图2智能制造对人才能力的要求推进智能制造，制造企业需着重培养技能人才、应用人才、推进人才、领军人才四个层级的智能制造人才，呈现出金字塔结构：
技能人才是工作在企业生产现场，熟练掌握智能装备操作的技术工人，强调一专多能，能够操作多种类型的智能装备，熟悉制造、装配、检验等工艺，具备基本的设备维护技能，能够及时在MES等系统进行报工，高级技工应掌握数控编程、机器人编程，以及机械和电气知识；
应用人才是企业内的技术和管理骨干，根据工作岗位的需求，分别熟练掌握CAD、CAM、CAE和EDA等工具类软件和ERP、MES、设备管理、质量管理等各类信息系统的应用，熟练掌握数控编程和机器人编程等技术，遵循PLM、ERP、CRM、SCM等核心应用软件的工作流程协同配合，完成相关数据的采集和分析等工作；
推进人才是企业推进智能制造的中坚力量，需要在理解企业业务发展需求，熟练掌握智能制造单元技术的相关知识和具体功能基础上，对各项智能制造技术的实施方法论、项目管理、数据治理等技能熟练应用，能够与智能制造解决方案供应商协同配合，实现智能制造技术的集成应用，实现智能制造项目实施落地；
领军人才是企业推进智能制造的领导者，需要具备丰富的智能制造实践经验，并对企业的发展战略和企业运营非常熟悉，从而选择合适的合作伙伴，统筹智能制造的规划和实施。
智能制造人才培养，没有“作业”可抄，各层级能力的培养和知识体系的构建不是一朝一夕能够完成的，企业在智能制造人才培养方面，面临以下三个方面的难点：
①智能制造涉及的知识面广，既需要通才，又需要专才。
智能制造涉及的新兴技术领域多，需要跨学科、多门类的专业知识跨界融合，既需要跨界的通才，又需要精通各个领域的专才，就像全科医生和专科医生。智能制造的领军人才和推进人才需要熟悉企业的战略、管理、业务流程、产品和制造工艺，对智能制造各个领域的技术了解基本的功能，对智能制造的实施方法、整体架构和集成方案，以及智能制造的项目管理有全面了解。同时，推进PLM、ERP、MES、SCM、质量管理等各类管理系统，则需要对企业的相关业务流程、系统原理和集成方案有更深入的理解。CAE、EDA等工具类软件要用好，也需要深厚的知识背景。
因此，制造企业需要制定周密的智能制造人才培养方案。然而，大多数制造企业往往是基于项目需要进行“补课”式学习，基于企业管理痛点进行“头痛医头”式学习，没有结合企业的实际需求，基于技术热点的“跟风”式学习，缺乏完善的智能制造知识体系架构，短期来看确实可以起到一定的效果，但是知识的深度与广度，以及多门类知识的融合都难以达到更佳的学习效果。
②内容资源有限，课程设计难以因材施教。
培训资源问题是企业培训面临的一大难题。一方面，企业对培训师资和课程资源要求高，意味着培训难度和培训投入的加大，企业很难依托于自身的能力与资源，快速构建内容丰富的智能制造知识库；另一方面，不同的岗位职能、职务层级，需要差异化的课程内容，制造企业的人力资源部门或培训部门很难设计出完整的智能制造培训课程体系。
③理论与实践脱节，培训成效不明显。
制造企业进行智能制造人才培养的根本目的，是使员工实战水平不断提升，使企业构建的智能制造系统能够真正落地，发挥实效。但现实情况往往却是，企业虽然开展了相关培训，但收效并不明显。究其原因，是理论与实践脱节。智能制造专业知识和实操能力的培养需要理论与实践进行结合，课堂学习与现场参观相结合，知识学习和互动研讨相结合，充分借鉴行业内外各制造企业的成功经验，只有这样，才能将学习力转化为行动力。
综上可见，智能制造人才的培养，仅靠企业自身的努力是远远不够的，需要借助大量外部力量来搭建人才培养的体系、充实人才培养的资源、打造学习型的组织，最终使人才培养与实际需要相结合，学以致用，助力企业持续稳健发展。
智能制造人才培养模式的探索与实践
为了响应制造企业的人才培养需求，已经有近二十年的制造企业服务经验的e-works也是在不停地探索和实践，于2020年正式发布了“e-works智能制造学院”平台。经过近三年的探索和实践，初步建立起以“实战、实效、实在”为宗旨的智能制造人才培养体系。
e-works智能制造人才培养体系主要有以下特点：
1、以人才能力为中心，打造产学研协同培养新模式。
结合制造企业的实际需求和智能制造人才培养的特点，e-works积极进行组织创新，依托自身资源优势，充分发挥高校、企业、软硬件厂商等多方资源优势，以培养智能制造复合知识能力为目标，聚焦智能制造领军人才、推进人才和应用人才，独创了由e-works搭台，学术专家、行业专家、企业实践专家共同参与的智能制造人才培养的新模式。
2、理论与实践融合，提供线上线下结合学习新方法。
针对企业推进智能制造过程中面临的实际问题和关键技术，围绕智能制造相关领域的关键技术，通过各种主题研修班、现场实训班、在线课堂、企业内训、标杆工厂考察等方式，理论与实践融合、线上线下结合，为参训人员提供持续的、动态的、面向实践应用的学习模式。
图3e-works智能制造学院的几种培训形式3、以实用为宗旨，构建“智能制造全体系架构”课程体系。
围绕智能制造五层体系的使能技术和十大应用场景，基于智能制造知识体系架构，从技术层面融合了信息技术、先进制造技术、工业自动化技术以及先进的企业管理理念，从实施层面包含了产品、装备、产线、车间、工厂、研发、供应链、管理、服务与决策等诸多内容，全面、系统地帮助学员提升智能制造技术和理论水平。
同时，还及时将新技术、新应用纳入培训体系，构建“能力递进、育训结合”的实践体系。
图4e-works智能制造学院课程体系4、重视能力培养，构建“研修实训结合”的实践体系。
积极推动与制造企业的合作，建立标杆工厂参观考察基地，充分利用灯塔工厂、数字化转型领航企业等资源，建设实践教学条件，为构建“研修实训结合”实践体系的有效运行提供支撑。仅2021年就组织考察研修相结合的培训十多场，考察北汽福田汽车股份有限公司、丹佛斯商用压缩机工厂、美的集团广州南沙工厂、施耐德电气武汉工厂、三一重工集团等灯塔工厂和标杆企业三十多家。
5、学习工作不分离，打造持续、动态的在线培养模式。
考虑到制造企业工作和学习时间难以协调的现实问题，2020年e-works推出了智能制造在线学院。该平台课程多来源于e-works线上线下研修班和论坛的精华内容，通过采用N+X知识体系进行构建，每门课程不仅有多个来自学术界、工业界和智能制造产业界专家的视频课件，还辅以大量学习资料、案例和视频，同时还提供了学习管理推进、学习成果考核、学习数据统计分析、学习激励等大量数字化培训管理功能。针对智能制造领军人才、推进人才和不同和岗位的应用人才，e-works在线学院支持按照岗位、技术领域、行业等多维度搜索，还提供了海量的智能制造知识库。
目前，已有汽车、能源电力、机械、航空航天、工程机械、轨道交通、家用电器等行业近百家龙头企业选用作为智能制造内训平台，成为这些企业提升员工智能制造知识水平经济有效的途径。
图5e-works在线学院课程图谱总结与展望
十四五规划强调，中国制造业发展的主攻方向就是智能制造，推进智能制造成为企业打造差异化竞争优势的必然选择。然而，各类智能制造人才的缺乏，在很大程度上将制约我国智能制造推进取得实效。
智能制造高级人才虽然可以引进，但制造企业只有培养一支多层次、多专业协作的智能制造人才梯队，才能真正有效推进智能制造。智能制造人才的培养，制造企业不能“自力更生”，而是要广泛引入外脑，寻找专业的智能制造人才培训机构，走出去，请进来，理论与实践相结合，线上线下相结合，持续培养智能制造的通才与专才，才能有效支撑制造企业的智能制造推进工作，实现良性的PDCA循环，从而帮助制造企业实现可持续健康发展。