职业院校人工智能人才培养与产业需求的适配分析

一、问题背景与研究意义

在当下，新一轮科技革命与产业变革正以前所未有的态势持续推进，劳动力市场对人才的需求在规模、结构以及技能层面均发生了深刻且根本性的变革。如何构建一个与产业技术发展动态、劳动力市场需求相契合的人才供给体系，已然成为影响经济社会稳健发展以及国家综合竞争力提升的核心要素。

近年来，国家高度重视人才培养与产业发展的协同共进，出台了一系列重要政策文件。2016 年，中共中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》明确指出，要统筹规划产业发展和人才培养开发，强化产业人才需求预测工作，加速培育重点行业、重要领域以及战略性新兴产业所需人才。2022 年，工业和信息化部发布《关于加强和改进工业和信息化人才队伍建设的实施意见》，强调持续开展重点领域产业人才需求预测，为科学制定人才政策提供有力依据。2023 年，教育部在《普通高等教育学科专业设置调整优化改革方案》中提出，要加强教育系统与行业部门的紧密联动，推动学科专业与产业链、创新链、人才链深度融合、相互促进。2025 年 1 月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024 - 2035 年)》着重强调，要完善人才培养与经济社会发展需求相适应的机制，为未来一段时间内教育供给与人才需求的调整指明了清晰方向。

在教育强国建设的大背景下，提升教育与产业结构的适配性是一项庞大且复杂的系统工程。由于教育发展规律与产业发展规律存在结构性差异，人才供需在数量上的完全匹配难以达成。因此，积极探索职业院校人才培养与产业发展之间的新型协同发展方向显得尤为关键。

人工智能作为推动科技与产业变革的核心驱动力，正对产业发展、劳动就业以及人才培养等诸多方面产生深远且广泛的影响。不过，其具体影响程度和扩散速度受到技术渗透率、产业结构、就业结构等多种因素的制约。总体而言，人工智能技术的发展重塑了劳动力市场的供需结构。现有研究已揭示了人工智能对劳动力需求既存在替代效应，也具有创造效应。以人工智能为代表的新一代数字技术，不仅改变了人才需求的数量，更对人才的能力素质提出了全新要求。陆夏等学者的研究发现，智能化生产方式对劳动者的知识体系和技能水平提出了更高标准，对高技能劳动者产生了大量需求。

职业教育作为面向市场的就业教育和实践教育，是与产业需求结合最为紧密的教育类型。人工智能对职业教育的影响具有双重性：一方面，人工智能作为一种技术手段，能够赋能职业教育，推动其向数字化、智能化方向升级；另一方面，作为需求方，人工智能产业迫切需要培养能够适应未来技术变革的产业人才。目前，关于人工智能产业人才培养的研究主要分为两类：一类是从宏观层面出发，围绕人工智能人才的培养体系、培养路径等主题展开系统阐释和理论推演；另一类则基于微观实践，从课程设计、专业建设、模式构建等维度进行分析总结。然而，现有研究在人才培养需求方面存在明显不足。由于人工智能具有技术迭代迅速、岗位需求复合性强、产教协同壁垒高等典型特征，相较于传统产业，人工智能人才供需矛盾不仅体现在数量缺口上，更凸显出知识更新滞后、产教标准脱节、培养周期与技术周期错配等深层次问题。

鉴于此，本研究以人工智能为切入点，深入探讨当前职业教育在推进以产业需求为导向的人才供需适配机制过程中面临的问题与挑战，旨在揭示人工智能产业人才供需适配的内在逻辑，并提出切实可行的改进路径。

二、我国人工智能产业发展状况

我国对人工智能技术与产业的发展给予了高度关注与大力支持。2017 年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，清晰勾勒出“三步走”的战略目标，为产业发展指明了长远方向。此后，国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科技部等多部门积极响应，陆续出台一系列产业发展规划与政策指导意见，共同营造出有利于人工智能产业蓬勃发展的政策环境。

在社会各界的协同努力下，我国在人工智能领域持续加大基础研究投入，始终秉持应用导向原则，逐步构建起涵盖基础层、技术层、应用层的完整人工智能产业体系。具体而言，人工智能产业链的上游，以芯片、传感器、大数据、云计算服务等为核心要素，它们如同算力的“燃料”和数据的“原料”，共同搭建起智能系统的物理基础；中游则聚焦于通用大模型、专用模型及开发平台，借助计算机视觉、自然语言处理等核心技术，将原始数据转化为可灵活调用的决策能力；下游是技术向各类应用场景的深度渗透，广泛涉及制造、医疗、交通、金融等多个领域，有力推动“人工智能 +”的产业深度融合，具体产业架构见图 1。

近年来，以 Deep Seek 为代表的大模型发展势头迅猛。它们通过“算法创新 + 工程优化”的创新模式，以较低成本成功提炼出高性能的人工智能大模型，并采用开源模式，为低成本打造行业人工智能应用提供有力支持，显著提升了我国人工智能技术在国际舞台上的竞争力。

根据《数字中国发展报告(2024 年)》以及工业和信息化部发布的数据显示，截至 2024 年底，我国人工智能企业数量已突破 4700 家，核心产业规模接近 6000 亿元人民币，在全球人工智能产业规模中占据十分之一的份额。前瞻性研究初步预测，在 2025 - 2030 年期间，我国人工智能行业市场规模将持续扩大，预计到 2030 年，人工智能产业规模将达到 10000 亿元。

我国人工智能核心产业规模 来源于《数字中国发展报告（2024年）》

 

与此同时，我国培育出一批具备强大技术创新能力的人工智能企业，还孵化出一批在应用创新方面具有引领示范作用的人工智能初创型企业。《中国新一代人工智能科技产业发展报告 2024》对 4311 家人工智能企业展开深入分析，从产业链分布来看，基础层企业有 428 家，占比 9.93%；技术层企业 1233 家，占比 28.6%；应用层企业 2650 家，占比高达 61.47%。

近年来，我国人工智能产业呈现出“核心城市群主导”的鲜明发展态势。依据《中国新一代人工智能科技产业发展报告 2024》，北京、广东和上海三个省市构成我国人工智能产业发展的第一梯队。其中，北京人工智能企业数量占比达 29.04%，位居全国首位；广东以 21.90%的占比位列第二，企业主要集聚于深圳和广州这两大城市创新枢纽；上海则以 13.99%的占比排名第三。

我国人工智能企业区域分布情况 来源于《中国新一代人工智能科技产

 

三、人工智能产业技术技能人才需求情况

人工智能作为一项通用目的技术，其发展遵循“萌芽—成长—成熟”的规律，这一过程充分体现了技术创新、产业应用与人才配置之间相互衍生、彼此互动的逻辑关系。结合当前产业发展的实际状况，可将人工智能人才结构划分为四层次金字塔模型：

源头创新人才：处于人才结构的顶端，是推动人工智能前沿技术与核心理论实现创新突破的关键力量，堪称该领域的顶尖人才。

产业研发人才：能够将人工智能前沿理论与实际算法模型开发紧密结合，是连接理论与应用的桥梁型人才。

应用开发人才：擅长将人工智能算法工具与行业需求相结合，并推动其在实际场景中落地应用，是促进技术与产业融合的重要力量。

实用技能人才：作为人才结构的基础层级，他们能够理解人工智能基础理论，并熟练掌握关键技能和实用方法，为产业发展提供基础支撑[10]。

随着人工智能技术的加速发展，产业研发人才、应用开发人才、实用技能人才等专业型人才的需求呈现出显著增长态势。为进一步深入分析人工智能技术技能人才的需求情况，我们通过构建人工智能关键词逻辑，在招聘平台筛选出总计 158164 个人才样本，对人才结构与需求的分析结果如下：

（一）人工智能技术技能人才现状与需求分析

（1）年龄分布

人工智能技术技能人才主要集中在中青年群体。其中，20 - 25 岁占比 20.65%，25 - 30 岁占比 28.51%，30 - 35 岁占比 24.70%。这一年龄结构反映出该领域对年轻、富有创新活力和学习能力的人才具有较强吸引力。

（2）学历分布

2023 年，人工智能技术技能人才中本科及以上学历占比高达 78.45%，显示出高学历人才在该领域的优势地位。同时，大专及以下学历人才占比为 21.55%，且相较于 2022 年增长了 4.14%。这一变化表明，随着人工智能技术的普及和应用不断深入，更多具备专业技能和实践经验的大专及以下学历人才正逐步融入人工智能产业的各个环节。

（3）专业来源

计算机、软件、电子信息、自动化是人工智能技术技能人才的主要专业来源。这些专业为人工智能产业输送了大量具备相关基础知识和技能的人才，满足了产业发展的初步需求。

（4）岗位分布

根据人工智能技术发展现状以及相关企业的实际用人需求，通过对智能芯片、机器学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、机器人等人工智能关键领域的人才大数据进行挖掘与提取分析，形成了人工智能典型岗位表。这些岗位的人才需具备扎实的数学、统计学基础，深入理解并掌握机器学习和深度学习的基本原理与算法，同时拥有一定的编程能力，能够处理和分析大规模数据，并推动技术在实际场景中落地应用。

当前，人工智能正处于快速发展阶段，相关岗位类型不断涌现。然而，人工智能对人才在知识、能力与素养方面的要求，与传统计算机人才、软件人才存在极大差异。具体要求如下：

①知识层面

数学与统计基础：涵盖线性代数、概率论和统计学等基本原理，为理解和应用人工智能算法提供坚实的数学支撑。

计算机基础：包括计算机网络与应用相关基础知识、数据库基础知识等，使人才能够熟练掌握计算机系统的基本操作和应用。

算法基础：涉及机器学习、深度学习相关算法和框架，以及自然语言处理、计算机视觉、智能语音等的基本原理，是人工智能技术的核心知识内容。

②技能层面

编程技能：要求掌握 Python、Java、C++ 等编程语言，能够运用这些语言进行算法实现和系统开发。

数据处理技能：具备数据采集、数据清洗、数据标注、数据分析、数据挖掘等方面工具的使用能力，能够从海量数据中提取有价值的信息。

部署优化技能：包括人工智能模型部署、训练、调优的能力，确保模型在实际应用中能够高效、稳定地运行。

应用开发能力：能够利用计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术，针对典型应用场景进行开发，实现技术与实际业务的深度融合。

（二）人工智能对人才需求与就业结构的影响分析

当下，以人工智能为代表的新一代信息技术正呈现出蓬勃发展的态势。人工智能在优化产业结构、提升劳动效率等方面成效显著，然而，它也在悄然重构劳动力市场的需求结构。总体而言，人工智能对人才需求的影响兼具创造效应与替代效应。与传统就业替代不同的是，过去技术进步对劳动力的替代主要集中在体力劳动密集型产业领域，而如今人工智能技术已展现出替代部分脑力劳动能力的趋势。鉴于此，我们有必要进一步强化人工智能产业人才需求分析，加强就业引导工作，并加快构建以“技能可迁移性”为核心的教育体系。具体来看，人工智能对人才需求与就业结构的影响呈现出以下三个显著特点。

1、数量规模：岗位需求持续增长

近年来，人工智能岗位需求规模持续攀升。人力资源和社会保障部陆续发布了人工智能工程技术人员、人工智能训练师、生成式人工智能系统应用人员等新职业，这充分表明人工智能已深度影响我国的职业结构。

一方面，人工智能原生岗位需求呈爆发式增长。据测算，我国人工智能领域产业人才规模近 5 年的复合年均增长率高达 20%。智联招聘发布的《2025 年春招市场行业周报》显示，人工智能行业求职人数同比增速达 33.4%，在各行业中位居首位。

另一方面，“人工智能 + 垂直领域”的复合型人才岗位需求显著增加。在工业领域，工业视觉检测、人工智能辅助设计等岗位需求不断涌现；在自动驾驶与具身智能领域，对多模态感知算法人才、机器人行为训练师等岗位人才的需求极为迫切。

2、能力结构：技能重塑成共识

随着人工智能从“决策式”向“生成式”转变，自动化任务的范围大幅拓展。《2025 年未来就业报告》指出，到 2030 年，就业市场所需的 39%关键技能将发生改变，其中以人工智能和大数据为代表的技术技能位居关键技能需求榜首。“人工智能素养”（即使用 AI 的能力）已发展成为一项必备技能，且具有较强的独立性[12]。

各方研究普遍认为，在技术变革时代，推动技能重塑和提升是保持竞争力的关键举措。此外，随着人工智能在各行业的广泛应用与深度渗透，为充分发挥劳动力在具有创造性和灵活性工作岗位中的优势，我们需积极探索人工智能与人类工作的融合方式，逐步形成高效联动的人机协同模式。

3、时间推进：影响呈现阶段性

人工智能对人才需求的影响具有阶段性特征，且与技术渗透率、产业发展水平等因素高度相关。

从短期来看，人工智能技术技能人才需求主要集中在人工智能渗透率较高的产业领域。猎聘发布的《2025 AI 技术人才供需洞察报告》数据显示，近一年来，各行各业对人工智能人才需求呈现爆发式增长，企业发布的 AI 技术人才需求增速排在前五名的领域分别为家电（93.75%）、通信设备（38.61%）、智能硬件（37.22%）、新能源（33.44%）、半导体（28.87%）。

从长期来看，随着人工智能赋能各行各业的进程不断加快，人才需求规模、岗位结构和能力要求都将发生巨大变化。2025 年 4 月，联合国贸易和发展会议发布的《2025 年技术与创新报告》显示，人工智能可能会影响全球 40%的就业岗位。

四、我国职业院校人工智能专业人才培养面临的挑战与问题

（一）职业院校人工智能专业设置调整情况

当下，国家对人工智能人才队伍建设给予了高度重视，通过顶层设计积极推动人工智能人才培养向体系化方向发展，并从专业建设、产教融合等多个维度构建了全面的人才培养支持政策体系。近年来，相关部门先后出台了《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》《职业教育产教融合赋能提升行动实施方案（2023 - 2025 年）》等一系列文件，均着重强调要优先发展人工智能专业，致力于培养能够服务并支撑产业重大需求的技术技能人才。

从整体情况来看，职业院校人工智能人才培养呈现出多专业来源的显著特征。除了近年来新增设的人工智能专业外，计算机类、电子类中的部分专业也是培养人工智能人才的重要力量。这些专业在我国职业院校中开设范围广泛、规模庞大、覆盖区域辽阔，堪称人工智能专业人才培养的“主阵地”与“蓄水池”。

近年来，教育部持续推进职业教育专业的优化调整工作，其核心目的在于促使专业设置与国家战略需求紧密对接，更好地服务区域产业发展，同时满足民生领域对紧缺人才的需求。在政策鼓励与产业需求的双重驱动下，自 2021 年起，人工智能技术应用专业已连续五年跻身高职新增备案专业排名前五。截至 2025 年 3 月，全国已有 769 所高职院校开设了人工智能技术应用专业。从地域分布来看，该专业呈现出“多点开花、区域集聚”的态势。

（二）职业院校推进人工智能专业人才供需适配面临的挑战与问题

人工智能作为一门高度交叉的学科专业，随着其引发的职业和岗位需求发生深刻变革，高职院校在专业发展方面面临着诸多挑战。不可避免地需要开设新专业、淘汰不适宜的旧专业，并对现有专业的内涵进行升级，这对职业院校的资源整合能力提出了极为严峻的考验。

1.对职业教育人才培养目标和规格定位的挑战

随着人工智能技术的迅猛发展，市场虽然新增了大量就业岗位，但同时也使得重复性、程序化岗位面临被替代的巨大风险。例如，在大模型推出后，曾有研究认为提示工程师将有巨大的人才需求。然而，随着基础指令生成自动化程度的提高以及模型智能度的不断提升，通用型提示工程师已不再是人才需求的重要方向，人才需求随着技术的更新改进而迅速发生变化。职业院校必须积极适应这种变革，紧跟技术与产业发展前沿，准确把握人才需求的变化趋势，通过为受教育者传授新技术、新技能，助力其适应就业市场的转型。

2.对专业内涵体系构建的冲击

总体而言，职业院校正在积极适应人工智能时代的人才培养需求，但目前总体上仍处于以规模扩张为主的外延式发展阶段，需要尽快实现从规模扩张式向质量内涵式发展的转变。人工智能是计算机类专业的一个重要发展方向，但以往对计算机人才的培养模式与当前人工智能人才的需求存在极大差异。

3. 能力型失配

能力型失配，指的是在特定产业中，从业人员所需具备的知识、技能、经验等能力素质，与毕业生实际所拥有的知识、技能、经验之间存在不匹配的情况。

一方面，产业变革与技术进步的步伐不断加快，而院校在人工智能人才培养方面存在一定程度的滞后性。人才培养方案同质化现象较为严重，导致学生所掌握的知识和能力水平难以满足行业的实际需求。另一方面，目前我国人才培养与产业需求之间的衔接尚不完善，具体表现为生产研发过程与教学过程未能实现有机融合，岗位要求与课程标准之间缺乏精准的对接。

五、职业院校人工智能专业人才培养与产业需求适配的建议

（一）构建产业需求导向的追踪与分析机制

职业教育的人才培养需紧密贴合区域经济和社会发展的需求。当前，职业教育人工智能专业数量的迅速增长，是对人工智能人才短缺问题的积极回应。然而，如何使教育供给侧对产业需求侧的响应更加科学精准，避免出现盲目跟风、同质化发展等问题，值得各方深入探讨。

加强数据统筹共享：国家应加强统筹规划，整合教育、产业等部门的数据资源，在确保保密安全的前提下，建立数据共建共享机制，为后续分析提供坚实的数据基础。

发挥新技术支撑作用：充分利用新技术在人才需求预测、人岗适配分析等方面的优势，加快算法模型的开发与迭代，为科学预测产业人才需求、研判发展趋势提供有力的技术支撑。

加快数据成果应用：建立教育、就业、产业之间的数据联动分析机制，围绕超前布局产业需求、促进高质量就业等目标，充分运用分析与预测结果，为学科专业设置的优化、招生计划指标的调整以及人才培养模式的革新提供精准的参考依据。

（二）优化职业教育人工智能专业体系

优化职业教育人工智能专业体系，应从人工智能专业建设、人工智能赋能现有专业升级、人工智能通识教育三个维度持续推进。

科学规划人工智能专业建设：职业院校应立足产业需求、区域布局和学校实际情况，对人工智能专业的开设进行长远规划，避免在条件不成熟的情况下进行“拼盘式”专业建设，确保专业的建设质量和发展潜力。

推动人工智能赋能现有专业升级：人工智能作为一种“赋能型”技术，对各专业的智能化升级具有重要价值。职业院校应加强与行业企业的对接，及时了解行业对人工智能技能的需求，修订专业人才培养方案，加强专业课程和实践项目的智能化教学内容建设，将行业企业的人工智能真实项目转化为教学案例，提升学生的实践能力和应用能力。

加快人工智能通识课程体系建设：人工智能通识素养涵盖人工智能的基本概念、算法逻辑、数据安全和伦理意识等方面。加强人工智能通识教育，有助于学生了解人工智能的基本原理及其在学习、生活和行业中的应用场景，提升学生的通识素养和基本能力，增强其未来技能的可迁移性。

（三）持续强化人工智能专业内涵建设

强化内涵建设是高职院校实现高质量发展的根本要求，是提升院校核心竞争力的基本途径，也是新时代高等职业教育创新发展的必然选择。职业院校应立足人工智能技术快速迭代的特点，以深化产教融合为核心，加快构建“需求牵引—专业重构—资源整合—动态反馈”的人才培养新模式。

精准定位人才培养方案：依据教育部发布的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》，学校应系统调研产业发展动态，紧密结合本地区相关企业的用人需求，精准定位人工智能相关岗位所需的知识、技能和素养，制定具有特色和层次的人才培养方案。

建立协同育人机制：加快建立协同育人机制，实现课程内容与行业标准、应用场景的深度融合，及时更新人工智能专业课程体系和实践项目，确保教学内容与行业需求同步。

构建动态监测体系：建立人才培养质量动态监测体系，结合人工智能产业链岗位能力图谱，开展人工智能专业技能和岗位能力测评，及时发现问题并调整教学策略，进一步提升人才培养质量和服务经济社会发展的能力。