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近年来，人工智能技术如ChatGPT-5、o4-mini、Grok、Gemini以及中国的DeepSeek等飞速发展，正深刻重塑智能制造领域。从智能产线到具身智能机器人协同作业，AI驱动的数字化转型和智能化升级浪潮下，传统制造岗位需求急剧变化，同时催生了人工智能工程师、智能制造工程师、增材制造工程师等新兴职业。这一变革不仅考验企业智能化升级的落地能力，更呼唤兼具AI技术深度与制造业Know-how的跨界人才，为智能制造生态注入全新动能。
2024年笔者在国家智能制造专委会的公众号发表了“π型人才助力我国智能制造高质量可持续发展”文章 ，从企业转型的人才需求的变化提出了π型人才，并简单分析了如何培养π型人才。
T型人才既有专业深度(竖线)，又有知识广度(横线)的复合型人才。π型人才在T型人才的基础上进一步升级，增加了数字技术作为赋能技术。π型人才不仅具备专业技术能力，还精通数字化赋能技术，能够在泛行业岗位的业务技能之上，形成π型能力架构。这种人才模型强调了“专业能力+赋能技术能力”的综合融通，具有成为未来领军人才的巨大潜力。
1.知识能力体系解耦与重构
传统知识体系如机械工程、电子信息、自动化等往往存在知识壁垒、内容冗余或缺失、与能力目标映射不清晰等问题。基于新一代信息技术驱动下的产业变革与新职业能力需求，系统梳理工厂建设、产品研发、工艺设计、生产管理、生产作业、运营管理、产品服务和供应链管理8个环节和工厂数字化规划、产品数字化设计、车间智能排产等40个典型场景，结合技术发展趋势及智能制造工程技术人员新职业标准，如智能装备与产线的开发、智能装备与产线应用、智能生产管控、装备与产线智能运维和智能制造系统架构工程技术人员，对传统专业的知识体系与产业所需的动态能力体系进行解耦，打破课程边界，将支撑人才需要的核心知识点和能力点提炼出来，形成更小、更灵活、更易重组和追踪的模块化单元。
解耦后的知识点模块与能力点模块成为可自由组合、按需调用的积木。基于此，平台能够依据的学习培训目标、实时的能力诊断结果、以及预设的知识依赖关系，在AI算法的驱动下，动态生成高度个性化的学习路径。无论是侧重机器人技术、工业大数据分析，还是系统集成方向，均可灵活组合不同的序列，形成定制化方案。
2.企业实践
上述对知识能力体系的“解构”与“重构”，绝非停留在理论层面的空想。在“企业实践”层面，人工智能等新技术的迅猛发展，正深刻重塑着制造业的人才需求与培养范式。
2.1“一人多岗”与“多人一岗”
传统基于固定岗位的“单能工”培养模式已难以适应智能制造的敏捷要求，企业的用人逻辑正从“一人一岗”向“一人多岗”与“多人一岗”并行的方向演进。
“一人多岗” 要求员工突破专业壁垒，具备跨岗位工作的能力，例如某钢铁制造企业推行“操维一体”、“检维一体”等复合型岗位，实现人力资源的弹性配置与效率最大化。“多人一岗” 则意味着在团队中，多个成员都具备胜任核心岗位的通用能力与赋能技术，形成了协同与备份的团队韧性。
这一变革的典型实践，是“智维工程师”队伍的培育。企业通过“工程师+技师”双轨并行的培养体系，旨在打破技术技能型人才的职业发展天花板。它不仅要求员工具备工程师的系统性思维与创新精神，同时锤炼其工匠般的精湛技艺与精益求精的执着追求。他们既拥有生产工艺、设备管理与精益改善的扎实专业功底，又精通数据分析和智慧运维等数字化赋能技术。
最终，这些人才被培养成能够立足并主导跨专业、跨领域的“操检维调”一体化工作，完美体现了“专业能力 + 赋能技术能力”深度融合的π型人才架构，为企业打造面向未来的新型智慧运维与生产制造团队提供了坚实的人才基石。
2.2员工培训:弥补员工短板
在员工培训层面，企业实践的核心策略转向新老员工“双向赋能、协同共进”的融合思维。具体而言：
针对“数字原生代”新员工，他们虽自带数字化基因，熟悉新兴技术，但其短板在于缺乏对特定生产工艺、设备操作与行业标准的深度理解。培训的关键在于将其数字优势与技术实践相结合，填补专业能力缺口。
针对“经验实力派”老员工，他们拥有宝贵的现场经验与问题解决能力，其挑战在于应对数字化转型带来的技术脱节。培训的重点是设计低门槛、高关联度的数字化赋能课程，帮助他们掌握数字工具，将经验转化为可持续、可复制的数字资产。
为实现新老员工能力的深度融合，“数字-技术混编小组”模式产生。在此架构下，新员工主导如数据建模与分析，老员工指导工艺优化与决策，双方在联合攻关中实现知识反哺与能力共生。这不仅是技能的简单叠加，更是构建了一个持续孕育π型人才的自进化组织生态。
3.高校培养π型工程技术人员
2017年高校正式启动新工科建设，2019年又开始试点微专业。这两项改革在高等教育领域迈出了重要步伐，新工科侧重重构专业体系，微专业注重技能快速迭代，共同推动人才培养模式的创新。
3.1新工科，重构专业体系
以智能制造、AI等新兴领域为核心，以培养“π型”人才为目标，重构专业体系：
新兴专业：数据科学与大数据技术、智能制造工程、人工智能、机器人工程、增材制造工程等，直接对接工业数字化转型智能化升级需求；
传统升级：机械工程等老专业融入人工智能、数字孪生、工业互联网技术，形成机械设计制造及其自动化、机械电子工程等改造；
行业定制：集成电路设计与集成系统、农林智能装备工程、智能车辆工程、智能飞行器技术、海洋机器人等专业实现技术链与产业链精准匹配。通过深度交叉融合，强化专业竖线(工程技术)与数字横线(AI赋能)的双支柱能力。
3.2微专业，快速相应企业需求
为了适应全球产业链正经历深刻的数字化转型与供应链重构和快速更迭。高校必须以高度的灵活性将产业的“动态变化”转化为教学的“动态适应”。
微专业是在主修专业的基础上，以“15-20学分课程群”为载体，交叉融合多个学科专业的前沿知识和技术，培养π型人才。其聚焦：
跨学科融合：如“工业AI”微专业整合机器学习与自动化技术；
动态适配：实时吸纳边缘计算、具身智能等产业新技术；
精准补强：通过“智能运维+Python”“数字工厂仿真”等模块课程，快速填补传统专业与数字技能间的鸿沟。
3.3产教融合激活π型潜能
构建三层产教融合实践体系：
在校培养：企业真实项目进课堂，如智能产线数字孪生实训；
实习闭环：导师制+工业云平台实战，同步提升工程能力与数据思维；
订单通道：联合头部企业设计“智能制造π型人才”晋升路径，实现技术能力与产业需求的π型耦合。
智能制造π型人才培养需要构建知识、企业实践与高教改革的协同创新体系。首先，基于产业需求重构模块化知识体系，实现专业能力与数字技术的有机融合；其次，通过企业弹性岗位配置和"数字-技术混编"等实践模式，打造人才能力淬炼场；同时推动高校新工科建设与微专业改革，形成快速响应产业需求的培养机制。最终通过产教深度融合，构建具有持续进化能力的智能制造人才培养新生态。
作者：国家智能制造专家委委员、同济大学教授 陈明
原标题：智造洞见专栏 | 陈明：重构知识能力体系，培养智能制造π型人才
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