职业院校人才培养与产业需求的适配分析
——以人工智能产业为例
王秀秀，李廷茹，刘帝
摘 要：加快推动人才供需适配是深入推进产业高质量发展的现实需要，是提高教育资源配置效率的关键举措，是缓解就业结构性矛盾的必然要求。从产业与教育联动视角出发，立足人工智能产业发展对技术技能人才的需求，对我国职业院校人工智能专业人才培养与产业需求的适配现状与问题进行分析发现，人工智能产业的竞争本质上是人才资源总量、结构与质量的全方位比拼，职业院校是人工智能应用型人才培养的主阵地，但在人才培养与产业需求的适配方面仍然存在数量型失配、结构型失配、能力型失配等矛盾。为此，应加快建立以产业需求为导向的追踪与分析机制，优化职业教育人工智能专业体系，持续强化人工智能专业内涵建设，进一步夯实人才培养与产业需求的适配基础。
关键词：职业院校；人才培养；供需适配；人工智能；产业需求
一、问题提出
随着新一轮科技革命和产业变革的持续推进，劳动力市场对于人才需求的规模、结构、技能发生了深刻变化，如何建立与产业技术发展变化、劳动力市场需求相适配的人才供给体系，成为关系经济社会发展和国家竞争力提升的关键因素。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》明确提出，“统筹产业发展和人才培养开发规划，加强产业人才需求预测，加快培育重点行业、重要领域、战略性新兴产业人才”。2022年，工业和信息化部印发《关于加强和改进工业和信息化人才队伍建设的实施意见》，提出要持续开展重点领域产业人才需求预测工作，为科学制定人才政策提供重要参考。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》中提出加强教育系统与行业部门联动，实现学科专业与产业链、创新链、人才链相互匹配、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）》强调，要完善人才培养与经济社会发展需要适配机制，这为未来一段时期内教育供给与人才需求关系调整指明了方向。在教育强国建设背景下，提高教育与产业结构的适配性是一项复杂的系统工程，由于教育客观规律与产业发展规律存在结构性差异，人才供需等量匹配难以实现，探索职业院校人才培养与产业发展间的新型协同发展方向至关重要。
人工智能作为赋能科技与产业变革的核心驱动力，将对产业发展、劳动就业、人才培养等方面产生深远影响，具体影响程度和扩散速度受到技术渗透率、产业结构、就业结构等因素制约。总体来看，人工智能技术的发展重构了劳动力市场供需结构，现有研究揭示了人工智能对劳动力需求的替代效应和创造效应。以人工智能为代表的新一代数字技术不仅对人才需求的数量产生影响，也对人才的能力素质提出了新要求。陆夏等研究发现，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的要求，对高技能劳动者产生了大量需求。职业教育是面向市场的就业教育，是培养能力的实践教育，是与产业需求结合最紧密的教育类型。人工智能对职业教育影响深远，一方面是人工智能作为一种技术手段赋能职业教育数字化、智能化升级；另一方面是人工智能作为一种需求方向亟需培养适应未来技术变革的产业人才。现有关于人工智能产业人才培养的研究可概括为两类，一类是从宏观视角，围绕人工智能人才的培养体系、培养路径等主题进行系统阐释和理论推演；另一类是基于微观实践，从课程设计、专业建设、模式构建等维度进行分析总结。但对人才培养的需求研究存在欠缺，由于人工智能具有技术迭代快、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。因此，本研究以人工智能为切入点，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中面临的问题与挑战，揭示人工智能产业人才供需适配的内在逻辑与改进路径。
二、我国人工智能产业发展状况
我国高度重视人工智能技术与产业发展。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出“三步走”战略目标。国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科技部等多部门纷纷出台了相应的产业发展规划与政策指导意见，为我国人工智能产业发展提供了良好的政策环境。在社会各方共同努力下，我国持续加强人工智能基础研究，突出应用导向，形成覆盖基础层、技术层、应用层的完整人工智能产业体系。人工智能产业链上游是以芯片、传感器、大数据、云计算服务等为核心，提供算力“燃料”和数据“原料”，共同构成智能系统的物理基座；中游聚焦通用大模型、专用模型及开发平台，通过计算机视觉、自然语言处理等核心技术，将原始数据转化为可调用的决策能力；下游是技术向场景渗透，涉及制造、医疗、交通、金融等方面，推动“人工智能+”的产业融合，见图1。近年来，以DeepSeek为代表的大模型蓬勃发展，通过“算法创新+工程优化”的方式，以较低的成本提炼出高性能的人工智能大模型，通过开源模式支持低成本打造行业人工智能应用，提升了我国人工智能技术的国际竞争力。
《数字中国发展报告（2024年）》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超过4700家，核心产业规模已接近6000亿元人民币，占据了全球十分之一的人工智能产业规模，见图2。前瞻研究初步预测，2025-2030年，我国人工智能行业市场规模将进一步扩大，到2030年，人工智能产业将达到10000亿元的规模。近年来，我国培育了一批技术创新能力强的人工智能企业，孵化了一批应用创新并有带动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家人工智能企业进行了分析，从产业链分布来看，基础层企业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61.47%。
近年来，我国人工智能产业呈现出“核心城市群主导”的发展态势。根据《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了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为29.04%，位居全国首位；广东人工智能企业数量占比为21.90%，位居第二，企业主要集中于深圳和广州两大城市创新枢纽；上海以13.99%的占比排名第三，见图3。
图1 人工智能产业链图谱
图2 我国人工智能核心产业（单位：亿元）
数据来源：《数字中国发展报告（2024年）》
图3 我国人工智能企业区域分布情
数据来源：《中国新一代人工智能科技产业发展报告2024》
三、人工智能产业技术技能人才需求情况
人工智能作为一种通用目的技术，遵循“萌芽—成长—成熟”的发展规律，体现了技术创新、产业应用与人才配置的衍生互动逻辑。按照当前产业发展的实际情况，可以将人工智能人才结构定义为四层次金字塔结构：一是源头创新人才，该层次属于人才结构中的顶尖人才，致力于推动和实现人工智能前沿技术与核心理论的创新与突破；二是产业研发人才，该层次人才能够将人工智能前沿理论与实际算法模型开发实现结合；三是应用开发人才，该层次人才能够将人工智能算法工具与行业需求相结合并实现推进落地应用；四是实用技能人才，该层次属于人才结构的基础人才，能够理解人工智能基础理论并对关键技能和实用方法都有所掌握。人工智能技术的加速发展对产业研发人才、应用开发人才、实用技能人才等专业型人才的需求显著增。为进一步加强对人工智能技术技能人才需求分析，通过构建人工智能关键词逻辑在招聘平台筛选了人才样本总计158164个，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
从年龄分布来看，人工智能技术技能人才主要集中在中青年群体，20～25岁、25～30岁、30～35岁分别占比为20.65%、28.51%、24.70%。从学历分布来看，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%，大专及以下学历人才虽占比仅为21.55%，但相较于2022年增长了4.14%，这一变化反映了随着技术的普及和应用的深入，更多具备专业技能和实践经验的大专及以下学历人才被吸纳到人工智能产业的各环节中。从专业来源来看，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来源。从区域分布来看，猎聘网发布的《2025年AI技术人才供需洞察报告》显示，岗位需求排名前十位的城市分别为北京（21.17%）、上海（20.54%）、深圳（16.42%）、杭州（7.53%）、苏州（4.16%）、广州（3.57%）、南京（2.83%）、武汉（2.63%）、成都（2.60%）、合肥（1.99%），可以看出人工智能技术技能人才需求程度与区域经济发展水平呈正相关。从岗位分布来看，根据人工智能技术发展现状以及相关企业的实7788际用人需求，通过对智能芯片、机器学习、计算机视觉57、660智0能语音、自然语言处理、机器人等人工智能关键领域5500的57人才大数据挖掘与提取分析，形成了人工智能典型岗位表，见表1。他们具有数学、统计学基础，理解并掌握机器学习和深度学习的基本原理和算法，具备一定的编程能力，能够处理和分析大规模数据并推动技术落地应用。
当前，人工智能正处于快速发展期，相关岗位类型层出不穷，但人工智能对人才知识、能力与素养的要求与传统的计算机人才、软件人才有极大差异。知识层面的要求包括：一是数学与统计基础，包括线性代数、概率论和统计学等基本原理；二是计算机基础，包括计算机网络与应用相关基础知识、数据库基础知识等；三是算法基础，包括机器学习、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。技能层面要求包括：一是编程技能，包括对Python、Java、C++等编程语言的掌握；二是数据处理技能，包括对数据采集、数据清洗、数据标注、数据分析、数据挖掘等方面工具使用能力；三是部署优化技能，包括人工智能模型部署、训练、调优的能力；四是应用开发能力，包括利用计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术，针对典型应用场景进行人工智能应用开发的能力。素养层面要求包括：一是具备完成工作所需的核心能力基础，江苏山东广东河南江苏山东广东河南包含持续学习、有效沟通、精准分析用户需求与发展趋势，以及深入理解业务场景并将其实际应用等关键素质；二是对人工智能相关法律法规、安全隐私等问题的理解与认识。
表1 人工智能领域产业人才主要典型岗位
（二）人工智能对人才需求与就业结构的影响分析
当前，以人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展，人工智能在优化产业结构、提高劳动效率等方面发挥着积极作用，但也在重构当前劳动力市场的需求结构。总体来看，人工智能对人才需求的影响是创造效应和替代效应并存，但与传统就业替代不同的是，以往技术进步对劳动力的替代更多发生在体力劳动密集的产业领域，人工智能技术已呈现出替代部分脑力劳动能力的趋势，这需要进一步加强人工智能产业人才需求分析和就业引导工作，加快构建以“技能可迁移性”为核心的教育体系。人工智能对人才需求与就业结构的影响呈现出以下三方面特点。
一是从数量规模上，人工智能岗位需求规模呈现持续增长态势。近年来，人力资源和社会保障部持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，标志着人工智能已经深刻影响了我国的职业结构。一方面，人工智能原生岗位需求呈现爆发式增长。根据测算，我国人工智能领域产业人才规模近5年复合年均增长率达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%，位居行业第一。另一方面，“人工智能+垂直领域”复合型人才岗位需求明显增加。在工业领域，工业视觉检测、人工智能辅助设计等岗位需求增加；在自动驾驶与具身智能领域，亟需多模态感知算法人才、机器人行为训练师等岗位人才。
二是从能力结构上，加快技能重塑已经成为各界共识。随着人工智能从“决策式”走向“生成式”，自动化任务的范围正在极大扩展，《2025年未来就业报告》提出，到2030年，就业市场所需的39%关键技能将发生变化，以人工智能和大数据为代表的技术技能位居榜首。“人工智能素养”（使用AI的能力）已经发展成为一项必备技能并且具备很强的独立性。各方研究普遍认为，推动技能重塑和提升是在技术变革时代保持竞争力的重要举措。此外，随着人工智能的广泛应用与行业渗透，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，就要探索人工智能与人类工作的融合，逐渐形成高效联动的人机协同形态。
三是从时间推进上，人工智能对人才需求的影响呈现阶段性。人才需求与技术渗透率、产业发展水平等具有高度相关性。从短期来看，人工智能的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《2025AI技术人才供需洞察报告》数据显示，各行各业对人工智能人才需求呈现爆发式增长，近一年企业发布的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加快，人才需求规模、岗位结构、能力要求将发生巨大变化。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
当前，国家高度重视人工智能人才队伍建设，通过顶层设计推动人工智能人才培养体系化发展，并从专业建设、产教融合等维度构建了人才培养支持政策矩阵。近年来，相关部门先后印发的《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）》等文件均强调要优先发展人工智能专业，培养服务支撑产业重大需求的技术技能人才。整体来看，职业院校人工智能人才培养呈现出多专业来源的特点，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都是培养人工智能人才的重要专业。这些专业在我国职业院校中开设广泛、体量庞大、覆盖面广，是人工智能专业人才培养的“主阵地”和“蓄水池”。根据教育部发布的《职业教育专业目录（2021年）》，人工智能产业与职业教育相关专业对应关系见表2。
表2 人工智能产业与职业教育相关专业对应谱系表
近年来，教育部持续推进职业教育专业的优化调整工作，主要目的是促使专业设置紧密对接国家战略需求、服务区域产业发展、回应民生领域的紧缺人才需要。在政策鼓励和产业需求的双重激励下，自2021年起，人工智能技术应用专业已连续五年成为高职新增备案专业排名前五的专业。截至2025年3月，全国已有769所高职院校开设人工智能技术应用专业。从地域分布看，人工智能技术应用专业呈现“多点开花、区域集聚”的特点，其中河南以78所院校新设该专业位居榜首，广东（60所）、山东（57所）紧随其后，人工智能技术应用专业布点区域分布见图4。
（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
人工智能是一门高度交叉的学科专业。随着人工智能引发的职业和岗位需求变革，高职院校不可避免地需要发展新专业、淘汰不适宜的旧专业，并对现有专业内涵进行升级，这对职业院校的资源整合能力提出了严峻挑战。一是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，市场虽新增了大量就业岗位，但也导致了重复性、程序化岗位被替代的风险极大。例如，在大模型推出后，有研究认为提示工程师会有巨大的人才需求，但随着基础指令生成自动化、模型智能度的提升，通用型提示工程师并非人才需求的重要方向，人才需求随着技术更新改进迅速发生变化。职业院校必须适应这种变革，紧跟技术与产业发展前沿对人才的需求变化，通过赋予受教育者新技术新技能，帮助其适应就业市场的转型。二是对专业内涵体系构建造成了冲击。总体来看，职业院校在积极适应人工智能时代的人才培养需求，但总体仍然处于以规模扩张的外延式发展阶段，需要尽快从规模扩张式向质量内涵式发展转变。人工智能是计算机类专业的一个重要方向，但以往对计算机人才的培养与当前人工智能人才有极大的差别，面向人工智能人才需求的针对性课程体系开发不足，同质化现象突出。三是对职业院校师资队伍提出了更高要求。由于人工智能涉及的知识领域广泛且更新迅速，这不仅要求教师具备深厚的专业知识与扎实的实践基础，还要求他们能够灵活运用这些知识与实践经验进行教学。同时，随着人工智能技术在教育中的应用日益广泛，教师们需要不断提高数字素养，以适应这种新技术带来的教学模式变革。职业院校在推进人工智能专业建设与人才培养过程中面临诸多挑战，同时在实现人工智能人才数量、结构与质量适配方面也出现了新问题。
图4 人工智能技术应用专业布点区域分布（单位：所）
数据来源：教育部相关专业备案数据
1.数量型失配
数量型失配是指特定产业的人才供给数量与该产业人才需求数量不匹配的现象。以新一代数字技术为代表的技术变革正在全面影响数字人才的需求规模，“十五五”期间，我国人工智能核心产业规模达将到10000亿元，人工智能核心产业人才需求年均增速将超过20%。考虑到人工智能对其他行业的溢出效应，尤其是在赋能各行业数字化、智能化、绿色化发展方面的作用，广义上的人工智能产业人才需求将进一步扩大。从规模来看，5年时间已经有超过700余所院校布局人工智能专业，根据张晓蕾等人的研究测算，到2026年职业教育人工智能相关专业人才供给将超过190万人，数量型失配矛盾在政策的鼓励和支持下逐渐得到缓解，目前更多的数量规模不匹配体现为合格人才的高度短缺上。
2.结构型失配
结构型失配是指特定产业所需的人才类型、层次与其供给之间存在的不匹配现象。一方面，学历结构上存在不匹配情况。数据显示，当前人工智能相关岗位人员具有本科及以上学历的毕业生占比达78.45%，在高等教育普及率持续提高的背景下，企业对人工智能产业人才的学历要求普遍较高。另一方面，区域结构上存在不适配情况。人工智能企业数量排名前十的省份占据了全国91.92%的企业数量，而这十个省份的人工智能技术应用专业点数仅占据了50.33%的规模，大量学校在开设专业时忽视了我国人工智能产业布局的地域性特点，导致了教育资源的错配。
3.能力型失配
能力型失配是指特定产业所需从业人员应具备的知识、技能、经验等方面的能力素质与毕业生已具备的知识、技能、经验之间的不匹配现象。一方面，产业变革与技术进步速度加快，院校人工智能人才培养具有一定滞后性，人才培养方案同质化问题突出，学生所掌握的知识、能力水平不能满足行业需求。另一方面，目前我国人才培养与产业需求之间的衔接并未完全打通，突出表现为生产研发过程与教学过程未能有机结合、岗位要求与课程标准缺少精准衔接。
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）建立产业需求导向的追踪与分析机制
职业教育的人才培养应满足区域经济和社会发展的需要。当前，职业教育人工智能专业数量的快速增长是对人工智能人才缺口的积极响应，但如何让教育供给侧对产业需求侧的响应更为科学精准，避免出现盲目跟风、同质化发展问题值得各方深入研究。一是国家需要加强统筹谋划，汇聚教育、产业等部门数据资源，在保密安全的前提下，建立数据共建共享机制。二是充分发挥新技术在人才需求预测、人岗适配分析等方面的作用，加快算法模型开发与迭代，为科学开展产业人才需求预测、趋势研判提供技术支撑。三是加快数据成果应用，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要、加快推进高质量就业等目标实现，充分运用分析与预测结果，为精准支持学科专业设置优化、招生计划指标调整、人才培养模式革新提供有力参考。
（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在人工智能专业建设、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延展。一是科学谋划人工智能专业建设。职业院校应着眼于产业需求、区域布局与学校实际对开设人工智能专业进行长远谋划，避免在客观条件不具备的条件下出现“拼盘式”专业建设。二是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，对各个专业的智能化升级都具有重要价值。职业院校应加强与行业企业的对接，及时掌握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，将行业企业人工智能真实项目转化为教学案例。三是加快人工智能通识课程体系建设。人工智能通识素养包括人工智能的基本概念、算法逻辑、数据安全和伦理意识等，加强学生对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，提升学生的人工智能通识素养与基本能力，以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，是提高院校核心竞争力的基本路径，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迭代迅速的特征，以深化产教融合为核心抓手，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。一是依据教育部发布的《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，紧密围绕本地区相关企业用人需求，精准定位人工智能相关岗位所需的知识、技能与素养，建立有特色、有层次的人才培养方案。二是加快建立协同育人机制，实现课程内容与行业标准、应用场景的深度耦合，及时更新人工智能专业课程体系和实践项目。三是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、岗位能力测评，进一步提升人才培养质量和服务经济社会发展的能力。
来源：《职业技术教育》2025年第22期
引用格式：王秀秀,李廷茹,刘帝.职业院校人才培养与产业需求的适配分析——以人工智能产业为例[J].职业技术教育,2025,46(22):30-36.
