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维视教育李明睿:制造业转型升级下需要重新定义人才培养模式

http://www.gkong.com 2022-12-08 16:19 来源:维视教育

  数字化转型迫在眉睫

  建设应用型大学风潮正涌

  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大重点领域人才缺口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。

  面向智能制造领域的专业人才匮乏已经成为阻碍我国制造企业转型升级的普遍问题。一份关于《中国制造企业智能制造现状》的报告显示,近30%的受访企业认为使用智能设备生产的大难题是应用型人才。

  为适应产业端需求,服务创新驱动发展大局,党中央、国务院做出引导部分地方普通本科院校向应用型转变的战略部署。时至今日,各地积极布局建设应用型本科高校的浪潮,始终居高不下。

  “维视智造大咖年终讲”第一期,维视教育事业部总监、维视智造西安公司副总李明睿,围绕院校智能制造人才培养与大家分享见解。

  Q1:我国机器视觉处在快速发展阶段,行业需求快速提升,聊聊您对人工智能大趋势下机器视觉行业现状与发展前景展望

  机器视觉行业

  有较大成长空间,是黄金成长赛道

  人工智能领域包含很多方向,机器视觉是其种重要一环。工业领域百分之80的检测场景需要应用到机器视觉技术,机器视觉在人工智能领域占据重要位置。我国机器视觉行业仍有较大的成长空间,是黄金成长赛道。

  人工成本提升、机器视觉先天优势、政策扶持智能制造等给机器视觉行业持续发展提供重要驱动力,而下游不断成熟的机器视觉产品技术以及持续的国产化趋势反过来又给我国机器视觉行业发展提供了重要支撑。

  Q2:在 500 万 AI 人才紧缺的当下,数字蓝领和 AI 应用层面的人才最缺,其次是算法人才和科研人才。请您结合当下院校教育谈谈人工智能领域企业需要的的人才模型?

  作为企业来说

  我们更需要“工程师型人才”

  地方院校作为向地方制造业输送专业人才的主体,在智能制造人才培养体系、培养模式等方面存在专业课程理念滞后、教学形式较为单一、缺乏实践教学策略等诸多问题。

  作为企业来说,我们更需要工程师型人才,需要具有发现问题、分析问题、解决问题的思路。而不是像在课堂中按照既定的实验步骤和流程来进行。除此之外,对于企业来说,需要员工具有进行项目协作的技能。

  作为以机器视觉为主的公司,服务制造业下游相关产业,目前维视智造的教育解决方案已从单一解决方案,升级到一套成熟的校企合作教育赋能模式。开发对应工科专业为主的教学实验、科研创新、综合实训 、工程应用四大方向的技术应用,通过不断深挖、渗透校企合作模式,已经在300多院校细分学科、专业形成了更落地的解决方案。

  基于产业的发展需求,以成果产出为导向,构建“卓越引领、交叉融合”的智能制造人才培养体系。

  Q3:院校在实验实训、教学科研中主要的需求还有哪些?

  实验实训、教学科研

  老师最关心以下3个关键点

  我们维视已经跟全国几百所院校合作建立了相关实验室,老师最关心以下几个问题:

  产品的设计理念和构成是否真正源自工业现场

  我们提供的配套的实践案例是否能解决工业现场的真正问题,有哪些前沿的课题能够在科研过程中开展,这些都可以帮助院校更好的进行科研和教学。

  除了教学产品和资源配套之外,学校也更关心产学研合作项目的后续进行、配套的实践课堂联合授课等等。

  课程设置是否按照产业和岗位实际需求来搭建人才模型

  从专业建设和人才培养的角度来看,我们的课程设置是否按照产业和岗位的实际需求来搭建人才模型,同时配套相关实验实训设备。

  比如我们的机器视觉相关课程,很多的工科专业应该作为必修技能,但实际情况是很多院校在实际课程设置中并没有相关课程。同时很多学校虽然设置了相关课程和配套实验室,但只配备了电脑做简单的图像采集,并没有工业现场级的设备配套,没有达到技能学习的效果。其次课程设置本身来讲,理论课占据了大部分,缺乏实践,导致整体的学习过程枯燥乏味,在实际工作后无法胜任工作。

  课程设置是否满足人才的多元成长与多样化发展需求

  而随着高等教育由大众化加速迈向普及化,应用型高校丰富完善了高等教育的类型结构,更好满足了人才的多元成长与多样化发展需求,成为国家优化高等教育结构、推动高等教育内涵式发展的重要突破口。

(南京航空航天大学)

(杭州电子科技大学)

  Q4:针对目前智能制造领域人才培养的问题、院校的需求,您有什么好的建议?

  “项目实式教学”理念

  加速产学研一体化人才培养

  目前国内大部分院校智能制造专业人才培养无法跟上智能制造产业的发展需求,导致“基础技能→专业技能→创新能力” 的三层培养体系不连贯,因而人才培养质量难以满足企业需求。

  我们经过20年来深入产线的实战经验,与高校教研团队深入交流,最终摸索出了一套成熟的校企合作教育赋能模式——以“项目式教学”的理念,加速产学研一体化人才培养。

  我们主要提供以AI视觉为核心技术的系列产品。为高校教学实验室和科研项目打造最具应用价值、最有性价比的建设方案。

  维视教育自主研发的实验室平台产品,可使学生在课堂上接触到最真实的工业现场,了解行业、分析项目、搭建系统、测试验证、强化知识,从而快速形成工程型思维。

  维视智造教育解决方案平台产品多达十余种,包含机器视觉与图像处理、智能视觉机器人、人工智能技术及应用和智能制造工厂四大系列,覆盖了机械、电子信息、电气自动化、计算机以及农业工程等多个专业方向,可根据不同高校情况进行组合配置。

(电子科技大学)

(上海理工大学 )

  Q5:在我国的高等教育系统中, 一直将教学、科研作为基本职能列入高校教师的考核体系, 如何做好两者的兼顾?

  教学+科研

  实践资源+项目支持

  在教学方面,设备本身配套的相关资源,包括老师上课用到的课件,学生的习题,与此同时,为了增加学生对课堂的兴趣,也会把我们在各行各业的案例作为教学的重要环节。

  为了让老师深入到项目式教学的场景中,我们的工程师也会定期配合老师进行线上线下不同形式的授课交流,为了让老师更好的将教学与工业实践相结合,我们也会结合教育部高教司的协同育人项目帮助进行成果转化。

  在科研方向,我们可以和老师联合来申请科研项目,科研难题攻坚。同时我们会根据当地的合作客户情况,联合终端用户、学校进行三方的产学研融合。

  "自贴息政策以来,激发了全国院校对于高精尖、高价值设备的需求。维视与众多院校达成了战略合作,从多年校企合作打磨出的服务架构出发,结合教学、科研两大实际应用场景,打造出了功能强大、通用性好、简单易上手的实验室方案。

  其实每一个院校、每一个老师、同学都是我们的目标客户,客户的需求就是我们努力的方向。人工智能就像一轮朝阳冉冉升起,我们将与我们每一个合作伙伴携起手来,共同创造更加绚丽多彩的美好未来!”

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