工业和信息化部的最新信息显示，我国已构建四级智能工厂体系，实现规模化建设智能工厂，引导企业从数字化、网络化向智能化迈进。在智能工厂加速铺开的同时，对于相关复合型技术人才的需求也开始显得更加迫切。

　　数据显示，2026年，全国高校毕业生规模预计达1270万人，再创历史新高。据人力资源和社会保障部预测，我国智能制造领域人才缺口达450万人。一边是千万级毕业生涌入市场，一边是制造业“求贤若渴”，供需之间的“温差”提醒我们：除扩大培养规模之外，更要着力提升供给质量。

　　智能制造横跨机械工程、自动化控制、人工智能、大数据等多个学科，要求从业者具备跨学科知识结构和解决复杂工程问题的能力。然而，传统工科教育长期按单一学科组织教学，毕业生知识面偏窄、交叉融合能力不足，与智能工厂对复合型人才的需求存在差距。“十四五”以来，专业调整力度不断加大：新增1.02万个布点、撤销或停招1.22万个，2026年又新增具身智能、智能分子工程、智能视觉工程等38种新专业。不过，与产业需求相比，课程体系更新仍相对滞后。过去高校专业调整多为数年一轮，而制造企业产线数字化改造已缩短至一两年。培养体系与产业需求的适配性，有待进一步提升。

　　培养什么人、怎样培养人、为谁培养人，是高质量培养智能制造人才的根本问题。当前，高校评价体系过度以论文、项目、奖项为核心指标，工程实践能力反而成了“软指标”，解决复杂工程问题的能力在评价体系中权重不足。评价导向是“指挥棒”，只有让评价标准指向工程实践，人才培养才能真正对准产业需求。

　　产教融合是培养应用型工程人才的关键路径。近年来“校热企冷”“联而不合”“合而不深”的问题虽有改观，但校企合作仍较多停留在实习基地挂牌、零星讲座等浅层互动层面。学生在校期间实习机会有限，对产品制造工艺、研发全流程缺乏系统认知。院校培养与企业需求之间仍需打通“最后一公里”。

　　以产业需求为牵引，建立专业动态调整机制。用好国家人才供需对接大数据平台，建立智能制造人才需求预警与专业设置联动机制，定期发布紧缺专业目录，引导高校动态调整培养方案。按照“十五五”规划部署，推动传统工科向“智能+”方向升级，加快新工科专业布局，形成错位发展、特色鲜明的学科生态。健全专业进退机制，对就业率持续偏低的专业及时预警调整，倒逼低效专业退出，避免消耗有限的教育资源。

　　推动工科教育评价改革，突出工程实践导向。研究型工科院校应聚焦智能制造基础理论与原创技术突破，应用型工科院校应突出产线适配、工艺优化与技术转化能力。破除“唯论文”倾向，将解决企业实际工程问题的能力、技术改造成果、专利转化效益纳入职称评审核心指标。加大专业实践学分比重，推行“企业出题、校企共答”的培养模式，让学生在校期间深度参与真实产线项目。

　　深化产教融合，打通校企协同堵点。支持智能制造龙头企业深度参与人才培养全过程，从培养方案、课程设计到实践教学、毕业设计，让企业的真实技术需求进入课堂。积极推行“订单式”培养和“企业新型学徒制”，实现培养与就业的有效衔接。推动校企导师双向交流，支持企业技术骨干担任产业教授，支持高校青年教师到企业挂职锻炼。建设校企联合实验室和产教融合实训基地，让学生在真实产线环境中增长本领。