一、工業AI大模型來臨，人才培訓刻不容緩

人工智能技術的突破性進展，尤其是大模型(Large Model, Foundation Model)的興起，正在深刻重塑工業制造、能源電力、交通運輸等傳統產業的核心邏輯。相較于消費領域的文本生成、圖像識別等場景，工業AI大模型強調數據安全、精度穩定與跨場景泛化能力，其在智能制造、預測維護、質量檢測等方面已顯現出巨大價值。

然而，技術進步的速度遠遠超過了人才體系的建設速度。很多企業引進了AI大模型平臺，卻苦于缺乏能“用得起來”的技術人員;高校雖設立人工智能專業，但面向工業實戰的課程體系依然薄弱。在此背景下，構建科學、系統的工業AI大模型培訓體系，已成為產業升級的關鍵一環。

二、工業AI大模型培訓的定義與核心價值

所謂工業AI大模型培訓，指的是圍繞工業場景中AI大模型的研發、應用與管理，所開展的系統性、工程化的專業人才培養活動。不同于通用AI培訓，該方向強調“工業+AI”的復合知識能力，既要求扎實的人工智能技術基礎，也要求深刻理解工業流程、工藝邏輯與現場環境。

其核心價值體現在三個方面：

補足技術落地“最后一公里”的人才缺口

不少工業企業雖已引入AI平臺，但因缺少具備復合背景的工程師，導致系統“落不了地”“用不起來”。

推動企業內部AI能力本地化與自主可控

培養“懂業務+懂算法”的技術骨干，有助于企業構建內部AI能力閉環，降低外包依賴。

構建適應未來工業生態的人才梯隊

未來的大模型將普遍嵌入車間設備、工控系統、邊緣終端，急需一批具備模型部署與調優能力的“AI機電融合型人才”。

三、當前我國工業AI大模型培訓存在的五大困境

1. 課程內容脫離實戰，偏重理論

目前不少AI培訓課程仍停留在“圖像識別”“自然語言處理”等通用算法層面，缺乏與具體工業場景的結合，例如如何將大模型應用于數控設備控制、工業視覺檢測等。

2. 講師隊伍缺乏“雙棲型”人才

市面上既懂大模型訓練、又了解車間工藝邏輯的講師鳳毛麟角，傳統AI講師很難講透PLC、SCADA等工控系統集成要點。

3. 缺少真實工業數據支撐

大模型訓練需要大規模高質量數據，但工業企業往往不愿外泄數據，導致教學案例缺乏真實場景，訓練模型“只在實驗室跑得動”。

4. 培訓方式缺乏層次設計

目前的培訓常常“一鍋端”，忽視了不同崗位、不同背景員工的知識基礎差異，導致培訓效果打折。

5. 企業內部激勵機制不足

多數企業尚未將AI技能納入職級晉升、績效考核體系，員工缺乏培訓動力。

四、構建科學的工業AI大模型培訓體系的五大路徑

1. 建立模塊化課程體系：理論+實訓并重

課程設計應覆蓋以下五個模塊：

基礎理論模塊：包括深度學習、Transformer結構、預訓練模型原理;

工業數據模塊：介紹工業圖像、時間序列、傳感器數據等特征;

場景實訓模塊：如基于AI大模型的設備故障預測、工藝優化、工業文檔理解;

平臺使用模塊：講解如百度文心工業大模型、華為盤古工業大模型等平臺操作;

部署運維模塊：教授模型微調、邊緣部署、安全加固等技能。

2. 分層次培訓，匹配不同崗位需求

基層技術工人：重點培訓“模型使用”，如如何使用AI助手生成加工參數、識別報警信息;

技術骨干/工程師：需掌握“模型調優”與“數據治理”能力;

中高層管理人員：應理解AI應用對業務流程的影響，學習如何推動項目落地。

3. 建設校企聯合實訓平臺

鼓勵高校、科研院所與制造龍頭企業共建“工業AI實訓車間”，在真實設備上運行AI大模型，讓學員親手操刀“調模型、做實驗、見實效”。

4. 引入“項目驅動式”教學機制

與其讓學員“看案例”，不如讓他們“做項目”。如讓學員以車間實際數據為基礎，從數據清洗到模型訓練再到部署形成閉環，真正實現“學以致用”。

5. 加強行業認證與激勵機制

推動行業協會聯合發放“工業AI大模型工程師”職業證書，增強培訓的權威性與導向性;同時將技能等級納入企業的薪酬激勵與晉升路徑，激發員工學習積極性。

五、典型企業與機構的實踐案例分析

【案例一】中船重工×百度智能云

中船集團下屬船廠引入百度“文心工業大模型”，并通過內部培訓課程，培養出一批可獨立部署模型的工程人員。目前在船體焊接缺陷檢測、智能質檢文書生成中已取得實效。

【案例二】三一重工×清華大學

三一重工與清華聯手開設“工業AI創新工程師”培訓班，每期50人，課程結合三一工廠現場實戰，涉及模型訓練、數據治理、自動調度等領域，已為企業培養近300名復合型技術人才。

【案例三】深圳某高職院校工業智能方向課程改革

該校開設《工業大模型原理與實踐》課程，整合AutoML、工控組態與AI推理等內容，并與企業合作開發實訓案例，有效提升學生就業競爭力。

六、未來趨勢：工業AI人才培訓將迎來結構性變革

1. 產業政策持續加持

2025年工業和信息化部預計將出臺《智能制造人才發展指南》，重點強調“AI+工業”技能普及。

2. AI培訓平臺智能化發展

未來培訓系統將融合大模型本身的能力，比如學員通過自然語言提問，系統實時生成課程、自動批改作業、智能推薦項目任務。

3. 跨學科人才將成為主流

未來工業人才將不僅懂工程、會軟件，還要會調模型、懂算法，形成“算法+工程+認知”的綜合能力。

4. 海外交流與認證機制拓展

隨著我國AI大模型走向全球，國際認證、跨國實訓項目也將興起，提升人才國際競爭力。

總結

正如傳統工業的崛起依靠機械工匠，數字工業的繁榮也必須依賴新一代“AI工匠”。工業AI大模型培訓不僅是“人找工作”的通道，更是“企業找人”的路徑。

只有真正構建起覆蓋高校教育、企業內訓、行業認證、實訓平臺、激勵機制于一體的“立體式”人才培訓體系，工業AI大模型才能從“概念走向應用”，從“技術走向價值”。