数字化技术的快速发展正在改变传统制造业的发展基础和经营方式 。 面对急剧的产业结构转变和业务革新诉求， 企业对具备复合和交叉知识体系的数字化人才有渴求日趋强烈 。 研究数据显示， 2020年， 我国ICT领域从业人员缺口已达到1246万， 其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域人才缺口达到904万， 巨大的数字化人才缺口， 已成为当前企业推进数字化转型的拦路虎 。

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更大的问题在于， 就中国规模以上工业企业的结构看， 84.2％的属于小型企业， 这些企业信息化底子薄， 数字化投入能力有限， 既无能力和大型企业争夺人才， 又无能力培养面向未来的急需人才， 双重发展困境使中小企业对推进数字化转型的积极性不高 。 本文将就两点展开论述， 一是讨论数字化转型对数字化人才能力的需求；二是从产学合作角度分析如何培养具备数字化能力的复合型人才 。
数字化转型对人才能力的新要求
在数字化转型过程中， 传统企业管理和技术人才所遵循的熟练地标准化操作已经难以满足智能化时代的工作方式和发展需求 。 随着数字技术与传统业务的深度融合， 新模式、新业态、新场景的出现要求企业管理者和技术工程师具备更专业的数字化技能素养 。 从业务领域看， 管理者希望技术人员具备复合和交叉的知识体系， 融合数字化技能和专业领域知识， 实现数字化设计和制造 。 从对企业环境分析出发， 技术人员需要具备适应数字环境能力， 如适配智能制造体系、实现机器协同、对智能环境有深度认知， 并进行快速学习和思考的能力 。
笔者基于新技术环境、系统设备、数据处理、工艺制造等层面对技术人员的数字化能力需求进行深入分析， 提炼出数字化技术人才必须具备的四大能力：
首先， 适应数字环境能力 。 指技术人员适应企业新技术环境变化， 实现快速学习和合作， 涉及设备系统、工艺制造以及企业智能工厂系统不同层面， 满足研发、生产、制造等不同环节工作需求 。 由于企业数字化转型的持续深入推进， 要求技术人员能够深入数字环境， 推动数字技术与业务深度融合、实现快速学习思考 。 而以往仅围绕一种或单一项目实施的产学合作方式与当前企业数字化发展阶段的多重及持续需求已不匹配， 亟待前瞻探索新技术环境中人才培养的系统做法， 以应对新技术所带来的持续性挑战 。
其次， 智能设备操控能力 。 指技术人员对智能设备和软硬件系统操作使用， 具有生产制造推进的相关经验， 熟悉计算机的编程和修改 。 目前， 已经有行业机构专家提出结合设备系统的操控， 通过“一对一”、“师傅带徒弟”等形式提升技术工人和工程师智能设备操控能力 。 但问题在于， 数字化转型中设备、系统和平台的更新变革速度加快以及覆盖面变得更广， 传统“师徒制”的低效率和低覆盖面已经无法满足新技术环境的要求， 技术人员所面临的操作对象变化显著 。
第三， 数字抽象分析能力 。 指实现数据采集、集成、预测、分析， 熟悉掌握主流数据库系统， 如组织协调主数据模块工作的开展 。 数字抽象分析能力是数字化转型中不可或缺的关键能力， 对企业生产制造、工艺设计以及销售相当重要， 目前尚未解决转型中出现的“数据孤岛”问题 。 传统的封闭、模糊、少量的数据采集、分析、预测等过程已经无法满足业务需要， 因此企业面临技术人员数字抽象分析能力提升难题 。
最后， 仿真模拟能力 。 指实现研发设计和生产制造环节中的工艺、流程优化 。 这需要工程师拥有良好的机械、控制、汽车等专业理论知识， 并熟练运用二维软件或三维软件（UI软件）、工业设计软件、编程软件（Java、C语言等） 。 有学者建议， 可以通过典型项目教学、直接引入企业课程等方式实现学生能力提升 。 但研究发现， 伴随数字技术和业务深度融合以及智能工厂系统的形成， 企业大量紧急工艺制造难题， 难以通过传统项目教学模式进行人才培养， 需要将业务技术前沿与数字化技术深度融合， 开设一批复合集成的课程以满足企业实际需要 。