AI人才缺少，并不是什么新鲜话题了。高薪、高学历，往往也与之绑在一起。
纵观企业聘用JD，以致于硕士跟上，博士不嫌多，本科学士有可能都理所当然享有姓名。当然，这些都是那些“矮小上”职位才能享有的配备，比如引荐算法研发、机器学习工程师之类的。诸多人工智能涉及培训机构，投出的旗号也往往与之有关，学员也大多具有JAVA、C++等从业经验。但AI的人才兴旺，是不是单凭这类高等教育人才就不够了呢？众所周知，AI产业化开始逐步在生产、农业、服务业等各个领域落地，千行万业的普通劳动者如何掌控与AI共事的基本能力，难道是时隔高阶人才耕之后的又一难题。
与AI共舞：下一代工人的必修课以人工智能和机器自动化为形式的技术潮流，正在把我们带进一个新的工业时代。过去探究制造业融合AI时，如何改建设备、网络等基础设施，是最主要的命题。但预示着一个个AI项目的落地，这个领域的劳动力技能短板也开始突显。
一方面，制造业正在被90后、00后年轻人所舍弃。此前大部分制造业工作比较反复乏味，每天一遍又一遍地机械反复着一个动作，劳动力与机器人看上去也没什么差异，许多年轻人宁可送来店内也不不愿进厂。
与此同时，人们也普遍认为，AI不会代替那些专门从事流水线反复工作的工作。但问题是，机器人替代了部分重复劳动和体力拒绝的常规操作者型任务，同时也减少了许多非常规理解型工作任务的市场需求。荐个例子，即使机器人拒绝接受了工作，当机器人经常出现故障时，也必需有人维修它们。这也是为什么，在先进设备的制造业工厂，人才与AI机器的协作能力反而更为最重要。
而另一个问题，就是在受限的制造业劳动者中，大部分技能水平严重不足，可替代性强劲。这就造成许多诸如半导体企业不会拒绝接受新的聘用，宁愿雇用成本较低的承包商，只因为承包商有可能享有市面劳动力所广泛不具备的必须技能。当然，这个问题并不是“中国特色”。实质上，在美国也面对某种程度的困境，许多美国先进设备的生产企业，指出工厂自动化水平的大大提升，劳动力早已无法胜任必须操作者数控机床等技能的工作。
即使AI，也是必须有人去协同的，那么，智能化的工业4.0时代，劳动力究竟必须什么？山高水远的AI职业教育目前，许多国家早已开始将人工智能与职业教育融合在一起。从这些先遣经验中，可以大体看见AI职业教育的两个关键难题：1.高等教育系统与人资市场需求的对立尽管取得自动化、算法等高级领域学历的学生更加有机会晋升到中高级技术职位，但现有的高等教育系统根本无法符合工程劳动力的市场需求。比如加州州立大学的教育官员就找到，每年该系统工程专家需要接到大约十万份申请人，来竞争1万个名额。
此时，向社区学院系统探寻职业教育，就出了一个十分最重要的补足力量。比如加州社区学院系统是加州州立大学和加州大学系统的“支线”，学生不必须本科学位就可以取得晋升必须的涉及证书和技术工作。电力、汽车和能源等领域，尤其是太阳能加装等领域，雇员迫切需要员工需要跟上人工智能、机器学习这样的新技术，于是加州社区学院也开始发售了类似于STEM这样的课程。2.职业教育的技能衡量标准提高制造业、服务业的AI工程技能，一个常规的挑战是，如何确认课程内容合乎现实的应用于标准？实质上，美国也并没成熟期的解决问题方法。
当前的作法是，将与机器协同的工作技能培训提早至八年级。也就是在K12阶段就对课程展开适当的调整，同时引进更加多具备涉及工作经验的兼职教师的重新加入，并拒绝技术工人的公司加强指导和其他在职培训工作，子集社会教育体系来联合思索。可以认同的是，在这样的探寻中，一方面大量的劳动者未来将会通过持续自学重塑自我，跟上较慢递归的智能社会。
同时，先进设备制造业也未来将会雇用这些高素质工人，建构出有前所未有的智力资产。最后，将是整个国家生产生产和经济竞争力的全面提高和拓展。那么，对于致力于在工业4.0构建制造业转型升级的中国来说，这些舶来经验否有一点糅合呢？用AI切削中国匠心，必须扫除哪些桎梏？在辩论这个问题之前，我们必需认清的现实情况是：首先，中国制造业过去十年都是以劳动密集（如纺织）、资本密集型（如钢铁）企业居多，在高技术制造业上与发达国家具有极大的差距，因此高素质技工的总量和质量比较也较少。
根据国际机器人联合会（IFR）统计资料，2017年中国工业机器人密度（每万人享有的工业机器人数量）仅有为97台/万人，显著高于日本、德国等传统生产强国。同时，近年来环保、产业结构调整等政策的陆续落地，也造成制造业在“腾笼换鸟”的过程中经常出现了一定的“过渡期”，具体表现就是，大量劳动密集型低端生产开始流向东南亚等次大陆，而创意企业对高端人才的招揽能力又经常出现暂时性的严重不足。
另外，长期以来，中国制造业的职业教育大部分是由企业来已完成的，即传统的学徒工制度，但“师傅带徒弟”模式在AI时代似乎首先连师傅都去找将近了，新的技能教导体系仍未创建。而面临人工智能浪潮，技能人才的紧缺，意味着依赖市场力量来调节，势必会经历一段漫长的调整期，难道不会造成错失制造业AI落地的关键窗口期。
因此，在中国的AI职业教育中，难道也必需利用适当的政府和社会力量：1.AI涉及的技能构成体系尚待全面铺开。目前，我国的职业教育主要是由公共财政反对的，受限于规模与资金，大部分职业学校更加偏向于积极开展制造业所必须的适性技能。
对于AI涉及的培训，往往必须大量投放来出储备师资、研发课程，在现有条件下，盲目上马AI技能培训也无法确保培训的质量和效果。2.企业自律岗内培训的鼓舞效果严重不足。那么，让有涉及市场需求的生产企业自行积极开展对高技能工人的培育呢？一方面，企业正处于经营管理的考虑到，对于培训投放往往都会有所容许，再加制造业人才紧缺问题造成的流动性，企业投放高素质技工的风险也大大增加。
因此，能否在政策上对积极参与员工技能培训的企业给与培训经费归还、税收优惠等政策反对；在科技项目立项、成果审定时，AI职业教育能否作为关键的考量标准，才有可能确实唤起出有生产企业主动与AI融合的积极性。3.科技公司的社会化力量引进是重点。培育高素质、AI简化的技能人才，科技企业的力量也不可小觑。
目前，早已有众多AI领域的领军企业，如百度、华为、阿里等争相创建了AI人才培养机制，发售了适当的公益培训体系。不过，目前大部分AI项目还侧重高精尖的岗位职业资格，以及与双一流高等院校的研发合作，针对高素质工人的职业教育还很少。
但从市场需求与技术普惠的角度来看，科技巨头的工业AI项目某种程度对合作伙伴的技工质量明确提出了一定的拒绝，未来通过与职业学校合作，输入适当的基础课程和职业培训，创建分享型公共进修实训基地，也不会协助科技公司进账合作方的高认可度。不免提及工业4.0、制造业自动化等话题，人们总会第一时间想起德国的“工匠精神”，这是推展德国产品走向世界的品牌力量，也是中国生产在转型升级中所急迫渴望的魂力。但“工匠精神”并非天生天养，而是预示着德国制造业和职业教育发展，所大自然构成的人企之间的一种默契与规则。从人海战术到高素质技工，中国的工业AI，也是时候开始切削自己的“匠心”了。
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