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一是理论与实践脱节。德国的博士毕业要成为教授，需要有5年的产业从业经验（之前为8年）。而我们的大学虽然师资要求极高，一些重点高校甚至要求必须是哈佛、耶鲁、MIT（麻省理工学院）的博士或者院士、知名教授的博士生，可惜他们大部分都没有一线实践经验，这使得其无法理解产业，并将理论与实践结合，无法给学生更好的认知传递。 二是系统思维缺失。大学专业过细，也是被有识之士诟病的一个方面。其实，专业过细会导致“全局”“系统”思维的缺失，产业里很多问题实际上都是系统性问题。 三是人才需求不明确。对于产业需要什么样的人才，产业与大学似乎都不能明确的提出，遵循《华盛顿协议》的又像是一种应试教育。其实，通用性的评估反倒比打分的体制更符合实际。 四是教材匮乏。这是在各个专业都普遍存在的问题。就像产业已经进入了OPC UA over TSN融合的工业通信时代，而大学仍然停留在RS485/CAN总线的时代。 五是案例缺乏。如何将产业的案例与理论联系，以增强实用性和易于理解，这是未来需要加强的。 人才建设需要个体力量 也需要组织力量 企业对人才的需求，可能与大学的需求有所偏差。因为企业的人才需求是应用型，需要人才具备综合技术与管理能力、知识基础与思维能力，实现智商与情商的均衡发展。但是，由于大学学科划分过细，很多人才的能力特征培养并没有在大学完成。不过也有很多硕士、博士导师对学生的要求涵盖了思维与认知能力以及横向综合应用能力。因此，了解这种能力的特征，无论对企业还是对学校都是有必要的。 其实，“需要什么样的技术基础和知识”这个话题已经不需要讨论了，因为这是大学和企业自身人才培养必须有序进行的工作，今天想要谈及的是两个重要却经常被忽视的话题。 一是企业不仅需要人才，更需要学习型组织。对企业而言，不仅要招募到人才，还要懂得如何培养人才，以及如何建立有效的协调团队。这意味着企业需要成为一个具有自适应能力的学习型组织。智能时代，我们需要解决复杂问题，需要技术的开放连接，也需要内部的开放连接，不能寄望于天赋、大咖级的专家，而要依靠企业整体的实力、黏合个体的组织能力，只有这样的组织才具有应对变革的能力。 二是企业需要优秀的工程师。我们的目标是培养卓越的工程师，科学在于发散，而工程在于收敛，工程师就是利用科学知识、借助于工具平台与方法，通过工程（概念—设计—原型—测试—验证—封装—系列化）将材料工艺、操作过程转化为“可复用”的技术，更多的是以“软件”或者成型的产品来体现的。优秀的工程师具有非常好的科学基础且能够系统使用各种方法，通过规范的工作来创造性地开发产品和技术，通过为用户提供高附加值的产品、技术和服务来为企业获得利益。 人才培养应避免误区 一是避免叶公好龙。通常，企业口头上总说人才很重要，而实际上又不愿意投入。人才培养的成效是远期的，而工作是眼前的。其实，人才培养只要精准、高效，就能够让工程师快速进步为高回报的人才。因此，企业不但要招人，还要培养、用好人才。 二是重视知识与技能，忽视思维能力训练。思维的训练又是一个长期而无法立刻见效的过程，同时，系统性思维能力的训练，对于培训师要求很高，必须加强培训师的培训。 三是借助于跨界的力量。人们很难摆脱思维的惯性，人才培养同样如此。企业应多进行一些跨界的融合，比如自动化行业要多了解IT或AI，而AI和IT行业也需要了解一下自动化；从事精益管理的人可以给技术人员上课，技术人员也可以给管理人员上课；销售的视角和工程师有何不同，这些交叉都会给团队以启发。 总归，在人才培养这件事情上，我们有很多可以改善的地方，这是为后续工作奠定基础的关键一环。否则，缺乏人才，缺乏对技术、对产业技术需求的认知，就一定会走在错误的道路上，走在迷茫中。 （责任编辑：晨鸿） |
