“抓产业必须抓人才”，中国前沿产业的发展离不开技术技能人才的支撑。近日，由中国工信部主办的第三届全国工业和信息化技术技能大赛决赛在重庆举办。大赛以“产才融合，技能报国”为主题，聚焦智能网联『新能源』汽车、智能工业『机器人』️、RISC-V等架构『芯片』开发与系统应用、工业大数据、制造业『数字化』转型、工业『互联网』创新应用等制造强国重点方向，设置六大赛项，以数字赋能助推传统行业转型升级，将真实的工业场景呈现在赛场上。
来自地方和央企的408支参赛队伍共800余名选手进入决赛，经过两天激烈角逐，大赛决出24个一等奖、96个二等奖、106个三等奖，为产业发展选拔和储备了高素质的技术技能人才。
人形『机器人』️首次亮相赛场 未来将应用于更复杂的工业场景
伴随着机械震动的嗡鸣声，位于比赛场地中的人形『机器人』️缓缓“苏醒”，缓步走到放置在场地边缘的箱子面前，随即它平伸双手，缓缓下蹲，用机械手臂精准地夹住箱子的两侧，将箱子稳稳抱起。场内的参赛队员们手抱电脑，紧紧盯着『机器人』️，密切关注着它的一举一动。『机器人』️转过身快走几步，将箱子稳稳地放置到货架上。
这是第三届全国工业和信息化技术技能大赛中生成式人工智能系统应用员（智能工业『机器人』️领域）赛项的比赛现场。据悉，在本届大赛中，该赛项创新设立“学生组创新场”，将人形『机器人』️首次应用在工业场景当中，打破了传统工业『机器人』️“一机一用”的局限。
该赛项参赛选手、贵州电子信息职业技术学院大三学生廖袭锋告诉记者，项目比赛的时间为一个半小时，需要通过现场编程完成简单手势操控、避障行走、箱子搬运、零件分拣四个核心任务。在比赛中，廖袭锋和两位队友成功完成了前三个任务项，“我在学校学习的专业是工业『机器人』️，参与这个项目对我来说是一种新的尝试和拓展。”
在参赛选手的编程和智能操控下，人形『机器人』️能够精准地实现复杂环境自主导航与避障、物体精确抓取与放置、危险品重复稳定搬运、多类型零件识别分拣等技术功能，展现出它在工业领域的核心应用潜力。
“这一赛项难度不小，一方面是编程工作量比较大，同时也涉及一些临时的参数调整，例如早晚光照不一样，光照强度可能对『机器人』️的视觉系统造成一定的影响，一些导航参数也需要现场调试。”大赛相关技术单位负责人吴昊说，他也表示，项目任务来自对现实工业场景的模仿，“目前，人形『机器人』️已经走进了一些工业生产的流水线，去进行相关作业。”
未来，人形『机器人』️会有哪些新发展？
哈尔滨工业大学『机器人』️研究所副所长李瑞峰表示，当前人形『机器人』️主要执行相对简单的搬运、分拣等重复性任务，未来希望人形『机器人』️能够在更为复杂的场景中，像人一样去完成具有柔性和智能性的工作，例如软缆连接、设备拆卸、线路布置等。
李瑞峰指出，未来人形『机器人』️的发展关键在三个方面：首先要解决关键技术，从软硬件两方面进行升级，让『机器人』️能够站得稳、走得快，大脑思维更灵巧；第二要提升其场景应用能力，解决智能制造技术在场景中实际落地的问题；第三要具备批量制造人形『机器人』️的条件，需要产业链各端进行配合，将部件做得更可靠、更精巧、更低成本。
智能网联『新能源』汽车领域人才缺口超三十万、工业大数据人才缺口百万
据人社部2025年9月发布数据，当前，中国技能劳动者总量超2.2亿人，专业技术人才超过8000万人。但这仍然不能满足我国目前日益增长的技术人才需求。
智能网联『新能源』汽车赛项专家组组长、湖南汽车工程职业大学校长尹万健指出，根据中国汽车工程学会的预测，我国智能网联『新能源』汽车制造人才需求约百万，目前全行业人才缺口在30万至40万，而院校端对口专业每年的毕业生人数仅12万，数量缺口明显。同时，人才质量也需要进一步提升，“要通过深化产教融合、校企合作，培养出更贴近企业的人才。”
在工业大数据领域，人才的供需失衡问题更为显著。华中科技大学教授谢经明在采访中表示，当前我国工业大数据人才缺口高达百万，供需比约为1:10。
谢经明指出，工业大数据领域亟须“技术能力、行业认知、数据思维”三方面能力齐备的人才，需要在分析理解数据的同时，对工业现场有更多认知，将数据分析的结果运用到生产流程的优化中去。但传统的IT或大数据人才对工业场景的认知不足，容易与之产生脱节，因此目前在技能人才需求方面存在较大缺口，在制造类企业中更加明显。
谢经明从两方面解释了工业大数据人才缺口的成因，“缺口一方面来源于人才需求的增加，工业大数据最近几年发生了技术突破，逐渐成为企业中大众化的需求。另一方面，教育是有周期的，课程设置的更新换代需要经历一段过程，现在技术的迭代周期已经加快了，但课程还没有随之发生及时的变化。”
“我们需要坚定不移地做好两种教育，一种是职业教育，另一种是研究型大学。”尹万健说。他指出，未来职业本科普及之后，职业院校对企业会形成更多助力，以智能网联汽车为例，职业院校培养出来的学生可以去从事车辆测试的工作，研究型高校的学生则可以主要从事研究开发工作。
未来“蓝领”将是“一专多能”的复合型技术人才
来自中国宝武钢铁集团参赛队伍的教练员田丰齐用“全”和“新”两个字概括了带队参与本次大赛的感受。
他解释道，“全”指的是对工业场景的模拟全、对人员的素质要求全，“我们的赛项是智能工业『机器人』️，但是比赛考核的不仅仅是电气或者机械知识，更是『工程师』全方位的综合素质，包括操作、设计、编程、检修等，需要选手是一专多能的多面手。”“新”则是指赛项考题包含了最前沿的新技术，“这届比赛在传统工业『机器人』️的基础上又加入了具身智能的部分，比赛间内的两个『机器人』️，一个是传统的视觉引导，另一个则是现行的模仿学习引导，展现了技术的代际传承，让我觉得耳目一新。”
多位受访对象向记者表示，本届大赛对人才的技能全面性的要求很高。智能网联汽车项目裁判长李东兵表示，智能网联汽车的实际制造是由多家公司、多个部门共同实现的，而在比赛现场，需要两人搭档，在四小时内初步实现这些功能，因此“一个人的技术能力相当于好几个团队共同具备的能力”。
李东兵也是长春汽车职业技术大学汽车工程学院的院长，他指出，汽车已经从一件机电产品升级为一个用软件定义的智能终端，成为一个移动的智能生活空间。因此当前的汽车不仅需要具备以往汽车的所有功能，也增加了智能系统，车身、底盘的工艺也随之发生变化，这样的产业升级也催动了对人才需求的变化。“无论是高等教育还是职业院校，都需要服务于产业发展，根据产业需求进行调整和升级。”
广州职业技术大学教师郑浩然荣获智能网联汽车项目的职工组一等奖，郑浩然毕业于新西兰的奥克兰大学，获博士学位，去年十月入职广州职业技术大学成为智能化汽车专业的教师。
郑浩然表示，中国不仅拥有全球少有的完整工业体系，并且高度重视职业教育的发展，这正是促使他回国发展的重要原因。
谈及智能网联汽车的人才培养情况，他表示，随着技术的更新与淘汰，智能网联汽车的岗位需求会发生变化，例如早年的自动驾驶更关注高精地图方向，现在由于大模型的出现，端到端的自动驾驶引发了更多关注。“我们的教学始终跟随着行业的技术路线，同时也在尽可能地通过企业调研，了解企业希望学生能满足哪些技能需求。”
尹万健指出，“蓝领”这一概念在未来会发生很大变化，他们将不再是传统的流水线工人，而是新型的复合技能人才，“在人工智能和大数据的背景下，未来我国技能型的人才需要会编程、会维保，能够排除『机器人』️产线上的所有故障。我认为职业层面、工程层面的技术人才，未来在国民经济中占有的比重会越来越高。”
新京报记者 杨菲菲 实习生 郭斯文
编辑 缪晨霞 校对 李立军
