政策与行业背景 - 工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才 [2] - 在汽车产业加速落地“人工智能+”的背景下，加速培养“复合型人才”成为重中之重 [3] 产业转型与人才需求 - 全球汽车产业正经历由人工智能技术驱动的深刻变革，自动驾驶、智能座舱、车路协同等技术重塑产业面貌 [4] - 汽车产业正从“硬件制造”向“软件定义汽车”的复杂生态系统转型，软件价值占比越来越高，汽车成为集出行、娱乐、办公于一体的智能移动终端 [4] - 产业转型呼唤跨领域整合能力，企业需要能将不同领域知识和技能整合、具备创新思维和解决复杂问题能力的复合型人才 [4] - 技术落地是关键，自动驾驶等技术从实验室走向真实路况面临技术迭代、法规适配、用户体验优化等挑战，需要复合型人才解决 [5] - “技术商业化”转化能力是复合型人才的核心优势，他们能连接技术研发与市场需求，将技术转化为产品和服务以实现商业价值 [5] 复合型人才核心能力模型 - 能力模型呈现多维度、深层次特点，包括技术敏感度与商业洞察力的融合 [6] - 需要深刻理解AI技术，并能将技术优势转化为市场竞争力，例如AI产品经理需衔接研发与客户需求，设计可落地的智能座舱解决方案 [6] - 需要具备动态学习力以持续吸收AI领域新知识，以及跨域协同力以打破“技术孤岛”与“业务断层”，与不同领域团队协作 [7] - 需要系统思维，能从单一模块优化转向整车智能化架构设计，例如感知融合工程师需统筹多源数据并结合多样交通场景实现决策优化 [8] - 需要场景创造力，能深入挖掘用户需求并将技术与实际场景结合，创造出创新性产品和服务 [8] 人才供需现状与挑战 - 汽车产业对复合型人才的需求呈爆发式增长，但人才供给远不能满足需求，供需失衡问题日益严峻 [9] - 人才供需失衡制约企业创新发展，影响整个汽车产业智能化转型进程，企业招聘困难，部分高校毕业生技能与市场需求不匹配 [9] 人才培养路径与建议 - 高校需打破传统专业界限，从“专业教育”向“跨界培养”转变，例如在AI大模型课程中加入汽车应用实践，在半导体课程中融入汽车电子系统知识 [10] - 高校需加强实践赋能，例如在自动驾驶学科教学中让学生综合运用多学科知识解决实际问题，以培养技术、协作与创新能力 [10] - 企业需打造“全周期赋能”体系，可通过“导师制+项目实战+前沿技术集训”方式加速应届生从“知识储备”到“复合应用”的转化 [11] - 政策上应推动“产教融合型企业”认证，鼓励企业参与人才培养，并完善技能人才评价体系，为“懂技术、会管理、能落地”的复合型人才提供职业发展双通道 [12] - 面对汽车业从“机械驱动”转向“AI驱动”的步伐，需以超前视野加速培养体系变革，将人才优势转化为产业跃迁优势 [12]