《表1 全球各个AI人才分布排行》

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《基于数字化与开源技术的机器人工程人才培养模式的研究与实践》

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较大规模的工业机器人应用对机器人工程人才的培养建设提出较高要求。尤其在数字化与开源技术的支撑下，机器人研发应用基础资源的开放程度不断提升，这就使得在产业发展过程中，必须注重人才的培养与应用，唯有如此，才能实现工业机器人的开放创新、共同创新和人本创新。然而实践过程中，我国机器人工程的人才培养存在较多问题，具体表现如下：其一，人才培养总量不足，且结构性矛盾凸显。就AI人才结构而言，我国工程机器人领域AI人才中的领英人才、专家和总人才数与国外存在明显差距，具体人才分布如表1所示；其二，业务熟练的专门人才相对比较缺失。具体而言，在《中国制造2025》要求下，我国产业的转型升级比较频繁，工业机器人在生产中的使用规模不断扩大。然而，技术工作人员的缺失使得其整体应用过程受到阻碍，企业的机器人在安装、编程、维护等方面出现严重问题，阻碍了其工业应用水平的提升；其三，机器人技术与区域经济的对接尚未充分完成。工业机器人研发应用的目的在于生产条件的改善和生产水平的提升。然而在实践过程中，机器人工程的人才培养侧重于理论研究，而对于整体应用水平的培养较为淡漠，因此造成了培养人员实际操作能力不强，机器人技术难以充分应用于区域工业生产和经济发展的状况[3]。基于此，进行数字化与开源技术下的实用型机器人工程人才培养势在必行。