“我們招人工智能運維崗，高職畢業(yè)生上手快、能吃苦，來了就能干活！本科畢業(yè)生理論說得頭頭是道，連設(shè)備調(diào)試都要教半個月，根本不實用！” 科技企業(yè)招聘總監(jiān)趙琳在高校招聘會上的話，瞬間引發(fā)了本科院校與高職院校教師的爭執(zhí)。某本科院校計算機學(xué)院教師王凱反駁道：“我們培養(yǎng)的是能做算法優(yōu)化、模型研發(fā)的創(chuàng)新型人才，運維只是基礎(chǔ)工作！高職培養(yǎng)的技術(shù)工人怎么能和我們的畢業(yè)生比？”“可企業(yè)現(xiàn)在最缺的是能解決實際問題的應(yīng)用型人才，不是坐實驗室里搞理論的！” 趙琳的回應(yīng)戳中了 “人工智能 +” 人才培養(yǎng)的核心分歧。隨著人工智能技術(shù)的快速落地，本科與高職在該領(lǐng)域的人才培養(yǎng)路徑逐漸分化，兩者在培養(yǎng)定位、課程體系、實踐導(dǎo)向等方面的差異愈發(fā)明顯，共同構(gòu)成了人工智能產(chǎn)業(yè)的人才梯隊。
培養(yǎng)定位的不同，是本科與高職 “人工智能 +” 人才培養(yǎng)最根本的區(qū)別。本科院校以 “培養(yǎng)創(chuàng)新型、研究型、復(fù)合型人才” 為核心，側(cè)重培養(yǎng)學(xué)生的理論研究能力和技術(shù)研發(fā)潛力；高職院校則以 “培養(yǎng)技能型、操作型、應(yīng)用型人才” 為目標(biāo)，聚焦產(chǎn)業(yè)一線的實際崗位需求。某 985 高校的 “人工智能 + 自動化” 專業(yè)，培養(yǎng)方案明確提出 “培養(yǎng)能從事人工智能算法研究、智能系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)的高級工程技術(shù)人才”。該專業(yè)學(xué)生張宇在校期間參與了導(dǎo)師的 “基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別” 科研項目，發(fā)表了 2 篇核心期刊論文，畢業(yè)后入職一家 AI 研究院從事算法優(yōu)化工作。而某高職院校的 “人工智能技術(shù)應(yīng)用” 專業(yè)，培養(yǎng)目標(biāo)則是 “培養(yǎng)能勝任人工智能設(shè)備運維、數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能產(chǎn)品測試的一線技術(shù)人才”。學(xué)生李陽通過在校實訓(xùn)掌握了智能巡檢機器人的調(diào)試與維護技能，畢業(yè)即入職某工業(yè)園區(qū)，負(fù)責(zé)園區(qū)智能安防設(shè)備的日常運維，月薪 6000 元且就業(yè)率達 100%。數(shù)據(jù)顯示，本科院校 “人工智能 +” 專業(yè)畢業(yè)生中，35% 選擇繼續(xù)深造或進入科研機構(gòu)，60% 從事研發(fā)類工作；而高職院校畢業(yè)生中，90% 以上直接進入企業(yè)一線，從事技術(shù)操作與運維工作。
課程體系的構(gòu)建差異，直接體現(xiàn)了兩者培養(yǎng)定位的不同。本科院校的課程設(shè)置 “重理論、寬口徑”，強調(diào)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、計算機原理與人工智能核心算法的系統(tǒng)學(xué)習(xí)；高職院校則 “重實操、窄聚焦”，圍繞具體崗位技能設(shè)置模塊化課程。某本科院校的 “人工智能 + 金融” 專業(yè)，開設(shè)了 “高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論與數(shù)理統(tǒng)計” 等基礎(chǔ)課程，以及 “機器學(xué)習(xí)”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“自然語言處理” 等核心理論課程，同時輔以 “金融科技導(dǎo)論”“量化投資分析” 等交叉學(xué)科課程，總理論課程占比達 70%。學(xué)生王萌表示：“課程雖然難，但打下了扎實的理論基礎(chǔ)，現(xiàn)在做金融風(fēng)控模型開發(fā)時能快速理解算法邏輯?！?而某高職院校的 “人工智能 + 智能制造” 專業(yè)，課程體系以 “實操技能” 為核心，開設(shè)了 “人工智能設(shè)備操作與維護”“工業(yè)機器人編程”“數(shù)據(jù)標(biāo)注實務(wù)” 等課程，理論課程僅占 30%，且多為 “夠用即止” 的基礎(chǔ)內(nèi)容。該校教師介紹：“我們的數(shù)學(xué)課只講人工智能設(shè)備運維需要的基礎(chǔ)計算，重點讓學(xué)生通過實訓(xùn)掌握設(shè)備調(diào)試、數(shù)據(jù)處理的具體方法?！?這種課程設(shè)置的差異，讓本科畢業(yè)生具備更強的理論拓展能力，高職畢業(yè)生則擁有更直接的崗位適配能力。
實踐教學(xué)的側(cè)重不同，是兩者人才培養(yǎng)差異的直觀體現(xiàn)。本科院校的實踐教學(xué) “以科研項目、綜合研發(fā)為導(dǎo)向”，注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和系統(tǒng)開發(fā)能力；高職院校則 “以崗位實訓(xùn)、技能操作為核心”，強調(diào)學(xué)生對具體技術(shù)和設(shè)備的熟練掌握。某本科院校的 “人工智能 + 醫(yī)療” 專業(yè)，實踐環(huán)節(jié)包括 “智能醫(yī)療系統(tǒng)開發(fā)” 課程設(shè)計、科研項目參與、企業(yè)研發(fā)崗實習(xí)等。學(xué)生劉佳在實習(xí)期間參與了某醫(yī)療 AI 企業(yè)的 “智能輔助診斷系統(tǒng)” 開發(fā)，負(fù)責(zé)其中的病歷文本處理模塊，畢業(yè)后憑借該項目經(jīng)驗順利入職。而某高職院校的 “人工智能 + 電商” 專業(yè)，實踐教學(xué)集中在 “智能客服系統(tǒng)操作”“電商數(shù)據(jù)標(biāo)注”“智能推薦系統(tǒng)測試” 等具體崗位實訓(xùn)。學(xué)校與本地電商企業(yè)共建了 “AI 實訓(xùn)基地”，學(xué)生每天需要完成 2000 條商品數(shù)據(jù)的標(biāo)注任務(wù)，并掌握智能客服系統(tǒng)的話術(shù)設(shè)置與故障排查。學(xué)生陳雨說：“實訓(xùn)內(nèi)容和企業(yè)崗位完全一樣，畢業(yè)上班第一天就熟練上手了。” 此外，本科院校的實踐項目多具有探索性，如 “基于 AI 的校園能耗優(yōu)化方案設(shè)計”，鼓勵學(xué)生自主創(chuàng)新；高職院校的實踐項目則更強調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化，如 “智能分揀設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化操作流程訓(xùn)練”，要求學(xué)生嚴(yán)格按照企業(yè)規(guī)范完成任務(wù)。
師資隊伍的構(gòu)成差異，為兩類人才培養(yǎng)模式提供了支撐。本科院校 “人工智能 +” 專業(yè)的教師多為 “科研型、學(xué)術(shù)型” 人才，擁有博士學(xué)歷和豐富的科研經(jīng)歷，擅長指導(dǎo)學(xué)生開展理論研究和技術(shù)研發(fā)；高職院校的教師則以 “雙師型、技能型” 為主，大多具備企業(yè)一線工作經(jīng)驗，熟悉崗位技能要求。某本科院校人工智能學(xué)院的教師中，80% 具有博士學(xué)位，其中 60% 有海外留學(xué)或科研經(jīng)歷，不少教師主持過國家級、省部級科研項目。而某高職院校的人工智能專業(yè)教師中，70% 為 “雙師型” 教師，其中教師張偉曾在 AI 企業(yè)擔(dān)任技術(shù)主管 5 年，擅長指導(dǎo)學(xué)生進行智能設(shè)備運維實訓(xùn)；同時學(xué)校還從企業(yè)聘請了 10 名技術(shù)專家擔(dān)任兼職教師，定期來校開展實操教學(xué)。這種師資差異導(dǎo)致本科教學(xué)更側(cè)重 “為什么這么做” 的理論講解，高職教學(xué)則聚焦 “怎么做” 的技能傳授。
人才發(fā)展路徑的不同，是兩類培養(yǎng)模式差異的最終體現(xiàn)。本科院校 “人工智能 +” 專業(yè)的畢業(yè)生發(fā)展空間更廣闊，可向算法工程師、系統(tǒng)架構(gòu)師、科研人員等高端崗位晉升；高職院校畢業(yè)生則多在一線技術(shù)崗位深耕，晉升路徑多為技術(shù)主管、實訓(xùn)導(dǎo)師等。本科畢業(yè)生李哲入職某 AI 企業(yè)后，從助理算法工程師做起，3 年后晉升為算法主管，負(fù)責(zé)團隊的模型研發(fā)工作；而高職畢業(yè)生趙磊從智能設(shè)備運維崗做起，2 年后成為運維團隊組長，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌園區(qū) 100 多臺智能設(shè)備的維護工作。此外，本科畢業(yè)生還可通過考研、讀博拓寬發(fā)展領(lǐng)域，如跨專業(yè)攻讀 “人工智能 + 法律”“人工智能 + 教育” 等交叉學(xué)科學(xué)位；高職院校畢業(yè)生則可通過職業(yè)技能等級提升、繼續(xù)教育等方式，向更高層次的技能崗位發(fā)展，如考取人工智能高級運維師證書，或通過專升本攻讀相關(guān)專業(yè)本科。
本科與高職在 “人工智能 +” 人才培養(yǎng)上的差異，并非 “高低之分”，而是 “分工不同”。本科教育為人工智能產(chǎn)業(yè)提供了技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新的核心力量，高職教育則為產(chǎn)業(yè)落地提供了一線技能支撐，兩者相輔相成，共同滿足了人工智能產(chǎn)業(yè)從技術(shù)研發(fā)到實際應(yīng)用的全鏈條人才需求。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，兩類院校需進一步強化自身定位，加強校企合作與產(chǎn)教融合，才能培養(yǎng)出更符合產(chǎn)業(yè)需求的 “人工智能 +” 人才，推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。
