智能網聯汽車工程技術專業人才培養定位與課程體系構建

游恒浩，于萬海，盛鵬程，馬建偉

（河北科技工程職業技術大學，河北 邢臺 054035）

隨著新一輪科技革命的蓬勃發展，汽車與大數據、云計算、人工智能等新一代信息通訊技術不斷融合發展，電動化、網聯化、智能化已成為汽車產業的發展潮流和趨勢。產業的發展離不開人才的支撐，傳統的汽車專業已無法滿足新的產業需求，因此教育部增設了智能網聯汽車工程技術專業，以期解決專業人才短缺的問題[1]。對于本科層次職業院校而言，開設此專業首要解決的問題就是確定人才培養定位和構建課程體系。

作為新增專業，國家尚未出臺智能網聯汽車工程技術專業教學標準，相關職業本科院校的人才培養定位和課程體系構建主要是參考本科和職業院校的相近專業，存在人才培養定位差異大、課程體系不統一等問題[2]。究其根本，主要是沒能準確把握住行業的人才需求。因此，人才培養定位要立足產業發展，以企業需求為出發點，分析典型工作任務，梳理崗位內涵，構建合理的課程體系。

本文通過調研具有代表性的智能網聯汽車企業，以訪談和調研問卷的形式，從企業基本信息、崗位分布、完成工作所需的知識、素質、能力等方面，全面分析其工作崗位的內涵，梳理出典型工作任務，最終確定人才培養定位和課程體系，為擬開設本專業的院校提供參考。

一、企業基本信息分析

本研究共調研了23 家汽車企業（企業名單見附錄1），涉及10 個省或直轄市，包括北京、山東、上海、重慶、浙江、江蘇、湖南、河北、廣東、安徽，主要集中在北京、廣東等經濟較發達的省市，也有經濟基礎相對薄弱的中部地區。從企業類型分析，既包括長城汽車股份有限公司、北京新能源汽車股份有限公司等傳統整車制造公司，也包括深圳市鐳神智能系統有限公司、北京智行者科技有限公司等互聯網科技公司，同時涵蓋了廣汽集團汽車工程研究院、蘇州清華研究院等汽車研發機構，能夠滿足本文的調研需求。

從企業的性質分析，私營企業比例最大，占比為69%；其次是國有（控股）企業，占比為22%；中外合資企業占比最少，為9%。

調研企業的經營年限分布中，年輕企業較多，“5-10 年”企業最多，占比30%，“0-5 年”企業占比26%，“10-15 年”企業只占13%，“15-20 年”的企業占比最少，僅有9%，“20 年以上”企業占比22%。需要注意的是，在“0-10”年企業之中，除了一家國有（控股）企業之外，其他均為私營企業。

在智能網聯汽車領域，年限較低的私營企業數量較多，這與智能網聯汽車領域近幾年的快速發展相對應。同時，國有（控股）企業也通過成立新的部門或建立子公司等方式，迅速向智能網聯汽車領域發力，可以預期，未來的人才需求會進一步增大。

二、人才定位分析

通過分析相近專業的典型工作崗位，準確把握智能網聯汽車工程技術專業的人才定位。調研發現，主要崗位包括研發輔助（試制試驗）、仿真測試、軟件開發、硬件開發、生產管理、技術支持等崗位（如圖1 所示）。

圖1 崗位分布圖

因此，相關專業主要涉及13 個工作崗位，其中研發輔助和標定調試所有企業均涉及，屬于需求量最大的崗位；生產管理緊隨其后，共有18 家企業設立此崗位；銷售、采購、技術支持和開發崗數量相近，接近一半；仿真測試、地圖采集處理等崗位則相對較少。

（一）專業特點分析

從專業崗位分析，崗位覆蓋了前端、中端、后端，總體形成了跨產業鏈、跨崗位的特點，而這也對智能網聯汽車工程技術專業的人才提出了新的挑戰。究其根本，這是由于汽車產業迅速向智能化與網聯化方向發展，導致原本的汽車產業邊際正在變得模糊，跨界融合越來越快，對員工的綜合能力要求也會隨之提高，從而對人才培養也提出了新的要求。將崗位進一步分類，其中研發輔助、標定調試、軟件開發、硬件開發、仿真測試、道路測試和地圖采集處理可歸為技術崗，生產管理、采購管理和客戶管理可歸為管理崗，技術支持、現場運營和銷售可歸為服務崗。可以看出，技術型崗位占比最大，為57%，管理型崗位和服務型崗位分別占比24%和19%。因此，技術型崗位是本專業最重要的就業崗位，而且在調研過程中發現，很多公司的管理人員都是從技術人員轉型而來，同時智能網聯汽車的服務崗對員工的專業知識能力要求較從前也有了明顯的提升。因此，本專業在培養學生綜合能力的同時，應向技術能力傾斜，使其具備更扎實的專業核心知識與能力。

（二）專業屬性分析

通過對崗位人數及學歷進行統計發現，技術崗人數最多，達到了762 人，占總人數62%，其次是服務崗299 人，占比26%，管理崗人數最少，共92 人，占比8%。將學歷進行縱向對比，研究生占比最高，達到39%，普通本科占比37%，高職及以下人數最少，占比24%（具體數據見表1）。

表1 崗位學歷統計表

值得注意的是，在技術崗中，研究生的占例達到了46%，這與研究生的本身定位并不相符，主要是由于普通本科生和高職生本身的局限性導致的。智能網聯汽車技術的落地過程，需要大量的高端工程技術人員。高職生雖然具備較強的動手能力，但理論知識欠缺，探究學習的能力不足，面對快速發展的智能網聯汽車行業，很難適應多學科、多技能融合的高端技術崗位[3]。普通本科生雖然具備較扎實的基礎知識和行業認識，但知識技術的應用能力有所欠缺，職業性較差，勝任工作的培養周期較長，與企業期望有較大差距[4]。最終導致了研究生人才下沉，企業用工成本激增。

基于以上分析，智能網聯汽車工程技術專業應充分體現其職業性，堅持高層次技術技能人才培養定位，使其能夠完成試制試驗、軟硬件開發、仿真測試、生產管理、技術服務等工作，促進行業的快速發展。

三、課程體系構建

（一）課程體系構建思路

課程體系是鏈接產業鏈、教育鏈和人才鏈的紐帶，是本科層次職業教育實施的重要一環[5]。作為高層次的本科教育和專業性的職業教育辯證統一的新教育類型，要在課程體系上與專科層次職業教育縱向貫通，與普通本科教育相融通，同時體現出自己獨有的特點。通過調研發現，智能網聯汽車工程技術專業的課程體系應體現職業性和科研性兩個特點：

第一，課程體系要充分體現其職業性。職業本科歸根結底培養的是面向社會崗位需求的職業人才，因此要尊重企業的需求，重視實踐教學，使其能夠生產加工中高端產品、提供中高端服務，解決較復雜的問題和進行較復雜的操作。第二，課程體系要能夠培養學生一定的科研能力。從表1 分析，企業缺少的是能將科技成果、實驗成果落地和改進生產的高層次技術技能人才，不僅需要很強的實踐能力，還需要扎實的理論基礎和一定的科學研究能力，這樣才能釋放企業的科研人員，降低企業的人力成本，促進行業的良性發展。

（二）課程體系構建

根據課程體系構建思路，通過分析調研問卷，與企業專家共同歸納總結出本專業的典型工作任務和所需的專業能力，最終構建出課程體系，如圖2 所示。還需要注意的一點是，智能網聯汽車是一個迅速發展的行業，課程出自于崗位，但又不能拘泥于崗位，因為院校人才培養要有超前性，需要不斷調整，否則人才可能就跟不上時代的發展。

圖2 課程構建流程圖

根據調研發現，企業對于員工的素質要求并沒有因為崗位的不同而發生明顯變化，主要是在身心健康的前提下，具有敬業精神、責任心、團隊合作精神和執行力，同時還要有一定的情緒管理能力和抗壓能力，具備與時俱進、勇于創新、主動學習的綜合素質。

梳理典型工作任務及所需知識與能力，如表2 所示。

表2 典型工作任務與知識能力表

根據上表的核心知識與能力構建專業核心課程，與企業專家共同歸納出該專業的專業核心課程為汽車電氣與電子控制技術、車載網絡技術應用與開發、智能網聯汽車裝調、智能傳感器應用開發與測試、汽車線控底盤應用開發與測試、智能座艙應用開發與測試、智能網聯汽車綜合測試、智能車設計與實踐。將所需的知識、能力與素質融入到課程里，其主要內容與要求如表3 所示。

表3 專業核心課程主要教學內容與要求

專業核心課程不僅僅講授理論知識，還要把握課程的實踐性與研究性，開足實訓實驗，提高學生的職業能力和科研能力。

除了專業核心課程，根據智能網聯汽車工程技術專業多學科融合的特點，還需設立機械基礎、電路基礎、電子技術、C/C++語言程序設計、Python 語言程序設計、單片機技術原理與應用、自動控制理論基礎、通信技術基礎、汽車構造、汽車理論等專業基礎課程。

專業拓展課程應向本專業的廣度或深度拓展，可以設立智慧交通技術與應用、車聯網應用技術、車載APP 應用開發、云計算技術及應用、汽車軟件工程、汽車專業英語、新能源汽車技術、導航定位技術及應用、智能汽車大數據管理與應用、智能車輛系統仿真與測試、項目管理、質量管理等課程。

公共基礎課程，則應按照國家規定齊備開設。應將思想政治理論、體育、軍事理論與軍訓、心理健康教育、勞動教育課程列為公共基礎必修課程。同時將高等數學、大學物理、化學、外語、應用文寫作、國家安全教育、信息技術、藝術、職業發展與就業指導、創新創業教育、科學探索、線性代數、概率論與數理統計、人工智能基礎、溝通與表達等列為必修課程。

專業核心課程是課程體系的重中之重，也是本專業與其它專業的主要區別所在。本文通過大量的企業調研，從崗位出發，與企業專家就核心能力及對應課程內容進行了深入的探討，最終歸納出8 門核心課程，10 門專業基礎課程，12 門專業拓展課程，對于專業建設具有一定的參考價值。

四、結論

與傳統汽車產業不同，智能網聯汽車產業具有多產業交叉融合的特點，對于人才需求也產生了明顯的變化。本文通過調研23 家智能網聯汽車相關企業，得出了以下結論：智能網聯汽車工程技術專業應堅持職教屬性，立足于產業發展，基于工作崗位開發課程體系，培養能夠從事試制試驗、軟硬件開發、仿真測試、生產管理、技術服務等工作的高層次技術技能人才。

由于智能網聯汽車工程技術專業目前并沒有招生，在做企業調研時，企業并沒有本專業的員工，只能對相關專業進行調研，數據缺乏一定的準確性。同時，訪談問卷的調研方式與被訪人所在的企業和自身的專業能力有直接的關系，而每一位專家都有自己的主觀判斷，所以并不能做到數據完全客觀全面。因此，在進行下一階段的試點實施時，不僅要時刻關注行業和企業的發展情況，也要結合自身實際情況，及時的對人才定位和課程體系進行修正。