铜仁市1762-IF2OF2以太网模块诚信经营

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要解决的应用问题如下。

1）核心控制器及应用软件研发问题，工业机器人控制包括应用与执行部分，是工业机器人应用扩展和应用水平的核心载体。如何形成工业机器人应用生态，打破应用开发的门槛，加速工业机器人应用软件的复制，是工业机器人应用扩展面临的主要问题。

2）工业机器人驱动的标准化问题，非标工业机器人硬件类型多，各类扩展接口标准复杂，如何形成标准的接口访问模型，利用社会化、市场化模式开发工业机器人的应用软件，是工业机器人快速应用面临的问题。

3）工业机器人专机和零部件的模块化问题，尤其是控制器、减速机、机械臂以及视觉模块、系统化接口模块等软硬件二次应用开发能力，是工业机器人快速形成应用形态的主要障碍。

4）如何进行工业机器人应用的快速设计，如采用低代码工具，自学习示教等，形成工业机器人快速开发的标准方式。

5）如何提升工业机器人行业服务能力，在工业机器人应用交付后，通过远程在线方式，进行工业机器人低成本服务，并形成快速培训方法，减少本地化服务门槛，这也是阻碍工业机器人广泛使用的核心难题。

中国工业机器人领域长期处于卡脖子的状态，但中国具备全世界*大的潜在市场，尤其是重装备、轻工业都具备诸多世界*大规模的生产与应用市场，足够的应用机会足以催生多个领域的工业机器人龙头企业，从而在核心技术和应用技术方面快速赶超，让中国从一个劳动密集型的发展阶段进入工业机器人广泛应用的发展阶段，跨越当前人工等成本拉高带来的发展瓶颈。

6.智能制造系统工程师紧缺问题

智能制造是新一代信息技术与先进制造业的深度融合，贯穿设计、生产、管理和服务等制造活动各个环节。智能制造除了需要熟悉数字化、网络化、智能化技术的专业型人才，更迫切需要具备机电、工业软件、控制、计算机和工业工程等基础的跨专业人才及兼备学科交叉的系统级人才。目前智能制造系统工程师紧缺。

高校作为智能制造人才供给侧的主要来源，培养的人才大多以机电类、自动化类为主，学科分割严重，在网络通信、工业软件等新一代信息技术方面存在不足；而新一代信息技术专业人员则乏有机电类、自动化类的知识和经验。部分本科院校虽然设置了如智能制造工程技术、机器人工程等新工科专业，但高校人才培养目标与产业发展需求差距较大，人才培养的质量无法满足智能制造发展的实际需求。

在企业中，系统级人才仍然十分稀缺。随着人工智能、大数据、工业互联网及5G等新一代信息技术与汽车制造技术加速融合，对既掌握新一代信息技术又熟悉行业技术的系统级人才的需求越来越大。而此类系统级工程技术人员的培养周期长，且培养难度大。企业面临招不来、留不住的困局。系统级人才紧缺问题制约了行业智能制造的快速发展，其问题的解决迫在眉睫。

面对智能制造工程技术人员紧缺的问题，人社部等三部门已于2020年联合发布了以“智能制造工程技术人员”为首的16个新职业，并在2021年制定发布了《智能制造工程技术人员国家职业技术技能标准》[3]，为智能制造工程技术人才培养指明了方向。同期与后期也发布了涉及到智能制造关键技术领域的“人工智能工程技术人员”“大数据工程技术人员”“机器人工程技术人员”等新职业，这为智能制造及其上下游产业集群的核心技术和专业领域的人才需求奠定了基础。在此建议如下。

1）进一步落实推进以《智能制造工程技术人员国家职业技术技能标准》为基础的智能制造人才培养体系建设与认证工作，着力增强系统级人才在信息集成、自动化集成和网络化集成领域的培养，并逐步推进智能制造人才在系统架构、系统评估和系统安全领域的建设和培养。

2）以企业的实际需求为指引，增强校企合作与人才联合培养，促进产学研一体化。以完成实际项目的方式，以CDIO（Conceive构思，Design设计，Implement实现，Operate运作）的方法，增强感知能力和系统思维能力，综合培养并认证符合市场企业实际需求的系统级人才。

3）推进国内智能制造人才认证体系与国际人才认证体系的互认工作，促进海内外人才的流动与循环优化。

智能制造改变了工业生产的方式，催生了大量的新兴产业，也对人才提出了新的要求。智能制造，人才为本。打造多层次智能制造人才队伍，健全人才培养机制，是我国智能制造发展的**重点任务之一。

面向产业需求，构建智能制造人才教育体系，以“大工程教育”为理念，面向国家重大产业领域，深入了解企业、产业的实际需求，解决智能制造人才结构和需求，加大对急需人才、紧缺人才的培养，推进人才培养体系的国际合作与互认工作，为我国由制造大国走向制造强国奠定人才基础。

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