适应新技术、新经济发展趋势推进专业建设是高职院校可持续发展的不变法则。当前我国高职院校面向人工智能及其产业应用的发展趋势积极推进专业建设，是适应时代需求的必然选择，需要在政府的宏观调控下，在行业企业的支持下，积极采取措施应对问题。
一、提升人工智能专业人才培养层次，加大本科层次技术技能人才供给如果把人工智能的产业链划分为基础层、技术层和应用层，高职院校培养的人工智能相关人才应集中于应用层，但由于行业企业对这类人才的要求较高，导致人工智能专业的办学层次与行业企业需求错位。适应人工智能及其产业应用趋势，高职院校培养人工智能相关的产业人才，需要更多依靠本科以上层次职业教育，以适应行业企业的需要。2021年教育事业统计数据显示，全国有高职（专科）院校1486所，本科层次职业学校32所。可见，本科层次职业学校还处于起步阶段，这一层次和类型的人工智能产业人才培养还未形成规模。“十四五”时期，根据经济社会高质量发展需要，我国在稳步发展本科层次职业教育的大背景下，政府应统筹推进职业教育层次和专业布局的调整，对确需本科层次的人工智能产业人才培养给予专业设置上的倾斜和支持，同时控制专科层次布点和培养规模。
二、优化人才培养目标和规格定位，强化复合型技术技能人才培养人工智能技术的广泛应用，促进了产业之间、职业之间的互通和融合，它在淘汰一些职业岗位、催生新的职业岗位、推动社会分工产生结构性变革的同时，也带来了职业岗位所需技能的变化，复合型人才需求日益增加。我国已从政策上进行引导，国家发改委等四部门在2016年联合印发的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》以及国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》都提出了顺应人工智能技术及其产业应用的发展趋势，重视复合型人才培养的要求。教育部2018年印发的《高等学校人工智能创新行动计划》明确提出“人工智能+X”复合专业的培养新模式。当前，我国高职院校在人工智能及相关专业、“人工智能+X”复合专业的设置上发展迅速，但人才培养目标定位面临学生学科基础薄弱和学制短的两难困境，绝大多数其他专业基于人工智能技术的复合型人培养还处于理念或规划阶段。面对相关产业人才对技能复合的需求，高职院校在专业建设中，要根据产业发展对不同层次、不同类型人才的需要，结合生源的基础和学制年限，科学定位人才培养目标和规格。对于学生学科基础薄弱且处于专科层次的专业，要在量力设定就业岗位（群）的基础上合理制订人才培养目标，明确培养的人才需要掌握的复合知识和技能，避免盲目求高的现象。
三、促进人工智能课程融合发展，推动课程建设贴近企业真实应用作为一种建立在多学科基础上的复合技术，人工智能产业人才的培养离不开课程的融合发展。对于人工智能专业，可以通过加强课程的联合开发、集体备课等途径，实现人工智能技术涉及的多学科知识与技术的融合发展。对于“人工智能+X”复合专业，一方面要着眼于“X”发展的需要，强化人工智能课程在该专业课程体系中的支撑作用，另一方面要积极推动人工智能知识、技术与专业知识、技术的深度融合，开发融合课程。对于其他专业，主要通过在专业课程中植入人工智能相关内容来适应产业发展需求，因此也应积极开发人工智能知识、技术与专业知识、技术相融合的课程。培养人工智能产业人才，还有一个重要环节是课程建设贴近人工智能技术在企业的真实应用。针对当前我国高职院校人工智能相关课程建设滞后于企业真实应用的问题，高职院校必须加强与相关行业企业合作，共同开发课程，或选用企业开发的教学资源，包括专用教材、课件讲义、行业真实数据集、实验案例和代码、行业应用案例等。
四、加强人工智能专业师资队伍建设，全面提升教师的人工智能素养针对师资队伍数量不足和专业化水平不高的突出问题，迫切需要加强人工智能专业师资队伍建设，全面提升教师队伍的人工智能素养。当前，在人工智能高端人才需求旺盛但培养明显不足的背景下，高职院校对这类人才的吸引力还不强，要解决人工智能专业师资短缺和其他专业师资人工智能素养不够的问题，主要途径是通过校企合作和教师资源整合，培养、带动教师提升人工智能专业水平和素养，具体做法有：一是派遣教师到人工智能产业企业参加实践，或接受人工智能相关培训，提升专业水平、专业素养和实践能力。二是采用柔性引进的办法，如设立特聘教授、技术教授岗位，建立大师工作室等，吸引一批人工智能产业精英参与专业建设，带动提升师资队伍的专业水平。三是积极聘请行业企业人工智能技术专家、技术骨干作为兼职教师，弥补专业师资队伍数量和实践经验的不足。四是整合学校人工智能师资力量，搭建人工智能赋能平台，通过组建混编教学团队、集体备课、组织人工智能素养培训等途径，解决其他专业的师资问题，提升其他专业教师的人工智能素养。
五、多层面推进校企合作，错位提升校企合作双方需求耦合度人工智能技术及其产业应用是一个相互促进的过程，正是其产业应用的不断拓展，推动着人工智能技术不断进步。人工智能技术带来迅速的、不确定的变化，使紧密的校企合作关系对专业建设尤其重要。针对当前我国高职院校与企业合作存在双方诉求耦合度低的问题，高职院校可以针对不同企业的不同需求，多层面推进校企合作。一是积极争取在政府、行业协会的协调或相关政策支持下，与人工智能龙头企业、骨干企业合作，并在这个过程中积极开发、积淀人工智能技术技能人才培养的课程标准、教学标准、教材等教学资源。二是重点与有就业合作关系的企业加强合作育人，在人才培养方案制订、课程开发、教学实施、师资队伍与教学条件建设、人才培养质量评价等方面开展全面的合作，将对接企业岗位所需的新知识、新技术、新工艺、新标准、新规范等产业先进元素纳入课程与教学，提升人才培养与企业需求的契合度。三是面向广大应用人工智能技术的中小微企业，积极应用与人工智能龙头企业、骨干企业合作的成果，合作开展人工智能应用技术研发和成果转化，广泛开展人工智能技术技能培训。
六、加强“人工智能+”实训基地建设，改善实践教学条件人工智能技术技能人才的培养，较多依赖于在实训实验过程中实现知识、技术与技能的综合应用与转化，有一个较强的实战训练过程，离不开先进的技术设备和庞大的数据支持。由于实训设施投入巨大、校企合作双方诉求耦合度低等原因，使许多学校相关的专业建设面临实训设备不充分、实践数据资源缺乏等问题。对此，高职院校要以新的思路和举措建设校内外“人工智能+”实训基地。在校内实训基地建设中，应综合考虑人工智能专业、人工智能相关专业、其他专业建设的需要，结合人工智能教师资源整合机制建设，系统设计、建设和利用实训设施与数据资源。与此同时，要积极争取在政府、行业协会的协调或政策支持下，充分利用人工智能龙头企业、骨干企业开发的实践教学平台与教学资源，拓展校外“人工智能+”实训基地，将企业一线的真实工作场景、海量数据、行业应用案例等融入实践教学。(广州番禺职业技术学院高职教育研究所副研究员樊明成、助理研究员陈小娟)
