未来制造业急需这三类 “AI+数据” 人才

文/首席数据官GOVCDO

1月7日，工业和信息化部等八部门联合印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。

对于正在寻找新赛道的求职者而言，这份文件不仅是产业发展的风向标，更是一份含金量极高的岗位说明书。

文件明确提出“到2027年打造100个高质量数据集”以及“建立企业首席数据官制度”。

这些政策指标意味着制造业的人才需求逻辑发生了根本性变化，企业不再仅仅需要修设备的工程师或写代码的程序员，而是急需一批能够打通数据、算法与工业机理的复合型新职人。

为了帮助大家看懂机会，首席数据官GOVCDO将结合政策原文，解析新政催生的三大核心职业赛道。

第一类：企业的数据资产管理师与AI战略规划师

——首席数据官（CDO）与数据资产规划师

这类岗位不再是传统的IT技术支持角色，而是负责将数据转化为企业资产，并制定智能化路线图的核心管理角色。

文件在“创新筑基”板块明确提出，要推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，并强调了数据要素定价与评估的重要性。

在实际工作中，这一岗位的核心职责首先是实现数据资产化。

他们需要打破研发、生产、销售部门长期存在的“数据孤岛”，对企业全域数据进行系统的盘点、确权和分级。

他们的工作目标远不止于存储数据，而是要通过合规的交易或深度应用，让沉睡的数据产生商业价值，真正成为企业资产负债表上的一项资产。

同时，他们还需要承担顶层路径规划的重任。依据附件《制造业企业人工智能应用指南》的要求，从业者需要科学评估企业的数字化水平，制定最具性价比的转型方案。

例如，根据企业现状，决策是优先上线“智能排产”系统以优化效率，还是优先部署“机器视觉质检”以提升良率。

想要胜任这一角色，求职者需要熟悉数据管理成熟度标准DCMM，具备极强的跨部门协调能力，深谙数字化转型战略，并对数据交易的合规性有清晰的认知。

第二类：工业大模型的高质量数据工程师

——高阶数据治理与合成数据工程师

这类岗位主要负责解决工业AI面临的没数据或数据脏的两大痛点。政策设定了“打造100个工业领域高质量数据集”的硬指标，并要求开展“模数共振”行动，这直接确立了该岗位的技术壁垒。

这一角色的首要任务是构建高质量的工业知识库。

这是一项具有高门槛的工程，从业者需要将老师傅脑海中的维修经验、复杂的工艺文档等非结构化数据，转化为机器能读懂的结构化知识图谱。

这要求从业者必须具备深厚的工业机理常识，否则无法判断数据的准确性，也无法完成附件中要求的“机理库、仿真库、经验库”的建设。

除了处理现有数据，他们还需掌握生成合成数据的前沿技术。

针对工业场景中故障数据稀缺的长尾效应，从业者需要利用数字孪生和仿真软件，在虚拟环境中模拟现实中难以捕捉的极端故障，生成高保真的训练数据。

正如政策附件所建议的，应用合成数据生成与对抗性测试技术，将是解决工业样本不足的关键手段。

因此，掌握知识图谱构建技术、熟悉CAD/CAE等仿真建模软件，以及精通合成数据生成技术，是进入该赛道的核心能力要求。

第三类：连接算法与生产现场的模型工程师

——工业智能体架构师与调优师

这类岗位负责将通用的AI大模型，改造成能解决具体工业问题的专用工具。

他们不仅要让模型懂行业，还要开发出能够自动执行任务的智能体，让AI直接参与生产控制。

这一岗位的核心工作之一是进行模型微调。

文件明确提出要开发适应制造业实时性、可靠性特点的高性能算法模型。从业者需要将通用大模型与垂直行业的专业数据相结合，通过精细的参数调整，训练出懂焊接、懂化工或懂排产的行业专属模型，使其具备解决特定领域问题的能力。

此外，智能体开发与提示词工程也是该岗位的关键职责。

政策在“产品突破”章节要求打造编程开发智能体，指南中也建议企业采用提示词工程与检索增强调优。

这意味着从业者需要编写专业的工业提示词，并利用RAG检索增强生成技术，开发出能自主感知产线状态、自动下达指令的AI Agent，从而解决复杂的实际生产问题。

对于求职者而言，熟悉大模型微调技术、精通Python与主流AI框架、掌握RAG技术架构，并具备优秀的提示词编写能力，将是胜任这一岗位的关键。

《实施意见》为我们清晰地展示了未来制造业的人才图谱。未来的核心竞争力，在于综合能力。

如果你是运营技术人员，请向数据治理靠拢，学习如何将你的经验数字化。

如果你是信息技术人员，请深入生产现场，学习如何用Agent解决实际工艺问题。

这些新岗位不再是遥远的概念，而是正在发生的招聘需求。读懂政策，就是读懂了自己的职业未来。

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