基于数字化与开源技术的机器人工程人才培养模式的研究与实践

靳孝峰 司国斌

（焦作大学机电工程学院，河南 焦作454003）

现代经济发展中，科技在工业生产中的影响逐渐深刻。 就工业机器人而言，作为“中国制造2025”的主要技术，其在先进制造业中的应用不可或缺。 近年来，数字化与开源技术的应用，使得工业机器人获得了迅速发展，这对于培养机器人专业的人才提出了较高要求。 新经济形态下，进行数字化与开源技术下的机器人工程人才培养已成为我国机器人产业乃至高端制造业发展的必然要求，本文就此展开分析。

1.数字化与开源技术的基本内涵

数字化与开源技术是当前机器人产业发展的基本特征，同时，也是其主要的技术应用所在。实践过程中，数字化与开源技术的应用包含以下具体内容。

1.1 数字化

数字化是信息时代的基本特征。 其以复杂多变的信息为基础，在离散序列的应用下，使得其转化为可以进行度量测算的数字和数据，并且在数字化模型建立的基础上，将其进行二进制代码转换，然后将其输入到计算机系统进行统一处理时，数字化的应用过程得以实现。 实践过程中，采样定理是数字化应用的基本前提。

1.2 开源技术

开源技术又称为开放源代码技术，是实现代码软件散布的一种基本形式。 一般情况下，普通的软件仅能进行编译过后的二进制执行，而程序的原始码由作者或著作权所有者拥有。 现代化发展条件下，部分软件的作者会在设定公开原始码的条件限制的基础上，将其原始码进行部分或整体公开，此即为开放源代码技术[1]。 就IT 行业而言，开源技术的应用使得行业整体的信息通讯技术发生了重大改革，推动了IT 行业开放创新、共同创新以及人本创新的全面发展。

2. 数字化与开源技术下机器人工程人才培养的必要性

传统工业建设模式下，中国制造是世界认知度最高的标签之一。 在其影响下，我国的工业生产具有最终改变高消耗、高污染、廉价出口的局面的基本特征。 而在《中国制造2025》体系下，中国制造“新版图”的建设要求工业产业进行专长突破，避免重复建设。 基于此，以工业机器人为支撑的先进制造业迅速发展。 当前环境下，我国工业机器人的需求量十分巨大，仅2015 年，市场工业机器人的需求量就已经达到了64200台，占到全球应用总量的30%。 同时，与机器相关的企业持续增长，2018 年6 月， 全国机器人相关企业就已经达到了7544 家[2]。

较大规模的工业机器人应用对机器人工程人才的培养建设提出较高要求。 尤其在数字化与开源技术的支撑下，机器人研发应用基础资源的开放程度不断提升， 这就使得在产业发展过程中，必须注重人才的培养与应用，唯有如此，才能实现工业机器人的开放创新、共同创新和人本创新。 然而实践过程中，我国机器人工程的人才培养存在较多问题，具体表现如下：其一，人才培养总量不足，且结构性矛盾凸显。 就AI 人才结构而言，我国工程机器人领域AI 人才中的领英人才、专家和总人才数与国外存在明显差距，具体人才分布如表1 所示；其二，业务熟练的专门人才相对比较缺失。 具体而言，在《中国制造2025》要求下，我国产业的转型升级比较频繁，工业机器人在生产中的使用规模不断扩大。 然而，技术工作人员的缺失使得其整体应用过程受到阻碍，企业的机器人在安装、编程、维护等方面出现严重问题，阻碍了其工业应用水平的提升；其三，机器人技术与区域经济的对接尚未充分完成。 工业机器人研发应用的目的在于生产条件的改善和生产水平的提升。 然而在实践过程中，机器人工程的人才培养侧重于理论研究，而对于整体应用水平的培养较为淡漠，因此造成了培养人员实际操作能力不强，机器人技术难以充分应用于区域工业生产和经济发展的状况[3]。基于此，进行数字化与开源技术下的实用型机器人工程人才培养势在必行。

表1 全球各个AI 人才分布排行

3. 数字化与开源技术下机器人工程人才培养的路径分析

3.1 进行人才岗位分析，明确人才培养目标

不同的工作岗位对于人才的技能要求存在差异性。 譬如，对于机器人操作人员而言，其必须详细掌握各个环节的实际操作技能， 而对于机器人应用开发岗位而言， 其掌握的技能就包含了自动化生产线设计与应用、工作站装调、工作站设计与改造等内容。只有确保这些技能的合理掌握，才能确保人才与岗位的实际匹配[4]。 因此，在具体的人才培养过程中， 专业建设人员就必须注重人才培养目标的设置。

当前环境下，实用型、复合型人才培养是我国机器人工程人才培养的根本目标。 具体而言，在培养实践中，机器人工程专业应以机器人为主要对象，进行相关工具系统、软件和算法的设计、开发和应用工程师的培养， 并且在人才要求上，确保其具备较强的基础知识、数字控制技术和信息技术知识， 从而能够全面保证机器人的设计、分析、开发和应用，实现我国工业机器人应用水平的不断提升。

3.2 强化核心课程建设，实现专业技能保证

传统人才培养模式下， 机器人工程专业的课程设置存在模糊性。一方面，其设置的内容范围较为广阔，且概念性、理论性的学习较为集中，这对学生的学习实践造成较大阻碍， 学生难以实现关键技术、核心技能的有效掌握；另一方面，在核心课程设置上，其整体的特色化、阶段化不全，人才培养体系的建设较为混乱， 机器人人才的专业能力难以得到循序渐进的提升。 数字化开源技术应用下， 机器人工程专业的人才培养就必须强化核心课程的规范建设，在确保核心课程特色化、阶段化的基础上，实现学生专业技能的有效掌握。具体而言， 机器人系统以及智能技术是其应用的核心所在[5]， 课程设置人员应注重其三个学习过程的具体设置：其一，以机器人体系模块学校为中心的基础概念学习；其二，以机器人技术应用为中心的进阶课程学校；其三，以机器人系统开发为中心的系统课程规划。唯有如此，才能确保核心课程设置的合理化，实现机器人工程人才的高效培养。

3.3 改革教学组织方式，实现现代产学结合

与其他专业相比，机器人工程专业的学习理论性极强，且抽象性较高。 因此，在教学实践过程中，现代教师必须注重人性化教学，在转变传统填鸭式教学的基础上， 激发学生学习的主动性和创造性，进而确保产学结合的有效落实[6-7]。 具体而言，在充分保证现场教学、实验室教学、实物教学、多媒体教学、 视频教学及网络教学等教学手段的基础上，机器人工程专业的教学开展还应注重分层次、螺旋式教学实践结构的具体应用。 要求学生在低年级掌握基本的机器人概念，而在高年级转变过程中能够充分利用试验室、机器人生产企业、应用企业以及设计大赛进行具体实践，确保现代化人才培养模式的充分完善。现代化机器人工程人才培养实验室如图1 所示。

图1 现代化机器人工程人才培养实验室

3.4 注重数字技术应用，普及开源技术实践

数字化与开源技术是现代工业机器人研发应用的重要支撑[8-9]。 作为基本的行业建设内容，在机器人工程人才培养过程中，人才培养管理人员就必须注重这两种技术在教学实践中的具体应用。 在保证学生能够进行复杂信息数字转化和处理的基础上， 进行现代化程序代码的分析、研究和开发，进而确保自主创新、开放创新、共同创新以及人本创新的全面实现。 譬如，以单轴伺服驱动控制而言，机器人工程专业在人才培养过程中，可通过数字化技术进行多段式曲线规划速度调节示意图的绘制，并在分析其具体特征的基础上实现其相关原理的掌握，从而为程序代码研发提供保证。

4.结论

新经济形态下，数字化与开源技术在工业机器人中的应用不断普及，这对机器人工程专业人才的培养提出了较高要求。 对于整体行业建设而言， 机器人工程专业只有充分认识到专业性、实用型人才培养的必要性，在分析我国机器人工程人才培养问题的基础上，确立高效化、现代化人才培养模式，才能有效提升人才培养质量，进而推动我国工业机器人产业进一步发展。