顾佩华：AI时代工程技术人才需求变迁与高等工程教育的体系性重构

摘  要：随着人工智能在工程设计、产品制造、企业运行与决策支持等环节中的深度嵌入，企业工程实践面临的挑战已从单纯的技术方案实现问题，扩展为涉及系统可靠性、风险控制与长期运行后果的综合性工程问题。产业界对工程技术人才的角色定位与责任要求正在发生变化。工程师的核心价值不再仅体现为工程系统的技术方案主要制定者和实施者，也逐渐体现在工程系统运行、风险控制与责任判断等方面。然而，当前高等工程教育体系仍主要围绕知识传授、技能训练与课程完成来组织培养过程，其既有制度前提与AI时代产业对工程技术人才的新需求之间逐渐显现结构性错位。本文从企业对工程技术人才需求演化的现实出发，分析传统工程教育中“知识—技能—能力”线性积累以及“完成学业即可进入工程岗位”等培养假设的适用范围变化，AI技术在企业的广泛应用导致美国初级岗位招聘减少的现象。在此基础上提出面向产业需求变化的工程教育体系性重构分析框架和高校内部未来技术创新与学习工场系统，为AI时代工程教育体系性重构提供现实支撑的新载体。本文旨在从制度层面深化对AI时代工程教育转型问题的理解，为新时代高等工程教育改革提供参考。

关键词：人工智能  工程人才需求变化  工程教育体系性重构  未来技术创新与学习工场

一、问题的提出：AI时代工程技术人才需求的新变化

近年来，围绕人工智能与工程教育关系的研究逐渐增多，相关讨论多集中于技术更新或教学内容调整层面，例如在工程类专业中引入人工智能课程，强化数据分析、数字技术、机器学习、软硬件等相关知识与能力培养。这类研究在回应技术发展趋势方面具有重要的现实意义，也在一定程度上推动了工程教育内容体系的更新和升级^[1]。然而，从更为根本的层面看，人工智能并非仅作为一种新工具或新知识进入工程教育体系，而是在持续改变工程实践的组织方式，进而重塑工程师的工作内容与责任结构和工程初级岗位的要求变化。

在传统工程模式中，设计、计算、仿真、优化、建造和维护等环节长期构成工程师的核心工作内容。工程问题通常以相对明确的技术目标和边界条件为前提，工程实践的主要挑战在于技术方案是否能够被有效设计和实现。与此相对应，高等工程教育围绕工程科学知识传授、专业技能训练和能力逐步提升，构建了较为稳定的培养体系。在这一体系中，“学什么”“怎么学”“会什么”被视为工程人才培养的核心问题。

然而，随着AI大模型、细分领域智能体、智能算法、智能自动化技术和系统在工程流程中的广泛应用，这种以工程智力劳动为核心的实践形态正在发生变化^[2,3]。一方面，方案生成、参数优化、系统建模与仿真分析等环节的自动化程度显著提高，工程师在这些环节中所承担的重复性、计算性劳动不断减少；另一方面，工程系统的整体复杂性、动态性和耦合性显著增强，使工程实践的风险结构和不确定性来源发生转移。在人工智能深度介入工程实践的条件下，工程问题的主导约束已不再仅体现为技术方案是否能够制定或实现，而是更多体现为在复杂系统条件下，技术方案能否保持长期可靠运行、相关风险是否处于可控范围，以及后果是否具有可承受性。

这种变化意味着，工程实践的评价标准正在发生转向。工程问题不再只是技术可行性的判断问题，而逐渐演变为涉及系统可靠性、风险控制和长期运行后果的综合性问题。在这一背景下，工程师的工作内容不再局限于技术方案的制定，而日益包含对系统整体状态的理解、对不确定性来源的识别以及对工程后果的前瞻性判断。

值得注意的是，AI驱动的工程系统往往具有高度复杂性、强耦合性和风险显著外溢性（就是一个系统内部产生的风险，没有被限制在系统边界内，而是“溢出”到其他系统）。一次看似局部的工程决策，可能通过系统耦合与联动和信息传播机制，引发跨系统、跨组织甚至跨领域的连锁反应。这种风险外溢特征，使工程实践对工程技术人才的责任意识提出了更高要求。在此背景下，企业对工程技术人才的关注重点，正在从单纯注重技术实现能力，逐步扩展至对系统判断能力和责任意识的重视。此外，由于AI技术在企业愈来愈多的应用，导致初级岗位的需求减少，而对企业真实经历与经验和人与AI技术协同能力有了更高的要求。

上述变化并非个别企业在短期竞争中的策略调整，而是与工程系统复杂化、工程风险社会化的长期趋势密切相关。随着工程系统规模不断扩大、运行环境日益复杂，工程实践中不确定性难以完全通过技术手段加以消除。在这种条件下，工程技术人才如何在复杂系统中理解不确定性、识别风险边界并采取稳健决策，成为产业界普遍关注的重要问题。

正是在这一背景下，高等工程教育所面临的挑战发生了根本性转变。工程教育需要回应的，已不仅是“是否足够前沿”或“是否掌握新技术”，而是其培养体系是否能够覆盖工程技术人才工作内容与责任结构的变化。换言之，工程教育与产业需求之间的张力，并非简单源于技术内容更新的滞后，而更多源于工程实践条件变化对工程人才角色提出的新要求。

这种张力的逐渐显现，构成了本文讨论的现实起点。只有从工程技术人才需求变化的制度背景出发，才能更为准确地理解AI时代高等工程教育转型所面临的问题性质，并为后续关于工程教育培养的适用范围变化及体系性重构的分析奠定基础。

AI时代高等工程教育的体系性重构，需要新的制度载体来承载工程角色理解、工程责任认知与工程判断形成等培养任务。本文提出的未来技术创新与学习工场系统^[4,5]，正是在课堂教学与真实工程实践之间，提供一个可持续运行的制度空间，使工程教育能够在不直接承担工程责任的前提下，引导学生逐步理解工程实践中的角色位置、责任结构与不确定性约束。通过整合高校内部的实训基地、工程实践中心、企业技术研发联合实验室、创客空间、创新创业基地、各类教学和科研实验室、国家和地方重点实验室和工程中心、图书馆、自习室等学习空间与功能，增建新型真实企业工程任务工坊部分，组成未来技术创新和学习工场系统。该系统不但能够支撑目前高校工程创新人才培养体系的实施，而且对接企业工程项目和技术研发，实现真正的工程前移，为学生提供真实的工程经验，使工程教育得以将产业需求变化转化为可被教育体系吸纳的培养过程，从而为工程教育体系性重构提供现实支撑。

二、AI时代企业工程技术人才需求的结构性转变

在传统工程模式中，工程师的核心职责主要集中于技术方案制定与实现，高等工程教育也据此围绕工程科学知识传授与专业能力培养构建课程体系，包括满足工程教育专业认证要求等。在这样的模式下，工程问题通常具有相对明确的目标和边界条件，工程实践的主要挑战在于技术方案是否能够被有效设计和成功实现包括项目实现过程中的团队合作、沟通、交流、项目管理等方面能力。工程师的价值，往往通过其在方案层面的专业能力和技术熟练度得以体现。

然而，随着人工智能在工程装备、产品、系统设计与实现等环节中的深度介入，工程实践的运行逻辑正在发生变化。一方面，方案生成过程中的AI工具辅助和自动化水平显著提升，工程师在这些环节中所承担的重复性、计算性劳动不断减少；另一方面，工程系统的复杂性、耦合性与动态性显著增强，使工程实践的风险重心逐渐由“是否能够实现技术方案”，转向“技术方案在复杂系统和全生命周期条件下是否可靠、可控且后果可承受等”。

在这一背景下，企业对工程技术人才的关注重点出现了明显转移。相较于单一技术问题的解决能力，企业越来越重视工程师是否具备应用AI系统和相关智能体的能力、系统性思维，能够将具体技术方案置于复杂工程系统和全生命周期框架中加以分析与决策。这不仅涉及技术层面的应用先进技术和系统集成能力，也包括对系统运行环境、上下游环节以及潜在外部影响的整体把握^[3-5]。

同时，AI技术的广泛应用，使工程实践对工程师的经历与经验、伦理标准和判断能力的要求显著提升。工程师不仅需要掌握相关工具和方法包括AI技术，更需要能够判断AI技术在特定情境下的适用边界，识别其潜在风险和不确定性来源。在面对异常工况或不可预期情境时，工程实践不再仅依赖既定流程，而更加依赖工程师基于工程实践分析、经验与判断所做出的稳健决策。这些能力难以通过单一技术训练直接获得，却在工程系统安全与可靠运行中发挥着关键作用。

工程责任的转移是工程实践中的重要制度安排。在传统条件下，企业往往通过学历、专业背景和课程成绩等教育凭证，判断工科毕业生是否具备进入企业工程实践的基本资格。在实践中，企业逐渐通过延长试用期、加强内部培养、设置多层次审核机制以及重视工程参与过程性记录等方式，谨慎地实现工程责任的逐步转移。这一变化表明，工程技术人才的综合工程能力不再由单一教育结果决定，而更多取决于其在真实工程情境中的表现、对风险的理解以及对责任边界的认识。

需要强调的是，企业工程技术人才需求的变化，并非否定高等工程教育在工程人才培养中的基础性作用，而是反映出工程实践条件变化对工程教育制度功能提出了新的要求。在新的工程环境下，企业更加关注工程教育是否能够在培养过程中，引导学生理解工程师工作内容的变化及责任边界的扩充，是否能够为工程技术人才逐步进入复杂工程角色提供必要的认知和实践经验准备。

三、传统工程教育培养的适用范围变化

长期以来，“知识—技能—能力”线性积累的论点构成了高等工程教育的重要理论基础。在这一认知下，工程教育被理解为一个循序渐进的培养过程：通过系统传授工程科学知识、反复训练工程技能，最终形成工程能力和素质，并据此支撑工程实践的开展。这一培养逻辑在工程实践形态相对稳定、工程师角色边界较为清晰的条件下，具有较强的解释力和可操作性。

然而，在人工智能深度嵌入工程实践、工程系统复杂性显著提升的背景下，工程师角色正在发生变化。工程实践对工程技术人才的要求，不再仅限于完成既定技术任务或实现技术方案，而日益体现在对系统整体运行状态、不确定性来源以及潜在工程后果的综合判断上。在这一条件下，单纯以知识掌握程度或技能熟练水平来区分工程能力，已难以充分反映工程实践中的真实差异。“知识—技能—能力”线性积累理论并未失去其教育意义，但其适用范围正在收缩。

与上述变化相伴随的，是企业在工程责任转移方面表现出的谨慎化趋势。长期以来，高等工程教育通过学位授予，在教育体系与工程职业体系之间发挥着重要的衔接作用。“完成学业即可进入工程岗位”的培养步骤，在一定程度上反映了工程教育与工程实践之间的制度安排。然而，在工程系统风险显著上升和后果外溢性增强的背景下，企业逐渐意识到，传统工程教育学业完成并不必然意味着个体具备承担工程责任的条件，培养过程要进行深层次和系统性变革，才能满足AI时代的完成学业意味着能够进入工程岗位的新条件。

实践中，企业在工程责任管理上更加依赖过程性判断和真实工程参与经历和经验，而非单一传统的教育凭证。学位仍然具有重要的教育和社会意义，但其作为工程责任可转移性信号的制度功能正在发生变化。这一变化并非否定高等工程教育的价值，而是表明工程教育与工程实践之间的关系，正从仅以结果性确认为主，增加对过程性表现、情境性判断和工程经验积累的重视。

与此同时，工程系统风险的外溢性增强，使工程学习与真实工程后果之间的边界不断收紧。在传统条件下，工程教育能够在相对安全、可控的环境中开展，教学活动与真实工程后果之间保持某种距离。这种安排为工程教育提供了必要的安全性和公共性基础。然而，在AI驱动的复杂工程系统中，工程决策的影响范围显著扩大，工程学习中形成的认知模式和判断方式，可能在较短时间内进入真实工程情境并产生实际影响。

在这一背景下，完全将工程教育理解为与工程后果相对分离的培养过程，其解释力正在下降。这并不意味着工程教育应直接承担工程责任，而是提示传统“高校工程教育—企业工程实践”分离的适用条件正在发生变化。工程教育需要重新审视其培养过程与工程实践之间的制度关系，以更好地回应产业对工程技术人才能力结构变化的现实需求。

综上所述，传统工程教育培养体系并非整体失效，而是在AI时代工程实践条件变化的背景下，其适用范围发生了结构性调整。认识这一变化，有助于避免将工程教育转型问题简化为教学内容的改进，也为后续讨论工程教育体系性重构提供了必要的理论基础。

四、面向AI时代产业需求变化的工程教育体系性重构分析框架

（一）从工程师能力表述到工程师角色理解

长期以来，高等工程教育多通过“工程能力”来描述培养目标，并据此构建课程体系与评价标准。这种表述方式在工程实践相对稳定、工程师角色边界清晰的条件下具有合理性。然而，在AI深度参与工程流程、工程实践复杂性显著提升的背景下，单纯以传统能力表述为核心的培养逻辑，已难以充分覆盖AI时代产业对工程技术人才的新要求。

相较于抽象能力描述，产业实践更关心工程技术人才在工程系统中的具体角色位置及其所对应的责任范围。例如，工程师仅在方案生成环节提供技术支持，还是增加在方案实施过程中和系统运行阶段参与关键决策；是在局部模块内承担技术职责，还是需要增加对系统整体运行后果保持关注。这些角色差异，往往比传统工程教育定义的能力水平本身更能影响工程风险与后果。

传统知识学习、工程实训实习、上课、作业、考试、图书馆、自习室为主要内容的工程教育范式需要重构，在传统的工程教育体系中，考试既是评估教学质量和学生的学习情况，也具有敦促学生掌握课程内容的有效手段。2023年7所澳大利亚大学的联合研究说明生成式AI对传统工程教育考核的影响^[6]，今天的大模型比2023年更加有能力回答已知的考试问题。此外，AI对传统工程教育体系也有较大的影响，从人才培养的角度思考，工程教育也需要进行体系性重构。

因此，工程教育的体系性重构，首先体现在从知识学习和传统意义上的能力培养，转向是否帮助学生培养了应用AI技术协助解决高复杂度工程问题能力、真实工程实践创新能力和理解并逐步进入工程师责任角色。这一转变并非否定工程知识学习和能力培养的重要性，而是将知识学习和能力培养置于AI时代工程角色与责任结构之中加以理解，使工程教育能够更好地回应产业对工程技术人才角色变化的现实需求。

（二）从学习过程设计到工程参与证据

传统工程教育高度重视学习过程的组织与设计，通过课程、作业、实验、项目和考试来呈现学生的学习成果。这种做法在教育体系内部具有清晰的评价逻辑，但在产业实践中，其解释力正逐渐受到限制。随着企业对工程责任转移的谨慎化，工程实践越来越依赖对工程技术人才真实参与经历与过程性表现的判断，而不仅仅是学习成绩的展示。

在这些背景下，工程教育需要关注培养过程是否能够形成可被工程实践识别的工程参与证据。这种证据并非只展示学习成绩与课程项目成果，还要能够反映学生在工程情境中如何像职业工程师那样解决真实工程技术问题、参与决策、如何理解系统约束、如何应对不确定性等过程性信息。与一次性课程项目相比，学生参与真实工程任务的过程性、持续性、可追溯的参与记录，更有助于反映工程技术人才在真实工程环境中的行为特征。

从分析框架的角度看，这意味着工程教育的重构不应仅停留在是否增加实践环节，而需要进一步思考：教育过程能否在制度上形成与工程实践逻辑相衔接的参与记录、证据结构及评价体系，从而缩小教育评价与产业判断之间的距离。

（三）从学位授予到社会信任的制度生成功能

高等工程教育长期通过学位授予，承担着工程技术人才培养成果的制度确认功能。在传统工程实践条件下，学位不仅是学习经历的证明，也在一定程度上被视为工程技术人才具备进入工程岗位基本条件的制度化信号。然而，在人工智能深度嵌入工程实践、工程系统复杂性与风险外溢性显著增强的背景下，企业对学位信号的解释方式正在发生变化。

实践表明，目前学位本身已难以单独承担工程责任可转移性的判断功能。企业在工程责任管理上表现出更为谨慎的态度，更加关注工程技术人才在真实工程情境中对系统约束、不确定性与潜在后果的理解与应对。这一变化并非否定学位制度的教育价值，而是反映出社会信任的形成机制正在由“结果性确认”转向“更加全面的结果性确认与过程性生成”的综合评价，而且培养结果也需要支撑就业能力。

在这一意义上，高等工程教育需要重新审视其在工程技术人才培养中的制度角色。工程教育不能仅通过学位授予来完成社会信任的表达，而需要在培养过程中，通过制度化安排，支持工程技术人才培养过程中，逐步理解工程角色、认识工程责任，并形成可被工程实践理解和接受的信任基础。由此，工程教育的制度功能正在从单一的学位确认，转向社会信任的制度生成过程。

上述分析框架从工程角色、工程参与证据以及社会信任生成三个层面，揭示了AI时代产业需求变化对高等工程教育制度提出的新要求。然而，在现实改革实践中，高等工程教育更多采取的是在既有制度框架内逐步调整的渐进式改革路径。由此产生的一个关键问题是：这些改革是否在制度层面回应了工程角色与责任结构的变化，抑或主要停留在教育体系内部的优化层面。在这个意义上，有必要在上述分析框架的基础上，进一步审视局部性与渐进式改革在AI时代所显现的制度边界。

五、局部性渐进式改革的制度边界

在前文所构建的分析框架下，可以进一步审视当前高等工程教育改革实践在AI时代所面临的制度边界。近年来，围绕人工智能背景下工程教育转型，高校普遍采取了课程更新、实践强化、校企合作深化等局部性渐进式改革举措。这些改革在一定程度上回应了技术发展和教学改进的现实需求，也改善了工程教育的局部运行状态。然而，从制度层面看，这类改革的作用边界正在逐渐显现，其局限性并非源于改革方向的局限，而在于其所触及的问题层级，低于工程责任结构变化所带来的制度性挑战。

（一）局部性渐进式改革的基本逻辑及其前提

所谓局部性渐进式改革，通常指在既有工程教育制度框架内，通过调整课程内容、优化教学方法或增加实践环节等方式，提高教育体系对外部变化的适应性。这种改革路径隐含着一个重要前提，即工程教育的基本体系只需通过局部改善即可维持其整体满足AI时代企业对工程技术人才需要。

在工程实践形态相对稳定、工程师角色边界清晰的条件下，这一前提具有现实合理性。然而，在AI深度嵌入工程系统、工程责任结构与风险分布发生变化的背景下，局部性渐进式改革所依赖的制度前提本身正面临重新审视的必要。当制度前提的适用范围发生变化时，仅在其内部进行优化，难以从根本上回应AI时代新的工程实践要求。

（二）课程更新改革的制度边界

课程更新是当前工程教育改革中最为常见和有效的路径之一。通过引入人工智能、机器学习、数字技术、数据分析或智能机器人等相关课程，高校试图增强工程教育对技术发展的回应能力。然而，从制度分析的角度看，课程更新更多作用于知识结构层面，其改革对象主要是“教什么”“怎么教”“学什么”和“怎么学”。

在AI时代，这些教学内容更新仍然重要，但是工程教育面临的关键问题并不完全源于知识内容的滞后，而在于工程技术人员工作内容和责任要求的变化。在AI深度嵌入工程实践背景下，企业对工程技术人才的要求，已逐渐从技术实现能力，扩展到更加综合的能力（包括应用AI技术方面的能力）、系统判断、风险控制、伦理标准和责任意识等方面。单纯通过课程内容更新，难以覆盖这些变化所涉及的制度性要求。因此，简单的课程内容更新虽具必要性，但其对工程责任结构变化的回应能力存在明显边界，要增加新的培养环节。

（三）工程实践强化的制度边界

工程实践强化常被视为弥补工程教育与产业需求脱节的重要手段。通过增加实习、实训、项目制教学，高校希望缩短学生与真实工程情境之间的距离。然而，仅聚焦传统的校内实践强化并不必然意味着制度层面的改变。

在现有教育体系下，多数工程实践仍以课程附属活动的形式存在，其主要功能在于支持教学目标的达成，而非承担工程责任的逐步转移。这类实践往往具有周期短、情境可控、后果可隔离等特征，与真实工程任务在责任结构上存在显著差异。因此，尽管工程实践数量和强度有所增加，但其制度属性仍然从属于传统的课程体系内容变化，难以单独回应工程责任结构变化所带来的挑战。

（四）局部性渐进式改革难以回应责任结构变化的根本原因

综合来看，局部性渐进式改革在AI时代显现出制度边界，并非因为改革措施本身缺乏价值，而在于其主要聚焦于教育体系内部运行效率的提升，而未能触及工程教育与AI时代的工程实践之间关系的制度重组问题。新工程责任结构的变化，意味着工程教育不再只是知识和技能的提供者，而需要重新思考其在工程技术人才社会化过程中的制度角色。

当工程责任的转移方式趋于谨慎、工程风险的外溢性显著增强时，工程教育若仍以学分完成和学位授予作为主要制度节点，其与AI时代工程实践之间的连接将不可避免地出现张力。在这样的条件下，局部性渐进式改革的作用边界逐渐显现，其难以单独承担回应工程责任结构变化的制度功能。

（五）从改革边界到体系性重构的必要性

由此可以看出，AI时代高等工程教育所面临的问题，并非是否继续改革，而是如何在认识到局部性改革制度边界的基础上，重新审视工程教育的体系和制度前提。局部性渐进式改革在提升教育运行质量方面仍具有重要意义，但其无法替代对工程教育体系进行整体审视与重构的需求。

在AI时代下产业工程师工作内容和责任不断演化的背景下，高等工程教育若要保持其作为工程技术人才培养关键制度的地位，必须超越目前的单一改革措施的叠加，转向对其制度角色、组织逻辑与社会功能的系统性反思，以及如何应对AI技术对教育带领的重大影响。这正是本文提出工程教育体系性重构分析框架的根本动因。

六、AI技术发展与应用对高校毕业生就业的影响

据世界经济论坛（WEF）《2025年未来就业报告》（含2026年1月）全球更新版预测，将净增7800万个岗位（新增1.7亿个岗位vs消失9200万个岗位）^[7]；LinkedIn经济图谱《劳动力市场报告：构建面向未来的工作》（2026年1月14日发布），追踪了130万个新增AI职位以及“前置部署工程师”岗位的成倍数激增现象^[8]；Layoffs.fyi（2026）是科技行业裁员追踪数据库，数据确认2025年科技裁员人数从2024年的约15.3万人下降至约12.25万人^[9]；美国计算机行业协会（CompTIA）《1月科技就业报告》（2026），详述了全美3.3%的低科技失业率，以及AI技能需求同比94%的增长^[10]；国际劳工组织（ILO）《2026年全球就业与社会展望：趋势报告》，指出全球失业率保持在4.9%左右的稳定水平，但特别警告了由于AI普及导致的“技能缺口”危机^[11]。长期看会有更多、更新就业岗位被创造，但短期阵痛显著，特别是初级岗位的求职者和应届毕业生的就业将面临更大挑战。

虽然岗位总量增加，但应届毕业生进入职场的“入场券”变贵了。在美国也出现了学历贬值与技能通胀现象，尽管规模有限，仍然引起了高等教育界的注意。美国AI企业Palantir表示美国大学已不再是可靠的人才培养基地，因此他们通过奖励计划招聘22名高中毕业生，宣传口号是“跳过负债，跳过灌输式教育”，目前正在招聘第二批学生^[12]。2025年9月的数据显示，20-24岁拥有学士学位的应届生失业率爬升至9.5%。消失的职场阶梯使企业不再雇佣新人来做初级的工作，因为AI Agent可以做得更快，这导致应届毕业生失去了练手机会。转型方向是，2026年成功就业的毕业生不再仅仅是“专业对口”，而是成为了“AI协调员（AI Orchestrator）”，AI协调员的核心任务是整合多个AI软硬件系统，确保它们协同工作并完成超过个人的工作量，同时提供AI无法模拟的人类洞察力^[13-15]。AI时代的美国，计算机科学与技术相关领域的毕业生就业变化甚巨，其他国家或许暂未有此现象，但从长远看，AI技术的发展及应用于产业，必将导致对未来工程技术人才需求的改变，并可能成为一个趋势。因此，及时开展工程教育体系性的重构对适应未来企业的用人要求有其必要性。

七、建设未来技术创新与学习工场系统，支撑工程教育体系性重构

前文从AI发展与应用推动了产业人才需求变化和毕业生就业的新挑战、传统培养假设适用范围收缩以及局部性渐进式改革制度边界等方面，论证了高等工程教育在AI时代进行体系性重构的必要性。然而，体系性重构不仅需要明确“重构目标”“重构什么”和“如何重构”等问题，还必须回答“通过什么样的制度载体来承载这种重构”。在现有工程教育制度单元仍以学分和学位为核心的条件下，如何在不直接等同于真实工程实践的前提下，引入工程角色理解、责任认知、真实工程经验与工程判断形成的培养过程，成为工程教育重构过程中面临的现实问题。此外，工程教育体系性重构要解决AI技术对教育过程产生的影响和对毕业生就业带来的挑战。

在这些背景下，建设未来技术创新与学习工场系统并非仅作为教学方法或实践平台出现，而是作为一种介于课程教学与真实工程实践之间的制度性载体，为工程教育体系性重构提供现实支撑。

（一）创新与学习工场系统对工程责任结构变化的回应

工程责任结构的变化，是AI时代工程实践的重要特征之一。随着工程系统复杂性和风险外溢性的增强，工程责任的转移趋于谨慎，企业对工程技术人才的责任判断更加依赖其在完成真实工程任务情境中的表现。然而，传统工程教育注重知识与能力的培养，出于安全性和公共性考虑，往往将教育过程与毕业生进入企业后要承担的工程后果严格区分，学生可以在学习中试错，却无需完全理解工程后果的生成机制和工程师的职业责任。在未来技术创新与学习工场系统中引入具有工程资质的“真实企业工程任务工坊”部分，通过制度性方式将企业运行体系中的真实工程任务及其工程约束前移嵌入高校人才培养阶段，使具有明确交付要求和失败后果的工程项目在受教育阶段得以真实展开。该工坊以真实工程任务为基本组织单元，使学生在非教学免责条件下参与企业真实工程实施与实践，在工程决策具有可追溯后果的情境中，获得可承担责任的工程经历。学生需要对自身工程判断及其对系统运行状态产生的影响进行分析与反思，从而在真实工程情境中理解工程约束、形成工程判断，并体察到工程决策的后果与责任。需要强调的是，该机制并非直接向学生赋予工程责任或构建追责体系，而是通过工程责任结构的情境化呈现，引导学生理解工程实践中责任产生、扩散与约束的内在逻辑，从而在教育阶段提前完成对工程责任的认知准备，推动工程教育在传统以“知识—技能—能力”递进为主的培养体系基础上，系统性引入工程经验积累、工程判断、决策与工程责任意识，培养AI时代企业所需要的工程技术人才。

（二）从学习成果展示到工程参与证据的制度转化

在AI时代，企业对工程技术人员的要求逐渐从结果性评价转向结果性和过程性评价。相较于单一作品或项目成果，企业更关注工程技术人员是否经历过复杂工程设计、实施、运行等情境，是否在不确定条件下做过决策与判断，是否理解工程后果的形成机制，是否积累了真实的工程经验和经历。未来技术创新与学习工场系统通过持续运行的真实企业的工程任务，为学生形成可被企业理解的参与真实工程实践的轨迹与过程性记录提供了制度基础。这些记录并非简单的成果展示，而是反映学生在工程系统中承担角色、参与决策和应对不确定性的过程性证据。通过这种方式，工程教育的培养过程得以转化为企业真实工程实践可识别的参与证据，从而在一定程度上缓解教育评价与产业判断之间的制度脱节。

（三）未来技术创新与学习工场在教育—产业关系中的制度定位

需要强调的是，创新与学习工场并非替代企业工程实践，也不意味着工程教育承担工程责任。其核心价值在于，通过制度化设计，在教育体系内部构建一个能够参与真实工程实践关键约束条件的空间即“真实企业工程任务工坊”，使学生在不直接进入真实工程责任体系的前提下，逐步理解企业工程实践的运行逻辑。

从这一意义上看，未来技术创新与学习工场并不是为了实现局部性渐进式改革措施的简单叠加，而是工程教育体系性重构中的结构性部件。它通过连接工程角色理解、责任认知与参与证据生成，为工程教育重新承担工程技术人才社会化功能提供了现实路径。

（四）未来技术创新与学习工场与工程教育体系性重构的关系

在高校开展工程教育体系性重构包括两大主要内容：第一是重构什么、如何重构、重构过程和结果评估；第二是建立一个新型的组织与实施系统，支撑重构后的工程教育实施与实践。未来技术创新与学习工场系统在工程教育体系性重构中承担着第二功能。但它不是教学内容的补充，也不是实践环节的延伸，而是在课程与学位之间引入了一个新的层级，并具备所需的工程资质，使工程教育能够回应AI时代工程实践对工程角色、责任结构与判断能力的新要求。为了实现这些目标，来自企业的真实且复杂的工程项目、职业工程师和工程技术人员参与未来技术创新与学习工场系统的工程教育工作是必要的条件。工程教育的体系性重构还需要超前布局工程教育的系统性变革（第一功能），满足AI时代产业的用人需求。正是在这一意义上，未来技术创新与学习工场系统成为工程教育体系性重构得以落地的重要载体，也为高等工程教育在AI技术快速发展与应用的现实环境下继续发挥工程技术人才培养与社会信任建构功能提供了现实支撑。

八、结论

人工智能在工程设计、制造、运行与决策支持等环节中的深度嵌入，正在持续改变工程实践的组织方式与风险形态。工程技术人才需求的变化，特别是对初级工程师岗位要求的变化，并非简单体现在新技术或新技能方面，而更深层地反映了工程师工作内容、责任要求及其在工程系统中角色位置的系统性转型，也反映企业对工程毕业生的新要求。在这一背景下，工程问题的主导约束不断拓展，工程实践对工程技术人才的能力体系包括工程判断和决策能力、责任意识与系统理解提出了新的要求。

本文从企业工程技术人才需求变化的现实出发，指出当前高等工程教育体系在制度层面与上述变化之间逐渐显现出结构性张力。这种张力并非源于工程教育改革不足，而在于既有培养体系所依赖的若干制度前提，其适用范围正在发生变化。仅通过课程技术内容更新、实践强化等局部性渐进式改革措施，难以充分回应工程责任结构与社会信任生成方式的变化以及由此产生对工程毕业生就业挑战。

在此基础上，本文提出有必要对工程教育培养体系进行整体审视与重构。需要强调的是，体系性重构并不意味着否定既有工程教育的历史基础与实践成果，而是在AI时代企业新的工程条件下，对其制度逻辑、功能定位与运行方式进行再组织。工程教育的关键不再仅是知识传授和技能学习，而在于其是否能够覆盖工程技术人才适应AI时代的新要求、新角色理解、责任认知与工程判断形成等新培养任务。

进一步而言，工程教育体系性重构需要相应的新载体。我们提出的未来技术创新与学习工场系统（包括真实企业工程任务工坊），是连接新的课堂教学和企业真实工程实践的新型工程教育创新载体，为工程教育回应AI时代工程实践变化提供了现实路径。通过在教育体系内部构建持续运行的工程情境，未来技术创新与学习工场使工程教育得以在不直接承担工程责任的前提下，引导学生逐步理解工程角色、工程责任及其生成机制，从而缓解教育评价与产业判断之间的制度张力。

唯有对工程教育体系进行系统性重构，才能支撑高等工程教育在人工智能时代继续发挥其在工程技术人才培养与社会信任建构中的核心作用，并在工程实践条件持续变化的背景下保持其不可替代的制度地位。在智能时代要继续坚持立德树人统领人才培养全过程，聚焦学生的全面发展，培养未来产业需要的卓越工程师和领军人才。

参考文献

[1]林健,杨冬. 2024工程教育智能化:系统设计与整体实现[J].高等工程教育研究,2024(2):1-11.

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[7]WEF.The Future of Jobs Report 2025[EB/OL].[2025-06-20].https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.

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[12]雅虎财经. 美国AI公司Palantir启动从高中毕业生选拔人才的奖学金计划[EB/OL].[2025-11-03].https://finance.yahoo.com/news/palantir-says-college-no-longer-154920051.html.

[13]CIO(2026).Is AI eradicating the junior developer[EB/OL].[2026-01-22].

https://www.cio.com/article/4120168/is-ai-eradicating-the-junior-developer.html?utm_source.

[14]Stack Overflow Blog(2025).AI vs Gen Z:How AI has changed the career pathway[EB/OL].[2025-12-26].

https://stackoverflow.blog/2025/12/26/ai-vs-gen-z/?utm_source.

[15]Built In (2026).How AI Is Reshaping IT Careers[EB/OL].[2026-01-14].

https://builtin.com/articles/ai-reshaping-it-careers?utm_source.