据工信部此前预测十大股票杠杆排名，到2025年新能源汽车领域专业人才缺口将高达103万。脉脉高聘发布的《智驾和机器人领域人才洞察》更精准揭示，2025年1-5月，智驾和机器人领域多类核心技术岗位缺人。其中，仿真应用工程师的供需比仅为0.58，约相当于2个岗位争夺1个人才。在人才紧缺岗位中，算法类最为突出，自然语言处理（0.65）、大模型算法（0.71）、AIGC算法工程师（0.72）、自动驾驶算法（0.79）的人才供需比均低于0.8。
一组组反差强烈的数据，揭开了汽车产业转型期人才供需错位的严峻现实。在燃油车时代，汽车产业的人才结构相对稳定，机械设计、发动机研发、传统汽修等岗位构成了人才需求的核心框架，高校与职业院校的培养体系也与之高度适配，供需两端维持着相对平衡的状态。但随着新能源与智能网联技术的爆发式增长，汽车产业完成了从“机械硬件主导”到“软件定义汽车”的转变，这种平衡逐渐被打破，人才供需错位的现象愈加明显。
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近期，上海交通职业学院汽车工程学院院长李丕毅在接受盖世汽车采访时直言，由于汽车产业自身在持续迭代，市场需求也在动态演进，供需不匹配的问题预计会持续存在，很难彻底根除。
错位之象：技能迭代与岗位更迭的双重冲击
汽车产业从“机械时代”向“智能电动时代”的跨越，正让人才供需的错位从“隐性”变为“显性”，这种错位既体现在技能需求的转向，也凸显于岗位需求的动态变化，成为制约产业发展的关键难题之一。
随着新能源与智能网联技术的普及，技能需求的天平逐渐倾斜。在新能源汽车时代，动力电池、电机、电控“三电系统”取代发动机成为核心部件，智能座舱、自动驾驶、车联网等技术成为产品竞争力的关键，技能需求呈现出鲜明的“跨界融合”特征。
举例来说，一名优秀的自动驾驶算法工程师，不仅需要掌握计算机科学、机器学习等基础理论，还需熟悉汽车动力学、传感器技术等汽车领域知识，甚至要具备数据标注、模型训练等实操能力，这种“复合型技能”需求让传统人才培养体系难以应对。
职教圈同样如此，李丕毅表示，随着行业产业的深刻变革，人才需求的多元化特征愈发凸显。过去，培养学生掌握汽修核心技能，基本就能满足岗位需求，让他们顺利胜任工作。但如今，在新能源与智能网联技术迅猛发展的背景下，传统核心技能已逐渐弱化，信息化、计算机、网络、编程等新兴技术，成为当下人才培养中更关键、更核心的能力要求。
李丕毅（图片为受访者本人提供）
与此同时，岗位需求的更新速度也非常之快。《智驾和机器人领域人才洞察》显示，智驾和机器人领域的新发岗位量在2025年呈现爆发式增长。从2024年1月到2025年4月，新发岗位量增长28倍。理想汽车创始人李想此前在「AI Talk」活动上亦透露，2024、2025年初，理想辅助驾驶团队几乎每一个核心人员都会接到超过20个猎头电话。
李丕毅指出，汽车产业相关的教学内容、岗位技能要求乃至岗位本身，始终处于动态变化之中，这种变化具体表现为：有些岗位可能当下存在，但在未来一两年内就会消失；另一些岗位虽得以保留，其技能要求却已发生翻天覆地的改变。
供需错位的背后，并非单一环节的失序，而是产业迭代速度、政策落地效能与人才培养模式三者相互交织形成的“连环困境”。
产业自身的“未定型”是供需错位的先天诱因。当前汽车产业正处于新能源与智能网联的“爆发期”，技术路线、产品形态、商业模式均处于快速迭代中，直接导致岗位需求呈现动态变化。例如在新能源汽车领域，动力电池技术路线尚未最终定型，磷酸铁锂、三元锂电池各有优势，固态电池的研发也在加速推进；在智能驾驶领域，从L2+到L4级别的技术迭代不断突破，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等感知方案的组合也在持续优化。
政策落地不畅是供需错位的关键瓶颈。诚然，国家层面早已将产教融合上升为人才培养的核心战略，但在实践中，“融而不合”的问题却普遍存在。
李丕毅坦言：“现在学校跟企业之间好像走得比较紧密，协议也签了很多，项目也有，成果也有。但如果深层次去挖掘，真正为产业解决多少实际问题，带来多少收益，成果其实还并不明显。”核心症结在于政策落地的“最后一公里”梗阻，“国家层面有相关的鼓励政策，但一步步落地到地方，再到市、区、学校这一级，实际落地效果还是有很大的‘折扣’。”
培养模式的“路径依赖”是供需错位的后天短板。长期以来，汽车人才培养沿用“学校理论学习+企业集中实习”的两段式模式，这种模式在传统机械时代尚能适配，但在跨界融合时代已显僵化。更关键的是，传统模式缺乏“动态调整”机制——课程一旦确定，往往两三年才更新一次，而产业技能的迭代周期早已缩短至半年甚至更短。此外，师资队伍的“产业脱节”也加剧了问题：不少教师长期在校授课，缺乏企业一线实践经验。
破局之道：构建三维协同的人才生态
打破供需错位的“连环困境”，需要从培养模式、技术赋能、政策突破三个维度同步发力，构建“产业牵引、政策护航、教育适配”的良性生态。
培养模式的“动态调整”是关键突破口。在产业快速迭代的背景下，人才培养模式必须从“静态适配”转向“动态响应”，建立与产业需求同频共振的调整机制。
李丕毅透露，从1996年的校企合作订单班，到2010年后的现代学徒制，再到如今的产业学院，其带领团队完成了人才培养模式的三次关键迭代，每一次都在拉近与产业的距离。
订单班是起步尝试，解决了“人才培养与企业标准脱节”的基础问题。“1996年我们和一汽丰田合作，成为全国首批汽车专业类校企合作项目之一。”据李丕毅介绍，订单班采用“两段式”培养模式：学生先在校集中学习一年，再到企业实习一年。
现代学徒制是进阶突破，实现了“工学交替”的深度融合。李丕毅解释道，“它比订单班模式更进了一步，将原本相对割裂的‘在校学习’与‘企业实践’两段式培养有机融合。学生在校学3~4个月后，到企业实训1~2个月，检验知识技能、补齐短板，再回校深造，经过3~4次这样的轮回，能让学生在两年培养期内，对产业一线的实际需求、技术标准及核心技能形成全面且深入的理解与掌握。”
产业学院则是终极探索，直指“整个产业的人才供需匹配”。“如果说订单班是点对点的企业跟学校的合作，学徒制是学校和一个集团的合作，产业学院则是为整个产业及行业提供人才供需匹配的一个深度融合的模式。”李丕毅还强调，产业学院聚焦新能源与智能网联两大主线，深度融入国家产业发展的宏大背景。
除了培养模式的迭代，课程体系的动态更新同样重要。据盖世汽车了解，如今许多职业院校开始建立“产业顾问委员会”，邀请车企技术骨干、行业专家参与课程设计与修订，将产业最新技术标准、岗位技能要求及时融入课程内容。
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AI技术的深度植入，是缩短人才供需时差的核心技术引擎。在智能电动时代，AI技术不仅是产业发展的核心驱动力，更是重构人才培养模式的关键工具。通过将AI技术融入人才培养全过程，可以大幅提升培养效率，缩短人才与产业的适配周期。
“产教融合，‘产’在前、‘教’在后。如今产业已广泛融入AI元素，若学校教育跟不上，只会拉大差距、愈发落后。”李丕毅透露，其所在学院已将AI通识课程列为所有汽车类专业的基础必修课，这种“AI+教育”的模式，让学生从入学之初就建立起AI思维，为后续专业学习奠定基础。
他还表示：“我们也在响应国家政策变化，在产教融合领域推进AI应用。我们会把产业里真实的AI项目带到课堂，让学生用AI工具亲手完成这些产业任务，完整体验整个过程，最终为产业发展提供服务。”
政策机制的破壁攻坚，是破解错位的制度保障。人才培养生态的构建离不开政策的引导与支持，只有打通政策落地的“最后一公里”，才能充分激发院校与企业的参与积极性，形成协同育人的合力。
李丕毅指出，借鉴产教融合成效显著地区的经验，“打通校企合作的审批、经费、激励等关键环节”，让学校“放开手脚干”，企业“有动力投入”，才能形成“产业提需求、院校育人才、企业用人才”的闭环。
对于职教出海背景下的供需适配，李丕毅再次强调“产业先行”的原则，职教出海不能为了出海而出海。
在他看来，做好职教出海的关键是看合作企业是否有出海需求或海外产业布局，“企业没出去，学校没必要盲目出海”，只有产业出去了，当地人才需求才会凸显，基于此，学校与企业深度融合，配套输出课程、教材、师资、基地等资源，才能真正匹配企业的真实需求。
未来能力：个人与产业的协同进化
如今，汽车行业的“内卷”已成为共识，而这种产业层面的激烈竞争，正持续向人才培养圈渗透蔓延。这种“内卷”本质上是产业转型期的必然现象，既是压力也是动力，推动着人才培养质量与产业发展水平的协同提升。
李丕毅指出，产业内卷态势的变化，必然会带动高校相关领域的竞争加剧。当前产业竞争本就激烈，院校间的比拼同样白热化——国家对此高度重视，核心要看哪所学校能更好地服务产业发展，在产教融合的深度与成果产出上更具优势。
在他看来，于汽车产业而言，这种“卷”是好事，从整个产业融合与发展推进来看，若没有院校间相互比拼、争先恐后地深化产教融合，国家层面的产教融合进程恐怕会推进得相对缓慢。
而于个人而言，面对产业的持续迭代，人才的核心能力构建远比技能堆砌更重要。李丕毅认为，未来的汽车人才必须具备两大不可替代能力：一是“AI工具应用能力”，二是“职业素养”。
“未来几十年，AI都是绕不开的话题，不懂AI就会被行业淘汰。与此同时，拥有良好的职业素养仍将十分关键。”李丕毅坦言，在与企业对接中发现，不少企业将拥有良好的职业素养放在招聘标准的首位，“技能可以后天培养，但如果职业素养不过关，再强的技能也没用”。
总而言之，在汽车产业的转型浪潮下，人才供需错位的解决无法一蹴而就，但通过培养模式的动态迭代、AI技术的深度赋能与政策机制的破壁攻坚，辅以个人核心能力的持续构建，有望极大提升人才供给与产业需求的匹配度十大股票杠杆排名，为汽车产业的智能电动化转型注入强劲动力。
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