开元体育越智能越缺人：思贤若渴的智能制造（上）｜红利人物·圆桌

　　开元体育越智能越缺人：思贤若渴的智能制造（上）｜红利人物·圆桌在中国制造顶着疫情困境，朝着泛高端制造进军2022，无论是互联网孵化中的智能制造新团队，还是国家力挺的专精特新，都亟需让更多求职者看到他们的“职场红利”。

　　制造业在往高端化转型的过程中，注定要先让后浪认知行业，接收到相对滞后的教材课本之外，市场所需要的知识培养、实践训练信息。

　　但智能制造的产业链路长，细分领域多，对于年轻人来说，似乎并不是一个一听到就会被点燃兴趣与的行业。

　　基于此，36氪旗下职场风向报道IP「职场Bonus」以直播种草的形式，深入浅出地用职场新人的视角去重新认识智能制造的发展现状。

　　本文以下内容，为上半场智联招聘执行副总裁李强、小米智能制造高级专家梁耀廷为观众分享的智能制造的人才数据现状，以及能从互联网大厂角度去入局“智能制造”的机会。

　　广义上说，只要是制造公司在做数字化转型，它都会提自己在做“智能制造”。从狭义上说，我这边在做新工厂的建设，我所说的智能制造就更加局限于整个工厂的生产制造端。

　　我再介绍几个概念之间的差异：新制造主要是是偏向于C2B的业务模式，更加契合小批量、个性化的定制生产；数字化工厂和智慧工厂，侧重表达工厂建设过程中不同的智能程度，数字化工厂指的是利用数字化系统达到信息化生产，而智慧工厂侧重用算法作出决策。

　　智联《高技术制造业人才需求与发展环境报告》显示，2022年1-4月，高技术制造业招聘职位数同比增速高达 28.2%，领先全行业的8.4%，大批岗位呼唤高技能人才加入。

　　根据人社部2022年第一季度发布的“最缺工”职业排名，制造业技术性岗位缺工现象仍在持续，人社部预计，到 2025年中国制造业十大重点领域人才需求缺口将近3000 万人。高技术制造业人才供应与市场需求之间的结构性矛盾依然突出。

　　李强：第一，制造业是繁荣所有产业发展的基础，没有实体制造业就没有设备，何谈产业链。第二，制造业巨大的用工量创造了大量的就业岗位，对于基础的民生保障起到了巨大的作用。第三，制造业是一个国家的底气，有了高端的制造业才能在许多事务上有核心话语权，所以生物技术、新能源、新材料等新一代的信息技术被写到了“十四五”规划纲要里，获得了政策的大力支持。

　　梁耀廷：我们小米的智能工厂分为四层模块。最底层是设备层，也就是整个工厂跟装备相关的，涉及到仪表传感器、机械设计、电控系统的设计等；第二层是自动化软件层，主要负责硬件装备的调试和控制；第三层是边缘层和SaaS层，这一层主要分为两块，一块是在工厂做实时控制，另一块是在云端做软件产品的研发；最顶层是数据和智能，主要负责整个大数据平台的搭建以及最终AI算法的落地应用。

　　具体来看，智能制造各行业增速情况排名前五的有：工业自动化、区块链、物联网、电子设备装备制造、新能源汽车，都超过了50%。

　　五个高级制造业的子行业竞争也是很激烈的：竞争最激烈的是船舶/航空/航天/火车制造，平均66个人竞争一个岗位；第二是云计算/大数据行业，平均32:1。

　　从招聘需求来看，排名前五大岗位有：生产制造/营运管理（31.8%）、销售/商务拓展、互联网/通信技术研发、运维/测试、物流/采购/供应链。这些岗位加起来占了所有岗位量的76.6%。

　　总体来说研发类和商务类的岗位需求占比是比较高的。当然在各个子行业里情况也不一样，比如工业自动化、电子设备制造这种行业招一线技工和研发比较多，而物联网的销售岗位占比很高。

　　高技术制造业的平均薪酬为 9935 元/月，略高于全行业。但具体到各行业来看， 平均薪酬仍存在较大差距——人工智能行业平均招聘薪酬最高，达到了 13076 元/月，其次是新能源汽车(12848 元)、云计算/大数据(12176 元)、物联网(11383 元)、区块链(11187 元)。工业自动化行业人才需求量增长最快，但是普工/技工的招聘岗位需求占比更大，这类岗位目前的薪资相对较低。这是当前制造业的一个现状，技能诚可贵，但确实“科技”价更高。

　　那么哪个工种薪酬高呢？最高的是半导体，平均薪酬达到21960元/月，其次是人工智能平均21146元/月，再往后是研发大约18000元/月。可以看到薪酬高的是和研发和一线制造相关的。

　　奖金方面，高技术制造业的年终奖发放情况相较于全行业更好。人工智能/物联网 /区块链/云计算和大数据是名副其实的奖金大户，奖金在“5 元” 和“100000 元以上”两个区间的占比分别为 6.1%和 4.3%，明显高于全行业总体的 1.9%、1%。

　　智联招聘多年来有一个“中国年度最佳雇主”的评选，TOP100里智能制造类企业比例越来越高，2021年已经占比到了23%左右，可以看到整个行业都在向更好的方向发展。

　　职场Bonus：耀廷能否讲一下自己公司和团队目前在智能制造相关业务、技术上的里程碑?未来还有哪些技术突破与人才需求上会出现的里程碑节点?在搭建自己的团队时遇到了哪些困难?

　　梁耀廷：第一个关键里程碑就是我们整个工厂的落成。 第二个阶段是整个智能制造的解决方案发展成熟，同时推广我们的新技术、新方案，以提升整体的生产效率。 最终目标是希望我们小米的技术 可以带动整个中国的制造产业提升。

　　最首先的困难就是智能制造是一个新方向，我们很难招到匹配的人才，要么制造的同学不懂互联网的知识，要么互联网的同学不懂制造的知识。

　　职场Bonus：二位能否简单分享下，随着“智能制造”行业发展开元体育，产生了哪些人才相关的招聘需求?目前最缺什么样的人?需要他们来解决哪些智能制造企业遇到的痛点?

　　李强：两头的人都急缺，一头是高精尖技术人才，另外一头是基础的一线的操作工。把今年毕业生的就业情况放在一起来看，很可以反映两头的就业情况——985、211学校就业情况相对来讲是很好的，专科院校的学生拿到offer的比例也很高，反而普通本科院校的同学就业机会相对来讲要少很多。

　　从具体岗位来看，产品对人才的底层需求是没变的，还是老生常谈的创新能力、设计能力等等。大二大三的同学需要快速做准备了，可以去看看岗位通用技能有哪些，你和这些要求的差距在哪里，快速补齐。我们对于在校学生的期待是能把基础的数学、电学和计算机语言学得扎实些，另外未来的工作会涉及很多英文文献的查阅，英语也要重视起来。

　　梁耀廷：首先根据自己的兴趣选择一个赛道，在此方向上把知识学通、技艺学精，不管在哪都会很抢手。

　　算法人才，通常市场上我们可以看到两种——一种是非常懂怎么把算法做部署、做应用的，还有一种是对算法底层逻辑感兴趣的。我不能很确定哪种更吃香。做底层研究的人一般在中台相关部门，他可以看到各个部门的需求，不仅限于智能制造；同时智能制造也会需要AI人才，这要求既懂最新的AI算法，同时也要掌握制造过程的工艺知识。这是两种不同的方向，都很缺人。

　　李强：我和智能制造的交集很简单。工信部做2025规划的时候要用到我们的数据，所以我们就来研究这个行业。另一个原因是智能制造处于风口期，风口面前人力先行，我们就需要抓住人才需求创造生意机会。现在智联招聘为了和智能制造相关，也做了许多算法上的优化调整。

　　梁耀廷：我一毕业就在做制造，后来加入小米。前年底开始小米启动了大战略做智能制造，我也跟着转了型。后来我又接触到算法和分析，目前也就转到做大数据和分析的工作。

　　梁耀廷：小米的产品经理分为以下几种：第一种是做自动化软件的产品经理，负责控制层的软件设计；第二种是做SaaS的，有分别负责生产制造、仓储运营、装备管理、质量管理的，都需要大量了解相关业务以及详细设计方案；最后一种是做数据和智能的，做数据的负责数据的架构设计和相关的通路验证、做智能的负责数据集的训练以及整个AI需求的梳理。

　　梁耀廷：是这样的。 智能制造和传统制造不一样的地方就是数字化，硬件制造跟数字化衔接的时候，我们需要了解整个采集系统是怎么工作的，以及数据怎么传、传到哪儿去、最终怎么用，这些都是负责硬件同学需要了解的开元体育。

　　软件同学呢，由于要涉及工艺的分析以及装备的预测性维护，就必须了也解整个硬件甚至机械结构的一些逻辑。

　　梁耀廷：如果工业设计是指做UI、UE的话，智能制造无论是装备的ID设计，还是SaaS系统做的设计，都需要这方面的参与。所以如果你能力强、适应快，基本不存在转岗问题，很快就可以上手。

　　梁耀廷：分两种。如果是机械结构的设计，不需要转，因为智能制造本身也需要这样的技术；如果是偏向于机械和电气中间的状态，可以学一学计算机相关的知识。

　　观众：我是刚毕业一年的计算机毕业生，现在在SAP从事HR模块的售后支持，如何往智能制造转型？

　　李强：你需要先确定要不要变化工作性质，定下来自己未来的职业发展路径，然后看你在每一个阶段需要具备什么样的技能。设计好自己的路径，一步一步坚定地走下去。

　　观众：我现在在做类似于抖音这样的内容平台的销售侧，解决用户和产品之间的销售，我做的是中台运营，转型到智能制造应该做什么呢？

　　梁耀廷：倾向于通用型的岗位更多关注数据分析、数据提取最终找到对应的场景进行优化。所以我建议你可以去学一些数据处理相关的知识，如果感兴趣可以往AI算法产品经理或者数据产品经理的方向走。其他的通用技能都是一样的，唯一需要了解的就是你的业务场景，这更多依赖你个人的学习能力。

　　职场Bonus：我们职场红利研究所，不会给你推荐生活好物，但会想请嘉宾朋友为你分享优质的书、电影和音乐。

　　梁耀廷：我推荐李善友老师的《第一性原理》开元体育，这本书教大家怎样以严密的逻辑推导人的行为以及未来发生的事情，值得多读几遍。

　　李强：我推荐大家读曾鸣老师的《智能商业》，它介绍了未来商业背后的逻辑而不仅仅是总结历史，是非常具有发展的眼光的。

　　｜敬请期待：下半场文字精选内容：天鹰资本合伙人张勇、芯片企业奥伦德集团总助王雷，带领大家深入创业现场，一起解读人才在中小企业中所能发挥的职业成长力量。