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让机器变得更聪明的第四次工业革命正在对人才提出更高要求。工人们不再守着机器按钮，而是被数据网络包围，工程师则既要懂机械、电力，还要懂控制和软件等。
“未来工业将嵌入式系统、云计算、物联网和人工智能等领域深度融合在一起，这并不是说人才们得把所有学科知识完全掌握，而是要了解各系统，并做出合理规划。”中国工信部和德国经济能源部企业对话平台（AGU）智能制造人才培训教育专家组中方首席专家、同济大学教授、博士生导师陈明在近日举办的“数字化转型与人才培养院士高峰论坛”上说。
学界和产业界都在探索对智能制造人才的具体需求，第三方机构也尝试提供解决方案。近日，第三方认证机构德国莱茵TÜV集团宣布就联合中国机械工程学会、同济大学和犀浦智能系统有限公司开发工业4.0智能制造工程师课程和认证体系。
据陈明介绍，新资质认证并非要颠覆已有工程师授予体系，而是对系统级工程师，包括工业4.0的系统规划师、集成师、评估师，以及安全师等新岗位进行认证。除此之外，重要的工业装备控制工程师也囊括在新资格认证中，比如3D打印应用工程师、工业机器人工程师，和物流装备应用工程师等。新认证出现意味着对智能制造人才的培养将更为规范和标准。
工程师教育和认证升级是伴随着工业发展不同阶段展开。在工业3.0阶段，出现了交叉学科背景的工程师，比如既懂电力又懂机械的机电工程师，以及将工业生产和管理相结合的工业工程师。而以智能化为主导的4.0阶段，工程师们变身为“系统大师”，更加强化对复杂性（Complexity）的理解和处理能力。
在人才升级背后，还隐藏着各国对制造业转型的迫切需求。作为传统制造业强国，德国政府在2013年4月的汉诺威工业博览会上正式提出工业4.0战略，引起工业发达国家及跨国企业跟进。西门子等工业巨头将其概念引入生产控制系统和工业软件开发中。而美国以通用为代表的企业则提出“工业互联网”概念，尝试利用他们在信息技术上的优势重塑制造业。中国和印度等发展中国家也意识到转型升级的必要。
“中国制造从体量上看已经是世界第一，但核心关键技术却成为发展瓶颈。无论是品牌还是质量上都与德国等制造业强国存在差异。”陈明认为，随着资源红利优势的褪去，我国制造业正在面临“前堵后追”的局面。“世界工厂”想要转身，产业人员结构和培训需求就得跟紧步伐。
不止是职业资格认证需要升级，工程师的培养机制也有待改善。我国工程教育发展曾借鉴过注重技术和实操的苏联模式和美国模式，后转向理论和科学教学。直到2010年5月，国务院常务会议审议并通过了《国家中长期教育改革和发展规划纲要( 2010—2020 年) 》，工程教育又开始“回归工程”的转型。2016年，我国成为“华盛顿协议”正式成员，标志着工程教育质量得到国际认可。
“但对人才而言，即便掌握很多知识，也未必能转化成能力，校企融合方面我们还做得不够。”陈明评论道。
近几年，高等教育也在做出改变。根据《教育部关于公布2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》公告，我国高校在2018年首次开设智能制造工程专业。 而同济大学等高校尝试建立“学习工厂”。在这一特殊“工厂”内，学生将经历每一个生产环节，将所学知识通过生产实践变成能力，并形成产品，弥合高校教育和工厂之间的鸿沟。
“未来制造业会提前帮你预知很多事情，比如汽车在红灯显示故障之前，就能提示你重要部件的使用风险，人们就不会在上路后遭遇尴尬。从设计到生产环节，都需要创新和服务意识。”
在陈明看来，无论是高等教育还是职业教育都需要转变思路。“未来世界，机器会做机器擅长的事情，而人类不会完全被替代，会与它们和谐相处。”
