[中国经济时报]宋扬：世界技能大赛折射出技能人才培养新逻辑
发布时间：2026-09-29被誉为“世界技能奥林匹克”的世界技能大赛(以下简称“世赛”)，正在成为洞察新一轮产业变革与青年就业走向的重要窗口。
9月27日晚，为期6天的第48届世界技能大赛在上海闭幕。中国代表团斩获41枚金牌、11枚银牌、4枚铜牌和6个优胜奖，第五次位居金牌榜和团体总分世界第一，创参赛历史最好成绩;何晓嫚在轨道车辆技术项目以全场最高分摘得阿尔伯特·维达大奖。在首次设立的7个赛项中，中国选手在软件测试、智慧安防技术、数字交互媒体设计、无人机系统、轨道车辆技术、口腔修复工艺技术6个项目夺金。赛项设置与评分规则的变化，比奖牌榜更值得细读：在软件测试项目中，AI负责生成脚本、批量执行，选手得分的关键在于甄别AI输出的错误;智慧安防技术项目软件评分占比达85%，硬件安装仅占15%。
接受中国经济时报记者采访的专家认为，人工智能对就业和技能的影响不是简单的“机器换人”，而是对生产流程、工作任务和能力组合的整体重构。技能人才培养既要顺应人机协同的发展趋势，增强解决复杂问题的能力，也要打牢专业技能这个根本，帮助劳动者特别是青年人在产业变革中实现技能成才。
人机协同重塑技能价值
本届世赛共设64个赛项，来自68个国家和地区的1385名选手参赛，三项数据均创历届之最。无人机系统、数字交互媒体设计、轨道车辆技术、智慧安防技术、软件测试、口腔修复工艺技术、零售7个赛项首次登场，新增数量为历届最多。本届世赛还采用“一赛两会”办赛模式，同步举办了世界技能大赛、世界技能大会、世界技能博览会。
“中国代表团在本届大赛中创造了参加世界技能大赛以来的历史最好成绩，不仅在焊接、土木建筑、餐饮等传统项目获得金牌，而且在自主移动机器人、数控车、无人机系统等项目夺金。”清华大学教育学院长聘教授、人工智能教育研究所所长韩锡斌在接受中国经济时报记者采访时，给出了此次大赛中国选手奖牌结构背后的价值信息。他认为，“这体现了技能人才培养与产业升级同步发展的基本特征。”
“人工智能技术与业态的迅速发展，是推动经济转型升级、实现高质量发展的关键引擎，也带来就业领域的加速分化。”国产无码 经济学院教授、国产无码 研究员宋扬在接受中国经济时报记者采访时指出，此次世赛充分显示出技术进步的就业创造效应与“机器换人”的替代效应并存的事实。他强调，生成式人工智能的崛起，首次突破了智力劳动一直以来由人类专属的传统界限，深入到复杂认知、决策判断等领域，对就业市场影响前所未有。
从国内外的实践看，人工智能倾向于对中低技能形成替代，与高技能形成互补。“AI时代不是不需要技能人才，而是更需要高技能人才，特别是满足人机协同需求、能够解决复杂问题的复合型人才。”宋扬认为，这一趋势将相应提高高技能人才的市场薪酬水平。
对此，世界经济论坛《2025年未来就业报告》给出相似判断：2025年至2030年，人工智能与大数据是需求增长最快的技能，网络与网络安全、技术素养紧随其后，手工灵巧度的重要性下降。
专业技能夯实成才之基
人工智能替代的，首先是基础性、重复性的工作环节。过去，技能人才往往从这些环节做起，在反复练习中积累经验、打牢功底;如今，这条成长路径正被压缩。一线教练反映，现在的学生更会用AI，但底层逻辑不够扎实。
“AI对重复性、常规性工作的替代，确实会在一定程度上造成传统技能形成机制断层。”宋扬指出，人工智能对就业的影响不是替代或互补的简单加减法，而是对整个生产流程和劳动过程的重构。
职教“基本功”内涵因此需要被重新定义。韩锡斌认为，新的“基本功”涵盖通用能力、专业技能、数字技能和人机协同能力，批判性思维、复杂问题拆解、沟通协作、快速学习等通用能力，以及数字技能和人机协同能力，这是AI时代的新能力。“但是，AI时代最该打牢的仍然是专业技能。”他解释，具备深厚行业经验的专业人才是训练AI不可或缺的力量，非标准化场景下的高水平技能AI尚不能胜任;新的组合能力始终围绕专业技能形成，把技能做到极致的态度、责任心将影响人的一生。“因此，更应倡导学生专注专业技能的持续提升。”
如何把技能形成的断层补上？宋扬建议，构建“就业友好型”发展方式，健全贯穿劳动者职业生涯全过程的技能培训体系，以市场需求为导向提升低技能劳动者技能、构建多元技能结构，帮助低技能群体共享发展红利;职业教育要在课程设置、授课方式、实践训练上主动调整、前瞻改革，提升学生运用人工智能等数字工具的能力。
在韩锡斌看来，世赛毕竟是竞赛，参赛选手是极少数，尚不足以反映职教体系对接产业智能化的总体情况。他指出，竞赛体系要稳定可比，部分赛项虽体现了数字技术包括人工智能对技能的新要求，但多数传统赛项尚难测评人机协同技能。“产业智能化是长期过程，行业、地区、企业差异大，新技能难有统一标准。”他主张，产教融合要因行业、因地区、因企业、因学校而异，由校企协同探索。
未来，补齐职业教育培养体系对接产业智能化升级的短板，还须政策布局同向发力。人工智能改变的是技能形态而非技能价值。在人机协同时代，既会用智能工具、又有过硬本领的劳动者，道路将越走越宽。
