智能制造亟需AI+网络安全人才

制造业的数字化转型已经走过十余年，如今正加速进入“智能制造”、“数智化”的新阶段。Rockwell Automation发布的《第十届智能制造年度报告》显示，56%的制造商正在试点智能制造，20%已规模化部署，另有20%计划未来投资。

如果说上一轮转型强调自动化和信息化，那么这一轮转型的核心在于“AI驱动+ 安全护航”。在能源成本压力减轻的同时，制造企业正面临三大新挑战：网络安全风险、全球竞争，以及人才缺口。尤其是后两者，已经成为智能制造能否真正落地的关键。

在质量控制、工艺优化、供应链管理等环节，AI的角色正迅速凸显。报告显示，未来12个月内，50%的制造商计划引入AI/ML进行质量管控。企业希望借助AI提升数据洞察力，把被动的“问题响应”转化为主动的“风险预防”。

比如，供应链管理的复杂性在动荡的市场环境下被进一步放大。28%的制造商正重新审视关键供应商，从定价、交付到合规，全面纳入AI辅助决策。这一趋势意味着，AI正在从车间走向供应链战略层面。

然而，现实问题是——虽然数据收集能力空前强大，但44%的数据仍未被有效利用。这一“数据鸿沟”使得企业迫切需要AI与云计算的结合，来把数据转化为真正的生产力。

如果说AI是智能制造的油门，那么网络安全就是刹车系统。随着AI的广泛应用，攻击面同步扩大，网络安全风险迅速上升。今年，网络安全已经跃升为制造业外部增长障碍的第二大因素。

报告显示，49%的制造商计划在未来12个月内使用AI/ML来应对网络安全威胁，而这一比例在2024年还只有40%。与此同时，38%的企业正利用设备和流程数据来防范攻击——这一比例也比去年增长了7个百分点。

从车间传感器到供应链平台，从工业机器人到云端SaaS，制造业的每一个环节都可能成为攻击入口。智能制造越是依赖AI，越需要“安全内嵌”思维。

智能制造不是“机器换人”的简单升级，而是“人机协同”的系统性演进。制造商普遍认为，缺乏复合型人才是他们最大的短板。41%的企业正尝试用AI和自动化弥补劳动力不足，但这只能缓解“人手不够”的表面问题。

真正的挑战在于：谁能理解制造流程，又能驾驭AI技术，还具备网络安全意识？这种跨界型人才，正在成为制造业争夺的“稀缺矿石”。

在未来五年里，制造业最核心的技能将是AI知识、网络安全专长以及复杂问题解决能力。换句话说，智能制造的“铁饭碗”是既懂算法又懂防护的人才。

GoUpSec网络安全培训专家FunnyG指出，随着智能制造投资的持续扩大，市场对“AI+网络安全”岗位的需求正快速上升：

• 质量控制工程师2.0：不仅要懂检测，还要会用AI模型做预测。

• 供应链分析师2.0：除了优化成本，更要具备实时风险监控与网络安全评估能力。

• 安全运维工程师2.0：从设备维修转型为“AI驱动+网络安全加固”的复合角色。

对于高校和职业教育机构而言，这意味着培养路线必须重塑：单纯的工业工程或计算机科学已不够，跨学科课程才是未来主流。

智能制造不是单纯的技术升级，而是一场涉及组织、流程、人才和文化的深度变革。AI和网络安全的交织，使得制造业人才市场正面临“断层式缺口”。

到2027年，制造业决策者普遍预计，AI将节省大量人工操作时间，释放员工投入更高价值的任务。但能否真正抓住这一机遇，取决于企业是否能及时构建起一支懂AI、懂安全、能跨界的“智能制造人才军团”。

未来，真正的竞争不再是机器之间的速度赛跑，而是人才之间的认知较量。智能化并不能取代人才，相反，智能化更加凸显了新型人才和创造力的重要性。智能制造要想跑赢下一轮周期，必须先赢下这场人才战。