摘 要 当前，人工智能技术已经由研发探索进入产业应用和组织业务流程，推动了岗位需求由单一研发向数据支撑、工程实施、产品转化和行业应用并重转变。面对这一变化，高职院校需要在人工智能产业链条中识别可承接岗位群，由此明确外部需求进入人才培养过程的教育边界。基于岗位招聘与人才供需报告、行业标准及高职专业教学标准等多源证据，分析人工智能人才需求在岗位类型、能力结构、场景分布和治理要求方面的变化。研究发现，人工智能岗位的能力要求已由单项技术扩展为技术基础、工程实施、场景应用和数据治理与合规交织的复合结构，且在不同地区、企业类型和应用场景中的需求呈现差异化分布。高职院校应以可承接岗位群为培养边界，通过课程模块重组、典型工作任务包建设、专业群协同承接和质量评价动态校准，推动人工智能人才需求向培养路径的教育转化。

关键词 人工智能；人才需求；高职院校；人才培养；多源证据

作者简介 杨宁（1981- ），女，广西开放大学（广西信息职业技术学院）副教授，博士，研究方向：高校教育教学管理（南宁，530022）；赵学孔（1982- ），男，广西信息职业技术学院副院长，教授，研究方向：智能教育

通讯作者 李春鹏（1986- ），男，广西师范大学教育学部博士研究生，广西金融职业技术学院副院长，研究员，研究方向：教育政策，课程与教学（桂林，541004）

引用格式：杨宁,李春鹏,赵学孔.人工智能人才需求结构变化与高职院校人才培养路径转译——基于多源证据链的视角[J].职业技术教育,2026,47(25):48-55.

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