2025年7月10-12日，2025中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛主题为“提质向新，智赢未来”，由“闭门峰会、大会论坛、技术领袖峰会、多场主题论坛、N场行业发布、主题参观活动”等15场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月11日下午举办的“主题论坛三：未来已来——中国汽车产业人才发展的新机遇与新挑战”上，一汽-大众人才发展与赋能中心副主任隋鑫发表了精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：

  谢谢主办方的邀请，能够邀请我作为一汽-大众的代表，跟大家做一些分享和交流。

  刚才蔡总和郑总分别代表长安和吉利集团，跟我们分享了一些现代企业人才发展和培养的思路与战略，可以说是高屋建瓴。今天我带来的是一个小案例，是过去两年，一汽-大众在聚焦数字化转型，对于技能人才如何参与其中，在高质量发展新质生产力过程中技能人才发展培养的一个小的案例，《打造数智技工新岗位，激活新质生产力发展动能》。就是通过打造一个新的岗位，去激发更多的人才参与到数字化、参与到新质生产力发展的过程中。

  一汽-大众是由中国一汽和德国大众集团出资建立的，一汽集团占比60%。91年成立，到今年正好是34年，可以说过程中经历了很多风雨，从最早只有一个基地在长春，到现在华南、华东、华北，全国在5个城市都有相应的生产基地，我们的常驻地点从原来几个工厂所在地，延伸到北京、杭州、上海等等几个前沿的城市。到目前为止，我们已经完成了超过2900万辆整车的交付，预计今年11月，我们第3000万辆整车也即将下线交付。

  目前，一汽-大众总共有奥迪、大众、捷达三个品牌，在售商品超过30款，覆盖纯电、混动以及燃油车。除了整车生产、销售之外，我们还有摩捷智行、摩斯智联这样面向出行和智能网联方面的科技公司。

  以上是一汽-大众的概况。今天我想分享的是我们在打造数字化技工这样一个新岗位的过程与思考。一汽-大众的数字化转型过程中遇到了很多困难，其中不免全新课题，技能人才在数字化浪潮里的发展就是这样一个课题。我们内部经过反复复盘、场景调研和多轮研讨提出了这样一个方案，就是设岗赋能，再牵引他们发挥作用，为技能人才打造了一个新的身份。这类人才，既有现场的工作经验、有丰富的操作能力，又有良好的理论实验基础，具备极强的创新能力。我们的IoT数字化技术可以说完美地契合这样一个理念。

  经过将近两年的运行，我们牵引了超过1万人的技能人才，也就是我们说的工人或作业群体，参与到数字化转型的学习当中，超过了我们整个技能人才的40%，最终转型成功上岗了200个数字化技工。这200人在过去两年中，每年为我们的工厂节约将近超过1万工时，产生的产值超过2000万。

  下面跟大家分享一下我们整个设计的思路和执行的过程，首先从最初设计这样一个工种时，我们会从组织和员工两个层面去思考。从组织层面，我们本身有数字化转型的要求，又有德国大众整个人力资源战略的思考，我们希望在专业人才、管理人才之外，为技能人才也开拓一个数字化转型的道路，让他们参与到整个数字化转型过程中。从个人的角度，相关的数字化工作其实在现场陆陆续续也有在做，大家通过一些散点的学习或者实际的课题，也承担了很多数字化转型的任务，但是缺少系统化层面的赋能，大家的技能不够全面，同时对于人才的发展，对于这部分工人群体的发展，他们是存在困惑的。我们现在从事这样一个工作，我们未来要到哪里去，在这样一个工厂里我们能否有更大的职业发展的期待，这是我们每个员工发自内心的要求。

  基于此，我们将实际工作的场景进行了一个梳理，发现从部门的角度也需要我们明确这样一个人群的工作职责和他所需要具备的能力，从而更好地推动数字化业务在工厂的落地。

  首先，我们将整个岗位明确出来，基于我们标准的工作方式，采用任职资格标准的方式去牵动岗位发展。我们组成了一个共创组，这个共创组覆盖了生产一线、制造工艺部门、HR和管理编制的部门，各线都有相应的专家参与。同时从纵向层级来说，覆盖了经理、专家、内部小的团队管理者、现场的工程师以及一线的工人和工班长，所有的群体都有覆盖。我们这样一个群体，面向一汽大众所有的数字化员工在线岗开展的工作场景进行了梳理。举个例子，比如说焊装预测性维修项目，我们进行了三轮研讨，最终确定在整个过程中，数据采集、数据分析、数据可视都是他们工作中面临的场景，通过这样的场景我们将其中的能力和需要的任职资格抽离出来。

  基于以上我们把所有的工作场景梳理之后，我们需要确定这样一个新的工种的任职资格是什么样子的。任职资格撰写的原则我们内部有三条，跟大部分企业都是一样的，第一个，我们整个工作描写的动作要符合实际的生产需要，时刻围绕着工作的真实场景。第二个，凸显价值创造和能力导向，一方面我们的动作要真正为企业、为员工个人能够创造价值，我们把这个岗位上标杆员工的行为进行了汇总，然后指导人员转型能力上的发展方向。第三个，可区分、可落地，我们现在一个新的岗位需要区分他的职业发展道路，从能力和实际动作来说将它进行一个分级，并且各级的行为能够确切地让员工知道他的层级应该完成什么样的任务，并且具备什么样的能力。基于以上三个原则，我们将岗位职责梳理形成这边的七条，包括技术领域的物联网、数据管理、编程开发，这属于基本的数字化技能;数字化产品运营，相当于如何去运营、管理、维护数据产品始终能够保持先进性和创造价值;以及最关键的底线信息安全，形成我们七条数字化技工的任职资格标准。

  设计完整个任职资格标准之后，就是员工最关注发展通道，我们传统工人的发展通道，从中级工、高级工、技师、高级技师这样一个趋势进行设计，我们数字化技工根据场景和能力优先匹配的是中级工和高级工两个层级，我们员工经过了后面讲到的一系列赋能之后，会进行理论和实操两轮考试，考试通过证明他在能力上已经具备从事数字化工作的状态，能不能上岗还需要一个竞聘答辩，会从他实际的业绩、非专业的能力以及对未来的学习能力、发展潜力层次去考虑，最终确定他会匹配到哪个岗位上。

  现在我们已经为这个工种开发了完整的职业等级自主认定体系，虽然在国家的职业目录里现在没有，但是我们在企业内部都是按照完备的自主认定体系进行赋能、考核和认定，保证后续每年他们仍然可以对能力进行提升和考核，并且达到之后可以进行对技师和高级技师的一个升级。这是第一部分，我们对于岗位设计部分的思考。

  第二部分是赋能，这个环节的重点是体系化，不仅是将能力项萃取出来，还有驱动大家去参与。因此，我们完整设计了数字化技工的赋能体系，包括能力全景评估、课程体系和学习路径。基于刚才说的任职资格标准，我们将他实际的工作场景发展成五类，每一类都进行详细的动作和技能的抽离，最终确定了七大技能项，包括最基本的物联网、编程、数据分析、可视化，高级一点的机器视觉、数据治理、信息安全。

  之后我们会将这些内容进行分解，最终形成我们整体23门课程体系，除了刚才说到的整个技术领域之外，我们还增加了智慧工厂本身的一些基础导入、热点、现行生产线上的热点技术以及案例解读。此外，将刚才说的那些技能具象到具体的课程里面，包括JAVA、数据库等等核心内容。之后会将这23门课根据不同的层级进行一个分解，我们希望为我们的工人梳理出一个清晰的学习路径，他只要按照我们的要求或者是线上的指导，一步一步地去学习和实践，就能达到我们所要的数字化工人的标准，我们大体分成了两个模块、两个层级。第一模块是以理论学习为主，第二模块会进行实践的辅导，在开展赋能过程中，我们会为关键的工人设计课题和导师，同时也请了数字化领域比较权威的导师进行答疑式的辅导，由我们的工人自主去预约。模块一我们分成两个层级，高级工以下我们以基础的导入，具备初步的前后端的能力为主，到了技师和高级技师以上，相应的数据库、前后端、机器视觉都要达到比较高等级的状态。

  我们整个赋能认证前后持续了6个月，前4个月是两个模块的赋能，第一年利用2个月的时间完成了整个理论实操的过程，选拔出这样的人才，到第二年和今年开始，我们已经将他归入到正常的自主认定的工种之中去，就是常态化去进行。其中赋能的形式上我们也做了特殊的处理，我们整个赋能的时间都选在工人业余的时间，没有占用工人上班的时间。

  其实，对工人来说这个学习强度非常大，线上的工作已经很辛苦了，我们的时间为什么要安排在业余的时间呢。第一我们希望最大化挖掘大家的自驱力，真正参与到需要创造性、需要想象力这样一个工作的人，我们希望他天然具备更强的学习和自驱的能力，他能够愿意付出自己的时间去参与。第二是考虑公平公正的问题，因为对于整个学习的过程，参与的人非常多，有些人愿意参与、有些人不愿意参与，如果我们占用生产时间去学习的话，对于不参与这种事情的工人来说也是不公平的。

  当然，我们也要最大化方便学员学习。整个学习的过程，除了模块二需要现场和实操，其他的部分我们都做成了线上的课程，我们有清晰的链路和方便的观看模式，除了首次直播安排在固定的业余时间，之后他们可以多次的重复和学习。同时今年开始对我们的内容上了一个AI的功能，过去因为我们大量的视频课，如果某些知识点忘记了，去查找是非常繁琐的。现在AI上线之后，它可以立刻根据你的提问找到相应的内容在哪里讲，把这个视频翻出来，或者把文本给你翻译出来。

  整个培训结束之后就是上岗的过程，我们经过理论和实操两级的考试，理论平均通过率在60%左右，实操的通过率在75%，通过之后，他具备了竞聘的基本资格。

  我们在答辩的过程中，最终答辩的成绩会影响到他入岗的等级，跟相应的收入有比较直接的关系。如果他的分数相对较高，我们是5分制，4分以上是非常优秀的一个状态，我们会匹配相应职级里高的工资段位，相对低一些，我们就匹配低的段位。同时我们会考虑他现有岗位的职级状态，新入的岗位工资和现有的岗位工资，哪个高以哪个为准，我们希望最大化地驱动大家参与。

  最后我们在整个过程中，上岗的200多名数字化技工，最终在生产效率、质量、成本和体系和绿色新能源工厂建设五个方面，都创造比较多的产值，平均每年为我们节省上万工时，通过自主的数字化开发和运维，甚至将我们优秀的数字化产品对外服务，我们不仅能降低成本，还能有一定的创收，这个年产值在2000万左右。

  此外我们无论是参与这件事的学员本身，还是工厂负责数字化的专业技术人员或经理，都大加赞赏。很多工程师和经理跟我们说，他们感受到不少数字化技工的能力，在某些领域已经超过了我们的工程师。对于上岗的技能人才也找到我们，觉得他们的努力在切实的转化为价值，又有身份相匹配，成就感非常高，也十分愿意继续学习和钻研，我们也有越来越多工匠工作室在数字化领域涌现出来。

  这里能看到他们在一些成果的节选，包括拧紧质量管理，通过系统采集数据，将拧紧的错误率降到最低。在动力总成，我们将电池安装转移的过程进行目视化的显现，保证匹配效率。能源管理是在工厂的核心应用，我们将五大工厂进行了数据采集、分析和算法的统一，快速横展到所有车间，通过实时采集和分析电、气、高温水等消耗数据，将单车能源耗费降低，始终是整车企业里的一流水平。

  以上就是我带给大家的一个简要的分享。

  一汽-大众，一起出众!

  谢谢大家。

  (注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅)