在数字化和智能化浪潮的推动下，传统制造业从劳动密集型转向技术密集型，企业的核心竞争力从依赖人的体力转变为依赖数据、算法和智能系统；人不再是机器的附庸，而是让AI和机器人协同工作的“指挥家”。
　　未来的制造业需要的不仅是工匠，更是具有跨学科能力的创新型人才。广东轻工职业技术大学智能制造与装备学院院长张友能认为，这种“新工匠”，不是孤立的研发者或操作员，而是能打通“科研—落地—创新”全链条，全面拥抱智能化，直面产业真实挑战的价值创造者。职业本科层次的人才，应该能够解决企业“设计难落地”的问题，促进从科研成果到应用的转化。
　　现在职业教育分科过细，过度强调知识的纵向深度，人为割裂了本应相互联系的学科。知识没有被应用和检验，学生只是知道，但不会用。所谓的实践，往往是验证性、重复性的实验，难以培养学生在不确定性中解决问题的能力。学生无法形成系统性思维，在解决实际问题时不会从多维度、多层次进行思考和分析。而且，教育评价的标准和内容严重滞后于产业数字化、智能化的技术迭代速度。
　　未来制造产业需要的人才画像是这样的：对特定行业的生产工艺、业务逻辑、痛点、瓶颈和发展趋势有深刻理解和洞察；能将AI作为核心工具使用，具备数据获取、数据分析、数据建模和数据驱动决策的能力；具备整合能力，可以打破学科壁垒；具备落地能力，能将理论知识、技术工具与特定、动态、非理想化的真实场景相结合；具有创造力，能够快速学习新知识、主动探索未知领域，并创造性地提出问题解决方案。
　　我们要培养‘π’型人才。他们用“两条腿”走路，一条是专业技能，一条是数智技能。“π”型人才不仅是技术工匠，也是跨学科的创新者。学生在不同的小学期进阶式完成轮足式机器人创新制作、视觉SCARA机器人系统开发和双足机器人创新制作的任务。这也是为培养学生真正解决工程实践问题能力，而进行的改革尝试。