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人才供需“两张皮” 泉州职教院校和企业探索破解方法

原标题：人才供需“两张皮” 泉州职教院校和企业探索破解方法

高职教育，一头连着产业，一头连着就业。因此，如何提高教育质量，双方关切。无论是作为需求方的企业，还是作为供应方的院校，各地很早就开始协同育人的探索。

实训，向来被认为是解决人才供需“两张皮”最直接有效的方式，也是校企合作、协同育人的重要内容。从最早的订单班、特选班，到双师互聘、现代学徒制、专业设置动态调整，再到创建实训基地、成立教育集团，泉州职业教育院校和企业在协同育人方面的探索逐步深入。

搭建平台，打造实训基地

日前，泉州首批市级产业实训基地名单公布，福建省特种设备检验研究院泉州分院、泉州市高级技工学校、黎明职业大学入选。

福建省特种设备检验研究院泉州分院于2007年起开展特种设备作业人员培训，累计为上千家企业培养了起重、焊接、锅炉等各类操作人员近10万人。

“我们结合泉州本地实际以及自身优势，建立完备的培训和考试数据库。”分院国家特种机器人中心培训与业务室主任吴福森说，在人员培训方面，联合武汉理工大学等高校研究机构，开展电梯安装维修VR虚拟仿真系统、港口起重机操作虚拟仿真培训系统等数字化培训；联合闽江学院、泉州师范学院等院校，开发工业机器人操作职业培训教材。

“在与高校和职业院校合作中，共建理论实践一体化教学模式，共享实训场地资源，让学员像在真实生产环境中操作。”吴福森说，还承办各类大赛，以竞赛方式培养选拔泉州产业急需的技能人才。

共建实训基地，是校企合力打通技能人才培养“最后一公里”的有效方式。泉州市教育局副局长毛伟雄表示，将拓宽投融资渠道，多种形式吸引企业等社会力量参与建设一批高水平、专业化的产教融合实训基地，推行面向企业真实生产环境的任务式培养模式。

目前，泉州已获批21个省级专业群实训基地、7个省级VR/AR实训基地，有力推动了教育教学与生产实践的有效对接。

整合资源，推动职教集群化

泉州是我省职业教育大市。目前，全市共有全日制本科高校6所、高职院校12所、中职学校29所，在校生人数近23万，其中中高职院校在校生近15万。泉州近年来通过推动职业教育集团化，构建校企协同育人机制，以期实现人才共育、资源共享、互利共赢。

泉州市建筑职业教育集团是由黎明职业大学牵头，泉州市教育、建设主管部门，建筑企业、行业协会和有关职业院校等35家单位组成的职业教育集团。集团在共同制订人才培养方案、师资联合培养、共享实习实训资源、共办技能大赛、合作修订专业和行业标准等方面成效显著，成为泉州建筑行业的“人才之家”。

“我们与泉州市土木建筑学会、茂荣集团股份有限公司等合作，实行真实任务、真实案例教学。”黎明职业大学土木建筑工程学院院长王金选说，该集团在全省率先实行以“招工招生一体化、企校主导联合育人”为主要内容的现代学徒制人才培养模式，校企师资互聘、联合制订专业教学标准、联合开发教学内容、实施双基地培养、开展教学资源库和在线课程建设，集团内职业院校主体专业毕业生“双证书”获取率达90%以上。

该集团还创新建设体制，将校内实训基地建设成满足专业群内通用技能、专业技能、综合技能训练的需要，集教学、培训、研发、技术服务、技能鉴定功能于一体。学生实习实训每年达5000人次；行业培训每年超2万人次；搭建区域科研服务与人才交流平台，每年服务中小微企业20家以上。

在泉州建筑行业，几乎每家企业都有该集团毕业生，很多都成长为中坚力量。该集团被列入福建省第二批多元投资主体职教集团培育A类建设项目。

据泉州市教育局高教科科长高世琴介绍，目前，泉州由7所高校分别牵头组建智能制造、建筑、医药护理等3个省级职教集团，机械、信息、幼教、经贸、纺织服装、鞋业、食品等7个市级职教集团，共有392家企业参与。

动态调整，专业紧跟产业

提高专业和产业的契合度，是破解人才供需“两张皮”的前提和关键所在，校企双方最为关注。为此，泉州教育部门推动建立专业设置动态调整机制，对接泉州传统、重化、高新三大产业板块的发展需求和17个产业转型升级路线图，着力构建“亲产业”专业结构。

截至目前，泉州高校共有省级高峰学科、高原学科、服务产业特色专业群、产教融合示范专业点等各类对接产业的学科专业类质量工作项目164个。高世琴说，泉州正大力推进一流专业建设，主动布局战略性新兴产业和民生急需等相关学科专业，加快发展新工科、新医科、新农科、新文科，推动专业认证。

“专业设置随时都在调整，职业教育要紧跟产业发展趋势和企业需求升级。”黎明职业大学商学院院长姚宏伟说。2016年，随着电商勃兴，他将商学院的专业整合成5个专业群，在工商管理、商贸服务、会计基础上，新增电子商务和金融物流，并在当年组织学院的25名教师、440名学生参与安踏“双十一”实战。“照本宣科一学期，不如真刀实枪实训一星期。”

随后两年，结合实训，围绕企业现实需要，商学院推出创新创业课程体系；围绕学生的专业核心技能和职业核心能力，推出心理、谈判等选修课程、微课程。黎明职业大学副校长余大杭告诉记者：“我们正进行课程体系建设，全校新设和调整的课程已近3000门。”

颠覆式的教学模式，让学生的综合素养和实操技能得到有效提高，而科学的课程设置，让专业和产业更加契合，招工和就业对接十分顺畅。“1月，2019年的应届毕业生几乎被预订一空。”余大杭说。

泉州定期开展行业人力资源需求预测，完善职业院校专业设置“正负面清单”，引导职业院校精准对接行业、产业发展需求，及时设置专业、调整专业结构，重点建设适应区域新产业、新业态、新技术的专业及专业群，对被列入负面清单的专业从严控制办学规模。同时，逐步完善质量年度报告制度，让学校、行业企业、研究机构和其他社会组织共同参与职业教育质量评价，反馈指导职业院校调整发展规划和优化专业课程。（福建日报记者 王敏霞 通讯员 吴宗宝 魏婷婷）

AI音乐“狂飙”，行业正在遭遇怎样的冲击？

　　■AI正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐

　　■在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西

　　■站在平台视角，AI也在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容

　　记者 束涵 见习记者 余敏之

　　AI音乐，正以惊人的速度涌入市场。数据显示，2025年，仅Suno一个制作软件，用户每天生成的歌曲就超过700万首，相当于两周就能生成近亿首歌曲，体量惊人。

　　创作的门槛正变得史无前例地低。不久前，谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能：一句话、一张照片，数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底，腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，主打让零基础的人也能轻松发歌。

　　在这股AI音乐洪流中，大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签，但也有一批作品让人真假难辨，甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊，音乐制作行业会遭遇怎样的冲击？

　　谁在被取代？

　　在传统音乐创作链条上，生成式AI的冲击并非“平均用力”。

　　首当其冲的，是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害，比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno，是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示，几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者，要不就回老家了，要不就改行学别的了。”

　　音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌，需要找5个编曲人，每人编两首。现在，公司用Suno10分钟就能生成10首，快速筛选出两首有潜力的，再让人去临摹和精修。“本来5个人的活，现在两个人就能干。”

　　但产业链并非全线遇冷，某些工种反而表现出一定的抗压性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理，融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。“其实混音行情反而更好了，有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释，由于AI混音技术不成熟，在词曲价格普降的情况下，制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。

　　混音为何能守住阵地？Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室，主理人卡卡告诉记者，混音涉及极为主观的感性判断，难以被算法完全量化。“客户找混音师，就像买衣服时找闺蜜参谋，需要的是带有个人审美和情感导向的建议，而非标准化的技术输出。”

　　从技术角度看，混音这个环节尚未出现强有力的AI工具，其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得，比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数，第三方很难批量采集，整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说，要训练一个能媲美顶级混音师的AI，需要海量、高质量且开放的操作数据，目前很难实现。

　　采访中，几名音乐人对AI的共识是：它正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平，生成的歌曲就像一张大众脸，工整、合格，但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求，正在被AI高效满足。

　　卡卡说，最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了，比如企业内部的活动歌曲制作，企业改为直接用AI软件生成。”Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化，与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。“以前大多数公司会采买一些版权音乐，或找乐手合作来做演奏尝试，现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”

　　资深玩家进化

　　技术跃迁的速度，决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式，能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下，重新生成歌曲的特定片段，无论是主歌、副歌还是桥段。同时，模型支持一键拆分最多12条原始音轨，可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者，无论是二次编曲，还是后期混音，都能直接应用，效率倍增。

　　更大的变量，在于平台方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以“描述一个想法”，指定某种风格、情绪或节奏，模型就能自动生成歌曲；用户也可以上传照片或视频，Lyria 3会通过分析画面氛围，创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印，便于检测AI创作内容。

　　谷歌之外，国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如，QQ音乐内嵌“AI作歌”功能，用户可搜索直达，提供“一句话”“填词”“图片”“哼唱”等生成方式。“这类用户有自我表达的诉求，就像过去写日记、拍照一样，音乐也成了他们的一种记录方式。”腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。

　　去年年底，腾讯音乐旗下AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜，而VEMUS希望降低音乐创作门槛，让更多人有机会用音乐进行自我表达。“很多用户内心想写歌，但不太会定义风格，就像现在很多人不太会问AI问题一样。”Lillian说。为此，VEMUS给用户做了更简单的设计：用户可以参考自己常听的歌曲，让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方，一键调配，甚至可以通过对话的方式，聊着聊着就作出一首歌。

　　随着AI工具的“狂飙”，有人被迫出局，也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂，“如果自己要创作一首歌，能想到的元素肯定没有AI多，速度也没有AI快，那就让它生成五六个版本，来刺激我的大脑。”而Rey选择深入技术的腹地，研究如何“跑本地模型”。从电力系统专业出身，到转行做音乐，再到如今研究代码，他一直没有停下。

　　重构收益规则

　　当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时，它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。

　　曾经，AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化：部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如，网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动，符合要求的AI作品可参与收益分配；抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态，为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。

　　即便如此，AI音乐的商业化仍面临双重困境：一是版权与收益规则不清，二是内容质量参差不齐。

　　业内人士解释，现有的商业模式、合作协议、版权授权机制，都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现，打破了这一体系。同时，内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味，难以与真人作品竞争主流商业市场。

　　实际上，AI音乐能不能赚钱这个问题，不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问：“如果一首歌明显是百分之百AI生成的，为什么要分成？”

　　在海外，甚至有平台明确对AI音乐说“不”。今年1月，知名独立音乐平台Bandcamp宣布，禁止AI生成的音乐上架，还规定“完全或主要由AI生成的音乐和音频”不允许发布，任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调，此举是为了保护真实的人类创作者社群，让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐“是由人类创作的”。

　　争议之下，行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟，仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐，部分作品进入热门榜单，还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么？

　　“这背后有几个驱动因素。”Lillian分析，一是占位，很多公司或个人认为AI音乐是未来方向，提前布局，尝试跑出爆款；二是内容试验，有些人用AI生成大量歌曲，测试用户反馈，甚至有些作品质量不错；三是自我表达，普通用户用AI工具创作音乐，更多是情感记录或社交分享，而非商业目的。

　　与此同时，AI音乐的普及也带来“洗歌”“刷量”等滥用行为。对此，平台也在不断升级技术能力，来识别和治理低质量、侵权内容。

　　“我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质，能够被用户喜爱，它自然会进入榜单。未来，我们也可能为AI音乐设立专属榜单，甚至探索新的广告模式、商业化路径。”Lillian说。

　　回归人的价值

　　这场AI对音乐行业的重塑，正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。

　　卡卡观察到：“AI可能会导致严重的人才断档。”过去，音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步，慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在，这些“练手级”的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。“成为专家的那条路径变窄了，很多人开始考虑转行，或者加入AI音乐制作的大军。”

　　这意味着，未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人，另一端是使用AI工具批量生产的人，而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角，Lillian则认为，AI在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。

　　这两种观察并非矛盾，而是同一枚硬币的两面：传统的职业中间层或许在缩小，但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后，指向专业从业者角色的深刻迁移——从“如何做”的执行者，被推向“做什么、为什么做”的决策者。审美、情感和独立品格，正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言，AI没有肉身，没有欲望，没有生存本能，本质上依然是“人类知识压缩机和模仿者”。

　　“在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西。”卡卡说。

　　一个明显的趋势是，越强调人的连接性的工种，抗风险能力越强。

　　身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容，他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上，这类工作高度依赖个性化沟通。“艺人有明确的表达意图，音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具，目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。”

　　卡卡决定将工作室的未来方向锚定在“人与人的深度交流”上，计划打造更大的公共活动空间。“当套路化音乐充斥市场，人们过度沉浸在虚拟世界中，‘物极必反’的规律将会生效。”他依然希望，大家能回归真实的、面对面的线下沟通。

　　《解放日报》（2026-03-24 05版）

[ 责编：张晓荣 ] 阅读剩余全文（）