在人工智能技术持续重塑产业格局、技能迭代周期不断缩短的今天，职业教育正面临根本性的挑战与转型。从快速适配岗位需求到培养终身学习能力，从传统的技能传授到与 AI 共生的教育生态重构，职业教育必须在效率与深度、当下与未来之间找到新的平衡点。
12 月 19 日，在 2025 多鲸蟹宴 & EE 年会上，「职业教育与终身化学习」圆桌论坛举行。本场论坛由上海市人工智能行业协会教育 AI 专委会秘书长杨勇主持，特邀软通教育 CEO、上海市民办教育协会副会长林涛，中国东方教育投资总监车震，新道科技股份有限公司副总裁郑洪滨，华图教育轮值 CEO 蔡金龙，德国科格努斯集团大中华区负责人陈丽玮等多位来自产业、教育与投资领域的嘉宾，围绕职业教育如何应对技能「半衰期」缩短、构建可持续的人才成长体系展开深度探讨。
以下为圆桌论坛实录，经多鲸编辑整理：
主持人杨勇：
今天邀请了来自职业教育和产业一线的多位嘉宾，共同探讨在人工智能快速扩张、技术持续迭代的背景下，职业教育如何回到人才培养的本质问题。随着技能更新周期不断缩短，终身化学习正成为职业教育无法回避的重要命题。在这一趋势下，职业教育应当如何应对技能「半衰期」的变化，重新对齐教育与产业之间的关系？接下来，请各位嘉宾用 30 秒时间介绍自己，并分享一个您认为当下职业教育最需要解决的现实问题。
软通教育 CEO、上海市民办教育协会副会长林涛：
大家好，我是软通教育 CEO、上海市民办教育协会副会长林涛，目前负责软通动力旗下的软通教育板块。软通动力是一家 A 股上市公司，拥有 9 万多名工程师，每年新增招聘需求在 3 万到 5 万人。在我看来，当前职业教育最需要解决的是人才培养与企业真实用人需求之间的「最后一公里」断层，应届毕业生难以直接上岗，核心仍在于衔接度不足。
中国东方教育投资总监车震：
大家好，我是中国东方教育的车震，负责集团的投资与并购工作。中国东方教育长期深耕职业教育领域，覆盖不同阶段与形态的职业教育服务。从投资视角看，当前职业教育最现实的问题在于投入周期长，但政策稳定性和延续性仍存在不确定性，如何在可控风险下实现长期投入，是行业发展的关键挑战。
新道科技股份有限公司副总裁郑洪滨：
大家好，我是新道科技股份有限公司副总裁郑洪滨。新道科技是用友网络、用友集团旗下的教育科技公司，主要面向职业院校和高校提供产教融合服务，业务涵盖新商科、新工科以及企业培训等方向，目前已服务全国 6000 多所院校。在长期实践中我们观察到，提升学生就业质量仍是当前职业教育需要持续攻坚的重要议题之一。其中，一个较为突出的挑战在于，教学体系与产业真实需求之间仍存在一定距离，如何进一步完善具备产业实践背景的「双师型」师资培养机制，是推动产教融合走深走实的关键方向。
华图教育轮值 CEO 蔡金龙：
大家好，我是华图教育的轮值 CEO 蔡金龙，也是「一起考教师」的创始人。华图教育主要从事公职类培训，在全国设有约 1400 家分支机构，重点服务公职人员、教师等职业方向。在我们看来，职业教育需要回应社会对「确定性」的需求，同时在 AI 时代，如何培养具备稳定的跨职业适应能力，是一个新的现实问题。
德国科格努斯集团大中华区负责人陈丽玮：
大家好，我是德国科格努斯集团大中华区负责人陈丽玮，从事中德职业教育合作已有 17 年，长期推动德国职业教育资格认证体系在中国的本土化落地，目前相关合作已覆盖 19 个省份。科格努斯集团是德国大型教育集团，旗下拥有多所职业学校和应用技术大学，业务涵盖中德合作办学、留学就业以及产业人才培养体系建设。从长期实践来看，我认为职业教育最需要解决的，是社会认知与形象问题。只有当职业教育不再被视为「次优选择」，并与高等教育形成顺畅通道，职业教育才能真正走向成熟。
主持人杨勇：欢迎各位嘉宾。我们直接切入核心议题：在技能半衰期不断缩短的当下，职业教育究竟应该以「快速上岗」为首要目标，还是更应注重培养能够适应长期变化的「终身学习能力」？想先听听各位的看法。
林涛：从企业最直接的诉求来看，「快速上岗」无疑是第一层需求，希望缩短培训周期。但把时间线拉长，一个人的「自我进化能力」和「持续学习意愿」才是关键。
我前段时间参访 Infosys（印孚瑟斯），感触很深。这家拥有 35 万员工的 IT 巨头，在印度迈索尔建有庞大的企业大学，要求员工每年必须像教师修学分一样，完成最新知识与技术的迭代学习。这启示我们，高校里设置的专业，其知识体系可能在两三年后就会面临衰减。因此，职业教育绝不能止步于输送「即用型」技能，而必须将「培养学习能力」嵌入全过程。对企业而言，这意味着既要关注应届毕业生的岗位技能培训，更要建立支持在职员工持续提升的机制。
主持人杨勇：追问林总，软通自身作为大型企业，在连接「在校培养」与「在职成长」方面，有哪些探索？
林涛：我们尝试构建一个「没有围墙的产业大学」生态。目前与高校共建了 20 多个产业学院，在籍学生超 1 万人。以「西亚斯数字技术产业学院」为例，核心模式是「深度导师制」和「项目梦工厂」。我们几万名工程师兼任导师，以「一带三」方式与学生进行项目连接。学生从大一开始就能接触真实产业课题。我们将企业真实研发项目以「梦工厂」形式引入校园。首届毕业生不仅全部获得本科学位，而且超过百人直接进入软通各岗位。更让我们惊喜的是，该产业学院在河南的招生分数线，比校本部高出 34-40 分。这说明，当职业教育能提供清晰的产业路径和成长预期时，它对优秀学生的吸引力会大大增强。这种模式在解决「就业」的同时，通过真实产业环境的浸润，提前塑造学生的「再学习能力」。
主持人杨勇：这个例子把企业需求、学校育人及学生发展串联了起来。从更宏观的教育阶段划分来看，这种「平衡」的侧重点是否不同？请车总谈谈。
车震：需要分层看待。职业教育大致分两大块：一是面向成人的、以就业或转岗为目的的技能培训；二是学历职业教育体系，包括中职和高职。对于前者，「快速上岗」目标清晰。但对于后者，尤其是中职阶段，情况复杂。很多中职学生入学时仅十四五岁，尚未成年。根据《劳动法》，他们须年满 18 周岁才能正式进入劳动力市场。因此，这三年时间，学校承担的绝不仅仅是技能传授。我们的统计显示，全国很多院校超过 70%的中职学生最终选择了升学。这三年是他们三观成型的关键期，是综合素质打基础的阶段。所以，在学历职业教育的「早期端」，我认为「综合素养的培育」和「健全人格的养成」其重要性，至少不亚于具体的技能培训。职业教育不能窄化为「岗前培训」，它首先是「人的教育」。
主持人杨勇：车总提出了职业教育「育人」和「育才」的双重属性。那么，职业院校如何在教学中具体实现「就业」与「能力」的融合？郑总的见解是？
郑洪滨：就业与能力培养是相辅相成的。从学校一端看，学生入学时自然关注就业，但好的就业离不开扎实能力的支撑。我们服务于职业院校，更强调能力的培养，要让学生从入学就知道「为何而学」，在学习中明白「学了能做什么」，最终实现高质量就业。
针对学生常见的迷茫——不知道所学专业未来能干什么，我们开发了「产业认知态势感知系统」。以新能源汽车为例，系统基于用友服务的上万家相关企业数据，动态呈现产业链上中下游的企业、产品、岗位及能力要求，帮助学生一入校就看清自己在产业中的位置和方向。
在学生学习过程中，我们注重通过真实项目驱动能力提升。例如，国家要求钢铁企业废钢使用比例不低于 30%，但人工检测效率低。我们将这一真实产业问题转化为教学项目，引导学生运用 AI、机器视觉等技术设计解决方案，让他们切身感受到技术如何为企业降本增效。
主持人杨勇：郑总提到的平台和项目式学习，是否也构成了支持终身学习的知识体系基础？
郑洪滨：是的。这个数字化平台是载体，其核心价值在于其上不断积累、更新的产业案例库和课程资源。我们背靠用友集团，能接触到 750 万家企业的真实场景与需求变化。这意味着，我们可以为不同地区的学生提供契合当地产业特点的学习内容，也能为在职者提供最新的产业微课程。工具提升效率，而持续流动的、源于真实产业的「内容活水」，才是支撑一个人从在校到在职持续学习的根本。职业教育的终身化，必须建立在与产业发展实时同步的知识更新体系之上.
主持人杨勇： 刚才我们探讨了就业与能力的平衡，现在进入第二个关键议题——AI时代的职业教育变革。蔡总，华图教育在公职培训领域有很强的市场地位，并且近期在AI化方面动作很多。从您的视角看，AI如何与职业教育的「终身化」和「技能提升」相结合？另外，外界也很关注华图与粉笔等机构的战略合作，能否分享一下其中的思考？
蔡金龙： 关于 AI，我们的感受非常紧迫，因此今年九月发布了为期两年的 AI 战略，而非传统的三五年规划。这就像蒸汽机时代，关键是要快速找到与产业结合的正确场景。
我们的目标有三个：
第一，用七百多天打造面向学员的「全学科全场景闭环产品矩阵」，力求在 90%的学习场景中达到 90 分的效果。我们不追求一开始就推出一个看似完整但粗糙的数字人产品，而是像打磨「积木」一样，先把每个模块做好，再整合成优质产品。
第二，是面向内部提效。我们目标是让公司 80%的岗位在两年内人效至少翻一倍，这意味着人均产值也要翻番。
第三，是完成全行业高质量数据的收集与治理，最终构建我们自己的「华图大脑」。这是我们利用 AI 重塑核心能力的规划。
关于终身学习，AI 带来了两个根本性变化：一是极大提升了我们拓展多领域就业培训内容的生产能力；二是我们判断，未来所有职业都可能需要与 AI 协同，这本身就是一次巨大的能力变革挑战，会涌现很多不得不的刚性需求。因此，我们正尝试从「考前培训」延伸到更广泛的「职后」能力提升。
至于行业协同，AI 正在重塑教培格局。行业大致分三层：头部机构、地方性腰部机构、以及大量个人工作室。AI 能帮助头部机构解决连锁直营模式中「规模不经济」的管理成本难题。通过头部协同，我们可以共同降低 AI 研发与教研的固定成本，共享红利，同时也能联手出清市场上扰乱秩序的劣质低价产品，这本质上是通过技术优化产业生态与服务效率。
主持人杨勇：听下来，核心是通过 AI 优化产品、服务和产业生态。我们再把视野放宽，德国的「双元制」在终身学习方面底蕴深厚。陈总，在 AI 背景下，您认为双元制哪些核心理念依然有效？又有哪些方面需要本土化突破？
陈丽玮：德国双元制至少有三大理念在 AI 时代依然值得坚持：一是以人为本。教育的本质是培养完整的人，AI 无法替代情感陪伴、价值引导和职业认同的建立。二是实践导向与产教融合。AI 无法取代真实的企业与产业场景，而这恰恰是获得技能、实现创新的关键。三是强调综合能力与职业素养。如批判性思维、解决复杂问题的能力、沟通协作与工匠精神，这些是 AI 无法传授的，却是职业教育的根本。
同时，在 AI 的赋能下，职业教育应在多个层面实现演进：从打破学科壁垒走向跨界融合，构建模块化、动态化的跨学科课程体系，以培养适应复杂岗位的复合型人才；从标准化培养转向个性化培养，借助 AI 工具跟踪学习过程、分析数据，实现精准诊断、资源推送与因材施教；教师角色应从知识传授者转变为学习赋能者，更专注于课堂设计、引导与激发创新，将重复性工作交给 AI 处理；学习模式则需从阶段性教育延伸为终身学习，通过 AI 打造支持全职业生涯的动态平台，提供微课程、微认证等灵活的学习支持。
主持人杨勇：我们回归到岗位、产业与人才需求的核心。在 AI 与开源技术深刻影响教育生态的背景下，想请教车总，从投资视角看，当下什么样的职业教育项目更具投资价值？
车震：我们主要从两个维度判断。首先看战略协同性，项目是否与我们的主业互补，能够取长补短。若从纯财务投资角度看，则会重点考察赛道是否足够长、足够宽（即所谓的「L 型」模型），以及现金流是否健康可持续。
总而言之，一个项目能否获得投资，首要考量其是否具备规模化潜力；其次是现金流是否稳定，或短期内不稳定的现金流是否具备未来稳定的可能性；第三点在中国语境下尤为关键，即政策风险是否可控。教育必须在国家政策方针指导下发展，因此对政策环境的预判与适应能力，是我们评估时的重要一点。
主持人杨勇：感谢车总。论坛最后，请各位嘉宾用一句话，给职业教育机构或学习者一个建议。
林涛：职业教育已绕不开与 AI 共生共荣。我们必须面对 AI 对岗位的重塑，利用 AI 工具提升教学效能，赋能学生迎接未来的挑战。
车震：对教育机构而言，无论做产品、技术还是生态，核心是在某一个点上做深做透，让客户愿意复购和推荐。
郑洪滨：对学习者而言，要耐住寂寞、忍住诱惑、不追风口。学习应基于真实场景，带着实际问题去学，才更有效。
蔡金龙：增强以批判性思维为基础的人机协作能力。
陈丽玮：教育要用明天的需求，培养今天的人才。
主持人杨勇：各位的观点都紧扣主题。我最后提一个建议，这也是过去一年我在推动 AI 人才培养工作中的一些体会：当前相关评价体系仍有进一步完善的空间。无论从岗位需求还是产业发展来看，人才培养与实际需求之间的匹配仍需持续优化。期待未来能够与各位共同研讨，探索构建更加适应 AI 时代职业教育发展的能力标准与评价体系，为行业迈向更高质量发展提供有力支撑。
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