智能网联汽车的人才需求预测与挑战

智能网联汽车是汽车产业转型升级的产物，正处于快速发展的前期，未来发展具有高度的复杂性和不确定性，因此要对智能网联汽车人才需求进行准确预测挑战极大。

1.智能网联汽车的定义和边界尚处于探索之中

汽车产业本身就是复杂的集大成产业，而智能网联汽车比传统汽车更为复杂，呈现出在传统汽车产业基础上向多个维度生态化拓展的态势。目前，智能网联汽车尚在演进中，并无准确定义，同时其边界正在不断扩大且渐趋模糊。显然本研究必须先对智能网联汽车进行清晰描述，给出基本范围界定，才能有效预测智能网联汽车的人才需求。

2.影响预测准确性的因素复杂

与传统汽车相比，由于智能化、网联化技术的融入，智能网联汽车所涉及的技术领域和产业面更宽，对人才知识结构和能力提出全新要求，必须全面系统地梳理影响各类人才需求预测的因素。

3.缺少历史数据支撑(www.xing528.com)

从我国第一辆智能驾驶汽车出现到现在已经超过30年，但最近30年的研发主要集中在高校，企业以大规模投入开展智能网联汽车研发并为此展开人才争夺战发生在近5年。截至目前，政府和行业尚未建立针对智能网联汽车发展状况的专项统计体系。

针对智能网联汽车人才需求预测的上述难点和瓶颈，课题组决定，在充分考虑智能网联汽车的特殊性，适当兼顾传统汽车已有相关数据继承性的原则下，采取定性与定量分析相结合的方式，对未来智能网联汽车人才需求做出判断，以确保智能网联汽车人才需求预测结果的科学性和可靠性。

在定性分析方面，充分融入行业专家对智能网联汽车发展前景的专业判断，对其加以系统剖析，厘清由智能网联汽车业务新变化、技术新内涵带来的岗位新需求、人才新特征。

在定量分析方面，构建符合智能网联汽车特色的多指标量化评价模型，预测2025年智能网联汽车人才需求总量，并提出智能网联汽车缓慢、稳步、快速三种发展前景下的预期结果。