企业要培养或引进适合人工智能生产的专业人才，可以从以下几个方面着手：
内部培养方面
制定系统培训计划：
根据企业在人工智能生产方面的具体应用场景和业务需求，制定全面且有针对性的培训计划。例如，如果企业侧重于利用人工智能进行进口摩托车配件的质量检测，那么培训内容可围绕图像识别、深度学习算法在质检中的应用等展开；若是聚焦生产计划调度，就着重培训机器学习算法在数据分析与预测方面的知识。
规划培训的时间节点和课程体系，从基础知识到进阶应用逐步推进。比如先安排员工学习人工智能基础概念、编程语言（Python 等），再深入到特定算法、模型搭建及实际案例分析等内容，确保员工能扎实掌握相关技能。
多样化培训方式结合：
采用内部培训课程与外部专业培训相结合的方式。内部可以邀请企业内经验丰富的技术骨干或者聘请外部专家来开展定期的讲座、授课；外部则选择与专业培训机构合作，派送员工参加线下集中培训，系统学习人工智能相关知识和技能。
鼓励员工进行线上学习，利用各类优质的在线教育平台，如 Coursera、网易云课堂等上面的人工智能课程资源，员工可根据自身时间灵活安排学习进度，并通过在线测试、实践项目等巩固所学内容。同时，建立学习交流群或论坛，方便员工之间交流学习心得、答疑解惑。
实践项目锻炼：
在企业内部设立专门的人工智能实践项目，让员工将所学的理论知识应用到实际工作中。例如，安排员工参与构建进口摩托车配件生产的故障预测模型项目，从数据收集、清洗、模型选择与训练，到最终的模型评估与部署，全过程锻炼员工的实践能力，使其熟悉人工智能在企业生产中的完整流程。
对于表现优秀的员工，给予更多参与复杂项目或者担任项目负责人的机会，进一步提升他们的技术水平和项目管理能力，同时也能在企业内部营造积极学习和应用人工智能技术的氛围。
激励与考核机制：
建立完善的激励机制，对在人工智能学习和应用方面表现突出的员工给予物质奖励（如奖金、奖品等）和精神激励（如优秀员工表彰、晋升机会优先考虑等），激发员工主动学习和参与的积极性。
设立相应的考核机制，定期对员工的学习成果进行考核评估，考核内容可以包括理论知识掌握程度、实践项目完成质量等方面，通过考核督促员工不断学习进步，确保培训效果。
人才引进方面
明确岗位需求与招聘标准：
结合企业人工智能生产的具体规划和业务场景，梳理出需要引进的人才岗位，如数据科学家、算法工程师、人工智能项目经理等，并详细明确各岗位的职责和技能要求。例如，数据科学家岗位要求熟练掌握数据分析工具、机器学习算法，具备数据挖掘和建模解决实际问题的能力；算法工程师岗位强调精通主流的深度学习框架，有算法优化和创新能力等。
根据岗位需求制定合理的招聘标准，包括学历背景（如计算机科学、数学、统计学等相关专业优先）、工作经验（是否有在相关行业应用人工智能的项目经验）、技能水平（通过技术面试、编程测试等方式考察）等方面，确保招聘到符合企业要求的专业人才。
拓宽招聘渠道：
利用常规的招聘网站（如智联招聘、BOSS 直聘等）发布招聘信息，详细介绍企业的人工智能业务方向、岗位要求和福利待遇等内容，吸引求职者投递简历。同时，在专业的技术论坛（如 Stack Overflow、知乎等相关技术板块）、社交媒体群组（如人工智能相关的专业社群）发布招聘消息，精准触达目标人才群体。
参加高校的校园招聘活动，尤其是计算机科学、人工智能等相关专业优势明显的院校，提前与学校就业部门沟通，开展宣讲会、招聘会等，吸引优秀的应届毕业生加入企业。此外，还可以通过行业内的人才推荐、专业猎头机构等渠道，寻找具有丰富经验和专业技能的高端人才。
打造良好用人环境：
提供具有竞争力的薪酬福利待遇，参考同行业、同地区的薪资水平，制定合理的薪资结构，包括基本工资、绩效奖金、项目奖金等，同时完善福利保障体系，如五险一金、带薪年假、健康体检等，增强对人才的吸引力。
营造良好的企业文化和工作氛围，倡导创新、合作、开放的文化理念，为人工智能专业人才提供宽松的科研环境和充足的资源支持，鼓励他们在工作中积极探索、大胆创新，解决企业生产中的实际问题。
为引进的人才规划清晰的职业发展路径，根据个人的专业技能和兴趣方向，提供晋升机会、技术专家通道等不同的发展选择，让他们能看到在企业内的成长空间，愿意长期稳定地为企业服务。
总之，通过上述内部培养和人才引进相结合的方式，企业能够逐步建立起一支适合人工智能生产的专业人才队伍，助力企业在智能化生产道路上不断发展。
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