1、学历层次与技能要求不符：企业对工业机器人技术岗位的学历要求以高职与本科为主，而中职学历的需求相对较少，尤其在工业机器人技术服务、系统运维和集成应用等综合性岗位上，对中职学历基本没有需求。
2、课程体系与实践脱节：现有中高职专业课程体系衔接性不够，专业课程与实践课程在课时安排上没有体现两个阶段人才培养的差异性和连续性，导致学生对中高职专业课程的衔接、学校提供的考证指导及考证的衔接性评价较低。
3、专业技能与综合素质不匹配：毕业生的专业技能和综合素质与企业相关岗位能力要求存在脱节，人才培养方案与专业教学标准对产业需求和核心岗位能力把控不够准确，企业普遍认为，职业院校的实训课程设置和实训设备配置与企业适配性低。
4、人才培养定位与目标不清晰：中高职工业机器人相关专业人才培养面向的主要职业岗位重叠现象严重，人才培养目标缺乏递进性，没有考虑不同学段人才培养的递进性。
5、师资与资源建设不足：虽然高校和职业院校积极引进行业专家，但整体而言，具有前沿工业机器人应用经验的教师数量不足，影响了教育质量的提升。
6、人才流动性大：由于机器人行业处于快速发展阶段，人才流动性较大，许多人才会在不同企业之间流动，以寻找更好的发展机会。
为了弥补这些差距，可以采取以下措施：
1、明确人才培养定位：根据企业的实际需求，明确不同学历层次的人才培养目标，制定递进性的人才培养方案。
2、优化课程体系：加强中高职专业课程体系的衔接性，确保专业课程与实践课程在课时安排上体现两个阶段人才培养的差异性和连续性。
3、提高专业技能与综合素质：根据企业需求调整人才培养方案和专业教学标准，提高毕业生的专业技能和综合素质，特别是数字化、智能化操作方面的技能。
4、加强师资与资源建设：积极引进具有前沿工业机器人应用经验的行业专家，提升教师的业务水平。
5、推进产教融合：深化校企合作，通过组建实体化运作的产业学院、开展现代学徒制等方式，在人才培养方案、课程改革、实习实践、科研合作等方面与职业院校深入合作。
6、稳定人才队伍：通过提供良好的职业发展机会和待遇，降低人才流动性，保持人才队伍的稳定性。
通过以上措施，可以逐步缩小工业机器人专业人才培养与企业需求之间的差距，培养出更符合市场需求的高素质技术技能人才。
