“人工智能+”实践教学白皮书

构建万物互联的智能世界HUAWEI“人工智能+刊实践教学白皮书参编单位（排序不分先后）参编人员（按姓氏笔画排名）新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能正在从技术工具跃升为重塑知识生产、科学发现、产业组织和社会运行的基础性力量。对高等教育而言，这场变革的深刻性，不只在于教学手段和学习方式的迭代，更在于人才培养目标、知识组织方式和能力生成机制的重新定义。技术越是快速跃迁，教育越要保持对育人本质的清醒认识。立德树人始终是大学的根本任务，人的主体是任何技术都不能替代的育人内核。高等教育需要从关注“技术可为”进一步转向回答“教育应为”，使人工智能真正成为提高人才自主培养质量、塑造未来发展优势的武汉大学对数智教育的探索，正是对这一时代命题的主动回应。发布《武汉大学数智教育白皮书》，提出“五数一体”、“五体驱动”等培养思路，并在持续实践中进一步形成“素养为基、能力为本、数智驱动”的改革逻辑，推动人才培养从知识本位走向能力本位，从相对标准化培养走向更加尊重差异、激发潜能的个性化培养，使数字思维、数字素养和数智创新能力真正内化为学生面向未来的基础能力。连接知识与能力的关键机制是实践教学，这也是检验教育改革成色的重要尺度。面对真实世界，复杂问题往往没有预设路径和标准答案，创新能力也不可能从知识记忆中自然生成。武汉大学坚持教研相长、科教融汇、产教融成立武大数智教育公司，研发数智教育平台，联以“真数据、真模型、真处理、真场景”的“四真计算”模式推进实践教学改革，把科研前沿、重大工程、产业技术和真实需求转化为育人资源，让学生在问题发现、方教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑。当前，国家教育数字化战略深入实施，智能技术正在与教育加速融合。高校与企业也应以真实问题为纽带，从资源供给走向协同育人，使教育链、人才链与创新链、产业链在实践中深度耦合。本书聚焦人工智能与实践教学，汇集高校和产业界在课程重构、实践创新、产教融合与能力评价等方面的探索，其意义不在于提供一套可以机械复制的答案，而在于从真实实践中提炼可借鉴的理念、机制与路径，推动实践教学从知识验证走向能力生人工智能正以前所未有的广度和深度重塑全球产业格局，也带来职业教育形态的深刻变革。如何将日新月异的智能技术变革转化为人才成长的丰厚养分，是职业教育必须回应的时代命题。面对智能时代的机遇与挑战，唯有坚持育人本位、深化产教融合，推动学科+AI课程建设、加强AI实践教学与产业需求同频共振，才能培养出懂行AI实践教学是衔接课堂教学与产业智能化转型的关键桥梁，亦是人工智能赋能人才培养的核心场域。本白皮书立足高等教育改革实践，系统梳理AI实践教学的变革逻辑、实施路径与典型案例，汇聚高校与产业伙伴的实践智慧。白皮书的发布，能够融通教育界、产业界多方力量，凝聚协同育人共识，为智能时代包含职业本科在内的高数智浪潮奔涌，育人初心如磐。愿与各位教育同仁、产业伙伴携手并肩，持续探索人工智能赋能职业教育人才自主培养的新范式，为教育强国、人才强国建设贡献职与蒸汽机、电力、芯片和互联网等通用目的技术从机械化增强角度提升人类物理能力不同，人工智能首次实现了对人类智力水平的系统性放大。尤其是生成式人工智不同于孔子在杏坛讲学培养72贤徒和柏拉图在“阿卡德米”学园以知识积累和传递为模式的教育教学方法，当前要培养学生了解、使用、创新和善治人工智能的基本《教育发展“十五五”规划》明确提出“推进人工智能全学段教育，提升学生人工智能素养，增强提出问题、解决问题的能力”等战略任务。要实现这一目标任务，绝非仅靠技术领先就能达成，它依赖于人工智能教育教学这一项基础性使命，回答“机器开始思考、算法参与决策、技术挑战伦理和鸿沟不断拉大”之后所面临的时代为此，浙江大学实施“人工智能教育教学进阶计划(AISTEP)”，以“Start,Train,Explore,Progress”为进阶路径，从掌握知识、训练能力、创新创造和进阶提升等维度全面推进人工智能赋能学校教育教学工作，推动学生知识能力素养提升，培育具有创造能力和创业精神优秀人才，让学生从“会读书”到“会创造”。2026年5月，浙江大学对外开放未来学习中心，致力于打造面向未来的学习新形态。中心推行进阶式能力培养模式，以“人工智能驱动的知识创新、复杂场景下的多学科交叉培养、虚实融合的数字孪生任务学习”为三大变革方向，塑造“科研探索、兴趣萌唯有从培养链条、学习范式和实践场景等层面推进深刻改革，努力把人工智能这一战略技术变量转化为促进学生创新创造的动力引擎，帮助学生理解人工智能、善用人工智能而不依赖人工智能，在人机协同中始终保持思考的主动权、判断的独立性和创造的责任感，才能让我们的学生真正成长为善于提出问题、勇于解决问题、能够创人工智能加速演进，教育正站在新一轮深刻变革的关口。教育信息化数十年的实践表明：基础设施和应用平台建起来只是起点，教学、管理、服务和教研共同支撑的数字课堂积累的数据，将通过人工智能真正改变教学和学习模式，最终形成培养学生能力正生长的未来场景。现阶段高等教育正处在探索新模式的过程中，最终将建成用得起、用得稳、用得好的智能化教育新范式。这些离不开标准规范与安全可控的托底。本白皮书聚焦高等教育实践教学从数字化向智能化转型的这一关键场域，把"怎么教、如何落地、怎样可持续"讲深讲透，为高校提供了人工智能时代高等教育演进的可参照的路径。愿各方以此为契机，把智能教育变革的文章写在真实课堂上、写在北京理工大学研究生院常务副院长、人工智能学面向人工智能飞速发展的时代，高等教育实践育人正迎来全新挑战。传统课堂难以弥合理论学习与工程落地之间的鸿沟，亟需搭建起校企协同的实践载体，借助真实产业案例与一线专家资源，打破课堂与产业间的壁垒，引导学生在解决真实工程问题中淬炼创新思维。更要着力打造AI人才自主培养生态，打通国产算力、算法框架与行业应用全链条，让学生“敢用、会用、爱用”国产生态，为培育服务国家AI战略、引新一轮人工智能技术浪潮正加速重塑产业形态与高等教育格局，新质生产力的发展，对高校人才培养模式提出了全新命题。AI人才培养不能止步于书本理论，如何破解理论教学与产业实践脱节、实训资源不足、真实工程场景缺失等共性难题，构建适配产业快速迭代的应用型人才培养体系，是当前国内高校教育改革必须回答的时产教融合是破解这一难题的关键路径。沈阳工学院始终坚持应用型办学定位，深耕产教协同育人体系建设。学校与华为共建现代产业学院，依托昇腾算力底座推进校内智算中心落地，积极探索“AI+学科”教学改革，坚持将产业真实需求贯穿人才培养全流程，使学生在校期间就能接触产业级技术平台、参与企业真实项目实践。学校秉持“不拥抱AI的教育终将被淘汰”的教育思考，着力培育懂理论、善实践、能创新华为本次发布AIPL（人工智能实践实验室）白皮书，立足产业一线实践，提出“真场景、真数据、真算法、真算力”的核心理念，构建AI通识、AI专业、学科+AI的分层培养体系，将千行百业的工程实践沉淀转化为高校可落地的教学资源，打通AI人才从校园走向产业的“最后一公里”，为全国高校开展人工智能实践教学提供了体系化思路与可参考的实践范式。这份白皮书，既是产业技术实践的总结，也是校企协同育人的重要成果，为广大应用型院校推进AI专业建设、实训平台搭建、课程体系教育与产业双向奔赴，技术与育人同频共振。期待以AIPL为纽带，更多高校、产业伙伴携手共建开放共享的数智教育生态，深化产教科融合，夯实自主算力根基，培育更多服务国家数字经济与区域产业振兴的高素质AI人才，共同迎接智能时代的全新华大集团深耕生命科学领域二十七年，持续探索以大科学工程培养拔尖创新人才，坚持“以项目带学科、带人才”的育人理念。依托重大科研任务、自有科研设施和真实产业数据，华大联合国内多所高校共建课程与实践体系，打造“AI+BT”生命科学实践课程，将前沿科研成果、产业问题和技术平台转化为教学资源，推动学生在真实场景中理解问题、运用技术、开展创新，逐步构建理论学习、科研训练与产业实华大的育人实践与华为人工智能实践教学和人才培养理念高度契合。双方均注重以真实场景牵引教学、以真实问题驱动创新，推动人工智能与生命科学等学科深度交叉，打通课堂学习、科研探索与产业应用之间的壁垒，为学生搭建从知识学习走向实期待《“人工智能+”实践教学白皮书》的发布，进一步汇聚高校、科研机构与科技企业的优势资源，深化产教融合与协同育人，共同探索智能时代人才自主培养的新范式，为国家科技创新和产业发展培养更多兼具科研素养、工程能力与产业视野的中控技术以工业数据为基、AI大模型为核心，打造自主运行工厂AOP，推动流程工业从自动化向自主化跃迁。深耕流程工业30余载，为全球4万多家客户提供“AI+安全/质量/低碳/效益”解决方案。同时系统性推进产教融合，通过“实验室共建、高校赛事举办、科研合作、专业教材开发、人才联合培养”五大维度，打通教育链与产业链；以“真实数据、真实场景、真实需求”构建产教融合共创闭环，将产业前沿引入校园、将实践能力铸入课堂，锻造技术攻坚尖兵，引领工业AI从技术突破迈向生新一轮人工智能浪潮奔涌而来，千行万业正在开启智能化转型的全新征程。产业对AI人才的需求，已经不再局限于掌握算法理论，更加看重真实场景下解决复杂问题的实践能力。传统课堂教学与产业真实环境之间存在的断层，是当前AI人才培养亟待破解的课题。如何打通教育链、人才链与产业链、创新链，让青年学子走出书本、走进实践，已经成为高校、产业与全社会共同思考需要持续大胆的想象与审慎的思考。实践教学是连接课堂与产业的关键一环，也是人才培养中最难替代的环节。华为在与高校合作培养人才的长期实践中深刻体会到：只有把真实的技术、真实的场景、真实的项目带入教学过程，让学生"在实践中练、在过去两年，华为与业界100多名专家、学者、客户和伙伴进行了深入交流，组织了20多场研讨会，参考了来自全球权威机构的数据和方法，集教育界、产业界和华为专家的智慧，共同输出了《“人工智能+”实践教学白皮书》。本书梳理了当前国内AI实践教学现状，剖析人才培养痛点，沉淀多所高校落地实践案例，探索一条可复制、可推广的校企协同育人路径。我们希望跳出纸上谈兵，回答一个核心问题：如何把产业真实场景、真实数据和真实难题搬进校园，构建“提真问题、用真数据、练真本事”的AI实践教学新范式，打通课堂与产业之间的"最后一公里"。在这个过程中我们也看到，"人工智能+实践教学"不是简单的技术叠加，而是教我们希望，这本白皮书能够为各级院校提供一份专业、系统、务实的参考：它既梳理了从育人模式转型、教学模式变革，到AI实践教学体系建设、学科+AI课程重塑的整体逻辑，也呈现了来自一线的教学实践、产业落地案例与教育改革成果，希望能让每一所正在谋划AI教育变革的院校，都能从中找到可借鉴、可落地、可迭代未来，我们将持续深耕AI与教育教学的深度融合，迭代数智育人模式、完善AI实践教学体系、深化高质量产教融合，以系统性育人变革助推教育高质量发展。期待以此白皮书为新起点，碰撞更多思想、孵化更多项目，让更多青年学子在真实的AI实践中成长，培养担当时代重任的卓越人才。这些来自中国一线的探索，也期待能为全球人工智能+高等教育现状分析与变革趋势011.1AI浪潮涌动，高等教育重塑成为时代大势1.2AI时代启幕，教学领域转型机遇挑战并存1.3AI教学革新，使能人才培养转向能力为先020206092.1模式变革：重塑AI人机协同教学模式2.2重心变革：锚定AI实践教学育人核心2.3平台变革：构筑AI真实场景教学基座121415213.1体系重塑：打造全员普惠的AI通识课程 233.2内核重塑：建立高端科创的AI专业课程 253.3格局重塑：开拓交叉融合的学科+AI课程 27产教融合跃升314.1形态跃升：构建灵活有序的产教融合新形态4.2结构跃升：实现产业链与教育链闭环融合4.3机制跃升：完善全要素全过程育人机制AI+教学变革框架和路径323439415.1AI+教学变革参考框架5.2AI+教学变革路径AI+教学人才培养案例4247535758“智能时代，教育何为”——这一命题正从理念追问转化为必须回应的实践课题。当前，生成式大模型突破知识生产的传统边界，具身智能搭建起物理世界与数字世界的交互通道，智能体开始嵌入科研探索与产业运行的核心环节，在此背景下，高等教育所面对的已不再是简单的技术工具应用问题，而是人才培养范式的深层重构。知识的获取方式、能力的生成逻辑、创新的发生场域都在发生根本性位移，推动教育协同演进，从单一学科壁垒向“学科+AI”交叉融合拓展。当前，中国正以系统化的制度设计回应这一时代变局。教育部深入推进国家教育数字化战略行动，正式启动“人工智能+教育”专项行动，遵循以人为本、效果导向、优质公平、开放安全的基本原则，推动人工智能技术深度融入教育教学全要素与全过程。国内各高校加快推进AI通识教育的布局建设，深化产教融合发展，积极探索在这场变革中，实践教学日益成为最具穿透力的关键场域。人工智能打开了学科边界、理论与实验边界、科研与产业边界，使真实场景成为能力生成的核心载体。无论是实景实据实境的育人空间构建，还是安全可信可控的教学基座打造；无论是通识普及、专业融合、产业实践的三层课程架构，还是形态、结构、机制递进跃升的产教融合新生态，都在指向同一个核心命题：如何让学习者在真实问题场景中建立AI思维、锤炼人机协同能力、形成复杂问题求解素本白皮书立足中国高等教育实际，聚焦“人工智能+实践教学”这一核心议题，系统梳理理论逻辑、政策脉络与一线探索。第一章讨论全球AI+教育态势与中国新格局，剖析教学领域面临的机遇与挑战；第二章聚焦育人模式变革，阐述人机协同教学、实践教学核心地位与真场景基座建设；第三章探讨课程体系重塑，呈现通识普惠、专业科创、学科交叉的三层架构；第四章剖析产教融合跃升，展现全要素全过程育人机制的构建路径；第五章提出“一个底座、两类要素、三层课程、四维评价、五方生态”的AI+教学变革参考框架与全链路实施路径；第六章展望未来，描绘未来教我们期待，本白皮书能够为高校管理者、一线教师、教育研究者和产业界同仁提供一份系统、务实、可操作的参考，共同推动人工智能与高等教育的深度融合，为建0102作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）正在深刻重塑全球高等教育，推动教学科研范式与人才培养逻辑实现系统性、整体性转型。当前世界多个国家与地区已陆续出台顶层规划，围绕AI素养普及、教学场景落地、伦理治理、复合型人才供给等维度推进高等教育变革。各经济体立足自身产业基础，形成差异化的发展格局，整体呈现出育提升、技术应用规范可控方向加速演进的发展》1.1.1全球AI+教育形成新态势人工智能已成为全球科技竞争的核心赛道。近年当前，全球“AI+高等教育”布局已演化出新的竞表1：全球AI+高等教育布局政策牵引，资金支持：《国家人工智能倡议法案》明确提出，将在5年内投入22亿美元用于人工智能领域人才队伍建设，推动政府机构、学术界与私营美工作3年；统计数据显示，2023年美国人工智能方向博士研究生中，国际学生占比达到67%，其中中国籍学生占比为34%。市场驱动+国家顶层设计指导：《“人工智能+教育”行动计划》明确提出推动人工智能对教育全流程进行赋能，推进教学、管理、服务与治理环节的数字化转型变革，强化师生群体人工智能素养培育，深化产教融合，构建人机协同的新型教育生态。《教育发展“十五五”规划》以建设高质量教育体系为核心目标，坚持立德树人根本任务，从促进教育公平、优化教育结构、提升育人质量等维度发力，统筹推进教育、科技、人才协同发展，加快推进教育强国建新基建赋能：科技部依据《新一代人工智能发展规划》支持建设25个人工智能公共算力平台；教育部接入20余个国家部委100余项国家政务数据接口，打造教育部数据治理平台，教育管理信息中心依托该平台进一步建设了“高产业应用+规范治理+人工智能+高等教育现状分析与变革趋势0103注重高层次AI人才培养：TechFirst旗舰计划投入1.87亿英镑，对高校人工智能专业学位建设与学徒制加速项目提供资助，推动企业深度参与课程设计、AI技能提升行动：面向全社会开放免费人工智能线上实训资源，计划至2030年完成对1000万劳动者的人工智能技能培训，培训覆盖范围包含普通职场人尖端人才培养+政策引导：日本将2026年确定为人工智能落地实施元年，以《AI法》作为制度法律基础，以《人工智能基本计划》作为国家顶层战略设计；提出以实现“社会5.0”为目标推进教育与人才培养建设，强化探索式教育、STEM教育和创业教育，支持大学与高职院校开展教育改革。推出为期五年规模为1万亿日元的人力资源投资计划，鼓励企业与高校开展劳动者继续教育，重点布局人才领域相关战略与实施举措，倡导构建数理科学、数据科学与人工智能区域特色差异化发展：印度依托庞大年轻人口红利，以应用型AI推广为发展方向，重点推进基层教育、农业、民生领域的人工智能技术普及；阿联酋与沙特采用“资本换技术”的全域普及跨越式发展模式，其中阿联酋劳动人口的人工智能使用率已达70.1%，位居全球首位；沙特依托自身能源经济优势，通过投入大额资金引进全球人工智能人才与高校合作项目，快速弥补技术发展短板；巴西人工智能产业发展着重立足本土农业、矿业等特色产业领AI本地化+从全球各国AI+教育战略及政策分析可知，各国已不再将人工智能简单定位为辅助教学工具，而是将其上升至国家人才竞争的战略层面。美国、欧盟、英国、日本等发达国家侧重夯实智能算力基础设施建设，健全人工智能伦理治理体系，聚力高阶创新人才培育；中国依托“人工智能+教育”行动计划，推动AI技术在高校全学科的深度落地；印度、阿联酋、沙特、巴西等新兴市场国家，则聚焦本土产业发展需求，重点补齐应用型AI人才供给短板。尽管各国政策路径存在差异，但已基本形成共同发展趋势，即：AI素养能力构建被纳入高校学生的基础能力范畴，“学科+AI”专业建设体系不断完善，高等教育人才培养模式加速转型，转向人机协同的综合能力与创新思维》1.1.2中国AI+教育开创新格局2026年作为“十五五”开局之年，伴随《教育发展“十五五”规划》与《“人工智能+教育”行动计划》落地实施，中国“AI+教育”发展已从早期单点式学科布局、局部试点探索，转向全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖的一体化制度建设。系列顶层设计统筹人才培养、教学创新、算力基座、伦理治理、产业生态建设，构建起多部门协同推进的政策框架，助力开创人工智能与教育融合发展新格局，推动中国“AI+教育”步入高质量发展新阶段，向着2030年人工智能与教育深度融合格局的既定目标稳步迈进[1][2]。中国人工智能赋能教育的规范化发展并非一蹴而就，而是经过多年的政策迭代与实践积累逐步演化形成。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，该文件是中国首个国家层面的人工智能系统性顶层规划，首次将人工智能发展上升至国家战略高度。在此之后，国务院、教育部、04关于开展关于开展2026年人工智能面向高校学生开展通识-交叉-实践分层AI能力培训，提升大学生AI素建设和数字人才队伍建设的意见2026年全国教育工作会议“人工智能+教育”行动计划推动AI人才培养与素养提升，促进AI与教育深度广泛融合，建强“Al+教育”基础环境，优化2026.01教育部深入实施国家教育数智化战略，开展“人工智能+教育”行动；推进人工智能全学段教育，提升学生人工智推动高校增设数据、AI相关学科方向；强化产教融合，补齐数字、人“人工智能+”行动的意见2026.06国务院2026.052025.08国务院2025.11AI融入教育教学全要素、全2026.042025.042025.022025.01夯实AI基础设建设，建设教育大模型推动高校教学科研数字化转型，强化高。校师规范高校教学、科研、考试评价场景生成式Al使用；明确学术诚信底推进人工智能助力教育变革，更新课程内容，提升师生数字素养，探索大规模因材施教、AI辅图1：2025年以来中国国家级“AI+教育”政策国家发展改革委、科技部等多部门协同推进，持科建设、人才培养、技术应用等多个维度，系统性构建了人工智能教育的发展生态[3]。2025年，伴随大模型技术的快速迭代与产业应用的持续深化，“AI+教育”迈入技术应用加速发展阶段，各类配套政策密集出台，政策靶向性显著提升，为人工智能深度融入教师、学生、课程、资源、评价、治理等高等教育核心要素，并非技术工具的简单叠加，而是对教育体系的耦合重塑。这一变革推动教师角色从传统知识讲授者转向学习引导者，促进学生实现个性化成长，带动课程体系迭代更新、数智化教学资源扩容、过程性评价革新与高校治理效能提升；通过多要素协同联动，破除传统教育壁垒，推动人才培养模式改革，为高等教育数智化转型和高质量创新人才培养提供强劲动力。教育数智化转型与AI新基建以国家教育数字化战略为牵引，统筹推进平台、算力、数据、网络、标准建设，夯实“人工智能+教育”底座：国家持续优化国家智慧教育公共服务平台建设，完善教育智算能力，布局教育大模型、科研语料库与人工智能教育应用中试基地，构建开源技术生态，为各级学校输出普惠性算力、模型将人工智能赋能逻辑贯穿招生、培养、教学、实践、评价、管理、服务各关键环节，贯通基础教育、职业教育、高等教育、终身教育全培养周期。落实到高等教育领域，人工智能赋能可打破各业务环节相互割裂的格局，打通从生源选拔到毕业发展的完整育人链条。依托人工智能技术，05可推动教学过程动态监测、AI实践实验教学、多维智能评测落地，提升校园管理与师生服务的精细化水平，促进各育人环节的数据互通与协同，弥补传统分段式育人模式的短板，助力高等教育构建完整育人体系，为复合型创新人才的全周期推动人工智能技术落地课堂教学、实验室、实训基地、校园治理、课后育人、社会终身学习等校内外多元教育场景。面向高等教育领域，AI打破单一课堂育人边界，延伸覆盖课堂教学、科研实验、产教融合等教学科研环节，既可以丰富课堂与实践实验教学形态、强化学生实操能力训练，也能够为校园精细化治理与课后育人提供技术赋能；同时衔接社会终身学习需求，打通校园与社会学习通道，拓展高等教育服务外延，构建泛在化育人环境，为高校人才培养与社会服务职能拓展提供有力支撑。在人才培养与AI素养提升层面，国家提出构建全学段贯通的人工智能人才培养体系，分层推进师生AI素养建设，将人工智能纳入公共基础课程体系，推动AI全面融入各学科专业教学，并面向全民开放终身AI学习资源，实现育人模式从传统知识传授向能力培养的转型[1][2][3]。》1.1.3产业AI人才涌现新需求在人工智能浪潮下，全球产业竞争格局将面临全面重构。生成式AI、大模型、智能体应用等技术加速向实体经济各领域渗透，AI产业化与产业智能化双向提速，已成为驱动全球经济增长的核心动力。当前全球AI产业进入规模化落地阶段，世界各国纷纷加码AI战略布局、抢占技术与应用高地，产业扩张速度已显著领先于人才培育速度，人才供需失衡问题持续凸显。全球AI技术研发、场景落地、产业升级全面提速，AI从传统互联网科技行业，逐步向制造、金融、医疗、交通、能源等全产业领域覆盖，催生出海量新型岗位与技能需求。与此同时，全球AI人才存量规模有限、高端人才分布高度集中、跨领域复合型人才供给不足，叠加世界范围内人才竞争加剧、跨国人才流动壁垒提升，最终导致全球人工智能人才缺口持续扩大，该问题已成为制约全球人工智能产业高质量落地与产业数字化转型的核心瓶颈，也将对全球人工智能人才竞争格局与产业发展格局产在数智化转型趋势下，全球AI人才需求呈现出全域化、高阶化、复合型的特征，人才缺口持续扩大，结构性矛盾愈发突出。当前全球AI核心人才总量约300万人，其中研发技术类人才占比仅为32.6%，预计到2030年，全球AI人才缺口将突破480万[4]。AI已全面重构信息通信技术（ICT）岗位体系，78%的传统信息通信技术岗位新增了人工智能技能要求；在人工智能与机器学习专员、大语言模型（LLM）开发与研究员、人工智能风险、治理与合规专家等十大增速最快的信息通信技术岗位中，有七类岗位聚焦人工智能领域，人工智能治理、大模型研发、智能系统运维、人工智能行业落地等新型岗位呈现持续爆发式增长态势[5]。随着人工智能技术的不断突破性发展，全球AI人才缺口将持续增大，特别是高端AI底层研发人才、AI工程化落地人才、行业复合型人才将成为AI热潮导致全球相关人才缺口480万@2030年全球AI人才需求(万)全球AI人才供给(万)AI人才缺口480万202020252030全球企业争抢核心资源。同时，全球人才供给呈现出显著失衡的现状，欧美等AI先发国家高端研发人才储备相对充足，但应用型、落地型人才紧缺；亚太地区AI产业落地场景丰富、市场规模庞大，人才缺口更为突出。全球超72%的受访企业06表示难以招聘到具备所需技能的人才，其中AI模型与应用开发技能最为紧缺，传统IT、工程人才技能迭代滞后，无法适配AI智能化转型需求，技能断层问题普遍存在[6]。整体来看，全球AI人才缺口不仅是数量短缺，更体现为技能结构错配、领域分布不均、高端人才稀缺的结构性缺口，成依托完备的产业体系、庞大的市场规模和持续的政策加持，中国AI产业进入高速发展期，产业智能化转型全面推进，AI人才需求迎来爆发式增长，人才缺口规模位居全球前列，结构性短缺问题尤为严峻。据麦肯锡预测，2030年中国高技能AI人才需求将攀升至600万，而国内人才供给仅有200万，整体缺口约400万[7]，当前AI岗位整体供需比低至1:10，核心技术岗位供需比不足0.3，人从国内GDP产业结构与产业转型特征来看，中国国民经济涵盖一二三产业全门类体系，制造业、实体经济、现代服务业数字化、智能化转型需求旺盛，区别于欧美聚焦前沿AI研发的人才需求模式，中国更需要贴合产业场景、能够落地实现的人工智能专业为主，培育重心集中在算法、代码、模型研发等纯技术领域，导致纯技术人才供给相对饱和，而适配各细分产业的复合型人才极度稀缺。麦肯锡《在华企业如何填补中国AI人才缺口》报告数据显示，2030年中国AI复合型人才缺口将达到170万[7]。中国第二产业对AI复合型人才需求更迫切@2030年2020中国AI人才供给缺口400万缺口170万20252030图3：2030中国AI人才缺口面对智能时代，全球蓬勃旺盛的AI人才需求，关键是要立足产业需求、贴合中国产业特色，构建多元化、分层化的人才培育体系。高等教育要深化产教融合，优化人才培养体系，增设AI交叉学科，结合制造、金融、医疗等细分领域需求，搭建政企校协同培育平台，依托行业协会、龙头企人工智能凭借其强大的知识处理、生成与推理能力，为高等教育带来前所未有的变革契机。目前AI已突破传统教育边界，全面渗透高校教学、科研、管理、服务全场景，各类智能应用持续落地，重构高等教育业务体系，有效推动教学提质、科研创新、管理与服务增效。其中，教学领域是高等教育的立身基石，育人是高等教育的根高等教育高质量发展影响最为深刻、最为长远。在核心育人场景中，技术应用虽能助力教学优化、学科融合与教育普惠，但仍面临教学范式转型滞后、技术可解释性不足、教育资源分配不均07AI为高等教育打开了个性化教学的全新空间，教学范式转型并非浅层的技术叠加，而是对教育理念、课程体系、师生关系的全方位系统性重塑。传统教学以教师为中心、以系统知识讲授为主；新型教育范式立足学生主体，聚焦创新思维与问题解决能力培养，推动教学由被动灌输转向个性化、探究式学习。伴随翻转课堂、混合式教学、项目式学习等模式的普及，教育场景持续拓展，逐步构建形成人机协同的新型智慧学习生态。2026年国内大学生AI工具使用率已达99.18%[8]，大学生在学习过程中，从梳理知识框架到理解难懂概念，从规划旅行、制定预算到辅助制作简历、准备面试训练等，AI已深度走进当代大学生学习、实践乃至生活规划的方方面面。从“被动答疑”到“个性化辅助”。“帮我解释一下这个概念”“用三种理论框架分析这个案例”这样的指令已是大学生与AI对话的常态。数据显示68.46%的受访学生选择“有需要时使用AI”，18.17%表示“随时使用”，AI已成为学生个性化自主学习的好伴侣。同时，老师通过AI采集的学生学习行为数据，可以动态适配学生学习路径，实现规模化因材施教，为不同基础学生推送差异AI不断与高等教育教学深度融合，帮助师生提升个性化教学的同时，也带来教学模式重构的现实阵痛，多重矛盾逐步显现。首先是教育理念的认知冲突，人工智能技术带来知识平权化，破除了高校传统知识权威，AI大模型可快速输出完备的答案，“培养什么人”的根本命题需要价值重构。教育需要在工具理性和价值理性之间寻求平衡，既要训练学生驾驭AI工具的数字能力，也要坚守人的主体性与文化传承。其次是课程内容适应性危机，AI驱动的知识图谱便于学生搭建跨学科认知网络，传统课程体系封闭滞后，与现实需求脱节问题凸显。全国400余所高校1953名本科生展开调研显示，60%以上学生对AI使用边界存在困惑，但学校系统化AI素养课程供给不足。与此同时师生角色发生剧烈变迁，教师从知识讲授者转变为学习设计者、引导协作者，学生由被动接收者转变为自主学习者，而不少教师尚未完成能力迭代，学生也容易产生工具依赖，近七成学机遇与阵痛相伴相生，高等教育不能单纯追逐技术应用，应当立足育人本位，完善制度规范，推动人工智能真正服务于学生核心能力成长，实现人工智能技术的高速迭代演进，正倒逼高等学校课程体系从“静态预设”走向“动态生成”。2025年4月，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出：“完善知识图谱，构建能力图谱，深化教育大模型应用，推动依托知识图谱与能力图谱，人工智能可将产业前沿的技术成果、工程案例快速转化为结构化教学资源，为课程内容更新提供实时供给；大模型驱动的教案生成、数字教材编写等工具，显著压缩了教学内容的生产周期，使前沿知识进入课堂的时长大幅缩短，为课程体系的高频迭代创造了前然而，技术迭代的“快”与课程更新的“慢”之间，存在突出的结构性错位。其一，更新周期悬殊。高校一门课程从论证、审定到排课的完整更新周期通常需要3~5年，而人工智能主流模型的能力迭代周期已缩短至6~12个月[10]，课程内容正式进入课堂时，往往已落后于产业实践一至两个技术代际。其二，制度性约束加剧迟滞。现行课程审定、学分认定、教学质量评估等制度以“相对稳定”为预设前提，审批链条长、弹性空间小，微专业、微课程等敏捷供给形态难以纳入正式培养方案。教育部等五部门2023年印发《普通高等教育学科专业设置调整优化改革方案》，提出到2025年优化调整高校20%左右学科专业布点，08“新设一批适应新技术、新产业、新业态、新模式的学科专业，淘汰不适应经济社会发展的学科专业”[11]——以举国之力推动专业布点调整，恰恰从侧面印证了课程体系与产业需求错位的普遍性与紧迫性。其三，师资知识储备同步滞后。课程更新依赖教师先行完成知识更新，而多数高校教师缺乏产业一线的工程实践场景，面对快速演进的前沿技术“无米下锅”，课程更新容易停留在案例替换、课件修补的表层，难以触及能力培课程体系的稳定性是人才培养质量的基本保障，但稳定不应等同于固化。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》已将“面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置”列为"促进人工智能助力教育变革"的重点任务[12]。高校应在坚守学科知识内核与育人规律的前提下，建立“核心课程相对稳定、前沿模块快速迭代”的双层课程结构，依托人工智能构建产业技术动态监测与课程内容预警机制，畅通企业工程师、产业导师参与课程建设的制度通道，推动课程体系从周期性“大修”转向常态化“更人工智能的快速迭代演进，正在系统性重塑高等学校学科建设范式，依托技术赋能打破传统学科的固有边界壁垒，构建开放流动的学科交叉融合新生态。AI能够高效梳理海量学术资源，挖掘不同知识领域的内在关联与演化逻辑，为高校布局新兴交叉学科提供客观数据支撑，有效推动具身智能、自动驾驶、生物医学、材料工程等前沿领域加速落地发展。教育部信标委联合华为团队调研分析得出，依托多模态分析能力，AI消解不同学科的数据形态隔阂，如人文社科类学科可以将访谈记录、档案文本转化为可计算的研究样本，显著降低跨学科研究的实践门槛，驱动国内320余家高校布局“AI+X”模块化课程集群[10]。同时，AI赋能的跨学科研究平台可以实时捕捉全球科研前沿动态，智能匹配不同院系科研团队，把碎片化的短期合作升级为研究院、联合实验室等常态化制度平台，推动学科布局更加贴合产业现人工智能促进学科交叉融合的同时，也存在对学科专业建设底层逻辑缺乏系统化解构的问题，建设流于表面的困局。其一，算法黑箱问题容易诱发工具崇拜，部分交叉研究过度依赖模型输出结果，弱化本学科固有的研究范式。以计算社会学为例：若完全采信AI文本挖掘结论，便会舍弃田野调查等质性研究传统。教育部信标委联合华为团队调研得出近50%交叉科研项目存在直接套用模型而缺少理论校验的现象[10]。其二，算力与数据资源配置不均衡，加剧了学科发展的差异化格局。理工科具备充足的数据储备与算力支撑，学科交叉建设推进高效、落地迅速（1~3个月）；文史哲等人文学科原始素材数字化成本较高、转化周期较长（9~12个月），在智能资源配置竞争中易陷入边缘化态势，学科交叉融合建设进度相对滞后。其三，简单化的技术融合易引发功利化融合偏差，导致将“学科+AI”融合片面界定为AI模型对业务数据的机械化处理，忽视学科专业理论对算法体系的约束赋能与迭代优化作用，导致学科交叉建设浮于表面、缺乏深度，难以实现专人工智能为学科交叉融合发展提供了广阔的空间，但AI无法替代学科本体的核心价值。高校开展AI赋能学科建设，应坚守各学科理论根基与专业内核，统筹平衡技术应用与学科发展逻辑，规避技术崇拜与浅层叠加的建设偏差，实现人工智能技术与学科专业体系的双向赋能、深度耦合，切实培育兼具扎实专业素养与智能应用能力的复算力资源是数字经济时代的核心生产力，大模型训练与推理高度依赖大规模AI并行算力。千亿级09参数模型的迭代升级催生智能涌现效应，推动人工智能能力实现跨越式提升。2025年推出的DeepSeek大模型，在稳定性能的同时显著降低了训练与推理算力成本，为高校普及AI实践教学提供普惠支撑。依托云端弹性算力、校级共享智算平台及公共智算集群等共享资源池，师生无需配备高端硬件，即可在线开展强化学习、模型训推、智能体应用开发等AI实践，有效破除硬件资源对高校智能实训教学的制约壁垒。2025年对全国32所高校的抽样调研显示，96.88%的高校建有校级算力平台，59.38%的高校建有校级智算平台[13]。通过校级统一的算力平台，面向全校各专业开放资源，支撑AI通识、AI专业以及“学科+AI”实践实验教学大规模开课，让文史哲、经管等非信息计算机专业学生也能够同步开展AI实践实验，推动实践实验教学从以前的少数理工科院系专业专属向全学科普惠覆盖转变，推动“学科算力资源普惠落地实际仍受资源分配失衡的掣肘。校际、院系之间算力鸿沟突出，持续放大教育领域马太效应。根据2025年调研数据，985、211院校研究生年均可支配算力时长可达320小时，普通本科院校仅47小时，地方院校很难开展大模型连续训练类实践实验教学[14]。在同一所学校，算力资源大多集中于计算机、人工智能等工科院系，文史哲、经管等院系可调用资源有限，不少省属高校算力分散在各个院系，形成资源孤岛，整体算力平均利用率仅35%左右[13]。校级、院系之间算力的不均衡，极大地影响了AI实践实验教学的推广和覆盖，多数普通院校无法构建校级统筹的智算中心，难以高质量开展高阶AI实践新型的AI软硬件设施打开了教学算力普惠空间，但算力分配不均仍是制约AI实践教学均衡发展的现实阻碍。高校需要依托国家及地方政策引导，完善校级统一算力调度与跨校共享机制，兼顾理工科与人文社科教学需求，打通算力资源壁垒，把算力红利转化为面向全体师生均等可用的实践在2026年世界数字教育大会上，教育部部长怀进鹏指出，现代公共教育体系的创建和发展源自工业革命，大规模、标准化是其主要特征。但智能时代或将带来根本性、颠覆性变革，自主学习、个性化学习将成为一种趋势[15]。依托人工智能、大数据等数字技术，教育可精准刻画学生学习特征、智能推送个性化学习方案，助力学生自主构建知识认知体系，深化教与学双向互动协同，推动高等教育人才培养从传统的知识传授导向向能力素养培育导向转型，充分释放学生个性化发展潜能，践行人人皆可成才的新时代教育价人工智能技术迭代升级，为高等教育创新发展提供全新动能，同时伴随新型风险与现实挑战。高等教育需坚守育人本位、锚定人才培养核心，坚持技术赋能育人导向，推动教学范式由传统知识传授模式向自主探究、素养培育模式转型。通过深化课程改革、强化学生AI实践能力，推进学科专业与人工智能交叉融合。依托产教融合机制，推动学科建设对接产业链与创新链，将产业真实场景、数据与案例融入教学体系，完善复合型人才培育范式，重点培养具备创新思维、批判能力、人机协作素养与正确价值观的高素质人才。教学模式转型课程体系重构产教融合跃升人工智能时代，人才培养由“知识为主”转向“能力为先”，从传统的“教师—学生”二元结构转向“师—生—机”三元协同的新模式，高等教育面临教学模式转型、课程体系重构、产教融教学模式转型：从教师单向知识输出转向人机协同，人工智能赋能个性化学习、探究式实践，构课程体系重构：匹配AI时代发展需要，更新传统学科内容，融入伦理素养，构建集AI通识、AI专业以及学科+AI交叉融合的1+X+N的课程体系。产教融合跃升：打通高校教学与产业侧数据、场景、应用，以真实产业AI实践案例赋能教学育10111112生成式人工智能、多模态大模型、具身智能等前沿人工智能技术的迭代突破，进一步推动高等教育完成从知识传授向能力构建的范式转型。依托智能助教、虚拟仿真实验等数字化教学工具，人工智能可动态适配学情特征、生成个性化学习路径，全面重构传统课堂教学场景。与此同时，如何让教学体系跟上技术演进的节奏，成为亟待回应的现实课题。因此，构建技术与教学双向适配、动态联动的长效机制，推动前沿智能技术规模化、常态化融入教育教学全过程，已成为新时传统以教师单向讲授、静态知识灌输、标准化实训、结果性考核为核心的教学体系，存在课程迭代滞后于产业、能力培养与岗位需求脱节、高阶素养培育缺失等突出问题，已无法适配AI时代复合型、创新型、工程型人才培养要求。当前高等教育AI转型进入深水区，教学模式、教学重心和传统高等教育的育人模式以静态知识记忆、标准化操作训练与流程化实践实训为核心特征，以此模式培养的学生普遍存在技术认知固化、复杂问题求解能力不足等短板，难以满足智能时代产业育人体系的顶层革新，对高校课堂教学模式的系统性转型形成倒逼机制。当前高校人工智能领域人才培养与产业用工需求之间存在显著的结构性方面，高校课程标准与产业岗位能力体系相互脱节，不仅实训案例老旧、场景虚拟化，而且普遍脱离产业真实业务场景；另一方面，部分教师缺乏一线工程实践经验，教学内容滞后于产业技术发展前沿。该现状直接拉长了企业新员工岗前培训周期，推高了社会层面人才二次培养的成本。从人才供给结构来看，底层算力开发、国产框架适配、行业大模型落地等方向的复合型人才缺口持续扩大，但多数高校仍以通用算法理论教学为主，仅停留在模型调用等浅层教学环节，尚未构传统高校教学存在两方面固有短板：一是课程迭代滞后，课程体系固化、实训内容陈旧，与AI前沿技术、真实工程场景相互脱节；二是育人形态同质化问题突出，统一授课、统一实训、统一考核的标准化培养模式，无法适配学生个性化发展与学科差异化培育需求。AI技术的深度赋能，推动高校教学模式从“标准化、灌输式、理论型”向“个性化、项目化、实操型”实现整体跃迁，进而完成对教学内容、教学形态、实训模式、评智能时代教学模式转型的核心要义，在于摒弃人工智能的浅层工具化应用路径，将AI思维、技术体系与工程能力全面融入人才培养的全教学流程。依托真实产业项目与前沿技术任务驱动课堂教学改革，打通理论教学与工程实践之间的壁垒，可精准破解人才培养与产业需求之间的结构性错位问题。高校应当深化产教联动机制，搭建动态迭代的课程体系，构建课程教学、项目实践、学科竞赛与能力认证贯通化育人模式，持续中国科学院院士、上海交通大学校长丁奎岭指出，在人工智能普及应用的时代，更需强化人类智能（HumanIntelligence,HI）与人工智能的互补协同，坚守“人之所以为人”的核心育人价值。AI+HI融合育人理念，可推动专业教育脱离繁杂的通用知识灌输范式，聚焦培育学生独一无二的核心竞争能力[16]。13图5：上海交通大学AI+HI教育模式基于上述理念，上海交通大学从提出“教师-学生-AI”三元课堂协同逻辑，进一步创新演进为“师-生-机-环”四元互动教学生态框架[17]。该框架突破了人工智能的工具属性，将其升级为新质生产力核心育人要素，全面融入人才培养全过程理论层面：该模式清晰界定了人机能力边界与育人分工，构建了系统化的四元育人逻辑体系。其中，人工智能主要承担标准化、流程化、重复性的教学任务，有效降低师生基础性工作成本；人类智能培育作为育人核心，重点锻造学生批判性思维、创新创造、复杂问题建模、伦理研判、协同决策等机器不可替代的核心素养，规避技术依赖、思维惰性等育人弊端，确立“机器赋能、人为主导、素养为本”的核心育人导向。同时重构课堂教学逻辑，打破传统单向灌输模式，形成“AI学情诊断—教师精准引导—学生探究实践—实践层面：上海交通大学已实现AI+HI育人模式的全学科落地应用。课前依托大模型精准研判学情短板，定制生成个性化预习方案；课中通过人工智能完成实时答疑推演、辅助实训，让教师聚焦重难点拆解、思维启发与创新研讨；课后基于全量学情数据，为学生匹配差异化、进阶式学习路径，落地规模化因材施教。评价体系方面，摒弃唯分数、唯成绩的单一考核模式，重点考核学生人机协同解题、技术甄别、方案优化与创新落地能力，彻底扭转传统教学“重知识记忆、轻能力创新”的突出问题，为智能时代高等教育育人模14在新一轮科技迭代与产业升级深度融合的时代背景下，高等教育育人范式变革与课堂教学模式的结构性转型，难以单纯依托传统理论教学框架实现实践层面的有效落地。AI实践教学作为教育智能化转型的核心抓手，是构建人才培养目标引领、课堂教学模式创新、师资能力体系重构、学科专业结构优化、产教融合机制贯通的协同育人体系的关键载体。通过AI实践教学可有效贯通理论知识学习、行业场景应用与科研创新实践，为高等教育从知识本位向能力本位的深度转型提供在智能技术向全学科领域深度渗透的当下，传统专业实践课程（如医学解剖实验、机械装配实训）的教学目标主要聚焦于物理空间下的技能习得与流程验证，而AI实践教学则以构建数字空间的认知框架与创造范式为核心导向。二者的本质差异可归纳为三个方面[18]：表2：AI实践教育差异传统实践强调“经验传承式”操作训练（如化学滴定实验），AI实践则要求“数据驱动式”探索（如通过分子性质数据集训练材料发现模型）。传统实践工具（如测绘仪器、实验反应釜）具有功能稳定性，而AI工具链（如AutoML平台、预训练模型）持续动态演进，需培养“技术动态把握-适配-再创造”的元能力。传统实践多针对确定性场景（如机械零件加工误差分析），AI实践需处理开放域问题（如基于用户行为数据的个性化教育路径生成），要求跨模态人工智能学科具有强实验、强工程、强场景的应用特征，仅依靠增设理论课程、更新课件内容等表层改革，无法实现AI人才培养体系的根本性升级。人机协同适配、模型调优迭代、场景落地应用、工程问题排查等核心专业能力，无法经由课堂理论讲授形成，必须依托工业级算力集群、完整项目调试流程、真实产业实训场景完成能力积淀。脱离工业级实训支撑的理论教学，容易造成学生实操能力薄弱、工程落地能力缺失，难以适配多学科智能化升级与产业发展对高质量人才的需求，导致高校人工智能教学改革仅停留于工具浅层应用层面，无法达成高阶创新人才培育目标。北京理工大学以体系化AI实践教学为核心抓手，依托人工智能综合实践实验室搭建了分层覆盖、多域适配的实训平台体系，形成行业标杆育人模式。该平台构建AI基础通识、计算机专业深度开发、多学科交叉应用三层实训体系，面向工科、经管、文科等多专业全面开放实操环境，实现AI实践教学的普惠化落地。通过引入产业真实项目、标准化算法工具与工业级工程规范，同步革新学业评价机制，弱化单一理论考核，重点考核学生实操过程、项目成果与创新落地能力，倒逼课程设置、师资培养、教学资源实现全方位迭代升级，将零散的课外技术拓展转化为贯穿育人全流程的核心教学环节，有效筑牢学生工程实践与场景适配能力。15bVV·bAIDisciplineEducationAchievementMechanism新时代高等教育人才培养需突破标准化培养模式的桎梏，向个性化、多元化育人模式转型。教育部部长怀进鹏指出：推动人才培养从标准化转向个性化，以问题和项目为牵引，构建真实场所和学习场景，让学生在“真环境”中感受“真问题”，给出“真方案”[15]。区别于单一化的AI工具操作与技能实训，人工智能实践教学的核心价值在于，依托数据、算法与专业领域知识的深度耦合，培养学生运用智能技术解决复杂专业问题的工程实践能力。该教学模式以真实、仿真的专业应用场景为依托，立足完整的AI技术链条，构建了涵盖问题研判、模型构建、方案落地到迭代优化的全闭环培养体系，同时融入技术伦理、应用边界、人机协同等高阶素养培育环节，可全方位提升学生的综合创新能AI教学的核心特征可归纳为：个性化学习、高效性、数据驱动、互动性、资源优化、适应性强、持续更新、辅助教师角色转型与可扩展性。该教学模式可通过定制化学习路径设计、作业快速批改与辅导、学习行为数据分析、趣味化互动设计、优质教育资源共享、多场景适配应用、教学系统自我优化、人机协同教学支撑与规模化应用部署等方式，实现教学效率与教学质量的双重提升。人工智能教学与传统教学平台的对比如下表所示[18]。16表3：AI实践教学平台和传统教学平台差异社区讨论区，多样的互动性设计（传统媒体+生课-训-赛平台一体化，全链路应用能力培养体系社区组织滚动出新，紧跟时事与热点的实验/实训通过提示词工程+RAG技术+Embedding工程等，以实验/实训案例为桥梁，实现学科+AI改造，强缺少交互和实验/实训过程，对学生应用能AI实践教学平台的规模化落地，核心依托两大关AI实践实训：作为底层硬件与算力支撑，提供异构算力集群、AI开发框架、模型仓库、行业数据集与仿真调试环境，承担模型训练、代码开发、项目部署、场景验证等实操执行功能，可解决学教学管理：作为支撑教学流程的核心要素，承载课程资源发布、实训任务下发、班级管理、学情统计、过程考核、成果归档等教学管理功能，解决教师“如何开展教学管理、如何进行能力评两大要素相辅相成、缺一不可，两大平台的协同适配程度，直接决定AI实践教学的落地成效，也是区分浅层AI教学与体系化AI改革的核心标准。当前已建成的优质人工智能实践教学体系，均摒弃两套平台割裂建设的传统模式，通过平台协同打通理论与实践、课堂与产业、过程与考核的全AI教学模式的规模化、常态化、体系化转型，必须依托AI实践实训要素与教学管理要素的协同联动。单一要素建设无法支撑完整教学闭环：仅建设AI实践平台，缺乏完善的教学流程管理能力，仅适配科研创新服务需求，无法满足班级化、标准化、常态化课堂教学的要求；仅对传统教学模式进行升级改造，缺乏算力与实训环境支撑，人工智能教学将大多停留于理论讲解与习题练习层面，无法开展真实工程实践训练。结合国内高校的建设实践梳理，两大要素主要形成深度耦合、弱对接、分离建设三种主流协同模式，且不同模17AI实践实训平台AIAI实践实训平台图7：AI实践平台三类对接模式AIAI实践实训平台该模式是支撑高校AI教学体系化、规模化改革的最优形态，通过标准化接口实现实训算力平台与教学管理平台的全域打通，实现任务、算力、数据、评价、资源的双向闭环流转。教学管理平台可直接下发实训任务与考核标准，一键调度底层算力、模型库与数据集，自动为学生分配隔离实训环境；学生实操日志、调试迭代记录、实验数据与最终成果可实时回传至教学管理端。教师能够全程追溯实操过程、定位能力短板，开展精细化过程考核与个性化指导，彻底解决传统实训该模式具备极强的生态迭代能力，可持续接入产业数据集、真实工程项目、智能体案例与工具链，构建动态更新的产业实践生态。依托平台教学数据沉淀，高校可动态优化课程内容、实训模块与考核体系，迭代更新前沿AI工程化技术内容，形成“产业迭代—平台更新—课程升级—能力提升”的正向循环，全面支撑“学科+AI”交叉以上海交通大学、清华大学为代表的高水平院校，已率先完成AI实训算力平台与校内教学管理系统的标准化对接，实现实训任务、算力调度、过程数据、考核评价全链路贯通。相关院校将AI实验实践项目、数字化教材与课程管理平台深度绑定，学生从任务领取、环境分配到成果提交全流程均在统一闭环内完成，教师可基于全量实操数据开展过程性评价，有效支撑规模化AI工程人该模式为多数高校过渡期的主流建设形态，平台采取独立建设、独立运维的建设方案，仅实现统一账号登录功能，未打通任务、算力、数据等核心业务链路。课程管理、任务下发、成绩归档依托教学管理平台完成，AI模型调试、项目开发则依托独立实训平台开展，学生需要跨系统手动切换操作、上传下载相关资料，存在操作流程繁琐、数据链路割裂的问题。教师仅可查阅学生提交的最终实训成果，无法掌握实操试错、迭代优化的完整过程，教学过程存在严重的黑盒问题，难以开展精细化过程考核，无法精准评估学生真实工程实操能力，仅能满足基础浅层实训的需国内多数“双一流”高校及地方重点高校处于该建设阶段。以浙江大学、华中科技大学等院校为例，学校已建成独立的AI算力实训平台或算力中心，同时拥有成熟的教务教学管理系统，两套系统仅通过统一身份认证实现单点登录，实训任务仍需由教师手动发布、学生手动回传成果。部分院校已启动API对接的相关探索，但受限于系统异构、数据标准不统一等问题，尚未实现业务层面该模式属于AI教学建设初级形态，存在明显的建设短板与资源浪费问题，具体可分为两类极端情况：其一为“重算力、轻教学”，即仅搭建了完备的算力实训硬件环境，缺乏配套的课程体系、18教学流程与考核机制，算力资源多偏向于科研攻关场景，无法服务于常态化、规模化的课堂实训，算力的育人价值难以得到有效释放；其二为“重教学、轻实操”，即仅对传统教学平台完成升级、增设人工智能理论课程，缺乏算力、开发框架与实训环境支撑，人工智能实践仅停留在理论讲解与浅层虚拟仿真层面，学生无法开展真实的模型训练与项目部署，最终导致人工智能教学该建设模式在地方本科院校和高职高专中较为普遍。一类院校以部分理工类院校为代表，其重点投入建设AI算力集群以支撑教师科研项目，但未配套AI课程体系与教学管理流程，算力资源课堂使用率极低；另一类以文科类或综合类地方院校为代表，仅在通识教育中增设AI理论公选课，缺乏真实算力与开发环境，实践教学环节依赖在线轻量工具或虚拟仿真平台，学生无法独立完成模型训练与部署的全流程操作，AI教学改革难以落通过对上述三类建设模式进行综合对比可知，深度耦合模式凭借全流程闭环、可迭代、可规模化、生态适配性强的核心优势，是高校推进AI教学系统性改革、培育高阶人工智能人才的最优路径，同时也是国内高校AI实践教学平台建设的核在人工智能与高等教育教学深度融合的发展进程中，安全、可信、可控是AI教学实现规模化、常态化落地的底线要求与核心准则。教育部明确提出筑牢智能教育安全屏障，要求通过建立健全人工智能教育应用安全防护标准、教育大模型内容审核机制与智能应用安全测评体系，对模型算法、教学数据、算力基础设施、智能教学系统的运行安全实现一体化保障，确保AI技术应用贴合教育规律、契合育人导向。高校AI教学平台与实训场景的建设应用，必须坚守安全可控原则，规范教学数据采集、存储与使用全流程，严控算法风险、内容风险与隐私安全风险，以合规化、安全化的智能教学生态，支撑AI赋能人才培养的高质量、可持续发展[2]。当前全球AI产业已形成两套相对独立的技术生态体系：一套是以海外通用算力芯片、闭源大模型与专有开发工具链为核心的成熟生态，另一套是以国产算力芯片、自主底层使能技术、原生AI开发框架为底座的中国自主生态。两套体系在硬件供给机制、底层技术权限、数据安全边界与人才培养逻辑层面存在根本性差异，中国原生AI技术体系正日趋完善，为全球人工智能产业发展提供在行业需求牵引、产教体系赋能的上层基础条件下，原生AI技术底座与AI框架，是支撑高校AI教学改革、学科重构、实践育人落地的核心支撑，也是新时代高等教育服务科技自立自强、规避技术路径依赖的关键底座保障。高校若长期依赖海外生态开展AI教学，将面临供应链管制、技术不透明、数据安全不可控、与国内产业适配度偏低等多重风险，易引发学生技术路径固化、本土核心根技术能力缺失、人才培养供给与国产产业体自主AI根技术体系应涵盖从底层到应用的四层技底层算力硬件层：包括国产AI芯片与异构算力集芯片使能层：包括自主驱动、算子库与硬件抽象原生AI框架层：包括自主开发框架、模型库与开行业应用层：包括面向千行百业的适配方案与脱四层技术环环相扣、自底向上贯通，共同构成体系完整、安全可信、适配国内产业需求的本土AI19依托自研的全系列原生可控根技术，高校可在工程化实践实训、科研创新攻关等多个维度获得全方位底层支撑，搭建完全自主、适配国产产业体系、契合国家战略需求的AI教学与科研体系，从根本层面解决AI实践教学“底座受制于人、内容脱离本土产业、能力培养存在短板”的痛点，为高等教育AI化深度改革提供长期、稳定、安全的浙江大学的AISTEP计划，在训练能力方面（Train）：建设开放共享的新一代人工智能科教创新平台“智海”，打造交互式沉浸教学体验，为学生提供一站式人工智能能力实训，服务千余所学校的百万师生，该平台于2024年入选教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。完善科研实训体系，鼓励学生从课堂走向实验室，引导本科生有序开展高水平科研训练。在创新创造方面（Explore），研制人工智能、医学、力学和药学等领域学科垂直领域大模型以及面向数理化生计和通识教育的AI助教智能体，“智海-三乐”人工智能教育大模型、人工智能通识教育课程智能体先后上线国家高等教育智慧教育平台。以人机协同方式助力学生突破自身认知局限，更高效地通过个性化学习进行跨学科前沿室依托“真场景、真数据、真算法”的核心建设特征，秉持安全可信的建设底线，AI实践实验室合的建设模式，以支撑真环境，其核心育人目标为培养学生实践操作能力、积累行业实践经验。实验室通过高度还原真实工业与行业应用场景，为学生提供沉浸式AI实操训练环境，同时配套完整的实训数据采集、全过程考核等功能体系，实现实训过程可记录、实训效果可测评、实操能力可量化，切实筑牢学生AI实践应用与综合实操素AIPL通过智能底座提供算力，依托华为云Stack和DCS本地虚拟化数据中心方案，可按照高校差异化需求提供云上与线下AI算力资源。云上支持一云多芯多元算力，具备IaaS/PaaS/Data/AI全体系云服务，可实现云联邦多云协同、云边端一体调度，提供统一云管、容灾与安全合规能力，集成湖仓一体与MaaS智算能力，兼顾存量业务兼20人工智能实践实验室-AIPL（AIPracticeLAAI实践课程行业产业导入同频共振·实时迭代AIAI通识AIAI专业学科学科+AI云上课程商城浏览·体验·部署AIPL实践教学平台课程开发实践教学智能体课程开发实践教学智能体课程管理课程管理AIPL使能平台实验环境实验环境AIAI工具链CodeArts|OpenJiuwen|PyTouch|Dify|…算力底座鲲鹏昇腾DCS鲲鹏昇腾DCS华为云容；线下同步支持一云多芯，构建虚机与容器资源池，具备环形3DC容灾、存算网联动防勒索能力，可轻量起步平滑扩容，兼容异构软硬件，同时开放北向API，兼顾传统业务与AI算力承载，保障AI数据中心的稳定演进；AIPL使能平台实现实验课资源调度和管理；AIPL教学管理平台完成教学管理、实验管理、运营运维等功能；同时汇聚伙伴、高校、开发者的课程资源，实现云上云下实践实验课资源调度和管理：统一管理线下/云上实验资源，线下提供实验所需要的虚拟机、容器、沙箱等主流管理平台。线上除提供虚拟机、容器、沙箱等主流平台外，还提供主流AI厂家的AI工具链，支撑实验资源的便捷调用；同时开放API接口实现实践内容聚合，简化实验课程开发流教学管理模块：提供班级、学员、课件、试题等基础教学管理功能，支撑教师以班级为单位开展实验管理模块：支持完成实验环境与实验内容的设置配置，面向学员完成实验资源的分配与激活，提供标准化实验手册，并在学员实验任务完成后回收实验资源、终止实验会话，提供全周期考试管理模块：涵盖在线考试、试题与试卷管理、成绩管理等功能模块，可实现从组卷到评分运营运维：支持对平台运行数据与教学指标进行可视化呈现，支撑学习与教学运营数据分析，并AI助手模块：面向不同用户角色提供助学、助教两类智能体，可支撑辅助学习、资源智能推荐、知识点查漏补缺、智能出题、课件与实验手册生212122教育部部长怀进鹏指出，中国深入实施国家教育数字化战略行动，启动“人工智能+教育”行动，坚持以人为本、效果导向、优质公平、开放安全的原则，推动教育向全要素智慧生态转型[15]。“智能时代，教育何为”已成为全球教育界需共同解答的时代课题[2]。当前，学界已有诸多学者与国内顶尖高校围绕该课题展开前瞻性改革探索，已形成一批各具特色的AI通识教育建设路径。针对全校范围内通识教育育人环节存在的痛点问题，浙江大学打破传统通识课程“一刀切”的授课模式，构建分学科、分层级的AI通识教学体系，按照理工、社科、人文艺术类不同专业学情，开设A、B、C三类差异化通识课程，同时配套建设全国首套分类式AI通识教材与智能实训平台，实现AI通识教育的精准化、适配化落地，有效解决不同学科学生数智素养培养不均衡的问题[19]。与此同时，上海交通大学依托教育部“人工智能+教育”行动试点建设优势，打造“启悟”AI学习社区生态，构建人机共创、场景浸润的新型通识育人模式，将人工智能融入教学、科研、校园实践全场景，依托算力开放、项目实训、跨学科共创机制，引导学生主在人工智能重塑知识生产逻辑与高等教育发展范式的时代背景下，通识教育正经历由“专业适配”向“认知重构”的范式跃迁。从高等教育发展规律来看，历次技术革新与产业迭代均会推动通识教育体系实现更新升级，使通识教育成为化解教育结构性矛盾、培育时代新人的核心载体，国内多所顶尖高校的通识教育改革实践已经对这一论断形成印证：清华大学新雅书院依托文理融通的通识课程体系，破解了过度专业化带来的育人局限。复旦大学依托复旦学院推行全员通识育人模式，打破专业壁垒、贯通文理教育。上述实践充分证明，通识教育能够主动适配社会变革趋势、缓解技术迭代带来的育人失衡问题、坚守高等教育的育人根本定位，是推动教育转型发展的重要支撑力量。与此同时，人工智能对高等教育课程体系的渗透，并非简单的内容叠加或工具替代，本质上是对知识生产逻辑、能力培养范式与课程组织形态的系统性重塑。面对智能时代人才需求的多元特征，国内高校人工智能课程建设正逐步突破“一刀切”的同质化建设路径，开始立足自身办学定位与学科特色，探索差异化、分层从实践维度考察，不同类型高校的AI课程建设呈现出差异化、分维度的探索特征：研究型大学侧重于人机协同的复杂系统思维训练，围绕大模型系统工程、智能体架构设计、多模态算力调度等前沿方向，构建贯通算法原理、系统开发与伦理治理的高阶课程群，着力培养引领技术迭代的原始创新能力；行业特色型高校聚焦AI与自身优势学科的交叉融合，面向智能制造、智慧医疗、金融科技等细分领域，开发时序数据分析、领域大模型微调、智能决策强化等应用导向课程，重点强化学生运用AI工具解决行业复杂问题的实践能力；应用型本科及职业院校则更多依托真实产业应用场景，设计项目驱动式的AI应用实训课程，培养学生调用现有智能工具、人机协同完成生产任务的操作素养与工程意识。这种基于办学定位的功能边界厘清与能力出口界定，有助于避免千校一面的重复建设问题，推动形成基础研究、技术开发、应用实践多层次衔接的AI人才培养格局，为通识筑基、专业深耕、学科融合的阶梯式该体系致力于构建三维联动的AI素养框架[18]：知识认知维度：掌握AI基础技术与应用边界，构实践赋能维度：推动AI与专业融合，依托智能工价值塑造维度：甄别算法与数据安全风险，树立23AIAI专业知识强化学习学科+AI融合应用及创新题，设计并落地AI驱动的创新项AI基础知识理解掌握AI专业理工科专业(计算机、人工智能等)学科+AIAI通识AI课程体系图10：AI教学阶梯式课程体系基于“认知筑基-能力迁移-创新融合”的培养路径，人工智能通识教育的课程架构可分为AI通识课程、AI专业课程以及“学科+AI”。表4：AI教学课程作用和策略AI通识课程打破跨学科数字认知壁垒，消解文理认知差异，破除AI技术神秘感，构建全校通用的数智面向全校各专业学生零门槛开设，不聚焦技术研发，以普及数智素养为核心，培育适配智能AI专业课程统筹技术研发能力与数字伦理素养培育，平衡工具理性与人文关怀，培育技术扎实、伦理明面向AI、计算机、数据科学、电子信息等相关专业及拔尖学生开设，聚焦算法设计、模型搭学科+AI推动AI技术与传统学科深度融合、范式革新，赋能学科转型升级，突破传统研究局限，助力面向各非AI专业本硕学生开设，覆盖多交叉学科领域，立足专业发展需求，培养善用AI赋能AI通识课程以“认知祛魅、素养赋能”为核心定位。该课程不涉及复杂的数学推导和底层代码实现，核心目标聚焦三个关键问题：AI能做什么、AI不能做什么、AI会带来什么。教学内容包括生成式AI的基本原理（以直观比喻为主）、提示词工程的基础方法论、AI伦理与数据安全、深度伪造的识别方法，以及大语言模型、人工智能绘画工具等主流AI工具在学习与办公场景中的实操应24AI通识(艺术学科)AI通识(文/史/哲学科)AI通识(经/管/法学科)AI通识(理学学科)AI通识(工学学科)AI通识(医学学科)可视化理解CNN智能体实战MLPAI通识(艺术学科)AI通识(文/史/哲学科)AI通识(经/管/