在数字经济浪潮的推动下，人工智能已经成为引领产业升级与转型的核心驱动力。我国将人工智能上升为国家战略，通过一系列政策的密集出台与实施，为人工智能产业的发展铺设了坚实的基石。近年来，人工智能不仅在技术创新上取得了突破性进展，更在产业应用中展现出前所未有的活力与潜力。

人工智能技术作为新质生产力的代表，正深刻改变各领域，其强大能力为产业创新和效率提升带来无限可能，同时进一步推动数字经济与新质生产力的发展。而这一切的实现都离不开高质量人才的支撑。在数字经济、新质生产力与人工智能技术快速发展的今天，人才已成为最宝贵的资源。只有拥有一支具备深厚专业知识、创新思维和实践能力的人才队伍，我们才能更好地把握时代机遇，应对各种挑战，推动产业向更高层次、更智能化方向迈进。

高校作为人才培养的主阵地，在数字经济与产业发展的大浪潮下，依托学科建设，我们将聚焦高校人才培养，探讨高校在数字经济产业下的人才培养新变化。

新专业——高校人工智能专业建设

自2019年第一批35所人工智能专业批准设立，截止2024年，已经有537所高校获批“人工智能专业”，同时还有智能制造工程、智能科学与技术、智能感知工程、智能医学工程、智能车辆工程……等“人工智能+”专业数量也持续增长，覆盖面广泛，相关专业总数已超千所。

伴随着生成式AI技术的不断发展，产业侧应用的不断涌现，人工智能技术的迭代和发展再一次进入高速发展阶段，产业侧人才需求更是井喷式增长。尤其是以软件和信息技术服务、互联网、智能硬件等为代表的产业对于各类“算法工程师”的需求数量大幅上升。而作为对口专业的“人工智能专业”，应该如何开展人才培养，以匹配和满足产业人才需求，将是高校学科专业建设与人才培养的核心话题。

人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

——来自百度百科

人工智能专业作为电子信息大类，又以计算机、大数据等技术为基础，融合多种技术与学科特色，应用方向和研究领域广泛，如何保持学科特色，又区别于其他学科专业、并开展特色化人才培养，是专业人才培养目标和课程体系设计的重要挑战。

新人才——理论与应用并重的工程人才培养

根据各大招聘网站的数据分析，当前行业对算法工程师的需求主要集中在图像识别、视觉处理、语音技术、嵌入式系统和AIGC等领域。高校在人才培养中，除了需要确保学生具备扎实的理论基础，还应注重实践技能和工程化能力的提升。

图片来源于：南都大数据研究院

如何有效开展实践教学，是高校人工智能专业亟待解决的问题。构建满足人才培养与教学模式相匹配的实践教学环境，同时配套完整的课程与项目资源，是高校在实践条件建设时需要考虑的重点要素。高校在人工智能专业建设与人才培养中，除了应对学科特色和产业人才需求之外，还需要关注技术的快速迭代更新，注重学生基础能力、求职能力与未来长远发展的综合素养的复合培养。

新要求——深化校企合作，共育数智人才

美林数据结合人工智能技术与产业发展特点，聚焦产业人才需求，充分融合“教育教学”规律，遵循“产岗课师学训研用”的教育理念，打造特色的人工智能人才培养解决方案，致力于深化产教融合，推动高校教育与产业需求的高度匹配。

01、软硬一体、云边协同——让实验室“活”起来

聚焦人工智能核心，打造从数据、算力、算法到应用的一体化实验中心。实验室基础资源建设，实现算力集中建设，按需智能分配，边端实验设备与云端实验平台一体协同，实现数据到模型，从模型到应用，从结果到评价的全流程实验实训管控。让学习实训过程更流畅便捷，实验教学环节可记录、可追溯、可评价，更好的发挥实验中心的辅助支撑作用。

02、核心为主、能力进阶——让课程资源“全”起来

聚焦产业前沿与应用，围绕人工智能主干课程，打造厚基础、匠平台、促应用的人才培养课程体系。从产业人才标准与产业岗位人才能力图谱出发，结合国家教育部关于人工智能人才培养的“主干课程指导”，从综合应用能力与专业知识逻辑关联关系出发，构建人才培养课程体系。

03、应用为主、技能为王——让学生能力“强”起来

如何将知识技能转化成为“问题求解的能力”，如何建立学生全景思维、培养学生工程实践能力，是人工智能实践学核心需要解决的问题。通过引入真实的行业应用案例，让学生深入了解当前行业的最新实践与应用场景，从而全面提升他们的综合素质和就业竞争力。

04、学科融合、创新探索——让科研成果“多”起来

对接最新AI技术发展与趋势，依托企业级大模型搭建与运营落地流程，搭建从语料、知识、模型、应用为一体的一站式“大模型科创平台”，支持多人协作与成果共享，实现大模型创新项目全流程管理。通过搭建高校人才培养与科研创新的实验环境，助力教师和学生们深入挖掘大模型技术的潜力，实现教学与创新科研融合与相互促进。

人工智能产业高速发展，教育教学模式不断升级优化，技术推动教育改革、技术发展呼吁高质量专业人才，高校人工智能专业建设如何不断更新，培养符合时代需求的“新人才”？

美林数据还可以在课程教材、实训项目案例联合开发，产业项目合作，实践环境搭建，学科竞赛等多维度多领域与高校开展联合共建，以产教融合为基础，深化校企合作，共育数智人才。欢迎各位老师咨询对接~