产教融合正走向平台化、体系化的深水区。近日，美林数据携手西安外国语大学国际商学部，依托统一技术架构、共享算力与实验资源底座，支撑人工智能、大数据管理与应用两大专业的差异化实训平台建设，实现“一个底座、两套平台、集约共享”，让产业真实的数据、工具与案例流入课堂，为高校产教融合走向深水区提供了可借鉴的实践样本。

西安外国语大学是新中国最早建立的四所外语院校之一，也是陕西省省属高水平大学。学校在长期保持外语与人文学科优势的同时，近年来持续布局数智类专业，推动“外语+数智”复合型人才培养。2020年，大数据管理与应用专业获批设立，设于商学院，属管理学门类；2024年，人工智能专业获批，设于旅游学院·人工智能学院，属工学门类。两个学院同属国际商学部，在学科协同和资源共享方面具备良好基础。

两个专业办学阶段不同，对实践教学条件的需求存在差异：大数据管理与应用专业办学多年，培养体系相对成熟，需要贴近产业真实场景的数据、案例及实践环境来支撑业务分析训练；人工智能专业建设起步较新，算力资源、实验工具与实验套件需要集中配置。若两个学院各自独立建设，容易出现算力分散、软件重复部署、实验数据隔离、实验设备利用率不足、课程资源封闭等问题。如何避免重复建设，让有限投入同时支撑两个专业的实践教学，成为学部必须回答的问题。

在此背景下，美林数据为西安外国语大学国际商学部量身打造了“一个底座、两套平台、集约共享”的建设方案：依托统一技术架构、共享算力与实验资源底座，面向人工智能专业建设：人工智能大模型教研训推一体化平台，面向大数据管理与应用专业建设：商业数智应用项目仿真实战平台，两个平台按专业学科需求具备独立门户及课程体系，又能实现环境、数据、课程、案例的全面共享，以集约化建设避免重复投入。

一、人培为先，分建两套实训平台

人工智能专业和大数据管理与应用专业的人才培养在技术路线、工具链及资源需求方面存在显著差异，针对这一特点，美林数据采取了“一专业一平台”的建设思路，为两个专业分别量身定制了实训平台。

 01、人工智能专业：人工智能大模型教研训推一体化平台

针对人工智能专业特色与培养定位，美林数据为其建设了人工智能大模型教研训推一体化平台。该平台聚焦算法建模、模型训练、计算机视觉、智能语音及大模型智能体开发等核心能力培养，构建了覆盖“基础与工具—算法与框架—感知与交互—大模型前沿”四大模块的实验课程体系。

课程体系涵盖人工智能伦理引论、Linux操作系统等基础课程，PyTorch程序设计、深度学习应用实践等算法框架课程，计算机视觉、OpenCV机器视觉核心算法与项目实战、智能语音等感知交互课程，以及AIGC提示词工程、RAG智能体原理等大模型前沿课程，实现了人工智能专业全链条的实验教学覆盖。

在实验套件方面，配备了AI实验箱、智能小车、ROS机械臂等设备，支持云边一体化的AI全流程应用实验。学生可在云端完成模型训练，并将训练成果下发至边缘设备进行验证，真正实现“所学即所用”的教学目标。

 02、大数据管理与应用专业：商业数智应用项目仿真实战平台

针对大数据管理与应用专业的培养需求，美林数据建设了商业数智应用项目仿真实战平台。该平台以数据管理为核心，侧重数据采集处理、数据分析可视化、商务智能、金融大数据及行业数智应用等实战能力培养，构建了涵盖“基础技术—分析方法—行业应用—前沿AI”四大模块的实验课程体系。

课程体系涵盖Python语言程序设计、数据结构与算法、数据库原理与应用等基础技术课程，数理与应用统计分析、机器学习、大数据可视化等分析方法课程，商务智能分析、金融大数据分析、市场营销中的大数据应用等行业应用课程，以及生成式AI与大语言模型、AI+数字经济等前沿AI课程，实现了从技术基础到行业实战的完整能力闭环。

平台内置商业智能BI平台，支持多维分析、仪表盘制作及报表输出，并配套覆盖多个行业的商业数智应用案例资源包，包括电商客户分析、公募基金精准营销、银行营销活动分析等真实脱敏数据项目，帮助学生在在校期间即接触产业前沿实践。

二、集约共享，统一一个技术底座

人工智能专业和大数据管理与应用专业的人才培养在算力资源、实验环境、数据资源等方面具有天然的交叉重叠，采用统一技术底座，是把算力、环境、数据、课程、案例都拧成一股绳，实现两套专业实训平台的融合共享。

 01、算力纳管，智能调度

美林数据将人工智能学院的高性能计算服务器与商学院的大数据集群服务器接入统一的技术底座，纳入同一算力资源池：池内算力按两个学院教学与科研的实际需求弹性分配、动态调度，两套平台的软件环境均部署在这一共享算力之上。由此，学校无需重复购置算力、重复部署环境，建设成本与运维成本显著降低。

在实验环境层面，硬件实验箱、实验小车与软件环境全面拉通。人工智能专业学生可使用大数据集群和BI工具，数管专业学生也能调用GPU算力和AI开发环境，两个专业的实验资源实现了跨专业调度使用。

 02、数据拉通，交叉共享

美林数据还构建了统一的实验数据资源池。源自企业真实项目的脱敏数据集对两个专业全面开放：人工智能专业学生可用数管专业的经济金融数据开展模型训练，数管专业学生可用人工智能专业的图像语音数据进行分析挖掘。数据真正成为了流动的要素，而非被困在孤岛中的静态资源。

 03、统一入口，专业分流

在用户体验层面，平台采用统一身份认证登录，系统按专业自动分流。人工智能专业学生进入专属首页，主推AI实验课程、智慧旅游文创实训、行业AI实战项目；数管专业学生进入另一套首页，主推数管实验课程、经济领域数据分析、行业数智应用案例。“分流”不等于“隔离”——两个专业的学生均可访问对方的实验环境、数据资源和课程案例，真正实现跨专业资源的开放共享。

三、交叉融合，当“外语+旅游”遇上“AI+大数据”

作为一所以外语和旅游学科见长的高校，西安外国语大学的产教融合实践具有鲜明的学科特色。美林数据在平台建设中充分尊重并融入这一特色，量身打造了智慧旅游与文创融合综合实训项目。

结合学校的外语与旅游学科优势，平台配套了覆盖文旅全场景的智能应用项目，包括导游讲解内容生成智能体、旅游路线推荐智能应用、景区人流预测智能应用、酒店评论情感分析、遗产保护历史寻宝智能体、多语言智能客服智能体等。在这些项目中，人工智能专业学生侧重算法建模与智能体开发，数管专业学生侧重数据采集分析与可视化，两专业混合分组、协同完成完整的综合实训项目，有效培养了学生的跨学科协作能力。

此外，平台还内置了企业级低代码AI平台、商业智能BI平台及大模型智能应用开发平台，支持教师科研成果转化、学生毕业设计和竞赛训练。所有课程、案例、数据、环境均开放，支持教师二次开发，将个人研究成果转化为平台教学资源。

四、从平台打通到融合育人

融合实训平台的建设与打通，带来的不只是技术层面的“连通”，更是教学资源和育人模式的重新组织。人工智能专业学生可以使用经济金融数据训练预测模型，数管专业学生可以用图像、语音数据做分析挖掘；两个专业可以混合分组，共同完成智慧旅游等跨专业项目。教师也可以把科研项目、行业案例封装为平台实训资源，让教学与科研不再割裂。换句话说，平台融合不是把两个平台“物理相加”，而是让算力、数据、课程、案例在流动中产生“化学反应”。学校避免了重复建设，教师获得了成果转化通道，学生在专业深度之外拥有了跨学科广度实践，企业也更容易获得懂业务、懂技术的复合型人才。

从平台融合走向育人融合，正是这次合作更深层的价值所在。未来，双方将持续更新课程资源与行业案例，深化两个专业的交叉融合教学，拓展更多跨专业联合实训项目，共同建设高水平产教融合实训基地，为学校数智类专业建设和复合型数智人才培养提供长效支撑。