宁波大学学生借助VR实验室开展航空飞行专业技能实训学习。学校供图

南方科技大学创新智造研究院校外导师授课中。学校供图

　　人工智能技术正以前所未有的速度发展，越来越多的传统岗位面临被智能机器替代的风险。同时，中国作为全球制造业大国，正处于产业转型升级的关键阶段，对高素质应用型人才的需求更加迫切。

　　《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，一体推进教育科技人才发展；促进科技自主创新和人才自主培养良性互动；围绕科技创新、产业发展和国家战略需求协同育人，优化高校布局、分类推进改革、统筹学科设置。高校作为应用型人才培养的主阵地，培养什么样的应用型人才，怎样培养应用型人才，如何增加人工智能时代应用型人才的竞争力，并回应社会对人工智能广泛运用的担忧是高校需要回答的时代问题。

　　培养与AI共存共进的应用型人才

　　与传统应用型教育强调标准流程和规范操作不同，AI时代许多标准流程将由机器自动完成，那么应用型人才的独特价值和核心竞争力在哪里？为应对这一新要求，应用型高校的教学应更注重培养学生与AI共存共进的素养能力。在笔者看来，其核心竞争力主要表现为2个方面，一是具备跨界能力，二是具备人文精神。

　　智能时代需要智能协同创新的应用型人才。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。这一信号的释放，意味着应用型人才需要从“单一技能操作者”进化为“跨域融合创新者”，既能扎根行业生产的底层逻辑，又能灵活嫁接新技术工具，在快速变化的产业场景中创造增量价值。此外，人工智能技术的加速迭代发展在使用过程中不免要面临各种各样的困境和挑战，高校需通过建立开放、包容、鼓励试错的文化环境，培养学生在试错中勇于创新精神并保持学习热情。

　　智能时代也需要有人文温度的应用型人才。在人工智能加速普及的今天，培养具备良好人工智能应用能力又能够准确理解人类需求、关怀社会福祉、坚守伦理底线的有人文温度的人才极为重要。国家产业转型、社会生产发展与应用型人才息息相关，因此，应用型高校亟须培养学生正确使用人工智能技术的能力，使其意识到人工智能技术可能带来的社会影响，理解技术使用中的伦理挑战，帮助他们建立对AI系统的理性认知和使用策略，做负责任的技术使用者。同时，引导学生致力于通过技术应用促进社会公平、包容和可持续发展。

　　构建适应技术快速发展的课程体系

　　课程是学校人才培养的核心载体，它直接决定了学生获得怎样的知识结构、能力体系与价值观念。人工智能时代，技术迭代速度远超课程更新周期的问题更加凸显。就应用型人才培养，高校需尽快建立适应人工智能时代的“三层融合”课程体系。

　　其一，面向所有学生开设人工智能通识素养课程。AI时代应用型人才不是人人都是程序员、AI设计者，但需要掌握应用AI的基本方法，高校需要通过人工智能通识课的开设，系统传授人工智能基本原理、算法思维、数据素养、伦理规范等内容，将人工智能素养作为新时代的“读写算”基础，面向所有专业开设“人工智能伦理与社会”“数据思维与可视化”等必修课，培养人机协作的基本能力。

　　其二，建立“AI+专业”课程体系。应用型本科院校，其人才培养与综合性研究型高校有着本质的区别，发展“智慧+专业”势在必行。比如，宁波大学立足于建成“区域特色鲜明的高水平应用型大学”这一办学定位，将AI技术的引入，服务于培养更多适应未来产业需求的应用型、创新型人才的人才培养核心目标。围绕“AI+专业领域”重构专业课程，并与企业合作开发，如机械专业开设“智能故障诊断与预测”“智能设计与制造”，金融专业开设“算法交易与风险管理”“智能风控与量化分析”，设计专业开设“生成式AI与创意工作流”等课程，课程强调实际应用场景，帮助学生掌握本专业领域的AI工具和技术。

　　其三，以“微课程体系”的动态更新紧跟人工智能前沿。针对AI技术迭代快速的特点，建立动态更新的“微课程”或短期工作坊资源库，及时引入关于大语言模型高级应用、行业最新AI解决方案、新型人机交互等前沿内容。特别是根据技术发展和行业需求，学校每学期更新教学内容，形成可灵活调整的微课程体系，确保课程内容与技术发展和行业需求同步更新。与此同时，建立人工智能领域“微专业”“微证书”体系，提供灵活、短周期、高强度的微课程内容，满足学生个性化发展需求。

　　推动人才培养与产业升级相互促进

　　应用型人才培养最终需要面向产业和社会，随着人工智能技术向制造业、服务业等各领域的深度渗透，高校需培养更多应用型创新人才，推动科技创新和产业创新深度融合，这就意味着要推动人才培养与产业升级相互促进。

　　以产业为导向推动人工智能课程和专业建设。对接区域产业集群实施特色化培养是地方应用型人才培养的关键一招。具体来说，需要结合区域产业特色，绘制区域重点产业链图谱，分析各环节的AI技术渗透点与人才需求特征，对应设置专业集群，建立“产业集群—专业集群”对接矩阵，强化特定领域的深度应用能力培养。如针对新能源汽车产业链，可设置“智能驾驶技术”“电池智能管理”“智能制造工艺”“新能源”等专业方向，推动专业链与产业链的精准对接。又如宁波大学科学技术学院的“具身智能创意设计”课程，对接慈溪智能家电产业集群资源，实现了教学内容与区域产业需求的深度融合，通过“真题真做”提升学生AI技术应用能力与跨学科创新思维，学生作品已在全国性竞赛中多次斩获佳绩。

　　建立“学校课程学习”与“企业项目实践”双轨并行的培养路径。高校应根据产业链关键环节和核心技术需求，动态调整人才培养方案，在课程设置中融入行业标准、技术规范和前沿动态。企业可将真实生产场景、技术难题和研发需求转化为人才培养的实践课题和教学资源，助力学生在真实生产环境中经历从需求分析到方案落地的完整项目周期。今年“双11”期间，宁波大学科学技术学院产业学院数百名师生参与其中，学生借助人工智能技术精准识别客户，高质量地服务客户，在具体的实践中锻炼了学生数字经济时代人工智能运用能力。在实践中，学校还要积极推动产教融合，与地方企业共建实验平台、实践基地，将真实产业问题融入课堂教学、毕业设计之中。这不仅助力企业解决实际问题，还让学生在实战中掌握技术应用。

　　建立产业链—创新链—教育链“三链融合”的产业需求感知和联动机制。一方面，学校在充分调研产业发展需求的基础上每年动态调整人才培养方案和专业设置，确保与时代需求同频。另一方面，学校通过与国家级制造业创新中心、行业龙头企业、产业园区等共建“产业技术需求动态反馈机制”，实时收集分析产业在智能化转型过程中的技术瓶颈与人才缺口，为专业设置与课程调整提供精准指引。课程体系也据此进行模块化重构，形成可快速响应技术迭代的“积木式”课程组合。