一只在CES斩获创新奖的仿生情感熊猫机器人“安安”，从西交利物浦大学的校企联合实验室走向世界舞台。它的诞生，从电路设计、情感算法到场景应用，本身就是一套完整人才培养方案的产物，超越了任何一门孤立课程所能涵盖的范畴。

当人工智能不再是实验室里的遥远概念，而成为重塑各行各业的基座性力量，高校人才培养体系正站在一个历史性的转折点上。一边是传统学科壁垒下“流水线”式教育模式的惯性，另一边是产业界对具备跨界整合能力、解决复杂问题能力的创新人才的迫切呼唤。在这股张力之中，一场从“标准化知识传授”向“个性化能力成长”的范式迁移正在中国高校悄然发生。

图源：西交利物浦大学

全球AI竞争白热化，我国人工智能产业面临严峻的高端复合型人才“结构性短缺”。一个鲜明的悖论是：尽管全国已有超过600所高校开设人工智能相关专业，但人才培养的同质化、课程内容更新缓慢、理论教学与产业实践严重脱节等瓶颈日益凸显。

更为根本的挑战，在于工业时代建立的、以精细学科划分为基础、以知识灌输为核心的传统培养范式，其底层逻辑已与智能时代脱节。产业界需要的是能快速理解AI工具、将其与具体领域知识结合、并创造性解决真实问题的“解题者”与“破局者”，而传统教育培养的毕业生，往往“擅长解题，却不善于发现和定义问题”。一位高校学者曾尖锐指出，许多毕业生“已跟不上产业发展的节奏”。人才供给与需求之间，横亘着一道亟待弥合的“能力鸿沟”。

面对挑战，高等教育界正凝聚共识，推动人才培养理念的根本性重塑。其核心是从“以专业知识学习为核心”向“以人的全面发展与价值创造为核心”的价值追求转变。

北京邮电大学校长徐坤提出，智能技术正推动教育从单一的“人—师”互动，向“人—师—机”多维、立体互动转变。未来的大学不应只是知识“授业”场所，而应成为连接社会、产业与个人成长的开放创新生态，开启学生个性化、由内在兴趣驱动的终身学习旅程。

在这一理念指引下，各高校纷纷提出纲领性的育人框架。北京大学智能学院提出“通识、通智、通用”理念：“通识”强调与人文社科的交叉及AI伦理教育；“通智”要求对AI核心领域融会贯通；“通用”则直指解决行业实际问题的能力。上海交通大学则发布“AI十条”，旨在创建“AI（人工智能）+HI（人类智慧）”双驱动育人新形态，推动技术能力与人文素养的深度融合。

先进的理念需要突破性的模式来承载。近年来，国内高校在智能人才培养的模式创新上呈现出多元探索态势，深度产教融合与跨界协同成为最鲜明的两条主线。

西交利物浦大学——行业学院模式

西交利物浦大学“创业家学院（太仓）”彻底颠覆了按学科设置院系的传统，成立七大“行业学院”，如人工智能与先进计算学院、智造生态学院等。其运行逻辑独树一帜：与领军企业深度共创，但只引入企业“正在做但尚无答案”或“未来要做但无暇顾及”的真实前沿项目进入课堂。学生从大一即组建跨学科团队，直面真实产业挑战，在解决未知问题的过程中完成学习。

西浦创业家学院（太仓）校园图

图源：西交利物浦大学

北京大学——科学智能学院模式

北京大学在深圳成立科学智能学院，是全球首个以学科形式建制化推进“AI for Science”的学院。学院采用 “AI+Science”双导师制，由人工智能算法专家和物质科学、生命科学等领域的顶尖学者共同指导学生，旨在培养能用AI工具颠覆传统科研范式的交叉复合型人才。

图源：北京大学

清华大学——书院制AI融合模式

清华大学2025年新成立无穹书院、紫荆书院等四个新书院，将书院制与AI深度融合。无穹书院以“最AI的方式培养最具创新能力的AI领军人才”为目标；紫荆书院则在宽口径理工教育中融入艺术与创意要素，培养国际化工程创新引领者。此举旨在以问题牵引，激发人工智能与各学科的深度交叉创新。

图源：清华大学

浙江大学——研产双驱与职称贯通模式

浙江大学“具身智能与机器人（杭州）项目”依托国家卓越工程师学院，联合云深处科技等头部机器人企业，以“研产双驱”为主线。该项目推行 “三证一体” 政策，研究生毕业时可同步获得学历证书、学位证书和工程师职称证书，实现了学历教育与职业资质认证的无缝衔接。

图源：浙江大学

厦门工学院——企业工程师进课堂模式

厦门工学院人工智能产业学院聘请了17位来自华为等企业的工程师担任兼职教师，与校内教师共同修订培养方案。他们将机器人、智慧城市等真实产业场景融入教学，形成“基础理论-场景实践-项目实战”的闭环，并打造了“课程-项目-证书-就业”的完整链条。

图源：厦门工学院

广西人工智能学院——产业命题导向的“解题学院”

由桂林电子科技大学牵头、联合香港科技大学共建的广西人工智能学院，没有传统教室和固定课表，取而代之的是项目工位和场景模拟实验室。它不从高中招收本科生，而是汇聚广西各高校研究生，其唯一使命是：不为发表论文，只为广西特色产业（智慧农业、智慧口岸）培养能提供切实AI解决方案的“破局者”。师资由学术导师、企业技术专家和行业领袖“跨界组合”，确保教学紧贴产业最真实的脉搏。

图源：桂林电子科技大学

微观的教学模式创新，必须得到中观的课程体系与评价体系变革的支撑，方能形成可持续的闭环。

北京大学的 “1+4+N” AI微专业课程体系提供了系统路径：“1”门AI通识课打底，“4”门基础课筑基，再加上40-50门“AI+法律”“AI+艺术”等交叉课程，为任何专业的学生赋能AI能力。

浙江大学的实践更具突破性：自2024年9月起，面向全校99个本科专业的6000余名学生，开设分层分类的人工智能通识必修课。更独特的是，这门课并非由计算机学院包办，而是动员了环境、医学、农学等39个院系的教师，讲授AI在本专业领域的应用，让学生直观看到AI与自身未来的结合点。

上海交通大学联合阿里云、地瓜机器人发布的 “端云一体化具身智能人才培养方案” ，则将课程直接锚定在“大模型+机器人”这一前沿方向，从产业最急需的能力倒推出课程与实践内容。

深度的体系变革必然触及评价“指挥棒”。西交利物浦大学在评价教师时，已不再单纯依赖学生出勤率或论文发表量，而是重点考察其引入企业项目的质量、组织项目式教学的思路以及学生能力成长的“实际故事”。

广西人工智能学院的研究生毕业答案不再只有学术论文一种——一个被企业采纳并创造真实价值的技术方案、一套提升了生产效率的算法，都可能成为毕业的关键成果。这种“以实际价值创造为导向”的评价转向，从根本上撬动了教与学行为的深层改变。

在这场变革中，高校也在重新定义智能时代人才的能力内核。厦门工学院系统性地提出，要通过AI全域赋能，锻造学生的六大未来核心能力：从扎实的AI技术实操与全流程落地能力，到跨学科融合的跨界整合能力；从面向产业需求的创新与科研能力，到以赛促学的工程攻坚能力；尤为重要的是人机协同的核心思维与判断能力，使学生成为机器的“主人”而非依赖者；最后，还必须兼具人文底蕴的博雅素养与终身学习能力。这幅能力图谱，清晰地勾勒出了学历证书背后更具终身价值的核心素养。

智能技术赋能的高等教育变革虽已全面起步，但航程中依然充满挑战。民盟中央的提案曾警示，需关注约束机制滞后引发的法律伦理风险、资源配置失衡可能加剧的教育公平问题。专家也提醒，需警惕算法偏见、数据安全以及过度技术依赖可能导致的人文精神式微和数字鸿沟加剧。

未来的发展，必将更强调 “人机协同”与“育人为本” 的平衡。教师的角色，正不可逆转地从“知识的讲授者”转变为 “学习体验的设计师” 和“能力成长的激发者”。教育的核心目标，是培养那些人工智能无法替代的人类特质：提出真问题的好奇心、进行复杂价值判断的智慧、与他人情感共鸣的共情力，以及跨领域连接与创新的想象力。