同样是面对人工智能，课堂实验与产业实践之间，究竟有多远？
在传统教学实验中，学生可能只需要调用一个图像识别模型，在标准数据集上完成训练，就能获得符合预期的结果。但在真实工业质检场景中，问题远没有这么简单：复杂缺陷如何识别？模型如何适配产线工艺？识别结果又如何转化为生产效率和质量管理能力？
从完成一道实验题，到解决一个真实产业问题，中间隔着的，是对业务场景的理解、对工程方法的掌握，以及对技术应用价值的判断。
这恰恰是AI时代人才培养需要跨越的距离。
10月29日，在山东日照举办的人工智能赋能创新人才培养暨产教融合高质量发展研讨会上，山东外国语职业技术大学依托与华为的合作，建设的人工智能实践实验室（AI Practice LAB，简称AIPL）正式揭牌。
围绕“真场景、真数据、真算法、真算力”，双方探索将产业实践资源融入高校教学，让学生在更加贴近真实业务的环境中学习AI、理解AI、应用AI。而在实验室背后，以人工智能为驱动力的系统性改革，正从专业建设、课程体系延伸至教学模式与产教融合机制。
从“学AI”到“用AI”：产教融合从“人来人往”迈向“数来数往”
人工智能正在从一项专业技术，逐渐成为千行万业的基础能力。
过去，AI人才主要集中于算法研发、模型训练等专业领域。如今，随着大模型、智能体与行业应用加速融合，越来越多企业需要的是既懂行业业务、又能运用AI解决实际问题的复合型人才。
例如，制造企业不仅需要能够训练图像识别模型的算法工程师，也需要理解生产工艺、熟悉质量管理流程；在金融领域，AI人才不仅需要理解模型能力，还需要熟悉金融业务流程、数据治理要求与风险控制机制。
产业需求的变化，正在推动高校重新思考人才培养的目标与方式。
全国政协委员、山东华信工贸集团董事长、山东外国语职业技术大学董事长拜文汇认为，产教融合是打通学校与企业、课堂与岗位之间壁垒的金钥匙。面对人工智能带来的深刻变革，学校不能局限于单一AI专业的人才培养，而应面向全部专业系统推进AI赋能，让每个专业都具备数智能力。
这一判断，源于学校长期坚持的产教融合办学实践。
今年2月，山东外国语职业技术大学与华为正式签署合作协议。经过约八个月建设，鸿蒙万物互联实训平台、智算中心、华为认证考试中心等合作成果陆续落地，为学校推进人工智能人才培养奠定了基础。
在拜文汇看来，双方合作不是简单挂牌，而是真投入、真场景、真运行的系统重构与生态共建。过去校企合作更多是“人来人往”，只有依托AI底座才能升级为“数来数往”。借助“AI+”数智化平台，企业真实业务走进课堂，校企共建标准、共评质量、互认证书，才能推动产教融合从物理叠加走向化学反应。
为此，学校进一步提出，依托华为技术底座打造山外自有数据大模型，规划建设500至700个智能体，覆盖全部专业与全部课程，力争让每一个专业、每一门课程都配备专属智能体。从单一专业建设，到全专业数智赋能，再到智能体深度融入教学实训全过程，AIPL实验室成为承载这一目标的核心载体。
以“四真”为核心：AIPL打通课堂与产业的“最后一公里”
与侧重理论验证和标准化实验的传统实验室不同，AIPL更加关注学生在真实产业环境中解决复杂问题的能力。
华为高教军团总裁杜敏指出，AI赋能高等教育不是简单地“开一门课”，而是要通过产教深度融合，让产业需求牵引教学内容，用企业实战反哺教学过程。
围绕这一目标，山东外国语职业技术大学AIPL把AI通识课程、昇腾AI专业课，以及行业实践实训等前沿AI课程搬进课堂，组建“双师型”团队，打造教学、实训、创新一体化的实体标杆。
其核心，正是“真场景、真数据、真算法、真算力”的四真理念。
- 真场景：引入行业真实生产场景，将真实业务需求转化为实践任务；
- 真数据：采用经过脱敏处理的行业数据，让学生面对更接近产业实际的数据环境；
- 真算法：将行业真实生产系统中实际应用的工程化算法与大模型融入实践教学；
- 真算力：基于昇腾计算生态的自研技术平台，为模型部署、推理和应用开发提供算力与工具链支持。
在AIPL框架下，学生不再是在简化版的数据集上做验证性练习，而是直接面对医疗影像诊断、工业质检、电力负荷预测等真实任务，带着真实项目经验走向工作岗位，打通从课堂到产业的“最后一公里”。
从技术赋能到育人体系：重塑AI人才培养新路径
把产业技术搬进校园只是第一步，如何以技术底座为支点，撬动课程体系与育人模式的同步跃升？
华为高教军团副总裁范小骞表示，针对当前AI岗位重心从“做AI”向“用AI”的结构性转变，华为经过多年探索，形成了以国家战略为牵引、以产业需求为导向、以技术创新为驱动的“创新—产业—人才”新质人才培养范式。支撑这一范式落地的，是华为的三重核心优势：一是由昇腾、鲲鹏、鸿蒙、华为云构成的自主创新底座；二是三十余年服务千行百业所沉淀的真实场景、数据与算法工程积累；三是覆盖全球、涵盖22个技术领域、年培训超30万名学员的人才培训认证体系。
作为将这三重优势转化为教学资源的落地载体，AIPL解决了当前高校普遍面临的“缺前沿课程和案例、缺教学实验平台和工具链、缺高性能算力”三大痛点：在课程层，导入超过1000门AI通识与专业课，实现“全学科+AI”覆盖；在平台层，打通华为原生工具与生态工具，提供统一的实验开发环境，大幅降低AI教学门槛；在算力层，依托鲲鹏与昇腾构筑高性能算力底座。在此基础上，全面赋能高校构建“AI通识、AI专业、学科+AI”三层阶梯式培养体系。
范小骞进一步阐释，在与山外的深度合作中，双方不仅坚持自主创新根技术进校园、构建“底座支撑、数据沉淀、造血反哺”的双向赋能闭环，更推动了“Education for AI”与“AI for Education”两套育人体系的深度融合：
Education for AI，通过贯通产业链、技能链、人才链和专业链，为人工智能产业培养专门人才；AI for Education，即利用人工智能重构教育过程，探索“师+机+生”的人机协同教学模式。
两条路径相互融合，意味着AI既是学生需要掌握的技术，也是推动教育教学变革的重要工具，从而赋能实现让学生手里有真本事、让学校育人有真实效。
山外实践：打造职业本科产教融合新样板
对于山东外国语职业技术大学而言，AIPL的落地，与学校近年来推进的职业本科人才培养改革形成了有效衔接。
山东外国语职业技术大学党委委员、副校长杨宜丰介绍，职业本科的坐标不在校园里面，而是在产业链上。围绕“大学+城市”与“港海产教融通”理念，山外把城市的产业现场变成教学现场，把企业的技术标准变成教学标准，把学校的教育资源向城市开放。
为了将专业群精准建在产业链的关键节点上，山外对接山东省“6997”现代工业体系和日照市12条重点产业链，学校现有47个专业，专业设置与区域产业的匹配度达到90%以上，并围绕数字信息技术、智能装备、国际贸易、数字财经、智慧文旅等方向建设八个专业群。山外依托与华为的合作，建设的现代产业学院，正在探索“1+1+N”育人模式。
第一个“1”即融入专业的外语与跨文化沟通能力，第二个“1”是依托华为根技术的数字技术能力，N是对接具体产业场景的专业应用能力，并创新推行“标准共商、课材共建、团队共组、项目共营、质量共评”机制，贯通职业本科高质量育人全过程。
在基础设施和教学资源方面，现代产业学院建成6类实训平台、549个实训工位、61项课程资源，其中包含15项华为职业认证课程。学校依托鲲鹏开展数据处理实践，利用昇腾支撑模型运行，并通过鸿蒙开展终端应用开发，为学生提供多层次的数字技术实践条件。
目前，学校已将46项企业真实项目引入课堂，并将华为ICT认证标准与能力评价相衔接，促进学生所学与岗位要求对接。
扎根产业土壤的育人改革，已在山外学子身上结出硕果。例如，在世界职业院校技能大赛人工智能赛项中，学校学生设计了帮助听障人士与他人交流的应用程序，能够实现手势向语音的转换，并通过数字人将语音转化为手势，项目获得金奖。
从标杆到范式：AIPL对高等教育变革的启示
放眼更广泛的高校实践，AIPL正在从单点实验室建设，逐步走向面向不同类型高校、不同学科专业的实践教学体系探索。
此前，华为已携手北京理工大学、武汉大学、广东技术师范大学等高校探索面向不同专业与行业场景的AI实践教学模式。这些探索的共同特点，是让真实产业需求进入教学过程，让人工智能与专业知识更加紧密地结合，并通过平台、课程和生态资源协同提升实践教学能力。
从这些实践中，可以看到AI教育正在发生三大值得关注的转变。
一是育人模式之变：从“以教为中心”的单向知识传授，转向“以学为中心”、基于“师—生—机”三元协同的个性化探究与实践能力生成；
二是学科架构之变：打破传统的“学科孤岛壁垒”，通过AI通识课、AI专业课与“学科+AI”三层阶梯式课程体系，实现多学科与人工智能的深度原生融合；
三是产教融合与培养路径之变：告别点对点的浅层实习，构建“行业出题、校企解题、学生答题”的闭环生态，实现从浅层知识验证向高阶工程创新能力的系统培育。
由此可见，AIPL的建设正推动产业需求、技术创新与人才培养深度融合，探索形成以产业需求牵引教学、以技术创新赋能育人、以实践能力对接岗位的人才培养新机制。
当产业真实场景成为课堂，当学生创新成果走向产业，AI人才培养才将完成从“学以致知”到“学以致用、实践出真智”的跨越。
