随着人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合，各行业对既懂技术又懂战略的领军人才需求日益迫切。这类人才既要深度理解国家政策导向、精通技术原理和前沿趋势，又要具备推动技术产业化、整合资源、领导团队的战略素养，亟需深化产教融合、科教融汇，全面提升人才培养和产业、区域发展的适配度，以便培养更多高素质复合型数智化人才。
近年来，人工智能技术正在重塑人才培养格局，高校作为教育科技人才一体化发展的重要交汇点，应积极打破学科专业壁垒、深化学科交叉融合、创新学科组织模式，尝试将人工智能技术融入教学全流程，构建“学—练—创—用”一体化培养模式，同步建立“动态监测—快速响应—迭代优化”的学科专业调整机制，更好推动前沿技术、产业场景、人才需求深度融入教育生态，逐步构建起技术穿透力、产业洞察力、价值判断力有机统一的数智人才教育体系。
教师作为数智人才培养的关键执行者，其数智素养直接决定教学效果。高校应建立系统化培训机制，引导教师掌握“技术为教学服务、为育人赋能”的逻辑，同步引进企业技术专家、科研院所学者担任兼职教师，通过联合授课等形式，让校内教师接触产业一线的数智应用案例和伦理实践，主动将产业案例转化为教学资源，系统开发融合技术原理和行业应用的跨学科课程模块，如：通过与企业合作设计真实项目驱动的实训课题，引导学生运用AI技术解决智能制造、智慧医疗等场景中的实际问题。此外，可探索组建“学术导师+产业导师”双师团队，定期组织学生参与数字技术研发或数字创新项目，以动态评估反馈机制持续优化教学内容。
科研机构作为人工智能技术的创新策源地，应充分发挥基础研究优势，精准链接国家战略需求和产业升级痛点，建立“需求导向—基础研究—应用转化”闭环机制，针对智能制造、智慧医疗等领域的算法瓶颈，联合高校组建跨学科实验室，将理论突破转化为产业解决方案。同时，深化与教育体系的协同创新，通过开放科研平台、共享实验数据、共建实训基地，将前沿研究成果转化为教学资源，如开发基于真实科研数据的教学案例库，或设立“科学家进课堂”机制，让学生参与国家级课题的预研阶段，并在技术研发中嵌入社会影响评估框架，为数智人才培养提供价值引领，最终形成“技术突破—教育反哺—产业赋能”的良性循环。
（浙江省宁波市鄞州区委组织部 王闰）
