> 在2026年上海、河北、天津等地两会期间，“人工智能+”教学应用与产学研协同成为代表委员们热议的焦点。面对企业急需既懂特定行业，又掌握AI算法、建模与数据的复合型人才，而高校培养却滞后于市场真实需求的现状，委员们的建议直指教育体系与产业需求之间的结构性脱节。

## 核心痛点：资源分散与产教“两张皮”

长期在高校工作的上海市政协委员解超直言，上海在“AI+财经”领域的探索是**分散作战**，面临课程资源不均、师资力量短缺、产教融合不深、协同机制乏力等共性挑战。其具体表现包括：

- **缺乏统一的AI+课程质量认证标准和学分互认机制**，导致优质课程资源利用率低下。

- 具备跨学科知识与实践能力的师资严重不足，教学内容与产业前沿脱节。

- 校际、校企合作多为临时性、项目式，缺乏实体运作平台与资源投入保障。

类似挑战并非孤例。河北省政协委员甄墨指出，需依托河北算力优势，**打造河北特色的人工智能专业集群**，以应对人才供给的结构性错配。

## 破局之策：构建协同创新生态

针对上述问题，委员们从不同层面提出了系统性解决方案，核心围绕**打破壁垒、整合资源、深度协同**。

**1. 组建教学联盟，推动资源共享**

解超建议由上海市教育主管部门牵头，联合高校与行业企业，搭建 **“上海市财经类专业‘AI+课程’教学联盟与共享平台”** ，具体包括组建实体化联盟、共建标准化课程资源库、打造赋能型师资培育体系，以及整合各校实验资源打造 **“上海财经数智实训云平台”** ，接入行业AI工具与合规数据。

上海市政协委员徐默涵则建议同步建立 **“上海前沿科创学分银行”** ，实现跨校学分互认与置换。

**2. 搭建实训云平台，连接产业真场景**

> “要培养AI不可替代的人才，就必须把人才培养的根，扎进产业最前沿的土壤里。”

委员们强调将企业真实场景引入教学。天津市政协委员施俊匡建议，由政府引导共建 **“天津AI创新实践开放平台”** ，支持高校开设“人工智能+”微专业，并将企业真实课题作为毕业设计重要来源。


这种“企业出题、高校答题、市场阅卷”的模式，旨在让学生在真实场景中锤炼定义问题、整合资源与创新解决的能力。

**3. 深化校企融合，创新培养机制**

- **双导师制**：全面推广“学术导师+产业导师”模式，确保企业深度参与人才培养全过程。

- **动态联动机制**：如南昌大学构建的“产业需求—课程迭代—成果反哺”闭环，依托AI监测产业需求，将企业技术难题转化为科研课题与教学项目，研发成果再反哺企业。

- **实体化运作**：探索与龙头企业共建AI产业学院或“跨学科教学创新中心”，实现“招生即招工、入学即入岗”的深度融合。

## 地方探索：从课程到生态的实践

各地已涌现出先行先试的案例。

- **上海**：除了财经类联盟的构想，上海交通大学设计学院已开设 **“AI+艺术设计”微专业**，构建从原理理解到实体转化的完整设计闭环，推动AI生成结果向可落地的实体作品转化。

- **河北**：河北美术学院已组建人工智能艺术实验室集群，并与北京大学、清华大学合作开展 **“智镜”项目研究**，推动“AI+教育”理论实践创新。同时，京津冀职业教育人工智能创新共同体正推动区域协同，探索“人工智能+专业群”模式。

- **天津**：天津电子信息职业技术学院与阿里云合作，预研国内首个面向职业教育的 **AIGC大模型实践教学平台**，并建立“算力补贴券”普惠服务机制，向师生发放优惠券以降低使用门槛。

## 未来挑战与可持续路径

尽管蓝图绘就，但深化“AI+教学”仍面临持续挑战。天津市人大代表徐岚指出，部分高校教师 **应用AI技术的意识淡薄、观念更新迟缓**，服务教师AI素养提升的平台建设相对匮乏。此外，数据共享中的安全风险与缺乏统一规范，也是校企协同中需要克服的障碍。


委员们的建议不约而同地指向了制度创新与生态构建。施俊匡呼吁成立多部门协同的专项工作组，并设立 **融合创新专项基金**予以保障。人工智能的竞争归根结底是人才与教育生态的竞争。

只有当高校的“围墙”被打开，产业的“活水”充分涌入，构建起开放共享、深度协同的新生态，才能系统性培养出AI时代不可或缺的复合型创新人才。