把AI实践搬进课堂：AIPL打造“教育+AI”人才培养新范式

如今，随着AI从“对话交互”迈向“任务执行”，单纯依靠模型参数和算力规模扩张，已不再是AI持续创新的唯一路径，懂行业、会工具、能落地的复合型AI人才正成为新的瓶颈。

来自人社部的数据显示，我国AI人才缺口超500万人，人才供需比例达1∶10。在AI以月为单位快速进化的今天，人才培养仍要以“届”为单位等待。同时，我国AI人才市场也在发生明显的结构性转变：核心算法研发岗位的占比正在下降，而将模型应用于具体业务场景的应用类和关联类岗位占比持续上升。AI岗位的重心正在从“做AI”转向“用AI”。

如何破解这种供需错位，正在成为AI产教融合必须直面的核心命题。在不久前召开的2026人工智能产业大会上，华为已为教育行业带来了人工智能实践实验室（AIPL）方案。而在日前召开的“AI启新程 实践出真智——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，华为又以山东外国语职业技术大学（以下称“山外”）为例，介绍其以AIPL落地为抓手，推动AI技术融入实践教学的路径。

不同于传统教育教学模式，AIPL将行业真实案例、脱敏数据和工程化工具等引入教学实践和科研创新，旨在解决产教融合长期停留在“示范标杆”、难以规模化复制的问题，并助力打造“教育+AI”人才培养新范式。而山外的成功实践，也被华为视为可规模化复制的样本，为推进AI技术在教育领域的落地应用，以及高水平AI人才培养提供参考借鉴。

三大挑战凸显，AI产教融合的深层困境

一百多年前，美国著名教育家约翰·杜威提出“做中学”（Learning by Doing）。这一教育理念主张，真正的学习源于实践与体验，学生应在参与活动、解决问题的过程中主动建构知识，实现经验与思维的协同成长。

AI无疑是“做中学”最具代表性的领域之一。尤其在AI加速融入各行各业的今天，AI人才的培养，必须充分结合产业真实场景、真实数据和真实任务需求。但自2018年人工智能专业首次获批设立以来，我国已有600多所高校开设人工智能专业，专业规模快速扩张的同时，产教融合的短板也逐渐暴露出来，主要体现在以下三个层面。

课程体系与产业发展存在时间差。AI大模型以月为单位升级，而高校课程以年为单位更新，学生在课堂上学到的理论知识，与产业实际需求存在较大差距。同时，高校“学科化、院系制”的组织模式，也难以适应AI与其他学科深度交叉融合的趋势。

其次，实践训练与产业真实场景脱节。目前，许多高校的AI实验室仍以标准数据集和仿真Demo为主，不少学生难以接触真实产业数据中的噪声、缺失等问题。同时，部分高校缺乏工程化工具链环境，学生接触的多是高度封装的接口，对底层算子、模型部署和性能调优缺乏基本认知。

再次，学校和企业深度协同不足。当前，不少校企合作仍停留在签约挂牌、实习基地共建、短期讲座和参观交流等浅层互动，真正具备产业背景的企业工程师、技术专家参与度仍然有限。不仅如此，高校在开展课程设计、教学实践、科研创新时，仍缺乏来自产业一线的持续反馈。

针对上述问题，2026年4月，教育部等5部门联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》明确要求，深化学科交叉、产教融合、科教融汇，提高专业设置对产业发展的适配性，联合行业企业制定人才培养方案，更新课程体系，共建实习、实训、实践基地。在此背景下，华为也在持续深耕教育领域，积极参与具备行业能力的AI人才培养，助推产教融合。

把实践搬进课堂，AIPL构建AI人才培养新范式

近年来，华为基于根技术、真实工程积累和全球人才培训认证体系，已逐步构建起“创新—产业—人才”的新质人才培养范式——把产业一线的技术底座、真实场景和工程方法论，系统性地注入育人过程，使学校培养的人才契合产业真实需求。在这一思路下，AIPL更像是华为把产业场景、工具链和算力资源打包进课堂的一个尝试。

具体而言，AIPL的核心逻辑可以用四个词来概括：真场景、真数据、真算法和真算力。其中，真场景，是指实验室引入医疗、电力、金融、交通、制造、矿山等行业真实生产场景；真数据，是指使用企业真实生产环境中的数据；真算法，是指采用行业真实生产系统中实际应用的算法；真算力，是指基于昇腾计算生态的技术平台。

比如，借助AIPL平台上聚合的海量行业AI实践，学生可以直接面对来自医疗影像诊断、工业质检、电力负荷预测等真实场景的任务，进入企业后可减少从零熟悉产业逻辑的过程，带着真实的项目经验上岗；学校也可以在一个平台上对接多个产业方向的人才培养，从而满足各行业人才培养要求。

目前，AIPL在课程层导入行业真实需求，可提供超过1000门AI通识与专业课，支撑“全学科+AI”覆盖；在平台层打通华为原生工具与生态工具，可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、昇腾构建起高性能算力底座。

这样一来，AIPL不仅能为高校解决缺前沿课程和案例、缺教学实验平台和工具链、缺高性能算力的痛点，也能在AI通识、AI专业、AI+学科三个方面为学校的人才培养赋能。为了进一步助力高校开展AI人才培养，华为在打造AIPL方案的同时，也在携手广大合作伙伴，共同推动产教融合规模化推广。

2026年8月，华为携手十多家教育科技领域头部伙伴，共同启动了AIPL基线合作伙伴计划。同时，华为依托“1+X+N”全域伙伴运营体系，与行业伙伴联合打造可复制、可规模化推广的AI实践教学方案，以帮助更多高校快速拥抱AI技术，培养出真正适应智能时代的高素质人才。山外正是AIPL落地和规模化复制的典型样本。

打造“山外样板”，助推产教融合高质量发展

如今，华为AIPL解决方案以昇腾算力底座和AIPL使能平台为支撑，聚合高校及生态伙伴的优质AI实践实验课程，正在将教学与产业场景打通，致力成为推动AI人才供给与产业真实需求同频共振的关键使能者。

在教育行业，该方案已在上海交通大学、浙江大学、武汉大学、北京理工大学、深圳职业技术大学、沈阳工学院等多所高校落地，形成多种类型院校的实践教学应用示范，在AI创新人才培养中发挥了重要作用。

山外是山东华信工贸集团举办的一所职业本科学校，2018年12月升格为全国首批15所职业本科学校之一。围绕人才培养质量提升目标，山外依托与华为的合作，建设的现代产业学院，探索出“1+1+N”特色人才培养体系。

在此基础上，山外也在基于华为AIPL解决方案重塑人才培养范式。依托华为Talent平台及“山外大模型”，山外打造的AI助教、AI助学智能体，正赋能学校各专业教学。同时，山外还配备了全国首个与华为合作的人工智能通识一体机，可支持200名学生同时开展人工智能通识实践教学。

不仅如此，山外与华为的合作，也在努力打造职业本科人工智能人才培养的样板。这一样板的示范性主要体现在以下三个层面：一是将根技术真正搬进校园，通过引入鲲鹏、昇腾、鸿蒙等自主创新根技术，并融入华为三十多年的工程经验，让人才培养真正扎根自主创新技术体系。二是构建双向赋能的闭环，通过数据与能力上下贯通，推动产业真实场景进校园，将学校的能力沉淀下来反哺产业，实现校企双向赋能。三是打造样板级合作，通过将AI能力覆盖教学、科研、社会服务的全场景，为全国职教本科探索新路径。

在AI与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖的今天，教育领域正形成双向赋能格局：在教育赋能AI方面，教育行业通过打通“产业链—技能链—人才链—专业链”，支撑复合型AI人才培养；在AI赋能教育方面，教育机构通过“人机协同式教学”，重构各专业教育教学过程。这一双向赋能也将进一步提升AI人才培养质量，增强产教融合实效。

随着“人工智能+”行动的深入实施，以及教育强国建设的持续推进，AI人才培养的重心正从“数量补齐”转向“结构适配”。从AIPL的内核可以看出，华为正在以工程化、平台化、生态化的方式重构AI人才培养链条，弥合高校育人与产业需求之间的鸿沟。不仅如此，华为还希望通过“山外样板”的规模复制，在缓解AI人才供需错配的同时，进一步助推产教融合高质量发展。