安徽大學 孫長銀

關鍵詞：具身智能；產教融合；閉環創新；人才培養；四鏈融合；新質生產力

1  引言：國家戰略、產業爆發與人才斷層的時代命題

當前，全球正經歷以人工智能為核心驅動力的新一輪科技革命與產業變革。2025年，具身智能作為前沿未來產業的代表，首次被寫入中央政府工作報告，明確成為國家培育新質生產力、搶占全球科技競爭制高點的關鍵布局。這一頂層設計釋放出強烈的政策信號，迅速點燃了產業界、學術界和資本市場的熱情。從工業物流中的自主移動機器人、智能制造產線上的智能裝配體，到家庭場景中的服務機器人，具身智能技術正以前所未有的速度從實驗室原型走向規模化應用的臨界點，預示著千行百業即將迎來深刻的智能化重塑。

然而，與產業界描繪的火熱圖景和資本市場的熱烈追逐形成鮮明對比的，是嚴峻而現實的人才困局。第三方產業研究報告及多家頭部企業的招聘數據均顯示，具身智能相關領域的技術研發人才招聘需求呈指數級增長，其中尤以算法、感知、控制、機械與系統集成等復合型崗位為甚，人才供需比嚴重失衡。這一矛盾深刻揭示了一個嚴峻的挑戰：在具身智能這一高度復雜、快速迭代、強工程屬性的戰略性新興領域，傳統高等教育基于學科分野、以理論知識傳授和理想化仿真實驗為主的線性人才培養范式，已經無法適應產業對即時應變力強、系統思維深、創新能力突出的復合型工程科技人才的需求[1]。產業需求的“系統集成性”與高校培養的“學科分割性”之間，存在著深刻的結構性錯位。

在這一時代命題下，高校作為人才培養的主陣地和科技創新的策源地，必須重新審視并系統性協同其人才培養、科學研究、服務社會三大基本職能。安徽大學通過成立全國首個智能學部、構建“1+M+N”人工智能通識課程體系（“1”指人工智能基礎通識模塊， “M”指“AI+學科”交叉融合模塊，“N”指“AI+產業”場景應用模塊）、與企業共建產業學院等前瞻性布局，正系統性地回應這一挑戰。本文旨在深入剖析具身智能領域的人才培養挑戰，并基于上述安大實踐，提煉并提出一套“產業-科教-平臺”閉環融合的創新范式及其實現路徑，以期為高校響應國家戰略、服務新質生產力發展提供一套系統性、可落地的解決方案。

2  具身智能人才培養面臨的三大矛盾

具身智能并非單一技術的突破，而是物理實體與人工智能在復雜環境中深度耦合的復雜系統。其研發與工程化涉及機械、電子、控制、計算機科學、人工智能乃至材料、仿生等多學科的深度交織與實時互動。當前，我國高校在應對這一高度復雜性時，其人才培養體系暴露出以下三個深層次的結構性瓶頸。

2.1   知識體系“碎片化”與產業需求“系統化”的根本矛盾

傳統工程教育體系建立在清晰、穩定的學科邊界之上，其課程設置、教材體系和師資配置均圍繞特定專業領域展開。這種模式培養出的學生，通常是精通某一領域（如計算機視覺或機械設計）的解題高手。然而，具身智能產業的真實需求是能夠貫通“感知-認知-決策-控制-執行”全鏈條的系統架構師和軟硬兼通的工程師。

以開發一臺用于倉儲物流的自主搬運機器人為例：它首先需要利用多傳感器（激光雷達、視覺、IMU）進行精準的同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM），這涉及計算機科學與電子工程；其次，其運動規劃與控制算法需要在動態、非結構化環境中保證安全與效率，這屬于控制科學與工程的范疇；再次，機器人本體的機械結構設計、關節驅動與熱管理，又需要深厚的機械工程與材料科學背景；最后，整個系統的軟硬件協同、可靠性設計、成本控制以及對具體業務流程的理解，則考驗系統工程與工業工程的能力。當前，能夠橫跨上述多個領域、具備系統級思維和集成能力的畢業生鳳毛麟角。高校內部服務于傳統學科劃分的體制機制與資源壁壘，成為阻礙復合型人才培養的首要障礙。面對這一普遍性挑戰，國內領先高校已開始積極探索。例如，安徽大學通過組建智能學部打破學科壁壘，并獲批“智能科學與技術”一級學科博士點，率先構建了從本科到博士的完整育人體系，為跨學科知識重構提供了頂層設計和制度保障。

2.2   實踐環境“靜態化”與產業迭代“動態化”的嚴峻脫節

許多高校受限于經費投入、場地空間和安全考量，其機器人相關實踐教學主要依賴于商業或自研的仿真軟件，在高度簡化和預設的“理想環境”中進行。然而，具身智能的核心價值與挑戰恰恰在于其與充滿噪聲、不確定性和長尾問題的真實物理世界的交互[2]。仿真環境難以復現真實傳感器數據中的擾動，無法模擬機械結構在長期高負荷運行中的磨損、彈性形變與熱效應，更無法涵蓋開放場景中千變萬化的突發狀況。

這種靜態化的實踐模式，導致學生雖然可能掌握精妙的算法理論與仿真技巧，卻嚴重缺乏將理論轉化為穩定、可靠、可部署的工業級產品或解決方案的工程能力。他們不熟悉真實的調試流程，缺乏對工程約束的深刻理解，也未曾經歷過從實驗室樣機到產品原型漫長而艱辛的迭代過程，因此當面對產業中快速變化的技術棧、持續涌現的新場景和苛刻的工程指標時，往往感到無所適從。為破解此困境，安徽大學正著力打造“前沿引領、實踐育人”的生態，通過鼓勵學生“早進課題、早進團隊、早進平臺”，并通過與奇瑞汽車共建現代汽車產業學院，推動學術資源向實戰能力轉化。

2.3   培養機制“滯后性”與技術進步“快速性”的速率失調

具身智能是當前技術迭代最快的領域之一，從新型傳感器、高性能計算芯片到開源機器人框架和仿真平臺（如ROS 2、Isaac Sim），再到基于大模型的具身智能新范式，其技術生態日新月異。相比之下，傳統高等教育體系具有天然的慣性：一套成熟課程體系的建立、教材的編寫與出版、教學大綱的審批更新，往往需要數年周期。

這就導致了：學生入學時學習的技術，可能在畢業時已不再是最佳實踐；教材中引以為傲的案例，可能已被產業界的新方案所超越。這種“所學即過時”的潛在風險，不僅挫傷了學生的學習熱情，更使得企業需要為新入職的畢業生支付高昂的再培訓成本，嚴重影響了創新效率[3]。產業界常常抱怨畢業生需要回爐重造，其根源就在于高校知識的線性更新模式與產業技術的指數迭代節奏之間，產生了嚴重速率失調。對此，安徽大學牽頭成立安徽省人工智能教育聯盟，培育“人工智能+”系列課程10余門、配套教材5種。其“1+M+N”課程體系建設經驗入選《中國智慧教育發展報告》，為課程體系動態更新提供了可操作的省級范本。

3  新型培養范式的內生動力：全鏈條、物理交互與強場景特性驅動

破解上述瓶頸，要求我們必須進行深刻的思考和新型范式構建[4]。值得深思的是，這場人才培養革命的驅動力并非完全來自外部政策或市場需求，而是內生于具身智能技術本身的特性，它從三個維度對傳統產教融合模式提出了顛覆性要求。

3.1   全鏈條硬約束：倒逼跨學科組織與知識體系的重構

具身智能系統具有典型的“木桶效應”，其整體性能取決于感知、決策、控制、執行等所有環節中最薄弱的一環[5]。一個在仿真中表現完美的導航算法，可能因為實際電機響應延遲或地面摩擦力變化而完全失效。這種“一處短板，全盤皆癱”的系統硬約束，決定了其研發與教學絕不可能在任何單一學科內部閉環完成。

這一特性從根源上倒逼高校必須進行組織變革和知識重組：打破院系、實驗室之間的行政與資源壁壘，推動組織形式從分散的專業孤島轉向協同的學科集群；必須組建常態化的、實體化的跨學科教學團隊與科研攻關戰隊，圍繞真實的系統級項目展開工作。唯有如此，才能在組織形態上與產業界解決復雜系統問題的實際工作模式對齊，讓學生在學習階段就習慣并掌握跨學科協作的語言與方法。

3.2   物理交互依賴：錨定真實世界與實體化驗證平臺

與離身的純軟件人工智能不同，具身智能必須通過物理身體與環境的實時交互、試錯與反饋才能得以進化、涌現和驗證[2]。這一根本特性宣判了純粹虛擬仿真的局限性。它決定了人才培養的核心戰場，必須從電腦屏幕前的代碼編寫和仿真調試，延伸到真實的工廠車間、物流倉庫、家庭環境甚至戶外場景中[6]。因此，構建校企共建、共管、共享的實體化研發與驗證平臺（如聯合實驗室、中試基地、示范應用場景）不再是可選項，而是必選項。這些平臺是連接理論與實踐的“橋梁”，是暴露和解決真實工程問題的“練兵場”。這就使得“共同定義問題、共同開展研究、共同驗證成果”的深度產教融合成為可能，也為學生提供了無可替代的實戰環境。

3.3   強場景特異性：催生閉環迭代與生態化共生

具身智能不存在“放之四海而皆準”的通用解決方案。一個在倉儲場景中運行自如的搬運機器人，其算法和參數若不經調整，很難直接應用于醫院的病房或戶外的巡檢。其性能的優劣高度依賴對特定場景的深度理解和持續優化。

這意味著無論是技術的進步還是人才能力的成長，都必須建立在一個能夠獲取持續、真實、多維反饋的閉環之上。這自然催生并強化了“產業出題（場景與需求輸入）-科教答題（研發與學習過程）-平臺驗證（真實環境測試與數據反饋）-反哺進化（技術迭代、課程更新、能力提升）”的閉環邏輯。在這一邏輯下，產教融合不再是一個有始有終的短期“項目”，而是演變為一個動態、可持續、能自我學習和優化的共生生態系統。企業、高校、學生在這個系統中互為價值節點，共同進化。

4  構建應對范式：支撐一體化的“產業-科教-平臺”閉環融合模型

基于上述內生邏輯，安徽大學通過智能學部的組織創新、“1+M+N”體系的課程創新， 以及國家級平臺的載體創新，在實踐中探索并初步構建了“產業-科教-平臺”閉環融合創新體系。該體系旨在將高校的人才培養、科學研究、服務社會三大職能[7]，系統性、有機地嵌入到區域產業創新鏈條中，形成一個動態平衡、價值循環反哺的生態系統。

圖1 具身智能“產業-科教-平臺”閉環融合的人才培養模型

4.1   一體化的精準起點：產業出題，定義價值坐標

體系的有效性始于對“真問題”的精準定義。這需要高校與行業領軍企業、地方政府產業部門建立常態化、制度化的溝通機制，共同從產業一線凝練出那些具有普遍性、前沿性且制約產業發展的關鍵難題。例如： “復雜光照及遮擋條件下異形零件的視覺引導精準抓取”、“高動態人機混流車間內多AGV的實時安全調度與協同”等。

這些問題本身，就同步、精確地定義了：科學研究的攻關方向、技術路徑與核心性能指標（Key Performance Indicator，KPI）；人才培養所需的具體能力圖譜、知識結構與工程素養；社會服務所能創造的具體經濟價值與應用落地場景。

通過“產業出題”，高校的三大職能在源頭實現了戰略統一和價值對齊，確保了所有后續活動都指向明確的產業需求，從根源上扭轉了科研、教學與社會服務目標分散、相互脫節的局面。

4.2   一體化的耦合核心：科教答題，重塑培養過程

針對定義明確的“真問題”，組建由高校不同學科背景的教師、企業資深工程師以及相關專業的碩士、博士研究生和優秀本科生共同構成的“混編攻關戰隊”。在這種模式下，傳統的教學、科研與實踐邊界被徹底打破，實現深度耦合。在這一過程中，安徽大學所構建的“1+M+N”人工智能通識課程體系提供了模塊化、可配置的知識地圖，確保了學生的學習能夠精準對標系統級問題的需求。

（1）教學過程即研發過程：學生為解決問題而主動學習跨學科知識，在導師和企業工程師的指導下，參與從系統設計、模塊開發、集成調試到測試驗證的全流程。

（2）科研訓練即工程實踐：所有的理論研究、算法創新都以最終的系統性能和工程可行性為檢驗標準。論文與專利的產出，直接源于并服務于解決實際工程難題[8]。

（3）案例動態化更新：將攻關過程中遇到的真實技術難題、解決方案以及性能數據，實時轉化為課堂教學的生動案例、課程設計題目或畢業設計課題。

4.3   一體化的價值躍遷：平臺驗證，驅動增強循環

校企共建的實體化平臺是整個閉環模型得以運轉的關鍵樞紐和“價值放大器”。以安徽大學牽頭建設的“自主無人系統技術教育部工程研究中心”為例，該平臺匯聚了以17名國家級人才領銜的高水平團隊，其成果已直接服務于國內智能網聯汽車、智能制造等企業的技術升級與產品迭代。在這里，學生獲得的不僅是“實戰環境”，更是參與產業級研發的“高起點” 。

在這樣一個平臺上，發生著三個至關重要的價值躍遷：

（1）技術價值躍遷：實驗室樣機在真實產業環境中接受“壓強測試”，海量的實測數據驅動技術進行快速、定向的迭代優化，直至滿足工業級要求。

（2）人才價值躍遷：平臺是人才能力的終極“試金石”。學生在此直面工程復雜性，培養解決定義模糊、條件不確定、環境動態變化的真實工程問題的能力，完成從“學生”到“準工程師”的關鍵蛻變。

（3）知識價值躍遷：平臺運行中產生的故障日志、優化案例等，被系統性地提煉、總結，反哺回人才培養體系，更新課程內容與教材，極大縮短了產業前沿知識與課堂傳授之間的“時滯”。

最終，成熟的技術可通過知識產權作價入股、技術轉讓等方式實現市場轉化[9]。以安徽大學與奇瑞汽車共建的現代汽車產業學院為例，該平臺圍繞智能座艙人機交互、柔性生產線多機協同等產業命題，形成了從課程設計到聯合攻關的多層次培養體系，實現了技術、人才與知識的同步躍遷。而進入企業的畢業生，又會將新的產業需求和技術動態反饋回體系，開啟新一輪的循環，形成“人才驅動創新，創新賦能產業，產業反哺教育”的增強回路。這已在安徽大學的實踐中得到印證：由學校國家級人才團隊引領的科研攻關，通過上述平臺持續反哺教學，形成了“前沿研究-工程實踐-課程更新”的快速通道，有效緩解了培養機制滯后于技術發展的核心矛盾。

4.4   挑戰與對策：體系化產業命題與系統性人才培養

然而，以“產業出題”為引導的模式也面臨潛在挑戰：若命題過于零散化、短期化，可能使科研與教學陷入“項目響應式”碎片化，沖擊人才培養的系統性與前瞻性。

應對這一挑戰的關鍵在于，建立體系化、分層級的產業命題凝練與轉化機制。高校應主動與龍頭企業、產業聯盟合作，從海量具體問題中抽象和提煉出反映行業共性技術演進規律、覆蓋核心技術鏈條的主題式命題簇。例如，圍繞智能物流倉儲主題，可系統性分解出定位導航、貨物分揀、集群調度等相互關聯的子命題，共同構成一個結構化的“問題矩陣”。教學團隊可以據此反向設計課程體系，將“問題矩陣”中的知識點和能力要求，映射到不同學年、不同課程模塊的教學目標與實踐項目中，確保學生在解決系列化、進階式產業命題的過程中，獲得系統化、成體系的知識建構與能力鍛造。

5  結論與展望

在國家全力發展新質生產力的宏大背景下，以具身智能為代表的戰略性新興產業，對高等教育的人才培養模式提出了系統性、革命性的挑戰。本文所闡述的“產業-科教-平臺”閉環融合新范式，其核心價值在于構建了一個“需求精準牽引、過程深度耦合、價值循環反哺”的動態共生體系。

這一范式不僅是對高校有效履行其人才培養、科學研究、服務社會三大職能的創新性探索與整合，更是將高校從傳統、相對滯后的知識和人才“輸出地”，重新定位并鍛造為能夠主動響應、持續賦能，甚至前瞻引領區域產業創新發展的“核心策源地”的戰略性路徑。它通過機制化、實體化的方式，將“創新鏈、產業鏈、人才鏈、教育鏈”緊密編織在一起，實現了四鏈在同頻共振中螺旋上升。

其成功實踐，固然依賴于校企雙方的戰略共識與持續投入，但更深層的關鍵在于構建了一套能夠保障知識、人才、資本與數據在高校和產業間暢通循環、互相增益的制度和平臺基礎。安徽大學通過智能學部的組織創新、“1+M+N”體系的課程創新， 以及國家級平臺的載體創新，初步形成了這一良性循環。展望未來，這一源于安徽大學具身智能領域實踐、并已顯現成效的閉環融合范式，其理念與方法論完全有可能推廣至更多面臨類似挑戰的前沿工程科技領域，為區域乃至國家的產業創新與人才自主培養提供可復制的路徑。

作者簡介：

孫長銀，安徽大學校長、中國自動化學會會士、中國人工智能學會會士，安徽省科協副主席，自主無人系統技術教育部工程中心主任，2019年國家自然基金委創新研究群體項目和首批科技部“2030-人工智能專項”重大項目負責人。入選第四批“全國高校黃大年式教師團隊”。研究方向：無人系統控制技術與具身智能。

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摘自《自動化博覽》2026年第一期暨《2026具身智能專刊》