1. 引言
随着AI技术的普及化越来越强，生成式人工智能对人民福祉、经济发展、国家安全和战略竞争等方面都会带来机遇和挑战，对提高社会发展进步具有非常重要的推动作用，其已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。当前，国家高度重视人工智能领域的发展，出台了一系列政策文件，明确要求加强人工智能人才培养，推动学科交叉、产教融合以及伦理约束的协同发展，要结合当前数据时代的发展，培养更多具有创新精神和实践能力的高素质人才，以满足国家在人工智能等前沿领域的战略需求。
地方理工高校作为人才培养的重要基地，在服务地方经济发展方面亟需探索适应人工智能时代需求的人才培养新模式。然而，在发展过程中，地方理工高校在人工智能人才培养方面也面临着学科交叉融合不足、产教协同机制不完善以及伦理教育缺失等问题的挑战，因此，从学科交叉、产教融合与伦理约束等三个维度研究地方理工高校人工智能人才培养的“三维协同”耦合路径具有重要的现实意义。
本研究聚焦于地方理工高校人工智能人才培养模式在学科交叉、产教融合与伦理约束“三维协同”机制的耦合路径，通过理论分析和实践探索，为高校提供一套系统的人才培养模式。在学科交叉上实现“人工智能 + X”复合型人才培养模式的创新；在产教融合上实现高校与企业建立紧密合作关系，推动人工智能技术在产业中的应用与转化；在伦理约束上实现教育引导学生树立正确的价值观，科学运用AI赋能技术，遵守科学伦理规范，确保人工智能技术的健康发展[1]。
2. 地方理工高校人工智能人才培养存在的问题分析
2.1. 学科交叉不足导致的专业壁垒问题
当前地方高校在理工人工智能人才培养中，普遍存在学科交叉融合不足的问题，导致专业壁垒难以突破。人工智能本身具有高度跨学科属性，但许多高校仍将AI课程局限于计算机、自动化等传统工科领域，缺乏与数学、生物医学、人文社科等学科的深度融合。例如，部分高校的AI课程体系仍以计算机学科为核心，数学基础和交叉学科课程占比不足，导致学生难以应对需要“AI + X”复合能力的实际场景(如AI + 医疗、AI + 法律)。此外，文科与理工科的协同培养机制尚未形成，文科生普遍缺乏AI素养，理工科学生则对伦理、法律等社会影响认知不足，进一步加剧了专业间的割裂。尽管部分高校尝试通过“数字人文”“科技伦理”等新兴交叉学科推动改革，但整体仍处于探索阶段，尚未形成系统性突破。
2.2. 产教脱节引发的实践能力短板
地方高校在人工智能人才培养中普遍面临产教脱节的困境，导致学生实践能力与产业需求存在显著差距。一方面，课程内容更新滞后于技术发展，部分高校仍以传统机器学习理论为主，对大模型、生成式AI等前沿技术涉及较少，教学内容与行业实际应用场景脱节。另一方面，校企合作深度不足，企业参与人才培养的积极性较低。尽管部分高校通过建立实习基地、开展订单式培养等方式加强合作，但多数仍停留在表层资源对接，缺乏联合研发、项目实战等深度融合机制。此外，硬件资源不足(如高性能计算平台)也制约了学生的实践训练，部分地方高校的AI赋能技术还未普及，在教学方面还未大规模的应用，也缺乏软件系统、硬件设备的支持，难以支撑复杂模型的开发与调试。
2.3. 伦理教育缺失带来的技术风险隐患
地方高校在人工智能人才培养中普遍忽视伦理教育，导致学生缺乏对技术风险的认知与防范能力。多数高校的课程体系以技术能力培养为核心，伦理、法律、社会影响等内容仅作为选修或边缘模块，甚至完全缺失。例如，近期多所高校因学生滥用AI工具代写论文而颁布禁令，反映出技术应用中的伦理失范问题。此外，AI技术可能加剧教育公平问题(如“数字原住民”与“技术难民”的分化)和数据隐私风险，但相关课程鲜少涉及此类社会议题的探讨。尽管个别高校尝试将伦理教育融入专业课程(如“AI + 法律”跨学科项目)，但缺乏统一的教学标准和实践案例库，难以形成系统化培养路径。这种伦理教育的缺位不仅可能引发学术不端、技术滥用等问题，更会削弱AI技术在社会治理中的正向价值。
3. 地方理工高校人工智能人才培养的“三维协同”机制研究：学科交叉、产教融合与伦理约束
学科交叉、产教融合与伦理约束的人才培养 “三维协同”机制对学生成长具有深远影响和重要意义。学科交叉打破了传统单一学科界限，使学生能在多学科知识体系中汲取养分，拓宽思维视野，培养综合运用知识解决复杂问题的能力，提升创新思维与实践能力。产教融合让学生将所学知识在实际生产环境中得到应用和检验，增强对行业动态和岗位需求的了解，提高职业素养和就业竞争力。伦理约束则引导学生在学习和实践中坚守道德底线，树立正确的价值观和社会责任感，在创新过程中考虑对社会和环境的影响，避免技术滥用。三者的协同作用，不仅帮助学生构建起扎实且多元的专业知识体系，还培养了其在复杂社会环境下的综合运用能力和道德担当，为学生的全面发展和未来职业成长奠定坚实基础，使其能更好地适应社会需求，成为兼具专业素养、创新精神和社会责任感的高素质人才。
3.1. 学科交叉维度分析
学科交叉作为人工智能人才培养的重要路径，需由高校完善顶层设计，谋划具体的工作举措，从学校的学科发展出发，结合高校人才培养的优势，打破各学科壁垒，构建跨学科的人工智能教育体系。
一是要在课程体系和科研驱动上下功夫。要优化课程体系，促进学科融合。地方理工高校应构建跨学科的课程体系，将人工智能课程融入到其他专业课程中，如机械工程、材料科学等，实现课程交叉融合。同时，建立综合性的学科知识体系，整合交叉学科知识，形成有机衔接的学科知识网络，帮助学生理解各学科之间的内在联系。此外，建立跨学科评价体系，通过综合性项目作业和实践案例，考查学生对多学科知识的掌握与应用能力。如浙江大学“智能制造与机器人创新班”由机械、控制、计算机、生物工程四学院联合授课，设立“机器人控制”“人工智能技术”“生物机器人”三大交叉模块，学生可获得“主学位 + 微辅修证书”，形成“机械 + 智能 + 生物”跨学科能力[2]。要加强科研驱动，提升教学质量。高校应将多学科交叉的科研项目实践融入课程理论教学中，让学生了解如何运用人工智能解决复杂工程问题。建设具备前沿交叉研究成果的教学团队，紧跟国际前沿，提升教学质量。建立产学研紧密结合的教学模式，与企业合作开发人工智能交叉学科的教学项目，引入真实案例和数据，使教学内容贴近实际需求。如西安电子科技大学侯彪团队将“遥感脑”大模型应用于生态监测，学生参与国产化技术研发，通过实践检验教学实效；董伟生团队工业视觉大模型落地100余场景，学生通过实战掌握算法迁移优化能力，推动学生在电磁信号处理、水下通信等尖端领域取得突破，获全国挑战赛多项金奖[3]。
二是要在师资水平和实践能力上下功夫。建设高水平师资队伍，推动学科交叉。地方理工高校需大力引进和培育跨学科领军人才，构建高水平的学科交叉型师资队伍。同时，建立跨学科招生机制，明确各方在人才培养中的职责，形成多学科教师全程参与的协同育人新模式。此外，鼓励教师参与跨学科研究，提升教师的跨学科综合素养和教学能力。要强化实践能力培养，促进学以致用。高校应注重学生的综合交叉实践能力培养，建立多样化的实践基地和实训机会。通过交叉学科竞赛、综合项目实践等方式，提升学生的实践能力和创新思维。同时，推行“全程导师制”，引导学生参与教师科研项目，将科研成果转化为教学资源，重构科教融合下的跨学科创新人才培养机制。
三要完善反馈机制，持续优化培养模式。建立全面、多样化的反馈机制，及时了解学生的学习效果和需求。通过过程评价和自我反思，不断调整和优化教学内容与方法。同时，建立跨学科的专业期刊、学术平台和在线资源库，促进学科交叉研究成果的交流与共享。
3.2. 产教融合维度分析
产教融合是地方理工高校培养人工智能人才的重要措施，通过与企业的深度合作，能够有效提升学生的实践能力和创新能力，满足产业对高素质复合型人才的需求。要完善实践课程体系，优化实践教学内容，要结合学院人才培养模式，根据AI赋能技术的适应范围，加强与企业的对接联系，与企业共同设计课程体系，将人工智能技术与实际应用场景紧密结合。例如，江南大学与华为合作，将鲲鹏、昇腾及华为云等最新技术成果引入课程，建立人工智能教学和实训平台。通过产教融合的实践教学，学生能够在真实的企业环境中学习和实践，提升对复杂工程问题的分析和解决能力。
一是要建设实践平台，提升实践能力。高校应与企业共建实验室和实训基地，为学生提供真实的实践环境。例如，桂林理工大学人工智能学院依托地方文旅资源和制造业基础，探索“人工智能 + 文旅”“人工智能 + 制造”等应用场景，推动技术转化与产业应用。此外，高校还可以通过与企业合作开展项目实战，让学生参与企业的真实项目，提升实践能力和创新能力。在具体操作过程中，也充分发挥AI技术在企业的作用发挥，有针对性地建设符合不同学生学习水平的平台。如宁波工程学院以企业导师全程参与、校企共建“全项目化教学”模式，聚焦宁波五大智能产业(如机器人+、智能汽车)。学生作品涵盖智能建造、化工物联等领域，从“小零件设计”到“市场导向作品”全流程锤炼工程能力。
二是要加强师资队伍建设。有无深厚工程实践能力背景的老师一定程度上会影响人工智能人才培养的质量。高校应该加强青年教师的工程能力锻炼，鼓励教师进入企业学习锻炼，提升教师的实践能力和行业经验。同时，高校可以聘请企业专家担任兼职教师，参与课程教学和实践指导。通过“双师型”教师队伍的建设，能够有效提升教学质量，满足产教融合对教师的要求。
三是要推动科研合作，促进成果转化。以“项目式”促进人工智能人才培养，要发挥高校科研育人功能，加强与企业的科研深度合作，共同开展人工智能领域的研究项目。通过科研合作，学生能够参与前沿技术的研究，提升科研能力和创新能力。同时，高校还可以通过科研成果转化，为企业提供技术支持，推动产业发展。同时要完善政策支持，保障产教融合的实施。地方理工高校要详细掌握理解当前人工智能发展的趋势，与政府一起研究出台相关政策，支持高校与企业开展产教融合，保障人才培养质量。例如，设立产教融合发展专项基金，明确校企合作研发成果的利益分配比例，确保双方利益均衡合理。同时，政府还应加强对政策落实的监管力度，确保激励政策有效实施。
3.3. 伦理约束维度分析
人工智能如人工智能、基因编辑、神经科学等领域的快速发展可能会带来侵犯隐私、有失公平等科学伦理问题，在促进社会发展进步的过程中要遵守科学基本的道德原则和规范体系，确保在追求真理的同时，尊重人类尊严、社会价值和生态环境。地方理工高校在培养人工智能人才时，必须将伦理约束贯穿于人才培养的全过程，以确保技术的发展符合人类的价值观和社会利益。
一是要加强伦理教育，培养学生的伦理意识。地方理工高校应将伦理教育纳入人工智能专业的核心课程体系，使学生在掌握技术的同时，深刻理解技术应用中的伦理问题。例如，教育人工智能伦理涉及问责、隐私、安全等要素，其核心是处理教育主体与智能机器之间的道德关系。高校可以通过开设专门的伦理课程、组织专题讲座和研讨会等方式，帮助学生树立正确的伦理观念，培养他们在技术开发和应用中的责任感。构建伦理审查机制，规范科研活动。高校应建立健全科技伦理审查机制，对涉及人工智能的科研项目进行严格的伦理审查。包括对数据收集、算法设计、系统应用等环节的伦理合规性进行评估。通过设立专门的伦理委员会，确保科研活动遵循基本的伦理原则，如保护隐私、避免偏见等。同时，应加强对科研人员的伦理培训，提高他们在科研过程中的伦理意识和自律能力[4]。
二是要推动跨学科研究，解决伦理难题。人工智能伦理问题具有复杂性和跨学科性，需要法学、哲学、社会学等多学科的协同研究。地方理工高校应鼓励跨学科团队的组建，开展人工智能伦理的前沿研究，探索解决伦理难题的有效途径。例如，研究如何在算法设计中避免偏见和歧视，如何在数据使用中保护个人隐私等。通过跨学科研究，为人工智能技术的发展提供坚实的伦理基础。要普及科学伦理知识，营造伦理文化氛围。高校应营造“科技向善”“负责任创新”的文化氛围，将伦理意识融入到校园文化中。通过举办科技伦理文化节、开展伦理主题竞赛等活动，增强学生对伦理问题的关注和思考。同时，加强与社会各界的合作，共同推动人工智能技术的伦理应用，形成全社会共同关注和参与的良好局面。
3.4. 学科交叉、产教融合与伦理约束三维耦合的因果模型构建
耦合理论强调多系统通过要素互动形成协同演化的动态关系。三维要素的本质特征如下：
学科交叉体现在打破知识壁垒，通过跨学科知识重组形成创新根系；产教融合体现在产业链与教育链的能量交换枢纽，推动知识向生产力转化；伦理约束体现在价值导向的调节器，防范技术异化(如数据隐私、环境责任)。三者构成“知识创新–实践转化–价值规制”的闭环系统，符合耦合理论的“关联性、完整性、动态性”特征。通过存量流量图模拟三要素的动态互动，如下图：
图中的增强回路(R1)：学科交叉→产教融合→产业升级→学科资源投入增加。通过学科交叉促进产教融合，实现产业升级，进而进一步促进学科资源的持续投入。调节回路(B1)：产教融合→伦理风险→伦理约束→技术优化。通过产教融合，分析伦理风险和伦理约束，深化技术的优化升级。延迟效应：伦理约束内化实践需1~3年[5]。
通过学科交叉、产教融合与伦理约束通过增强回路(创新驱动)、调节回路(风险控制)、延迟反馈(价值观内化)形成协同演化系统。
4. “学科交叉、产教融合与伦理约束”三维要素的耦合路径研究
4.1. 增强资源整合与优化配置
资源是制约高校发展的重要影响因素之一，高校要多方资源协同，实现资源共享平台、资源配置优化。人工智能人才的培养不仅仅是高校的任务，还需要企业和政府的协同发力。同时，在整合高校、企业、政府资源的基础上，要进一步引入人工智能行业协会、科研机构等多元主体的参与，形成多方参与的协同机制。高校提供学术研究和人才培养的基础，企业带来人工智能行业前沿技术和实践经验，政府则通过政策引导和资金支持推动合作。同时，行业协会和科研机构可以提供行业标准和最新研究成果，增强人才培养的针对性和实效性。要充分发挥人工智能的优势，实现在线资源共享机制，建立资源共享平台，如在线课程库、科研项目数据库、实习实训基地网络等，实现资源的高效利用和共享。也可以与“双一流”高校人工智能学科发展较好的院系开展对口合作项目，在“云平台”实现资源共享，助力人才培养质量。
在资源有限的情况下，地方理工高校要通过科学规划和管理，确保学科交叉、产教融合、伦理约束三方面的投入和支持。例如，设立专项基金支持跨学科研究和产教融合项目，建立伦理教育基金用于伦理课程的开发和教学等。同时，加强资源使用的监督和评估，确保资源的有效利用。
4.2. 完善政策引导与支持体系
政府应制定和完善相关政策，明确高校与企业合作的政策导向和激励机制，如设立产学研合作项目奖励、税收减免等。同时，加强对人工智能领域法律法规的研究和制定，为人才培养提供法律保障。要提供专项资金支持高校与企业合作的人工智能人才培养项目，如设立人才培养基金、科研项目资助等。同时，对参与人才培养和科研合作的企业给予税收减免、贷款贴息等优惠政策，降低企业参与成本，激发企业积极性。创新合作机制。探索建立产学研用一体化的合作机制，如设立产学研联盟、创新联合体等，促进高校、企业、科研机构之间的紧密合作。同时，推动校企合作模式创新，如订单式培养、现代学徒制等，实现人才培养与产业需求的精准对接。
4.3. 建设评价与反馈机制
评价与反馈机制是确保人工智能人才培养质量与社会需求匹配的重要手段。要构建科学的评价体系、定期评估反馈和持续改进优化。建立科学的人工智能人才培养评价体系，包括课程设置、教学质量、实践效果、伦理意识等多个维度。采用定量与定性相结合的评价方法，确保评价结果的客观性和准确性。对学科交叉、产教融合、伦理约束的实施效果进行定期评估，如每学期或每年进行一次。评估结果应及时反馈给相关主体，如高校、企业、政府等，以便各方了解人工智能人才培养的进展和问题，及时调整和优化人才培养方案。根据评估结果和反馈意见，持续改进和优化人才培养方案。例如，调整课程设置、加强实践教学、强化伦理教育等。同时，建立人才培养质量跟踪机制，对毕业生就业情况、职业发展等进行长期跟踪和调查，为人工智能人才培养方案的持续优化提供依据。
5. 结语
人工智能时代是技术创新与社会变革交织的进程，既依赖算力、算法、数据的突破，也亟需伦理、法律、文化的同步演进。未来人工智能也将在技术更智能、应用更普惠、治理更精细等方向发展，地方理工高校要紧紧把握人工智能带来的发展机遇，围绕“人工智能+”创新性地开展工作，赋能人才的高质量培养。要积极践行学科交叉、产教融合与伦理约束的全方位、深层次融合与协同发展，深化“三维协同”机制，在高校形成学科支撑产业、产业反哺教育、伦理引领发展的良性循环，培养出更多具有国际视野、创新精神和社会责任感家国情怀的AI新工科人才，为国家和区域经济的创新发展提供有力支撑。
基金项目
湖北汽车工业学院2025年就业育人课题：“三全育人”视域下高校培育大学生积极就业观的实践路径与机制研究，项目编号：JYZX2025001。
湖北汽车工业学院2025年度教学研究与改革项目(创新创业教育专项)：AI赋能大学生创新意识与创新能力提升的机制路径研究，项目编号：SCJY202513。