安徽大学 孙长银

关键词：具身智能；产教融合；闭环创新；人才培养；四链融合；新质生产力

1  引言：国家战略、产业爆发与人才断层的时代命题

当前，全球正经历以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命与产业变革。2025年，具身智能作为前沿未来产业的代表，首次被写入中央政府工作报告，明确成为国家培育新质生产力、抢占全球科技竞争制高点的关键布局。这一顶层设计释放出强烈的政策信号，迅速点燃了产业界、学术界和资本市场的热情。从工业物流中的自主移动机器人、智能制造产线上的智能装配体，到家庭场景中的服务机器人，具身智能技术正以前所未有的速度从实验室原型走向规模化应用的临界点，预示着千行百业即将迎来深刻的智能化重塑。

然而，与产业界描绘的火热图景和资本市场的热烈追逐形成鲜明对比的，是严峻而现实的人才困局。第三方产业研究报告及多家头部企业的招聘数据均显示，具身智能相关领域的技术研发人才招聘需求呈指数级增长，其中尤以算法、感知、控制、机械与系统集成等复合型岗位为甚，人才供需比严重失衡。这一矛盾深刻揭示了一个严峻的挑战：在具身智能这一高度复杂、快速迭代、强工程属性的战略性新兴领域，传统高等教育基于学科分野、以理论知识传授和理想化仿真实验为主的线性人才培养范式，已经无法适应产业对即时应变力强、系统思维深、创新能力突出的复合型工程科技人才的需求[1]。产业需求的“系统集成性”与高校培养的“学科分割性”之间，存在着深刻的结构性错位。

在这一时代命题下，高校作为人才培养的主阵地和科技创新的策源地，必须重新审视并系统性协同其人才培养、科学研究、服务社会三大基本职能。安徽大学通过成立全国首个智能学部、构建“1+M+N”人工智能通识课程体系（“1”指人工智能基础通识模块， “M”指“AI+学科”交叉融合模块，“N”指“AI+产业”场景应用模块）、与企业共建产业学院等前瞻性布局，正系统性地回应这一挑战。本文旨在深入剖析具身智能领域的人才培养挑战，并基于上述安大实践，提炼并提出一套“产业-科教-平台”闭环融合的创新范式及其实现路径，以期为高校响应国家战略、服务新质生产力发展提供一套系统性、可落地的解决方案。

2  具身智能人才培养面临的三大矛盾

具身智能并非单一技术的突破，而是物理实体与人工智能在复杂环境中深度耦合的复杂系统。其研发与工程化涉及机械、电子、控制、计算机科学、人工智能乃至材料、仿生等多学科的深度交织与实时互动。当前，我国高校在应对这一高度复杂性时，其人才培养体系暴露出以下三个深层次的结构性瓶颈。

2.1   知识体系“碎片化”与产业需求“系统化”的根本矛盾

传统工程教育体系建立在清晰、稳定的学科边界之上，其课程设置、教材体系和师资配置均围绕特定专业领域展开。这种模式培养出的学生，通常是精通某一领域（如计算机视觉或机械设计）的解题高手。然而，具身智能产业的真实需求是能够贯通“感知-认知-决策-控制-执行”全链条的系统架构师和软硬兼通的工程师。

以开发一台用于仓储物流的自主搬运机器人为例：它首先需要利用多传感器（激光雷达、视觉、IMU）进行精准的同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM），这涉及计算机科学与电子工程；其次，其运动规划与控制算法需要在动态、非结构化环境中保证安全与效率，这属于控制科学与工程的范畴；再次，机器人本体的机械结构设计、关节驱动与热管理，又需要深厚的机械工程与材料科学背景；最后，整个系统的软硬件协同、可靠性设计、成本控制以及对具体业务流程的理解，则考验系统工程与工业工程的能力。当前，能够横跨上述多个领域、具备系统级思维和集成能力的毕业生凤毛麟角。高校内部服务于传统学科划分的体制机制与资源壁垒，成为阻碍复合型人才培养的首要障碍。面对这一普遍性挑战，国内领先高校已开始积极探索。例如，安徽大学通过组建智能学部打破学科壁垒，并获批“智能科学与技术”一级学科博士点，率先构建了从本科到博士的完整育人体系，为跨学科知识重构提供了顶层设计和制度保障。

2.2   实践环境“静态化”与产业迭代“动态化”的严峻脱节

许多高校受限于经费投入、场地空间和安全考量，其机器人相关实践教学主要依赖于商业或自研的仿真软件，在高度简化和预设的“理想环境”中进行。然而，具身智能的核心价值与挑战恰恰在于其与充满噪声、不确定性和长尾问题的真实物理世界的交互[2]。仿真环境难以复现真实传感器数据中的扰动，无法模拟机械结构在长期高负荷运行中的磨损、弹性形变与热效应，更无法涵盖开放场景中千变万化的突发状况。

这种静态化的实践模式，导致学生虽然可能掌握精妙的算法理论与仿真技巧，却严重缺乏将理论转化为稳定、可靠、可部署的工业级产品或解决方案的工程能力。他们不熟悉真实的调试流程，缺乏对工程约束的深刻理解，也未曾经历过从实验室样机到产品原型漫长而艰辛的迭代过程，因此当面对产业中快速变化的技术栈、持续涌现的新场景和苛刻的工程指标时，往往感到无所适从。为破解此困境，安徽大学正着力打造“前沿引领、实践育人”的生态，通过鼓励学生“早进课题、早进团队、早进平台”，并通过与奇瑞汽车共建现代汽车产业学院，推动学术资源向实战能力转化。

2.3   培养机制“滞后性”与技术进步“快速性”的速率失调

具身智能是当前技术迭代最快的领域之一，从新型传感器、高性能计算芯片到开源机器人框架和仿真平台（如ROS 2、Isaac Sim），再到基于大模型的具身智能新范式，其技术生态日新月异。相比之下，传统高等教育体系具有天然的惯性：一套成熟课程体系的建立、教材的编写与出版、教学大纲的审批更新，往往需要数年周期。

这就导致了：学生入学时学习的技术，可能在毕业时已不再是最佳实践；教材中引以为傲的案例，可能已被产业界的新方案所超越。这种“所学即过时”的潜在风险，不仅挫伤了学生的学习热情，更使得企业需要为新入职的毕业生支付高昂的再培训成本，严重影响了创新效率[3]。产业界常常抱怨毕业生需要回炉重造，其根源就在于高校知识的线性更新模式与产业技术的指数迭代节奏之间，产生了严重速率失调。对此，安徽大学牵头成立安徽省人工智能教育联盟，培育“人工智能+”系列课程10余门、配套教材5种。其“1+M+N”课程体系建设经验入选《中国智慧教育发展报告》，为课程体系动态更新提供了可操作的省级范本。

3  新型培养范式的内生动力：全链条、物理交互与强场景特性驱动

破解上述瓶颈，要求我们必须进行深刻的思考和新型范式构建[4]。值得深思的是，这场人才培养革命的驱动力并非完全来自外部政策或市场需求，而是内生于具身智能技术本身的特性，它从三个维度对传统产教融合模式提出了颠覆性要求。

3.1   全链条硬约束：倒逼跨学科组织与知识体系的重构

具身智能系统具有典型的“木桶效应”，其整体性能取决于感知、决策、控制、执行等所有环节中最薄弱的一环[5]。一个在仿真中表现完美的导航算法，可能因为实际电机响应延迟或地面摩擦力变化而完全失效。这种“一处短板，全盘皆瘫”的系统硬约束，决定了其研发与教学绝不可能在任何单一学科内部闭环完成。

这一特性从根源上倒逼高校必须进行组织变革和知识重组：打破院系、实验室之间的行政与资源壁垒，推动组织形式从分散的专业孤岛转向协同的学科集群；必须组建常态化的、实体化的跨学科教学团队与科研攻关战队，围绕真实的系统级项目展开工作。唯有如此，才能在组织形态上与产业界解决复杂系统问题的实际工作模式对齐，让学生在学习阶段就习惯并掌握跨学科协作的语言与方法。

3.2   物理交互依赖：锚定真实世界与实体化验证平台

与离身的纯软件人工智能不同，具身智能必须通过物理身体与环境的实时交互、试错与反馈才能得以进化、涌现和验证[2]。这一根本特性宣判了纯粹虚拟仿真的局限性。它决定了人才培养的核心战场，必须从电脑屏幕前的代码编写和仿真调试，延伸到真实的工厂车间、物流仓库、家庭环境甚至户外场景中[6]。因此，构建校企共建、共管、共享的实体化研发与验证平台（如联合实验室、中试基地、示范应用场景）不再是可选项，而是必选项。这些平台是连接理论与实践的“桥梁”，是暴露和解决真实工程问题的“练兵场”。这就使得“共同定义问题、共同开展研究、共同验证成果”的深度产教融合成为可能，也为学生提供了无可替代的实战环境。

3.3   强场景特异性：催生闭环迭代与生态化共生

具身智能不存在“放之四海而皆准”的通用解决方案。一个在仓储场景中运行自如的搬运机器人，其算法和参数若不经调整，很难直接应用于医院的病房或户外的巡检。其性能的优劣高度依赖对特定场景的深度理解和持续优化。

这意味着无论是技术的进步还是人才能力的成长，都必须建立在一个能够获取持续、真实、多维反馈的闭环之上。这自然催生并强化了“产业出题（场景与需求输入）-科教答题（研发与学习过程）-平台验证（真实环境测试与数据反馈）-反哺进化（技术迭代、课程更新、能力提升）”的闭环逻辑。在这一逻辑下，产教融合不再是一个有始有终的短期“项目”，而是演变为一个动态、可持续、能自我学习和优化的共生生态系统。企业、高校、学生在这个系统中互为价值节点，共同进化。

4  构建应对范式：支撑一体化的“产业-科教-平台”闭环融合模型

基于上述内生逻辑，安徽大学通过智能学部的组织创新、“1+M+N”体系的课程创新， 以及国家级平台的载体创新，在实践中探索并初步构建了“产业-科教-平台”闭环融合创新体系。该体系旨在将高校的人才培养、科学研究、服务社会三大职能[7]，系统性、有机地嵌入到区域产业创新链条中，形成一个动态平衡、价值循环反哺的生态系统。

图1 具身智能“产业-科教-平台”闭环融合的人才培养模型

4.1   一体化的精准起点：产业出题，定义价值坐标

体系的有效性始于对“真问题”的精准定义。这需要高校与行业领军企业、地方政府产业部门建立常态化、制度化的沟通机制，共同从产业一线凝练出那些具有普遍性、前沿性且制约产业发展的关键难题。例如： “复杂光照及遮挡条件下异形零件的视觉引导精准抓取”、“高动态人机混流车间内多AGV的实时安全调度与协同”等。

这些问题本身，就同步、精确地定义了：科学研究的攻关方向、技术路径与核心性能指标（Key Performance Indicator，KPI）；人才培养所需的具体能力图谱、知识结构与工程素养；社会服务所能创造的具体经济价值与应用落地场景。

通过“产业出题”，高校的三大职能在源头实现了战略统一和价值对齐，确保了所有后续活动都指向明确的产业需求，从根源上扭转了科研、教学与社会服务目标分散、相互脱节的局面。

4.2   一体化的耦合核心：科教答题，重塑培养过程

针对定义明确的“真问题”，组建由高校不同学科背景的教师、企业资深工程师以及相关专业的硕士、博士研究生和优秀本科生共同构成的“混编攻关战队”。在这种模式下，传统的教学、科研与实践边界被彻底打破，实现深度耦合。在这一过程中，安徽大学所构建的“1+M+N”人工智能通识课程体系提供了模块化、可配置的知识地图，确保了学生的学习能够精准对标系统级问题的需求。

（1）教学过程即研发过程：学生为解决问题而主动学习跨学科知识，在导师和企业工程师的指导下，参与从系统设计、模块开发、集成调试到测试验证的全流程。

（2）科研训练即工程实践：所有的理论研究、算法创新都以最终的系统性能和工程可行性为检验标准。论文与专利的产出，直接源于并服务于解决实际工程难题[8]。

（3）案例动态化更新：将攻关过程中遇到的真实技术难题、解决方案以及性能数据，实时转化为课堂教学的生动案例、课程设计题目或毕业设计课题。

4.3   一体化的价值跃迁：平台验证，驱动增强循环

校企共建的实体化平台是整个闭环模型得以运转的关键枢纽和“价值放大器”。以安徽大学牵头建设的“自主无人系统技术教育部工程研究中心”为例，该平台汇聚了以17名国家级人才领衔的高水平团队，其成果已直接服务于国内智能网联汽车、智能制造等企业的技术升级与产品迭代。在这里，学生获得的不仅是“实战环境”，更是参与产业级研发的“高起点” 。

在这样一个平台上，发生着三个至关重要的价值跃迁：

（1）技术价值跃迁：实验室样机在真实产业环境中接受“压强测试”，海量的实测数据驱动技术进行快速、定向的迭代优化，直至满足工业级要求。

（2）人才价值跃迁：平台是人才能力的终极“试金石”。学生在此直面工程复杂性，培养解决定义模糊、条件不确定、环境动态变化的真实工程问题的能力，完成从“学生”到“准工程师”的关键蜕变。

（3）知识价值跃迁：平台运行中产生的故障日志、优化案例等，被系统性地提炼、总结，反哺回人才培养体系，更新课程内容与教材，极大缩短了产业前沿知识与课堂传授之间的“时滞”。

最终，成熟的技术可通过知识产权作价入股、技术转让等方式实现市场转化[9]。以安徽大学与奇瑞汽车共建的现代汽车产业学院为例，该平台围绕智能座舱人机交互、柔性生产线多机协同等产业命题，形成了从课程设计到联合攻关的多层次培养体系，实现了技术、人才与知识的同步跃迁。而进入企业的毕业生，又会将新的产业需求和技术动态反馈回体系，开启新一轮的循环，形成“人才驱动创新，创新赋能产业，产业反哺教育”的增强回路。这已在安徽大学的实践中得到印证：由学校国家级人才团队引领的科研攻关，通过上述平台持续反哺教学，形成了“前沿研究-工程实践-课程更新”的快速通道，有效缓解了培养机制滞后于技术发展的核心矛盾。

4.4   挑战与对策：体系化产业命题与系统性人才培养

然而，以“产业出题”为引导的模式也面临潜在挑战：若命题过于零散化、短期化，可能使科研与教学陷入“项目响应式”碎片化，冲击人才培养的系统性与前瞻性。

应对这一挑战的关键在于，建立体系化、分层级的产业命题凝练与转化机制。高校应主动与龙头企业、产业联盟合作，从海量具体问题中抽象和提炼出反映行业共性技术演进规律、覆盖核心技术链条的主题式命题簇。例如，围绕智能物流仓储主题，可系统性分解出定位导航、货物分拣、集群调度等相互关联的子命题，共同构成一个结构化的“问题矩阵”。教学团队可以据此反向设计课程体系，将“问题矩阵”中的知识点和能力要求，映射到不同学年、不同课程模块的教学目标与实践项目中，确保学生在解决系列化、进阶式产业命题的过程中，获得系统化、成体系的知识建构与能力锻造。

5  结论与展望

在国家全力发展新质生产力的宏大背景下，以具身智能为代表的战略性新兴产业，对高等教育的人才培养模式提出了系统性、革命性的挑战。本文所阐述的“产业-科教-平台”闭环融合新范式，其核心价值在于构建了一个“需求精准牵引、过程深度耦合、价值循环反哺”的动态共生体系。

这一范式不仅是对高校有效履行其人才培养、科学研究、服务社会三大职能的创新性探索与整合，更是将高校从传统、相对滞后的知识和人才“输出地”，重新定位并锻造为能够主动响应、持续赋能，甚至前瞻引领区域产业创新发展的“核心策源地”的战略性路径。它通过机制化、实体化的方式，将“创新链、产业链、人才链、教育链”紧密编织在一起，实现了四链在同频共振中螺旋上升。

其成功实践，固然依赖于校企双方的战略共识与持续投入，但更深层的关键在于构建了一套能够保障知识、人才、资本与数据在高校和产业间畅通循环、互相增益的制度和平台基础。安徽大学通过智能学部的组织创新、“1+M+N”体系的课程创新， 以及国家级平台的载体创新，初步形成了这一良性循环。展望未来，这一源于安徽大学具身智能领域实践、并已显现成效的闭环融合范式，其理念与方法论完全有可能推广至更多面临类似挑战的前沿工程科技领域，为区域乃至国家的产业创新与人才自主培养提供可复制的路径。

作者简介：

孙长银，安徽大学校长、中国自动化学会会士、中国人工智能学会会士，安徽省科协副主席，自主无人系统技术教育部工程中心主任，2019年国家自然基金委创新研究群体项目和首批科技部“2030-人工智能专项”重大项目负责人。入选第四批“全国高校黄大年式教师团队”。研究方向：无人系统控制技术与具身智能。

参考文献：

[1] 郑旭东, 王美倩, 周子荷. 人工智能推动教育具身何以可能-论具身的人工智能与具身的教育实践[J]. 现代教育技术, 2023, (6) : 5 - 14

[2] 孙长银. 具身智能如何进化？关键在于如何 “试错” [N]. 中国科学报, 2025 - 04 - 23.

[3] 李明, 刘朝华, 等. 数智化时代地方综合性大学自动化专业人才培养机制探索[J]. 当代教育理论与实践, 2025, (2) : 24 - 29.

[4] 刘子云, 苏德. 技术与文化的并育: 高等教育未来性的向度、隐忧与重塑[J]. 中国电化教育, 2025, 467 (12) : 33 - 40.

[5] 孙长银, 穆朝絮, 等. 自主无人系统的具身认知智能框架[J]. 科技导报, 2024, 42 (12) : 157 - 166.

[6] 袁磊, 徐济远, 等. 数智教育生态下人机协同教学范式转型[J]. 开放教育研究, 2025, 31 (2) : 108 - 117.

[7] 孙长银. 人工智能赋能安徽高等教育高质量发展[N]. 安徽日报, 2026 - 01 - 06.

[8] 辛涛, 聂竹明, 施文静, 等. 学评融合: 教育评价的理念转向与落地[J]. 开放教育研究, 2025, 31 (5) : 30 - 38.

[9] 安徽省教育厅. 超千万作价安徽大学科技成果转化再上新[EB/OL]. 2026 - 01 - 07.

[10] 孙长银, 袁心, 等. 具身智能自主无人系统技术[J]. 自动化学报, 2025, 51 (4) : 762 - 777.

摘自《自动化博览》2026年第一期暨《2026具身智能专刊》