南京苏州新型AI学院筹建路径

编者按：新一轮人工智能浪潮正加速推进，正在深刻改写产业结构、改变生活方式，并逐渐成为时代演进的关键变量。围绕技术更迭、行业应用、产业走向与落地实践，“AI”参考洞察赛道风向，汇集标杆做法与深度观察，尝试以专业视角甄别信息、提炼价值：既关注前沿技术的突破，也分析典型案例如何走向落地。希望为持续关注者提供可借鉴、可对照的AI领域新知识与决策参考，一同理解智能时代的运行逻辑，把握由变革带来的机遇。

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在持续影响经济增长方式、社会治理格局与未来发展走向。南京与苏州分别是江苏省经济社会发展的重要支点：两地科教力量雄厚、产业基础扎实，并都把人工智能纳入重点发展方向。两地选择举办新型人工智能学院，不仅是对国家“人工智能+”行动部署的积极回应，也是在推动人工智能应用人才培养方面更具现实针对性的选择。

一、聚焦战略指向、回应现实需求，明晰举办新型人工智能学院的关键意义

（一）承接国家人工智能战略，抢占发展先机

当前，我国正加速落实新一代人工智能发展规划，力争在2030年前成长为世界主要人工智能创新中心。南京、苏州位于长三角一体化发展的核心区域，举办人工智能学院能够借助两地科教与人才优势，围绕人工智能技术研发与应用型人才培养发力，推动解决人工智能技术人才相对不足、应用落地不够充分等问题，从而为国家人工智能战略的落地提供更坚实的人才支撑与实践平台，助力长三角形成面向全球的人工智能创新高地。

（二）服务地方产业升级，培育新质生产力

南京持续推进长三角国际科技创新中心建设，着力打造原始创新核心区，计划到2027年培育10个特色人工智能产业园区，并打造100个行业大模型；苏州作为制造业强市，提出到2026年规模以上工业总产值将突破5万亿元，同时重点推动“AI+制造”的深度融合，对大量人工智能应用型人才需求迫切。建设人工智能学院，培养兼具技术素养与实践经验的复合型人才，有助于促进传统产业的智能化转型，催生新产业、新业态与新模式，为两地经济高质量发展持续注入新动能。

（三）完善高等教育布局，提升科教资源转化效率

南京拥有南京大学、东南大学等优势高校，苏州也集聚苏州大学、西交利物浦大学等高质量教育资源。两地在计算机、电子信息等方向拥有较好的学科基础。通过举办专门的新型人工智能学院，可统筹整合高校相关学科资源，推动“人工智能 + X”的交叉融合，改善传统人工智能专业偏重理论、与产业衔接不足的短板。依托产教融合、校企协同育人等方式，提高教育、科技资源向产业成果转化的效率，实现教育、科技、产业的协同发展。

（四）提升城市竞争力，打造区域AI人才高地

人工智能人才的集聚程度，直接关联城市未来的核心竞争能力。在南京、苏州举办新型人工智能学院，能够吸引国内外优秀师资与更广泛的优质生源，带动本土人工智能领域骨干力量的成长。同时，通过开展社会教育与职业培训，提升在岗从业者的智能化素养，缓解两地人工智能人才缺口压力。逐步形成“人才培养—科研创新—产业落地”的良性循环，增强两地在长三角乃至全国层面的未来竞争优势。

二、结合现有基础、凸显办学特色，明确新型人工智能学院的核心定位

（一）立足存量资源，采用改办思路，加快学院成型速度

人工智能发展日新月异，新建人工智能学院的时间窗口相对有限。可结合南京、苏州现有高校资源，采取“现有学院改办”的路径。优先选择两地已有的非热门院校进行改办，整合原有学科积累、师资队伍与教学条件，以人工智能技术教育为主线，持续优化课程结构。这样既可控制办学成本，也能借助既有办学基础，提升建设与运营的效率，尽快形成可持续的人才培养与科研能力。

（二）以人工智能应用教育为主，强化面向实践的培养导向

新设人工智能学院应将“应用教育”作为突出定位，围绕人工智能技术的真实应用与可落地能力开展培养。课程设置需要突出前沿性、实用性与针对性，适当压缩纯理论内容的比重，增加人工智能应用开发、行业解决方案、实践实训等课程模块。重点引导学生形成数据思维、计算思维与智能思维，使其能够更快适应人工智能技术持续加速迭代的行业态势。

（三）线上以学历证书教育为主，面向专业技术人才培养

学院采取“线上+线下”一体化的办学模式，其中线上教育以学历证书培养为主。开设人工智能相关本科学历课程，覆盖人工智能应用技术、大数据处理、智能系统开发等方向，面向高中毕业生、中职毕业生等群体，拓宽人才培养覆盖范围。教学组织可采用“本院师资+社会师资”“课堂教学+精选MOOC（慕课）”相结合的方式，保障教学质量。学习评价以学分制为主，学分修满可支持提前毕业。

（四）线下以社会教育为主，面向全民推进AI终身学习

线下教育将重点放在社会教育层面，主要服务企业从业人员、政府工作人员、OPC创业者等不同群体，开展更具针对性的职业培训。培训内容可按需设置人工智能基础应用、智能体制作、行业大模型应用等相关课程，采用“讲解理论+案例分析+动手实操”的组合方式，强化参训人员的人工智能应用能力。线下还可通过适当形式颁发技术证书，缓解企业人才短缺问题，实现教育供给与产业需求的精准衔接。

（五）推动教育与产业深度协同，构建校企一体化的人才培养机制

坚持“校企合作、产教融合”的办学理念，把企业资源充分融入学院建设与人才培养的全流程。与华为、阿里巴巴、字节跳动、腾讯等人工智能科技头部企业，以及两地本土重点企业建立紧密合作关系，邀请企业技术骨干担任兼职教师，参与课程设计与教学活动。同时，可统筹安排学生进入企业实习实训，参与企业真实项目研发，以提升AI实操能力，确保培养的人才与产业需求形成同步共振。

三、精准推进、强化支撑，细化人工智能学院的落地举措

（一）提升教学顶层设计能力，清晰界定办学定位与阶段目标

由南京、苏州两地政府牵头，教育、科技、工信、人社等部门协同参与，统筹推进人工智能学院开办工作，并在师资、资金、场地等关键环节协调保障。南京可聚焦人工智能与科技创新、智慧城市融合，打造综合性的人工智能应用人才培养与科研创新基地；苏州可聚焦人工智能与制造业、工业互联网的融合，形成特色化的人工智能产业人才培养基地。力争在办学3～5年内，建成师资队伍更强、课程体系更完善、产教融合更深入的新型人工智能学院，形成可复制、可推广的办学模式。

（二）完善新型办学方式，推动存量学院改办落地

对拟改办院校进行遴选与筛查，围绕办学资源开展优化整合。对改办学院原有学科、师资与教学设施进行结构性调整：撤销与人工智能关联度不高的专业方向，增设人工智能应用技术、大数据与人工智能、智能系统开发等相关专业，组建人工智能教学团队与科研团队。同步完善治理结构，建立“政府引导、高校主办、企业参与”的办学治理机制，成立校企合作理事会，由高校、企业与政府部门代表共同参与学院决策与管理。推动形成适应技术持续演进的办学运行机制。

（三）健全AI课程体系，强化实践教学的核心地位

学院构建“基础课程+核心课程+实践课程+特色课程”的课程框架。基础课程覆盖高等数学、计算机、电子信息等相关学科；核心课程聚焦人工智能应用技术、编程与软件工程、机器学习、大数据处理、智能算法等。学院可建设校内人工智能计算中心、大数据服务器等硬件平台，并与企业共同建设校外实训基地。学习安排上，可组织学生进入企业开展不少于6个月的实际项目研发。推行“双证书”制度：学生毕业时既获得学历证书，也可通过职业技能考核获取人工智能职业技能等级证书，进一步提升就业竞争力。

（四）强化师资队伍建设，提升教学与科研综合水平

学院重点引进具备企业实践经验的人工智能高层次人才与青年骨干教师，并可组织原有教师前往相关高校开展人工智能课程培训，提升教师的授课能力与专业技术水平。组建“校内教师+企业专家”的双师型教学团队，参与课程设置与教材编写；教育主管部门可赋予学院专业教材自主审核权，确保教材内容与人工智能技术发展节奏保持一致。学院也可坚持开放办学方针，建立国际网络专线，不定期邀请海外AI学者来院开展学术讲座与交流。

（五）以AI社交圈为核心，打造互学共进的成长生态

人工智能技术始终处在持续演化过程中。学院应以“AI社交圈”为抓手，打破年级与专业方向的壁垒，构建线上线下一体化的交流学习平台，让“敢于提问、愿意分享、共同进步”成为日常。同步促进校园文化的优化建设，引导每一位同学积极投入学习与交流：鼓励学生主动走出舒适区，参与讨论、分享经验，并通过互帮互助实现共同成长。将学院的社交圈建设为学习圈、成长圈与奋斗圈，在AI领域持续深耕、共同前行，使互学共进的氛围成为新型人工智能学院最鲜明的办学特色与最亮丽的品牌名片。

四、结语

在南京、苏州等城市举办新型人工智能学院，既是顺应国家战略、贴合地方产业发展需求的重要举措，也是AI时代推动高等教育体制改革的一项积极探索。待南京、苏州等地以“双样本”方式取得阶段性成效后，可进一步在我省乃至全国其他中等城市推广建设人工智能学院，为建设人工智能强国、实现高质量发展夯实人才基础与智力支撑。

徐鸣（作者单位：江苏省政协理论研究会）

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