聚焦重点领域 深化 AI 跨学科培养 赋能产业高质量发展
发布时间：2025-10-31 15:32:13 | 来源：中国网 | 作者： | 责任编辑：孙玥摘要：为满足国家发展战略对跨学科人才培养要求，阐述了在关乎国家能源安全、粮食安全与生命健康的战略性领域的石油、农学、医学领域进行AI教学体系化改革的迫切性，提出了三大领域AI跨学科人才培养的具体实施方法。
在全球科技竞争与产业升级的双重驱动下，人工智能已成为重塑产业形态、提升核心竞争力的关键力量。石油、农学、医学作为关乎国家能源安全、粮食安全与生命健康的战略性领域，其与 AI的深度融合亟需专业化的跨学科人才支撑。全面推进三大领域 AI跨学科人才培养，既是破解产业发展瓶颈的现实需要，更是推动智能产业高质量发展、筑牢国家战略安全屏障的必然选择。
一、AI跨学科人才培养的战略价值：三大领域的刚需与使命
（一）保障能源安全：AI重塑石油工业发展模式
传统石油工业面临勘探精度有限、开发效率偏低、安全风险突出等痛点，AI技术的深度介入正在推动行业从＂经验驱动＂向＂数据驱动＂转型［1］。从油气藏地震数据智能解释、钻井过程实时监测与智能决策，到油气管网泄漏精准检测与预测性维护，每一个关键环节都亟需既掌握地质勘探、油气工程专业知识，又精通机器学习、数据建模技术的复合型人才。这类人才能够打通 AI算法与油气工业场景的壁垒，助力实现油气资源高效开发与低碳利用，为国家能源安全提供技术保障。
（二）筑牢粮食根基：AI赋能农业现代化转型
当前我国农业正处于从传统种植向智慧农业跨越的关键期，AI技术在精准育种、智能灌溉、病虫害识别、农机调度等领域的应用潜力巨大。培育＂AI ＋农学＂跨学科人才，能够破解小农户经营与技术集约化的适配难题，通过构建作物生长预测模型、研发智能农机装备、搭建全产业链数据平台等方式，推动农业生产精准化、高效化发展。这不仅是提高粮食产量与品质的有效路径，更是落实藏粮于技战略、建设农业强国的核心支撑。
（三）守护生命健康：AI驱动医疗服务提质升级
医疗领域的复杂性与专业性对 AI技术应用提出了极高要求，从医学影像智能诊断、临床决策辅助支持，到健康医疗大数据分析、个性化治疗方案制定，都离不开医学与 AI技术的深度融合。＂AI ＋医学＂跨学科人才能够将临床经验与算法模型有机结合，既保障 AI应用的医学严谨性，又提升医疗服务的效率与精准度。尤其在基层医疗资源扩容、重大疾病早筛、智慧急救等场景中，这类人才的价值更为凸显，是推进健康中国建设的重要力量。
二、领域 AI跨学科人才培养的现状与核心挑战
（一）发展基础与实践探索
我国已在三大领域初步形成 AI跨学科人才培养布局，部分高校率先开展了特色实践。长江大学作为一所以石油、农学、医学见长的综合性大学，早在四年前就开始相应的时间探索：
石油领域：在石油专业率先开设数据科学、开展＂双向赋能型＂油气人工智能培养模式，构建＂人工智能 ＋油藏＂和＂人工智能＋测井＂两大方向，通过＂一平台三融合＂体系实现学科与产业的精准对接。
农学领域：在农学专业中增设人工智能、机器学习等课程，探索＂AI ＋农作物病虫害的预防研究＂的技术应用人才培养路径。
医学领域：通过专业改造升级在医学影像专业开设图像处理算法基础、医学图像智能处理、等课程，构建＂信息科学 ＋医学＂的交叉培养体系；打造AI＋医学影像等智慧医学平台实践平台，将人体医学各影像集成 30余个实践项目，形成全链式AI医学影像的实践能力培养模式。
（二）共性与个性挑战并存
培养体系碎片化问题突出
石油领域：多数高校仍将 AI相关内容分散在地质工程、石油工程等专业中，缺乏基于油气工业全流程的系统课程设计。
农学领域：课程设置多停留在技术介绍层面，未能深度融合作物生理学、土壤学等核心农学知识与 AI算法原理。
医学领域：存在＂重技术轻医学＂或＂重医学轻技术＂的偏向，缺乏兼顾临床思维与算法能力的整合型课程。
产教融合深度与精准度不足
石油领域：油气企业核心数据与场景开放有限，学生难以参与真实勘探开发项目的 AI解决方案设计。
农学领域：面临＂投入大、周期长、产出不确定＂的困境，企业参与人才培养的积极性不足，实践平台多集中在实验室而非田间地头。
医学领域：虽然部分高校与医院共建实践平台，但 AI技术与临床需求的匹配度不高，缺乏标准化的临床数据训练资源。
师资与资源支撑能力薄弱
三大领域均面临＂双师型＂师资短缺问题，既懂行业专业又通 AI技术的教师数量不足。石油领域的高端算力资源、农学领域的全链条数据资源、医学领域的标准化临床数据资源，均存在供给不足或共享不畅的问题，制约了实践教学质量提升。
评价与激励机制适配性差
传统＂唯论文＂评价体系难以认可三大领域特色成果，如石油领域的 AI勘探解决方案、农学领域的智能农机研发专利、医学领域的 AI诊断系统原型等，不利于激发跨学科创新活力。
三、三大领域 AI跨学科人才培养的精准实施路径
（一）构建特色化课程体系，夯实交叉知识基础
针对三大领域的行业特性，打造＂核心基础 ＋行业模块 ＋AI实践项目＂的课程矩阵：
石油领域：在 AI基础课程外，设置＂油气藏智能解释＂、＂智慧钻井＂、＂油气储运安全智能监测＂等行业模块，将地震数据处理、油藏数值模拟等实践项目融入课程。
农学领域：构建＂AI通识 ＋农学核心 ＋场景应用＂体系，开设＂作物表型组学与 AI识别＂、＂农业大数据分析＂＂智能农机控制原理＂等课程，结合育种实验、田间监测等实际场景设计项目式学习内容。
医学领域：设置＂医学影像 ＋ AI技术 ＋临床应用＂三层课程，涵盖生物医学图像处理、健康医疗大数据、临床决策支持系统等内容，开发《健康医疗大数据》等跨学科示范课。
（二）打造场景化实践平台，深化产教科教融合
以真实行业场景为核心，构建多层次实践育人载体：
共建跨领域创新平台：石油行业依托全国重点实验室与油气企业共建 AI联合研究中心，聚焦勘探开发关键技术攻关；农学领域联合农机企业与农业园区，搭建＂实验室 －试验田 －产业链＂贯通式平台；医学领域推广四川大学华西医学中心模式，整合附属医院资源，建设 AI赋能的虚拟仿真教学平台，涵盖基础实验、临床技能等训练模块。
推行＂双导师 ＋项目制＂培养：为学生配备高校学术导师与企业 ／医院实践导师，石油领域可参与 AI钻井优化等真实项目，农学领域可投身智能病虫害监测系统研发，医学领域可参与慢性病大数据分析等课题。
建设特色资源共享库：联合行业龙头企业，构建石油勘探开发数据库、农业全产业链数据集、标准化医学影像库，为实践教学提供数据支撑。
（三）培育复合型师资队伍，强化支撑能力建设
引育并举完善师资结构：石油领域引进 AI算法专家与油气行业资深工程师，农学领域吸纳数据科学家与育种专家，医学领域招聘 AI技术人才与临床医师；鼓励现有教师通过跨学科进修、企业挂职等方式提升复合能力，组建交叉科研团队。
建立跨领域师资联盟：推动高校、科研院所与行业企业的师资共享，聘请企业技术骨干、医院主任医师担任产业教授，参与课程设计与实践指导。
（四）创新多元化评价机制，优化人才成长生态
建立适配跨学科人才培养的评价体系：
改革学生评价标准：石油领域将勘探方案 AI优化效果、专利转化效益纳入评价；农学领域看重技术成果的田间应用效果；医学领域关注 AI诊断系统的准确率与临床认可度，赋予这类成果与学术论文同等地位。
完善教师考核机制：将跨学科课程建设、产业技术服务、学生实践指导等纳入考核，认可行业标准制定、技术转化效益等非学术成果。
健全激励保障政策：对三大领域 AI跨学科人才培养给予专项经费支持，为学生创新创业提供资金与平台扶持，如对医学 AI创新项目给予竞赛奖励与孵化支持。
四、保障体系与发展展望
（一）强化政策引导与资源倾斜
落实国家战略部署，针对三大领域出台专项人才培养政策，将 AI跨学科培养纳入教育强国、科技强国建设重点任务。优化资源配置，对石油 AI算力平台、农业数据共享中心、医学仿真系统等给予重点支持，解决实践资源短缺问题。
（二）构建协同发展生态格局
建立＂政府 －高校 －企业 －科研院所＂协同机制［2］：政府出台激励政策引导企业参与，高校负责人才培养核心环节，企业提供实践场景与就业渠道，科研院所提供前沿技术支撑。石油领域可组建行业 AI人才培养联盟，农学领域推进＂大模型 ＋农业＂技术联盟建设，医学领域完善医工交叉产教融合机制。
（三）展望未来发展成效
通过精准化的 AI跨学科人才培养，石油领域将培育一批能破解＂卡脖子＂技术的复合型人才，推动油气工业智能化升级；农学领域将打造懂技术、接地气的创新团队，加速智慧农业落地应用；医学领域将涌现兼具临床思维与 AI能力的专业人才，提升医疗服务质量。最终形成＂人才培养 －技术创新 －产业升级＂的良性循环，为三大战略性产业高质量发展注入强劲动能，为国家战略安全提供坚实保障。
参考文献：
［1］李景叶，林伯韬等．双向赋能型油气人工智能学科融合复合型人才培养模式探索［J］．学位与研究生教育，2025（7）：139－145
［2］杜金莲，金雪云，苏航，等．计算机类专业校企协同育人模式探索［J］．计算机教育， 2022（8）：1－4，10．
基金项目：2022年湖北省教育厅教改项目．新工科背景下软件工程专业产教融合育人模式探索（2021265）。
作者简介：余华云，长江大学计算机科学学院，副教授，研究方向为软件工程、人工智能。