聚焦重點領域 深化 AI 跨學科培養 賦能産業高品質發展
發佈時間：2025-10-31 15:32:13 | 來源：中國網 | 作者： | 責任編輯：孫玥摘要：為滿足國家發展戰略對跨學科人才培養要求，闡述了在關乎國家能源安全、糧食安全與生命健康的戰略性領域的石油、農學、醫學領域進行AI教學體系化改革的迫切性，提出了三大領域AI跨學科人才培養的具體實施方法。
在全球科技競爭與産業升級的雙重驅動下，人工智慧已成為重塑産業形態、提升核心競爭力的關鍵力量。石油、農學、醫學作為關乎國家能源安全、糧食安全與生命健康的戰略性領域，其與 AI的深度融合亟需專業化的跨學科人才支撐。全面推進三大領域 AI跨學科人才培養，既是破解産業發展瓶頸的現實需要，更是推動智慧産業高品質發展、築牢國家戰略安全屏障的必然選擇。
一、AI跨學科人才培養的戰略價值：三大領域的剛需與使命
（一）保障能源安全：AI重塑石油工業發展模式
傳統石油工業面臨勘探精度有限、開發效率偏低、安全風險突出等痛點，AI技術的深度介入正在推動行業從”經驗驅動”向”數據驅動”轉型〔1〕。從油氣藏地震數據智慧解釋、鑽井過程實時監測與智慧決策，到油氣管網泄漏精準檢測與預測性維護，每一個關鍵環節都亟需既掌握地質勘探、油氣工程專業知識，又精通機器學習、數據建模技術的複合型人才。這類人才能夠打通 AI演算法與油氣工業場景的壁壘，助力實現油氣資源高效開發與低碳利用，為國家能源安全提供技術保障。
（二）築牢糧食根基：AI賦能農業現代化轉型
當前我國農業正處於從傳統種植向智慧農業跨越的關鍵期，AI技術在精準育種、智慧灌溉、病蟲害識別、農機調度等領域的應用潛力巨大。培育”AI ＋農學”跨學科人才，能夠破解小農戶經營與技術集約化的適配難題，通過構建作物生長預測模型、研發智慧農機裝備、搭建全産業鏈數據平臺等方式，推動農業生産精準化、高效化發展。這不僅是提高糧食産量與品質的有效路徑，更是落實藏糧于技戰略、建設農業強國的核心支撐。
（三）守護生命健康：AI驅動醫療服務提質升級
醫療領域的複雜性與專業性對 AI技術應用提出了極高要求，從醫學影像智慧診斷、臨床決策輔助支援，到健康醫療大數據分析、個性化治療方案制定，都離不開醫學與 AI技術的深度融合。”AI ＋醫學”跨學科人才能夠將臨床經驗與演算法模型有機結合，既保障 AI應用的醫學嚴謹性，又提升醫療服務的效率與精準度。尤其在基層醫療資源擴容、重大疾病早篩、智慧急救等場景中，這類人才的價值更為凸顯，是推進健康中國建設的重要力量。
二、領域 AI跨學科人才培養的現狀與核心挑戰
（一）發展基礎與實踐探索
我國已在三大領域初步形成 AI跨學科人才培養佈局，部分高校率先開展了特色實踐。長江大學作為一所以石油、農學、醫學見長的綜合性大學，早在四年前就開始相應的時間探索：
石油領域：在石油專業率先開設數據科學、開展”雙向賦能型”油氣人工智慧培養模式，構建”人工智慧 ＋油藏”和”人工智慧＋測井”兩大方向，通過”一平臺三融合”體系實現學科與産業的精準對接。
農學領域：在農學專業中增設人工智慧、機器學習等課程，探索”AI ＋農作物病蟲害的預防研究”的技術應用人才培養路徑。
醫學領域：通過專業改造升級在醫學影像專業開設圖像處理演算法基礎、醫學圖像智慧處理、等課程，構建”資訊科學 ＋醫學”的交叉培養體系；打造AI＋醫學影像等智慧醫學平臺實踐平臺，將人體醫學各影像整合 30余個實踐項目，形成全鏈式AI醫學影像的實踐能力培養模式。
（二）共性與個性挑戰並存
培養體系碎片化問題突出
石油領域：多數高校仍將 AI相關內容分散在地質工程、石油工程等專業中，缺乏基於油氣工業全流程的系統課程設計。
農學領域：課程設置多停留在技術介紹層面，未能深度融合作物生理學、土壤學等核心農學知識與 AI演算法原理。
醫學領域：存在”重技術輕醫學”或”重醫學輕技術”的偏向，缺乏兼顧臨床思維與演算法能力的整合型課程。
産教融合深度與精準度不足
石油領域：油氣企業核心數據與場景開放有限，學生難以參與真實勘探開發項目的 AI解決方案設計。
農學領域：面臨”投入大、週期長、産出不確定”的困境，企業參與人才培養的積極性不足，實踐平臺多集中在實驗室而非田間地頭。
醫學領域：雖然部分高校與醫院共建實踐平臺，但 AI技術與臨床需求的匹配度不高，缺乏標準化的臨床數據訓練資源。
師資與資源支撐能力薄弱
三大領域均面臨”雙師型”師資短缺問題，既懂行業專業又通 AI技術的教師數量不足。石油領域的高端算力資源、農學領域的全鏈條數據資源、醫學領域的標準化臨床數據資源，均存在供給不足或共用不暢的問題，制約了實踐教學品質提升。
評價與激勵機制適配性差
傳統”唯論文”評價體系難以認可三大領域特色成果，如石油領域的 AI勘探解決方案、農學領域的智慧農機研發專利、醫學領域的 AI診斷系統原型等，不利於激發跨學科創新活力。
三、三大領域 AI跨學科人才培養的精準實施路徑
（一）構建特色化課程體系，夯實交叉知識基礎
針對三大領域的行業特性，打造”核心基礎 ＋行業模組 ＋AI實踐項目”的課程矩陣：
石油領域：在 AI基礎課程外，設置”油氣藏智慧解釋”、”智慧鑽井”、”油氣儲運安全智慧監測”等行業模組，將地震數據處理、油藏數值模擬等實踐項目融入課程。
農學領域：構建”AI通識 ＋農學核心 ＋場景應用”體系，開設”作物表型組學與 AI識別”、”農業大數據分析””智慧農機控制原理”等課程，結合育種實驗、田間監測等實際場景設計項目式學習內容。
醫學領域：設置”醫學影像 ＋ AI技術 ＋臨床應用”三層課程，涵蓋生物醫學圖像處理、健康醫療大數據、臨床決策支援系統等內容，開發《健康醫療大數據》等跨學科示範課。
（二）打造場景化實踐平臺，深化産教科教融合
以真實行業場景為核心，構建多層次實踐育人載體：
共建跨領域創新平臺：石油行業依託全國重點實驗室與油氣企業共建 AI聯合研究中心，聚焦勘探開發關鍵技術攻關；農學領域聯合農機企業與農業園區，搭建”實驗室 －試驗田 －産業鏈”貫通式平臺；醫學領域推廣四川大學華西醫學中心模式，整合附屬醫院資源，建設 AI賦能的虛擬倣真教學平臺，涵蓋基礎實驗、臨床技能等訓練模組。
推行”雙導師 ＋項目制”培養：為學生配備高校學術導師與企業 ／醫院實踐導師，石油領域可參與 AI鑽井優化等真實項目，農學領域可投身智慧病蟲害監測系統研發，醫學領域可參與慢性病大數據分析等課題。
建設特色資源共用庫：聯合行業龍頭企業，構建石油勘探開發數據庫、農業全産業鏈數據集、標準化醫學影像庫，為實踐教學提供數據支撐。
（三）培育複合型師資隊伍，強化支撐能力建設
引育並舉完善師資結構：石油領域引進 AI演算法專家與油氣行業資深工程師，農學領域吸納數據科學家與育種專家，醫學領域招聘 AI技術人才與臨床醫師；鼓勵現有教師通過跨學科進修、企業挂職等方式提升複合能力，組建交叉科研團隊。
建立跨領域師資聯盟：推動高校、科研院所與行業企業的師資共用，聘請企業技術骨幹、醫院主任醫師擔任産業教授，參與課程設計與實踐指導。
（四）創新多元化評價機制，優化人才成長生態
建立適配跨學科人才培養的評價體系：
改革學生評價標準：石油領域將勘探方案 AI優化效果、專利轉化效益納入評價；農學領域看重技術成果的田間應用效果；醫學領域關注 AI診斷系統的準確率與臨床認可度，賦予這類成果與學術論文同等地位。
完善教師考核機制：將跨學科課程建設、産業技術服務、學生實踐指導等納入考核，認可行業標準制定、技術轉化效益等非學術成果。
健全激勵保障政策：對三大領域 AI跨學科人才培養給予專項經費支援，為學生創新創業提供資金與平臺扶持，如對醫學 AI創新項目給予競賽獎勵與孵化支援。
四、保障體系與發展展望
（一）強化政策引導與資源傾斜
落實國家戰略部署，針對三大領域出臺專項人才培養政策，將 AI跨學科培養納入教育強國、科技強國建設重點任務。優化資源配置，對石油 AI算力平臺、農業數據共用中心、醫學倣真系統等給予重點支援，解決實踐資源短缺問題。
（二）構建協同發展生態格局
建立”政府 －高校 －企業 －科研院所”協同機制〔2〕：政府出臺激勵政策引導企業參與，高校負責人才培養核心環節，企業提供實踐場景與就業渠道，科研院所提供前沿技術支撐。石油領域可組建行業 AI人才培養聯盟，農學領域推進”大模型 ＋農業”技術聯盟建設，醫學領域完善醫工交叉産教融合機制。
（三）展望未來發展成效
通過精準化的 AI跨學科人才培養，石油領域將培育一批能破解”卡脖子”技術的複合型人才，推動油氣工業智慧化升級；農學領域將打造懂技術、接地氣的創新團隊，加速智慧農業落地應用；醫學領域將涌現兼具臨床思維與 AI能力的專業人才，提升醫療服務品質。最終形成”人才培養 －技術創新 －産業升級”的良性迴圈，為三大戰略性産業高品質發展注入強勁動能，為國家戰略安全提供堅實保障。
參考文獻：
〔1〕李景葉，林伯韜等．雙向賦能型油氣人工智慧學科融合複合型人才培養模式探索〔J〕．學位與研究生教育，2025（7）：139－145
〔2〕杜金蓮，金雪雲，蘇航，等．電腦類專業校企協同育人模式探索〔J〕．電腦教育， 2022（8）：1－4，10．
基金項目：2022年湖北省教育廳教改項目．新工科背景下軟體工程專業産教融合育人模式探索（2021265）。
作者簡介：余華雲，長江大學電腦科學學院，副教授，研究方向為軟體工程、人工智慧。