作为扎根地方的应用型本科高校，太阳成城集团tyc234cc以人工智能产业学院为改革试点，率先探索应用型高校转型发展的“榆苑路径”。学院坚持“场景驱动、四链融合”，围绕国家数字经济战略和榆林能源化工基地智能化升级需要，主动对接区域产业链、创新链和人才链，推动教育链与产业链深度耦合，为地方高校改革提供了可复制、可推广的新范式。

这个学期，人工智能产业学院人工智能专业2022级学生的课堂，不再局限于教学楼，而是延伸到了煤矿调度中心、数据资产运营平台和智慧水利技术实验区。学生们以“准工程师”的角色进入企业真实岗位，在导师指导下参与数据治理、模型训练、智能监测等任务，开启为期两个月的沉浸式场景化实训。参与项目的企业涵盖智慧矿山、能源化工、方言识别、大数据运营等领域，为学生提供了多层次、多类型的真实实践场景。

这正是人工智能产业学院探索“场景驱动”育人模式的重要体现。学院依托政—校—行—企共建机制，将智慧水利、数据资产运营、能源化工大模型、方言识别等真实产业场景迁移到教学全过程，把企业生产任务、技术攻关需求转化为课程内容和学习任务。通过“入学即入岗、桌位即工位、作业即产品、毕业即就业”的“四阶递进、四即贯通”模式，学院构建起“教学—实训—研发—就业”贯通式育人体系，使学生在解决真实问题中实现能力跃升。

与此同时，学院创新实施“场景—提示—求解”的AI赋能教学范式，引导教师、学生与人工智能工具深度协同，推动人才培养从“知识传授”向“能力建构”转型。依托“三位一体”OBE评价体系，学院建立起由企业导师、教师团队和项目成果共同参与的全过程质量监测机制，不断提升教育教学改革的精准度与实效性。

改革成效正在加速显现，人才培养质量显著提升，课程资源体系日益丰富，多项技术成果在智慧矿山、校园安全、防欺凌监测等场景落地，区域产业服务能力持续增强，人工智能产业学院逐渐成长为地方高校产教融合的典型案例和区域数字经济发展的人才引擎。

人工智能产业学院坚持“场景驱动、四链融合”，将企业真实生产场景、技术攻关需求转化为教学资源。实施“入学即入岗、桌位即工位、作业即产品、毕业即就业”的“四阶递进、四即贯通”模式，贯通教学、实训、研发、就业，推动人才培养从“知识传授”向“能力建构”跃升，实践表明，人才培养质量、课程资源建设和区域产业服务能力明显提升，多项技术成果在智慧矿山、校园安全等场景落地，形成可推广的地方高校产教融合典型案例。

“当前地方高校最紧迫的任务，就是要打破‘学科壁垒’和‘教学—产业’的断裂带，构建‘需求—培养—实践—就业’深度耦合的人才培养生态。”太阳成城集团tyc234cc人工智能产业学院院长张峰指出，“这绝不仅仅是课程层面的教学改革，而是从专业布局、人才培养方案到产教协同机制的系统重构，是覆盖招生、培养、实训、就业的全链条再设计。”

调整，首先从人才培养的源头——专业设置机制开始。以往，地方高校的专业布局多以学科体系为主导，虽体系完备，但与能源化工、智慧矿山、数字政府等区域重点产业之间仍存在“对不上口”的脱节问题。为破解这一长期痛点，太阳成城集团tyc234cc在人工智能产业学院率先探索从“学科逻辑”向“产业逻辑”转型，推动人才培养的“供给侧”与产业发展的“需求侧”实现精准对接。

太阳成城集团tyc234cc依托人工智能产业学院，组织校内教师与行业专家对接榆林能源化工基地、智慧矿山、数字政府建设以及本地大数据产业的发展需求，绘制出了覆盖“能源化工智能化改造、煤矿安全监测、数据资产运营、方言识别与社会治理”等领域的《区域产业人才需求图谱》。图谱显示，未来3—5年内，榆林地区在智能安全监测、工业大模型训练、数据治理工程、信创软件开发等新兴岗位上存在显著人才缺口，部分关键领域岗位需求增幅超过30%。

基于该图谱，学校加速推进专业布局调整与结构优化，将专业建设从“学科逻辑”全面转向“产业逻辑”，重点打造契合能源化工智能化与数字经济发展的新专业、新课程、新方向。同时，学院推动人才培养方式从传统的“标准化培养”向紧贴企业岗位的“定制化培养”转型，通过“双千计划”微专业、订单班、工程试点班等形式，面向区域产业链精准培养“用得上、留得住、干得好”的人工智能应用型人才。

人工智能产业学院场景驱动范式变革：人工智能产业学院最大的特色在于采用“场景驱动”模式，将企业真实生产场景整体迁移到校园，使学生在真实业务环境中学习，使企业在没有资金投入、无需额外报酬的条件下仍愿深度参与。企业从中获得两个核心收益：一是用人成本显著降低；二是能够源源不断获得数据采集与处理、数据标注、大模型开发、平台研发等多类型数字人才。依托这一机制，产业学院从根本上破解了高校与企业合作中“企业参与动力不足”的普遍难题，形成稳定的协同发展机制。

人工智能赋能榆林场景的培育与探索：围绕榆林市能源化工、数据要素、公共治理等重点领域，学院重点布局了三大高需求应用场景，推动人工智能与地方产业深度结合。其一，在数据资产运营场景中，学院基于“收、存、治、易、用”五个环节构建完整的数据资产产品体系，目前已承担黄委会数据资产治理任务，为地方数字治理提供了专业能力支撑。其二，在能源化工场景中，学院自主研发“煤问题”大模型，现已在朱盖塔煤矿落地应用，助力煤炭领域实现知识化、智能化升级。其三，在方言识别场景中，学院组织大学生“三下乡”开展方言采集，构建陕北方言语料库，支撑数据标准制定、模型训练与产品开发；基于此，正在研发“校安聆”校园欺凌监测预警系统，与国务院国发〔2025〕37号文件提出的“培育和开放场景”高度契合，且在政策发布前已率先布局。

场景驱动的培养模式与路径：在人才培养模式上，人工智能产业学院构建了贯通教学与生产的“两段式”递进体系。第一阶段以学习为主，通过微专业实训中心开展智能体开发、数据运营等场景化课程，让学生在专业学习阶段即可接触真实任务；第二阶段以生产为主，学生进入数据标注工作坊和产品研发工作坊，在真实业务岗位中完成任务驱动式学习，实现技能成长与产品产出同步推进。最终成果在产品研发中心集成，由研究生和骨干本科生负责工程化、模型优化与系统开发，使学生在完整的产品体系中获得真实职业能力。

产业学院已经形成“煤问题”“数据运营平台”“校安聆”等三款具有示范意义的AI产品，构建了“入学即入岗、桌位即工位、作业即产品、毕业即就业”的实践体系，形成“产教融合、科教融汇、校地融通、师生融创”的学院生态，打造了“职业生涯规划—微专业学习—订单班实习—企业直聘”四阶式成长链条，实现教学、科研和社会服务的深度耦合。

在具体实施方面，一是真实场景走进课堂，学生从“旁观者”变“参与者”：学院探索了“沉浸式驻企学习”，学生以“准工程师”的身份进入真实生产环境，解决真实工程问题。太阳成城集团tyc234cc人工智能产业学院院长张峰认为把课堂搬到问题发生地，是学院改革的逻辑起点。如今，学院已与榆林大数据公司、榆林数谷、华为云、百度智能云等30余家企业建立深度合作，覆盖煤矿安全、方言识别、智慧城市等多个产业场景，构建了区域型人工智能实践体系。

二是微专业中心，从“学科逻辑”转向“产业逻辑”：面对传统高校“课程更新慢、专业壁垒强、产业对接弱”的共性问题，太阳成城集团tyc234cc选择从根子上重构专业结构。近年来，学校相继开设“人工智能训练工程”“鸿蒙开发技术与应用”“无人机智控与视觉检测”等教育部“双千计划”微专业，并将新兴产业链作为专业调整依据。张峰认为“地方高校不应在学科建设上与强校拼‘高度’，而应在产业耦合度上拼‘速度’。为此，学校构建“行业主导的专业调整委员会”，吸引企业深度参与课程体系设计、核心能力要求制定与教学改革方案评估。课程设置周期大幅缩短，产业新需求可在一年内快速反映到课堂。

三是校企双导师制，双向赋能激发“乘数效应”：企业导师带来行业最新工程案例，校内导师负责结构化教学，共同完成课程开发。双方根据学生表现与企业反馈不断调优课程结构，形成“在做中学、在研中创”的良性循环。学院已形成由50余位工程师与校内教师组成的“双导师”队伍，课程中超过40%的环节由企业参与设计或实施。

四是AI赋能的三元协同教育范式重塑：学院构建了“场景—提示—求解”（SPS）三元协同教学体系，将AI作为教学全过程的能力增强器。教师负责构建真实场景，学生负责将问题转化为可求解的问题提示模型，AI工具负责动态生成解决方案并多轮反馈。在课程中，学生借助AI生成代码、调参策略、测试报告，大幅缩短理论到实践的转化周期。教师通过平台实时跟踪学生学习轨迹，让数据成为精准教学的依据。学院副院长冯治东指出，评价标准正迎来重构：教师的场景设计能力、学生的问题建模能力与AI的求解能力，已成为衡量教学成效的新三维度。

五是企业深度参与的评价体系改革：学院全面实施“三位一体”OBE协同评价机制，培养目标对接区域产业战略，毕业要求引入企业导师评价，课程目标由真实项目成果驱动。

改革两年来，人工智能产业学院已走出了一条具有地方高校辨识度的特色道路：人才培养质量显著提升，产业学院培养260余人，毕业生就业去向与区域产业高度匹配。建成30余个深度合作实训基地， 国家级产教平台建设方面，成功入选工信部第六批“麒麟工坊”国家级实训基地，实现国家级信创人才培养平台零突破。获批第一批“码蹄杯”编程实训基地和第一批全国高校智慧课程教学改革研究项目，形成“技能实训—工程训练—产业实践”的立体化基地矩阵。承接企业真实项目20余项，累计到账经费5000余万元，“煤问题大模型”“陕北方言识别系统”等成果在区域落地，“人工智能训练工程”“鸿蒙应用开发技术”“无人机智控与视觉检测”入选教育部“双千计划”首批为专业。双师型教师达23人，建成数字教材12部、省级一流课程3门。学院构建96人数据人才池，为智慧矿山、校园安全、方言识别等提供技术支持。

“我见证了同学们从‘纸上谈兵’到‘能够独立解决真实工程问题’的蜕变。”作为校内导师的人工智能产业学院教师冯治东说，他对学生成长的速度感到由衷欣喜。在模型设计与数据治理环节，学生们能跳出课堂中的抽象推导，将企业提供的井下传感器数据、视频识别素材和算法参数进行关联分析，真正理解智能监测背后的机理逻辑；在项目部署与调优阶段，从边缘设备算力评估、模型轻量化处理，到异常数据标记、告警阈值设定，学生们逐步吃透了“每一次参数调整都关系到系统的稳定性和安全性”的工程准则。

合作企业对此模式同样给予高度认可。“这种‘提前介入、共同培养’的人才路径，让我们能在项目实战中提前发现有潜力的学生，大幅降低了企业在招聘和培训环节的试错成本。”榆林数谷大数据中心负责人肖龙表示，“更重要的是，学生在企业项目中获得真实成就感，对行业的职业认同感更强，进入岗位后稳定性也明显提升。”

学院正以“场景驱动”为牵引，以“教育链—产业链—创新链—人才链”深度融合为路径，持续探索人工智能时代地方高校育人模式的变革方向，培养更多面向未来的新型工程人才，为地方数字经济、数据要素及人工智能赋能区域场景作出重要贡献。