新时代人工智能技术驱动的工科研究生培养方法探索

引言

新一代人工智能技术的迅猛发展深刻重塑了工程教育的生态格局。以 ChatGPT、Deepseek 为代表的大模型技术正推动教育模式从“辅助工具”向“核心赋能者”跃迁。与此同时人工智能作为工业 4.0 的关键技术之一正在深刻地改变着制造业的面貌。AI 技术已经贯穿工业生产的各个环节，从产品设计、生产过程控制到质量检测等[1]，工业革命4.0也在深刻影响着制造业与教育业的变革。

2017 年 7 月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将加快完善人工智能教育体系作为发展的重中之重，指出要“加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，以加快培养聚集人工智能的高端人才”[2]。《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》，指出推进人工智能有效赋能研究生教育，培养新质生产力，加速推动教育数字化转型升级[3]。

工业 4.0 以信息物理系统为基础，要求制造业向智能化、互联化转型 [4]，这不仅催生了智能制造、物联网等新技术岗位，更倒逼工程教育重构人才培养范式——亟需通过人工智能技术实现教学场景的智能重构，从而弥合产业需求与教育供给的断层。

因此，本文将围绕新时代人工智能技术驱动的工科研究生培养所面临的挑战和解决方案提出见解并进行分析。

1 人工智能技术在工科领域的应用

人工智能技术于工科各个领域的应用已从辅助工具转变成为核心技术驱动力，对工科各领域造成了深刻影响[5]，在机械工程领域当中，运用深度学习等 AI 算法开展复杂装备的智能故障诊断以及预测性维护工作，借助对大量传感器数据展开分析，运用深度神经网络、前馈神经网络、卷积神经网络等模型架构达成设备运行状态的实时评估以及剩余寿命的精准预测，以此提升设备可靠性以及运维效率；在电气工程领域，AI 对电网调度策略进行优化，提高了新能源消纳能力以及系统稳定性，这种深度融合标志着工科研究与实践范式发生了根本转变。

在具体应用场景层面，人工智能有强大的问题解决能力，计算机视觉与深度学习相结合，使得工业机器人在复杂装配、精密检测等场景中拥有高精度作业能力。自然语言处理技术革新了工程知识管理，构建起智能问答系统，帮助工程师检索设计规范、故障案例等非结构化文档，数字孪生体作为物理实体的虚拟映射，依靠 AI 对实时数据的动态解析以及智能决策能力，实现系统状态的同步监控与优化。

2 人工智能技术驱动下我国工科研究生培养模式的挑战

（1）传统以单一学科为核心的课程设置以及研究方向划分无法适应 AI 驱动的工科前沿高度交叉融合的特性，先进制造领域的研究需要融合机械设计、材料科学、强化学习算法以及工业大数据分析等知识，然而现有培养方案缺乏整合这些领域的有效途径。研究生的知识结构呈现“孤岛化”，其掌握的AI 技能与工程物理机理、行业实际需求相脱节，高校内部院系壁垒、资源分配机制以及导师知识背景的局限限制了跨学科协同培养的深度与广度。

（2）传统“师徒制”培养模式在 AI 时代遭遇效能瓶颈，人工智能驱动的科研项目复杂度高、迭代速度快，高度依赖持续的算力、数据以及技术指导。但在我国研究生规模持续扩大的背景之下，生师比失衡问题较为突出，导师难以对每位学生进行精细化、个性化的指导以及资源支持。

（3）现有的学术评价体系依旧侧重于论文发表。然而对于解决实际工程难题、开发可落地的 AI 系统以及产生实质性经济效益等评价机制并不完善，激励力度也不足，这就致使研究容易脱离产业的真实需求，

陷入技术的自循环当中。

（4）课程体系以及知识结构难以跟上 AI 技术迭代以及产业需求的发展步伐，当前工科研究生课程体系的核心问题便是更新速度较为缓慢，无法适应人工智能技术的快速发展以及产业应用的广泛渗透，大多数传统工科专业的核心课程仍旧是以经典理论以及传统技术为主，并没有将机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能控制与优化等AI 核心内容纳入到必修模块之中。

3 人工智能技术驱动下研究生培养方法

（1）研究生培养方法迫切需要从知识传授朝着能力建构进行转型。在人工智能技术深度融入科研范式这样的背景之下，传统单向灌输式的教学模式已经很难适应AI 驱动的创新需求，迫切需要构建“理论- 技术-场景”三维融合的课程体系。

（2）重新构建实践教学体系。建设工业级 AI 研创工坊，和重点企业共同建立真实工程数据库，引导研究生经历完整的数据清洗、特征提取、模型训练再到部署优化的全链条实践。重点布局物理信息机器学习实验平台，将传统物理模型嵌入神经网络架构，培养运用物理规律约束数据模型的能力。

（3）导师指导机制升级为跨学科协同指导。建立“双导师”制度，由工科领域教授与人工智能专家组成核心指导组。例如智能制造方向研究生，可由机械导师、机器学习教授联合指导。

（4）优化课程体系。借助人工智能的大数据分析技术，全面了解研究生的学习基础、兴趣爱好、职业规划等信息，为其量身定制个性化的课程学习方案，人工智能技术可实时跟踪学科前沿动态以及行业发展趋势，及时调整和更新课程内容，保证研究生所学知识和实际应用紧密结合。

总结

人工智能技术为研究生教育带来了前所未有的机遇和挑战。成功的AI 驱动型研究生培养，核心在于将AI 定位为强大的“赋能者”和“协作者”，而非替代者。通过系统性的规划和实践，AI 可以极大地提升研究生的创新能力、研究效率和人机协作水平，培养出能够引领未来科技发展和应对复杂挑战的高层次人才。

参考文献

[1] 王昊昊 . 李东林代表：深化人工智能与制造业融合发展 [N].中国科学报，2024-03-12(4).

[2] 国务院 . 关于印发新一代人工智能发展规划的通知 ( 国发办35 号 )[EB/OL].(2017-07-08).http://www.cac.gov.cn/2017-07/21/c_1121353529.htm.

[3] 中共中央 国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024 －2035年 ）》[EB/OL].(2025-01-19).https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6999913.htm.

[4] 刘棋伟 , 阳光 . 工业 4.0 背景下机械领域数字孪生应用研究与探索 [J]. 智能制造 ,2025,(03):95-100.

[5] 钟云飞 , 李学刚 . 人工智能赋能传统工科专业教学改革路径研究 [J]. 印刷与数字媒体技术研究 ,2025,(03):35-41.DOI:10.19370/j.cnki.cn10-1886/ts.2025.03.004.