以人工智能为代表的新一轮科技革命，不仅正在重塑教育的理念、模式与形态，也对教育、科技、人才三者的系统性融合提出了更高要求。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确要求“实施教育数字化战略，推动人工智能赋能教育”。同济大学郑庆华院士团队以“AI+教育”为例，调研了全国29所高校、科研院所以及华为、阿里、腾讯等企业，发现北京、上海、浙江、广东等地的“AI+教育”改革已初见成效，但仍面临多重结构性难题，存在供需对接、转化机制与人才流动等方面堵点，制约人工智能领域创新发展。
一、面临挑战
（一）教育与产业供需错位，制约融合深度
教育慢变量与科技创新的快节奏之间存在明显的“剪刀差”。人工智能技术迭代周期以月为单位，而教育体系更新需5~10年。一方面，高校掌握了创新理论与前沿技术，但受限于场景、资金、转化渠道，科研成果难以走出实验室；另一方面，企业虽具备技术落地与产业化能力，却缺乏对教育规律的系统理解与场景适配能力。其原因在于，校企双方不同的需求牵引与目标导向，导致出现“学校热情高、企业参与低、科教能力强、产品转化弱”的现象，形成了“企业需求强、高校难供给”的结构性失衡。以AI+教育领域为例，企业侧拥有算力与工程能力，但缺乏前沿技术研发能力和教育应用场景；高校则刚好相反，缺乏大规模算力设施与真实问题来源。同时，高校的教学与研究需求未能有效牵引技术研发，企业的产品设计也缺乏教育人才支撑。其结果是，高校的科研成果难以支撑产业关键突破，企业的技术创新亦难以赋能高校创新发展。
（二）科技成果转化机制滞后，创新合力不足
“教育—科技—人才”融合发展亟需跨界协同的政策支持，然而现有政策体系尚未建立利益共享与风险共担机制。目前，多数“AI+教育”合作仍停留在项目层面，缺乏系统性、长期性与可持续的利益闭环。企业多将合作视为公益投入而非共赢机制，加之知识产权归属、技术评估与利益分配等问题长期悬而未决，制约了合作的深度与广度；其次，高校科技成果转化率偏低，根据国家知识产权局《2022年中国专利调查报告》，我国高校发明专利产业化率仅为3.9%，远低于发达国家水平。同时，缺乏专业化的教育技术转移机构与中介平台，使得科技创新难以有效转化为生产力。部分高校虽已建立产教融合平台或AI教育实验室，但多局限于展示试点，尚未形成贯通“研发—转化—应用”的系统化平台。因此，科技成果普遍面临“转化难、应用少、落地弱”的困境。
（三）人才培养与流动机制存在壁垒，削弱协同效能
教育、科技与人才的融合最终要落实到人才的培养、流动与使用上，但存在以下三个难点。
一是体制机制壁垒突出。高校在人员编制、职称评定、科研考核等方面仍以传统学术导向为主，对产业化成果与跨界创新认可度低；企业人才进入高校体系则受学历、科研成果等“门槛”限制，导致既懂教育又通技术产业的“双师型”“跨界型”人才成长路径不畅。
二是评价体系相互割裂。高校侧重科研与教学指标，企业多注重绩效与市场价值等短期回报，缺乏兼顾科技创新与产业贡献的综合评价机制，致使产学研融合成果在绩效评价体系中难以获得正向激励。
三是流动与保障机制缺位。高校教师参与企业项目或离岗创业后，成果归属与收益分配常存争议；企业人才入校任职则面临薪酬、职称与晋升通道不畅等问题。人才跨界流动的政策支持与激励机制不足，“教育懂科技、科技促教育、人才促发展”的良性循环尚未形成。
二、以“AI+教育”为突破的三位一体集成改革建议
（一）实施“问题导向、任务驱动”的人才培养试点
教育的根本目的是培养学生具备研究真问题、探究真方法、产出真成果的意识和能力。客观上讲，现有的培养方案，特别是课程体系与这一目的的达成相距甚远。为此，可探索以问题导向、任务驱动为目标的创新人才培养试点，突破传统四年制本科“招生—培养—就业”模式，创建“针对性的教、个性化的学、多元化的评、探索性的研、弹性化的管”五位一体的未来人才培养模式。不拘泥于四年学制，按照“问题导向、任务驱动、目标达成、成效为据”的原则，突破传统的“培养方案—课程体系—学分考核”模式开展教学，由校企导师共同出题（本科基础阶段主要由学校老师出题），在导师的指导和AI辅助（知识图谱+AI助教）下，以自主学为主，辅之以导师引导指导、师生互动研讨、知行合一实践等方式，完成一系列学习和课题研究任务，并以实际成效为考核评价依据。弱化绩点与考试评价，强化“任务—成果—成效”导向，推动从“量化分数”转向“实际成效”、从“知识传授”向“问题解决”、从“学科本位”向“跨界融合”的转型。
（二）强化供需对接，构建产教融合科教融汇新体系
一是建立多元需求导向的出题机制。出什么样的题决定了学生学什么、研什么，为此需要建立高校、企业、第三方专业机构甚至学生共同参与的多维“出题”机制，综合运用揭榜挂帅、定向委托、稳定支持与适度竞争等方式，提升科研项目的针对性与实用性。
二是推动校企共建数字化融合平台。协同推进基础设施建设与“招—考—教—学—评—研”全链条智能工具研发，促进科研成果快速转化与应用。例如，同济大学联合中国电信开发CivilGPT大模型，既服务于土木工程人才培养，也拓展了企业市场应用，构建了“学校搭平台、学科提需求、校企共攻关、工具智能化、教学精细化”的新范式。
三是打通科研成果转化“最后一公里”。建设专业化的技术转移机构与中介平台，培育技术经理人队伍，并与知识产权服务机构和技术交易市场合作，推动专利开放许可、先使用后付费等灵活机制，降低企业获取技术的门槛与风险。
（三）构建校企协同育人体系，提升教师数字素养
一是创新校企协同育人模式。借鉴Google、Meta等企业与斯坦福大学等高校的合作经验，探索推行“高校教授+企业首席科学家”双导师制，引导企业深度参与培养方案设计、课程开发与实践教学全过程，共同建设核心课程与产业级教材，打造虚实结合、资源共享的实训基地，培育具备数智思维与复杂问题解决能力的复合型人才。
二是实施教师AI素养培训。依托国家级教师培训基地、网络学习平台与校企联合教研中心，构建全员通训、种子教师引领、校本实践支撑的多层次培训体系，提升教师在备课、教学、学情分析、作业管理等环节的数智化能力。
三是加强数字伦理与隐私保护。建立科学可行的伦理与行为规范，确保师生在数字化环境中的规范使用与健康发展，最终构建多方协同、双向流动的人才培养新格局。
（作者：郑庆华，同济大学党委书记、中国工程院院士）
