CHAPTER 01 · ENVIRONMENT
第一章 AI技术冲击与人才培养环境变革
AI正在改变高校人才培养的哪些底层条件？
技术演进、政策制度与国际路径共同推动高校从工具接入走向人才培养体系重构。
工具接入人机协同教育体系重构
AI进入教学、科研与治理场景
证据支持
1.1：2025年中国人工智能核心产业规模预计突破1.2万亿元；截至2026年6月相关企业超过6600家。报告同时对应教师—学生—AI三元协同、AI参与假设生成与实验设计、智能助教和智能评价。
判断推导
大语言模型从文本生成扩展到多模态、工作流和智能体，高校的教学关系、科研流程、治理与评价开始出现新的智能节点。
表述边界：报告呈现的是高校变革方向，不等同于所有高校已经完成同等程度的部署。
效率红利需要保持人在回路
证据支持
1.1：AI导师和智能助教带来效率提升，同时伴随认知外包、批判性思维弱化和主体性削弱风险；报告明确强调“保持人在回路”。
判断推导
AI可以提高信息获取和任务处理效率，但过度依赖可能带来认知外包、批判性思维弱化和主体性削弱。工具使用更熟练，不自动等同于独立判断和责任意识成长。
表述边界：报告引用的相关研究用于说明风险张力，不据此对本报告受访学生作因果判断。
人才培养目标转向综合能力与责任伦理
证据支持
1.1结论、第二章2.1：AI已参与科研假设生成、实验设计、数据挖掘和理论建构，推动“第五范式”科研；人才培养由知识传授转向专业能力、AI应用能力、高阶认知与责任伦理的综合培养。
判断推导
高校人才培养需要把专业基础、AI应用、高阶认知、人机协同与责任伦理放入同一培养逻辑，课程、师资、实践和评价也要同步调整。
表述边界：这是报告的方向性判断，不代表所有高校已完成课程体系或评价体系重建。
1.2 · POLICY ENVIRONMENT
1.2 国家与地方政策环境
国家政策三次跃迁
从专业人才培养走向全民AI素养普及
国家政策先后覆盖高层次AI人才、教师数字素养、全学段通识教育和高校公共基础课，政策对象由少数专业学生扩展到全体在校学生与更广泛的学习者。
证据：1.2：2025年《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》、2025年《关于加快推进教育数字化的意见》及相关AI通识教育安排，推动政策对象从专业人才扩展到全民AI素养。
从自发探索走向标杆遴选与推广
典型案例、试点部署和应用场景机制，将分散的学校实践转化为可复制、可推广的制度方案。
证据：1.2：人工智能+高等教育应用场景典型案例、人工智能赋能教育试点，以及2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等安排。
从应用AI工具走向AI底座可靠
算力、教育专用大模型、数据安全、算法伦理和生成内容标识逐渐成为AI教育规模化落地的基础条件。
证据：1.2：教育新基建、生成式AI治理、数据安全、算法伦理、内容标识和自主可控数据集等政策安排；2026年《“人工智能+教育”行动计划》进一步强化底座与应用协同。
地方政策观察
广东
“天玑计划”、AI+X复合人才培养
1.3 · INTERNATIONAL PATHS
1.3 国际高校AI教育的三条路径
| 路径 | 主要特征 | 报告对应判断 |
|---|---|---|
| 美国 | 学位、课程与平台规模扩张 | 2025年全美304所高校、503个AI及AI相关学位项目；AI硕士项目由2022年116个增至2025年310个，AI学士项目由2024年90个增至2025年193个。课程分层、AI+X、平台建设与治理同步推进。 |
| 欧洲 | 伦理治理与跨学科融合 | 欧盟AI法案将教育领域相关AI系统列为高风险类别，强调透明度、可解释性与人类监督；高校以科学融合、伦理治理和跨学科研究推进AI教育。 |
| 亚太 | 国家战略、框架与认证牵引 | 日本MDASH认证计划、韩国教师AI能力框架（7个能力领域、21项指标，理解—运用—反思三阶）与新加坡国家AI战略2.0体现国家目标牵引下的多元推进。 |
国际启示：AI教育需要按学生群体和能力基础分层推进。；AI+X应从口号走向精准学科融合。；国际AI能力框架正逐步嵌入高校培养体系，但区域深度不同。；国家战略与高校行动并非普遍形成合力。；学位项目、课程体系、治理框架与政策支持需要四轮驱动；治理可能滞后，需前置。
CHAPTER 02 · SUPPLY & COLLABORATION
第二章 高校AI教育供给与产业协同赋能
高校需要什么样的供给体系，才能把AI能力培养落到教学与产业场景？
高校 AI 教育供给
协同链路
50 UNIVERSITY SAMPLE
典型高校建设覆盖率
平台和工具支持80%
40 / 50 所
项目实训64%
32 / 50 所
联合实验室62%
31 / 50 所
课程共建56%
28 / 50 所
企业导师与师资培训56%
28 / 50 所
研究生/博士联合培养52%
26 / 50 所
赛事活动48%
24 / 50 所
产业学院共建34%
17 / 50 所
能力认证26%
13 / 50 所
样本边界报告选取50所具有代表性的高校，统计主要反映公开信息可验证的AI建设情况。29所样本高校覆盖5项及以上建设内容，占58%，其中3所覆盖全部9项，占6%；不能直接推断全国高校整体情况。
2.4 · INDUSTRY COLLABORATION DEPTH
2.4 产业协同介入深度阶梯
从资源提供到生态引领，区分企业资源进入人才培养的范围和协同层次。
资源赋能型
以算力、API接口、软件账号、设备或赛事等资源支持为主，尚未形成持续教学嵌入或组织化共建。
教学嵌入型
课程、师资、实践或认证等资源持续进入高校教学过程，但尚未形成实体化协同载体。
组织共建型
依托产业学院、联合实验室或联合培养等正式载体，持续统筹课程、师资、实践或平台等多类资源。
生态引领型
在组织共建基础上，面向多所高校或跨区域平台形成持续协同，并参与联盟或标准等生态层面的建设。
2.5 重点企业高校AI教育协同能力对标
比较重点企业进入高校AI教育的资源覆盖、教学嵌入、组织共建与生态协同能力；与上方四级介入深度对应。
| 介入层级 | 企业数量 | 典型企业 | 公开信息可识别的协同载体 |
|---|---|---|---|
| 生态引领型 | 4家 | 阿里云、华为、百度、腾讯 | 跨校网络、资源统筹、机制复制扩散 |
| 组织共建型 | 7家 | 优必选、中科曙光、微软、科大讯飞、大疆、商汤科技、中兴通讯 | 实体产业学院、联合实验室、高层次培养 |
| 教学嵌入型 | 6家 | NVIDIA、字节跳动、金山云、越疆科技、小米、壁仞科技 | 课程、师资、实训与能力评价 |
| 资源赋能型 | 8家 | OPPO、深度求索、中科寒武纪、AMD、智谱AI、百川智能、硅基流动、摩尔线程 | 模型API、算力工具、科研或赛事资源 |
COGNITIVE BASELINE · QUESTIONNAIRE RESEARCH
第三章 大学生AI应用能力基线
基于大学生生成式AI认知与应用基准的问卷数据，将核心观点、数据证据与产业能力参照置于同一条研究阅读路径中。
问卷数据显示，学生已经形成较高频率的生成式 AI 使用基础，但从信息处理走向深度人机协同，仍要跨过可靠性判断、过程管理、系统学习供给与任务规则落地四道关键门槛。以下五条观点仅描述受访学生的自报结果及其研究解释。
INDUSTRY CAPABILITY REFERENCE
产业能力标尺
产业端需要的能力结构，用于理解学生观察的上游参照，不用于对样本作岗位胜任或就业结果判断。
- 01专业基础
- 02AI认知与责任
- 03使用过程管理
- 04高阶认知与人机协同
- 05应用成效
使用基础
高频使用、复杂任务与可靠性判断共同构成本期能力跃迁观察的起点；卡片显示报告正文值，相关数据详见各观点的证据说明。
每周使用生成式AI 5天及以上
Q41 · 每周使用生成式AI 5天及以上
报告正文值主要处理多步骤及以上任务
Q43 · 主要处理多步骤及以上任务
报告正文值输出不够准确或稳定
Q44 · 输出不够准确或稳定；52.6%受访者认为难以判断可靠性
报告正文值VIEWPOINT · EVIDENCE · RELATION
五条核心观点与证据链
选择任一观点或图谱节点，查看对应的报告证据、研究判断与页面表述边界。
五项核心观点以使用基础为共同起点，依次呈现使用深度、可靠性判断、过程行动、学习供给与规则落地的研究阅读脉络。
从会用到用好
迈向复合型人机协同人才
迈向复合型人机协同人才
数据来自本调查受访学生的自报结果，不代表全国大学生总体；不等同于知识测试、实操测评或个人能力认证。图谱连接仅表达研究阅读顺序，不表示因果关系、显著性关系、能力等级或教育成效结论。
总体认知画像
基于原始 1–5 量表均值呈现本期自评认知特征
实际使用信号
以频率、任务复杂度与当前困难三个角度，呈现本期问卷中的行为描述。
图中比例分别依据单选题或多选题计算；多选题中各选项可被同一受访者同时选择，因此不应相加为结构占比。点击或聚焦任一条目可高亮查看。
PRACTICE APPLICATION · AI PLATFORM ASSESSMENT
实践应用 · AI 平台测评
以知识工作型任务的过程记录为基础，待正式测评数据接入后形成与认知基准互补的实践观察。
PRACTICE APPLICATION
实践应用
知识工作型 AI 实践测评将进一步观察学生在真实任务中的任务理解、证据判断与决策表达。正式测评数据发布后，本模块将依据统一口径补充呈现。
01任务理解与问题界定
02证据判断与信息核验
03决策表达与边界意识