为破局智能时代复合型AI人才培养这一核心命题，朱松纯教授依托北京大学智能学科优势、全国重点实验室科技资源以及国家产教融合平台资源，提出以“通识、通智、通用”为核心育人理念，形成了涵盖学科建设、科研创新、区域协同、产业对接和高端培养的“五位一体”协同育人体系。

相关实践文章发表在7月7日《学习时报》上，以下是文章原文：

当前，世界百年未有之大变局加速演进，全球人工智能领域的竞争日益白热化。在此背景下，培养具有全球竞争力的复合型AI人才已成为推动教育强国、科技强国、人才强国建设的战略支点，更是落实教育科技人才一体化发展的重要抓手。这类人才的培养不仅能够促进产业生态和教育范式的革新，更能为国家在人工智能领域的可持续发展提供坚实支撑。然而，当前我国人工智能产业发展面临严峻的人才短缺问题，尤其是高端复合型人才匮乏，这与AI技术迭代加速、产业需求日益多元分化的趋势形成了突出矛盾。复合型AI人才需要具备扎实的理论基础、跨学科知识体系、卓越的创新能力和国际视野，这对现有的人才培养模式提出了全新挑战。

高校作为我国发展人工智能的重要阵地，肩负着该领域的人才培养、科技创新和社会服务的职责。截至目前，全国有600多所高校开设人工智能专业，超过本科院校的50%，有200余所高校开设智能科学与技术专业，还有更多高校开设与AI相关的交叉学科或学科方向，形成了我国多层次、多类型的人工智能人才培养系统。2022年9月，国务院学位委员会、教育部发布《研究生教育学科专业目录(2022年)》,“智能科学与技术”成为交叉学科门类新增的一级学科，与数学、物理学、化学和计算机科学与技术等学科平行。当前很多高校智能学科和AI人才的培养大多分散在计算机、大数据等专业之内，开设了AI通识以及一些AI技术热点类的课程，如大模型、自然语言处理、机器学习或计算机视觉等，普遍缺乏根据智能学科内涵打造的完整的课程体系和人才培养方案。整体来说，目前 AI人才培养主要存在创新不足问题，主要体现在：技术更新速度快与高校课程更新缓慢的矛盾日益突出，教学内容难以跟上技术发展步伐，也出现了追热点的类似技术培训类课程居多的情况；高校人才培养与产业需求脱节，师资力量不足、算力资源匮乏导致实践教学薄弱，出现“理论旧、实践少”的现象，很多高校甚至出现了退课的情况。

智能学科作为交叉门类的一级学科，与其他众多学科的交叉融合具有巨大的科学意义和重要的赋能价值。复合型AI人才培养的核心是立足智能学科特点和技术前沿，建立正确的育人理念。基于北京大学智能学科人才培养的实践，我们提出了复合型AI人才培养的“通识、通智、通用”育人理念。“通识”是指具备智能多学科交叉融合的科学素养，特别是与人文社科(哲学、美学、文学、艺术、经济学、社会学等)多领域交叉，具备AI伦理、价值观和AI安全意识等通识；“通智”融会贯通AI的6个核心领域，即计算机视觉、自然语言处理、认知与推理、机器学习、机器人学和多智能体的核心理论算法和前沿技术，具备实现通用人工智能系统的创新能力；“通用”是指具备掌握智能科学技术解决行业应用问题的技能能力。

因此，基于“通识、通智、通用”的育人理念，要着力打造跨界融合的 AI产教融合创新联合体，构建起贯通学科链、创新链与产业链的复合型 AI 人才培养体系，有效破解 AI领域面临的人才不足难题。这种创新模式立足智能学科前沿，充分发挥AI多学科交叉属性，打破传统学科壁垒和办学机制限制，既注重增强人才的理论功底又提高实践能力。而且，依托很多地方现有的科教优势，通过“全域布局—区域试点”的协同推进，深化职普融通、产教融合、科教融汇机制，形成可复制推广的实践经验，为培养多层次复合型 AI人才提供系统解决方案。

打破壁垒，创新协同育人体系。AI产教融合创新联合体的优势，在于能够打破学校围墙、学科壁垒与校企隔阂，也能有效聚集一批典型行业应用场景资源。如我们依托北京大学智能学科优势、全国重点实验室科技资源以及国家产教融合平台资源，形成了涵盖学科建设、科研创新、区域协同、产业对接和高端培养的“五位一体”协同育人体系。

• 一是依托北京大学智能学科，组建北京大学通用人工智能实验班，并联合清华大学自动化系，将有志于在 AI相关领域发展的两校本科生，引入通用人工智能领域，培养“通识、通智、通用”的世界顶尖复合型人才。

• 二是依托北京通用人工智能研究院设立的“跨媒体通用人工智能全国重点实验室”，支撑教育部“通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划”，贯通“学科链—创新链—产业链”，为高端复合型 AI 人才培养提供从理论研究、前沿技术研发到产业应用的全流程支持。

• 三是依托北京大学武汉人工智能研究院，打造区域人才培养生态，构建人工智能区域教育共同体。

• 四是依托湖北人工智能学院，构建“高校+企业+研究院”产教深度融合的教育创新联合体。学院主要发挥北京大学武汉人工智能研究院的科研优势，联合湖北省内 50 所高校高职及30 余家 AI 龙头企业共同建设。通过开设AI 微专业、职业教育以及“1+X”证书培养体系，精准对接市场对于 AI应用开发与实用技能人才的迫切需求，特别是有效填补本科及以下技术人才的缺口。

• 五是依托湖北莲花山人工智能研究院。研究院的前身是朱松纯等一批人工智能科学家于 2004年创办的莲花山计算机视觉和信息科学研究院，2024 年更现名。研究院于 2005 年提出全球首个图像解译标注标准并建立数据集，开启了大数据驱动的统计建模与机器学习的 AI 研究范式。研究院聚焦国内AI 领域高端人才培养，高标准建设 AI 公共实训基地与行业应用场景，对接产业前沿技术，使学生能够参与实际项目，既提升其 AI技术研发和应用能力又增强解决复杂问题的综合素质，服务产业创新发展，最终形成基础研究与应用培养互补、高端人才与技能人才并重的协同育人格局。

创新课程体系，满足不同学习者的教育需求。AI产教融合创新联合体的核心在于构建多层次、全链条的课程体系。应基于“通识、通智、通用”的 AI人才培养理念，立足智能学科理论基础和技术前沿，对课程体系和教育模式进行全面革新。在课程设计上，打破以往的学历壁垒，构建覆盖全教育阶段的 AI人才培养体系，包括面向 AI专业学生的本硕博贯通课程、面向非 AI专业学生开设的微专业和研究生双导师项目制培养、职业院校的“1+X”证书课程、基础教育阶段的 AI通识课程，以及面向社会大众的继续教育课程。AI产教融合创新联合体的课程体系，旨在真正实现AI教育的纵向贯通，尤其是回应当前全球AI教育面临的共同难题，即如何为不同教育阶段的学习者提供适配的 AI 素养提升路径。

具体来说，面向智能科学技术和 AI专业学生，北京大学重塑本硕博贯通的课程体系，打造“通班”“智班”等人才培养品牌，将 148 学分 AI 本科课程体系向社会尤其是向全国成立人工智能学院的高校开放共享。面向非 AI 和计算机等专业学生，推出“1+4+N”AI 微专业课程矩阵：“1”是 AI 通识课；“4”是 AI 的编程、数据、算法和实践 4 大基础课；“N”是 40 到 50门“AI+学科”交叉课程，如“AI+法律”“AI +艺术”“AI +化工”“AI +合成生物”等，涵盖人文社科与理工医等学科。这种体系化的课程体系和培养方案，既保留了AI技术前沿，又与专业学科知识融合，培养兼具 AI技术与专业领域能力的复合型人才。在职业教育领域，开发人工智能“1+X”系列岗位证书课程。联合 AI 龙头企业和最新开源技术平台，面向未来 AI产业链的新岗位，设计培养新一代 AI 产业人才，推动 AI技术与产业需求深度融合。面向基础教育，基于教育部 《中小学人工智能通识教育指南 （2025 年版）》，开发系列通识课程，如“立心之约——中学生 AI微课十讲”。面向社会大众，推出 AI 通识教育和高端 AI 实训课程，搭建终身学习平台。AI教育的未来不在于技术的堆砌，而在于培养通识、通智、通用的复合型人才，既懂 AI 算法模型，又懂产业痛点；既掌握AI 技术，又具备人文关怀的复合型人才，真正实现 AI教育的普惠化和可持续发展。

完善评价导向，开创 AI 教育新格局。面对 AI技术迭代加速与产业需求多元分化的挑战，必须树立职普融通、产教融合、科教融汇的人才培养理念，构建协同育人新体系。AI产教融合创新联合体的核心在于打破学科壁垒与校企隔阂，整合算力、算法、数据及典型行业场景资源，打造教育链—产业链—创新链闭环生态。为此，需创新人才评价机制，减少对论文专利数量的指标依赖，突出实际贡献，探索建立分类别、分周期、分层次的多元化评价体系，并依托 AI面试与人才评估平台，动态跟踪毕业生发展，重点考察企业满意度、岗位适配度与技术转化效率等产业指标，确保人才培养与市场需求精准对接。

同时，AI产教融合创新联合体通过贯通“基础研究—技术创新—产业应用—社会治理”全链条，不仅能够培养一批兼具技术突破能力与社会责任意识的复合型人才，为应对 AI伦理挑战与技术普惠提供支撑，而且能够构建涵盖高端领军人才与应用技术人才的多层次培养体系，助力我国在 AI 领域实现“换道超车”。随着模式的深化推广，AI将加速成为驱动各领域创新的通用技术，为数字经济高质量发展与智能社会建设注入强劲动力。

北京通用人工智能研究院