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摘要：汽车产业正迅速迈向电动化和智能化的新纪元，随之而来的是对人才需求结构的重大调整。行业所需的专业人才已不再局限于传统的机械工程领域，而是越来越多地倾向于招募具备互联网、人工智能、信息通信技术、新能源动力等多学科背景的复合型技能人才[1]。但是在传统的汽车类本科教学中并没有开设人工智能相关理论和实践课程，培养出的人才也不能满足目前汽车行业智能化转型的实际需求[2]。本文旨在创建一种“人工智能+”复合专业培养新模式，依托于车辆工程国家实验教学示范中心，以完善本科人才培养方案为基础，以教学与科技竞赛相结合为进阶，以跨学科项目式教学为验证手段，以多源联合指导教学为拓展，以期形成一套完整的针对汽车类专业融合机器学习应用的教学实践体系，为加快我国汽车方向人工智能人才的培养提供参考。

1. 问题描述

人工智能技术的不断发展为汽车行业带来了无限的创新和可能，有望创造更加安全、智能和高效的汽车出行新模式[3]。2020年2月，发改委、工信部等11个国家部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，文件指出，智能汽车已成为汽车产业技术的战略制高点，到2025年，新车需要基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。

随着汽车产业快速迈向电动化和智能化，行业对人才的需求正在发生深刻变化。原本以机械工业为主的人才需求，现已转向寻求具备互联网、人工智能、信息通信、能源动力等多元知识背景的复合型人才。然而，专业学科设置的更新并未完全跟上这一变化，导致跨学科复合型研发人才的供需缺口日益扩大[4]。根据中国汽车工程学会发布的《智能网联汽车产业人才需求预测报告》，智能网联汽车领域的人才需求正处于快速增长期。预计到2025年，研发人才的总体需求将达到11.6万人，而现有人才存量仅为7.2万人，加上每年新毕业生的流入量约为0.73万人，人才供给总量远远无法满足市场需求，预计最高的人才缺口将达到3.7万人。针对这一现状，教育部出台了《高等学校人工智能创新行动计划》，着重提出加强人工智能领域的专业建设。行动计划指出，鉴于人工智能理论和技术具有广泛的适用性、迁移性和渗透性，高校应结合学生的兴趣和社会需求，积极推进“新工科”的研究与实践，探索“人工智能+X”的人才培养新模式。这一模式旨在培养能够适应未来产业发展需求的高素质复合型人才，以填补日益扩大的人才缺口。

目前，人工智能相关课程已经成为计算机专业或者电子专业本科生、研究生的重要教学内容，但是在传统的汽车类本科教学中并没有开设人工智能相关理论和实践课程，培养出的人才也不能满足目前汽车行业智能化转型的实际需求[5]。

2. 解决问题的方法

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，它作为人工智能专业领域的主干课程，现在已经成为计算机专业或者电子专业本科生、研究生的重要课程。相较于人工智能或者计算机电子信息专业注重于机器学习理论的推导和理解，汽车类专业更加注重于机器学习技术的实际应用，如何在教学过程中培养学生将经典汽车类专业知识与最新机器学习技术深度融合成为了当前急需解决的问题[6]，本文将主要从以下几个方面进行探索：

1）完善本科人才培养方案，增加人工智能相关基础课程，对原有汽车类理论课程进行符合机器学习应用场景的改造

表1所示为汽车类专业2023人才培养方案计划新增与改造的课程（部分），以下以C语言这门课为例叙述符合机器学习应用场景的改造过程：C语言新的培养方案里，在理论讲解后计划增加使用C语言编写简单机器学习算法的案例教学，与单片机实践教学结合在一起，让学生真正参与一台基于机器学习智能循迹小车的开发，提高学生的学习兴趣。

2）教学与科技竞赛相结合，实现由点及面、由浅入深、由被动到主动的教学

以理论知识为中心点，通过科研竞赛扩展知识面。紧密结合理论教学基础之上，以科研竞赛激发锻炼学生理论联系实际的能力，对人工智能、机器学习相关技术知识进行全方位、多角度、深层次的实践。以硬件材料为支撑，以理论为导向，通过动手实践，解决竞赛过程中遇到的实际问题，对已掌握知识进行深刻、全面的拓展，有效将理论映射于实际，以实际佐证于理论，继而形成理论实际相结合的知识网。

3）科教融合，开展跨学科项目式教学，完成教学、科研、实验室三位一体建设格局

以本科毕业设计为抓手，利用车辆工程学院本身具有多学科背景的师资队伍和研究团队的优势，打破传统学院以专业系室建制束缚，邀请不同研究方向的教师为具有不同专业学科背景的学生设置不同的毕业设计项目。每一个方向配备不同的老师，依托教师自身的科研项目，在大三、大四两个学年对学生进行全面指导。学生在此期间也可以充分利用学院和教师的科研平台，申请重庆市或校级科研立项、开拓杯等项目支持。

4）校企合作，实施多元化联合指导体系，促进教学内容与行业尖端知识的融合进步

在现行的高等教育体系中，教师的学识和综合素养对课堂教学效果具有重大影响。然而，由于机器学习领域的快速发展和知识更新，加之许多教师与产业界的最新动态具有一定距离，这可能导致教学内容与方法在一定程度上落后于行业发展。为了克服这一弊端，在各门机器学习相关课程授课过程中，结合汽车专业的特点，引入行业领先企业（例如西部智联、长安汽车、百度等）的科研专家和资深工程师，为学生传授最新的科技进展和实践技能，实现理论知识与实际操作的深度融合。通过这种方式提升本科生的创新能力和实践水平。

3. 结语

根据教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》，本文旨在创建一种“人工智能+”复合专业培养新模式，依托于车辆工程国家实验教学示范中心，以完善本科人才培养方案为基础，以教学与科技竞赛相结合为进阶，以跨学科项目式教学为验证手段，以多源联合指导教学为拓展，以期形成一套完整的针对汽车类专业融合机器学习应用的教学实践体系，为加快我国汽车方向人工智能人才的培养提供参考。

参考文献：

[1] 高婷婷，郭炯.人工智能教育应用研究综述[J].现代教育技术，2019，29（1）：11-17.

[2]  徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2009（5）：3-5.

[3] 张坤颖，张家年.人工智能教育应用与研究中的新区、误区、盲区与禁区[J]. 远程教育杂志，2017，35（5）：54-63.

[4] 陈旭，郭心雨，刘磊.“双一流”建设中提升研究生学术水平的影响因素分析 [J].电子科技大学学报：社科版，2020（2）：38-44.

[5] 操颜艳.对高校创新创业教育问题的分析与思考[J].科教文汇，2020（1）：10-12

[6] 朱恒伟，张琦，马洪新，等.新工科背景下车辆工程专业人才培养模式的研究 [J].汽车实用技术，2019（22）：208-210.

基金项目：重庆市高等教育教学改革研究项目 （项目编号： 232101），重庆理工大学本科教育教学改革研究项目（项目编号： 2023YB021）

作者简介：胡博（1989-），男， 博士，副教授，研究方向为智能网联汽车的智能控制。