摘要：在新时代科技浪潮的冲击下，融合构建新工科已成为高校培养专业人才的关键路径。人工智能，作为引领创新的前沿专业，与多学科的交叉融合呈现出前所未有的发展机遇。这不仅要求高校要突破传统学科边界，更需要将工程、科技、人文等领域的知识有机结合，打破学科壁垒，培养具备广泛视野和综合能力的人才。本文将探讨人工智能专业如何在多学科融合的大背景下，引领新工科的创新发展路径，促进多学科相互交叉融合，为未来社会提供更有活力和创造力的解决方案。

关键词：人工智能、多学科交叉、发展路径

随着科技的迅猛发展，人工智能在当今社会扮演着日益重要的角色，成为引领未来创新的关键力量。然而，单一学科的局限性已经不再适应日益复杂多元的社会发展。因此，人工智能专业新兴核心专业，需要与多学科的进行交叉融合创新才能成为推动科技进步和学科发展的重要路径。

一、人工智能专业与多学科交叉融合的意义

首先，多学科交叉为人工智能技术的创新提供了广阔的思维空间。通过将计算机科学与人工智能相结合，我们能够更好地理解人类认知过程，推动开发出更智能的人工智能系统。同时，将人工智能与数学、统计学相结合，可以提高算法的精确性和可解释性，使得人工智能在实际应用中更加可靠和有效。而多学科的思维碰撞激发了创新的火花，使得人工智能的发展变得更加全面和可持续。其次，人工智能与多学科交叉融合对于解决社会现实问题具有重要意义。在医疗领域，人工智能结合生物医学工程学，可以加速疾病诊断和治疗方法的研究，提高医疗水平。在城市规划中，将人工智能与环境科学相结合，可以优化城市交通、能源利用等方面，实现智能化城市管理。这种多学科交叉的应用，不仅提升了社会服务水平，更为解决全球性问题提供了创新性的途径。此外，多学科交叉融合还能培养具备广泛视野的综合型人才。传统的专业划分使得人才培养相对狭隘，而多学科交叉融合的培养模式，培养出的人才不仅具备专业技能，还具有跨学科合作和创新思维的能力。综合型人才更能适应未来社会对于各类领域的需求，为社会发展注入更多创新的活力。最后，人工智能专业与多学科交叉融合还有助于弥合科技发展与人文关怀之间的鸿沟。在科技飞速发展的同时，人文关怀与伦理问题也日益凸显。通过将人工智能技术与伦理学、社会学等人文科学相结合，高校能够更好地引导技术的发展方向，确保其造福人类而非危害人类发展，这不仅有助于构建更加人性化的人工智能系统，也为科技发展注入了更多人文元素。

由此可见，人工智能专业与多学科交叉融合的意义深远而多维。它不仅推动了人工智能技术的全面发展，更为解决多元的社会问题提供了全新的视角和解决方案。同时，通过培养综合型人才，弥合科技与人文之间的鸿沟，还能够实现科技与社会的共同繁荣，这一创新路径将引领社会迈向一个更加智能、更加创新、更加多元的未来。

二、人工智能与多学科交叉融合解决方案——以广东工业大学为例

广东工业大学作为前沿科技教育的领军者，以其在人工智能领域的创新和多学科交叉融合的教育模式而著称。广东工业大学以“新工科”为导向，以人工智能为重要支柱，在推动科技进步和培养创新人才方面展现出卓越的成就。

首先，广东工业大学的人工智能专业立足于对新兴科技的深刻理解，致力于将计算机科学、数学、工程学、人文社科等多个学科有机融合，培养具备广泛视野和跨学科能力的学生。人工智能专业已形成了知识自动化、工业大数据、跨媒体计算、信息物理融合系统、计算机视觉、智能机器人和自主无人系统等特色鲜明的学习和研究方向，为学生提供了丰富的选择空间。为了更好地服务国家战略和大湾区的发展需求，广东工业大学进一步优化了人工智能本科专业的设置，创新性地引入了机器人与自主无人系统、自然语言处理与知识自动化、计算机视觉与图形图像等特色条线。这种设置不仅突显了学科的前瞻性，还更好地迎合了社会对新型工程人才的需求。近年来，人工智能专业在高考专业选择中备受关注。根据百度联合中国教育在线发布的《百度2021高考搜索大数据》，人工智能专业稳居十大热搜专业榜首。这不仅是因为人工智能技术本身成为科技研究的热点，更是因为广东工业大学人工智能专业以其优越的教学资源和培养方案吸引了众多学子的关注。不仅如此，广东工业大学的人工智能专业在国家政策的大力支持下，迅速发展壮大。国务院于2017年7月发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出要抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势。广东工业大学积极响应国家号召，将人工智能的研究和培养纳入战略规划，为我国在全球人工智能领域取得领先地位贡献力量。

其次，为了更好地培养适应未来科技发展的人才，广东工业大学与企业深度合作，形成了一系列创新性的培养模式。特别是广工腾班的建设，该班采取了2+2培养模式，通过前两年在原专业学习后，启动选拔，择优录取，并在后两年定制培养方案和课程体系。这种培养模式不仅使学生在专业学习中深度融入企业实践，而且提供了丰富的实战经验，使学生更好地适应职场需求。广东工业大学与腾讯科技（深圳）有限公司携手创立广工腾班，配备“腾讯云人工智能实验室”，打造“教、学、做、创、研”一体化教学体系。该班通过深度参与腾讯公司的“腾讯云·未来开发者云梯计划”，使学生在实际项目中获得丰富的实战经验，并获得腾讯云权威专业凭证。广工腾班的成功经验为学生提供了更多进入行业和岗位的机会，极大地促进了学生的全面发展和职业素养的提升。

最后，在此背景下，广东工业大学所实施的人工智能与多学科交叉融合解决方案成为高校人才培养的典范。该解决方案在学科设置、培养模式创新、与产业深度合作等方面具有鲜明特色，为学生提供了更为实践性、创新性的学习机会。这不仅使学生更好地适应社会对于新工科人才的需求，也为我国在人工智能领域的发展奠定了坚实的基础。广东工业大学的案例表明，通过人工智能与多学科交叉融合的解决方案，高校能够更好地培养符合未来科技需求的创新型人才。

三、人工智能与多学科交叉融合创新路径

1.以实践动手能力培养为核心的人工智能课程教学

首先，在人工智能课堂教学设计方面，要打破传统的教学模式，不再依赖固定的教材和传统的授课方式。教师引导学生通过自主学习，鼓励利用慕课等互联网资源进行主动式学习，拓宽知识的外延。通过启发式教学、讨论式教学、案例教学和项目教学，培养学生独立学习的能力。特别是通过专业实践教学，学生参与实际项目，从而更好地将理论知识与实际应用相结合，培养了学生的实际动手能力。其次，建立系统性的人工智能课程，认识到人工智能是一个综合性学科，不可孤立地开设个别课程。通过合理安排课程时间节点和增设辅助性课程，促使学生更好地理解和衔接各个学科，实现知识系统的连贯性，为学生提供了更为完整和深入的人工智能学科体验。最后，注重营造“知识 + 创新”的学习氛围。人工智能作为科技浪潮的产物，要求学生将知识运用于实践，并通过创新来解决实际问题。教师鼓励学生提出新构思、新想法，组建项目小组进行思维碰撞。通过“互联网+”创新大赛等竞赛，增加学生的学习兴趣，激发实践技能，提高创新能力。以无人机物流配送问题为例，学生在实际项目中运用人工智能知识，不仅解决了具体问题，还进一步创新了解决方案，形成了“知识 + 创新”的学习氛围。

2.深化产学研合作，构建产学协同育人实践应用的教学平台

首先，建设产学协同育人实践应用的教学平台需要加强校企合作。学校应积极与行业企业合作，建立共同研发中心和实践基地，以确保教学内容紧密贴合产业需求。加强与企业的紧密联系不仅使教学内容更趋实际，也为学生提供了与实际项目结合的机会，增强了他们的实践经验。其次，构建以专业教师和企业技术人员为主体的教育团队是推动产学协同的关键。专业教师将学科知识与实际案例相结合，而企业技术人员则提供最新的行业动态和实际问题。这样的团队合作使得教学过程更加贴近实际应用，学生在其中既能够获得专业知识，又能够了解并适应实际工作环境。最后，为了构建更加高效的产学协同育人教学平台，需要建立灵活的导师制度。学校可以设立双导师制，既有校内导师提供学科知识指导，又有企业导师提供实践指导。通过灵活运用这一导师制度，学生可以在理论学习和实际应用之间找到平衡，更好地理解学科知识并培养实践能力。

四、结论

综上所述，在融合构建新工科的探索中，人工智能专业与多学科交叉创新的路径显现出巨大潜力。通过深化产学研合作，构建实践应用的教学平台，高校能够为培养具备综合素养和实际技能的新一代工程人才奠定了基础。这一创新路径不仅丰富了人才培养模式，更推动了科技与产业的深度融合，为新工科的未来发展描绘出崭新的前景。

参考文献：

［1］周丽昀，王天恩，王国豫等．人工智能与人类未来 的跨学科对话： 从“交叉”到“融合”［J］．哲学分析，2021，12（ 5） ： 181－195．

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［3］马兆远.人工智能之不能［M］．北京： 中信出版集团，2020： 358－360．

本文源于广工大教字〔2023〕51号“本科教学工程”项目《多学科交叉融合构建新工科“人工智能+X”高素质创新型人才培养体系的研究与实践》

作者简介：苏畅（1977-），副教授，黑龙江鸡西人，广东工业大学先进制造学院教师，主要研究方向：人工智能、计算机技术、嵌入式等