人工智能技術的快速迭代，與人才供給之間的結構性矛盾日漸凸顯，如何破解這一難題？一條從高校課堂通向開發者社區的人才培養“新通路”正在成形：高校端重構課程體系，企業端開放真實任務與產業資源，雙方通過課程學習、實戰訓練、技能競賽、人才選拔的層層銜接，幫助學生從“會用AI”進階到“駕馭AI”，為人工智能產業培養根技術人才探索出一套全新范式。
校企攜手 打造多樣化實踐平臺
近日，2026年華為ICT學院昇騰開發者高校訓練營在北京郵電大學舉辦，70余名來自計算機學院拔尖班等班級的學生，在三天時間里圍繞AI基礎、算子開發、開源大模型等內容，完成了一次系統的學習與實踐。
訓練營只是這條人才培養鏈條上的一環。北京郵電大學葉培大創新創業學院副院長高鵬介紹，學校與華為持續深化產教融合，依托昇騰開發者高校訓練營，為學生提供接觸前沿技術、參與真實項目實踐的平臺，著力培養兼具理論基礎、實踐能力和自主創新精神的工程型人工智能人才，為國產人工智能產業發展注入新生力量。
“人工智能加速賦能千行百業，國產AI根技術的發展離不開高校、產業與開發者生態的協同共建。”華為中國產業發展與生態部副部長王新表示，華為將持續開放底層能力，依托“課、訓、賽、選”一體化培養模式，助力學生掌握算子開發、模型調優、性能調測等核心技能，攜手高校培養更多人工智能領域的根技術人才。
走進北京郵電大學，記者了解到，在超智融合高性能計算創新實踐基地，科研實踐、競賽實訓與“老帶新”機制，提升了學生在高性能計算、人工智能計算等方向的工程實踐與創新能力；在元宇宙實踐教學子平臺，智能人機交互、AR增強現實、VR虛擬現實和數字孿生等豐富的實驗教學場景，讓學生可以緊跟空間計算、人工智能與物聯網等技術融合發展的趨勢；在科學展廳，衛星互聯網、“天算星座”等技術展示，讓學生進一步了解通信、網絡與計算能力向太空延伸的前沿實踐……這些實踐載體，構成了高校人才培養的“第二課堂”。
雙向奔赴 共探AI時代人才培養
面對AI技術的快速迭代，傳統“先打基礎、再學技能、后做研發”的線性人才培養模式已經跟不上產業變化。
“現在是一個知識爆炸的時代，如果讓學生把所有技術都掌握好再去做研究，會發現已經完全跟不上。”北京郵電大學計算機學院副院長張海旸表示，更重要的是，脫離真實場景的學習難以建立真正理解，“沒見過真實的系統，靠想象去學技術，是學不懂的”。
張海旸介紹，學院正在探索三項改革。一是“從上到下”學習，學生入學先做項目，以興趣驅動。比如，今年9月新設的“AI創新實踐”課程，就鼓勵學生借助AI做出真實產品原型，再以問題牽引深入學習技術原理。二是“大課制”，把碎片化的專業課程整合為“大硬件課”“大軟件課”等，讓學生在一個完整系統里理解每個知識點的位置與作用。三是理論與實踐融合，不再單獨設置純理論課，實踐環節由AI承擔個性化指導。“以前實踐課開的不多，是因為沒有那么多老師做個性化指導，現在用AI可以做到。”
改革的試驗田是“101拔尖班”——一個面向全校二次選拔、每屆20人的班級。“我們選的不只是會學習的學生，而是有想法、愿意提升自己的學生。”張海旸介紹，依托“101拔尖班”，通過本研貫通、多學科交叉、“AI+”課程、高水平師資和雙導師指導，推動學生參與前沿科研實踐，構建覆蓋課程、師資、管理與實踐的全鏈條培養體系，著力培養具有AI素養、創新思維和實踐能力的拔尖人才。
對于外界擔憂的“AI取代學習”問題，張海旸給出的答案是“駕馭”而非“使用”：“學生要跟AI同步成長，要比AI更強，才能用它做更高端的事。”
企業作為人才的需求端，如何與高校協同培養供需適配的人才？華為中國區人才發展校企合作總監褚力行介紹了華為ICT學院人才培養實踐，通過課程體系建設、實戰訓練、開發者訓練營和華為ICT大賽等方式，與高校共育人才培養。
“開發者訓練營已經開始面向項目驅動和真實場景。”褚力行介紹，本次訓練營設置了算子開發、開源大模型等課程，其中一部分任務以“懸賞”方式放出——學生現場接任務，完成得好、性能突出，成果會被納入社區；長期持續貢獻的開發者，將進入社區貢獻者通道。
據了解，作為面向全球的校企合作項目，華為ICT學院已在超過110個國家和地區設立超過3500家，為社會及ICT產業鏈培養了創新型和應用型技術人才。課程合作形成三種模式：整套課程體系移植、將技術拆解為模塊供高校抽取，以及向教師推薦教材資源。產業端還有人才雙選會與招聘平臺合作，把崗位需求直接推送給學生，縮小信息差。
競賽是另一條重要通道。
褚力行說，華為ICT大賽已被納入教育部高校學生競賽榜單，不少院校都將該賽事的獲獎經歷與考研加分政策直接掛鉤。其中的挑戰賽環節采用全現場實戰的考核形式，設置5道實操題目，要求參賽隊伍在兩天時間內完成全部挑戰，“這種模式非常考驗選手長期積累的硬核能力，而非單純的臨場發揮”。
在今年舉行的第十屆華為ICT大賽挑戰賽中，北京郵電大學李士剛老師帶領團隊獲得全國一等獎及最高算子遷移優化獎。參賽學生菅宇琛分享了參加華為ICT大賽挑戰賽的真實經歷。
從第一次接觸昇騰和算子開發，到圍繞算子遷移優化等相關內容，再到在教師指導、實驗室支持和團隊協作下解決實踐問題，“競賽幫助我提升了工程實踐能力，并進一步了解國產算力技術和產業應用。”菅宇琛說。
產教融合 共建人才培養新生態
在校企雙向奔赴的背后，是真實的人才缺口。獵聘大數據研究院發布的《2026人工智能行業人才供需趨勢洞察》顯示，中國人工智能核心產業規模已超1.2萬億元，產業人才缺口超過500萬，人才競爭正從“技術爭奪”轉向“復合能力競爭”。
高校端的改革并非沒有阻力。張海旸坦言，培養方案牽涉面廣，“一旦改革出問題，影響學生的方方面面”，高校普遍慎之又慎；教師群體的AI轉型同樣是難題，優秀師資向AI時代遷移的速度，直接決定課改理念能否落地。
產業端的挑戰同樣存在。褚力行說，目前各大頭部企業都在建設自己的生態，短期內形成合力很難。這也意味著，“新通路”眼下更可能以多條平行通道的方式存在，最終格局有待市場檢驗。
從學生的視角來說，當前更重要的是找準AI時代的學習方式。菅宇琛表示，AI越強，越要守住“不讓AI替代自己思考”的底線。在他看來，對于有確定答案的問題，AI能帶來高效率；而面對沒有標準答案的創新問題，老師、同學與競賽對手的交流依然不可替代。
歷屆獲獎學生袁一凡、王蓉等結合各自的參賽經歷，圍繞智能體快速發展背景下學生能力培養、國產算力學習、競賽實踐和職業規劃等進行了分享，認為學生在競賽中可以接觸產業技術、參與真實項目、提升問題分析和團隊協作能力；高校則通過競賽經驗反饋課程建設和實踐教學，持續完善人才培養體系。
面向未來，華為稱，將持續開放底層能力，把最新技術優先轉化為課程與訓練營內容；北京郵電大學則表示，將把“拔尖班”的個性化培養模式向普通學生開放。雙方的合作已從課程建設延伸到科研合作與實踐教學，未來還將圍繞國產計算生態的發展需求，探索更加開放、系統的校企合作模式。
業界認為，當AI算力競賽進入深水區，AI根技術人才培養正在從“高校供給”轉向“生態造血”。從課堂到開發者社區的“新通路”能否順暢，取決于高校改革的決心、企業開放的力度，以及雙方能否跨越制度與生態的溝壑。不過，一個共識已經清晰：國產AI根技術的發展，離不開人才這一最底層的地基，唯有探索更加開放、系統的校企合作模式，為學生提供更多接觸產業技術、參與真實項目和開展創新實踐的機會，推動培養更多懂理論、精技術、強實踐、善創新的人才，才能為國產計算生態持續發展提供人才支撐。（記者 吳蔚）
轉自：經濟參考報
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