應用型本科院校智能科學與技術專業實驗室建設研究

王曉東 劉洪坤 夏靖波

（廈門大學嘉庚學院信息科學與技術學院 福建·漳州 363105）

0 前言

1 現實問題

與研究型高校不同，應用型高校開設智能科學與技術專業面臨著一些無法回避的困難。

教學隊伍人才短缺。高質量的師資隊伍是提升院校核心競爭力的關鍵因素。鐘義信教授認為：“訓練有素”的“智能”專業人才應按照智能科學與技術學科的知識結構和能力結構進行系統培養與訓練，而不宜由其他學科的培養體系來代行兼顧。相比其它成熟專業，“智能”專業屬于新興專業，這勢必造成短期內人才的稀缺。加之，現有“智能”專業高層次人才在選擇院校時，往往考慮院校提供的發展平臺、經費投入、科研資源、薪酬福利以及院校知名度和規模等因素，因此這種人才稀缺進一步被放大。

研究力量薄弱。一般情況下，地方應用型本科院校在本地區經濟社會發展建設中有著重要的意義，但由于地方經濟發展和國家投入等原因，使其在科研平臺、研究經費、師資力量、生源質量、資源共享等方面均存在一定劣勢，研究生培養能力偏弱。尤其體現在，碩士學位授予點偏少，且學科方向分散。即使學校采用聯合培養模式，培養指標也相對較少，很難形成規模團隊，難以為科研反哺教學提供穩定“造血”功能。

經費力量有限。“智能”專業實驗室建設投入巨大，采購的AI一體機、智能感知平臺、無線腦電儀、智能圖像設備、云服務器、數據處理中心系統，以及算力資源等價格昂貴，再加上學習終端、中間件、實驗基礎網絡、專用軟件也均價值不菲。進一步，為了實現“智能”專業與其它信息專業技術的結合落地，還需購買機器人、智能車、物聯網設備等。經市場調研估算，平均基本投入高達5-20萬元/機位。這對于資金力量并不雄厚的中等規模的院校，解決起來還是比較困難的。

就業方向不明確。與重點院校的學生多元化的就業相比，應用型本科院校學生就業更多的是對接社會經濟產業，傾向于企業、工廠、公司等較為狹窄的人才需求空間。從全球PCT專利的分析反映，當前全球人工智能產業尚處在野蠻生長的初級階段，智能產業尚未成型，產業鏈條也并未發育閉合。尤其是，智能產業在國內總體產業規模也還較小，缺乏頂尖、專項科技企業的核心團隊和產業集團，工作崗位不確定性很大。這對于講求就業率的應用型本科院校，是不容忽視的挑戰。

這些現實問題勢必會影響到智能科學與技術專業建設的方方面面。

2 解決思路

2.1 指導原則

（1）從人才培養目標出發。應用型本科實驗室建設更多的是為教學服務，因此培養什么樣的人（人才培養目標），決定了開設什么樣的課（課程設置），基本上也就確定了需要什么樣的實驗條件。

（2）以創新創業能力為核心。智能科學專家認為，信息體現“是什么(What)”、知識反映“為什么(Why)”、智能解決“怎樣做(How)”。對于智能科學與技術專業加強對應用創新創業的關注，既體現了應用型本科院校的培養宗旨，也一定程度上規避了上述科研短板。

通過傅里葉紅外光譜、X-射線衍等表征手段表明：廢舊手機鋰電池回收石墨粉完全可以用于制備石墨烯，并且該種石墨烯表現與文獻[8]相近的良好電化學性能，在電流密度0.5A·g-1下，測試得該電極材料首次放電比電容量為113.2F·g-1，經1000次循環后比電容可保持93.2%。這一工作有望在未來為完善廢舊手機鋰電池回收體系提供新的思路。

（3）利用專業聯合助力建設。建設本著“共建共享，合作共贏”的理念，利用同本院電子信息工程、機器人工程、計算機科學與技術、軟件工程、物聯網、自動化的實驗資源共享合成，形成系統聯合和實驗資源協同共享，大大節約了建設投入。

2.2 實驗設計

為了適合“智能”專業課程教學，依照基礎型、技能型、創新應用型三類劃分實驗，并進行重新設計漸次達成“知（知之）、能（能為）、創（雙創）”的學習效益。

2.2.1 基礎型實驗

著重開設與課堂教學相關理論有效結合的驗證型實驗項目，并進行逐步提升，通過實踐對學生的啟發和引導，使其能夠將基礎理論知識牢固掌握，實現理論學習“知之”的目的。基礎實驗學習強調弱人工智能，兼顧強人工智能。

2.2.2 技能型實驗

對學生應用相關知識和方法有效解決實際問題或任務的能力以及相關結果評價能力進行培養，實現“能為”的動手能力，具體包括：智能視覺、自然語言處理、智能藝術、智能安全、智能智造、智能通信、大數據、機器人的項目案例和應用背景盡快適應，強化智能技術應用落地技能細節。

2.2.3 創新應用型實驗

專注服務于地方產業發展，針對（智造裝備和智慧農業）“智能”應用痛點典型問題，訓練學生運用創新性思維。訓練對問題理解、信息數據的獲取、原型系統智能化開發、智能系統評價，最終構建出具有創新性、完整的智能化系統解決方案。

最終通過實習與實踐，著力培養寬口徑的創業能力，與就業對接。

3 實驗室建設方法

3.1 實踐能力體系

按照2.2設計，構建“智能”專業實驗室實踐能力培訓體系架構如圖1所示。

圖1：實踐能力培訓體系架構

將基礎實踐能力分為專業基礎和專業方向兩部分，專業基礎是對專業基礎課學習進行實驗支持，專業方向對專業方向課程支持；在獲取專業基礎實踐能力后，從軟硬件技能和系統技能兩方面提升專業技能實踐能力；然后分別訓練實踐創新和創業能力培訓，最終形成符合行業需求的專業綜合實踐能力。

專業技能實踐是重中之重，起到承上啟下的作用，必須要求學生在鞏固基礎實踐能力的前提下，專業技能實踐盡可能多地了解信息科學相關的其它專業原理知識（軟件工程、電子通信、物聯網、機器人為重點），一方面在保障多種就業選擇的同時；另一方面還能為實現智能技術的“雙創”打下基礎。

3.2 實驗室軟硬件平臺建設

根據3.1的能力培訓設計，對實驗室平臺進行如圖2的軟硬件布局搭建。

圖2：實驗室平臺軟硬件結構

實踐內容方面，通過注入不同的實驗方案，完成基礎型、技能型、創新應用型實驗的支持。外接資源方面，導入其它平臺的外接設備，在減少投入的條件下，實驗室建設成本可以控制在90-110萬元范圍，挖掘擴展潛力。此外，借助校企合作平臺，獲取智能感知、傳輸、控制應用需求環境智能應用環境及數據。

3.3 創新應用能力培訓

本實驗室平臺，還在雙創能力方面進行基于創新思維的培訓設計。

（1）創新能力培訓。培訓實施過程中，基于創新心理形成原理，將創新思維分為發散思維和聚合思維培訓。利用已有智能應用案例，組合形成兩種思維訓練科目。通過廣泛收集智能應用“元實例”（保持不斷地更新與迭代），并結合創新能力訓練的遷移法則、組合法則、分離法則、還原法則，對“元實例”進行標注、歸類、劃分，形成訓練資源庫，再依據學生個體（能力水平軟硬件動手能力領域偏好等），組合“元實例”形成訓練專項科目展開訓練，可操作性良好。

（2）創業能力培訓。依托學院的創業孵化機制，分析市場和落地方案，并將創業的成功經驗與創業輸送給在校生。借助創新能力訓練形成的成果，依托實驗室模擬創業IP核打造、知識產權培訓、市場調研、消費心理學、人力管理、企業財務管理、法律法規學習等，積極為未來的創業做準備。

4 結束語

區別于研究型院校，應用型本科院校“智能”專業更加專注于“智能工程師”的培養。實驗室建設在滿足人才理論知識強化的基礎上，要更注重應用創新創業能力的培養，為社會由信息化向智能化發展、“智能”技術落地提供有力支持。在此理念下指導下，“智能”專業實驗室建設應當從人才密集的基礎理論研究、激烈的人才競爭中解脫出來，另辟蹊徑，利用有限的投入加強應用實踐條件建設，培養出更多符合智能社會應用需要的“雙創”型智能人才。