应用型本科院校智能科学与技术专业实验室建设研究

王晓东 刘洪坤 夏靖波

（厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院 福建·漳州 363105）

0 前言

1 现实问题

与研究型高校不同，应用型高校开设智能科学与技术专业面临着一些无法回避的困难。

教学队伍人才短缺。高质量的师资队伍是提升院校核心竞争力的关键因素。钟义信教授认为：“训练有素”的“智能”专业人才应按照智能科学与技术学科的知识结构和能力结构进行系统培养与训练，而不宜由其他学科的培养体系来代行兼顾。相比其它成熟专业，“智能”专业属于新兴专业，这势必造成短期内人才的稀缺。加之，现有“智能”专业高层次人才在选择院校时，往往考虑院校提供的发展平台、经费投入、科研资源、薪酬福利以及院校知名度和规模等因素，因此这种人才稀缺进一步被放大。

研究力量薄弱。一般情况下，地方应用型本科院校在本地区经济社会发展建设中有着重要的意义，但由于地方经济发展和国家投入等原因，使其在科研平台、研究经费、师资力量、生源质量、资源共享等方面均存在一定劣势，研究生培养能力偏弱。尤其体现在，硕士学位授予点偏少，且学科方向分散。即使学校采用联合培养模式，培养指标也相对较少，很难形成规模团队，难以为科研反哺教学提供稳定“造血”功能。

经费力量有限。“智能”专业实验室建设投入巨大，采购的AI一体机、智能感知平台、无线脑电仪、智能图像设备、云服务器、数据处理中心系统，以及算力资源等价格昂贵，再加上学习终端、中间件、实验基础网络、专用软件也均价值不菲。进一步，为了实现“智能”专业与其它信息专业技术的结合落地，还需购买机器人、智能车、物联网设备等。经市场调研估算，平均基本投入高达5-20万元/机位。这对于资金力量并不雄厚的中等规模的院校，解决起来还是比较困难的。

就业方向不明确。与重点院校的学生多元化的就业相比，应用型本科院校学生就业更多的是对接社会经济产业，倾向于企业、工厂、公司等较为狭窄的人才需求空间。从全球PCT专利的分析反映，当前全球人工智能产业尚处在野蛮生长的初级阶段，智能产业尚未成型，产业链条也并未发育闭合。尤其是，智能产业在国内总体产业规模也还较小，缺乏顶尖、专项科技企业的核心团队和产业集团，工作岗位不确定性很大。这对于讲求就业率的应用型本科院校，是不容忽视的挑战。

这些现实问题势必会影响到智能科学与技术专业建设的方方面面。

2 解决思路

2.1 指导原则

（1）从人才培养目标出发。应用型本科实验室建设更多的是为教学服务，因此培养什么样的人（人才培养目标），决定了开设什么样的课（课程设置），基本上也就确定了需要什么样的实验条件。

（2）以创新创业能力为核心。智能科学专家认为，信息体现“是什么(What)”、知识反映“为什么(Why)”、智能解决“怎样做(How)”。对于智能科学与技术专业加强对应用创新创业的关注，既体现了应用型本科院校的培养宗旨，也一定程度上规避了上述科研短板。

通过傅里叶红外光谱、X-射线衍等表征手段表明：废旧手机锂电池回收石墨粉完全可以用于制备石墨烯，并且该种石墨烯表现与文献[8]相近的良好电化学性能，在电流密度0.5A·g-1下，测试得该电极材料首次放电比电容量为113.2F·g-1，经1000次循环后比电容可保持93.2%。这一工作有望在未来为完善废旧手机锂电池回收体系提供新的思路。

（3）利用专业联合助力建设。建设本着“共建共享，合作共赢”的理念，利用同本院电子信息工程、机器人工程、计算机科学与技术、软件工程、物联网、自动化的实验资源共享合成，形成系统联合和实验资源协同共享，大大节约了建设投入。

2.2 实验设计

为了适合“智能”专业课程教学，依照基础型、技能型、创新应用型三类划分实验，并进行重新设计渐次达成“知（知之）、能（能为）、创（双创）”的学习效益。

2.2.1 基础型实验

着重开设与课堂教学相关理论有效结合的验证型实验项目，并进行逐步提升，通过实践对学生的启发和引导，使其能够将基础理论知识牢固掌握，实现理论学习“知之”的目的。基础实验学习强调弱人工智能，兼顾强人工智能。

2.2.2 技能型实验

对学生应用相关知识和方法有效解决实际问题或任务的能力以及相关结果评价能力进行培养，实现“能为”的动手能力，具体包括：智能视觉、自然语言处理、智能艺术、智能安全、智能智造、智能通信、大数据、机器人的项目案例和应用背景尽快适应，强化智能技术应用落地技能细节。

2.2.3 创新应用型实验

专注服务于地方产业发展，针对（智造装备和智慧农业）“智能”应用痛点典型问题，训练学生运用创新性思维。训练对问题理解、信息数据的获取、原型系统智能化开发、智能系统评价，最终构建出具有创新性、完整的智能化系统解决方案。

最终通过实习与实践，着力培养宽口径的创业能力，与就业对接。

3 实验室建设方法

3.1 实践能力体系

按照2.2设计，构建“智能”专业实验室实践能力培训体系架构如图1所示。

图1：实践能力培训体系架构

将基础实践能力分为专业基础和专业方向两部分，专业基础是对专业基础课学习进行实验支持，专业方向对专业方向课程支持；在获取专业基础实践能力后，从软硬件技能和系统技能两方面提升专业技能实践能力；然后分别训练实践创新和创业能力培训，最终形成符合行业需求的专业综合实践能力。

专业技能实践是重中之重，起到承上启下的作用，必须要求学生在巩固基础实践能力的前提下，专业技能实践尽可能多地了解信息科学相关的其它专业原理知识（软件工程、电子通信、物联网、机器人为重点），一方面在保障多种就业选择的同时；另一方面还能为实现智能技术的“双创”打下基础。

3.2 实验室软硬件平台建设

根据3.1的能力培训设计，对实验室平台进行如图2的软硬件布局搭建。

图2：实验室平台软硬件结构

实践内容方面，通过注入不同的实验方案，完成基础型、技能型、创新应用型实验的支持。外接资源方面，导入其它平台的外接设备，在减少投入的条件下，实验室建设成本可以控制在90-110万元范围，挖掘扩展潜力。此外，借助校企合作平台，获取智能感知、传输、控制应用需求环境智能应用环境及数据。

3.3 创新应用能力培训

本实验室平台，还在双创能力方面进行基于创新思维的培训设计。

（1）创新能力培训。培训实施过程中，基于创新心理形成原理，将创新思维分为发散思维和聚合思维培训。利用已有智能应用案例，组合形成两种思维训练科目。通过广泛收集智能应用“元实例”（保持不断地更新与迭代），并结合创新能力训练的迁移法则、组合法则、分离法则、还原法则，对“元实例”进行标注、归类、划分，形成训练资源库，再依据学生个体（能力水平软硬件动手能力领域偏好等），组合“元实例”形成训练专项科目展开训练，可操作性良好。

（2）创业能力培训。依托学院的创业孵化机制，分析市场和落地方案，并将创业的成功经验与创业输送给在校生。借助创新能力训练形成的成果，依托实验室模拟创业IP核打造、知识产权培训、市场调研、消费心理学、人力管理、企业财务管理、法律法规学习等，积极为未来的创业做准备。

4 结束语

区别于研究型院校，应用型本科院校“智能”专业更加专注于“智能工程师”的培养。实验室建设在满足人才理论知识强化的基础上，要更注重应用创新创业能力的培养，为社会由信息化向智能化发展、“智能”技术落地提供有力支持。在此理念下指导下，“智能”专业实验室建设应当从人才密集的基础理论研究、激烈的人才竞争中解脱出来，另辟蹊径，利用有限的投入加强应用实践条件建设，培养出更多符合智能社会应用需要的“双创”型智能人才。