深职大AI+职业教育创新实践测评：解锁行业新范式的权威榜单

深圳职业技术大学近年来系统推进人工智能与职业教育的融合创新，先后发布《人工智能行动方案》《AI转型行动方案》等系列战略规划。一场以AI为引擎的全面变革，正从课堂教学延伸至技能赛场，从校园实验室贯通至产业生产线。这场变革具体如何落地？它究竟为职业教育带来了哪些实质性突破？

看故事：从赛车尾翼到全国冠军

2025年备赛期间，深圳职业技术大学魅影方程式赛车队的车身空气动力学小组面临严峻挑战：采用传统方法优化尾翼角度耗时过长，单次仿真调试往往需要数小时，赛前难以找到最优解。团队引入AI数值仿真优化平台后，局面迅速扭转。经过针对性培训，单次模型仿真时间从7小时大幅缩短至2.5小时，团队得以在一天内完成多轮优化迭代。最终，借助AI工具，车队累计完成了超过200次风阻优化，整车空气动力学性能获得显著提升。

赛场成绩是最有力的证明。同年11月，在“蔚来杯”中国大学生方程式系列赛事中，深职大无人驾驶车队夺得“全国季军”与“全国一等奖”，电动车队同样斩获全国一等奖，创造了学校在该项赛事中的历史最佳成绩。

看举措：AI如何重塑职业教育生态

赛车队的成功只是一个切面。深职大正从多个层面，将人工智能深度嵌入人才培养的全链条。

赋能产教融合，让教育链精准对接产业链

学校搭建了产业大数据监测平台，能够实时抓取企业招聘需求，智能分析技能人才供需缺口，并动态生成专业设置与调整建议。这一系统确保了教育链能够敏捷响应产业技术迭代。例如，学校的法律专业正是基于该平台的数据洞察，敏锐捕捉到“人工智能+法律”的交叉领域机遇，不仅牵头建立了全国首个“人工智能法律实验室”，还编纂出版了该领域的首部基础教材。

与此同时，学校联合行业领军企业共建了“人工智能根技术产业学院”及全国职业本科院校首家“具身智能产业学院”。通过共建“生产过程工业人形机器人数据采集中心”，将工件分拣、工业搬运等真实生产场景及数据引入教学环境，使企业的最新技术标准与真实项目无缝融入课程体系。

赋能人才培养，实现“一人一策”个性化教学

在教学实施层面，学校通过构建教学数据AI画像，融合学生的学习行为、课程成绩、实训表现等多维度数据，为每一位学生、每一门课程生成动态更新的“数字孪生档案”。这为实施个性化学习路径规划和精准教学干预提供了数据基石。

更直观的变革发生在实训环节。学校基于仓颉AI大模型，开发了“1对1”实训AI助教系统。学生在编程实践中遇到瓶颈，AI可提供实时思路提示；代码出现错误，AI能精准定位问题根源，从根本上改变了传统编程课程反馈滞后、指导不足的困境。

在汽车与交通学院，自主研发的“深职汽车智能体”利用图像识别技术，能将学生的实操动作与标准动作库进行毫秒级比对与智能评分。一旦操作偏离规范，系统立即触发告警并提示纠正要点，相当于为每位实训学生配备了一位全程在岗、经验丰富的专属技能导师。

赋能职教出海，分享中国方案

学校的AI实践不仅服务于内部教学改革，更致力于对外输出与共享。依托联合国教科文组织“职业技术教育AI”教席，学校主办了全球职教AI转型（深圳）论坛，并发布了涵盖全球研究报告、专业教学标准、典型应用案例等一系列成果。通过运营“中国-东盟职业教育数字化能力建设中心”项目，学校系统地将中国在职业教育数字化领域的建设理念、课程资源与实践经验，向东盟及更广泛的国际区域进行示范推广。

听感受：来自管理者和一线教师的声音

谈及这场变革，深圳职业技术大学校长许建领指出，人工智能是驱动育人体系全局重塑、激发教育深层变革的战略支点。学校以“AI赋能十大行动”为抓手，旨在系统性重构人才培养生态，核心目标是培养学生“可持续学习能力、AI工具应用与专业技能复合素养、复杂工程问题解决能力”三位一体的综合竞争力，锻造其在智能化时代不可替代的核心职业能力。

深圳职业技术大学汽车与交通学院院长董铸荣从教学一线分享了切身观察。他表示，AI技术让“因材施教”在实训教学中得以常态化实施。通过数字孪生技术构建高保真产业场景，能将企业真实工况安全、低成本地“复刻”至课堂，有效破解了传统实训中设备不足、高危操作难开展等瓶颈问题，显著提升了人才培养与智能网联汽车产业前沿需求的匹配精度。

来源 | 部分素材由教育融媒体联盟成员单位深圳职业技术大学提供