美林数据技术股份有限公司数智研究院院长 郭田奇
当DeepSeek再次掀起AI热潮，当大模型技术以月为单位迭代更新，教育领域正面临前所未有的挑战与机遇。在这场技术与时间的赛跑中，如何培养适应时代需求的数智人才成为教育领域的重要命题。
美林数据技术股份有限公司作为国内知名的大数据与人工智能企业，在数智人才培养方面积累了丰富经验。近日，中教全媒体专访了美林数据数智研究院院长郭田奇，他分享了美林数据在数智人才培养过程中的理念、实践以及对未来教育趋势的深刻洞察。这位兼具技术深度与教育情怀的专家，带领团队打造了一套独特的AI人才培养体系，实现师生在学习和教学的“前、中、后期”全链路智能化支持。
栏目：企业专访
作者：张晓攀
产岗课师 学训研用 解码数智人才培养新范式
中教全媒体：请您介绍一下美林数据在数智人才培养方面的理念和具体实践。
郭田奇：美林数据秉持“立足产业实践，培育数智人才”的理念，核心精髓可概括为八个字：产岗课师，学训研用。我们从产业视角出发，深入研究人工智能产业链上下游企业的岗位需求与发展趋势，设计与之匹配的实训课程体系，确保学生“学能所用、学有所用”。同时，我们携手高校推进“双师建设”，通过产业导师进课堂、岗位经验分享等方式，将企业实战智慧传递给师生。此外，我们联合高校开展科研项目开发，最终将成果反哺产业，实现产教融合的闭环。
在人工智能人才培养的具体实践中，美林数据调研了产业链中25个相关产业、30余个AI岗位，开发了27门专业课程，涵盖5种学习模式，提供282个应用实训和51个项目实战，服务于300余所高校，为数智人才培养注入强劲动力。
中教全媒体：您在本次大会的演讲主题是“驾驭人工智能是人才培养的时代命题”，当前AI技术迭代加速，您认为教育领域的“驾驭力”需要哪些能力支撑？
郭田奇：在AI技术迅猛发展的今天，尤其是在大模型驱动的时代，教育领域的“驾驭力”需要多维能力支撑。首先，计算思维提供逻辑与算法基础，让学生理解AI背后的技术原理；其次，数据思维帮助从海量信息中提炼价值，适应大模型依赖大数据的特性；最后，AI思维推动创新与跨界融合，培养学生将大模型应用于不同场景的能力。
当前，大模型技术迭代加速，例如GPT、LLaMA及国产DeepSeek等不断突破，带来了自然语言处理、知识生成及多模态应用的飞跃。教育领域的“驾驭力”还需新增模型应用能力，让师生不仅是被动使用者，更能基于大模型开发智能应用，如Agent智能体或行业解决方案。此外，伦理意识不可或缺，学生需理解AI的潜在风险，如数据隐私与偏见，确保技术向善。最终目标是培养复合型人才，他们既精通专业技能，又能灵活驾驭大模型等AI工具，引领智能时代的未来发展。
引产入教，打通产学最后一公里
中教全媒体：高校教育普遍面临“技术跑得比课堂快”的困境，您认为破解这一矛盾的关键突破口在哪里？
郭田奇：破解这一困境的关键突破口是产教融合，这要求高校与产业深度协同，直接对接技术前沿与岗位需求。具体而言，通过动态更新课程，确保教学内容紧跟产业趋势；引入产业导师，与高校教师共同设计实战导向的课程；增加实训与项目实战，让学生在真实场景中掌握技术；利用AI工具赋能教师，提升教学效率，教师得以从繁琐事务中解放，专注于激发学生潜能，真正实现教育与技术的同频共振。例如，在当前大模型时代，可以举办全校师生的Agent智能体开发大赛，通过竞赛激发师生开发AI智能体的热情，提升他们的技术应用与开发能力，快速缩小教育与产业的差距。只有这样，产教融合才能“打通教育与产业的最后一公里”，让课堂紧跟技术步伐，培养引领未来的高水平人才。
大模型时代下打造组织级AI赋能和专业建设基座
中教全媒体：您认为美林数据在教育领域的人工智能解决方案有何差异化优势？
郭田奇：美林数据的解决方案从三大维度脱颖而出：
AI深度融入教学：我们对原有实训平台进行AI优化升级，不仅是功能的AI化，而是将AI作为“超级助手”嵌入教学全流程，提升效率与体验。
创新通识课程体系：通过“1（通识基础）+1（核心知识）+X（学科拓展）+Y（前沿应用）”模式，打造“双基础夯实→多学科渗透→全场景实践”的培养路径。依托3000+产业数字化转型案例，我们构建“AI+行业”案例库，覆盖制造、能源、金融等场景，让理论与实践生动结合。
平台赋能智能化升级：在“大模型热”的当下，我们提出“算力+模型+平台”的构建范式。通过TempoMaster产品，基于私有化知识打造智能应用，解决企业与高校的智能化需求，助力教育生态升级。
中教全媒体：美林数据在第六届中国人工智能教育大会上发布的“教育大模型创新应用平台”适用于哪些教学/科研场景？如何确保其技术前瞻性？
郭田奇：美林数据发布的“教育大模型创新应用平台”（TempoMaster）为教学与科研场景提供强大支持，并在技术前瞻性上持续引领：
教学场景：TempoMaster平台配备“一站式备课智能体”，支持智慧教案、思政课程、出题、课件、视频、数字教材等功能。教师上传参考资料即可一键生成Word、PPT、MP4格式内容，既减轻备课压力，又便于个性化编辑，快速融合独到见解。
科研场景：TempoMaster平台通过接入高校的文献数据库，结合丰富产业经验，提供“搜文献计”智能体，覆盖文献检索、论文推荐、课题规划、前景分析及论文撰写全流程。只需输入问题，即可获得专业解答，极大提升科研效率。此外，TempoMaster平台支持大模型微调，集成增量预训练、多模态指令监督微调、PPO/DPO等多种方法，适配多轮对话、工具调用、图像理解等前沿科研需求。
组织级能力：TempoMaster平台具备组织级特性，支持用户、组织、角色、权限的精细化管理，并无缝对接高校现有系统，确保数据安全与系统兼容性，助力学校实现智能化升级。
全链路设计：TempoMaster平台实现从数据接入、知识库构建、智能体开发到智能体发布的完整流程支持，一个平台解决所有问题，打破工具分散的壁垒，为师生提供高效体验。
用户友好型操作：TempoMaster平台通过简易点选完成模型调参，采用可视化拖放方式开发智能体，并提供丰富的模板应用，即使零基础用户也能快速上手，仅需问题解决思路即可完成智能体开发。同时，对于专业AI科研从业者和师生，平台提供强大的模型开发能力，支持通过简单配置实现模型微调，包括增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练、PPO、DPO、KTO、ORPO等多种前沿方法，助力用户从应用开发进阶到模型创新，推动全员参与AI技术研发。
技术前瞻性保障：TempoMaster平台紧跟大模型技术浪潮，支持灵活的参数配置与持续迭代，集成多模态与前沿训练方法。同时，依托美林数据在3000+产业数字化项目中的实战积累，平台深度融合教育与产业需求，确保技术既前沿又实用，助力高校在教学、科研及管理中保持领先优势。
结语
在AI技术重塑各行各业的今天，数智人才的培养不仅是教育问题，更是关乎未来竞争力的战略命题。正如郭田奇院长所言：“只有教育与产业同频共振，才能培养出真正驾驭人工智能的复合型人才。”美林数据愿与高校携手，以产岗课师学训研用的核心理念，助力高校培养兼具专业能力与AI素养的创新型复合人才，共同迎接智能时代的挑战与机遇。未来，我们将持续深化产教融合，为教育数字化转型与区域产业发展提供强力支撑！
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