







锚定具身智能产业人才缺口 搭建四层梯度能力培养体系

中教全媒体:
杨院长您好,具身智能是人工智能下一代演进的核心方向,当前具身智能已被纳入国家未来产业重点布局。您如何看待具身智能从前沿技术走向规模化应用的整体趋势?这对职业本科教育提出了哪些全新要求?

杨欧:具身智能正在经历从“实验室技术”到“产业落地”的关键跃迁。今年Figure机器人实现了100小时连续工作、处理13万个包裹,人机效率已接近持平,这标志着具身智能的规模化部署窗口已经打开。从国家政策来看,具身智能连续写入2025、2026年政府工作报告,被列为未来产业重点方向,首个覆盖全产业链的人形机器人与具身智能标准体系也于今年正式发布,产业进入规范化发展新阶段。
对职业本科教育而言,这一趋势提出了三个全新要求:第一,培养目标必须从“会操作”升级到“能部署、能联调、能解决现场问题”;第二,课程体系必须打通AI算法与机械控制两个过去相互隔绝的知识域,填补产业最紧缺的“中间地带”复合型人才缺口;第三,教学必须以真实产业场景为载体,而非以学科逻辑为主导。具身智能不是一门课,而是一套需要软硬件贯通、感知决策执行闭环的完整能力体系,职业本科必须在这一方向上率先构建系统性的培养路径。

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请您介绍下深圳职业技术大学人工智能学院的办学特色,以及整体专业建设情况,在具身智能领域有哪些重点方向布局?

杨欧:深职大人工智能学院自1994年计算机应用技术专业起步,历经三十年发展,已建成广东省一流高水平专业、IEET国际认证专业,拥有广东省人工智能创新应用工程技术研究中心、华为人工智能根技术产业学院、深职大-优必选具身智能产业学院等重要平台,以及全球前2%顶尖科学家3人、珠江学者1人、深圳市领军人才2人等高水平师资队伍。
在具身智能布局上,我们确立了“计算机底色+具身智能应用”的差异化定位,重点面向智能机器人产业链中下游——即机器人智能体系统集成与场景应用开发。具体体现在:一是率先建设覆盖“大脑-小脑-躯干”全栈能力的实训平台,配备天工行者DEX、Walker S2 EDU等人形机器人及四足机器人;二是联合优必选建设生产过程工业人形机器人数采中心,将课堂与真实数据采集训练场景打通;三是正在申报《具身智能工程技术》高职本科专业,计划新增《具身智能操作与VLA大模型应用》《人形机器人强化学习与系统调优》等核心课程,成为全国该方向布局最前沿的职业本科院校之一。

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目前具身智能行业普遍存在 “懂算法不懂机械、懂机械不会用大模型” 的人才知识断层问题,也是制约产业发展的核心痛点。对此,学院构建了怎样的人才培养体系,如何补齐人才能力短板?

杨欧:这一知识断层是我们在与深圳机器人谷200余家企业深度对话中最高频听到的反馈:懂AI算法的学生,学不会CAN总线,懂机械传动的工程师面对VLA模型接口束手无策。这不是个别现象,而是结构性缺口。
我们的解决方案是构建“四层能力金字塔”:底层是嵌入式与硬件认知能力,要求学生能用STM32写PWM控制电机、用示波器排故障、看懂机械装配图;第二层是感知与控制工程能力,包括手眼标定、伺服电机PID调试、CAN总线配置、力位混合控制;第三层是算法部署与调优能力,核心定位是“用好大模型而非训练大模型”,能把开源VLA模型部署到边缘设备、做INT8量化压缩、用私有数据做LoRA微调;顶层是系统集成与问题解决能力,这是职业本科区别于普通本科的核心竞争力——学生在30分钟内能定位机械臂抓取失败的根因,判断是感知偏差、控制延迟还是夹爪力矩问题。这套体系实现了AI算法与机械控制的真正贯通,培养的是介于“算法研究员”与“装配调试员”之间最紧缺的现场工程型复合人才。
搭建动态迭代育人支撑体系 适配产业前沿技术发展需求

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具身智能、人形机器人技术迭代极快,企业岗位需求也在持续更新,请问学院通过哪些常态化手段,保障课程内容持续贴合前沿技术与一线岗位要求?

杨欧:具身智能技术迭代速度极快,去年的主流方案今年可能已经被迭代。保持课程前沿性,我们有三项常态化机制。
第一是企业技术委员会动态更新机制。我们与优必选、大疆、华为等头部企业建立了常态化的课程内容评审机制,每学期由企业技术专家对核心课程内容进行审核,确保教学内容与产业当前技术栈保持同步。
第二是“小学期”快速响应机制。我们在培养方案中设计了三个小学期作为技术更新缓冲期,专门用于引入当年最新的前沿技术模块,例如今年小学期已纳入Flow Matching策略生成、VLA边缘部署等内容,主干课程体系不动,新技术通过小学期快速植入。
第三是教师产业浸润机制。我们要求专任教师每两年必须有不少于半年的企业实践经历,目前已与多家机器人企业建立双向挂职通道,教师在企业解决真实工程问题,把一线经验带回课堂。此外,我们今年举办的“人形机器人技术与应用赋能研修班”已面向全国输出师资培训,以自身前沿实践带动全国同类院校的课程更新。

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实训平台是具身智能人才培养的硬件基础。在实训教学开展方面,学院如何平衡基础实操、系统联调、大模型部署等不同实训内容,保障学生 “能上手、能联调、能部署”?

杨欧:我们的实训体系设计遵循“本体-小脑-大脑”三层递进逻辑,与理论课程的四层能力金字塔完全对应,而非各模块割裂。
基础实操对应“本体层”,在智能机器人实训室、智能硬件实训室完成,重点是让学生在真实硬件上操作——接线、调参、排故,彻底杜绝“仿真里跑通、真机上一动就抖”的问题。
系统联调对应“小脑层”,在智能机器人虚拟仿真实训室与真实机器人平台结合开展,学生需要完成完整的感知-决策-执行闭环调试,包括手眼标定、轨迹规划验证、力控参数整定,以工厂场景、商超场景等真实任务为考核载体。
大模型部署对应“大脑层”,依托我们联合优必选建设的Walker S2 EDU模型训练中心,学生完成从数据采集、模型微调、边缘推理加速到Sim2Real迁移的完整部署链路。
三层实训通过“集成创新项目”贯通,毕业前学生必须完成一个跨层的完整系统项目,这是检验“能上手、能联调、能部署”的真正标尺。

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AI 技术快速迭代背景下,学院如何推进教材、教师、教法系统性革新?

杨欧:三教改革是我们应对AI迭代的核心战略,我们的基本判断是:纸质教材的生命周期已无法跟上具身智能的迭代节奏,必须构建动态教学资源体系。
在教材上,我们全面推行“活页式、工作手册式”教材,核心技术模块以电子资源包形式随技术迭代实时更新,而非等待三五年才修订一次的传统教材周期。同时,我们正在与企业联合开发《具身智能操作与VLA大模型应用》《具身智能数据工程与处理技术》等具有全国首创性的新形态教材。
在教师上,我们推行“双师双能”标准,强调教师既要能讲清楚算法原理,也要能在真机上调通系统,我们举办的具身智能专业建设暨技术交流研修班已成为全国具身智能师资培养的重要平台。
在教法上,我们全面推行“项目驱动、场景嵌入”教学法,以真实的工业场景(汽车制造、智慧物流、3C电子)为教学载体,让学生在解决真实问题的过程中习得能力,而非在模拟任务中刷题。
深化产教融合新模式 打造具身智能教育新范式

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产教融合是职业教育的核心抓手,在推进校企协同育人过程中,学院采取了哪些创新合作模式,落地了哪些实际成果?

杨欧:我们的产教融合走的是“全链贯通、双向嵌入”路径,而非停留在挂牌合作的层面。
在机制创新上,我们与优必选共建具身智能产业学院,是全国职业本科中首批将人形机器人企业深度嵌入人才培养全流程的院校,企业不仅提供设备,更参与培养方案制定、课程共建、师资互聘和学生考核。与此同时,我们与广东省机器人协会、深圳机器人协会、人工智能产业协会建立战略合作,构建了稳定的人才输出通道。
在实际成果上,最具代表性的是今年启动的“生产过程工业人形机器人数采中心”建设项目,这是将真实工厂生产数据采集与学生实训深度融合的创新模式——学生在完成实训任务的同时,实际上在为企业产出有价值的训练数据,实现了“产教双赢”。学生成果也印证了这一路径的有效性:团队在第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中荣获双金。深圳机器人谷得天独厚的地理优势——周边200余家机器人产业链企业密集分布——是我们产教融合的最大底气,也是其他院校难以复制的结构性优势。

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结合深职大先行办学实践,您认为当前职教领域布局具身智能的核心堵点是什么?深职大具身智能育人模式可为全国同类院校提供哪些可复制经验?未来在具身智能教育领域有哪些深入布局?

杨欧:当前职教领域布局具身智能有三个核心堵点:第一是“硬件贵、场景少”——人形机器人动辄数十万元,普通院校难以建设真实训练场景;第二是“师资断层深”——既懂机械控制又懂大模型的复合型教师极度稀缺,这是比硬件更难解决的问题;第三是“课程体系空白”——全国尚无成熟的具身智能高职本科课程标准可参考,各院校基本处于摸索状态。
深职大的可复制经验集中在三点:一是“轻重资产分层”策略——基础层用低成本设备(万元级别机械臂、机器狗)打通软硬件贯通能力,高端设备(人形机器人)集中用于系统集成实训,降低门槛;二是“企业数据驱动”模式——将学生实训与企业真实数据采集绑定,实现成本分摊与价值共创;三是“四层能力金字塔”课程框架——这套框架具有普适性,任何院校都可以根据自身硬件条件选择在哪一层重点投入。
展望未来,我们将重点推进三方面工作:一是加快《具身智能工程技术》本科专业正式落地,建成国内首个系统完整的具身智能职业本科专业;二是持续扩大“生产过程工业人形机器人数采中心”覆盖规模,成为全国具身智能训练数据的重要产出基地;三是以我们的专业建设经验为基础,积极参与国家具身智能职教标准的研制,把深职大探索出的有效路径转化为全国可参考的行业规范。
结语
具身智能与人形机器人产业正处在技术落地与规模化扩张的关键窗口期,国家未来产业发展战略对人才供给提出了更高标准,既要求人才掌握前沿算法与智能硬件实操能力,更强调解决工业、服务场景复杂工程问题的综合实战素养。深圳职业技术大学人工智能学院立足区域机器人产业集群优势,跳出传统学科割裂的育人局限,以复合型能力体系为核心、动态化教学机制为保障、全链条产教协同为载体,走出一条适配职业本科定位、贴合产业真实需求的特色育人道路。未来,人工智能学院将持续打通算法、机械、大模型之间的知识壁垒,源源不断输送兼具理论基础与现场工程能力的复合型人才,以优质人才供给支撑我国具身智能产业自主化、高质量发展。
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