2026年4月11—12日，由中国高等教育学会校际合作研究分会、中国技术创业协会校企融合专业委员会指导，中教全媒体主办的2026（第七届）中国人工智能教育大会在北京召开。大会以“深耕学科内涵・融合产业需求・培养未来领军人才”为主题，汇聚全国300余位高校管理者、学科带头人、一线教师与产业界代表，围绕人工智能教育政策、学科建设、产教融合、人才培养等核心议题展开深度研讨，既是对我国人工智能教育多年实践成果的系统梳理，更是面向智能时代推动教育高质量发展的一次战略再校准、路径再明晰。
本届大会恰逢教育部等五部门印发实施《“人工智能+教育”行动计划》的关键节点，政策导向、技术迭代、产业需求与教育变革在此形成强力共振。从高校顶尖人工智能学科建设经验到职业教育数字化转型范式，从大模型赋能教学全流程到具身智能重构课堂形态，从校企协同育人机制到教育本质回归，与会嘉宾的分享既有前沿理论高度，又有落地实践深度，清晰勾勒出我国人工智能教育从工具应用走向范式革命、从单点试点迈向生态构建的整体态势。
会议现场
当前，全球新一轮科技革命与产业变革深度交融，人工智能作为新质生产力的核心引擎，正全面重构经济结构、社会形态与教育体系。我国已将人工智能纳入国家战略，人工智能教育不再是教育领域的“选修课”，而是支撑科技自立自强、培育未来竞争力的“必修课”，成为教育数字化转型与教育强国建设的关键抓手。
中教全媒体总裁、主编，中国移动通信联合会教育与科学技术研究院副院长夏巍峰在开场辞中指出，科技竞争的核心是人才竞争，新时代人工智能人才培养必须深耕学科内涵、融合产业需求、培养领军人才。这一判断，既是当前人工智能教育学科建设与产业需求脱节、重形式轻内涵的突出痛点，也是下一阶段人工智能教育高质量发展的方向。中国高等教育学会校际合作研究分会常务副秘书长、哈尔滨工业大学本科生院副院长兼教学研究与质量管理处处长王广智也谈到，人工智能教育绝非简单技术迭代，而是一场系统性、深层次的教育范式变革。
从现实情况看，我国上千所本科及高职院校已开设人工智能及相关专业，人才培养规模稳步扩大，但规模增长并不等同于质量提升，“量”的积累与“质”的飞跃之间仍有不小差距。一个不容忽视的现实是：前沿引领型、硬核技术型、跨界复合型人才依然供给不足，人才培养与产业真实需求之间仍存在明显落差。部分院校仍停留在课程堆砌、软件安装、简单应用的浅层阶段，学科交叉不深、实践场景不实、师资结构不优、评价方式单一等问题依然突出，这种“重形式、轻内涵”的发展模式，不仅难以培养出符合国家战略需求的人才，更可能造成教育资源的浪费。
这恰恰是本届大会的价值所在：不回避问题、不空谈概念，立足国家战略与产业刚需，直面发展痛点，以“深耕、融合、培养”为关键词，为人工智能教育高质量发展进一步锚定方向。人工智能教育的核心不在于工具应用，而在于以AI重构教育体系、培育适应智能时代的核心能力，在拔尖人才培养与全民智能素养提升上协同发力——拔尖人才聚焦科技自立自强，全民素养夯实数字社会基础，二者相辅相成，才能为教育强国、科技强国、人才强国建设提供坚实支撑。
经过多年探索，我国人工智能教育已摆脱早期“概念热、落地冷”的困境，从零散应用走向系统布局，从技术跟风走向内涵建设，在教学模式、学科建设、产教融合、分层培养四大维度实现突破性进展。
（一）教学模式：从“辅助工具”到“全流程重构”，人机协同重塑教育新生态
大模型、多模态、具身智能等技术的持续成熟，正在推动AI在教育场景中实现质的跃升。人工智能不再只是课堂上的辅助工具，而是深度介入教学全流程的底层支撑，从课堂形态、学习方式到评价体系，都在经历一场系统性重塑。
北京邮电大学党委副书记、校长徐坤介绍，学校依托国家人工智能产教融合创新平台，搭建数字底座与AI应用超市，构建“师-生-企-机”四元协同育人体系，让人机协同真正融入教学全过程。四川大学算法与模型全国重点实验室副主任，国家级一流本科专业“软件工程”专业负责人严斌宇表示，学校依托大模型打造智能备课、学情监测、智能助教、个性化辅导一体化教学场景，推动课程考核从知识记忆向能力评价转型。深圳职业技术大学党委副书记、校长许建领谈到，学校建成国产化异构算力集群与本地大模型，搭建多元教学智能体矩阵，实现校园服务从“一网通办”向“一语通办”升级。济南职业学院党委书记尹元华介绍，学校全面推进课堂与实训基地智能化改造，以数字技术深度赋能职业教育教学。
从高校到职业院校，AI赋能教育已经从单点应用走向全域渗透，贯穿教学设计、课堂互动、学情分析、评价反馈、实践实训全链条。教师角色从知识传授者转向学习设计者与价值引领者，学生学习从被动接受转向主动探究与个性化成长，规模化教育与个性化培养正在实现有机统一。这不仅是技术带来的教学形态革新，更是教育理念向育人本质的深度回归。未来，人机协同将成为教育运行的常态，而坚持“技术赋能+价值引领”，也将成为人工智能教育行稳致远的根本遵循。
（二）学科建设：从“单一专业”到“AI+X”交叉融合生态
近年来，国内高水平高校纷纷打破学科壁垒，推动AI与理工文医经管艺等领域深度融合，逐步形成“核心引领、多元支撑、交叉创新”的学科生态，这既是学科发展规律，也是培养复合型创新人才的必然选择。
重庆邮电大学党委副书记、校长苏森指出，学校坚持学科交叉与产教融合双轮驱动，打造“人工智能+”学科集群生态，以系统化布局支撑创新人才培养。哈尔滨工业大学人工智能学院副院长冯骁骋介绍，学院围绕机器学习、脑认知、多模态智能等方向搭建学科平台，实行本硕博贯通培养，加快建设世界一流人工智能学科。北京大学计算机学院副院长郭耀表示，学校以“101计划”为牵引，将AI通识教育与学科交叉有机融合，面向全体学生普及计算思维与智能素养。北京师范大学人工智能学院副院长计卫星提到，学校构建起专业、交叉、通识分层衔接的培养体系，通过双学位等复合型项目，促进文工学科深度融合，既夯实了AI专业基础，又融入了教育学科的人文底蕴，走出了一条差异化的交叉育人之路。
不难看出，我国人工智能学科建设正从单一专业扩张，转向跨领域、生态化发展。未来的竞争不再是单点专业的比拼，而是学科生态、交叉深度与创新体系的整体较量，唯有加快构建开放融通的“AI+X”发展格局，才能在高层次人才培养上抢占先机，更好服务国家战略需求。
（三）产教融合：从“校企合作”到“产学研用一体化”，破解供需脱节痛点
产教融合是人工智能人才培养的生命线，更是破解人才供需错位的关键。当前，高校与企业正从松散合作转向深度绑定、体系化育人，教育链、人才链、产业链、创新链实现更高水平衔接，标志着我国产教融合进入生态化、系统化、常态化新阶段。
高校层面，已从被动接收企业需求转向主动构建产教融合体系，各院校立足自身定位精准发力。高水平研究型大学侧重创新链完整性与科研育人融合，西安交通大学人工智能学院书记兰旭光介绍，学校构建“模型—算法—芯片—系统应用”全链条创新体系，将科研与人才培养深度耦合。地方高校则聚焦区域发展，重庆邮电大学党委副书记、校长苏森表示，学校以学科交叉与产教融合双轮驱动，推进产业学院建设，实现学科优势与区域产业需求对接。职业院校突出实战应用，济南职业学院党委书记尹元华介绍，学校依托政校行企研协同，建成国家级产教联合体，打造实战化教学场景，推动产业需求与教学深度融合。各类院校路径各异，但均围绕“以教促研、以研哺教、产教共生”主线，为我国AI教育体系建设提供了实践样本。
企业层面，已从浅层参与转向全流程深度赋能。天津智谱华章科技有限公司CEO袁会会介绍，企业依托自研大模型打造学科垂域解决方案，为高校提供全周期赋能。华富教育集团教育AI事业部总经理李坦表示，企业构建案例转化、课程开发、项目实战一体化方案，推动产业资源转化为教学资源。翼鸥集团副总裁王晓平介绍，企业聚焦具身智能与智慧教学空间，用多模态工具提升课堂效率。百科荣创（北京）科技发展有限公司总经理张明伯指出，企业以实践基地为抓手，通过项目化训练强化学生工程能力。此外，大会期间的企业技术展览与智谱AI参访活动，进一步畅通了供需对接渠道，推动前沿技术落地，为AI教育发展注入动力。
产教融合的核心在于协同育人，唯有打破校企壁垒，实现资源共享、优势互补、互利共赢，才能从根本上破解人才供需脱节难题，培养出贴合国家战略、适应产业发展的复合型人工智能人才。
名企参观
（四）分层培养：从“同质化培养”到“分类施策”，覆盖全学段全类型教育
人工智能教育是覆盖基础教育、高等教育、职业教育、终身教育的全体系工程，大会明确分层分类、精准施策路径，推动其从精英化走向普惠化，形成各类院校协同发展的良好格局。
高等教育聚焦拔尖创新与复合型领军人才培养，紧扣国家战略需求，强化学科交叉与实践能力培育。北京邮电大学党委副书记、校长徐坤表示，学校统筹教学、治理、科研智能化转型，以人机协同探索未来教育新形态。北京大学计算机学院副院长郭耀介绍，学校以“101计划”为抓手，持续优化AI课程体系与交叉学科布局，引领拔尖创新人才培养质量提升。哈尔滨工业大学人工智能学院副院长冯骁骋谈到，学校依托工科优势深化交叉融合，构建贯通式培养体系，培育高水平工程领军人才。这些差异化探索既立足各校学科优势、彰显办学特色，又围绕国家战略同向发力，共同夯实了高等教育人工智能人才培养的核心根基，为我国人工智能领域前沿突破与产业升级提供了坚实的人才保障。
职业教育聚焦高技能应用型人才培养，紧扣产业智能化转型需求，以AI赋能专业升级与实践教学。深圳职业技术大学党委副书记、校长许建领介绍，学校通过算力底座建设、教学智能体搭建、产教深度融合，深化职业教育数字化转型。济南职业学院党委书记尹元华表示，学校以“双高计划”建设为牵引，优化专业布局与实训体系，打造特色实训场景，让人才培养更具针对性，为区域产业升级提供技能支撑。由此可见，职业教育的人工智能教育转型，不再是简单引入技术工具，而是围绕产业岗位能力重构教学体系，用数字化手段真正缩短校园实训与企业现场的差距，让技能培养与产业智能化进程同频同步。
通识教育以全民智能素养提升为核心，将AI纳入公共基础课，重点培育学生计算思维、数据素养、人机协同能力与AI伦理意识。北京大学计算机学院副院长郭耀提到，学校持续加强计算思维与AI通识课程建设，推动智能素养从专业能力向基础能力延伸。北京师范大学人工智能学院副院长计卫星表示，学校持续完善AI通识教育，全面提升学生数字素养。
与此同时，人工智能与特色学科的融合也不断走向深入。中央财经大学区块链技术与应用研究院院长朱建明介绍，学校以AI赋能新财经，推动教学模式与评价体系转型，培育金融科技复合型人才。中央美术学院城市设计学院副院长卓凡提出“人智共创”理念，以艺术价值规范AI应用，在艺术与科技融合中守住人文内核，避免创作同质化与泛化。
多层次、立体化、全覆盖的人工智能教育体系日趋成熟，为教育高质量发展提供了坚实支撑。这种分层分类的发展格局，既保证了顶尖人才的战略供给，又实现了全民数字素养的整体提升，是符合我国国情的科学路径。
在技术快速迭代、应用全面落地的背景下，大会嘉宾的分享不止于技术与实践，更回归教育本质，提出了人工智能教育必须直面的价值、伦理、能力三大核心命题，为行业健康发展划定底线、指明方向。
（一）价值命题：技术是手段，育人是根本，回归教育初心
面对智能技术深度渗透，教育必须回归育人本源，避免重技术、轻素养，重工具、轻人文的倾向。
西安交通大学人工智能学院书记兰旭光指出，人的核心竞争力在于系统思维、原始创新与批判意识，教育应重在人格塑造与内在兴趣激发，而非单纯传授技术。北京大学计算机学院副院长郭耀强调，师生要善用AI，更要锻造不可替代的核心竞争力。四川大学算法与模型全国重点实验室副主任、国家级一流本科专业“软件工程”专业负责人严斌宇也提醒，要警惕对大模型的过度依赖，课堂应从知识传授转向能力建构，教师的核心价值是培养学生提问、质疑与创造的能力。
可见，人工智能教育的目标，是培养能驾驭技术、坚守价值、兼具人文与创新素养的时代新人，必须在技术赋能与立德树人之间保持平衡。
（二）伦理命题：技术向善，风险可控，构建安全规范的发展生态
大模型等技术在教育中的广泛应用，伴随隐私泄露、学术造假、算法歧视、过度依赖等风险，伦理与安全已成为底线要求。
北京师范大学人工智能学院副院长计卫星提出，要在技术赋能与风险防范间寻求平衡，强化学生专业判别与人机协同能力。人工智能伦理教育需覆盖师生与管理者，树立全员“技术向善”理念，才能构建安全规范的教育生态。
国家也明确要求加快建设AI教育安全防护体系，规范生成式AI应用，防范学术不端、数据滥用等问题，为高质量发展筑牢底线。
（三）能力命题：培育不可替代的核心能力，应对智能时代挑战
人工智能时代，知识获取渠道日益便捷，传统以知识记忆为主的学习模式已难以适应时代需求，教育的核心转向培育人类独有的、难以被人工智能替代的核心能力。大会嘉宾普遍认为，这些能力包括：系统思维与复杂问题解决能力、原始创新与批判性思维能力、人机协同与跨界融合能力、价值判断与伦理决策能力、终身学习与自适应发展能力。
这意味着，人工智能教育必须彻底颠覆传统评价体系：从考核知识记忆转向评价能力素养；从单一分数标准转向多元综合评价；从结果导向转向过程导向，真正实现“为能力而教、为素养而学”，让学生在智能时代站稳脚跟、赢得未来。
结语
2026（第七届）中国人工智能教育大会的圆满落幕，不是终点，而是我国人工智能教育高质量发展的新起点。这场盛会凝聚了政产学研用各界共识，展示了前沿实践成果，回应了行业核心关切，更明晰了未来发展路径。
当前，人工智能正推动人类社会迈入全新发展阶段，教育作为国之大计、党之大计，既要主动拥抱变革浪潮，也要坚守育人本源，在守正创新中实现高质量发展。人工智能教育的核心使命，在于以技术赋能教育变革，以交叉融合培育创新人才，以价值坚守回归育人初心，着力培养兼具家国情怀、全球视野、创新精神、责任担当、智能素养与人文底蕴的未来领军人才，为实现科技自立自强、推进教育强国建设、助力中华民族伟大复兴注入源源不断的强劲动能。
展望未来，我们有理由相信，在政策引领、技术支撑、实践创新、协同发力下，人工智能必将赋能教育实现跨越式发展，培育出更多适应智能时代、引领未来发展的优秀人才，让教育之花在智能时代绚烂绽放，为人类文明进步贡献中国智慧与中国力量。
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