當前，全球新能源汽車産業已步入智能化轉型的重要階段，人工智能（AI）技術作為核心驅動力，正深度滲透至自動駕駛、電池管理以及智能網聯等核心環節，推動産業從“電動化”朝着“電動化+智能化”的雙重方向升級。跨學科融合成為技術突破及産業發展的核心趨勢，新能源汽車與AI領域的技術交叉催生了大量新型崗位需求。行業對於既通曉汽車工程原理又掌握AI技術應用的複合型人才需求迫切，這為探尋科學的跨學科人才培養路徑提供了現實基礎和時代機遇。

  專業融合築根基，課程共建強體系

  新能源汽車與AI的深度融合重構了汽車産業生態，也對人才培養模式提出全新要求，傳統單一專業的人才培養體系已難以滿足行業對跨學科能力的需求。培養“新能源汽車+AI”跨學科人才，需打破傳統專業界限，以兩大領域核心知識為依託開展深度融合，構建系統課程體系為人才成長築牢基礎，讓學生既掌握新能源汽車結構原理、動力系統等專業知識，又形成“專業+交叉”兼具的知識框架，具備從汽車工程視角理解AI技術落地場景的能力。

  高校可聯合汽車工程學院與人工智能學院，共同開發“新能源汽車AI應用核心課程模塊”。該模塊涵蓋《新能源汽車智能控制原理》《AI算法在電池管理系統中的應用》等課程，內容由兩院教師共同研討設計，將新能源汽車電池能量優化問題與AI深度學習算法緊密結合。例如，在課程中引入真實車型的電池數據進行算法訓練，助力學生在學習中同步掌握兩類知識。同時，課程考核採用“跨學科項目考核”方式，要求學生完成“基於AI的新能源汽車能耗預測方案設計”等任務，推動課程體系從“簡單疊加”向“深度融合”轉變，為人才培養夯實知識基礎。

  實踐驅動促協同，&&共育提能力

  實踐是連接新能源汽車與AI理論知識以及實際應用的關鍵橋梁，需要構建協同化的實踐&&。借助真實場景中的實踐任務，推動學生將這兩類領域的知識轉化為解決問題的能力，促進不同專業背景的教師與學生之間展開協作，在實踐過程中強化跨學科思維以及團隊協作素養。

  學校可憑藉校內的工程訓練中心以及AI創新實驗室，共同搭建“新能源汽車AI創新實踐&&”。&&配備新能源汽車實訓&架、AI倣真開發軟體及數據採集設備，教師可設計“新能源汽車自動駕駛場景模擬”實踐項目，組織汽車工程專業與AI專業學生組建跨學科團隊，共同完成“基於機器視覺的車道偏離預警系統開發”任務。汽車專業學生負責分析車輛行駛動力學特性並提供場景參數，AI專業學生負責算法設計與模型訓練，教師全程指導團隊協作與技術融合，借助項目實踐提升學生的跨學科應用能力與協同創新能力。

  技術引領拓視野，創新融合激潛能

  新能源汽車與AI領域技術更新迭代迅速，人才培養需緊密跟進技術發展前沿態勢，通過引入最新技術成果與行業動態拓寬學生視野；同時，引導學生探索兩類技術融合的創新方向，激發其在跨學科領域的創新潛能，確保培養出的人才既能適應當下行業需求，又具備引領未來技術發展的潛力。

  高校可定期邀請新能源汽車企業技術專家與AI領域研究學者舉辦“技術前沿講堂”，系統講解智能網聯汽車、AI大模型在能源優化中的應用等最新技術方向。此外，設立“新能源汽車+AI創新基金”，每年投入專項經費支持學生開展跨學科創新項目，如鼓勵圍繞“基於AI的新能源汽車充電需求預測與智能調度”展開研究，教師提供技術指導與資源支持，幫助學生將創新想法轉化為實際方案，在探索前沿技術中拓寬視野、激發創新潛能。

  産教聯動謀發展，協同育人接需求

  産教聯動是保障“新能源汽車+AI”跨學科人才培養契合行業需求的關鍵舉措。這需要構建高校與行業企業的深度合作機制，將企業實際技術需求與項目資源融入人才培養過程，讓學生在學習階段即可接觸行業實際問題，避免課堂知識與産業實踐脫節，提升畢業後的崗位適配能力。

  學校可與新能源汽車製造企業以及AI技術公司共同建設“産教融合育人基地”，企業參與人才培養方案制定，將其在智能駕駛、電池管理等領域的實際項目轉化為教學案例。例如，企業提供新能源汽車真實行駛數據，與教師共同設計“基於AI的電池健康狀態評估”教學項目；同時，企業為學生提供實習崗位，安排技術骨幹擔任企業導師，指導學生參與實際項目開發，如協助優化量産車型的智能座艙交互算法。學生在實習期間可將課堂知識用於解決企業實際問題，實現學校培養與企業需求的緊密銜接，培育出契合行業實際需求的跨學科人才。

  探索“新能源汽車+AI”跨學科人才培養路徑，本質上是教育體系與産業需求協同適配的過程，需通過知識融合穩固基礎、實踐驅動協同能力提升、技術引領激發創新潛能、産教聯動對接需求，構建全方位、立體化的培養格局。未來，隨着新能源汽車智能化技術持續迭代與AI應用場景不斷拓展，此培養路徑可融合數字化教學手段、整合國際化合作資源進行優化升級，如引入虛擬倣真教學系統模擬複雜駕駛場景，更精準地對接行業前沿需求，持續為産業輸送兼具專業深度與跨學科廣度的優質人才，推動新能源汽車與AI領域的技術創新和産業發展形成良性互動。（作者：施維振，煙&職業學院交通工程系）

  【基金項目】煙&職業學院2024年度校本科研項目“基於Apollo自動駕駛&&的智能車運動規劃方法研究”（項目編號：2024XBZC032）