以人工智能为代表的新一代数字技术加速了化工产业全面迈向高端化、绿色化与智能化的高质量发展。在这一进程中，化工产业的高质量发展需求激增使我国高校化工类专业人才培养产生全新的育人模式。以注重学生专业课知识及单元操作技能的传统培养模式，已经无法满足当前化工产业的人才需求。因此，高素质复合型化工人才所具备的创新创业精神愈发重要。构建人工智能时代化工类创新创业生态系统，也进而成为高校人才培养中的必然之举。

　　创新创业教育生态系统是指围绕创新精神培育、创业能力培养、可持续发展潜力提升三大目标，发挥政产学研等多主体融合，在课程体系、实践平台、师资队伍、文化氛围、政策制度等方面有机联动和协同演进，进而构成的具有动态均衡、开放包容、共生共赢的人才培养体系。显然，创新创业教育生态系统需要高校、产业和政府等部门各司其职，并在系统之内形成良性螺旋互动，化工产业的高质量发展离不开与时俱进的人才培养体系。然而，我国当前的化工类创新创业教育仍难以满足产业对人才多维发展的需求，尚未形成有机融合的创新创业生态圈，反而更像是一幅由割裂的片断拼凑而成的拼图。

　　要实现高水平创新创业教育，其涉及的各个要素本身就必须具备相对独立与系统性。因此，必须建立一个使这些要素能够相辅相成、互联互通的创新创业教育生态系统。这意味着，该系统必须突破以往同质化、封闭且线性的组织模式，转向一种注重卓越、强调协同、鼓励共创的新型创新创业生态。就我国化工类专业而言，创新创业教育生态系统更具有构建的重要性与紧迫性。一方面，化工过程较为复杂且为工程型过程，对安全与环保有着极高的要求；另一方面，从创新构想到产业化应用往往所需要的时间较长且需要较高门槛。与之同时存在的是，数字技术也催生了一系列用于分子设计、过程优化、智能安全监控等方面的先进工具。但现实中仍存在现有体系难以打通隔阂与壁垒，从而完成跨学科学习，距离实际化工产业较远等问题，同时又缺少可供借鉴的成熟范本。

　　因此，本研究针对探讨人工智能时代下化工类专业创新创业教育生态系统构建中存在的问题，并提出相应对策，进而推动其成为新工科教育教学和创新创业教育交叉融合的新型范式，并尝试为我国高等院校化工类专业建设综合性改革提供一份可操作的系统行动指南，引导高校充分调动各方面的积极性、主动性、创造性，瞄准关键环节和重要领域补齐短板，系统施策破解人才培养与化工产业高质量发展需求错配的关键问题，最终为我国化工产业加速转型升级、实现持续高质量发展锻造过硬与适配的人才队伍。

人工智能时代化工类专业创新创业生态系统构建的问题

　　1.课程体系僵化，与人工智能及产业创新需求结构性脱节

　　当前，大多数化工类专业的课程体系主体仍然是围绕着数十年来沉淀下来的稳定的知识架构而构建，基础脉络就是传递物理化学、化工原理、分离工程、反应工程的经典理论以奠定专业知识基础。在校学生缺乏相应的创新创业方面知识，现有教材并未全面引入人工智能技术以及其所代表的新一代数字技术相关内容。课程更新速度仍远落后于化工行业转型升级的实际需求。行业关键应用，如机器学习筛选催化剂、计算材料性能、计算机视觉产品检验与安全巡检、流程工业数字孪生实时仿真等，未能充分转化为本科教学实例，学生因而难以掌握数据驱动工具，缺乏相关知识与方法解决复杂问题，这直接影响其对未来发展的预期与想象空间。

　　传统课程体系呈现的是按照条块分割、线性的知识传授模式，然而当前时代的产业创新以及人工智能赋能下的产业创新都是非线性的、跨界交叉式的集成创新，这就要求从业者不仅要懂化学反应原理和设备运转，还要拥有数据分析、算法运算、技术可行性及经济性、安全性等方面知识。现有的课程体系尚未建立起从化工专业知识到信息智能技术的关联桥梁，这就导致学生的知识迁移能力和综合运用知识能力不足，在面对真实情境下跨领域复杂工程问题解决的时候，只掌握在学校所学的知识，无法进行有效的跨学科融合学习，所以，在这样的学习情境下，培养学生更多的是为传统化工产业服务，而不能够为将来迎接化工强国时代做好铺垫。这种根本性的结构性滞后因素成为创新创业生态体系运行的主要阻碍，使得人才的创新活动一开始就处于起点落后于人的状态。

　　2.实践平台虚化，缺乏高价值、智能化的产教融合载体

　　实践教学是培养学生工程能力和创新精神的主要环节，但是，现有大多数化工专业的实践平台存在虚化和低效的情况。在学校里开展的实验教学更多的是展示性、验证性的实验，主要是针对某一具体设备或者某一具体单元的过程操作。这样的实训环节所涉及的工艺和现实化工生产，不能满足当下需要解决的过程系统工程问题。更为重要的是，几乎都看不到人工智能的身影，没有为学生提供把学生学习到的数据真正变成信息，并通过学习相关的算法等将数据变成知识的能力的平台，学生无法了解并学会处理和分析真实现场所产生的实际生产数据流，缺乏掌握使用机器学习的方法建立工艺的过程模型等技能，也无法获得通过动手实际使用智能工具而得到面向未来的通用技能。

　　从校企合作来看，产教融合的困局导致实践平台趋于空壳化。由于技术保密与生产安全等因素，企业通常不愿向高校师生开放核心生产数据、先进控制模型及实际优化课题。即使开展合作，也多为认识实习、专家讲座等流于表面的形式，或采用已过保密期的知识，剥离复杂背景简化为教学案例。教学过程中真实融合有限，学生实际动手能力难以得到有效培养。实践环节大多停留于纸上谈兵与实验室小试，缺乏关键的中试或工艺包训练，学生难以展现能力，其创业意识也缺乏对产业真实成本、约束与痛点的深刻认知。

　　3.师资与评价单一，难以支撑跨学科创新与创业孵化

　　在实践中，任何教育变革最终都需依托具体人员来落实。当前，化工类专业教学任务主要由具备深厚学科背景的博士和教授承担，他们在传统研究方向上造诣较深，但大多缺乏人工智能与数据科学的系统训练及实践锻炼。这导致出现一种现象：擅长催化机理的教师可能负责讲授机器学习中的催化剂高通量筛选，或由精于流程模拟的教师指导学生开发数字孪生智能监控系统，教学内容与产业实际之间存在显著的知识断层。与此同时，部分高校虽引入企业导师参与培养，但因双方互动不足而往往难以形成稳定、互补的教学团队。

　　伴随师资队伍结构同质化的是评价体系导向偏斜，当下的学生评价仍然以考试成绩或实验报告等为重要参考，而这些都以考察学生对于既定知识的记忆和再现情况为主，以及对既定流程的执行状况。而创新创业教育活动的本真价值所在，就是在不断地突破现有经验和流程，探寻和发现未知，在未来的世界里可能碰触一些不确定性和不可预知的风险，从而创造出更大价值。对于目前学校的做法来说，并不能真正全面地体现学生团队合作能力，分解复杂的难题、进行跨学科学习、制作原型并快速迭代以及观察社会发展趋势的能力。学校现有的评价体系可能会诱发一种墨守成规的习惯性思维，抑制学生创造性思维和挑战风险的创业精神。对教师而言，目前的评价及晋升也主要是以科研论文及纵向课题为主，所以，当教师投入到全新的前沿交叉的领域开展课程教学工作或者带领学生去做高风险高不确定性的一些创新创业项目时，通常并不会被纳入到学术评价当中。

人工智能时代化工类专业创新创业生态系统构建的对策

　　1.重构“化工+AI+创新”融合型课程模块与项目式学习路径

　　对课程体系重构要从顶层做起，打碎固有学科概念，架构起新的课程模块。从课程建设入手，把人工智能和数据科学放在化学反应工程、传质过程同等的位置上对待，把人工智能和数据科学不再视为辅助知识。对于低年级的学生要先教给他们掌握什么样的通识课知识，才能做好工程应用，尤其是教会学生如何用计算思维来分解和描述工程技术问题。到了高年级，就要学好一套门类齐全的专业方向融合课，如利用机器学习来进行分子模拟与催化剂设计等，这种深度集成课程是由化工老师与计算机老师共同负责，在课程中使用真实企业案例的方法和技术手段均要具体可实现。

　　更为重要的是，需围绕项目学习这条主线把零散的知识点串联起来，形成解决问题的能力，设计梯度由易到难的开放式项目，比如从最简单的生产数据回归分析入手，然后到反应器的动态优化控制及故障诊断，最后做有关整个化工过程设计、经济效益评价及智能化安全风险控制的综合项目。由于题目本身就具有没有标准答案的复杂性，因而需要学生自己去发现问题，在发现的过程中需要穿梭于化工原理、人工智能算法以及工程经济等知识领域当中，从而不断地整合知识、创造知识和运用知识，这样使课程系统从原先的知识库转为现在的动态能力孵化器，并能直接对接产业对复合型创新人才的现实需求，也为学生未来创业实践做好充分的知识与方法论的双重准备。

　　2.共建共享智能化的开放实践平台与产业命题资源库

　　升级后的实践平台不应该局限于实体实验室，而应该充分利用虚实结合，以数据为基础，通过大平台开放、共性资源开放来打造智能化共同体。高校联合行业龙头、高新技术企业建设智能化工联合创新实验室，由企业提供真实脱敏的历史生产数据、典型工艺优化问题、部分边缘计算资源，高校师生团队使用这些资源完成算法开发、模型训练、模拟验证，从而可以让学生看到真实的产业痛点问题，所做的一切都能为企业的生产优化提供支撑，促使产教研用深度融合并形成闭环，具体如围绕精馏塔节能降耗、催化剂寿命预测等经典问题，以真实数据为基础进行建模并开展仿真测试。

　　在校内需建设支撑信息化工智能化工创客空间，提供强大的计算资源，支持仿真主流过程模拟软件及人工智能开源框架接入；引入小型化智能传感与自动控制系统，将联合实验室开发的算法模型在更可控的微型试验装置上进行初试与打磨；在校内虚拟仿真实验室的基础上引入校外实测数据并不断积累完善，形成低成本、高效率、高价值的实践闭环。同时，针对不断的创新诉求，需通过校企双方打造并维护动态更新的产业命题资源池，通过生产一线真实的技术难题转变为学生项目的不同难度课题，让实践教学不再纸上谈兵。

　　3.打造多元化导师团队与成果导向的动态评价机制

　　师资队伍转型是决定创新创业教育生态系统能否落地的关键一环，应根据教学要求制定师资能力提升计划，一方面，依托专项研修基金，鼓励支持中青年化工教师到顶尖人工智能研究机构或者智能化程度较高的化工企业访学及开展合作研究；使其看到人工智能技术解决工程问题的全过程。另一方面，积极引进交叉学科背景人才，完善企业专家柔性聘任机制，将擅长工业智能算法、数字化改造或拥有科技创业经验的工程师或管理人员等纳入兼职导师库。

　　组织集校内学术导师、企业技术导师以及创业导师在内的多样化指导团队，一方面，负责教学科研指导、工程技术指导；另一方面，进行市场洞察、商业模式打造指导。对于这样的团队指导，可以从创新思维、动手能力、作品水平、过程性的材料等多个角度进行评价，在此基础上建立多层次的综合评价制度，从而可以大大提高评价质量和精准度。凡经认定教师指导学生获得高层次创新竞赛奖励或者取得优秀专利并获得转化，或是帮助培育毕业生自主创业项目，都能直接转化为他们在职称评聘和绩效考核等方面的实际成果。此外，不同类型教师在创新创业教育中，还应该通力合作，践行“教－研－训”一体化的化工类专业体验式教学模式，并通过构建动态化的人工智能网络组织与内外互动机制，克服化工类专业传统创新创业教育网络化程度低、系统性差等固有难题，并有效搭建出由咨询、培训及资金等构成的创新创业教育全方位支撑平台。最终，构建出可以培养化工类专业学生创新精神与创业意识，并使得创新创业文化成为常态的创新创业教育生态系统，并使学生不断焕发生命活力，茁壮生长。