长三角地区作为我国人工智能发展的核心区域，其高校在打造人工智能交叉学科方面采取了多维度策略，通过政策引导、学科重构、产教融合等方式推动创新。以下是具体的实践路径和案例：

一、顶层设计与政策协同

1. 区域一体化战略支持

长三角通过《一体化发展三年行动计划（2024—2026年）》明确协同建设科技创新中心，例如支持南京、杭州—宁波创建区域科技创新中心，推动跨区域学科交叉合作。高校如同济大学联合发布《张江宣言》，提出以人工智能为“催化剂”，打破校际、校企壁垒，形成协同创新的学科生态。

2. 制度创新与学科布局优化

高校需突破传统学科建制，例如同济大学构建“以人才培养为核心、重大平台为载体”的交叉学科体系，通过人工智能赋能传统学科（如土木工程向智能建造转型）实现“化学反应式”融合。上海师范大学通过“人工智能+教育”模式重构课程体系，覆盖技能实训、基地实践等环节。

二、课程体系与人才培养模式

1. “人工智能+X”复合型课程设计

基础理论融合：如浙江大学、上海交大等将数学、神经科学等基础学科与AI算法结合，强化底层理论支撑。

应用场景驱动：设置“智能医疗”“智慧交通”等模块化课程，例如合肥工业大学结合智慧养老需求开发跨学科课程。

实践导向：上海师范大学通过“校内—中小学—企业—竞赛”五环联动，培养从技术习得到知识传授的全链条能力。

2. 跨学科人才培养机制

高校通过“新工科”“新文科”等模式培养复合型人才。例如，中国科大管理学院结合数字化创新与产业需求，培养具有“人工智能思维”的交叉人才；华科军山校区开设机器人学、三维医学图像处理等课程，强化工程实践能力。

三、产学研深度融合与平台共建

1. 校企协同创新平台

长三角地区高校联合龙头企业（如科大讯飞、乐聚机器人）建立联合实验室和实训基地。例如，上海交通大学元知机器人研究院推动技术转化，合肥工业大学与讯飞医疗合作开发智能诊疗系统。

2. 产业场景赋能研究

高校聚焦国家战略需求，如吴江区推动“AI+制造业”行动，高校参与开发垂类大模型和智能应用场景（如康力智慧电梯系统），促进科研成果产业化。上海师范大学通过“人工智能青少年科普宣讲团”向中小学输送课程，形成教育链与产业链的闭环。

四、资源共享与国际化合作

1. 区域数据与算力共享

长三角依托国家算力枢纽（如芜湖数据中心集群）构建算力网络，高校可共享算力资源，支持AI模型训练。推动科技创新券互通，降低跨区域科研成本。

2. 国际合作与人才交流

例如，华科军山校区计划与国际知名大学共建学科集群，培养具有国际视野的交叉人才；浙江大学、上海交大等通过国际联合实验室引进海外顶尖学者，推动基础研究突破。

五、评价机制与生态构建

1. 动态化人才评价体系

引入学分制、竞赛成果、第三方认证等多维度评估标准。例如，上海师范大学将竞赛获奖、企业认证纳入人才质量诊断体系，提升学生实践能力。

2. 学科交叉生态培育

高校需建立灵活的管理机制，如清华大学MARS实验室、北京大学具身智能中心等，通过跨学院协作打破学科壁垒，孵化创新团队。政策上需鼓励教师跨学科聘任，例如上海交大推行“双聘制”解决师资结构单一问题。

案例与成效

同济大学：通过人工智能赋能土木、交通等学科，形成智能建造、智慧交通等新兴方向，科研成果应用于上海张江科学城建设。

上海师范大学：构建“联盟—平台—基地”三层实践平台，输送300余节AI课程至中小学，获国家级竞赛奖项百余项。

中国科大：联合长三角高校成立管理学科协作网，推动AI在公共事务、医疗等领域的交叉研究。

挑战与建议

当前长三角高校在学科交叉中仍面临区域协同不足、基础研究薄弱等问题。未来需进一步：

1. 制定统一的人工智能学科标准，促进学分互认；

2. 加大基础层（如AI芯片、算法）的研发投入；

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