人工智能推动高等教育模式变革 - 人工智能从理论提出到实践应用经历了长期发展，1950年图灵提出机器思考的理论基础，1956年首次提出"人工智能"术语，2022年后生成式AI爆发推动信息生产模式剧变 [2] - AI在高等教育中引发工具属性与社会规则属性的本质讨论，类似数学是人类"发现"还是"发明"的哲学命题 [2] - AI推动传统"传道授业解惑"模式向"人的联结"创造性实践关系转变，成为人才培养的新时代规则 [3] 数智素养能力建设 - 数智素养包含技术操控力、数据鉴别力、智能协同力和伦理思辨力，是AI时代人才培养的核心指标 [4] - 教育部2025年文件明确要求提升师生数字素养，但联合国数据显示仅32%教师能熟练使用智能工具 [4] - 华东理工大学与NVIDIA合作开展AI培训，苏州大学推出AI通识必修课程及使用规范，系统性提升数智素养 [5] 专业改造与跨学科融合 - 江苏省2024年方案要求推动AI与其他专业交叉融合，建设智能化教学平台实现"AI+专业"改造 [7] - "AI+专业"重构知识体系实现智能驱动的跨学科创新，"专业+AI"将AI转化为专业能力助推器 [7][8] - 专业建设通过AI融入实现知识图谱升级，培养具备算法时代批判性思维的复合型人才 [8][11] 协同育人机制创新 - "政产学研用"模式自2016年提出，2023年行业会议强调其是AI产业发展的核心机制 [9] - 高校通过引入企业导师、产业教授参与课程设计，破解师资"技术焦虑"提升AI教学能力 [10] - 综合性院校整合计算机、传播等学科资源，顶层设计"AI+"课程组织活动强化协同效应 [10]

联合实验室成立背景 - 由民航西藏区局、民航气象中心、浪潮智慧科技、中科院上海光机所、北航国际创新研究院共同组建的高高原复杂气象预警技术创新联合实验室在拉萨揭牌[1] - 标志着西藏民航在科技创新领域迈出关键一步，开启科技赋能高高原航空安全新篇章[1] 实验室技术目标与规划 - 聚焦高高原风场精细探测、危险天气秒级预警等关键技术，计划3年内产出7项专利和5项应用软件[2] - 建设高高原气象预警云平台，实现跨单位科研协同与成果共享[2] - 2026年底前实现激光雷达测风系统、低空风切变预警系统在拉萨、林芝等枢纽机场落地应用[2] 资源整合与参与方分工 - 民航气象中心负责行业科研顶层设计，浪潮集团投入千万级算力设备与AI算法[2] - 中科院上光所提供激光雷达核心技术及风场研究经验，北航国际创新研究院推动成果国际化[2] - 民航西藏区局提供高高原机场测试场景，形成"政产学研用"全链条创新模式[2] 战略定位与预期成果 - 目标建成国家级高高原民航重点实验室，打造全球高高原气象预警技术的中国标杆[3] - 通过技术创新闭环生态突破西藏本地资源瓶颈，推动中国在该领域从跟跑到领跑的跨越[2] - 联合申报国家级/行业级科技项目，同时培育本土化高高原科技人才队伍[2][3]

数字人才发展现状 - 我国60.61%成年人和64.69%未成年人具备初级及以上数字素养与技能 16.26%成年人和12.55%未成年人具备高级数字素养与技能 [1] - 数字人才供给存在"金字塔失衡"现象 基础开发岗位人才过剩与人工智能、量子信息等前沿领域人才紧缺并存 [1] - 数字人才培养滞后于产业实践 区域间人才供给失衡问题突出 [1] 数字人才培养体系优化 - 推动数字技术龙头企业与高校共建现代产业学院 实施"学术导师+产业导师"双导师培养模式 [2] - 完善数字人才培养实习基地建设 构建学校、企业、政府共同参与的产学研一体培养机制 [2] - 推进数字基础设施建设 开展数字职业技术技能竞赛活动 为人才成长提供优质平台 [2] 高端数字人才队伍建设 - 构建"政产学研用"五位一体数字人才生态系统 搭建数字人才大数据平台监测供需动态 [3] - 实施数字人才专项计划 对关键领域人才给予税收优惠和科研自主权 [3] - 建设数字人才保税区 试点国际通行的成果转化机制吸引海外顶尖人才 [3] 数字教育生态构建 - 建立"智能+X"交叉学科群 推动数字技术在各专业领域应用 [3] - 将数字素养纳入各类人才培养标准 开设数字技术通识课程 [3] - 建设线上数字精品课程 依托新媒体丰富高质量课程资源 [3]