当人工智能开始进入能源调度、航空航天、铁路运输、工业制造等复杂产业系统，AI的价值正在从感知、生成，向分析、推演与决策持续延伸。

面对这场深刻的产业变革，高校人才培养也迎来新的命题：如何让学生理解AI在真实产业中的运行逻辑？如何将企业一线的复杂问题转化为高质量教学资源？如何培养能够理解业务、驾驭工具并作出决策的复合型人才？

8月20日，来自华东理工大学、河海大学、合肥工业大学、嘉兴南湖学院、南京邮电大学、上海对外经贸大学、上海大学、上海海事大学、上海理工大学、上海交通大学、苏州大学、同济大学的20余名教师代表（按拼音排序，不分先后）走进杉数科技，围绕决策式AI产业实践、产业案例教学转化与项目制课堂创新开展专题调研交流。

产业一线的复杂决策与商科课堂的人才培养在此交汇，共同指向一个核心议题：AI时代，商科教育如何培养真正能够理解商业、驾驭技术、统筹资源并推动决策落地的复合型人才？

活动现场，杉数科技教育业务线团队介绍了公司的发展历程、决策式AI技术体系，以及在国计民生关键领域形成的产业实践。与内容生成、知识问答等AI应用相比，决策式AI聚焦更加复杂的现实任务：在海量方案和多重约束中完成系统分析，为企业寻找更具全局价值的决策路径。

今天的人工智能，正在参与越来越多影响企业经营效率与产业系统运行的关键决策：

在快消与零售领域，决策式AI可以参与需求预测、智能定价、库存优化与供应链协同；在能源领域，决策式AI可以辅助电力市场出清、机组组合与资源调度；在航空航天领域，决策式AI可以参与航航空发动机检修，轨迹优化、试验资源配置与复杂工程系统计算；在铁路运输领域，决策式AI可以支持列车运行图编制与站场调度；在工业制造领域，决策式AI可以面对多工厂、多物料、多周期和海量约束，完成复杂生产计划与协同排程。

这些场景往往拥有规模庞大的数据、彼此耦合的约束条件，以及数量近乎无限的可选方案。企业真正需要解决的问题，是如何在复杂环境中完成更科学、更高效、更具全局性的决策。

依托自主研发的COPT数学规划求解器及相关核心技术，杉数科技持续推动AI进入产业核心生产与运营系统，让人工智能具备理解问题、构建模型、计算方案和辅助决策的能力。

产业正在发生的变化，也为高校提供了一张观察未来人才能力需求的真实图谱。

产业实践为商科教育提供了最鲜活的课堂。

真实企业面对的问题，通常不会以一道结构完整的习题出现。业务目标可能模糊，部门诉求可能冲突，数据可能存在缺失，管理者还需要面对预算、时间、组织协同和市场不确定性。产业案例进入课堂，需要完成一套严谨的教学化转化。

杉数科技基于长期产业实践，将产业所面临的决策问题转化为适合课堂开展的教学与实训素材，为院校与老师提供源源不断的产教融合素材。

经过教学化设计，原本庞大复杂的产业问题可以形成一条完整的学习链路：

学生进入业务场景，理解企业正在面对的问题；通过团队协作梳理需求，识别关键变量与约束条件；借助AI、数据分析与优化工具形成多个备选方案；结合经营目标分析不同方案的利弊；最终完成决策汇报，并对决策过程进行复盘。

学生面对的不再是一个已经被定义好的标准问题，而是需要理解业务背景、识别关键矛盾、分析数据、拆解任务，并借助AI工具形成和验证解决方案。

产业案例由此成为连接专业知识、AI能力与商业实践的重要载体。这也让课堂教学的重心，从“完成一次模型计算”进一步转向“理解业务、定义问题、协同AI和作出决策”。

围绕产业案例的教学转化，杉数科技分享了Decision Lab“饼干世界”、Multi-Agent Lab多智能体实训、Practice Lab产业案例及AI建模工具等实践。

在Decision Lab中，学生以小组形式进入企业经营场景，扮演不同业务角色，围绕生产、库存、定价、营销、物流和供应链等主题展开协作。AI辅助分析、团队讨论、方案比较和积分对抗共同构成沉浸式课堂体验。

在Multi-Agent Lab中，学生可以创建和调度需求分析、数据处理、建模求解与报告评估等不同功能的智能体，让多个Agent协同完成复杂产业任务。学生承担项目组织者和决策者的角色，负责定义目标、选择方法、约束过程、验证结果并形成经营建议。

在Practice Lab中，产业真实问题被系统拆解为业务背景、数据集、建模思路、求解代码和拓展任务，帮助学生完成从问题理解到项目交付的全过程实践。

AI建模工具则进一步降低技术操作门槛，让学生可以使用自然语言描述业务问题、建立数学模型，并将更多课堂时间投入问题定义、商业洞察、结果验证与方案权衡。

课堂由知识传递空间转向复杂问题解决场域。学生在真实任务中学习，在团队协作中判断，在AI辅助下完成决策。

现场交流中，与会教师结合课程建设和一线教学经验，围绕AI教学落地进行了深入讨论。

如何避免学生将AI简单当作答案生成工具？如何平衡技术门槛与专业深度？如何让不同基础的学生都能进入真实项目？如何评价学生在问题分析、团队协作和决策过程中的表现？如何将一次创新活动进一步沉淀为稳定、可持续的课程体系？

这些问题反映出高校对AI教育的关注正在持续深入。教学探索的重点，正在由“是否使用AI”走向“如何利用AI提升人才培养质量”。

在AI可以承担部分代码编写、模型计算和信息整理工作的背景下，人的价值更加集中于业务理解、问题定义、方法选择、过程约束、结果验证、价值判断和沟通表达。

AI时代的商业领导力，是在海量可能性中建立判断，在复杂约束中凝聚共识，在不确定环境中推动结果发生。AI时代的商科人才，需要具备扎实的商业底层逻辑，也需要拥有与智能工具协同解决复杂任务的能力。

此次调研交流，呈现了长三角高校教师对AI赋能教育教学的积极探索，也让杉数科技进一步听到来自课堂一线的真实需求。

产业实践为高校课程提供鲜活的问题来源，高校教学为产业发展培养面向未来的人才。教师的专业积累、企业的技术能力与真实产业场景相互连接，可以共同推动课程内容、教学方法和人才培养模式持续创新。

未来，杉数科技将继续与更多高校教师共同开发案例、共建课程、共创实训场景，将企业正在解决的复杂问题转化为学生可以参与的学习过程。

让真实产业问题成为学习的起点，让AI成为学生探索复杂世界的伙伴，让课堂成为连接知识、产业与未来的实践场。

以“真问题”激发思考，以“真场景”承载学习，以“真实践”锻造能力——校企携手，共同探索AI时代高素质复合型人才培养的新路径。