国家行业产教融合共同体成立，怀部长提了四个“要”，怎么落地？

9月29日，国家工业母机、粮食、铁路建设、新能源汽车行业产教融合共同体集体成立会议在京召开。教育部党组书记、部长怀进鹏出席会议并讲话。

怀部长提了四个“要”。原话是这样：

建设行业产教融合共同体，是促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接的重要载体。

要坚持标准共建，围绕国家战略和产业发展需求，完善共同体运行、资源共享、协同合作等机制，推动产业标准、岗位标准与教育标准衔接转化。

要坚持人才共育，推动企业和院校共同研究培养方案、开发课程资源、建设实践平台，把产业一线的真问题、真项目、真标准融入人才培养全过程。

要坚持技术共创，健全校企联合开展技术攻关的制度机制，打通研究成果从实验室落地生产线的转化通道，实现技术攻关、成果转化、人才培育一体推进。

要坚持业态共促，汇聚人才、技术、标准、场景等要素，推动产教相互赋能、资源相互激活、成果相互转化，塑造产教融合新生态。

四个“要”，每一个都指向产教融合深水区的核心命题。标准共建、人才共育、技术共创、业态共促，从顶层设计到落地路径，从资源整合到生态构建，框架完整，方向明确。

国家在布局上，建了7个国家行业产教融合共同体。在机制上，构建重大任务清单、人才需求清单、技术需求清单和关键岗位能力图谱，将行业需求转化为校企共同任务，形成有任务、有责任、有投入的运行机制。在举措上，引导成员单位通过真招实招推进共同体建设。

顶层设计有了，运行机制有了，任务清单有了。那么在微观层面，在学校和课堂里，怎么落地？

以软件和信息服务行业为例。这个行业的产教融合，说到底是两件事：企业需要什么样的人，学校能不能培养出来。而检验培养质量的标准，不是考试分数，不是论文数量，是学生能不能做出企业真正需要的东西。

我的观点一直很明确：项目式教学，看学生作品。

不是“教了一门AI课”，不是“请了企业导师来做讲座”，不是“签了合作协议挂了牌”。这些是过程，不是结果。结果是学生做出来的东西能不能用，企业认不认，市场接不接受。

两个项目可以说明问题。一个偏理科，一个偏文科。

数据标注项目：从“一周走了一半”到“教AI审美”

先说一个真实场景。

一位高校老师跟我聊过一件事。学校安排学生去一家数据标注公司实习，第一周结束，走了一半。学生反馈很直接：“每天就是拉框、打标签，跟流水线工人没区别。”

学校觉得委屈，企业也觉得委屈，学生更委屈。三方都不满意。

但就在不久前，一家做数据标注的公司完成了3.5亿美元E轮融资，估值235亿人民币。年化收入从2000万美元飙到3.75亿美元，一年增长18倍。这家公司叫Snorkel AI，2019年从斯坦福AI实验室分拆出来。

一边是学生一周跑了一半，一边是资本疯狂押注。同一个行业，两个完全不同的画面。

问题出在哪？

2026年6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（国数科基〔2026〕25号），明确要求“引导数据标注从‘以人为主’向‘人机协同、专家深度参与’的多层次标注模式转变”。文件还提出“发展专家型数据标注服务，建立行业专家认证机制”，以及“支持有条件的院校增设数据标注相关课程，依托产教融合、校企协同等方式，培育具备专业知识的数据标注人才”。

政策指向很明确：数据标注正在从“劳动密集型”向“知识密集型”转型。

这跟怀部长说的“把产业一线的真问题、真项目、真标准融入人才培养全过程”完全对应。真项目是什么？不是模拟一个数据集让学生练手，是企业的真实数据需求。真标准是什么？不是老师按教学要求打分，是企业按生产标准验收。

数据标注行业正在分化成两个行业。塔底，传统简单任务正快速被AI自动标注工具替代。塔顶，高阶AI训练师正在成为高薪争抢的稀缺资源。

Snorkel AI的做法是“数据编程”：让数万名专业人士（编程、法律、医疗等领域）定义任务、设计场景、制定评分标准，然后由AI负责数据生成、筛选和质量控制。专家不是“标注员”，是“规则制定者”和“质量守门人”。

企业要的不是一个只会拉框的人。看看真实的招聘岗位：

“AIGC应用开发工程师（语料训练方向）”，要求本科及以上。工作内容是整理、编写和标注告警处置知识库和工单语料，设计优化提示词，对大模型回答进行评测、纠错与对齐。月薪7到10K。

“PE评测-通用”岗位，要求必须是影视类专业，优先导演、影视摄影与制作、广播电视编导等专业。工作内容是评测AI生成的视频，判断画面质量、叙事逻辑、审美水平。招聘要求里有一句话：“评测每一条视频的流程较长，既需要看视频又要看文本，少则8到10个步骤，多则20+步骤。”

这个岗位需要的能力是什么？是影视专业素养，是审美判断力。不是“会用标注软件”。

高校能不能把实训设计成类似的模式？

影视专业的学生，参与AI视频生成的数据评测项目。他们判断AI生成的画面有没有逻辑漏洞、构图是否合理、叙事是否流畅。这既是实训，也是专业能力的检验。

法学专业的学生，参与法律大模型的数据构建。他们判断AI给出的法律建议是否符合法条、逻辑是否严密、有没有遗漏关键信息。

医学专业的学生，参与医疗AI的数据标注。他们判断影像标注是否准确、诊断建议是否合理。

这些不是“低端代工”，是用专业知识训练AI的高阶认知劳动。这就是怀部长说的“人才共育”的具体形态：企业和院校共同研究培养方案，把产业一线的真问题、真项目、真标准融入人才培养全过程。

数据标注项目，让学生用自己的专业判断力训练AI。学生做出来的不是“作业”，是“被企业真实使用的数据产品”。这就是作品。

具体做法可以参考之前的文章。

国家数据局定了39个数据标注先行城市，高校产教融合该怎么接？

音乐影像项目：在真实项目中学会协作

再说第二个项目。

一部MV通常3到5分钟。但它涉及的工作，横跨音乐、影像、声音、叙事、美术等多个领域。一部MV的制作，需要音乐人、导演、摄影师、剪辑师、美术指导在同一项目中协同工作。

这种跨学科不是“设计”出来的，是MV这个媒介本身带来的。

高校能不能把MV当作一门正式的课程来教？这个问题，斯坦福和南加大已经回答了。

斯坦福大学有一门课叫MUSIC 203：Audiovisual Performance。这门课的核心，不是“制作一部MV”，而是“在舞台上用音乐和影像一起完成一次表演”。课程最终以一场公开演出收尾。学生的考核不是提交一份剪辑文件，而是在观众面前完成一次视听表演。

南加州大学电影艺术学院开设了CTPR 497：Music Video Production。课程描述写的是：“写作概念、预算、拍摄、剪辑和导演一部音乐视频，以及如何接到工作、如何与乐队打交道、如何与唱片公司合作。”课程的目标是让学生在毕业时有一份能拿出去找工作的作品集，而不是一份“课程作业”。

斯坦福和南加大的MV课程，表面上是两门不同的课，底层逻辑是同一个：项目式教学。

不是“找一个项目来教”，是“把课程本身设计成一个项目”。

国内高校做项目式教学，最常遇到的困难是“找不到合适的项目”。企业提供的项目太复杂，学生做不了；模拟的项目太简单，学生学不到真东西。MV提供了一个天然的解决方案：它足够短，3到5分钟；它足够完整，从概念到成品全流程覆盖；它足够真实，有观众、有平台、有产业需求。

MV课程不需要“找项目”，它本身就是项目。

这就是怀部长说的“人才共育”的另一种形态。企业和院校共同建设实践平台，把产业一线的真项目融入人才培养全过程。MV项目，让学生在一个真实任务中完成跨专业协作，最终交付一件“能拿得出手”的作品。

学生做出来的不是“课程作业”，是“能作为专业作品集一部分”的作品。这就是作品。

两个项目，一个偏理科，一个偏文科

数据标注项目，需要的是数据处理能力、工具使用能力、技术理解能力。它适合计算机、软件工程、数据科学等理工科专业的学生。

MV项目，需要的是叙事能力、审美判断力、视听语言能力。它适合影视、音乐、传媒、经管等文科专业的学生。

项目式教学不是理工科的专属，文科专业同样可以用项目式教学落地。

过去高校做项目式教学，往往集中在工科领域。做一个机器人、写一个软件、开发一个系统。文科专业的学生参与不进去，或者只能做“辅助工作”。

但MV项目证明了一件事：文科专业的学生，同样可以在一个完整的项目里承担核心角色。写剧本、设计人物、判断画面、把控节奏，这些工作不是“辅助”，是项目能不能成的关键。

怀部长说的“人才共育”，不是只面向理工科。是所有专业的学生，都能在真实项目中找到自己的位置。

落地：三个关键动作

怀部长提了四个“要”。标准共建、人才共育、技术共创、业态共促。落实到学校和课堂，可以归结为三个关键动作。

第一，把“真项目”引进课堂。 真项目是企业有真实需求、学校有真实产出的合作场景。不是模拟，不是仿真，是真实的企业任务。学生做出来的东西，企业要用，市场要认。

第二，把“真标准”作为评价依据。 学生的作品好不好，不是老师说了算，是企业说了算，是市场说了算。评价标准变了，学生学习的动力就变了。

第三，把“真协作”变成制度。 真协作不是“鼓励”出来的，是任务本身强制的。项目式教学的核心，就是设计一个只有不同专业协作才能完成的任务。

结语

看学生作品。

这是产教融合最微观、也最真实的落地方式。

文理皆可，关键是找到那个让学生愿意投入、能够交付的真实任务。

如果你的学校正在推进产教融合，不妨问自己一个问题：我们的学生，毕业时能拿出几件“企业认、市场认”的作品？

我是黄老师，从事产教融合与人才培养研究多年。在这里聊高校人才培养方案的那些事儿。

• 附：国家行业产教融合共同体完整名单（2026年9月）