当前，全球新能源汽车产业已步入智能化转型的重要阶段，人工智能（AI）技术作为核心驱动力，正深度渗透至自动驾驶、电池管理以及智能网联等核心环节，推动产业从“电动化”朝着“电动化+智能化”的双重方向升级。跨学科融合成为技术突破及产业发展的核心趋势，新能源汽车与AI领域的技术交叉催生了大量新型岗位需求。行业对于既通晓汽车工程原理又掌握AI技术应用的复合型人才需求迫切，这为探寻科学的跨学科人才培养路径提供了现实基础和时代机遇。

  专业融合筑根基，课程共建强体系

  新能源汽车与AI的深度融合重构了汽车产业生态，也对人才培养模式提出全新要求，传统单一专业的人才培养体系已难以满足行业对跨学科能力的需求。培养“新能源汽车+AI”跨学科人才，需打破传统专业界限，以两大领域核心知识为依托开展深度融合，构建系统课程体系为人才成长筑牢基础，让学生既掌握新能源汽车结构原理、动力系统等专业知识，又形成“专业+交叉”兼具的知识框架，具备从汽车工程视角理解AI技术落地场景的能力。

  高校可联合汽车工程学院与人工智能学院，共同开发“新能源汽车AI应用核心课程模块”。该模块涵盖《新能源汽车智能控制原理》《AI算法在电池管理系统中的应用》等课程，内容由两院教师共同研讨设计，将新能源汽车电池能量优化问题与AI深度学习算法紧密结合。例如，在课程中引入真实车型的电池数据进行算法训练，助力学生在学习中同步掌握两类知识。同时，课程考核采用“跨学科项目考核”方式，要求学生完成“基于AI的新能源汽车能耗预测方案设计”等任务，推动课程体系从“简单叠加”向“深度融合”转变，为人才培养夯实知识基础。

  实践驱动促协同，平台共育提能力

  实践是连接新能源汽车与AI理论知识以及实际应用的关键桥梁，需要构建协同化的实践平台。借助真实场景中的实践任务，推动学生将这两类领域的知识转化为解决问题的能力，促进不同专业背景的教师与学生之间展开协作，在实践过程中强化跨学科思维以及团队协作素养。

  学校可凭借校内的工程训练中心以及AI创新实验室，共同搭建“新能源汽车AI创新实践平台”。平台配备新能源汽车实训台架、AI仿真开发软件及数据采集设备，教师可设计“新能源汽车自动驾驶场景模拟”实践项目，组织汽车工程专业与AI专业学生组建跨学科团队，共同完成“基于机器视觉的车道偏离预警系统开发”任务。汽车专业学生负责分析车辆行驶动力学特性并提供场景参数，AI专业学生负责算法设计与模型训练，教师全程指导团队协作与技术融合，借助项目实践提升学生的跨学科应用能力与协同创新能力。

  技术引领拓视野，创新融合激潜能

  新能源汽车与AI领域技术更新迭代迅速，人才培养需紧密跟进技术发展前沿态势，通过引入最新技术成果与行业动态拓宽学生视野；同时，引导学生探索两类技术融合的创新方向，激发其在跨学科领域的创新潜能，确保培养出的人才既能适应当下行业需求，又具备引领未来技术发展的潜力。

  高校可定期邀请新能源汽车企业技术专家与AI领域研究学者举办“技术前沿讲堂”，系统讲解智能网联汽车、AI大模型在能源优化中的应用等最新技术方向。此外，设立“新能源汽车+AI创新基金”，每年投入专项经费支持学生开展跨学科创新项目，如鼓励围绕“基于AI的新能源汽车充电需求预测与智能调度”展开研究，教师提供技术指导与资源支持，帮助学生将创新想法转化为实际方案，在探索前沿技术中拓宽视野、激发创新潜能。

  产教联动谋发展，协同育人接需求

  产教联动是保障“新能源汽车+AI”跨学科人才培养契合行业需求的关键举措。这需要构建高校与行业企业的深度合作机制，将企业实际技术需求与项目资源融入人才培养过程，让学生在学习阶段即可接触行业实际问题，避免课堂知识与产业实践脱节，提升毕业后的岗位适配能力。

  学校可与新能源汽车制造企业以及AI技术公司共同建设“产教融合育人基地”，企业参与人才培养方案制定，将其在智能驾驶、电池管理等领域的实际项目转化为教学案例。例如，企业提供新能源汽车真实行驶数据，与教师共同设计“基于AI的电池健康状态评估”教学项目；同时，企业为学生提供实习岗位，安排技术骨干担任企业导师，指导学生参与实际项目开发，如协助优化量产车型的智能座舱交互算法。学生在实习期间可将课堂知识用于解决企业实际问题，实现学校培养与企业需求的紧密衔接，培育出契合行业实际需求的跨学科人才。

  探索“新能源汽车+AI”跨学科人才培养路径，本质上是教育体系与产业需求协同适配的过程，需通过知识融合稳固基础、实践驱动协同能力提升、技术引领激发创新潜能、产教联动对接需求，构建全方位、立体化的培养格局。未来，随着新能源汽车智能化技术持续迭代与AI应用场景不断拓展，此培养路径可融合数字化教学手段、整合国际化合作资源进行优化升级，如引入虚拟仿真教学系统模拟复杂驾驶场景，更精准地对接行业前沿需求，持续为产业输送兼具专业深度与跨学科广度的优质人才，推动新能源汽车与AI领域的技术创新和产业发展形成良性互动。（作者：施维振，烟台职业学院交通工程系）

  【基金项目】烟台职业学院2024年度校本科研项目“基于Apollo自动驾驶平台的智能车运动规划方法研究”（项目编号：2024XBZC032）