CCF YOCSEF广州观点论坛：AI大模型重塑工业软件人才培养
学者网讯（编辑／刘伶 通讯员／崔金荣）在AI大模型驱动的氛围编程（Vibe Coding）重塑软件工程范式、我国基础软件和工业软件亟需实现全链条突破，以及“人工智能+科学技术”推动科研范式变革的背景下，广东工业大学获批全国首批“工业软件”本科专业。面对恒定学分约束，高校必须回答：当AI能够跨越大量代码实现环节，学生究竟应把时间投入数理与领域机理、AI原生开发、系统架构，还是工程验证？
2026年8月29日下午，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF广州承办的观点论坛“AI大模型重塑工业软件人才培养：面向AI for Science与复杂工程场景，机理、架构与验证如何守住能力红线？”在广东工业大学计算机学院举行。论坛由CCF YOCSEF广州AC委员胡宇（广东工业大学）、CCF YOCSEF广州AC副主席陈炳丰（广东工业大学）共同担任执行主席。
论坛邀请到了南京大学王楚豫、华南理工大学陈岑、中国科学院深圳先进技术研究院蔡云鹏作引导发言；南方科技大学侯建国、深圳北理莫斯科大学欧阳乐、广东工业大学徐永安分别担任三个思辨议题的特邀嘉宾。广东工业大学计算机学院院长李小平，YOCSEF广州现任主席姜思羽(广东外语外贸大学），YOCSEF广州往届主席谭台哲（广东工业大学）、黄栋（华南农业大学），苏申（广州大学），YOCSEF往届副主席刘同来（仲恺农业工程学院），YOCSEF广州荣誉AC委员刘雷（广东科技报），蓝维维（CCF大湾区办事处），YOCSEF长春AC副主席祖建（东北师范大学），YOCSEF广州AC副主席陈俊颖（华南理工大学）、学术秘书崔金荣（华南农业大学）、李宇翔（头歌平台），AC委员黄培涛（广州唐邦信息科技有限公司）、刘琼（广东朝元信息科技有限公司）、邱少健（华南农业大学）、王子佳（广州大学）、张似衡（腾讯）、钟梓昕（香港科技大学（广州）），臧煜（广州名谱网络）、冯绮颖（广州大学），吴文昊（广州职业技术大学）、李艾伦（广州腾科网络技术有限公司）、王甜甜（UINO数字孪生）等来自高校、科研院所及企事业单位共40余人参加了此次论坛。
论坛开幕环节，执行主席胡宇介绍本次论坛的背景，并与共同执行主席陈炳丰逐一介绍出席本次论坛的嘉宾。随后，广东工业大学计算机学院院长李小平代表学院对论坛的召开表示祝贺并寄语厚望。他结合全国首批工业软件本科专业建设实际，勉励与会嘉宾围绕能力红线与培养方案改革深入交流，为工业软件人才培养提供创新思路。接着，YOCSEF广州主席姜思羽围绕YOCSEF的定位与文化内涵，介绍了YOCSEF的名称由来、核心理念、分论坛机制以及YOCSEF广州的特色文化。
执行主席胡宇、陈炳丰介绍论坛背景及嘉宾
广东工业大学计算机学院院长李小平发表论坛寄语
YOCSEF广州现任主席姜思羽介绍YOCSEF文化
在引导报告环节，南京大学计算机学院王楚豫教授以“浅谈vibe coding趋势下的人才培养——无线感知青年教师的三个观察”为题，结合自身教学与科研实践，分享了三大核心观察：在本科教学层面，AI大模型大幅降低备课与知识获取门槛，但也带来听课积极性下降、基础能力弱化等问题，存在“高分低能”隐患；在科研适配层面，通用大模型难以直接适配无线智能感知等垂直场景，亟需探索大模型与领域科研的融合路径；在工业实践层面，AI工具提升了代码开发效率，却也抹平了技术差异化优势，工业场景人才需从“代码实现”向“场景创新、架构优化、问题攻坚”转型。
王楚豫作引导发言
华南理工大学未来技术学院陈岑教授以“从信息智能到物理智能：AI原生工程人才如何兼顾高效计算、体系结构与系统集成”为题，指出AI发展正从信息智能迈向物理智能。他对比了封闭比特空间与开放物理场景的本质差异，分析了AI算法人才与硬件工程人才割裂、软硬件协同能力缺失等痛点，强调兼具AI技术、硬件架构与系统集成能力的原生工程人才极度稀缺，人才培养需重点补齐高效计算体系结构、端边协同与物理场景适配等核心能力。
陈岑作引导发言
中国科学院深圳先进技术研究院蔡云鹏教授以“医学人工智能发展、挑战与人才培养”为题，梳理了AI与医疗领域的融合历程，指出大模型时代医疗AI实现多模态深度渗透的同时，仍面临数据投毒、逻辑推理不可靠、多模态协作隐患等挑战。他强调，AI工具无法替代人类认知与专业判断，人机和谐协作是未来核心趋势；人才培养应重构评价体系，弱化单一技术能力考核，强化专业认知、风险判别与责任追溯能力，以适配各垂直领域的合规化、专业化发展需求。
蔡云鹏作引导发言
引导发言结束后，YOCSEF广州往届老主席谭台哲分别为三位引导发言嘉宾颁发了感谢牌，以表示对他们的诚挚谢意。
引导嘉宾感谢牌颁发
在论坛思辨环节，南方科技大学侯建国、深圳北理莫斯科大学欧阳乐、广东工业大学徐永安以及众多与会嘉宾，围绕以下三个议题展开深入而激烈的思辨。
思辨点（一）：定位之辩（开题引导：徐永安）
在本科恒定学分约束下，核心锚点应是“借AI跨越代码实现、强化数理与领域机理”，还是“全面AI原生、强攻系统架构与智能体集成”？a）AI可以代写代码后，手撕代码能力是否仍是不可替代的能力红线？b）数学、领域机理、工艺Know-how、软件工程、系统架构和AI工具训练之间，学分如何重分配？
针对此议题，广东工业大学徐永安认为，手写代码是工业软件人才验错能力的基础，属于不可逾越的红线，可删减重复性代码编写的训练学分，同时保留数理基础。刘静提出，手写代码需达到优于AI的水平才算合格，仅与AI持平不具备就业竞争力；张似衡从产业视角建议优先调整偏概念化的软件工程与迭代过快的通用AI工具学分；刘同来强调不同层次高校应差异化定位，不宜以单一代码解释能力作为一票否决标准；谭台哲认为，手写代码并非必须一票否决，学生能够独立验证系统运行结果即可。讨论初步形成共识：软件工程类课程宜以项目驱动重构，验证合规内容需面向AI时代更新方法体系，且学分调整须符合教育部计算机类专业建设国标要求。
思辨点（二）：归因之辩（开题引导：侯建国）
毕业生受挫，是因为专业独占壁垒被跨学科人才借AI瓦解，还是校园Demo缺少工业、临床与科研场景的“零容错、强合规、可复现”验证闭环？a）领域专家借助AI获得开发能力后，计算机类学生的不可替代性还剩什么？b）可解释性、小样本鲁棒性、数据治理、工程试验和安全责任，哪些必须进入本科核心考核？
针对此议题，南方科技大学侯建国指出，当前国内工业软件核心研发人员多数来自机械、电子、力学等非计算机专业，软件工程专业在工业软件领域的适配性仍显不足。陈岑认为，工业软件人才培养的难点之一是学生畏难情绪普遍，且相关赛道薪资吸引力相对较弱；产业界代表李明强调，工业软件的核心难点在于底层器件建模而非单纯代码编写，更适合采用“懂行业机理的人转化需求、开发人员落地实现”的团队分工模式。与会嘉宾进一步形成共识：不同层次高校应差异化定位，顶尖高校侧重底层工具研发人才培养，地方院校侧重场景落地型应用人才；可将企业真实场景项目嵌入高年级课程，并以保研、直博等机制激励学生投身工业软件方向。
三位特邀嘉宾作开题发言
思辨点（三）：破局之辩（开题引导：欧阳乐）
培养方案应从大一全面开启“AI原生编程开卷”，还是设置倒逼学生掌握底层原理与独立调试能力的“分阶段AI禁入隔离区”？a）如果设置AI禁入区，应禁到哪个阶段、禁什么任务、如何证明学生已越过基础能力门槛？b）考核能否转向“解释机理、审查生成代码、追溯数据、复现实验并对系统结果负责”？
针对此议题，与会教学管理者与授课教师形成较清晰共识：大一、大二低年级阶段宜全面禁止AI用于基础课程作业，要求学生手推理论、手写代码以筑牢基础；高年级再逐步放开AI使用。考核方面，应弱化纯结果导向，增加现场答辩与即兴追问，围绕代码逻辑、失效边界与实现路径验证真实掌握程度；大班教学可采用分组答辩与组间互评控制工作量。讨论同时指出，培养方案调整的阻力往往更多来自教师端，需倒逼教学内容更新，并将传统软件工程、编程教学与AI原生工具有机融合；答辩式考核可通过统一评分维度降低主观偏差，也可探索AI辅助考核系统支持大规模基础能力验证。
与会嘉宾发言（部分）
思辨环节结束后，YOCSEF广州现任主席姜思羽分别为特邀嘉宾颁发了感谢牌，CCF大湾区主任蓝维维对此次论坛进行了总结并表示肯定。
特邀嘉宾感谢牌颁发
蓝维维作论坛总结发言
与会嘉宾合影留念
本次论坛围绕“AI大模型重塑工业软件人才培养”这一主题，与会者达成共识：工业软件人才培养应坚守能力红线，在借助AI提升效率的同时，强化数理基础、领域机理与工程验证训练，构建人机协同、安全有序的人才培养新生态。相信这些讨论和观点将为工业软件及相关领域的从业人员提供重要的参考与借鉴。最后，论坛在轻松而热烈的氛围中圆满落幕。（全文完）
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