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产学研深度融合是驱动科技创新、赋能产业升级、培育未来人才的关键引擎。作为从高校走出的工业AI领军者，中控技术深谙产学研协同的价值。为此，我们特推出《中控·智链产学研》系列文章，聚焦中控技术如何系统性打通产学研壁垒，构建融通生态，为工业AI时代的人才培养与技术创新提供“中控方案”。
要跑赢这场聚焦工业最前沿领域的“马拉松”，需要孜孜不倦攀登技术高峰、需要奔赴技术阵地的人才梯队，更需要能够源源不断培养、打造出工业AI人才的机制、方法与工具。然而，面对工业AI这条刚刚响起发令枪的赛道，今天的企业、高校和科研机构，又该拿出什么样的方法和工具，不拘一格“塑”人才？
对待这个问题，浙江中控科教仪器设备有限公司（以下简称“中控教仪”），正试图利用他们倾力打造的工业AI共建实验室整体解决方案，构建起从学生到专业人才的“成长之桥”。
破局之道：将工业的“真实性”融入教育场景
中控教仪已成立逾20载，作为中控旗下坚持深耕科教领域的一员“智将”，也凸显了中控布局的前瞻性。当前，中控教仪敏锐地洞察到，无论是今天的工业AI领域，还是传统的自动化技术方向，高校在专业人才培养方面所面临的主要挑战，源于高校的教学管理、课程体系与产业实际需求之间可能存在脱节问题。
而这样的脱节，既存在于知识、技术更新的层面，也存在于实际应用和操作层面。中控教仪认为 ：教学如果不能站在技术的前沿，学生学的就是“过去式”；培训如果不能营造出需要调动各种技能、应对各种情况的实战场景，学生练的就是“散装拼盘”。
进入工业AI时代后，这些“卡脖子”的瓶颈问题将更为显著。例如控制工程网版权所有，工业AI教学、科研需要大量真实工业数据和仿真平台，但高校普遍缺乏企业级数据资源和计算资源，导致学生实践、研究效果受限；再如，工业AI技术落地往往需要综合考虑数据安全、模型可解释性等问题，但高校科研多侧重技术指标，对实际生产中的约束条件却往往关注不足，容易脱离实际。
那么，怎样才能让学生提前适应真实、复杂的行业实际环境www.cechina.cn，培养出将工业AI融入各种场景、解决各种问题的能力呢？
面对挑战，中控教仪用来“破局”的关键便是——用工业的真实性重构教育的场景。
在这一理念的引导下，中控教仪依托中控在工业AI领域的产品与技术能力，全力打造出契合未来人才培养需求的“工业AI共建实验室解决方案”。该方案基于“真实数据、真实场景、真实需求”对各类型工业AI应用场景和教育功能进行定义，构建出“零距离”的工程仿真环境。
中控教仪正在努力通过这样的解决方案，将一座鲜活、真实的工厂“搬”进实验室。这一工业AI实验室的功能架构覆盖了AI智能引擎及应用、数据基座，以及一系列真实的典型生产场景，能够满足高校人才培养在研究实践、专业实验以及学科教学等不同层面的丰富需求，让培训学员快速熟悉从工业控制系统到进阶AI应用的各环节知识CONTROL ENGINEERING China版权所有，拥有“实战”式的行业环境和操作体验。
其中，作为“承上启下”的支撑架构，中控基于工厂操作系统supOS和UCS/DCS/PLC等智能控制系统打造的数据基座，能够广泛采集工厂的研发、生产、运行、设备、质量、供应链及模拟数据，这些翔实的工业大数据为更上层的工业时序大模型、高校自研小模型及语言大模型等AI引擎以及类型丰富的工业智能体（Agent）提供了丰富的数据支撑；向下控制工程网版权所有，则全面模拟了从原料到生产、从检验到仓储的工业生产全流程场景，让教学及培训更加有的放矢，助力高校应对教学中“有理论无实践”、“有知识无场景”的瓶颈挑战。
个性化普惠：满足不同机构和学生的切身需求
当然，面对人才培养这一高度体系化、多样化的系统工程，仅仅打造出产品和解决方案是远远不够的。中控教仪的“桥梁”作用不仅体现在技术赋能上，更在于其对教育生态的层次化设计和普惠式覆盖上。
例如控制工程网版权所有，同样是与工业AI相关的培训，职业院校、本科高校和科研机构的需求难免“众口难调”，如何解决这一实际问题？事实上，针对这一挑战，中控教仪除了推出通用性强的实验室解决方案，还在资源匹配与合作模式上也推出了一系列灵活且定制化的支持政策，让每一类不同背景和需求的教育合作伙伴都能够在工业AI的教研探索之路上有所收获。
首先，针对对工业AI具有基础教学需求的高校，中控教仪将加快通用产品支持与服务授权，同时在产品应用课程方面，中控教仪协同中控技术正持续组织专家进行一系列课程的开发，方便高校组织和引导学生进行自主学习。
而针对以教学为主、辅助部分科研需求的教育伙伴，中控教仪则会以教学与科研平台共建为主，例如依据高校专业特色与科研需求，共同开发专业特色科研平台和专业课程体系，并借助中控实际工程案例与仿真技术，为高校构建虚实结合的实践教学环境，让学生能在模拟真实工业场景中提升实践操作与问题解决能力。
而对于科研能力领先的头部院校，中控教仪则依托中控为学校提供深层次的合作方案，具体以项目共研与行业标准共建方式合作为主，包括联合申报国家及地方重大科研项目，特别是在流程工业智能制造、工业 AI、工业软件等领域共同推动科技进步与创新；此外，在相关行业标准制定、推动流程工业智能制造领域产学研融合、促进成果转化等方面，中控也将投入更多资源。
以迭代与创新致敬未来人才
在8月11日-14日，中控举办了首届“中控杯”工业AI创新挑战赛（2025 IndAIC）暨产学研创新论坛。在论坛上，正式发布了其《工业AI共建实验室方案》，并提出首批打造10所高校工业AI实验室标杆的规划。而随着由中控发起，产学研届代表共同发布《工业AI产学研协同创新合作倡议》，我们有理由相信，工业AI共建实验的未来值得期待。
面向未来，中控将持续推进工业AI教育实验室整体解决方案的迭代和升级，以确保方案能够与时俱进，时刻为教育伙伴应对未来挑战做好准备。
中控认为，鉴于工业AI与工业场景深度融合的显著特性，未来的工业AI教育模式将逐渐突破传统理论教学的框架，转而向“仿真+实战”的模式发展。而这CONTROL ENGINEERING China版权所有，也正是未来科教领域继续深耕的重要方向之一。此外，大模型与多模态AI技术的发展，也有望在很大程度上重塑教学交互方式。
显然，连接教育与产业，是一场需要持续投入的变革。今天，中控在产品和解决方案上倾注的点滴迭代和创新，无异于向未来的工业AI人才致敬。而这座不断成型和完善的“人才成长之桥”，也正在向更广阔、更精彩的未来延伸。
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