當人工智能逐步參與到越來越復雜的專業工作中時，教育行業也迎來了新的課題——未來，各行各業需要培養什么樣的人才？

作為技術密集型行業，民航業同樣站在這場變革的前沿。近年來，我國積極推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，加快教育數字化轉型，推動培養適應數字時代發展的高素質人才。

面對新的機遇與挑戰，民航院校如何培養具備終身學習能力、善于解決復雜問題、能夠與人工智能協同工作的新時代人才？本期我們邀請3位專家分享他們的觀察與思考。

中國民航大學

計算機與人工智能學院院長 李海豐

中國民用航空飛行學院

計算機與人工智能學院院長 路晶

中國民航管理干部學院

大數據與人工智能系主任 劉一

當前，人工智能正深刻改變民航業的運行邏輯、崗位結構與人才需求。請問，與傳統模式相比，“人工智能+民航”給行業人才培養帶來了哪些變化？

李海豐：傳統民航人才培養主要面向機場、航企、空管等運行主體，圍繞飛行技術、航空運輸管理、飛機運維等方向，培養保障安全高效運行的專業技術人才，關注標準化作業與規章執行能力。然而，在新技術驅動下，傳統民航業務流程中大量基礎性、重復性任務將逐步由機器完成。

2025年，民航局印發《關于推動“人工智能+民航”高質量發展的實施意見》，推動行業運行邏輯向“數據驅動、智能決策”全面轉型。民航業對人才的需求也從熟練的操作者，轉向能借助人工智能（AI）發現業務瓶頸、提高運行效率的高階復合型人才。

我認為，民航人才培養至少發生了四個維度的深刻轉變：一是從“單一技能”轉向“交叉融合”。隨著人工智能深度嵌入民航核心業務場景，打破專業壁壘，民航業亟須培養大量“懂民航、會AI、能創新”的新型復合型人才。

二是從“崗位匹配”轉向“創新引領”。人工智能正推動大量標準化、重復性崗位重塑。因此，人才培養不能僅僅被動匹配現有崗位，更要著力培育能夠定義新場景、創造新算法的科技創新人才。

三是從“知識傳授”轉向“通用能力鍛造”。在“人工智能+”時代，知識更新迭代速度前所未有，民航院校應更加注重培養學生的數據思維、計算思維和終身學習能力，使之具備應對技術快速迭代的底層能力。

四是從“國內視野”轉向“全球格局”。人工智能引領了第四次工業革命，而民航本身就是高度國際化的行業，更要著力培養通曉國際民航規則、能夠參與全球人工智能治理對話的國際化人才。

路晶：這是一個觸及民航教育底層邏輯的時代命題。人工智能對民航教育的沖擊絕非簡單的技術疊加，而是一場涵蓋知識獲取、師生關系、學科邊界的全方位范式革命。

在我看來，這種變革體現在五個維度。一是知識獲取走向多元，評價向過程賦能轉型。當下學生知識獲取已經突破傳統課堂邊界，我們必須實施貫穿全過程的過程性考核，從“記住什么”轉向“能做什么”。

二是師生關系向“師生機”三元協同演進。教師正在從知識傳授者轉變為思維訓練組織者與倫理守護者，既要將人工智能作為“力量倍增器”，也要堅守算法無法替代的價值判斷與人文關懷。

三是學科壁壘加速打破，“全棧型”復合人才成為剛需。飛行、空管、機務等傳統業務線正深度交融，育人目標必須從知識覆蓋轉向復雜工程問題解決能力的高階培養。

四是教師職能升維為環境營造者與經驗傳承者。核心價值體現在構建虛實融合的育人場景、傳授工程倫理、堅守民航職業精神內核，培育算法無法復制的職業素養。

五是培養模式須錨定未來產業變革。要嵌入對低空經濟、綠色民航的前瞻認知，讓學生理解“人工智能+民航”是運行邏輯與產業形態的系統重塑，而非工具性應用。

劉一：民航業的數智化發展不僅依賴技術創新，更取決于能否系統性培養出與之匹配的新型人才。當下，產業端和教育端都面臨迫切的教學范式改革。

在產業端，AI正在系統性打破傳統民航各專業領域之間的壁壘，各業務模塊對集成性要求陡然提高。“人工智能+民航”意味著對傳統業務場景進行融合、重構與創新，更意味著行業面臨巨大的“既懂業務，又懂AI”的復合型人才缺口。同時，在“人機混合”環境中，AI必然催生出前所未有的新場景，這些新場景沒有現成的手冊、標準答案和發展模式，因此人的判斷力、決策力，以及探索和設計新解決方案的創造力至關重要。

在教育端，傳統民航教育體系的建立和發展源自業務分工，規模化、標準化、分散化是其主要特征，飛行、機務、空管、運控、營銷等專業的課程體系、培養流程“各自為政”。

智能時代或將給民航人才培養帶來根本性、顛覆性變革，自主學習、個性化學習、跨領域學習將成為一種趨勢。未來，AI將有力賦能“學”與“教”兩端。在學習端，AI作為強大的“連接器”能夠高效融合、調用并可視化這些分散的知識課程體系，也可營造高保真、靈活配置的虛擬訓練環境，重塑飛行、機務、空管等關鍵崗位人員的技能習得與保持模式。在教學端，可依托數智技術為學生繪制精準的學習畫像，提供定制化教學方案，實現對學習、訓練內容的數據挖掘和動態優化，推動“教與學一體”深度即時互動。

近年來，“人工智能全學段教育”“人工智能通識教育”受到廣泛關注。聚焦民航領域，您如何理解人工智能通識教育的重要性？目前，民航院校在專業設置、課程建設、校企協同等方面進行了哪些探索？

李海豐：在民航領域，人工智能通識教育并非簡單的知識普及，而是一場面向未來的能力重塑和人才基座加固。通識教育是通用素養向行業勝任力轉化的橋梁，也能為破解復雜工程問題提供新范式，為“人工智能+民航”戰略提供重要的人才支撐。

圍繞這一認識，中國民航大學建立了“計算思維與人工智能Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ”三級課程體系，構建“寬—專—融”分層模塊化結構——面向全體大一學生開設“計算思維與人工智能”等“寬”基礎課；對有更深專業需求的學生，開設“Python與人工智能”“計算機視覺與機器學習”等“專”技術課；緊扣民航場景開設“融”交叉課，讓AI技術直接服務于民航專業能力培養。

在教學模式和教學生態上，推行基于問題導向的項目式教學，引入行業真實數據建立動態案例庫，讓學生的學習直面工程實際。依托知識交叉融合中心等平臺，繪制“素質—能力—問題—知識”四維知識圖譜，打造“教師主導、學生主體、人機互動”的新型課堂并建立多元評價機制。同時，大力推動校企協同，建立“高校教師+企業導師”雙指導模式，實現“AI+民航”的產教深度融合。

路晶：通用型人工智能通識教育難以滿足民航各專業的差異化需求。我們必須構建場景化、案例化、高階化的民航專屬通識教育體系，實現從“通用普及”到“專業賦能”的提升。

這一目標的實現，亟須“有組織的教學”支持。例如，北京航空航天大學吳文峻教授面向全校開設“人工智能導論”課程，組建跨越14個院系的55人授課團隊，依托實驗項目進行“案例化啟發式教學”，這為民航院校提供了借鑒。

目前，中國民用航空飛行學院正在構建“通用+專業特色”的人工智能通識課程體系。計算機與人工智能學院已面向全校開設“人工智能+民航”通識課，并針對不同專業集群設計差異化模塊。同時，推進“AI+X”微專業與輔修學位建設，允許非計算機專業學生通過項目制學習獲得人工智能應用能力認證。目前，中飛院正在組織編寫《人工智能與民航導論》系列教材，將數智飛行、智慧空管、預測性維修等案例系統融入教學內容，確保通識教育真正扎根民航運行場景。

在產教融合方面，中飛院與民航二所、華為等共建民航人工智能聯合實驗室，將企業真實數據集與業務場景引入通識課堂；依托全國航空類計算機虛擬教研室，聯合北京航空航天大學、南京航空航天大學等高校共建民航人工智能通識教育數字資源庫，實現優質案例跨校共享。唯有讓通識教育真正扎根民航運行場景，才能培養出既懂算法又懂業務的“全棧型”復合人才。

劉一：當前，無論身處飛行、空管、機務崗位還是服務崗位，大家都必須理解AI如何影響自己的工作流程和決策。可以說，具備人工智能素養，是民航從業者應對數智化轉型的必然要求。

人工智能通識教育是幫助個體重塑認知體系并實現能力延伸的關鍵起點。培養“數智化知識、數智化思維、數智化能力”，不僅能夠讓民航從業者理解AI技術的本質，而且能夠幫助行業凝聚“用好AI、整合好AI、監督好AI”的共識，從而在行業層面實現能力的進階。

缺少“人工智能通識教育”這一環節，民航從業者對人機協同的理解就容易停留在工具層面，難以實現深度、有機、可持續的融合。

近年來，民航院校都在積極推進人工智能相關學科專業優化調整，如設立人工智能、智能交通等本科專業，推動“人工智能+”的學科交叉融合等，以實現面向新興和前沿交叉領域的教學體系優化升級。以中國民航管理干部學院大數據與人工智能系為例，我們面向從業人員構建了民航業務與數智技術知識融合的課程體系、基于數智思維解決民航實際問題的教學資源體系，不斷強化面向民航一線的數智化人才培養與隊伍建設。

人工智能不僅是技術工具，也正在改變人們的學習方式和知識獲取方式。面對快速變化的行業環境，民航院校如何培養具備終身學習能力、善于解決復雜問題、能夠與人工智能協同工作的新時代人才？

李海豐：在快速迭代的行業環境中，終身學習、解決復雜問題以及與AI協同工作將成為未來民航人才的三項核心競爭力。民航的人才培養策略也應圍繞這三個方面系統展開。

首先，激發內驅力與重構學習路徑，培養終身學習者。終身學習的核心在于“自驅”。中國民航大學利用智慧化在線學習平臺和AI輔助學習系統，讓學生靈活掌握學習節奏，養成自主探索習慣。在課程體系上，教師在承擔引路職責的同時，留出空間設計高階探究任務，通過項目式、挑戰性課題喚醒學生的好奇心與求知欲，讓學習從被動接收轉向主動建構。

其次，打造“真實戰場”，錘煉解決復雜工程問題的硬本領。解決復雜問題的能力只能在解決真實問題的過程中獲得。一方面，中航大通過“真題真做”的實戰訓練，將民航一線業務難題轉化為教學案例；另一方面，把教師的科研成果直接引入課堂，讓學生直面行業痛點和科學前沿，培育其具備應對復雜場景的系統思維與攻堅能力。

最后，理解機理并堅守人的主體性，實現與AI深度協同。與AI協同的關鍵在于理解其底層邏輯并強化人的洞察與判斷力。在教學中，我們著力培養學生對民航業務場景的洞察能力和批判性判斷力，使其成為AI的駕馭者，在人機協同閉環中始終掌握決策主動權。

路晶：當人工智能能夠高效完成信息檢索、數據分析乃至方案生成時，教育的價值重心必然會向高階思維能力遷移。從“知識獲取”到“人機協同下的復雜問題解決能力”，是未來民航人才不可替代的核心競爭力。

民航院校人才培養目標的轉型，本質上是對培養生態的系統性重構。在理念上，中飛院構建了“人工智能素養+工程經驗”雙輪驅動框架，使學生既具備合理運用AI工具的倫理意識，又保有對技術邊界的清醒判斷。在途徑與形式上，復雜工程問題須前置并貫穿教學全過程。中飛院擁有覆蓋飛行、空管、機務、機場等全體系的民航運行場景，通過真實場景中的“做中學”，讓學生在持續人機互動中形成工程直覺。在考核上，弱化標準化終結性考試，建立覆蓋過程表現、團隊協作與復雜問題解決的多元評價體系。最終，實現人才培養目標從“知識繼承”向“創新引領”的根本性轉變。

劉一：“與AI協同工作”是人類與生產工具關系的又一次躍遷。未來，人機協同將成為如同使用辦公軟件一樣的新基礎能力。

不過，合格的“人工智能+民航”復合型人才不僅要學會使用AI工具，更要具有對AI的深刻認知，即在面對問題時，能夠自然而然地想到利用數據和算法擴展認知、驗證假設、優化決策。

在教學實踐中，首先要注重培育數據素養。幫助學生理解統計含義、辨別“數據偏見”，提升數據敏感度。其次，強化算法直覺，理解AI模型的基本邏輯、關鍵概念及其應用邊界，樹立“可解釋性”意識。最后，強化人機協同觀念，培養面向復雜任務的解構與分配思維，能夠管理AI并破解AI未能解決的邊緣問題，形成“從問題到機器可解方案”的創造性優化思路。

在產學研深度協同中，一方面，加強有組織、跨學科科研教學攻關，推動教育科技人才一體發展，打造未來引擎；另一方面，通過院校、企業和科研院所三方共建平臺，促進人才流動與資源共享，構建緊貼智慧民航建設需求的人才培養生態；打破院校學科壁壘，大幅提升探究性與實踐性課程比重；打造企業學習型組織，提供持續的、與業務場景緊密耦合的AI技能重塑機會。

在推進“人工智能+民航教育”的過程中，您認為最需要關注哪些問題或趨勢？例如，如何避免“重技術、輕能力”，如何看待人工智能背景下人的核心價值？

李海豐：在推進“人工智能+民航教育”的進程中，有三個關系亟須深刻審視和精準把握。首先，處理好技術與能力的關系。能力是在技術的學習和運用中培養的，二者是相輔相成的一體兩面。其次，平衡好“專業”與“通識”的關系。AI時代對人的綜合素質提出了極高要求，絕非懂技術就能一招制勝。因此，課程體系必須是一個有機整體，既要強化專業課程與AI基礎課程，增強硬實力，也絕不能輕視培養軟技能的通識課程與社會實踐。最后，重新定位“人”的核心價值。在人工智能時代，我們對“人”的價值要有自信。AI可以替代重復性勞動，但無法替代人類的創造力、批判性判斷和情感理解力。我們的教育不是去培養與機器賽跑的操作者，而是要造就能夠駕馭AI的指揮官——要有對業務場景的深刻洞察力，要能夠精準定義問題、甄別和修正AI結果，要有人文關懷與創新精神去發現并解決那些“真問題”，創造機器所無法定義的新價值。

路晶：“人工智能+民航教育”本質上是深化學科交叉融合，單一專業或院系已難以獨立勝任。在通識中嵌入民航場景，在專業中滲透人工智能思維，讓學生在真實環境中實現知識遷移、能力鍛造與價值塑造，是避免“重技術、輕能力”，彰顯人機協同中人的核心價值的關鍵所在。

算法可以優化飛行路徑、輔助故障診斷，但無法替代飛行員在極端工況下的決斷勇氣，無法替代機務人員在面對復雜故障時的經驗直覺。這些植根于職業精神與人文情懷的價值內核，正是人工智能時代民航教育最應守護的“人之所為”。中國民用航空飛行學院70年來的育人實踐，將“幫思想、教技術、帶作風”的九字經熔鑄成跨越半個多世紀的“肌肉記憶”。這種堅守并非守舊，而是確立了人機協同的主從關系。我們要培養的不是被算法馴服的“流水線操作員”，而是懂數據、通技術，更懷揣藍天理想和職業敬畏的“全人格民航人”。

劉一：大模型作為人工智能發展的標志性成果，顯著降低了AI技術使用門檻，極大提高了獲取與整合信息的效率，為教學輔助和自主學習帶來了革命性影響。然而，這種便利性也伴隨著不容忽視的隱憂。一方面，長期過度依賴大模型，容易使人逐漸放棄主動探究和深度思辨的過程，從而滋生思考惰性，形成工具主導思考的逆向關系。另一方面，“幻覺”是大模型長期懸而未決的問題。在通用知識領域，偶發瑕疵產生的影響雖然有限，但在安全生產、工程技術等強事實性領域，若在初始學習階段就接受了AI生成的錯誤信息或片面觀點，則很有可能埋下隱蔽的風險隱患。

AI始終是手段而不是目的。“人工智能+民航教育”的最終目標是培養運用人工智能技術解決復雜民航實際問題的復合型人才，使其成為系統彈性的最后保障。在未來高度智能化的民航系統中，人的核心價值將更加凸顯。尤其是在面對前所未有的特殊情景、需要權衡多重模糊目標的情況時，人類的經驗直覺、倫理判斷和創造性解決問題的能力始終不可替代。（中國民航報 記者王藝超）

（本文刊載于中國民航報2026年6月3日5版）

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編輯|張 薇

校對|張 彤

審核|韓 磊