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人工智能专业人才需求与培养定位社会调研问卷
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尊敬的行业专家/高校学者：您好！为科学制定我校人工智能本科专业人才培养方案，特开展本次调研。本问卷旨在收集您对AI产业人才需求、核心能力画像、课程体系建构及产教融合路径的专业意见。您的回答对我们至关重要，问卷预计耗时15-20分钟。所有数据仅用于学术研究，严格保密。感谢您的支持与参与！
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1.
您的身份
请选择最符合您当前身份的选项
企业高管（技术/业务负责人）
企业技术骨干（AI研发/工程岗位）
企业HR（负责技术人才招聘）
高校学者（人工智能/计算机相关专业教师）
其他（请注明）
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2.
您所在机构类型
企业
高等院校
科研院所
其他
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3.
您所在企业的所属行业（可多选）
【多选题】
请选择企业主营业务所属行业
互联网/科技公司
智能制造/工业自动化
金融/金融科技
医疗健康
汽车/智能交通
教育/培训
零售/电商
能源/化工
政务/公共服务
其他（请注明）
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4.
您所在企业的规模（员工人数）
请选择
50人以下
51-200人
201-500人
501-1000人
1001-5000人
5001人以上
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5.
您所在高校的类型
综合类院校
理工类院校
师范类院校
财经类院校
其他
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6.
您所在高校的优势专业领域（可多选）
【多选题】
计算机科学与技术
软件工程
数学与应用数学
自动化
电子信息工程
机械工程
其他（请注明）
第二部分：产业需求与岗位分析
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7.
未来3-5年，您认为AI产业最紧缺的细分领域有哪些（可多选）
【请选择1
-
8项】
请选择您认为未来人才缺口最大的领域
计算机视觉（图像识别/目标检测等）
自然语言处理与大模型工程（LLM应用/微调等）
AI芯片与算力系统（芯片设计/算力优化等）
AI+智能制造（工业质检/预测性维护等）
AI+金融科技（风险控制/量化交易等）
AI+医疗健康（辅助诊断/药物研发等）
边缘计算与嵌入式AI（终端设备部署等）
数据安全与AI伦理（隐私保护/可解释性等）
AI机器人（运动控制/人机交互等）
其他（请注明）
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8.
贵单位当前及未来3年最急需的AI人才层级
针对人工智能相关岗位
入门级（应届生/实习岗）
骨干级（3-5年经验）
专家级（5年以上经验）
均急需
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9.
企业在录用AI专业应届生时，最看重的能力优先级（请拖拽排序，1为最看重）
【请选择
全部
项并排序】
请将选项按重要性从高到低排序
算法基础与数学建模能力
编程与工程实现能力（Python/C++等）
机器学习框架应用能力（TensorFlow/PyTorch等）
AI系统部署与优化能力（模型压缩/推理加速等）
问题分析与解决能力
工程伦理与责任意识（数据安全/隐私保护等）
自主学习与技术跟踪能力
团队协作与沟通能力
第三部分：知识与能力结构
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10.
请对AI专业毕业生应具备的以下核心能力重要性进行评分（1=非常不重要，5=非常重要）
1-非常不重要
2-不重要
3-一般
4-重要
5-非常重要
数学建模能力（微积分/线性代数/概率统计等应用）
数学建模能力（微积分/线性代数/概率统计等应用）
机器学习算法原理与推导能力
机器学习算法原理与推导能力
深度学习模型设计与调优能力
深度学习模型设计与调优能力
Python/C++等编程语言及工程实践能力
Python/C++等编程语言及工程实践能力
数据处理与分析能力（数据清洗/特征工程等）
数据处理与分析能力（数据清洗/特征工程等）
AI系统部署与调优能力（云/边/端部署）
AI系统部署与调优能力（云/边/端部署）
硬件与边缘计算知识（嵌入式系统/AI芯片等）
硬件与边缘计算知识（嵌入式系统/AI芯片等）
工程问题解决能力（复杂场景落地）
工程问题解决能力（复杂场景落地）
工程伦理与合规意识（AI伦理/数据安全等）
工程伦理与合规意识（AI伦理/数据安全等）
自主学习与技术跟踪能力（新技术快速掌握）
自主学习与技术跟踪能力（新技术快速掌握）
团队协作能力（跨角色项目合作）
团队协作能力（跨角色项目合作）
创新思维（技术改进与应用创新）
创新思维（技术改进与应用创新）
第四部分：课程模块设置建议
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11.
若AI专业总学分为160学分，您认为以下课程模块的建议学分占比应为多少（总和需为100%）
请为每个模块分配百分比，总和为100%
数学与自然科学模块（高等数学/线性代数/概率统计/物理等）
计算机类基础模块（数据结构/操作系统/计算机网络/数据库等）
人工智能核心模块（机器学习/深度学习/计算机视觉/NLP等）
跨学科/硬件拓展模块（嵌入式系统/AI芯片/行业应用案例等）
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12.
在当前大模型时代，您认为AI专业课程应如何平衡“传统底层理论”与“工程应用实践”
请选择您认为最合理的课程侧重方向
侧重传统底层理论与算法推导（如公式推导/原理证明）
侧重工程化应用与工具实践（如大模型微调/API调用）
理论与应用均衡发展（各占约50%）
根据细分方向动态调整（如算法方向侧重理论，应用方向侧重实践）
第五部分：培养特色与产学研合作
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13.
您认为新建AI专业应如何打造差异化特色（避免与其他高校同质化）
例如：在特定行业应用方向（如智能制造/医疗）、技术领域（如边缘AI/AI芯片）或培养模式（如项目式学习）等方面的建议
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14.
贵单位愿意参与的校企合作形式有哪些（可多选）
【
最少
选择1项】
提供实习基地与岗位
参与制定人才培养方案
联合开发课程或教材
派遣企业工程师授课
提供真实项目案例用于教学
共建实验室或实训平台
共同指导学生毕业设计/科研项目
设立企业奖学金或定向培养班
其他（请注明）
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15.
您对高校AI专业建设的其他建议（如师资建设、实践环节、评价体系等）
评价对象得分
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