聚焦智慧民航 | 高考在即，聊聊民航育才的AI之问

当人工智能逐步参与到越来越复杂的专业工作中时，教育行业也迎来了新的课题——未来，各行各业需要培养什么样的人才？

作为技术密集型行业，民航业同样站在这场变革的前沿。近年来，我国积极推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，加快教育数字化转型，推动培养适应数字时代发展的高素质人才。

面对新的机遇与挑战，民航院校如何培养具备终身学习能力、善于解决复杂问题、能够与人工智能协同工作的新时代人才？本期我们邀请3位专家分享他们的观察与思考。

中国民航大学

计算机与人工智能学院院长 李海丰

中国民用航空飞行学院

计算机与人工智能学院院长 路晶

中国民航管理干部学院

大数据与人工智能系主任 刘一

当前，人工智能正深刻改变民航业的运行逻辑、岗位结构与人才需求。请问，与传统模式相比，“人工智能+民航”给行业人才培养带来了哪些变化？

李海丰：传统民航人才培养主要面向机场、航企、空管等运行主体，围绕飞行技术、航空运输管理、飞机运维等方向，培养保障安全高效运行的专业技术人才，关注标准化作业与规章执行能力。然而，在新技术驱动下，传统民航业务流程中大量基础性、重复性任务将逐步由机器完成。

2025年，民航局印发《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》，推动行业运行逻辑向“数据驱动、智能决策”全面转型。民航业对人才的需求也从熟练的操作者，转向能借助人工智能（AI）发现业务瓶颈、提高运行效率的高阶复合型人才。

我认为，民航人才培养至少发生了四个维度的深刻转变：一是从“单一技能”转向“交叉融合”。随着人工智能深度嵌入民航核心业务场景，打破专业壁垒，民航业亟须培养大量“懂民航、会AI、能创新”的新型复合型人才。

二是从“岗位匹配”转向“创新引领”。人工智能正推动大量标准化、重复性岗位重塑。因此，人才培养不能仅仅被动匹配现有岗位，更要着力培育能够定义新场景、创造新算法的科技创新人才。

三是从“知识传授”转向“通用能力锻造”。在“人工智能+”时代，知识更新迭代速度前所未有，民航院校应更加注重培养学生的数据思维、计算思维和终身学习能力，使之具备应对技术快速迭代的底层能力。

四是从“国内视野”转向“全球格局”。人工智能引领了第四次工业革命，而民航本身就是高度国际化的行业，更要着力培养通晓国际民航规则、能够参与全球人工智能治理对话的国际化人才。

路晶：这是一个触及民航教育底层逻辑的时代命题。人工智能对民航教育的冲击绝非简单的技术叠加，而是一场涵盖知识获取、师生关系、学科边界的全方位范式革命。

在我看来，这种变革体现在五个维度。一是知识获取走向多元，评价向过程赋能转型。当下学生知识获取已经突破传统课堂边界，我们必须实施贯穿全过程的过程性考核，从“记住什么”转向“能做什么”。

二是师生关系向“师生机”三元协同演进。教师正在从知识传授者转变为思维训练组织者与伦理守护者，既要将人工智能作为“力量倍增器”，也要坚守算法无法替代的价值判断与人文关怀。

三是学科壁垒加速打破，“全栈型”复合人才成为刚需。飞行、空管、机务等传统业务线正深度交融，育人目标必须从知识覆盖转向复杂工程问题解决能力的高阶培养。

四是教师职能升维为环境营造者与经验传承者。核心价值体现在构建虚实融合的育人场景、传授工程伦理、坚守民航职业精神内核，培育算法无法复制的职业素养。

五是培养模式须锚定未来产业变革。要嵌入对低空经济、绿色民航的前瞻认知，让学生理解“人工智能+民航”是运行逻辑与产业形态的系统重塑，而非工具性应用。

刘一：民航业的数智化发展不仅依赖技术创新，更取决于能否系统性培养出与之匹配的新型人才。当下，产业端和教育端都面临迫切的教学范式改革。

在产业端，AI正在系统性打破传统民航各专业领域之间的壁垒，各业务模块对集成性要求陡然提高。“人工智能+民航”意味着对传统业务场景进行融合、重构与创新，更意味着行业面临巨大的“既懂业务，又懂AI”的复合型人才缺口。同时，在“人机混合”环境中，AI必然催生出前所未有的新场景，这些新场景没有现成的手册、标准答案和发展模式，因此人的判断力、决策力，以及探索和设计新解决方案的创造力至关重要。

在教育端，传统民航教育体系的建立和发展源自业务分工，规模化、标准化、分散化是其主要特征，飞行、机务、空管、运控、营销等专业的课程体系、培养流程“各自为政”。

智能时代或将给民航人才培养带来根本性、颠覆性变革，自主学习、个性化学习、跨领域学习将成为一种趋势。未来，AI将有力赋能“学”与“教”两端。在学习端，AI作为强大的“连接器”能够高效融合、调用并可视化这些分散的知识课程体系，也可营造高保真、灵活配置的虚拟训练环境，重塑飞行、机务、空管等关键岗位人员的技能习得与保持模式。在教学端，可依托数智技术为学生绘制精准的学习画像，提供定制化教学方案，实现对学习、训练内容的数据挖掘和动态优化，推动“教与学一体”深度即时互动。

近年来，“人工智能全学段教育”“人工智能通识教育”受到广泛关注。聚焦民航领域，您如何理解人工智能通识教育的重要性？目前，民航院校在专业设置、课程建设、校企协同等方面进行了哪些探索？

李海丰：在民航领域，人工智能通识教育并非简单的知识普及，而是一场面向未来的能力重塑和人才基座加固。通识教育是通用素养向行业胜任力转化的桥梁，也能为破解复杂工程问题提供新范式，为“人工智能+民航”战略提供重要的人才支撑。

围绕这一认识，中国民航大学建立了“计算思维与人工智能Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ”三级课程体系，构建“宽—专—融”分层模块化结构——面向全体大一学生开设“计算思维与人工智能”等“宽”基础课；对有更深专业需求的学生，开设“Python与人工智能”“计算机视觉与机器学习”等“专”技术课；紧扣民航场景开设“融”交叉课，让AI技术直接服务于民航专业能力培养。

在教学模式和教学生态上，推行基于问题导向的项目式教学，引入行业真实数据建立动态案例库，让学生的学习直面工程实际。依托知识交叉融合中心等平台，绘制“素质—能力—问题—知识”四维知识图谱，打造“教师主导、学生主体、人机互动”的新型课堂并建立多元评价机制。同时，大力推动校企协同，建立“高校教师+企业导师”双指导模式，实现“AI+民航”的产教深度融合。

路晶：通用型人工智能通识教育难以满足民航各专业的差异化需求。我们必须构建场景化、案例化、高阶化的民航专属通识教育体系，实现从“通用普及”到“专业赋能”的提升。

这一目标的实现，亟须“有组织的教学”支持。例如，北京航空航天大学吴文峻教授面向全校开设“人工智能导论”课程，组建跨越14个院系的55人授课团队，依托实验项目进行“案例化启发式教学”，这为民航院校提供了借鉴。

目前，中国民用航空飞行学院正在构建“通用+专业特色”的人工智能通识课程体系。计算机与人工智能学院已面向全校开设“人工智能+民航”通识课，并针对不同专业集群设计差异化模块。同时，推进“AI+X”微专业与辅修学位建设，允许非计算机专业学生通过项目制学习获得人工智能应用能力认证。目前，中飞院正在组织编写《人工智能与民航导论》系列教材，将数智飞行、智慧空管、预测性维修等案例系统融入教学内容，确保通识教育真正扎根民航运行场景。

在产教融合方面，中飞院与民航二所、华为等共建民航人工智能联合实验室，将企业真实数据集与业务场景引入通识课堂；依托全国航空类计算机虚拟教研室，联合北京航空航天大学、南京航空航天大学等高校共建民航人工智能通识教育数字资源库，实现优质案例跨校共享。唯有让通识教育真正扎根民航运行场景，才能培养出既懂算法又懂业务的“全栈型”复合人才。

刘一：当前，无论身处飞行、空管、机务岗位还是服务岗位，大家都必须理解AI如何影响自己的工作流程和决策。可以说，具备人工智能素养，是民航从业者应对数智化转型的必然要求。

人工智能通识教育是帮助个体重塑认知体系并实现能力延伸的关键起点。培养“数智化知识、数智化思维、数智化能力”，不仅能够让民航从业者理解AI技术的本质，而且能够帮助行业凝聚“用好AI、整合好AI、监督好AI”的共识，从而在行业层面实现能力的进阶。

缺少“人工智能通识教育”这一环节，民航从业者对人机协同的理解就容易停留在工具层面，难以实现深度、有机、可持续的融合。

近年来，民航院校都在积极推进人工智能相关学科专业优化调整，如设立人工智能、智能交通等本科专业，推动“人工智能+”的学科交叉融合等，以实现面向新兴和前沿交叉领域的教学体系优化升级。以中国民航管理干部学院大数据与人工智能系为例，我们面向从业人员构建了民航业务与数智技术知识融合的课程体系、基于数智思维解决民航实际问题的教学资源体系，不断强化面向民航一线的数智化人才培养与队伍建设。

人工智能不仅是技术工具，也正在改变人们的学习方式和知识获取方式。面对快速变化的行业环境，民航院校如何培养具备终身学习能力、善于解决复杂问题、能够与人工智能协同工作的新时代人才？

李海丰：在快速迭代的行业环境中，终身学习、解决复杂问题以及与AI协同工作将成为未来民航人才的三项核心竞争力。民航的人才培养策略也应围绕这三个方面系统展开。

首先，激发内驱力与重构学习路径，培养终身学习者。终身学习的核心在于“自驱”。中国民航大学利用智慧化在线学习平台和AI辅助学习系统，让学生灵活掌握学习节奏，养成自主探索习惯。在课程体系上，教师在承担引路职责的同时，留出空间设计高阶探究任务，通过项目式、挑战性课题唤醒学生的好奇心与求知欲，让学习从被动接收转向主动建构。

其次，打造“真实战场”，锤炼解决复杂工程问题的硬本领。解决复杂问题的能力只能在解决真实问题的过程中获得。一方面，中航大通过“真题真做”的实战训练，将民航一线业务难题转化为教学案例；另一方面，把教师的科研成果直接引入课堂，让学生直面行业痛点和科学前沿，培育其具备应对复杂场景的系统思维与攻坚能力。

最后，理解机理并坚守人的主体性，实现与AI深度协同。与AI协同的关键在于理解其底层逻辑并强化人的洞察与判断力。在教学中，我们着力培养学生对民航业务场景的洞察能力和批判性判断力，使其成为AI的驾驭者，在人机协同闭环中始终掌握决策主动权。

路晶：当人工智能能够高效完成信息检索、数据分析乃至方案生成时，教育的价值重心必然会向高阶思维能力迁移。从“知识获取”到“人机协同下的复杂问题解决能力”，是未来民航人才不可替代的核心竞争力。

民航院校人才培养目标的转型，本质上是对培养生态的系统性重构。在理念上，中飞院构建了“人工智能素养+工程经验”双轮驱动框架，使学生既具备合理运用AI工具的伦理意识，又保有对技术边界的清醒判断。在途径与形式上，复杂工程问题须前置并贯穿教学全过程。中飞院拥有覆盖飞行、空管、机务、机场等全体系的民航运行场景，通过真实场景中的“做中学”，让学生在持续人机互动中形成工程直觉。在考核上，弱化标准化终结性考试，建立覆盖过程表现、团队协作与复杂问题解决的多元评价体系。最终，实现人才培养目标从“知识继承”向“创新引领”的根本性转变。

刘一：“与AI协同工作”是人类与生产工具关系的又一次跃迁。未来，人机协同将成为如同使用办公软件一样的新基础能力。

不过，合格的“人工智能+民航”复合型人才不仅要学会使用AI工具，更要具有对AI的深刻认知，即在面对问题时，能够自然而然地想到利用数据和算法扩展认知、验证假设、优化决策。

在教学实践中，首先要注重培育数据素养。帮助学生理解统计含义、辨别“数据偏见”，提升数据敏感度。其次，强化算法直觉，理解AI模型的基本逻辑、关键概念及其应用边界，树立“可解释性”意识。最后，强化人机协同观念，培养面向复杂任务的解构与分配思维，能够管理AI并破解AI未能解决的边缘问题，形成“从问题到机器可解方案”的创造性优化思路。

在产学研深度协同中，一方面，加强有组织、跨学科科研教学攻关，推动教育科技人才一体发展，打造未来引擎；另一方面，通过院校、企业和科研院所三方共建平台，促进人才流动与资源共享，构建紧贴智慧民航建设需求的人才培养生态；打破院校学科壁垒，大幅提升探究性与实践性课程比重；打造企业学习型组织，提供持续的、与业务场景紧密耦合的AI技能重塑机会。

在推进“人工智能+民航教育”的过程中，您认为最需要关注哪些问题或趋势？例如，如何避免“重技术、轻能力”，如何看待人工智能背景下人的核心价值？

李海丰：在推进“人工智能+民航教育”的进程中，有三个关系亟须深刻审视和精准把握。首先，处理好技术与能力的关系。能力是在技术的学习和运用中培养的，二者是相辅相成的一体两面。其次，平衡好“专业”与“通识”的关系。AI时代对人的综合素质提出了极高要求，绝非懂技术就能一招制胜。因此，课程体系必须是一个有机整体，既要强化专业课程与AI基础课程，增强硬实力，也绝不能轻视培养软技能的通识课程与社会实践。最后，重新定位“人”的核心价值。在人工智能时代，我们对“人”的价值要有自信。AI可以替代重复性劳动，但无法替代人类的创造力、批判性判断和情感理解力。我们的教育不是去培养与机器赛跑的操作者，而是要造就能够驾驭AI的指挥官——要有对业务场景的深刻洞察力，要能够精准定义问题、甄别和修正AI结果，要有人文关怀与创新精神去发现并解决那些“真问题”，创造机器所无法定义的新价值。

路晶：“人工智能+民航教育”本质上是深化学科交叉融合，单一专业或院系已难以独立胜任。在通识中嵌入民航场景，在专业中渗透人工智能思维，让学生在真实环境中实现知识迁移、能力锻造与价值塑造，是避免“重技术、轻能力”，彰显人机协同中人的核心价值的关键所在。

算法可以优化飞行路径、辅助故障诊断，但无法替代飞行员在极端工况下的决断勇气，无法替代机务人员在面对复杂故障时的经验直觉。这些植根于职业精神与人文情怀的价值内核，正是人工智能时代民航教育最应守护的“人之所为”。中国民用航空飞行学院70年来的育人实践，将“帮思想、教技术、带作风”的九字经熔铸成跨越半个多世纪的“肌肉记忆”。这种坚守并非守旧，而是确立了人机协同的主从关系。我们要培养的不是被算法驯服的“流水线操作员”，而是懂数据、通技术，更怀揣蓝天理想和职业敬畏的“全人格民航人”。

刘一：大模型作为人工智能发展的标志性成果，显著降低了AI技术使用门槛，极大提高了获取与整合信息的效率，为教学辅助和自主学习带来了革命性影响。然而，这种便利性也伴随着不容忽视的隐忧。一方面，长期过度依赖大模型，容易使人逐渐放弃主动探究和深度思辨的过程，从而滋生思考惰性，形成工具主导思考的逆向关系。另一方面，“幻觉”是大模型长期悬而未决的问题。在通用知识领域，偶发瑕疵产生的影响虽然有限，但在安全生产、工程技术等强事实性领域，若在初始学习阶段就接受了AI生成的错误信息或片面观点，则很有可能埋下隐蔽的风险隐患。

AI始终是手段而不是目的。“人工智能+民航教育”的最终目标是培养运用人工智能技术解决复杂民航实际问题的复合型人才，使其成为系统弹性的最后保障。在未来高度智能化的民航系统中，人的核心价值将更加凸显。尤其是在面对前所未有的特殊情景、需要权衡多重模糊目标的情况时，人类的经验直觉、伦理判断和创造性解决问题的能力始终不可替代。（中国民航报 记者王艺超）

（本文刊载于中国民航报2026年6月3日5版）

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编辑|张 薇

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