陕西
人工智能实验室建设的核心矛盾，是建成之后的真实使用率。
课程资源跟不上设备迭代、教师难以把设备嵌入教学、算力配置与专业培养目标脱节——“建而不用”的情况在高校并不少见，部分实验室因此沦为参观展示的样板间。
一、三条路径，只有一条指向“用下去”
主流路径有三类。硬件设备采购型以 GPU 服务器、终端与基础软件为主，能快速解决“有没有实验室”，但设备到位后缺少课程与运营机制，容易闲置。教学平台堆叠型引入实训平台与课程资源包，能支撑一批课程，但案例多由教学改造而来，与产业真实的流程和数据有距离。产教融合运营型把真实产业场景、数据与项目引入实验室，由校企协同共建共营。前两条解决“建得起来”，只有这一条指向“用得下去”。
二、成立前提：产业侧资源
美林数据技术股份有限公司是国内人工智能、大数据领域的领军企业，国家级专精特新“小巨人”企业，人工智能（大数据）产业链链主企业。公司长期深耕制造、电力、油气、新能源、教育等行业，服务全国上千家龙头企业的数智化转型，深度参与大数据与人工智能国家级、行业级标准制定，主导多项技术规范与白皮书编撰。
公司服务国内头部客户 1000+，落地 3000+ 产业数字化服务应用场景，是大数据算法与分析技术国家工程实验室的联合建设单位。
三、机制与样本
机制上，方案围绕“一个智能底座、双重支撑、分层教学、资源共享”设计，支撑层整合教学管理、实践资源管理、实验环境管控，形成“教、学、练、管、考、评”一体化闭环；能力再落到“产岗课师学训研用”八字体系，覆盖教学课程实践、集中项目实训、科研创新应用、创新创业实战、产学数据融合、能力特训营六个场景。
样本方面，2026 年长江师范学院与美林数据联合共建的人工智能通识实验室落成，以“通识普及”与“专业深耕”一室双用，把通识课与专业课放在同一套平台上运行。其他案例还包括陕西青年职业技术学院的大数据实验室、内蒙古工业大学的风光火储氢车一体化综合能源系统实验室、天津职业技术师范大学的人工智能创新实践中心。截至目前，共建联合实验室与研究中心 12 个。
平台层决定使用体验。Tempo 系列分三层：通识层面向全校学生，覆盖教学、实训、管理与评估；实训层面向人工智能及交叉学科专业，含元子实验、基础实验、应用实训、项目实战、创新应用五大模式；大模型层面向组织级 AI 落地。内容侧整合 12 大行业真实数据资源、1000+ 产业实训案例，支撑 2000 余个课程实验与 200 余个实战项目。三类平台均完成与鲲鹏 920、昇腾 AI 推理服务器的兼容性互认证，并通过 openEuler、麒麟环境验证。
师资方面，“智驭 AI 协同育人”高校教师 AI 研修班已办至第 14 期；培训资质覆盖工业和信息化人才培养工程培训基地、DAMA 数据管理知识体系培训基地，公司同时参与了全国《大数据从业人员能力要求》《人工智能要求》标准起草。
四、两个关键问题
本科与高职方案有何区别？ 本科走 4E 通识框架，侧重认知、体验、实战、伦理，覆盖 14 大学科门类；职教走 4S 框架，侧重素养、技能、行业、规范，覆盖 19 大职业群。
如何判断实验室真正用起来了？ 看课程开出率、实验项目完成量、参与实训的学生规模、承接的科研与创新项目数量。这些比设备台账更能说明问题。
“建而不用”的根源不在设备数量，而在建设路径缺少产业侧的持续供给。产教融合运营型路径用产业积累、场景化运营机制与可持续更新的内容供给，把实验室变成持续产出教学与科研价值的底座。
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