一、引言

在国家“中国制造2025”、“互联网+”及“人工智能2.0”等重大战略推动下，新一代信息技术迅猛发展，催生了一系列新业态与新模式。战略新兴产业的蓬勃兴起，亟需大量具备行业知识、工程实践能力、跨学科融合能力及创新创业素养的新工科应用型人才。面对社会就业结构的重构，高等教育必须通过优化专业结构，主动调适人才培养体系，以破解人才供给与产业需求之间的结构性矛盾，助力社会经济转型升级和高等教育高质量发展。

二、专业集群的特征与建设原则

（一）专业集群的特征

专业集群的特征主要包括三个方面。一是具有一个或多个核心专业，专业集群中的其他专业既可以是同一学科体系，也可以是跨学科专业。二是专业集群内各专业之间具有若干个相同的工程对象或技术领域，或者相近的学科基础，群内各专业在教学资源、师资队伍、实习实训等方面具有高度的共享性。三是专业集群与产业集群相对应，专业集群内的各专业要尽可能涵盖相应产业集群内的所有职业岗位，以培养学生对职业岗位群的适应性和职业迁移性。

（二）专业集群的建设原则

结合西安外事学院工学院的实际情况，专业集群包括五个建设原则：

1.基于人工智能产业链构建专业集群

2.基于职业岗位群构建专业集群

3.以核心专业为基础构建专业集群

4.基于产业复合型人才和跨界要求构建专业集群

5.基于学科逻辑构建专业集群

三、人工智能产业链知识图谱

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。即基础技术、人工智能技术及人工智能应用。

1.基础层：包括AI芯片等硬件设施及云计算服务平台，提供数据与算力支撑，运用大数据管理和云计算技术，为人工智能应用实现提供基础保障。

2.技术层：人工智能产业核心，基于基础层资源，通过机器学习建模开发应用技术，包括机器学习、计算机视觉和语言处理等领域。

3.应用层：人工智能产业延伸，集成基础应用技术形成面向特定场景的解决方案，涵盖智能机器人、智慧金融、智能医疗等服务领域。

四、骨干专业的适应性分析方法

（一）专业适应性分析

1.电子信息工程

作为涵盖电子技术、通信技术和计算机技术的综合学科，电子信息工程专业为人工智能产业链提供了坚实基础。其核心课程包括电路分析、嵌入式系统等硬件相关课程，以及信号处理、通信原理等数据处理课程。该专业学生在硬件开发、数据传输、算法优化等方面具备独特优势，可胜任智能硬件工程师、嵌入式系统工程师等岗位，为人工智能系统提供硬件支持和数据通道保障。

2.电气工程及其自动化

电气工程及其自动化专业融合电气技术与自动化控制理论，核心课程涵盖电力电子技术、自动控制原理等。专业特色体现在智能控制与设备自动化领域，学生通过传感器技术、工业控制系统等课程学习，掌握了数据采集与智能控制的关键技术。在人工智能产业链中，该专业毕业生可从事智能控制系统的设计与优化工作，在工业自动化、智能电网等领域发挥重要作用。

3.物联网工程

物联网工程专业聚焦传感器网络与数据通信技术，其核心课程包括物联网通信技术、传感器技术等。该专业培养的学生具备物联网系统设计、数据采集与传输等核心能力，能够为人工智能系统提供稳定可靠的数据输入通道。特别是在边缘计算和分布式数据处理方面具有专业优势，可胜任物联网系统工程师、数据工程师等与人工智能密切相关的职位。

4.计算机科学与技术

作为人工智能最直接相关的学科，该专业核心课程包括数据结构、机器学习等算法类课程。学生在算法设计、系统开发等方面接受系统训练，掌握了人工智能核心技术开发能力。特别是在机器学习算法优化、大数据处理等领域具有明显优势，是人工智能算法工程师、系统架构师等核心岗位的主要人才来源。

5.机器人工程专业

该专业融合机械工程与智能控制技术，核心课程包括机器人控制技术、机器视觉等。专业特色在于智能机器人的感知与控制技术，学生在机器人系统集成、智能决策等方面具备扎实基础。随着服务机器人、工业机器人等领域的快速发展，该专业毕业生在机器人算法开发、系统集成等岗位具有独特竞争力。

6.数据科学与大数据技术

该专业聚焦大数据处理与分析技术，核心课程包括分布式计算、机器学习等。学生在数据采集清洗、分布式存储等方面接受系统训练，掌握了支持人工智能系统运行的海量数据处理能力。特别是在特征工程、模型训练数据准备等环节具有专业优势，是人工智能系统数据支撑环节的核心人才。

7.智能科学与技术

作为人工智能的直属专业，其课程体系全面覆盖机器学习、自然语言处理等核心技术。学生在算法研发、系统设计等方面接受完整训练，具备从理论到应用的全链条能力。特别是在新兴的智能交互、隐私保护等前沿领域具有先发优势，是人工智能创新研发的主力军。该专业毕业生可胜任从算法研发到产品落地的各类人工智能相关岗位。

（二）现有专业与人工智能产业链的适应性矩阵

对照专业群现状和人工智能产业链的需求，得出现有各专业与人工智能产业链的适应性矩阵。如表1所示。

表1现有专业与产业链的适应性矩阵

（三）骨干专业的确定

根据以上分析结果，电子信息工程、计算机科学与技术、物联网工程、数据科学与大数据技术和智能科学与技术5个专业与人工智能产业链的契合度较高，确定他们为骨干专业。

五、核心专业的相关性分析方法

（一）专业间的学科逻辑分析

西安外事学院工学院现有的7个专业，分属于电气、自动化、电子信息和计算机4个大类。

（二）专业知识领域相关性矩阵

对专业的知识领域进行相关性分析，以得到与其他专业交叉度较高的专业。如表2所示。

表2专业知识领域相关性矩阵

（三）核心专业的确定

根据以上分析结果，电子信息工程和计算机科学与技术2个专业与其他专业的知识交叉成都较高，确定他们为核心专业。

六、面向人工智能产业链的“232”电子信息类专业集群结构定位

从自有专业优势出发，整合资源，调整和优化相关专业设置和专业结构，以“232”结构定位，明确专业集群中各专业的建设思路和发展方向，即二个核心，三个骨干，二个外延的专业群结构。通过专业知识融合、教学资源共享、教学过程协同，实现专业优势互补，促进专业间协同与共享，提升专业建设水平，增强服务社会能力，实现各专业应用型特色人才培养。

七、结语

本文通过对专业集群与产业链间的适应性分析和专业间的相关性分析来确定专业集群中的骨干与核心专业，服务于专业结构的优化调整，转变了高校学科专业体系建设的思路，从被动适应转变为主动探索和对接，为培养适应社会需求的应用型人才提供了理论依据和实践路径。

参考文献：

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基金项目：2024年度陕西省教育科学规划课题“面向人工智能产业的地方应用型高校专业集群建设研究与实践”（SGH24Y2770）