中国教育在线浙江站讯 （记者 陈显婷 通讯员 张颖超 潘婕）在宁波职业技术学院人工智能学院大数据工作坊内，智领安全学生团队正调试着几台连接钢厂设备的监测终端设备。原来，由学生团队所研发的“钢铁生产挂钩智能检测系统”，在本地钢厂经过半年产线测试后，成功预警了3次吊钩潜在故障，减少非计划停机120小时。这一实践项目，彰显了宁职院在人才培养上的走深走实，也为职业院校深化产教融合提供了实践范本。

　　案例进课堂，破解理论与实践脱节难题

　　人工智能技术应用专业创新实训模式，邀请钢厂资深工程师组建企业导师团，将钢厂实景“搬”入校园。通过高保真模拟系统，学生团队还原炼钢车间运输环境，训练出上万组真实吊钩缺陷图像，学习处理金属反光、钢屑附着等27类工业干扰因素。

　　“过去我们只是在理想化数据集上训练模型，现在要直面这些钢厂特供难题”。学生负责人钱振辉的实训周记中详细记录了企业导师指出的多种工况场景。目前该学生团队所开发的系统已在钢厂试用，并申请了4项发明专利，2项软著。

　　双师协同，搭建能力培养新路径

　　在钢厂视频控制室内，企业导师正指导学生分析传感器数据，“这些振动波形里藏着吊钩的健康密码。”与此同时，指导教师潘婕带领学生将现场数据导入改进的YOLOv11模型，逐步优化识别精度直至达到95%的检测精度。

　　这种“企业导师+学校教师”的双指导模式，已形成标准化流程——企业提供真实故障案例，教师团队将其拆解为具体细化的教学任务，学生在一年内完成从数据采集到模型部署的全流程实践。这种协同育人模式，不仅让学生在真实场景中快速掌握前沿技术，同时促进教育与产业的深度融合。

　　项目驱动，重塑职教学习逻辑

　　“过去上专业课总觉得抽象，现在每行代码都对应着钢厂的某个具体问题。”学生柳乐乐负责的目标检测算法，经过47次迭代后将误报率从15%降至3%。

　　这种以实际问题为导向的学习方式，让跨专业协作成为常态，也就是说，电子信息工程技术专业的学生设计传感器防护罩，确保传感器在恶劣环境下稳定运行，为人工智能技术应用专业的学生开发的目标检测算法提供高质量数据支持，而人工智能技术应用专业的学生则基于这些数据开发可视化界面，计算机网络技术专业的学生参与制定设备的推广方案。通过搭建远程监控网络和数据共享平台，各专业成果被整合为一个完整的解决方案。

　　随着该系统的正式投入试用，团队正将经验拓展至化工、港口领域，这场始于钢铁车间的教育实验，正在裂变为产教深度融合的生态革命，为中国智造培养出更多“下得去、留得住、用得好”的技能人才，书写着产教融合的宁职答卷。

（责任编辑 余新花 陈显婷）