人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已成为衡量国家综合竞争力的关键指标。

随着智能化进程的加速，无论是教育机构，还是政企单位，都在构建AI核心能力的过程中面临前所未有的压力：技术代际加速、应用场景剧烈扩张、岗位能力模型不断重塑。传统的科研创新与人才培养模式已难以适配新时代需求，一系列系统性、深层次的问题日益凸显：

培养目标不清晰，产业供需结构不匹配

当前 AI 人才供给的结构性矛盾日益凸显，既缺高端科研型人才，也缺具备应用落地能力的复合型工程人才。究其原因，高校侧缺乏分层、分方向的人才培养体系，导致毕业生与产业岗位的需求脱节；政企单位侧面临 AI 应用落地速度快与内部培养体系尚未成熟的矛盾，导致AI 工程化、模型调优、智能体开发、AI 运维治理等岗位缺口持续扩大，难以支撑 AI 战略落地与产业智能化升级需求。

AI知识迭代过快，教科研与技术前沿脱节

大模型技术迭代周期已经缩短到 1–2 年甚至更快。高校的课程体系、政企单位的内部培训体系均面临同样困境：传统课程更新周期长、内容偏理论、缺乏与产业前沿同步的体系化教学资源。对于科研工作者而言，新模型、新算法层出不穷，难以快速获取适配的技术支撑，导致科研探索效率低下。“教什么”“如何有效跟上技术演进”“如何快速将前沿技术转化为科研能力”，已成为教育体系和政企单位人才建设面对的难题。

实践与实训环境建设成本高、落地难度大

无论是高校还是政企单位，要真正培养具备落地能力的 AI 人才，都离不开高质量的实践训练环境。然而，AI 领域存在算力投入高、工程化场景复杂、实训平台需专业研发团队支撑等问题。许多单位受限于预算与运维能力，只能提供简化或过时的实验条件，导致学员动手能力薄弱、理论与实战脱节，AI能力培训效果大打折扣，难以直接满足产业对工程化技能的需求。

科研协同难，资源管理与成果沉淀效率低

AI领域的科研创新高度依赖跨学科协作与高效的资源调度。然而在实际操作中，高校、政企单位的科研团队常面临算力资源孤立、型号繁杂难以统一管控、协作流程繁琐等问题。科研项目缺乏全生命周期的管理支撑，导致过程难以追溯、成果难以复现和沉淀，制约了科研项目推进效率与创新突破可能。

「元方」AI实训及科研平台：

构建“学-练-考-评-测”一体化人才培养体系

针对当前各类教育机构和政企单位在构建 AI 核心能力中普遍面临的痛点，永信至诚推出「元方」AI 实训及科研平台，以 “体系化课程、任务化场景、全流程科研支撑、科学化测评” 为核心，为教学、实训、科研与技能提升提供全流程能力支撑，填补人才培养与科研创新体系中的关键缺口，为中国 AI 产业高质量发展注入人才与科研双动能。

分级教学体系：解决“教什么”

平台基于 ASKP 人才培养理念构建了一套完整的课程与实训内容体系，内容覆盖从 AI 通识科普、AI 算法及编程基础，到工程实践、AI 科技转化的进阶课题，全面对接产业前沿技术和科研热点。对高校而言，这套体系化课程可支撑 AI 学科从基础教学到前沿研究的全链条教学需求，结合产业实际设计的实训内容能让学科建设更贴合市场需求，进而形成独特的学科优势，增强在同类院校中的竞争力；对政企单位来说，可根据内部岗位层级、业务场景定制专属培训内容，快速补齐员工 AI 技能短板，构建结构合理、能力适配的内部 AI 人才梯队，为业务升级与技术创新提供人才支撑。

图：「元方」AI实训及科研平台学习界面

AI实训环境：解决“怎么练”

平台提供 “一键下发、分布式实践” 的 AI 实训环境，实现理论学习与动手实践的无缝衔接，助力学习者快速完成知识到能力的转化沉淀。实训场景覆盖模型及算法突破、训练数据集研发、AI 应用工程化实践、AI 智能体开发与部署、行业场景模拟应用等核心环节，高度仿真真实业务场景，适配教学课堂、科研实验、政企单位内部培训、竞赛备赛等多元使用场景。同时，平台封装了各类 AI 框架和组件，包括环境虚拟化管理的 Kubernetes 和 Docker 容器，AI 基础环境的多版本 Python、PyTorch、VLLM 等组件，以及实验操作交互的 Jupyter Notebook、VS Code 等系统，使用者无需投入大量精力进行环境配置，可直接进入核心学习与研发环节，大幅降低实践与研发的时间成本和技术门槛。

对高校而言，标准化且高度适配的实践环境能让学生在校园阶段就接触到企业级开发工具与流程，提升实操能力与岗位适配度，进而提高毕业生就业率与就业质量，积累良好的行业口碑；对政企单位来说，无需投入大量资源搭建专属实验环境，即可为员工提供安全、合规、高效的实训场景，快速提升团队实操能力，为技术落地与业务创新筑牢基础。

图：「元方」AI实训及科研平台课程管理界面

科研创新赋能：解决“资源如何配置”

依托底层算力与环境管理能力，平台为高校、政企单位的科研工作提供全方位支撑。通过算力资源池化管理，平台可对多台算力服务器进行统一管控，实现算力资源的动态调度与按需分配，有效解决科研过程中算力分散、利用率低的问题。同时，平台具备完善的镜像库、模型库和数据集管理功能，支持科研人员直接使用或快速定制实验镜像，实现数据集与科研成果的沉淀积累，形成可复用的数字资产，避免重复劳动，构建 “建设 - 使用 - 沉淀 - 再创新” 的良性循环，显著降低长期运营成本，缩短科研项目从立项到落地的周期，加速技术创新成果向产业应用转化，提升核心竞争力。

测评-培训闭环：解决“如何评价、优化”

平台构建“学—练—考—评—测”人才培养闭环，基于ASKP人才评价标准，通过整合教学管理、在线学习、实验实训、能力评价四大核心模块，自动汇集全流程实验与操作数据，生成《人工智能人才测评报告》，直观呈现学员在算法理论、编程实现、模型优化、数据处理、创新应用等维度的能力水平。对高校而言，测评数据可精准反映教学效果与学生能力短板，为课程体系优化、教学方法改进提供科学依据，持续提升人才培养质量，同时也能为科研团队选拔、竞赛组队提供客观参考，进一步巩固 AI 学科优势；对政企单位来说，通过全流程数据追踪与能力测评，可清晰掌握员工技能成长轨迹，为人才晋升、岗位调整提供数据支撑。

图：「元方」AI实训及科研平台能力评价界面

过去十五年间，永信至诚深度协同全国200余所高校开展产教融合实践，推进网络安全精品课程建设、师资培训建设、网络安全实验室建设等，并积极助力创新链、产业链、人才链融合发展，荣获教育部颁发的“中国产学研合作创新奖”。通过举办国家级、行业级学科竞赛、实践技能大赛，帮助教育部、各级院校建立分级分层的IT网络安全系统的网络人才培养机制，源源不断地向全国各行各业输送了数十万网络安全人才。

面对智能化浪潮带来的全新机遇与挑战，AI 核心能力构建已成为决定国家未来竞争力的关键。作为数字安全测试评估赛道领跑者、网络靶场和人才建设领军者、AI「原生安全」倡导者，永信至诚将持续加大在AI教育领域的研发投入与创新，响应国家战略号召的使命担当，依托在技术研发、产业资源、教育生态等方面的核心优势，持续深化产学研合作，通过课程共建、师资培训、实验室共建、学科竞赛等多元化形式，助力高校及政企单位人才夯实 AI 技术应用、工程落地、安全治理等核心能力，为 AI 产业高质量发展注入核心动能。

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