2025年12月3日，长江工程职业技术学院水利水电学院7位博士在长江楼809会议室开展“人工智能+水利职业教育”专题研讨。博士们聚焦教学革新、科研突破、竞赛赋能三大核心维度，分享实践探索与前沿思考，为水利职业教育数智化转型勾勒清晰路径。

一、教学革新：AI重构育人体系，培育新型技术人才

在教学融合层面，博士们一致认为AI是破解传统教学痛点、提升人才培养质量的关键抓手。唐岳灏博士提出，应将AI全面融入课程、实训与管理全过程，以智能监测、数字孪生、无人机测绘等真实行业场景为依托，构建项目化、任务式教学模式，通过智能辅学、虚拟仿真和自动评测工具，强化学生数据素养、智能装备操作与模型应用能力，形成适配数字水利建设的人才培养体系。

刘腾霄博士强调，要借鉴行业实践经验，基于岗位数据提炼AI核心技能模块，融入《水生态监测》等核心课程，在实训中增设AI数据处理、图像识别等实操内容；同时搭建AI辅助教学平台，开发虚拟仿真场景与智能助教系统，动态优化教学重点，弥补个性化培养短板，重构“理实一体化”育人体系。

危闫事攀博士和钱龙博士则分享了具体教学实施思路。危闫事攀提出，教学中既要向学生普及AI在水土保持监测、山洪地质灾害预警等领域的应用场景，引导技术使用方向；又要设计探究性任务，如借助AI理解《水利工程CAD》投影原理，培养学生自主学习能力。钱龙博士建议，在农业水利专业教学中，将随机森林、XGBoost等机器学习算法引入作物需水量（ET）计算等教学场景，替代传统复杂公式计算，帮助学生直观感受技术变革；同时利用AI图像识别技术诊断作物旱涝胁迫程度，丰富教学手段。

二、科研突破：AI赋能技术创新，搭建产学研用高地

科研领域，AI成为突破技术瓶颈、推动成果转化的核心引擎。刘腾霄博士介绍，团队整合检测设备多源数据，运用LSTM、随机森林等算法开发水质预警系统，研发浮游生物自动分类算法，并将AI与水环境过程模型耦合，精准模拟生态修复动态过程；通过与企业深度合作，将行业实际需求转化为科研课题，形成“攻关-转化-应用”的良性循环。

王良泽南博士团队则聚焦设备、作物、结构三大核心对象，探索“AI+水利”落地路径：基于振动和声学数据，运用LSTM自编码器与随机森林/1D-CNN算法实现泵组预测性维护，降低非计划停机风险；融合气象、土壤与Sentinel-2遥感指数，通过RF/XGBoost等模型实现地块级作物估产，助力精准灌溉；基于SDNET2018数据集训练U-Net/YOLO算法，实现混凝土裂缝“检测-分割-测宽”一体化，支撑水利工程安全评估。目前相关技术已计划在学院泵房与试验田试点，打造可复制的应用模板。

陈萌博士和胡鑫炜博士补充了科研应用方向。陈萌提出，利用AI开发智慧灌溉系统提升水资源利用效率，构建水土保持数字化场景强化监管精准度，助力水利工程智慧建造体系建设；胡鑫炜指出，AI模型在岩土渗透率反演分析中，效率和精准度显著优于传统BP神经网络方法，结合数字孪生平台，未来有望实现复杂水利工程渗流场预测及危险预警。

三、竞赛赋能：AI搭建转化平台，实现研赛协同提升

以竞赛为纽带，推动科研成果转化与学生能力提升，成为博士们的共识。刘腾霄博士提出构建“教学筑基、科研赋能、竞赛转化”的联动闭环，将科研课题拆解为竞赛任务，设计水质快速检测预警、浮游生物识别优化等高水平竞赛项目，组建双指导团队，推动“科研-竞赛-成果”双向转化。

这种“三位一体”生态模式中，竞赛以教学为基础、科研为支撑，既为学生提供了将理论知识转化为实践能力的平台，又能聚焦实际应用痛点反向推动科研方向优化。胡鑫炜博士同时指出，当前学生对AI的应用多局限于做题，应通过竞赛引导学生突破应用边界，提升利用AI搜集甄别信息、辅助编程等综合能力，以赛促学、以赛促练，实现教学质量、科研实力与学生竞争力的协同提升。

此次研讨会上，7位博士从教学、科研、竞赛三大维度出发，形成了一系列兼具理论深度与实践价值的观点。未来，水利水电学院将持续推动AI技术与教育教学、科研创新、实践竞赛的深度融合，不断完善协同育人机制，为水利行业数智化转型培养更多高素质技术技能人才，贡献职教智慧与力量。