什么叫产教融合 如何看待碧桂园携手清华等20余所高校，打造智能建造产教融合联盟？
如何看待碧桂园携手清华等20余所高校，打造智能建造产教融合联盟？
目前联盟有碧桂园集团（含子公司）、深圳云天利飞科技有限公司、清华大学、浙江大学、兰州大学、广东碧桂园职业学院、广东机电职业技术学院等26家成员单位，广东建筑职业技术学院、黑龙江建筑职业技术学院等
产业教育联盟主要由智能建筑、机器人等相关企业、高水平大学和中高职院校组成。是解决人才培养供给侧和行业需求侧“两张皮”问题的有益探索。着力构建协同创新平台，实现校企资源互补，促进高校科技成果孵化转化，增强企业内生创新驱动能力。
着力建立健全运行机制和管理办法，把企业和高校资源整合到生产经营和人才培养中。特别是在人才培养方面，大四学生今后可以直接进入企业的岗位培训平台进行培训；同时，联盟高校毕业生可以优先到联盟企业就业，企业可以优先在高校招聘。
产教融合的基本特征？
根据教育部提前发布的《关于建设和培育工教结合型企业的建议清单》和公布后收集到的一批工教结合型企业的信息，可以得出结论认为工教结合型企业具有以下三个鲜明的特征：教育的特殊性、规范性和动态性。所谓具体是指具有独特属性的产教结合型企业。
碧桂园与清华大学等26家校企携手搭建的“智能建造产教融合联盟”是一个怎样的组织？
我碰巧看到了新闻。很多著名的大学都联手帮助。清华大学、浙江大学、兰州大学等都是中国一流大学。毫无疑问，人工智能绝对是未来的发展方向。有了经济上的支持和学术上的支持，事情就可以办了。一项成功的技术必须在无数次的失败中积累，因此它需要花费金钱和人力。智能建筑尚处于起步阶段，关键是培养相应的人才，而最重要的是培养实用人才。只有这样，科研成果才能产业化。因此，智能建筑产业教育联盟的概念经常被提倡。
解决人才培养供给侧和行业需求侧“两张皮”问题的有益探索，对于发挥企业在科研成果转化和人才培养中的主体作用，解决学校人才输出与企业人才输入的对接问题，具有重要意义，促进行业人才培养和创新驱动发展。
创业教育中的产教融合该怎样推进？
产教结合是社会发展和教育培养新型人才的需要，是一个亟待解决的问题。
目前，一些年轻的高级工程师下岗留守。国家给他们发工资。不是他们没有工作要做，而是他们的水平不能发挥作用。毕业生和研究生需要十年左右的时间来熟悉工作描述、教育和实践要求。
高校教师编写的教材经常更新，但重复性很强。如果不结合企业实际，在企业里讲课，员工听完后基本上解决不了实际问题。教科书中没有新知识。高校青年教师和青年学生到企业实习，不能工作。一是他们没有经验，二是他们没有理论联系实际。因此，培养既有理论基础又有实践经验，能为企业管理和新产品开发创新做出贡献的人才迫在眉睫。产教结合是社会发展的必然趋势。
过去，我们的企业既有成功的经验，也有失败的教训。本企业设有教育中心，包括：幼儿园、小学、中学、技工学校、职工大学。技校和职工大学的学生毕业后到工厂实习和工作。他们能够适应企业的工作。他们还为对口高校提供服务，效果很好。
然而，随着市场经济竞争的日益激烈，企业的技术水平和产品性能已达不到国际先进水平，优胜劣汰淘汰了这一完整体系。
产学研结合，一些高校建立了研究平台，培养大学生、硕士生、博士生、博士后。我写了很多论文，出版了许多书刊。已经作出了巨大的努力。
但是，作为高校教师的力量，我们必须更上一层楼，更上一层楼，深入实际，编写出具有国际先进水平、符合中国需要的有分量的教材。
深入企业，做好产教结合。协调安排学生的实习课程。培养社会需要的人才。
我觉得学校办工厂难，环节多，力量有限。最好与企业联系，互相帮助，提供有偿服务。
为什么那么多大学在宜宾建校区？
宜宾是川南交通枢纽城市，可连接成都、重庆、昆明、贵阳四大中心城市。仅高铁就包括成贵阳高铁、渝昆高铁和川南城际铁路。我查了一下，霞光至成都至贵阳高铁今年开通了。经过宜宾有平山、宜宾东、长宁、兴文四站。我认为很少有四线城市能达到这种待遇。宜宾还有两个机场，另一个机场即将建成。此外，还有极好的水路运输，可以运输到沿海地区和其他地方。我认为宜宾不能发展是没有道理的。
产教融合，人工智能的人才培养该如何推进？
产教结合应是产学研结合。人工智能和其他技术一样。产学研结合，最重要的是从基础学习和研究入手。人工智能的人才必须是对基础算法和应用有深入研究的人！因此，不管人工智能有多大的兴趣，如果想成为人工智能的人才，人工智能算法是我们必须学好它的基础。没有对神经网络学习原理的了解，从不同领域的算法出发，就不可能做好人工智能领域的工作。
我有一个亲戚的孩子，他完全对人工智能的研究感兴趣。他自学成才，擅长各种算法。自费参与多家研究机构（如谷歌）的开源人工智能项目研究。参与了部分高校的图像人工智能项目和脑波人工智能项目，并不断学习算法。后来，他去美国留学，被斯坦福录取，成为真正的AI人才，所以我们说我们必须打下良好的基础。
那么如何将人工智能的研究与生产结合起来呢？一种是无序地寻找一些有趣的话题，但这种方法效率低，不推荐使用。另一种情况是参加一些社会上的开放研究项目或开放研究项目，这也是一个很好的选择
另一种情况是一些大公司会有特殊的业务需求，他们可以在老师的指导下参加一些产学结合的项目，或者参加一些政府创新型的项目，通过这些来实现产学研结合
总之，大师在门前领军，培养在自己。人工智能人才需要打下坚实的基础，积极参与一些项目，从项目中进一步完善自己。
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