2026年4月3日，由中国农业大学信息与电气工程学院与拓尔思联合举办的“2026届数据科学与大数据技术专业毕业实习实训”顺利结营。为期四周的实训围绕人工智能与工程实践展开，帮助大四同学完成从“在校学习”向“工程实践”的关键过渡，全面提升专业能力与职业素养。
本次实训以真实业务场景为依托，采用模块化教学与项目驱动相结合的方式，系统覆盖人工智能与数据技术的核心应用，主要包括以下四大模块：
计算机视觉与目标检测
围绕目标检测与图像识别任务，同学们深入探索了 YOLO 系列模型，成功开发出大豆病虫害检测系统、猫脸品种识别应用及轻量化垃圾分类模型。
具身智能与机械臂控制
结合语音识别技术与机械控制系统，实现从语音采集、指令解析到机械臂动作执行的基本控制流程，完成点头、抓取、拍照等交互功能。
大模型编程与应用开发
基于大模型与AI Coding等技术，同学们开发了社区互助平台、适老化应用及多模态学习工具等项目，探索大模型编程在实际场景中的应用方式。
大数据分析与可视化
依托FineBI可视化工具，对服饰销售数据进行清洗、建模与分析，构建数据可视化仪表盘，实现对关键指标的展示与分析，并提出相应的业务优化建议。
通过项目驱动的实训模式，学生在实践中实现了多维度能力提升：
技术应用能力：熟练掌握YOLO、CodeBuddy、FineBI等主流技术工具，提升技术选型与应用能力
工程化思维：建立从需求分析、系统设计到开发交付的完整工程流程认知，实现从“课程作业”向“工程项目”的转变
效率提升能力：借助CodeBuddy等AI编程工具辅助开发，通过模块化拆解提升复杂项目的实现效率
团队协作能力：建立了明确的分工机制（如前后端分离、模型调参、数据分析分工），在紧凑的任务安排下锻炼了高效沟通与压力管理能力。
在结营汇报与反馈环节中，学生普遍反映本次实训内容扎实、节奏紧凑。尽管整体任务密度较高，但高强度的实践环境有效提升了学生对企业实际工作节奏的适应能力，增强了项目交付意识与问题解决能力。同时，学生也提出了进一步优化建议，包括加强跨组技术交流、引入更多真实企业数据等，为后续实训体系迭代提供了有益参考。
在实训总结汇报的最后环节，现场举行了成果评选与表彰。经企业导师的综合评审，共有3个小组凭借扎实的技术实现、清晰的产品思路以及规范完整的成果展示，从多个项目团队中脱颖而出，荣获本次实训“优秀小组”称号。
同时，荣誉不仅属于获奖团队。在为期四周的实训过程中，各小组围绕项目任务持续推进，在工程实践、问题分析与解决等方面均有明显提升，其整体表现同样得到了企业导师的充分认可。
通过本次实践，我们更加直观地看到高校学生在人工智能与数据技术领域的学习潜力与实践能力，也进一步验证了以真实项目驱动人才培养的有效性。
未来，拓尔思将持续深化与高校的合作，围绕产业真实需求不断优化实训内容与模式，推动技术能力培养与行业应用场景的深度融合，助力更多学生实现从校园到职场的平稳过渡，为人工智能与数据智能领域输送高质量应用型人才。
