从和鲸AI教育白皮书看高校落地：南京大学“1+X+Y”模式解析与建设路径

在国家“人工智能+”行动全面铺开的当下，高校AI通识教育正经历从“概念普及”向“能力培养”的深水区转型。2026年4月教育部等五部门发布的《“人工智能+教育”行动计划》，进一步明确了推动AI成为高校公共基础课、加强交叉融合课程建设的导向。这一顶层设计，为探寻转型最优解按下了加速键。

为了探寻这一转型的最优解，和鲸科技联合中国大模型领军企业智谱AI，基于对全国百余所高校的实地调研与数据分析，于2025年重磅发布了《AI融合高等教育：从通识到专业——学科+AI人才培养白皮书》（以下简称“白皮书”）。

这份凝聚了顶尖学术智慧与产业实践经验的报告，揭示了当前高校面临的共性挑战： 绝大多数高校已意识到“AI素养”的重要性，但在落地层面却受困于“规模化与个性化的断层”——面对数千名刚从高中毕业、人工智能基础几乎为零的新生，传统的计算机基础教学难以兼顾“计算机入门”与“人工智能素养提升”。白皮书基于调研数据指出，理想的AI人才培养应遵循“认知筑基-能力迁移-创新融合”的进阶路径。这一进阶路径，与《行动计划》所提出的"优化传统学科专业人才培养方案，指导高校开设人工智能交叉融合课程，培养复合型交叉人才"的政策导向高度契合。

作为白皮书重点收录的标杆案例，南京大学所构建的“1+X+Y”通识教育体系，正是这一进阶路径的完美具象化。值得一提的是，南京大学计算机学院教授、大学计算机基础教学部执行主任金莹老师，同时也是这份白皮书的特别顾问。

在双方的深度交流与合作探索中，南大理念与和鲸科技的数智化教育模式实现了高度契合，这一契合根植于南京大学与和鲸科技长期的深度合作——双方围绕课程共建、师资培训、平台实训等维度持续协同，共同推进AI通识教育的落地。双方一致认为，和鲸所倡导的“分层实训、云端支撑、产教融合”方案，高度适配这套体系的落地需求，这不仅为解决全校级新生同时上课的现实难题提供了理想蓝图，更为全国高校提供了一套可参考的AI通识课建设范本。

左：和鲸社区合伙人兼运营总监唐铭；中：南京大学计算机学院大学计算机基础教学部主任金莹；右：天津智谱华章科技有限公司 总经理 袁会会

一、 “1+X+Y”体系重构：统一目标下的阶梯式路径

【理念共鸣：从“认知筑基”到“创新融合”】白皮书中提出的三阶段培养，精准承接了南京大学的“1+X+Y”体系（1门核心课+X门素养课+Y门交叉课）的需求。针对新生编程能力参差不齐的现状，和鲸ModelWhale智能实训教学所设计的“双模态”分层教学支撑，得到了极大的认可与适配：

针对“1”层（认知筑基）：为了消除文史哲学生对代码的恐惧，课程启用了ModelWhale智能实训教学平台的Canvas（低代码拖拽式建模工具）。学生无需编写Python代码，通过拖拽“数据读取”、“模型训练”组件并连线，即可直观复现AI算法逻辑。这解决了白皮书提到的“非技术专业学生入门难”的问题。

针对“X/Y”层（能力迁移与融合）：对需要进一步探索的学生，平台还内置了Notebook云端编程环境，支持深度代码开发，满足后续专业课程中“AI+医学”、“AI+经济管理”、“AI+人文社科”、“AI+地球科学”等跨学科科研训练的需求。

工具的分层，是实现全校普及的关键。南京大学金莹教授对此强调：“我们很高兴与和鲸开展技术、资源、课程等多维度的合作，共同建设赋能教育的平台和智能体工具，强化对课程教学各个环节的有效供给，积极探索高校与企业之间的互动的新机制与新形式。”

行动建议：高校在建设通识课时，应避免“唯代码论”。建议引入支持“低代码+全代码”双模式的实训平台。在通识入门阶段，利用可视化工具让100%的学生（无论专业背景）看懂机器逻辑、产出结果；在进阶阶段，再分阶段引导学生进入代码层面，从而显著降低教学阻力。

二、 基础设施重构：应对数千人并发的“云端弹性”

【破局思路：以“云”解题】白皮书调研显示，“算力资源的潮汐效应”是高校信息化建设的顽疾——平时闲置，开学季不够用。像南大这样计算机基础设施较为完备的学校，面对覆盖数千名新生的通识课，若采用自建本地机房，尚且成本高昂且维护困难，更不用说其他的双非院校了。在探讨大规模通识课的最佳落地路径时，白皮书重点推荐的SaaS云端实训方案成为了破局的关键共识。基于弹性算力调度技术，平台能够实现大规模并发应用，具备实现“0卡顿、0崩溃”的能力，能够支持学生在自己的电脑上随时重现训练，完成课后练习。

极简接入：新生无需在个人电脑上配置环境，打开浏览器登录即用，实现了“开箱即学”。

弹性调度：云端资源池随用随取，完美应对了开学季的“高并发冲击”。

“通识课上云，科研课入地”是最佳性价比策略。

行动建议：对于大规模通识课程，建议优先采购SaaS版AI实训平台，通过云端算力解决运维与并发难题。对于涉及敏感数据的高阶科研项目，则可参考白皮书中的“混合云”架构，补充部署私有化算力一体机，实现数据的安全闭环。

三、 资源供给重构：用“真实世界”替代“枯燥理论”

【生态共建：产教深度融合】白皮书强调，缺乏真实产业场景是AI教学“水课化”的根源。为了让通识课具备实战价值，在通识教育的实战化探索中，南大对和鲸社区（www.heywhale.com）丰富的产教融合资源生态表示了高度认可。

通过引入大量贴近生活的产业级案例（如“电商用户画像分析”、“气象云图预测”、“社交媒体情感分析”等），能够让新生一入学就能接触到“人工智能在真实世界中是怎么用的”。这些源自真实的产业脱敏数据，是极大激发学生探索欲、落实白皮书倡导的“问题导向式学习（PBL）”的绝佳素材。

“实践鲜活度”直接决定了教学质量。除了课堂案例，南京大学还积极践行“以赛促学”。在由和鲸协办的中国大学生计算机设计大赛（4C大赛）中，南京大学团队也曾多次斩获全国一等奖等重要奖项。这一实践将通识教育从课堂延伸至竞赛，形成了“学-练-赛”的闭环。

行动建议：高校不必从零编写所有实验手册。可以直接引入成熟的标准数字课程资源包（包含视频、课件、实验手册），并利用开源社区的真实案例项目库来持续补充新鲜案例。让学生在“玩数据”的过程中完成通识启蒙，而非死记硬背理论。

正如《白皮书》中所总结，高校AI通识教育的核心目标不是“筛选天才”，而是“普及素养”。

南京大学“1+X+Y”体系的战略远见，与和鲸科技产品服务模式的深度契合证明：通过引入和鲸ModelWhale这样的数智化底座，广大高校能以较低的门槛借鉴这一先进理念，获得三大核心收益：

零基础友好：用可视化工具抹平学科差异，让不同基础的学生都能上手AI。

极简运维：用SaaS云端算力解决大规模并发难题，降低建设成本。

产教融合：通过连接开源社区，让教学内容始终与产业前沿保持同步。

这是一条已被验证、符合白皮书理念、且具备可持续性的数智化转型路径。

南京大学的“1+X+Y”模式是白皮书中收录的众多标杆案例之一。

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