当前，以大模型为代表的人工智能技术推动 “AI + 多学科交叉” 成为高校人才培养关键方向，然而，大模型应用开发涉及数据处理、算法架构、工程化调优等众多复杂的系统性问题，使得AI技术理论学习与实际应用之间存在差距。在这一背景下，高校与企业正在通过产教融合积极探索人才培养新路径。

9 月 17 日，由 东南大学国家卓越工程师学院、浪潮信息、Datawhale 开源学习社区三方联合主办 的 “零基础入门 AI 大模型工作坊 —— 东南大学专场” 圆满落幕。本次活动以 “理论 + 实操” 双轨模式，为现场同学搭建了从 AI 认知到实战应用的桥梁，吸引众多卓越工程师学院的硕博同学参与，共同探索人工智能的无限可能。

陈扬书记开场致辞：锚定 AI 人才培养，寄语学习探索

东南大学国家卓越工程师学院党委副书记、副院长陈扬在开营仪式中发表致辞。陈书记首先对浪潮信息与Datawhale联合主办本次活动表示感谢，并强调在AI技术深度融入工程领域的背景下，掌握大模型核心能力对卓越工程师培养具有重大意义。她强调，国家卓越工程师学院自成立以来，始终秉持始终秉持瞄准前沿、学科交叉、AI赋能、注重实践的培养目标。本次工作坊正是面向学院硕博研究生搭建的“从理论走向实践”的关键平台。

陈书记对同学们提出殷切期望，鼓励大家充分把握此次宝贵的学习机会，主动探索与发现问题，积极参与实操训练，在夯实专业基础的同时，进一步明确人工智能技术与个人研究方向、未来职业发展之间的结合点，为后续参与校企三方合作实训营、深入探索人工智能应用开发奠定基础。

AI通识实践课开讲：拆解 AI 大模型，打破认知壁垒

在理论教学环节，Datawhale团队成员、前字节跳动AI架构师吕昭波系统讲解了AI大模型的发展历程和技术架构。讲座结合教育、科研等实际应用场景，对智能体、RAG知识库等核心技术概念进行了深入浅出的阐释，帮助学生建立起系统的知识体系。不少人围绕 “后续实训营如何结合 EPAI 平台实操”“大模型应用开发需要哪些基础能力” 等问题与讲师交流，提前为后续学习做准备。

AI实战工坊：亲手搭智能体，解锁 AI 实操技能

在AI实战工坊环节，浪潮信息 “源”大模型开源负责人李峰博士、吕昭波老师及志愿者团队分区域指导，从环境配置、工具调用到 RAG 智能体搭建、工作流设计， 一步步带领同学突破实操难点。这一环节的实操模式，也将在后续实训营中进一步延伸，届时会围绕 EPAI 平台，引导同学们完成更完整的大模型应用开发，涵盖前端与后端开发，突破简单对话应用局限。不少同学从 “无从下手” 到 “自主调试”，逐步完成属于自己的第一个 AI 智能体，现场氛围专注而热烈。

活动特别提醒参与者通过学习群提交作品，优秀作品将有机会赢取 2025 人工智能计算大会门票及 Datawhale 文创礼品。同学们纷纷表示，“亲手搭建出能实际用的智能体，比单纯听课更有成就感”。

作品成果点评 + 颁奖合影

在作品展示环节，现场邀请 2 位同学上台分享作品思路，从 “学科知识问答智能体” 到 “科研文献整理助手”，同学们的创意应用场景丰富多样——这些创意也为后续实训营的项目方向提供了参考。李峰博士从技术完整性、实用性、创新性三个维度进行专业点评，既肯定亮点，也提出优化建议，为同学们后续迭代作品提供方向。

随后的抽奖环节有序开展，工作人员现场为中奖学员颁奖，中奖学员在领取礼品后与工作人员合影留念。

高校、企业与社区协同：共筑 AI 教育生态，助力学习者成长

本次活动由东南大学国家卓越工程师学院、浪潮信息与Datawhale联合推出，是三方共同推动“AI+X”人才培养的重要实践。同时，通过“预演-反馈-优化”的闭环筹备机制，为未来一个月的正式课程提供了前期预热与实践试点，为学员后续学习奠定坚实基础。

活动尾声，全体参与者起身合影，定格下这场 “收获满满” 的 AI 之约。不少同学表示，将以本次工作坊为起点，持续关注后续实训营动态，继续深入学习 AI 技术，争取做出更加完整的大模型应用作品。

本次零基础入门 AI 大模型工作坊的成功举办，不仅让更多同学感受到 AI 技术的实用性，更推动了 “高校、企业与社区” 三方在 AI 教育领域的深度合作。未来东南大学国家卓越工程师学院、浪潮信息与Datawhale将持续携手，为学习者提供更多优质资源与实践机会，助力人工智能人才培养与技术普及，也为 AI + 工程教育探索更落地的合作模式。

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