问题——智能网联汽车加速普及，人才供给结构性矛盾显现。随着组合驾驶辅助功能新车上的应用扩面提速、自动驾驶道路测试与示范运营进行，产业对具备系统集成、算法开发、工程调试与安全验证能力的技术人才需求持续上升。与之相对，一些高校仍以单一学科知识传授为主，学生在传感器融合、路径规划、实时控制、软硬件联调等的工程训练不足，导致“会理论、缺实战”的落差成为制约人才高质量供给的现实挑战。 原因——技术迭代快、系统复杂度高，倒逼培养模式从“学科分割”走向“交叉融合”。智能车辆由机械、电气、控制、通信、计算机等多领域耦合而成，研发与验证过程涉及复杂场景感知、定位导航、决策规划、网络通信以及功能安全等环节，任何一个环节失效都可能影响整体表现与安全边界。产业端用人越来越看重可验证的项目经验与问题闭环能力：能否在现场完成传感器标定、处理数据噪声与失真、解决通信延迟、对算法进行鲁棒性优化、并在限定时间内完成整车级联调，成为检验学生工程素养的重要标尺。因此，高水平学科竞赛因贴近真实任务、强调系统协同与现场处置，被视为检验与提升人才培养质量的有效途径。 影响——竞赛成果不仅是荣誉，更是对人才培养与技术储备的一次集中展示。此次全国大学生智能汽车竞赛室外专项赛汇集全国170所高校366支队伍同台竞技，赛题涵盖室外复杂环境下的自主行驶与综合任务挑战，对感知算法、控制策略、硬件可靠性、整车稳定性以及团队工程组织能力提出较高要求。东北大学秦皇岛分校三支队伍全部获得全国一等奖，并在室外无人驾驶自行车挑战赛中实现卫冕，说明了参赛团队在系统设计、算法迭代与实车调试上的综合能力。更值得关注的是，这类竞赛训练形成的技术链条，可迁移到多种应用场景：两轮自主平衡与控制能力可拓展至特种巡检、园区配送等轻量化平台；5G远程操控与协同控制能力，可为低速无人车、封闭园区自动化运输等提供技术验证基础。对学生而言，竞赛历练能显著缩短从课堂到工程现场的适应周期；对学校而言，则是检验课程体系、实践平台与导师队伍建设成效的“压力测试”。 对策——以“赛教融合、产教协同”提升复合型人才培养质量。业内普遍认为，面向智能车辆的新工科人才培养，需要在课程体系、实践平台与评价机制上同步改革：一是强化跨学科课程与项目制教学，将感知、定位、规划、控制、通信与安全等核心模块贯通，形成可复用的工程能力框架；二是建设开放式实践基地，支持学生在真实或近真实环境下开展长周期迭代，形成“发现问题—定位原因—验证改进”的闭环；三是完善校企协同机制——引入工程导师与真实需求——让学生从指标定义、数据采集到测试验证全过程接受训练，提升工程规范意识与安全意识。全国两会期间，有代表委员建议加快设置“智能电动车辆”等交叉学科、探索“双导师”和“实战化”培养模式，传递出推动人才培养体系适配产业变革的清晰信号。高校应在此基础上更打通学科壁垒，提升人才供给与产业需求的匹配度。 前景——从竞赛“比成绩”走向“促转化”，以人才优势支撑产业升级。当前汽车产业竞争焦点正加速从单纯的价格比拼转向技术突破、安全可靠与生态协同。未来一段时期，随着辅助驾驶功能持续升级、车路云协同加快布局、法规与标准体系逐步完善，行业对“懂算法、更懂工程”的青年工程师需求仍将保持高位。高校在竞赛中积累的系统集成经验、数据与场景资源、软硬件平台能力，若能进一步与科研攻关、成果转化和地方产业链协同联动，将有望在低速无人化、特种车辆、智慧物流等方向形成更多可落地的应用示范。对参赛学生而言，竞赛不仅是一次阶段性检验，更是进入产业一线前的“预备役训练”；对产业而言，则是提前发现与储备青年创新力量的重要渠道。
智能汽车产业的竞争核心是人才竞争；东北大学秦皇岛分校的成功经验表明，只有对接产业需求、打破学科壁垒、强化实践教学，才能培养出符合行业发展的高素质人才。在推进"人工智能+"行动的大背景下，高校需要深化产教融合，为产业发展提供有力的人才支撑。