​在宁波职业技术学院人工智能学院的实训基地，一支跨专业学生团队正在调试连接钢厂设备的智能监测终端。他们研发的“钢铁生产挂钩智能检测系统”经过半年的产线验证，成功预警了3起吊钩潜在故障，避免了120小时的非计划停机。这一成果不仅为钢铁行业提供了智能化解决方案，更为职业教育深化产教融合提供了创新样本。

从课堂到车间：工业数据驱动教学革新

人工智能技术应用专业的学生通过引入钢厂真实工况，打破传统教学中“理想化数据”的局限。企业导师团队依托高保真模拟系统，复刻炼钢车间复杂环境，指导学生采集超万组吊钩缺陷样本，攻克金属反光、钢屑附着等27类工业干扰难题。学生负责人钱振辉在实训日志中写道：“算法优化不再是纸上谈兵，而是与钢铁生产的生命线直接挂钩。”目前，该系统已在本地钢厂部署，并完成4项发明专利与2项软件著作权申报。

双导师制重塑知识传递链路

在钢厂监控室，企业导师正带领学生解读振动波形中的“健康密码”，而校内教师潘婕则指导团队将现场数据输入优化后的YOLOv11模型，将检测精度提升至95%。这种“行业需求—技术拆解—教学转化”的双师协同模式，已形成从故障案例提取到模型部署的标准化流程，让学生在真实场景中完成全流程实践。

项目驱动下的生态协同实验

“代码不再是抽象符号，而是解决钢厂痛点的钥匙”学生柳乐乐通过47次算法迭代，将系统误报率从15%降至3%。跨专业协作催生出系统性解决方案，电子信息专业设计耐高温传感器防护装置，人工智能技术应用专业开发可视化诊断界面，计算机网络专业搭建远程监控平台，最终形成覆盖数据采集、分析到推广的完整链条。

随着该系统的正式投入试用，团队正将经验拓展至化工、港口领域，这场始于钢铁车间的教育实验，正在裂变为产教深度融合的生态革命，为“中国智造”培养出更多“下得去、留得住、用得好”的技能人才，书写着产教融合的宁职答卷。（文：张颖超）