2023 起
清华大学 · AI 赋能教学试点
校级层面分批建设 AI 助教与 AI 赋能课程，从首批数门试点扩展至数百门，覆盖含经管类在内的多学科课程，探索人机协同的教学组织方式。
校级公开发布分册一 · WHY — 为什么做，为什么是现在
路径参照
一项五年期建设，立项依据必须经得起四重追问：政策依据是否充分、同行实践是否成熟、校内现状是否支持、实施顺序是否有据。本分册逐一作答——规划中没有任何一步是凭空设计，全部来自政策要求、成熟实践与校内调研。
政 策 坐 标
三级政策，同向发力
"人工智能赋能高等教育"在国家、行业、区域三个层级均已形成明确部署。对院系而言，这类建设的性质已从"特色探索"转为"规定动作"——差别只在启动早晚与执行质量。
国 家 层 面
从总纲到专项行动的完整部署
《教育强国建设规划纲要（2024—2035）》对"人工智能赋能教育"作出专项部署；国务院 2025 年 8 月印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》；教育部等五部门 2026 年 4 月印发《"人工智能+教育"行动计划》，明确高等教育阶段注重学科交叉、部署智能教学系统应用与教育大模型安全审核机制——国家层面已形成"总纲→行动→教育专项"的完整政策链。
学 科 层 面
新文科建设要求
新文科建设明确要求推动现代信息技术与文科专业深度融合。商科作为文科中与产业结合最紧密的门类，历来是此类改革的主要承载学科。
区 域 层 面
江苏 · 省级行动方案已出
省教育厅已印发《人工智能赋能教育高质量发展行动方案（2025—2027年）》与《江苏高校人工智能赋能专业建设行动方案》，明确"人工智能+X"课程建设方向，并每年遴选高校 AI 赋能典型案例。本规划的课程与平台成果可直接对接省级案例申报——与省级导向同向，立项通道现成。
学生出口：商科毕业生站在 AI 岗位重构的最前线。
AI 对就业市场的影响并非均匀分布——公开研究与招聘数据一致显示，最先被压缩的正是商科毕业生传统上进入的初级分析、文书与流程性岗位；与此同时，雇主对商科毕业生的要求已转向 AI 熟练度与可展示的应用作品。这意味着：学院是否建成这个生态，将直接写进每一届毕业生的求职结果里。本规划中"每门课产出学生智能体作品"的设计，正是把课程学习直接转化为求职作品集——这是对学生就业竞争力最直接的投资。
同 行 实 践
头部院校的公开动作
以下动态均来自院校官方发布渠道，逐条可查证。它们构成本规划的直接参照系——也构成采购论证中"同类院校投入水平"的客观依据。
2024
复旦大学 · "AI 大课"课程体系
发布 AI-BEST 课程序列，规划百余门 AI 课程覆盖全校本研学生；管理学院同步推进"管理 + AI"课程改造。这是国内高校迄今规模最大的 AI 课程体系化建设。
校方公开发布 · 媒体广泛报道2024—2025
沃顿商学院 · AI & Analytics 计划
设立 AI 与分析专项计划，本科与 MBA 开设 AI 方向。同期 MIT Sloan、INSEAD 等国际头部商学院均已将 AI 纳入核心课程与高管教育体系。
国际趋势佐证2026
上海交大安泰 · 学院级 AI 战略
发布学院层面的 AI 战略十条，将 AI 全面纳入人才培养、科研与治理；其 AI 方向 MBA 项目已运行多年，并设有学院级 AI 治理委员会。这标志着头部商学院已从"课程试点"进入"学院整体战略"阶段——与本规划的院级定位完全同构。
学院官方发布持续推进
国内商科院校 · "数智商学"转型
中国人民大学商学院、上海财经大学等均已开展 AI 相关课程方向与数智化改造；金融科技、大数据管理与应用、智能会计等新专业已进入教育部备案专业目录，在财经类院校普遍开设，"商业人工智能"本科专业亦已获批设立——商科与 AI 的交叉已进入专业目录层面。
专业目录与院校官网可查成熟模式
校企共建实验室 · 全国标准化实践
主流教育信息化厂商在全国高校（含大量省属高校）建有智能财务、商业数据分析类共建实验室，建设规模、实施流程与验收标准均已标准化，可直接作为本院实验室建设的规模与流程参照。
厂商公开案例库可查
路 径 规 律
先行者的共同顺序
对上述实践作横向比对，可以提炼出一条普遍规律：课程与师资是转型的主线，硬件投入的规模始终由教学需求封顶，而非先于需求扩张。本规划沿用这一逻辑，并结合校内实际作了一处适配：因本校尚无校级底座可依托，故将最小可用底座与首批课程设计为同季落地、互为验收（详见“首季启动”分册），硬件规模同样以教学需求为上限。
01
课程试水
AI 工具进入现有课程，以最低成本验证师生接受度
02
师资成建制
系统化培训替代个体摸索，教学方法形成规范
03
平台与空间
需求成型后配置算力与实训环境，规模够用即可
04
成果沉淀
案例库、教材、新方向申报，将实践固化为资产
05
组织固化
研究平台实体化运转与产学合作，使转型成为学院常设职能
时机判断：接轨窗口仍在，但成本曲线正在分化。
头部院校已完成路径验证，意味着后来者可以跳过全部试错成本；而 AI 工具形态尚在快速迭代，意味着现在入场仍能以自己的节奏积累使用习惯与数据资产。产业侧，企业级智能体应用正进入 2026—2028 年的集中成熟期——学院平台以智能体开发为核心能力、学生以智能体作品为学习产出，恰好把课堂训练对准了企业正在批量落地的岗位形态。再推迟三年，同样的投入将用于"按他人定型的模式补课"——课程话语权、数据积累与师资先发优势均不可逆地让渡。同时，《"人工智能+教育"行动计划》于 2026 年 4 月印发，本规划首季于同年四季度启动——行动计划发布当年即落地响应，立项时点与政策节奏直接咬合。此外，学院已于 2026 年 3 月成立工商人工智能研究中心并首发高管培训项目——组织与品牌动作已经先行，本规划回答的是其下一步必然要面对的问题：中心用什么算力做研究、用什么课程做培养、用什么环境做培训。这是本规划主张 2026 年启动的全部理由，不多也不少。
本分册所引院校动态均来自公开渠道。正式立项文本将逐条附来源链接与文件名称；未能逐条核实的表述，一律采用可验证的概括性描述。
校 内 现 状
校级资源调研：学院自建的依据
对校内 AI 与算力资源的专项调研形成三项基本判断，它们共同构成学院建设自有底座的直接依据。
判 断 一
校级无统一智算平台
学校目前尚无面向全校开放的统一算力池与大模型服务门户；现有科学计算中心以传统数值仿真为主，不适配商科教学场景。学院自建商科自用底座，不与任何校级设施重叠。
判 断 二
院级自建是校内通行做法
校内算力现状为院系与课题组自建自用（如计算机、生科等院系均有自有设备）。商学院按同样模式建设，属校内既有实践的延续；同城的南京大学、东南大学均已建成校级智算平台，可作配置水平参照。
判 断 三
与校级 AI 战略同向
学校 AI 发展侧重“AI+人文社科、AI+教育”等交叉场景。商科正属人文社科应用场景——本规划即校级战略在学院层面的具体落地，并为未来并入校级体系预留标准接口。
衔接机制：建设前先确认，架构上留接口
首季启动的第一个动作即与学校信息化归口部门对接，确认校级资源口径并报备建设方案；学院底座按“衔接校级、补足商科场景”原则配置——校级平台一旦立项，学院底座即可作为其学科节点接入，前期投入不会沉没。