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  低空经济作为我国新兴支柱产业，正迎来前所未有的发展机遇。与传统信息技术应用场景相比，低空经济涉及气象探测、无人机运行、智能感知、飞行安全保障、数据分析与决策服务等多个环节，具有场景复杂、技术链条长、实践要求高等特点。

  对标低空产业对人才教育培训的新要求，成都信息工程大学依托产教融合示范平台建设项目和四川省级教学改革重点课题（课题编号：JG2024-0854），发挥学校在气象探测、电子信息、人工智能等领域的特色学科优势，围绕低空气象保障、无人机探测、智能预测和数据分析等真实场景需求，探索构建面向低空经济的多学科融合的拔尖创新人才培养体系，为低空经济高水平质量的发展提供有力支撑。

  学校围绕低空飞行保障和低空气象服务需求，将“人工智能+低空经济+气象保障”等内容做融合，通过“气象探测与人工智能”“低空气象工程”等多个微专业和“AI+低空经济”特色培养模块，引导学生理解低空风场探测、气象数据处理、智能预测和飞行安全保障等关键技术和场景。课程改革的核心是把AI教学中的“通用技术知识”传授转化为培养“面向具体场景处理问题的能力”。例如，风场预测不只是数据建模问题，还涉及激光雷达观测数据获取、复杂城市环境下风场变化理解、模型训练与验证、低空飞行风险判断等环节。学校将这些真实问题引入课程，提升学生面向具体场景处理问题的能力。

  没有真实数据，人工智能训练容易停留在公开样本和标准任务；没有真实设备，学生难以理解感知、通信、探测和飞行保障的复杂性。为破解这一问题，学校把实践教学平台建设作为人才教育培训体系改革的重要支撑。

  目前，学校已建成包含多部激光雷达、无人机观测设备、微波暗室、天气会商系统和人工智能智算中心在内的综合实践教学环境。其中，校外低空观测实训验证场覆盖成都市龙泉驿区、高新区和天府新区，目前已建设9个地基垂直激光雷达观测站和1个无人机水平观测站，预计2026年年底新增建成11个地基垂直激光雷达观测站、20台六要素气象仪以及20套摄像头，支撑低空风场立体探测和稠密气象数据及真实气象场景图像视频的采集。

  在校内，学校建设了微波暗室、天气会商系统和人工智能智算中心，将上述多源数据在教学平台中进行统一接收和汇集，学生依托这一平台能接触真实低空气象观测数据，参与数据采集、数据清洗、风场分析、模型训练和结果验证等实践环节。微波暗室为雷达探测、信号测试和装备认知实验提供条件；天气会商系统帮助学生理解气象数据分析、预报研判与低空飞行保障之间的关系；人工智能智算中心配置科研工作站和GPU算力资源，可支撑人工智能模型训练、大规模数据处理和智能算法实验。由此，学生的实践训练逐步形成“观测—分析—建模—验证—应用”的完整链条。

  相比传统实验，该平台的核心价值在于重塑了实践教学逻辑：学生不再只是依据给定数据和既定步骤完成验证性实验，而是围绕连续采集的真实观测数据，开展数据质量判别、观测场景理解、处理方法选择与模型效果评估，完整经历低空观测链条的关键环节，在贴近真实工程问题的情境中形成系统性实践能力。

  学校通过与多家企业合作，把低空气象观测、多模态感知、智能预报、飞行服务保障等真实任务引入教学过程。企业深度参与学生指导和教学流程，参与课程案例开发、实训任务设计和学生项目指导。校内教师侧重理论方法和科研训练，企业导师侧重工程需求和技术规范，共同帮助学生理解“课堂知识如何进入工程现场”。

  总体来看，学校围绕低空经济发展需求，初步形成了以应用场景牵引课程改革、以真实平台支撑实践教学、以校企协同拓展育人空间的人才教育培训路径。未来，学校将继续丰富基于低空观测系统的实验项目，推动更多真实数据和真实案例进入课堂。同时稳步完善多校协同机制，逐步实现课程共享、平台开放和联合培养，为拔尖创新人才教育培训提供具体、可推广的实践经验。