工程技術飛速發(fā)展，工程教育需要與時俱進。為促進工程教育與產業(yè)需求的融合，探索AI時代工程教育新范式，推廣產出導向的工程教育教學管理方式，提升工程人才與產業(yè)界的適配性，中國電工技術學會擬于2025年8月13-15日在重慶舉辦“2025電子電氣工程教育教學研討會”。會議旨在搭建教育、產業(yè)、科技交流與合作的平臺，推動工程教育的創(chuàng)新與發(fā)展。

會議將邀請教育界、產業(yè)界、科技界的工程教育專家，高校管理者，企業(yè)管理者以及一線教師等參加，共同探討面向產業(yè)需求、服務產業(yè)發(fā)展、適應AI時代的工程教育教學，著力解決工程教育認證等新管理理念下高校工程教育教學改革中遇到的問題，助力新時代卓越工程人才培養(yǎng)。

會議內容

1.產業(yè)需求與工程教育

2.產教融合與校企協(xié)同育人

3.工程教育認證與標準體系

4.聚焦能力產出的專業(yè)建設

5.課程與教學創(chuàng)新

6.師資隊伍建設

7.產教融合案例分享

8.教學創(chuàng)新案例分享

以下內容為GPT視角對電子電氣工程教育教學研討會相關領域的研究解讀，僅供參考：

電子電氣工程教育教學研究現(xiàn)狀

一、研究熱點與進展

跨學科融合教學

人工智能與電子電氣工程結合：研究如何將機器學習、深度學習等AI技術融入電路設計、信號處理、電力系統(tǒng)優(yōu)化等課程，例如通過AI輔助設計集成電路（EDA工具的智能化升級）。

物聯(lián)網與嵌入式系統(tǒng)教育：聚焦傳感器網絡、邊緣計算、低功耗設計等方向，推動“硬件+軟件+通信”一體化教學體系構建。

新能源與電力電子技術：圍繞可再生能源并網、儲能系統(tǒng)、電動汽車驅動等場景，開發(fā)實驗平臺與案例庫，強化工程倫理與可持續(xù)發(fā)展教育。

實踐教學模式創(chuàng)新

虛擬仿真實驗：利用MATLAB/Simulink、Multisim、LabVIEW等工具搭建虛擬實驗室，解決高成本設備（如高壓實驗室、半導體工藝線）的實踐難題。

項目制學習（PBL）：通過企業(yè)真實項目（如智能家居系統(tǒng)設計、智能電網調度優(yōu)化）驅動教學，培養(yǎng)學生系統(tǒng)集成與問題解決能力。

競賽驅動教育：以“全國大學生電子設計競賽”“恩智浦杯智能汽車競賽”等為載體，探索“以賽促學、以賽促教”模式。

課程思政與工程倫理教育

在專業(yè)課程中融入“科技報國”“工匠精神”等思政元素，例如通過分析特高壓輸電技術、芯片制造“卡脖子”問題，增強學生使命感。

強化工程倫理教育，針對人工智能算法偏見、數據隱私保護等議題，培養(yǎng)負責任的工程師文化。

數字化教學資源建設

在線開放課程（MOOC）：建設國家級/省級精品課程，如清華大學“電路原理”、西安交通大學“電力電子技術”等，推動優(yōu)質資源共享。

混合式教學改革：結合翻轉課堂、雨課堂等工具，實現(xiàn)“線上理論+線下實踐”的深度融合，提升課堂互動性。

二、現(xiàn)存問題與挑戰(zhàn)

課程內容滯后于技術發(fā)展

傳統(tǒng)教材更新周期長，難以覆蓋5G通信、量子計算、碳化硅功率器件等前沿技術，導致學生知識結構與產業(yè)需求脫節(jié)。

實踐教學資源不足

高校實驗設備老化、企業(yè)實習基地合作深度有限，學生缺乏對復雜工程系統(tǒng)（如智能電網、工業(yè)互聯(lián)網）的完整認知。

評價體系單一化

過度依賴期末考試，忽視過程性評價（如實驗報告、項目答辯、團隊協(xié)作能力），難以全面衡量學生創(chuàng)新與實踐能力。

師資隊伍工程化不足

部分教師缺乏企業(yè)工程經驗，對行業(yè)動態(tài)（如芯片設計流程、新能源政策）理解不深，影響教學針對性。

三、未來發(fā)展趨勢

產教融合深化

推動高校與龍頭企業(yè)共建“現(xiàn)代產業(yè)學院”，如華為“智能基座”產教融合項目，實現(xiàn)課程共建、師資共享、聯(lián)合攻關。

個性化人才培養(yǎng)路徑

基于大數據分析學生能力模型，提供“微專業(yè)”“模塊化課程”等靈活選擇，滿足新能源、半導體、機器人等細分領域需求。

國際化教育合作

引入IEEE、IEC等國際標準認證課程，開展“雙學位”“聯(lián)合培養(yǎng)”項目，提升學生全球視野與跨文化協(xié)作能力。

技術賦能教學創(chuàng)新

探索元宇宙、數字孿生等新技術在實驗教學中的應用，例如構建虛擬工廠、智能變電站等沉浸式學習場景。

四、典型案例

清華大學：開設“人工智能+電子工程”雙學位，聯(lián)合華為、寒武紀等企業(yè)開發(fā)AI芯片設計課程。

浙江大學：建設“智能電網綜合實驗平臺”，集成可再生能源發(fā)電、微電網控制、需求響應等模塊，支持多學科交叉實驗。

德國亞琛工業(yè)大學：推行“雙元制”教育，學生每周3天在企業(yè)實習，2天在校學習，實現(xiàn)理論與實踐無縫銜接。

電子電氣工程教育教學研究可以應用在哪些行業(yè)或產業(yè)領域

一、核心應用領域：支撐傳統(tǒng)產業(yè)升級

能源與電力行業(yè)

智能電網建設：通過電力系統(tǒng)分析、繼電保護、分布式能源接入等課程研究，培養(yǎng)掌握電網調度自動化、需求響應管理、微電網控制技術的工程師，助力“雙碳”目標實現(xiàn)。

新能源開發(fā)：針對風電、光伏、儲能系統(tǒng)等領域，研究電池管理系統(tǒng)（BMS）、最大功率點跟蹤（MPPT）算法等，推動可再生能源高效利用。

電力電子技術：在高壓直流輸電（HVDC）、柔性交流輸電（FACTS）等場景中，應用教學研究中的器件建模、控制策略優(yōu)化成果，提升能源傳輸效率。

制造業(yè)與自動化

工業(yè)互聯(lián)網與智能制造：結合嵌入式系統(tǒng)、傳感器網絡、數字孿生等教學內容，開發(fā)智能工廠的實時監(jiān)控、預測性維護系統(tǒng)，推動制造業(yè)數字化轉型。

機器人技術：通過電機驅動、運動控制、機器視覺等課程研究，培養(yǎng)工業(yè)機器人、服務機器人設計能力，應用于汽車制造、物流倉儲等領域。

半導體與集成電路：圍繞芯片設計、制造工藝、封裝測試等環(huán)節(jié)，開展EDA工具使用、低功耗設計等教學，支撐集成電路產業(yè)自主可控發(fā)展。

通信與信息技術

5G/6G通信：研究射頻電路設計、天線陣列優(yōu)化、毫米波通信等，培養(yǎng)基站建設、網絡規(guī)劃與優(yōu)化人才，服務“東數西算”等國家戰(zhàn)略。

物聯(lián)網（IoT）：通過無線傳感器網絡、低功耗廣域網（LPWAN）等課程，推動智能家居、智慧城市、農業(yè)物聯(lián)網等場景落地。

數據安全與電磁兼容：針對通信系統(tǒng)中的信號干擾、數據泄露問題，開展電磁屏蔽、加密算法等教學研究，保障信息安全。

二、新興交叉領域：驅動未來產業(yè)發(fā)展

人工智能與電子電氣融合

AI驅動的電路設計：利用深度學習優(yōu)化芯片布局布線、模擬電路參數調優(yōu)，縮短研發(fā)周期（如Google的Chiplet設計）。

智能控制系統(tǒng)：在自動駕駛、無人機等領域，結合強化學習、計算機視覺等技術，開發(fā)環(huán)境感知、決策控制算法。

能源管理AI：通過機器學習預測電力負荷、優(yōu)化儲能充放電策略，提升微電網運行經濟性。

新能源汽車與交通電氣化

電池管理系統(tǒng)（BMS）：研究電池狀態(tài)估計、均衡控制、熱管理技術，延長電動汽車續(xù)航里程與壽命。

電機驅動與電控系統(tǒng)：開發(fā)高效永磁同步電機、碳化硅功率器件，提升車輛動力性能與能效。

車聯(lián)網（V2X）：結合通信技術，實現(xiàn)車與車、車與基礎設施的實時交互，支撐自動駕駛安全落地。

生物醫(yī)學與電子工程交叉

醫(yī)療電子設備：設計便攜式心電圖儀、可穿戴健康監(jiān)測設備，應用低功耗設計、生物信號處理技術。

腦機接口（BCI）：研究神經信號采集、解碼算法，推動殘障人士輔助設備、神經疾病治療技術創(chuàng)新。

醫(yī)學影像處理：利用圖像處理、深度學習技術，提升CT、MRI等設備的成像質量與診斷效率。

三、社會服務與公共領域：解決民生關鍵問題

智慧城市與基礎設施

智能交通系統(tǒng)：通過交通信號優(yōu)化、車路協(xié)同（V2I）技術，緩解城市擁堵問題。

環(huán)境監(jiān)測網絡：部署空氣質量、水質傳感器，結合大數據分析實現(xiàn)污染溯源與預警。

應急通信保障：在地震、洪澇等災害中，利用自組織網絡（Ad Hoc）恢復通信，支撐救援指揮。

鄉(xiāng)村振興與農業(yè)現(xiàn)代化

精準農業(yè)：應用無人機植保、土壤濕度監(jiān)測、智能灌溉系統(tǒng)，提高農業(yè)生產效率與資源利用率。

農村電網改造：研究分布式光伏接入、微電網儲能配置，解決偏遠地區(qū)用電難題。

國防與航空航天

雷達與導航系統(tǒng)：開發(fā)高精度定位、抗干擾通信技術，服務國防安全。

衛(wèi)星電子設備：研究抗輻射芯片設計、空間電源系統(tǒng)，支撐航天器長期在軌運行。

四、典型案例與行業(yè)聯(lián)動

華為“智能基座”項目：與高校合作開設“AI+電子工程”課程，將鯤鵬芯片、昇騰AI處理器融入教學，培養(yǎng)5G、云計算領域人才。

特斯拉與高校合作：聯(lián)合開發(fā)電池回收技術課程，推動新能源汽車產業(yè)鏈閉環(huán)發(fā)展。

國家電網“新型電力系統(tǒng)”建設：與高校共建聯(lián)合實驗室，研究特高壓輸電、虛擬電廠等關鍵技術，保障能源安全。

電子電氣工程教育教學領域有哪些知名研究機構或企業(yè)品牌

一、學術研究機構與高校實驗室1. 國際頂尖研究機構

麻省理工學院（MIT）電子研究實驗室（RLE）

研究方向：微電子、光電子、量子計算、通信系統(tǒng)、生物醫(yī)學電子等。

貢獻：發(fā)明了晶體管、雷達技術，開發(fā)了首個集成電路設計工具，推動EDA技術發(fā)展。

教育特色：與產業(yè)界（如Intel、IBM）合作開設“6.S078（人工智能與電子系統(tǒng)）”等前沿課程。

斯坦福大學集成系統(tǒng)中心（CIS）

研究方向：系統(tǒng)級芯片（SoC）設計、異構集成、智能傳感器網絡。

貢獻：提出“More than Moore”理念，引領芯片設計從單一功能向系統(tǒng)集成轉型。

產業(yè)合作：與NVIDIA、AMD共建聯(lián)合實驗室，培養(yǎng)AI芯片設計人才。

瑞士聯(lián)邦理工學院（ETH Zurich）電力電子系統(tǒng)實驗室（PESL）

研究方向：寬禁帶半導體器件（SiC/GaN）、高效電源轉換、新能源并網。

貢獻：開發(fā)了全球首款1500V SiC MOSFET模塊，應用于光伏逆變器，效率提升3%。

教育項目：開設“電力電子與可再生能源”碩士方向，與ABB、Siemens合作實習。

2. 國內重點研究機構

清華大學電子工程系

研究方向：集成電路設計、智能感知、通信網絡、計算成像。

成果：研發(fā)“天機芯”類腦計算芯片，入選《Nature》封面論文；牽頭制定中國首個AI芯片評測標準。

產教融合：與華為、寒武紀共建“智能計算”聯(lián)合實驗室。

西安交通大學電力電子與新能源技術研究中心

研究方向：柔性直流輸電、電動汽車電驅系統(tǒng)、儲能變流器。

成果：突破特高壓柔性直流輸電關鍵技術，應用于“張北柔性直流電網工程”（世界首個）。

教育特色：開設“電力電子技術”國家級精品課程，與特變電工、陽光電源合作實踐基地。

浙江大學電氣工程學院

研究方向：智能電網、機器人控制、電磁兼容。

成果：研發(fā)“之江實驗室”智能機器人集群，應用于杭州亞運會安保；牽頭制定中國智能電網標準體系。

國際合作：與德國亞琛工業(yè)大學共建“中德智能電網聯(lián)合實驗室”。

二、企業(yè)品牌與產業(yè)聯(lián)盟1. 半導體與集成電路領域

Intel教育計劃

項目：推出“Intel AI for Youth”課程，覆蓋全球18國，教授FPGA編程、神經網絡部署。

合作高校：與清華大學、上海交通大學共建“Intel中國大學合作中心”，提供芯片設計工具鏈支持。

臺積電（TSMC）大學合作計劃

內容：開放7nm/5nm工藝制程數據，支持高校開展先進制程芯片設計研究。

案例：與臺灣大學合作研發(fā)“3D堆疊芯片散熱技術”，獲IEEE ISSCC最佳論文獎。

中芯國際（SMIC）產學研平臺

目標：培養(yǎng)國產芯片設計人才，提供MPW（多項目晶圓）流片服務。

成果：支持復旦大學、東南大學完成多款RISC-V處理器流片。

2. 能源與電力領域

Siemens全球大學計劃

合作：與同濟大學共建“中德工程學院”，開設“智能電網與可再生能源”雙學位。

工具支持：免費提供PSS/E電力系統(tǒng)仿真軟件、TIA Portal自動化編程平臺供教學使用。

國家電網技術學院

定位：全球最大電力技能培訓基地，年培訓量超10萬人次。

課程：特高壓輸電運維、智能變電站調試、電力市場交易模擬等實戰(zhàn)課程。

特斯拉教育合作項目

內容：與上海交通大學合作開設“新能源汽車技術”微專業(yè)，提供電池管理系統(tǒng)（BMS）實驗平臺。

實習機會：優(yōu)秀學生可進入特斯拉超級工廠參與電機驅動系統(tǒng)研發(fā)。

3. 通信與物聯(lián)網領域

華為“智能基座”產教融合項目

規(guī)模：覆蓋全國200余所高校，投入超1億元。

課程：開發(fā)“鯤鵬芯片架構”“昇騰AI計算”等課程，提供NPU開發(fā)板供實驗使用。

競賽：舉辦“華為ICT大賽”，設置“5G+工業(yè)互聯(lián)網”“智能網聯(lián)車”賽道。

Qualcomm無線通信技術教育計劃

資源：向高校開放5G毫米波信道模型、AI-RAN算法庫。

案例：與北京郵電大學合作研發(fā)“6G太赫茲通信原型系統(tǒng)”，頻段達300GHz。

小米物聯(lián)網開發(fā)者生態(tài)

支持：推出“小米IoT開放平臺”，提供智能家居設備SDK、云服務接口供教學實驗。

課程：與電子科技大學合作開設“物聯(lián)網系統(tǒng)設計”課程，學生可開發(fā)自定義智能設備。

三、國際組織與標準機構

IEEE教育協(xié)會（IEEE Education Society）

職能：制定電子電氣工程教育標準，出版《IEEE Transactions on Education》期刊。

認證：推動“IEEE專業(yè)工程師（PE）”認證與高校課程對接。

ABET（美國工程技術認證委員會）

標準：對電子電氣工程專業(yè)進行“ABET認證”，要求課程涵蓋數學、科學、工程設計、實驗實踐等模塊。

影響：全球超500所高校通過ABET認證，學位互認度高。

IEC（國際電工委員會）

貢獻：制定電子電氣領域國際標準（如IEC 61850智能電網標準、IEC 62680 USB Type-C標準）。

教育合作：與高校合作開設“標準制定流程”工作坊，培養(yǎng)國際化工程人才。

電子電氣工程教育教學領域有哪些招聘崗位或就業(yè)機會

一、核心行業(yè)分類與就業(yè)方向1. 半導體與集成電路行業(yè)

行業(yè)背景：全球芯片短缺與國產替代表需驅動，2023年中國集成電路產業(yè)規(guī)模突破1.3萬億元，人才缺口超30萬人。

典型崗位：

芯片設計工程師：負責數字/模擬電路設計、驗證與流片（如RISC-V處理器、ADC/DAC轉換器）。

EDA工具開發(fā)工程師：開發(fā)集成電路設計自動化軟件（如布局布線、時序分析算法）。

半導體工藝工程師：優(yōu)化光刻、蝕刻、封裝測試等制程參數（如3D堆疊、Chiplet技術）。

失效分析工程師：通過SEM、FIB等設備定位芯片缺陷，支撐良率提升。

2. 能源與電力行業(yè)

行業(yè)背景：全球能源轉型加速，2025年中國智能電網市場規(guī)模預計達1.2萬億元，新能源汽車保有量突破5000萬輛。

典型崗位：

電力系統(tǒng)工程師：負責電網調度、需求響應管理、微電網控制（如虛擬電廠優(yōu)化算法）。

電池管理系統(tǒng)（BMS）工程師：開發(fā)電池狀態(tài)估計、均衡控制、熱管理策略（如寧德時代CTP3.0電池包）。

電力電子工程師：設計高壓直流輸電（HVDC）變流器、電動汽車電驅系統(tǒng)（如SiC MOSFET應用）。

可再生能源工程師：優(yōu)化光伏逆變器MPPT算法、風電變槳控制系統(tǒng)（如金風科技2.5MW機組）。

3. 通信與信息技術行業(yè)

行業(yè)背景：5G用戶數突破8億，6G研發(fā)進入關鍵階段，AI與通信融合催生新需求。

典型崗位：

射頻電路工程師：設計5G毫米波天線陣列、低噪聲放大器（LNA）（如華為Mate 60衛(wèi)星通信模塊）。

通信協(xié)議工程師：開發(fā)6G太赫茲信道模型、AI-RAN資源調度算法（如高通X75 5G調制解調器）。

物聯(lián)網（IoT）工程師：構建低功耗廣域網（LPWAN）、邊緣計算節(jié)點（如阿里云IoT平臺開發(fā)）。

網絡安全工程師：設計通信系統(tǒng)加密協(xié)議、電磁屏蔽方案（如量子密鑰分發(fā)（QKD）應用）。

4. 智能制造與機器人行業(yè)

行業(yè)背景：中國工業(yè)機器人密度達322臺/萬人，服務機器人市場規(guī)模超600億元。

典型崗位：

機器人控制工程師：開發(fā)運動學/動力學算法、視覺伺服系統(tǒng)（如波士頓動力Atlas機器人）。

嵌入式系統(tǒng)工程師：設計STM32/ARM Cortex-M微控制器驅動、實時操作系統(tǒng)（RTOS）移植。

數字孿生工程師：構建工廠設備3D模型、預測性維護系統(tǒng)（如西門子MindSphere平臺）。

協(xié)作機器人（Cobot）工程師：優(yōu)化力控傳感器、人機交互界面（如優(yōu)傲UR5e機械臂）。

二、新興交叉領域崗位1. 人工智能與電子電氣融合

AI驅動的電路設計工程師：利用深度學習優(yōu)化芯片布局布線、模擬電路參數調優(yōu)（如Google Chiplet設計）。

智能控制系統(tǒng)工程師：開發(fā)自動駕駛決策算法、無人機避障系統(tǒng)（如特斯拉FSD視覺感知模塊）。

能源管理AI工程師：通過機器學習預測電力負荷、優(yōu)化儲能充放電策略（如國家電網“新能源云”平臺）。

2. 生物醫(yī)學電子工程

醫(yī)療電子設備工程師：設計便攜式心電圖儀、可穿戴健康監(jiān)測設備（如蘋果Watch Series 9 ECG功能）。

腦機接口（BCI）工程師：開發(fā)神經信號采集芯片、解碼算法（如Neuralink N1植入體）。

醫(yī)學影像處理工程師：優(yōu)化CT/MRI圖像重建算法、AI輔助診斷系統(tǒng)（如聯(lián)影醫(yī)療uAI平臺）。

三、技能要求與知識體系1. 硬技能

專業(yè)基礎：電路理論、模擬/數字電子技術、信號與系統(tǒng)、電磁場與波。

工具鏈：EDA軟件（Cadence、Synopsys）、MATLAB/Simulink、LabVIEW、Python/C++。

實驗能力：PCB設計、焊接調試、示波器/邏輯分析儀使用、EMC測試。

行業(yè)標準：IEEE 802.11（Wi-Fi）、IEC 61850（智能電網）、ISO 26262（汽車功能安全）。

2. 軟技能

跨學科協(xié)作：與機械、計算機、材料工程師共同開發(fā)復雜系統(tǒng)（如機器人項目）。

問題解決能力：通過故障樹分析（FTA）、魚骨圖定位系統(tǒng)問題（如電源噪聲抑制）。

持續(xù)學習能力：跟蹤GaN/SiC器件、RISC-V架構、6G等前沿技術動態(tài)。

四、職業(yè)發(fā)展路徑與薪資水平1. 技術路線

初級工程師（0-3年）：參與模塊設計、測試驗證，年薪15-30萬元（一線城市）。

高級工程師（3-5年）：主導系統(tǒng)架構設計、技術攻關，年薪30-60萬元。

技術專家/首席科學家（5-10年）：引領行業(yè)標準制定、核心技術突破，年薪60-150萬元+股權。

2. 管理路線

項目經理：協(xié)調跨部門資源、控制項目進度與成本，年薪25-50萬元。

部門總監(jiān)：制定技術戰(zhàn)略、組建團隊，年薪50-100萬元+分紅。

CTO/首席架構師：規(guī)劃公司技術路線、對接資本市場，年薪100-300萬元+期權。

3. 典型企業(yè)薪資對比

企業(yè)類型	崗位示例	年薪范圍（一線城市）
半導體	芯片設計工程師（3年經驗）	35-60萬元
電力電子	BMS系統(tǒng)工程師（5年經驗）	40-70萬元
通信	5G射頻工程師（高級）	45-80萬元
智能制造	機器人控制工程師（3年經驗）	30-55萬元
新興領域	AI電路設計工程師（初級）	25-45萬元

五、就業(yè)策略與資源推薦

校招渠道：

企業(yè)官網：Intel、華為、Siemens等官網“校園招聘”板塊定期發(fā)布崗位。

行業(yè)專場：參加“中國半導體行業(yè)協(xié)會招聘會”“IEEE中國學生分會雙選會”。

高校合作：關注清華大學“芯片學院”、上海交通大學“智慧能源學院”等定向推薦。

社招平臺：

技術社區(qū)：EETOP、CSDN、知乎電子電氣板塊常發(fā)布內推信息。

獵頭服務：聯(lián)系科銳國際、翰德等專注高科技領域的獵頭公司。

開源項目：通過GitHub貢獻代碼、參與RISC-V國際基金會等組織，積累項目經驗。

技能提升：

在線課程：Coursera《納米電子學與量子計算》、edX《智能電網技術》。

競賽認證：參加全國大學生電子設計競賽、考取PMP（項目管理專業(yè)人士）認證。

論文專利：在IEEE Transactions、中國電機工程學報等期刊發(fā)表論文，申請實用新型專利。